浮式水槽养殖大口黑鲈对湖泊水环境及其容量的影响

刘剑羽，任文强，王恒林，张丽，周彦锋，徐航涛，尤洋、

(1.南京农业大学 无锡渔业学院，江苏 无锡 214081；2.上海海洋大学 水产科学国家级实验教学示范中心，上海 201306；3.中国水产科学研究院淡水渔业研究中心，农业农村部淡水渔业和种质资源利用重点实验室，江苏 无锡 214081；4.无锡流水鱼智能科技有限公司，江苏 无锡 214000)

浮式水槽又称池塘工程化循环水养殖系统，是一种新型的湖泊养鱼设施。随着近年来养殖水域的过度开发及人们对生态问题的日益重视，湖泊网箱被大面积拆除，而浮式水槽则逐渐成为学者们研究的热点。作为一种新兴的养殖设施，与传统网箱相似，均会在养殖过程中产生残饵、代谢物和排泄物等养殖废物[1]，而有机物和氮磷等营养物质的大量输出，容易诱发水体富营养化和破坏底栖生态等问题[2-3]。

浮式水槽与传统网箱养殖均为开放水体的养鱼设施，传统网箱养殖从20世纪80年代末开始兴起，随着经济的发展，渔民对收入的需求及人们对水产品的需求不断提高，网箱养殖的规模逐渐扩大，同时由于管理不到位，水域的污染问题日益严重。目前，关于传统网箱的研究很多，如王海华等[4]和成凤莲等[5]研究表明，合理的网箱养殖模式和养殖密度具有保水净水作用，而不合理的养殖则不仅会导致水环境恶化且会影响养殖效益；程素珍等[6]和甘居利等[7]探究了不同养殖规模和养殖密度下网箱对水域水质和底质的影响。而关于浮式水槽的研究主要集中在养殖对象上，对环境影响方面的研究甚少[8-9]。

位于苏州市张家港市凤凰休闲农业园内的小型湖泊为湖湾截流后形成的，其环境条件偏向于自然水域，同时也具备一些大型池塘的特点。由于该湖泊受人为干扰因素小，故有利于研究浮式水槽养殖废物的输出和分布。同时，浮式水槽在该湖泊中所占面积甚小，但养殖密度大，养殖废物排放集中，排放方向相对固定，因此，在养殖活动中所产生的氮磷等营养物质的排放和分布情况具有特殊性，故需要进一步研究验证。为此，本试验中对该湖泊中的浮式水槽养殖活动进行了研究，监测了2018年大口黑鲈Micropterussalmoides苗种(6月)、幼鱼(8月)和成鱼(10月)3个生长阶段中浮式水槽所处湖泊内不同空间和时间下水质和底质状况，采用模糊综合评价法对养殖过程中水质等级进行评价，结合水质和底质状况分别分析了养殖过程中溶解态污染物和颗粒态污染物的拦截和扩散情况，同时采用3种零维模型评估了水体中TP的水环境容量变化，旨在为小型湖泊的水质调控提供一定的依据。

1 材料与方法

1.1 材料

浮式水槽所处湖泊位于苏州市张家港市凤凰休闲农业园内，是人工将湖湾一侧截流后形成的封闭式小型湖泊，面积约为19 345.3 m2，平均水深为4.65 m。养殖生产过程中共有3条水槽投入使用，浮式水槽为长方体，玻璃钢材质(25.0 m×5.0 m×2.5 m)，推水装置和集污装置分别架设于5 m宽的两端。养殖对象为大口黑鲈，养殖密度为33～40 kg/m2，并投喂配合饲料。

1.2 方法

1.2.1 样品的采集 采样时间为2018年6月(苗种)、8月(幼鱼)、10月(成鱼)3个养殖阶段。根据水槽结构设置了6个采样点位，如图1所示，其中6号点位为零流速点。为规避饲料对试验结果的影响，均在中午投喂饲料前进行样品采集。

在1～6每个点位均采集水样3份，水样使用有机玻璃采水器采集，将0.5、1.5 m处的水样等量混合作为样本，每份水样均为上下水层的混合水样。

在1、5、6号点位采集沉积物，底泥样品使用彼得逊改良采泥器采集，沉积物样品均使用表层底泥，底泥样品经常温风干研磨过100目筛。由于水槽底部为玻璃钢底且养殖过程中定期打捞底部残饵粪便，故2、3、4号点位无法对沉积物进行采集和分析。

1.2.2 指标的测定 对水样测定溶解氧(DO)、高锰酸盐指数(CODMn)、总氨氮(NH3-N)、总氮(TN)、总磷(TP)和叶绿素a(Chl-a)等指标，对底泥样本测定总氮、总磷指标。指标的测定方法参照《水和废水监测分析方法》(第四版)[10]。富营养化指数的估算参考张辉等[11]研究中的方法。

1.2.3 模糊综合评价 熵权法在确定权重上可以有效避免传统方法在权重确定中主观因素的影响。本研究中采用熵权法确定权重，并与模糊综合评价法结合，对地表水进行评价[11]。

(1)用熵值法确定评价因子的权重。设有m个采样点、n项指标，构成原始数据矩阵x=(xij)m×n，对xij归一化处理后，计算第j项指标的熵值，将所得的熵值归一化处理就能够得到多目标评判问题的n个指标的权重矩阵A=(a1，a2，a3，a4，a5)，从而可以利用各种综合评判的方法进行评价[12]。

(2)建立单因素隶属函数。设影响水质的污染因素有n个,组成评价因素集合U={U1,U2,…,Un};评价等级共m个等级,组成评价等级集合V={V1,V2,…,Vm}。建立隶属函数,通过取线性函数来确定各级水的隶属函数[13]。通过隶属函数得到模糊关系矩阵R，将权重矩阵A和模糊关系矩阵R带入公式B=A·R，求出矩阵B，即为水体在各水质等级的隶属度矩阵，从而确定水质的综合评价。水质等级划分参考地表水环境质量标准(表1)。

表1 水质标准

1.2.4 水环境容量评价模型 水环境容量指污染物的水体承载力，根据浮式水槽所处小型湖泊的水文条件，可认为水槽外的水体为一个完全混合反应器，故本研究中选取3种零维模型对水域富营养化限制因子进行水环境容量评价，分别为沃伦威德(Vollenweider)模型、狄龙(Dillio)模型和田健(Hetian)模型，模型公式参考邢超华[14]的研究。

(1)参数确定。在水环境容量估算时，参数的估值直接影响水环境容量的估算结果。沃伦威德模型中的沉降系数σ、狄龙模型中的滞留系数R等参数受许多因素影响。σ是一个综合降解系数，不但与温度、水文条件、溶解氧等有关，还与水域的受污染情况有关。现行可靠的确定方法有水团追踪法、实测资料反推法、类比法、经验估值法、分析借用法[15-16]。本研究中对于浮式水槽所处湖泊的沉降系数采用经验估值法。由于该湖泊为河道中截断的一片小型湖泊，缺少水体交换途径，主要依赖蒸发和降水。故本研究中磷的沉降系数取为0.76[14]。

(2)水体富营养化限制因子确定。水体中藻类的浓度是判断水体富营养化程度的重要依据，Vollenweider[17]假设中氮磷质量比大于7.2∶1时，磷即为限制性因子。本研究中该水域6、8、10月3个养殖时期的水体氮磷比平均值为7.73∶1，大于该比例，故认为磷是该水域中富营养化的限制性因子[18]。

(3)估算TP浓度时污染负荷的确定。大口黑鲈在养殖过程中磷的排放与投喂方式无显著性关系，均为11.6～12.2 g/kg[19]。本文中取其平均值11.9 g/kg，结合水槽中养殖的鱼体体质量，估算6—8月间和8—10月间的污染负荷量。

(4)沃伦威德模型。

Ws=S×A×Z×(σ+Q/V),

(1)

C=W/[A×Z×(σ+Q/V)]。

(2)

其中：Ws为湖(库)最大允许纳污量(t/a)；W为实际纳污量(t/a)；C为水体中TN、TP平均浓度(mg/L)；A为湖(库)水面积(km2)；S为指定水质标准(mg/L)；V为湖(库)水体积(m3)；Q为流出湖(库)水量(m3/a)；σ为湖(库)中营养盐的沉降系数(1/a);Z为湖(库)水的平均深度(m)。

(5)狄龙模型。

Ls=[Z×Cs×(Q入/V)]/(1-R),

(3)

C=L(1-R)/[Z×(Q入/V)]。

(4)

其中：Ls为TN、TP单位允许负荷量[g/(m2·a)]；L为TN、TP单位实际负荷量[g/(m2·a)]；Cs为TN、TP的水环境质量标准(mg/L);Q入为年入湖水量(m3/a)；R为氮、磷的滞留系数(1/a)；R=1-W出/W入，W出、W入分别为氮、磷的年出、入湖量(g/a)。

(6)合田健模型。

Ls=Cs×Z×(Q出/V+10/Z),

(5)

C=L/[Z×(Q出/V+10/Z)]。

(6)

其中：Ls为TN、TP单位允许负荷量(g/m2·a)；L为TN、TP单位实际负荷量(g/m2·a)；Q出为年出湖水量(m3/a)。

1.3 数据处理

试验结果以测定3次的平均值表示。对水质和底质指标数据采用SPSS 20.0软件进行单因素方差分析，用LSD法进行多重比较。

2 结果与分析

2.1 水质模糊综合评价

水槽内外水质状况如表2所示，6月时1号点位水质为Ⅱ类，其他站位水质均为Ⅲ类；8月时水槽内外水质均为Ⅱ类；10月份时水槽内外水质均为Ⅲ类，水质状况空间差异性较小。

表2 6、8、10月份水质评价

Tab.2 Water quality assessment in June, August and October

月份month点位site隶属度membershipdegreeⅠⅡⅢⅣⅤ等级level10.2110.4560.2160.0150.003Ⅱ20.0120.0120.3600.1660.031Ⅲ630.0320.0860.3750.1230.006Ⅲ40.0000.3540.4500.1880.009Ⅲ50.2300.2300.3750.1730.009Ⅲ60.3930.4240.4280.0950.003Ⅲ10.0000.8830.0840.0340.003Ⅱ20.0000.7810.1570.0470.013Ⅱ830.0290.0610.0470.0360.043Ⅱ40.0020.0350.0100.0030.004Ⅱ50.0010.8030.0780.0320.004Ⅱ60.0000.7480.1460.0450.013Ⅱ10.0000.5180.5830.0000.011Ⅲ20.0000.4740.6930.0230.021Ⅲ1030.0000.3810.5290.0040.011Ⅲ40.0000.6840.9110.0030.011Ⅲ50.0000.5100.7040.0110.011Ⅲ60.0000.4130.5810.0070.011Ⅲ

2.2 水质指标的时空特征

养殖过程中，水体溶解氧浓度范围为3.50～7.33 mg/L，其他水质指标如图2所示。

2.2.1 CODMn从图2-A可见：CODMn总体呈现出8月较高、10月较低的趋势；CODMn变化范围为5.00～8.08 mg/L，6月份平均值为6.70 mg/L，8月份平均值为7.34 mg/L，10月份平均值为5.45 mg/L；6月、8月2号点位CODMn含量与1号点位相比均显著升高(P<0.05)；10月2号点位CODMn含量与1号点位相比略有升高(P>0.05)；6月、8月水体5号点位的CODMn含量与4号点位相比有显著性降低(P<0.05)，10月份5号点位的CODMn含量与4号点相比略有降低(P>0.05)。

2.2.2 TP 从图2-B可见：TP浓度随时间变化明显，浓度由小至大总体呈现出6月<8月<10月；TP变化范围为0.12～0.56 mg/L，6月份平均值为0.19 mg/L，8月份平均值为0.21 mg/L, 10月份平均值为0.53 mg/L；6月2号点位TP含量与1号点位相比有显著升高(P<0.05)，8月、10月2号点位 TP含量与1号点位相比略有升高(P>0.05)；各月份水体5号点位的TP含量与4号点位相比均略有升高(P>0.05)。

2.2.3 TN 从图2-C可见：TN总体呈现出8月较高、10月较低的趋势；TN变化范围为0.78～2.11 mg/L，6月份平均值为1.41 mg/L，8月份平均值为1.84 mg/L, 10月份平均值为1.21 mg/L；6月、10月2号点位TN含量与1号点位相比显著升高(P<0.05)，8月2号点位 TN含量与1号点位相比略有升高(P>0.05)；6月水体5号点位TN含量与4号点位相比显著升高(P<0.05)，8月和10月则略有升高(P>0.05)。

2.2.4 NH3-N 从图2-D可见：NH3-N总体呈现出10月较高、8月最较低的趋势；NH3-N变化范围为0.28～1.33 mg/L，6月份平均值为0.81 mg/L，8月份平均值为0.55 mg/L, 10月份平均值为1.02 mg/L。6月、8月、10月2号点位 NH3-N含量与1号点位相比均有显著性升高(P<0.05)；6月水体5号点位NH3-N含量与4号点位相比有显著性升高(P<0.05)，8月和10月则略有升高(P>0.05)。

2.3 浮式水槽对底泥沉积物中氮磷的影响

底泥沉积物中的氮磷变化情况对应了水体中颗粒态污染物的沉积情况，底泥中氮磷变化情况如图3所示，沉积物中氮磷主要沉积在零流速点(6号点位)，其氮磷含量大多高于1号点位和5号点位，但是氮和磷的沉积速度有所不同。

通过比较3个时间点的底质指标发现，水槽养殖过程中总氮在5号点位处沉降较少，与1号点位相比含量无显著性差异(P>0.05)，而在零流速点位(6号点位)沉降较多，与1号点位相比仅6月份和8月份显著提升(P<0.05)；总磷在5号点位与1号点位相比无显著性差异(P>0.05)，除6月份以外，零流速点位(6号点位)与1号点位、刚出水槽处(5号点位)相比，仅6月和8月有显著提升(P<0.05)，说明养殖污染物中的磷沉降较总氮更快。

2.4 浮式水槽对水环境容量的影响

从图4可见：6月和8月沃伦威德模型的估算TP水环境容量值最小，分别为33.56、29.16 kg/a，而合田健模型的估算值最大，分别为20.39、60.12 kg/a；10月狄龙模型的估算值最大，为-1.09 kg/a，而合田健模型的估算值最小，为-28.01 kg/a。

3 讨论

3.1 浮式水槽影响下水质变化特征

结合水质模糊综合评价状况来看，本研究中同一时间点各个位点的水质状况并未随养殖活动的进行发生明显改变，而是呈现出一定的季节性变化。从不同水体指标来看，8月水体中的TN和CODMn含量最高，平均值分别为1.84、7.34 mg/L,10月CODMn含量最低，为5.44 mg/L，这与张涛等[20]对开放水域的水质季节变化结果、华呈平[21]对水库水体CODMn含量的季节变化结果相似。本研究中的小型湖泊中，浮式水槽是唯一干扰湖体水质的因素，与开放水体中相比，水槽中鱼类密度大且人工投饵，而TN和CODMn含量最高点并未出现在养殖后期，可能是因为浮式水槽虽然会导致水体中TN和CODMn升高，但是湖泊仍然能够净化其中大部分；NH3-N和TP的最高点出现在10月即养殖后期，这与张涛等[20]和查慧铭等[22]对于水质的季节变化规律均不相同，说明养殖过程中NH3-N和TP未能被湖体净化，容易在水体中积累。

水体中的污染物分为溶解态和颗粒态两种存在方式，截污装置对不同形态污染物的拦截效果有一定差异。水体中的NH3-N通常以溶解态的形式存在，所以截污网对其拦截作用有限，需要通过微生物消化作用和水生植物吸收去除[23]。故本研究中，NH3-N在水体出水槽时(5号点位)含量仍然会显著增加，仅在距离岸边水生植物较多的6号点位处显著降低；而TP和CODMn由于除了溶解态还存在颗粒态，故截污网对TP和CODMn的作用要大于对NH3-N的作用。

底质中不同污染物的沉积情况也不同。水体中的有机物最易受沉降作用影响，从而被底泥中的微生物分解[23]，故本研究中5号点位CODMn含量显著低于4号点位。比较底泥沉积物中氮磷的沉积情况可知，水体中TN比TP的沉积速率低，这与李存雄等[24]研究中TN、TP的沉降情况相似，这也是导致水体中TN比TP含量在刚出水槽时增加更显著的原因。

水槽中的截污装置材质为金属网，孔径较大，不易堵塞，故存在部分污染物溢出的情况，同时水槽内和水槽外两部分区域水质指标分布不均匀，这说明水槽所处的这片水域污染物的分布主要受水流的影响，水槽外水体中大部分水质指标在5号点位处有最高浓度，底质中氮磷指标在6号点位处有最高浓度。可以推测出截污装置未能截住的大部分污染物在5号点位处积累并在6号点位处沉降，可以针对5号点位增加水体净化方法，如使用微生物制剂[25]、生态浮岛[26]，而6号点位处定期清淤以减少氮磷等物质的沉积。

3.2 3种模型的估算结果比较

关于估算水环境容量的水质模型，国内外的研究有很多[27-29]，在不同的条件下，适用的水质模型也不尽相同。通常情况下，二维水动力模型虽然在水质预测方面有很好的表现，但本试验中的浮式水槽所处湖泊为封闭水体，水体中的水动力作用很弱，因此，不适用于估算本试验中水体类型的TN、TP水环境容量。相较之下，沃伦威德模型、狄龙模型、合田健模型等零维模型进行水质估算效果更加精确[30]，且本试验结果表明，水体经过水槽前后的水体水质等级并无差异，因此，可以将该湖体视为一个完全混合的反应器，符合零维模型的要求[31]。

据现行的《水域纳污能力计算规程》(GB/T 25173—2010)，狄龙模型主要适用于富营养化的中小型湖泊，本研究中6、8、10月所有湖泊中的富营养化指数范围为51.22～56.91，平均值为54.78，属于轻度富营养化水体[11,32-33]，故狄龙模型可作为估算此类湖泊环境容量的有效方法。沃伦威德模型则是狄龙模型和合田健模型的前身，但由于其沉降系数受到气象、水文、地理环境等多方面的影响，其结果往往易出现偏差[34]。沃伦威德模型和狄龙模型也存在一些不足，如二者均未对不同条件下沉降系数和衰减系数的估算方法做出说明[35]，狄龙模型忽略了季节性的变化[36]。故本文在确定TP的水环境容量时，通过综合比较3种模型的水质模拟结果，发现合田健模型对TP的估算结果(表3)与实际水质最接近，故以合田健模型的估算结果为准，沃伦威德模型的估算结果也可作为参考。

表3 水质(TP)预测误差结果

4 结语

本研究中主要是对水槽外部进行了水质模拟和水环境容量估算，水槽内部由于水质情况复杂，未对水槽内部的水质进行太多详细的研究，后期可以通过监测水槽内部的水流变化并增加水槽内部的水质监测点位对水槽内部的水质进行预测，从而便于调控鱼类的养殖环境。同时浮式水槽已投入使用一年有余，养殖过程中所产生的残留物对于评价结果可能会产生一些不可控的影响。建议未来在评价浮式水槽所处湖泊水环境时可根据当地的主导风向在距离水槽较远的多个位置增加监测点，以期达到更好的对比效果。