阳澄湖藻类数量与水质参数关系初探

景二丹，阮春蓉，吕弈成，顾青清，方月英，关永年，Wido Schmidt，刘洪波

(1.苏州工业园区清源华衍水务有限公司，江苏苏州 215021；2.上海理工大学环境与建筑学院，上海 2000933；3.德国水技术中心，德国德累斯顿 2,D-01326)

随着旅游业与城市的飞速发展以及人类物质和精神水平的提高，水体污染已经成为全球普遍关注的问题。饮用水水源地作为城市制水最重要的场所，越来越成为社会关注的重点[1]。阳澄湖位于江苏苏州的东北，横跨工业园区、常熟，以及昆山，其面积约为120 km2，分西湖、中湖、东湖，湖四周河道密集，进出河流有59条，其中西线17条、北线12条、东线15条，主要接纳太湖及西部来水，东出注入长江[2]。阳澄湖是江苏省最重要的淡水湖泊之一，是重要的水产养殖区，以盛产大闸蟹而闻名于世，同时也是昆山和苏州的重要水源地，阳澄湖是苏州地区重要的综合水源，也是昆山市区唯一饮用水源地的补给水源，对生活饮用、工业用水、农业灌溉和渔业资源等起着关键作用[3]，因此阳澄湖水源地的水质状况需要引起高度的重视。

阳澄湖是地势低洼的浅水湖泊，湖水周边为生活区，生活污水、农田回水和湖泊养殖活动投放的饵料使得阳澄湖的主要污染物为TN和TP[4]，沿岸许多污染物随各种环流迁移、扩散，为水体富营养化提供了可能，水体长期呈富营养化状态，因此控制藻类暴发是阳澄湖水治理的重要课题。

一般认为，水体富营养化是藻类大量繁殖并引起其水华的主要原因，其环境现象为生物所需的氮、磷等营养物质大量进入湖泊、河流、海湾等缓流水体，藻类大量繁殖，水中氧气浓度消耗大，水质恶化，鱼类及其他生物大量死亡引起生物大量死亡，水质发生恶化。国内外许多学者对藻类暴发与环境因素之间的关系做了大量的调查研究。Taka-mura等[5]对霞浦湖水体的藻类变化与光照强度之间的相关性进行了研究；Reynolds等[6]发现风力、风向也是蓝藻暴发的一个重要的因素。彭芳等[7]在研究黑河市水库藻类生长特征时发现藻类生长受温度的影响，在春季，藻类生长与温度有较好的相关性。

对阳澄湖各类水质监测结果进行分析，发现早在2000年阳澄湖就出现了蓝藻，近几年局部水域又多次出现季节性蓝藻暴发现象[8]。本研究对2017年1月～10月阳澄湖的藻类数量状况，阳澄湖原水的水温、浊度、耗氧量，以及氮、磷等相关环境因素进行监测并分析，为阳澄湖藻类预警提供参考数据。

1 试验样品采集与检测

1.1 试验水样

本试验水样来自阳澄湖的原水，采样点位于阳澄湖东湖水域。定量样品用采水器采1 000 mL，现场加鲁哥氏液固定，待实验室进行检测。

1.2 试验仪器及其检测方法

水质理化参数指标测定：采用温度计法测量温度(T)；采用HACH-2 100 N浊度仪检测浊度(NTU)；采用碱性过硫酸钾消解紫外分光光度法检测检测总氮(TN)，采用钼酸铵分光光度法检测总磷(TP)；溶解氧(DO)采用电化学探头法检测；藻密度参照《水和废水监测分析方法》(第四版)水和废水的生物监测方法部分，采用卢戈氏碘液固定-尼康Nikon Ci-S显微镜计数法进行检测；臭味物质参照GB/T 32470—2016采用安捷伦7890B-7000C三重串联四级杆气相色谱质谱仪检测；水中耗氧量采用高锰酸钾指数(CODMn)作为指标，高锰酸钾指数的测定采用GB 11892—1989的方法。

2 结果与讨论

2.1 单因素试验结果与讨论

2.1.1 藻类的数量与水温的关系

水温是影响藻类生长的一个重要环境驱动因子，它可以通过对浮游藻类光合作用与呼吸代谢速率的控制，及对浮游藻类获取营养盐的生理活动的影响来决定藻类的生长速率[9]。本试验对阳澄湖藻类与水温之间的相关性进行了探究，结果如图1所示。

图1 藻类数量与水温的关系Fig.1 Relationship between Algae Quantity and Water Temperature

由图1可知，随着温度的上升，藻类密度显著升高，藻密度和水温呈明显的正相关性。其相关系数r=0.741 5，远大于显著性水平0.01时的临界相关系数(0.496，n=26)。水温在16～25 ℃时，藻类数量平均在500×104个/L，以硅藻为主；水温在25～32 ℃时，藻类数量平均为4 200×104个/L，以蓝藻为主。

2.1.2 藻类的数量与TN、TP的关系

前期研究表明， 湖泊中营养盐含量尤其是氮、磷含量与蓝藻水华的发生密切相关。通常利用TN/TP来反映湖体的营养化程度，当TN/TP<29时，蓝藻生长不受限制[10]。作者对试验期间阳澄湖水体的TN、TP进行监测，数据如表1所示，并计算氮磷比，结果如图2所示。

表1 TN、TP和藻类总数 Tab.1 Total Nitrogen,Total Phosphorus and Algae Quantity

图2 试验期间阳澄湖水体氮磷比的变化趋势Fig.2 Trend of Nitrogen and Phosphorus Ratio in Yangchenghu Lake during the Experiment

图3 藻类总数与浊度、高锰酸盐指数的关系Fig.3 Relationship between Algae Quantity,Turbidity and CODMn

图4 藻类数量与溶解氧关系Fig.4 Relationship between Algae Quantity and Dissolved Oxygen

通过对藻类分布进行研究，发现在春季，阳澄湖藻类以硅藻中针杆藻、直链藻为主；夏季以蓝藻中的颤藻、鱼腥藻为主。Sas等[11]在对欧洲18个水体进行分析时设定，浮游植物生长在可溶性活性磷浓度超过0.01 mg/L的水体中将不受磷限制。由表1可知，试验期间，阳澄湖水体TP浓度维持在较高水平，处于0.03～0.25 mg/L，远远超过了最低磷限制水平，具备了蓝藻水华的条件，尤其是夏季，原水中TP的含量是其他季节的2倍左右，藻类总数也明显增高。由图2可知，TN/TP<29 的天数所占比例超过90%，湖体本身已经具备了蓝藻大面积暴发的营养盐条件。

2.1.3 藻类的数量与浑浊度、耗氧量的关系

对阳澄湖原水中的藻类密度、浊度和耗氧量进行监测，分析结果如图3所示。

图3可以观察到：在2月底和7月底，阳澄湖原水的浊度和藻类总数同时出现一年内的高峰值，并可以看出在季节交替时，浊度和藻类均会陡然变化，水底的污泥、腐殖质及其他悬浮物在季节交替时会上浮，造成水样浊度升高；在春季，水体中其他含量指标波动比较平稳，在浊度的影响下，藻类总数含量随着浊度的升高而升高；在夏季，受水体温度、TN、TP等水质因素共同作用，藻类总数较其他季节有明显的升高趋势。在2月底和7月底，高锰酸钾指数也有升高趋势，浊度中的腐殖质大部分是含碳有机物，增大了水体耗氧量，这也是导致高锰酸钾指数升高的主要原因；水中的腐殖质等颗粒又是藻类的载体，造成原水藻类数量随之升高。

2.1.4 藻类的数量与溶解氧的关系

溶解氧作为体现湖泊水体营养水平的重要指示参数，不仅是藻类生长重要的能源物质，也是藻类代

谢过程所必需的。藻类的变化与溶解氧的浓度关系如图4所示。

由图4可知，随着溶解氧降低，藻类数量增加。在春季、冬季，温度较低，光线柔和，光合作用弱于呼吸作用，随着藻类数量的增长，溶解氧降低；在夏季，pH的升高，有利于藻类固定水体中的CO2进行光合作用，有机物的突然增高，也有利于藻类大量生长，藻类光合作用强于呼吸作用，即产生的O2占主导，溶解氧浓度略有升高。

2.1.5 藻类的数量与臭味物质的关系

研究表明[12]，颤藻、鱼腥藻是产生臭味物质的主要藻类。作者对阳澄湖水域的臭味物质进行了检测，并分析其与藻类总数的关系，结果如图5所示。

图5 藻类的数量与土臭素的关系Fig.5 Relationship between Algae Quantity and Geosmin

由图5可知，藻类总数和土臭素含量呈明显的正相关性，其相关系数r=0.933 2。随着藻类数量的升高，土臭素均有大幅度升高。前期研究发现[13]，在4月～5月、7月～8月，阳澄湖蓝藻数量上升，占藻类总数的60%以上，其中以优势藻属颤藻、鱼腥藻为主，本文研究结果与文献报道相符。

2.2 多变量试验与藻类的关系

在单变量试验的基础上，以藻类总数(Y)为响应值，对水温(X1)、浊度(X2)、高锰酸钾指数(X3)、溶解氧(X4)、TP(X5)、TN(X6)、2-甲基异莰醇(X7)、土臭素(X8)等8个影响因素为变量，对试验结果进行回归分析，得到的回归方程如式(1)。

Y=-2 008.85+13.76·X1+4.09·X2+271.35·X3+16.60·X4+8 027.62·X5-244.93·X6-194.09·X7+17 699.98·X8

(1)

对此方程的方差进行分析，各个参数对藻类总数有显著的影响。该回归方程的相关系数R2=0.917 3。由式(1)可知，水温、浑浊度、CODMn、TP、土臭素与藻类总数有很显著的正相关性，TN与藻类总数的负相关性也很显著。与前面的单因素研究结果相一致，TN/TP是负相关性，TP越大，藻类总数越高。

3 结论

通过本文的研究发现，阳澄湖藻密度与水温、溶解氧含量、营养盐等水环境因子密切相关，其中适宜的氮磷水平是蓝藻暴发的前提条件，水温是影响蓝藻生长的重要限制因子，溶解氧可作为判定蓝藻发生程度的重要依据，藻类也是臭味物质产生的来源之一。本文通过对藻类的群落结合水质指标参数对阳澄湖水域富营养化进行初步研究，通过对这些水质参数与藻类的相关性分析，为阳澄湖水体营养状况的判定提供了重要的数据，为阳澄湖富营养化的防治及阳澄湖水源水安全保障工作提供了重要数据及理论参考。