寒旱区呼伦湖水体叶绿素a含量的时空分布特征及其影响因子分析

郭子扬，李畅游，史小红，孙标，赵胜男，全栋，侯波

内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院，内蒙古 呼和浩特 010018

水库、湖泊水体富营养化逐年加剧，目前己成为水环境保护突出的问题（Zhu et al.，2010）。叶绿素是浮游植物的重要成分，其中叶绿素a是所有浮游植物门类都含有的叶绿素类型（王震等，2014），同时叶绿素a不仅作为水体营养状态划分的重要依据（郭劲松等，2011），又可以表征浮游植物的现存量（刘波等，2008）。因此，叶绿素 a是湖泊富营养化调查的一个重要参数，并且在水体富营养状况评价中起关键性作用（吕唤春等，2003）。研究叶绿素a的时空分布变化特征及其影响因子，对了解呼伦湖水体营养状态特征及演变情况具有重要意义。

近些年很多国内外学者也对叶绿素a的含量与环境因子的相关性进行了大量的研究，例：在鄱阳湖Wu et al.（2013）明确了水深、营养物质、透明度这3种环境因子会对浮游植物的生长产生限制；黄慧琴等（2016）在上海崇明岛对叶绿素a季节性变化进行了分析，并得出叶绿素a与总氮、总磷及温度间呈显著相关关系，而与其他环境因子相关关系不显著的结论；在对滇池海埂、斗南、罗家村、新街、昆阳等5个样点水体叶绿素a的含量进行了为期1年的动态监测，陈永川等（2010）明确了滇池全湖水体总磷与叶绿素 a周年变化呈显著正相关。但目前对于叶绿素a的研究主要集中于我国南方地区，对于高纬度且具有明显结冰过程的寒旱区湖泊，探究叶绿素a与环境因子之间的关系报道比较少。寒旱区湖泊特殊的地理位置，不一样的气候特征，独特的水文学，水文地理学以及水文地球化学和水生态学特质，都决定了它的属性不同于湿润区的湖泊（胡汝骥等，2007）。在寒旱区湖泊特有的冰封期中，湖面存在的冰盖大大降低了水体与大气之间的交换，因此研究冰封期叶绿素a与环境因子的关系尤为重要。本文以呼伦湖 2015－2017年冰封期与非冰封期水质数据为基础，系统分析了呼伦湖叶绿素a含量分布的时空变化特征，同时，采用相关性分析法、多元线性逐步回归分析法和冗余分析法对叶绿素a与环境影响因子进行分析，识别和筛选出决定呼伦湖冰封期与非冰封期叶绿素a的主导环境因子，为呼伦湖生态治理提供一些生物学依据和理论支撑。

1 区域概况及材料方法

1.1 研究区概况

呼伦湖（48°33′－49°20′N，116°58′－117°48′E）位于内蒙古呼伦贝尔市新巴尔虎右旗、新巴尔虎左旗和满洲里市扎赉诺尔区之间，是国内寒冷干旱地区极为罕见的具有生物多样性和生态多功能的草原型湖泊生态系统。湖面呈不规则斜长型，湖面面积2043 km2，湖长93 km，平均宽度32 km，湖周长447 km，平均水深5.75 m，最大水深8 m左右。呼伦湖属于中温带大陆性气候，冬季严寒漫长，春季干旱多风，夏季温凉短促，秋季降温急剧，多年平均气温0.16 ℃，流域多年平均降雨量264.3 mm，多年平均蒸发量1411 mm，湖水补给来源除了大气降水和地下水外，主要来自于克鲁仑河和乌尔逊河。湖泊冰封期较长，于每年 11月上旬封冰，翌年5月初解冻开湖，封冻期长达6－7个月，冰层最大厚度可达1 m以上（《呼伦湖志（续志一）》编纂委员会，1998）。

1.2 数据来源及检测方法

于2015－2017年1月（冰封期），6月、7月及8月（非冰封期）对湖泊内水体采样、检测、分析，湖上一共布设13个采样点（如图1）。测定指标为湖泊水体叶绿素a、TN、TP及pH、溶解氧、水温、TDS、盐度、冰厚9项常规指标。其中总氮（TN）采用碱性过硫酸钾消解－紫外分光光度法测定，总磷（TP）采用钼锑抗分光光度法测定，叶绿素a采用丙酮萃取分光光度计法测定（国家环境保护总局，2002），由于叶绿素a易降解，因此，水样采集后立即放置于暗处密封，以4 ℃冷藏方式保存，保存时间不得超过24 h，即开始室内实验测试指标。pH、溶解氧、水温、TDS、盐度水质指标均由瑞士梅特勒多参数仪测定。每一种指标重复测定3次，取平均值作为测定值。测试结果见表1。

图1 呼伦湖地理位置与采样点Fig. 1 Hulun Lake location and sampling points

1.3 研究方法

本文所采用的方法主要是相关性分析、多元线性逐步回归方法及冗余分析（RDA），具体原理如下：

（1）相关性分析：相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量变量因素的相关密切程度。本文选取 2015－2017年呼伦湖3年叶绿素a含量及pH、溶解氧、TN、TP、TN/TP、水温、TDS、盐度、冰厚 9个环境因子，运用SPSS 20.0软件对呼伦湖叶绿素a与环境因子做相关性分析。

表1 2015－2017年冰封期及非冰封期环境因子分析结果Table 1 analysis results of environmental factors during the freezing period and non-freezing period from 2015 to 2017

（2）多元线性逐步回归方法：以叶绿素a含量作为自变量，以9项环境因子为因变量，采用SPSS 20.0软件，进行多元逐步回归分析，建立叶绿素a与环境因子的最优回归方程，识别出影响叶绿素 a的环境因子。方程的建立，不仅要满足统计学的要求，另一方面也要考虑研究的实际情况。因此，在建立叶绿素a与水质因子逐步回归方程时，按照如下原则选择用于回归的环境因子：①方程方差分析F值的显著水平P应小于0.05，否则建立的方程不能使用；②自变量与因变量之间因果关系明确，自变量之间独立性较强。

（3）冗余分析（RDA）：RDA是一种典型相关分析的统计方法，能定量分析两组多元变量（响应变量组和解释变量组）之间的线性关系，分析这种线性关系引起响应变量变异占总变异的比例。本文以13个采样点的叶绿素a作为响应变量组，将通过SPSS 20.0软件筛选出的水质因子作为解释变量组，数据均进行Log转换，采用Canoco 4.5软件进行 RDA分析，变量的显著性用 499次的MonteCarlo检验。

2 结果与讨论

2.1 叶绿素a含量时空分布特征

通过对2015－2017年1月（冰封期），6月、7月及8月（非冰封期）呼伦湖水体内叶绿素a含量测定，绘制不同采样时间叶绿素a含量最大值、最小值、25%分位点和75%分位点变化如图2所示。由图2可知，2015年呼伦湖水体叶绿素a含量的变化范围在0.985－25.220 mg·m-3之间，2016年呼伦湖水体叶绿素 a含量的变化范围在 0.707－14.545 mg·m-3之间，2017年呼伦湖水体叶绿素a含量的变化范围在0.160－3.530 mg·m-3之间，叶绿素a含量在年际间呈现不断减小的变化趋势。各年1月冰封期呼伦湖水体叶绿素a的平均含量为0.748－2.000 mg·m-3，而各年6月、7月及8 月份非冰封期呼伦湖水体叶绿素a的平均含量在1.469－4.317 mg·m-3之间，冰封期内水体叶绿素a的含量明显低于非冰封期。对比各年非冰封期内6月、7月及8月水体内叶绿素 a的含量变化，可知在 2015－2017年 6－8月内叶绿素a的含量均成上升变化趋势，即有叶绿素a含量表现为8月＞7月＞6月。

以2015－2017年1月（冰封期）与8月（非冰封期）为例，分析呼伦湖水体内叶绿素a含量在冰封期与非冰封期的空间分布变化特征。由图3可知，冰封期内呼伦湖水体叶绿素a含量呈现由湖区东北部向南部逐渐减小的变化趋势；而非冰封期内呼伦湖水体叶绿素a含量呈现由湖区北部及南部向湖心区减小的变化趋势。无论冰封期还是非冰封期均有湖心区叶绿素a相较湖区四周含量最低，且位于小河口景区附近的A10点、B9点，乌尔逊河入湖口的D11点、乌都鲁渔场附近的I5点在近3年中含量也较其余采样点偏高。

2.2 叶绿素a与环境因子的关系

2.2.1 叶绿素a与环境因子的相关性分析

通过SPSS20.0软件分别对呼伦湖2015－2017年1月（冰封期）与8月（非冰封期）叶绿素a含量与监测的环境因子（pH、溶解氧、TN、TP、TN/TP、水温、TDS、盐度、冰厚）进行相关性分析。由表2可知，经过SPSS 20.0筛选出冰封期叶绿素a与环境因子相关性较高的5个因子，分别是溶解氧、TN、TP、水温和冰厚，且与溶解氧、水温、冰厚均有显著的正相关性，相关系数分别是 0.605、0.421和0.512；而非冰封期叶绿素a含量则与pH、TN、TP、TN/TP及盐度5个环境因子相关性较高，且与pH、TN/TP及盐度相关系数分别0.691、0.502、-0.543；其中TN和TP作为浮游植物主要的营养元素，在冰封期及非冰封期，均与叶绿素a有较高的相关性，分别为0.503和0.585、-0.600和-0.608。

图2 呼伦湖叶绿素a含量不同时期分布Fig. 2 Distribution of chlorophyll a content in Hulun Lake at different periods

图3 2015－2017年冰封期与非冰封期叶绿素a的空间分布Fig. 3 Spatial distribution of chlorophyll a during the freezing and non－freezing periods in 2015 to 2017

表2 冰封期、非冰封期叶绿素a与环境因子的相关性分析Table 2 Correlation analysis between chlorophyll a and water quality factors during freezing period and non-freezing period

2.2.2 叶绿素a与环境因子的多元线性逐步回归方程

运用SPSS 20.0软件中的线性逐步回归分析方法建立冰封期、非冰封期内呼伦湖水体叶绿素a含量与环境因子（pH、溶解氧、TN、TP、TN/TP、水温、TDS、盐度、冰厚）间的多元线性逐步回归方程，选择复相关系数最大的回归方程作为各个时期所建立的模型，结果如表3所示。由表3可知，建立的叶绿素a含量与环境因子的多元线性回归方程中R2均在0.70以上，说明模型可以很好反映叶绿素a与环境因子之间的关系，其中冰封期内溶解氧及TP因子对叶绿素a含量变化有显著影响，非冰封期内pH、TP、TN/TP及TN的4个环境因子对叶绿素a含量变化有显著影响。经F检验，方差分析F值的显著性水平P=0.000，均小于0.05，表明回归极显著。

2.3 叶绿素a与环境因子的冗余分析

运用Canoca 4.5软件，选取2015－2017年1月（冰封期）及8月（非冰封期）的叶绿素a与环境因子进行冗余分析。首先对冰封期与非冰封期的叶绿素a进行DCA检验，冰封期最大的梯度长度为0.321，非冰封期最大的梯度长度为0.770，均小于 3，结果表明可以对所选择的样本数据和环境因子进行RDA分析。选取13个采样点即39个叶绿素a的数据，依据前文SPSS 20.0软件分析结果，选取冰封期溶解氧、TN、TP、水温和冰厚因子与非冰封期内pH、TN、TP、TN/TP及盐度因子，进一步验证其与叶绿素a的相关性，并找出影响各个取样点叶绿素a最大的环境因子。在RDA的排序图中，由主轴1和主轴2构成的平面内，箭头表征了环境因子在平面上的相对位置，向量长短代表了其在主轴中的作用（Habib et al.，1997），圆点表示各取样点叶绿素a在平面中的相对位置，箭头与圆点之间夹角的余弦值代表该环境因子与该点叶绿素a值的相关性，余弦值的正负代表相关性的正负。

表3 叶绿素a与多种环境因子的多元线性回归方程Table 3 Multiple linear regression equations for chlorophyll a and water quality factors

通过RDA分析显示（表4、表5），冰封期轴1和轴2的特征值分别为0.534和0.023，所选的环境因子共解释了冰封期55.7%的叶绿素a变化信息，环境因子轴与物种排序轴之间的相关系数为0.760、0.602；非冰封期轴1和轴2的特征值分别为0.458和0.261，所选的环境因子共解释了非冰封期71.9%的叶绿素a变化信息，环境因子轴与物种排序轴之间的相关系数为 0.868、0.935。冰封期与非冰封期物种的两个排序轴之间相关系数和环境因子的两个排序轴之间的相关系数均分别为 0，表明排序结果是可靠的。

表4 冰封期各取样点叶绿素a与环境因子的RDA结果Table 4 RDA results of chlorophyll and environmental factors at each sampling point during the freezing period

表5 非冰封期各取样点叶绿素a与环境因子的RDA结果Table 5 RDA results of chlorophyll and environmental factors at each sampling point during the non-freezing period

分析冰封期与非冰封期叶绿素a与环境因子的RDA排序图（见图4），由图4a可知，冰封期在呼伦湖所取的 13个取样点中，第一象限的取样点（F9点、H6点）的叶绿素a与水温、冰厚是正相关，其余的环境因子均是负相关；第二象限内取样点（B9点、I2点、I5点）的叶绿素a与水温、冰厚、TN、溶解氧呈明显的正相关，其余为负相关；第三象限中（D11点、G2点、G8点）叶绿素a的含量与TN、溶解氧、TP均是正相关；第四象限内取样点（A10点、D7点、E8点、F5点、H3点）的叶绿素a含量与水温、冰厚、TN呈现明显的负相关性。从图中也进一步证明了对呼伦湖影响最大的环境因子是 TP、溶解氧和水温。冰封期取样点中与TP呈现正相关的点占所有个取样点的53.84%；与溶解氧呈现正相关的点占13个取样点的53.84%；取样点中与水温呈现正相关的点有7个，占所有个取样点的53.84%。通过分析RDA排序图（图4b），可知非冰封期对呼伦湖叶绿素a影响最大的环境因子是pH、TN、TP，与SPSS分析结果一致。非冰封期叶绿素a的含量与pH、TN、TP呈正相关的点占所有取样点的百分比分别是：46.15%、53.84%、53.84%。

3 讨论

3.1 呼伦湖水体叶绿素 a含量变化特征影响因素讨论

通过分析2015－2017年叶绿素a的分布状况，得出呼伦湖在2015－2017年叶绿素 a的含量呈现逐年递减的趋势。非冰封期叶绿素a的含量要明显高于冰封期的叶绿素a的含量，这是由于冬季水体中温度低，且日照时间较短，水体中的浮游植物生长活力较低，繁殖速度减慢，数量上没有明显的增长，而6、7、8月随着温度的升高，光照时间变长，水体中已经积攒的大量氮、磷营养盐为浮游植物的生长提供了基础元素，浮游植物的数量出现明显的增长，而叶绿素a又是浮游植物内的主要色素，所以冰封期叶绿素a的含量比温度较高的非冰封期的含量低，即非冰封期＞冰封期。比较 6、7、8月的叶绿素a的含量，发现这3个月叶绿素a的含量呈现8月＞7月＞6月，分析造成这种情况的原因是，本文研究发现非冰封期叶绿素a与盐度呈现明显的负相关，叶绿素a又易受盐度的影响，8月盐度的平均值为0.745，低于6、7月，使得8月的叶绿素a含量较高。6、7、8月处于呼伦湖地区最炎热的夏季，此时温度是浮游植物净生物量增加的主要因素（刘菲菲等，2014），近3年呼伦湖流域6月水体温度范围在20.77－25.31 ℃；7月水体温度范围在 21.26－24.75 ℃；8月水体温度范围在 23.09－27.38 ℃之间，由于温度升高，微生物也处于活跃时期，生长繁殖速度加快，根据徐兆安等（2012）对呼伦湖非冰封期浮游植物的研究，明确呼伦湖优势种属为蓝藻，而蓝藻的最适温度在 25－35 ℃，温度的升高，使得其在生态系统中占据优势，因此浮游植物在8月处于一个相对鼎盛的时期。

图4 冰封期与非冰封期叶绿素a与环境因子的RDA排序图Fig. 4 RDA ranking of chlorophyll a and water quality factors during freezing and non-freezing periods

在分析叶绿素a的空间分布时发现，无论是冰封期还是非冰封期，A10点、B9点、D11点和I5点叶绿素a的含量均很高。由于呼伦湖周围主要有渔场（五号渔场（F5点）、西河渔场（G2点）和乌都鲁渔场（I5点））、小河口景区（A10点、B9点）、河流入湖口（I2点、D11点），这些年氮磷的含量在此均很高（郭子扬等，2019）。从氮磷营养元素考虑：众多的渔场中用于养殖的饵料、水生动物排泄物、肥料及动物的尸骸分解等会增加湖中N的含量（吕元蛟等，2014），为浮游植物的生长提供营养元素，增加浮游植物的数量，同时小河口景区附近，旅游业发展的同时带动了周边餐饮和交通的发展，由于人为因素如餐饮污水的排放、化石燃料的燃烧和汽车尾气的排放等造成小河口旅游景区附近N、P含量高居不下，所以这附近的叶绿素a含量较高。D11点处于乌尔逊河的入湖口，且在该处存在着村落甘珠花，根据实地观察，日常生活用水及牲畜的粪便都会进入河水中，尤其厨余废水、洗衣废水等污水中 TN、NH4+含量均很高（尹洁等，2009），这些污染物一方面通过河流本身的自净能力将其稀释、沉淀，另一方面超过河流的自净能力后，这些污染物会随着水流流入呼伦湖，而D11点附近没有大型挺水植物如芦苇对氮磷进行吸收，使得一些小型浮游植物生长旺盛，故该点附近叶绿素a的含量高。同理G2点位于呼伦湖西河渔场附近，但近几年西河渔场逐渐废弃，所以G2点叶绿素a的含量不是很高。

3.2 呼伦湖水体叶绿素a与环境因子间的关系讨论

3.2.1 叶绿素a与氮磷关系分析

在淡水湖泊或水库中，藻类等浮游植物的生长是由多因素控制的，一般地，影响藻类生长的因子主要有水动力条件、气象条件、营养盐等（Bowes et al.，2016）。浮游植物是湖泊中的初级生产者，水体中无机营养盐类的丰歉是影响浮游植物光合生产的重要因素，而浮游植物的生长状况又是可以影响水体中营养盐类含量变动的主要条件（杨志岩等，2009）。国际经合组织（OECD）对水质因子和叶绿素 a动态变化的相互关系进行了大量的研究，表明水体磷为唯一主导因子的占80%，氮为主导因子的占 11%，其余9%的水体为氮和磷共同起作用，在呼伦湖，无论是冰封期还是非冰封期，叶绿素a与TN和TP的相关性都好，通过SPSS与RDA分析，可以明确看出呼伦湖叶绿素a与TP的相关性要好于TN，同时TP还入选构建的冰封期与非冰封期的多元回归方程，由此可以得出TP对叶绿素a的影响较大。根据样本数据统计分析，发现呼伦湖 TN/TP在 4.38－62.30的范围内，其中有64.1%的样本点在最佳TN/TP的范围内，说明呼伦湖目前现有的氮、磷浓度可以满足水体中藻类的生长和繁殖，但若有外部条件的影响，如温度，外源输入增加等因素，水体中藻类会过量繁殖，最终会导致呼伦湖水质恶化。根据Guildford et al.（2000）提出的水中营养物限制性分类标准，TN/TP≥50（摩尔比，换算成质量比约为22.6）为磷限制状态，而TN/TP≤20（摩尔比，换算成质量比约为 9.0）为氮限制状态，而呼伦湖 TN/TP质量比的平均值为24.49，因此可以明确呼伦湖为磷限制性湖泊。

呼伦湖2015年TN、TP的变化范围在0.48－1.75、0.20－0.54 mg·L-1之间，2016年 TN、TP 的变化范围是 5.82－14.52、0.17－0.98 mg·L-1，2017年 TN、TP的变化范围在 6.61－9.04、0.34－0.75 mg·L-1之间，3年TN、TP的含量有显著的增加，但水体中N，P浓度并不总是与藻类的增殖呈正比，而是表现出非常复杂的关系（王琼等，2017），一些研究指出，N，P是水体浮游植物生长必不可少的物质基础，其浓度变化可影响浮游植物的数量，而浮游植物的生长状况又可导致营养盐浓度变动，因此产生了N，P与Chl.a浓度在特定时期呈显著负相关关系的现象，一方面说明藻类在生长过程中消耗了部分N，P（吴怡等，2013）；另一方面Xu et al.（2012）研究的太湖藻类生长受限的水体磷浓度，提出水体TP浓度应低于0.05 mg·L-1才对藻类生物量高低起到明显影响，而目前呼伦湖的TP含量明显高于此，这也是TP与Chl.a关系复杂的主要原因，非冰封期Chl.a浓度与TN浓度呈负相关，这主要是由于藻类大量生长对氮的吸收利用不同步，以及温度升高造成的水湖体脱氮能力增加造成的（朱广伟等，2018）。综上呼伦湖非冰封期叶绿素a与TN、TP呈负相关可能就是源于此。

3.2.2 叶绿素a与其他环境因子关系分析

相对于温暖的非冰封期而言，冰封期受外界温度的影响，湖体处于封冻状态，70－100 cm的冰层厚度，以及覆盖的积雪，大大减少了太阳光的射入，使得浮游植物的光合作用受限，但较厚的冰层对于水体来说，相当于一个“保温罩”，根据对呼伦湖冰封期长期监测发现，表层水体的平均温度为1.016 ℃，虽然在 SPSS相关性分析中水温的相关性不是很好，但进一步将水温进行 RDA分析，发现水温在所选的环境因子更为突出，表明冰封期水温对叶绿素a的影响较大，湖体水温变高，浮游植物繁殖速度加快，生长旺盛，此外水温是藻类生长、进行光合作用的必要条件，它与藻类细胞内酶反应的速率及植物的新陈代谢密切相关，是影响叶绿素a含量的环境因子（钱昊钟等，2013），所以冰封期叶绿素a与水温、冰厚的相关性较好，也表明水温是影响叶绿素a的限制性环境因子，而冰厚则是受叶绿素a影响的被动因子。溶解氧是体现湖泊水体营养水平的重要指示参数，不仅是浮游植物生长的重要条件，也是浮游植物代谢过程所必需的（吴阿娜等，2011），溶解氧不仅与叶绿素a的相关性大于 0.5，而且还入选构建的冰封期叶绿素 a的多元线性回归方程，说明叶绿素a含量变高，会增强浮游植物的光合作用能力，从而增加溶解氧的含量，在 RDA分析中也进一步证明冰封期溶解氧是受叶绿素a影响的被动环境因子。

SPSS相关性分析与RDA分析中均表示pH是影响非冰封期叶绿素a的主要环境因子，这是因为温度升高，水体中浮游植物生长繁殖速度都加快，在进行光合作用时会吸收二氧化碳，导致pH值升高，有研究表明，藻类等浮游植物生长的适宜 pH是7－9（陈家长等，2014），根据对呼伦湖常年监测发现，非冰封期pH在8.492－9.161之间，这为藻类等浮游植物的生长提供了良好的水环境，由此也可以得出pH是受叶绿素a影响的被动环境因子。通过SPSS相关性分析得出叶绿素a与TN/TP的相关性为 0.502，在对TN/TP的研究中发现，TN/TP的比值在 10∶1－12∶1之间，藻类的增值速度随TN/TP的含量的增加而增加；TN/TP的比值在12∶1－25∶1之间，藻类的增值速度随TN/TP的含量的增加而减小（盛海燕等，2010），而呼伦湖非冰封期TN/TP的平均值为 24.49，可以看出藻类的增殖速度一定程度上会受TN/TP的含量而受限，从而使得TN/TP对叶绿素a的影响较大，相关性好。从非冰封期叶绿素a构建的多元回归方程，也可以看出pH和TN/TP均入选了所建立的方程，表明pH与TN/TP对叶绿素a的影响颇大。呼伦湖优势种依次是点状平裂藻（Merismopedia minima）、螺旋鱼腥藻（Anabaena variabilis）和柔细束丝藻（Aphanizomenon issatschenkoi）（徐兆安等，2012）。对于蓝藻门中的物种，在盐含量越高的水域，均不能正常完成细胞的生理活动，盐度较高会导致细胞生长迟缓、物质合成能力下降、细胞分裂受阻（聂利华等，2016），并且盐含量的增加会使柔细束丝藻光合活性受到显著的抑制（康丽娟等，2007），因此盐度与叶绿素a呈现一个明显的负相关。

4 结论

（1）通过分析2015－2017年叶绿素a含量的时空分布变化特征表明：近年来叶绿素a含量呈现逐渐减小的变化趋势，冰封期叶绿素a含量变化呈现由湖区东北向南部逐渐减小，非冰封期内叶绿素a的含量变化呈现由湖区北部及南部向湖心区减小的趋势。受营养元素、水温的影响，叶绿素a含量表现有：非冰封期＞冰封期，8月＞7月＞6月的变化特征。

（2）通过相关性分析，发现冰封期及非冰封期TN及TP均与叶绿素a均有较高的相关性，冰封期与叶绿素 a有显著相关性的影响因子是溶解氧、水温、冰厚，且其均是正相关，非冰封期与叶绿素a有显著相关性的影响因子是pH、TN/TP及盐度，其中盐度与叶绿素a呈负相关关系。建立的叶绿素 a含量与9种环境因子之间的回归方程R2在0.70以上，模型可以很好反映叶绿素a与环境因子之间的关系，冰封期构建的方程中有溶解氧、TP，而非冰封期有 pH、TP、TN/TP、TN、4种环境因子入选。

（3）通过 RDA分析，进一步识别、筛选，明确影响最大的环境因子。发现水温是影响冰封期叶绿素a的限制性环境因子，溶解氧为受叶绿素a影响的被动环境因子；而非冰封期 pH是受叶绿素 a影响的被动环境因子。无论是冰封期还是非冰封期TP和TN均是影响叶绿素a的限制性环境因子。