千岛湖水体稳定度和热分层结构对溶解氧垂向分布的影响

张如枫, 兰佳, 王裕成, 满小明, 吴松涛, 吴志旭, 李慧赟, 罗潋葱, 李加龙, 龚发露, 殷鑫星, 孙婷

千岛湖水体稳定度和热分层结构对溶解氧垂向分布的影响

张如枫1, 兰佳2, 王裕成2, 满小明3, 吴松涛4, 吴志旭2, 李慧赟5, 罗潋葱6, *, 李加龙1, 龚发露6, 殷鑫星6, 孙婷6

1. 云南大学国际河流与生态安全研究院, 昆明 650500 2. 杭州市生态环境局淳安分局, 杭州 311700 3. 普天信息技术有限公司, 北京 100086 4. 浦江县气象局, 金华 322200 5. 中国科学院南京地理与湖泊研究所, 南京 210008 6. 云南大学生态与环境学院高原湖泊生态与治理研究院, 昆明 650500

基于2017年1月—2020年2月千岛湖大坝前水质高频监测数据与湖心区气象数据, 使用Lake Analyzer(LA)软件计算了水体稳定度指标(“施密特稳定度”和“浮力频率”)和热分层指标(“温跃层深度”和“温跃层厚度”), 并与溶解氧垂向分布指标(“氧跃层深度”和“氧跃层强度”)结合分析。结果表明千岛湖存在时间长且稳定的热力分层和溶解氧分层, 分层期为每年4—12月, 根据结构变化可分为形成期(4—6月)、稳定期(7—9月)和减弱期(10—12月)三个阶段。水体稳定度指标、热分层指标和溶解氧垂向分布指标间相关分析结果表明: 水体混合状态是影响溶解氧垂向分布的重要因素, 湖体存在热分层则是氧跃层出现的根本原因, 水体稳定度升高与热分层结构形成均阻碍溶解氧的垂向交换, 促进氧跃层的形成。基于回归分析, 发现温跃层深度与氧跃层深度具有良好的线性关系, 拟合精度高(2=,=), 说明在千岛湖可通过温跃层深度推断氧跃层态势。研究结果同时证明LA在千岛湖的可适用性, 以及在其它湖泊的可推广性, 提供了水体稳定度和热分层指标定量化计算的工具。

水体稳定度; 热分层; 溶解氧; 氧跃层; Lake Analyzer; 千岛湖

0 前言

溶解氧(DO)是各类水体中需氧生物赖以生存的必备条件, 也是评估水体环境质量的常用指标, 对水生态系统健康长远的维持具有重要意义[1]。DO与底泥释放速率和氮磷释放密切相关[2–4], 底层DO过低会提高底泥营养盐释放速率。此外, DO浓度维持在3—4 mg·L–1的阈值以上才能保证底层鱼类的生存[5], 浓度小于0.5 mg·L–1时底栖动物可能逃离洞穴、暴露于沉积物—水界面, 并可能大量死亡[6]。天然水体中DO的来源主要包括(1)湖面空气中的氧气扩散逸入水体(即大气复氧); (2)水生植物(含藻类)光合作用。对贫营养和中营养型水体, 湖面大气复氧是水体DO主要来源, 可占DO总量80%以上[7]。研究表明, 水动力条件(例如水体流场分布与紊动特性)对水—气界面复氧有重要影响[8]。此外水生态研究表明DO含量与水温(water temperature, WT)、叶绿素(Chl)含量、营养盐浓度和悬浮物浓度等理化因子互有影响[9–11]; 湖库(特别是深水湖库)WT随季节变化产生分层现象, 水体由表层至底层可分为混合层、温跃层和滞温层[12–13], 持续时间长且稳定的温跃层是抑制上下水层物质交换、阻碍水体混合的重要原因[14], 特别是有效阻碍了表层大气复氧和藻类光合作用产氧对深层水体的补充, 导致下层水体常出现DO很小甚至缺氧的现象[15], 对底层水生态环境造成破坏。因此研究DO垂向分布的影响因素和形成机制, 对水生态环境保护具有重要意义。

千岛湖作为典型的亚热带深水水库, 是全国重要的水生态研究和保护基地。近年来, 部分水域出现富营养化趋势, 水环境质量下降[16], DO作为评估水环境质量的重要指标也受到众多关注, 当前研究集中于千岛湖DO和水质指标间相关分析, 如董春颖等[16]和吴志旭等[17]都发现千岛湖夏季出现热分层, 有效限制了水体上下层的物质交换; 俞焰等[18]发现2015年9月水深12—20 m内DO骤减, 甚至出现缺氧现象(＜4.0 mg·L–1), 分析证明DO与WT在温跃层内显著相关; 笪文怡的工作[19]表明千岛湖DO的垂直分布与热力学条件相吻合; 而涉及水体稳定度和热分层结构量化指标对DO分布影响的研究较少, 重要原因是缺少计算水体稳定度指标和热分层指标的有效工具。

本文使用LA(http: //lakeanalyzer.gleon.org/)量化水体稳定度和热分层指标, 该软件由Read等人2011年开发[20], 用Matlab语言编写并能对原始数据和计算结果进行可视化, 可在不同气候条件下和不同水文地理与时间梯度上比较湖泊中混合与分层指数; LA计算机理的科学性与程序运行的有效性已在国内外广泛使用中得到验证, 例如, 王明达等[21]根据LA计算出的水体稳定度指标绝对值不同, 发现盐度梯度是造成达则错为半对流湖泊的主要原因, Brighenti等[22]使用LA计算发现巴西两个热带湖泊中总初级生产力与水体稳定度呈负相关, 还在佛罗里达州的Lake Annie和威斯康星州的Lake Mendota两处湖泊的实践中证明其适用性[20]。同时LA运行要以水质高频监测数据为基础, 近年来随着我国对地表水水质管理的重视程度提高, 水体监测设施日益完备, 常规水质指标高频监测系统初步建成, 环境监测基础设施的功效极大提高[23-24], 高频监测数据的存在, 能有效帮助科研人员捕捉传统监测手段无法获得的水生态系统短时间尺度的变化信息[20, 25–26]。据此本文以千岛湖为研究对象, 使用LA计算千岛湖水体稳定度指标和热分层指标, 并与DO垂向分布态势结合分析, 探讨溶解氧垂向分布态势形成机制, 以期为千岛湖水生态保护和治理提供一定科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区域概况

千岛湖又名新安江水库, 是山谷型水库, 在控制流域上呈分枝状态, 位于浙江省西北部与安徽省南部交界的淳安县境内(29°22′—29°50′N, 118°34′— 119°15′E), 为1959年新安江水电站大坝建成后蓄水形成的人工湖。千岛湖位于亚热带北缘, 属于东南沿海季风气候, 气候温暖,降雨充沛, 年平均气温16.9 ℃, 水库正常蓄水水位108 m, 拥有露出水面且面积大于2500 m2的岛屿1078个, 故此得名。大坝以上控制流域面积10442 km2, 其中60%位于安徽省境内, 40%位于浙江省境内[18]。水库库容178.4×108m3, 湖泊水面面积580 km2, 平均水深30.44 m, 历年平均入库水量为94.5×108m3, 出库水量为91.07×108m3, 水体交换周期为2年[16]。水量主要来自水系支流的地表径流补充, 主要入库径流为新安江, 多年平均流量可占总入湖量的51.4%[27]。

1.2 数据来源

千岛湖水质高频数据是由浮标传感器上下移动监测得到的剖面数据, 由杭州市生态环境局淳安分局提供, 监测点位在新安江大坝(图1), 数据时段为2017年1月1日0时—2020年2月29日20时, 其中2019年8月1日0时—9月30日20时数据缺失, 指标包括WT(℃)、DO(mg·L–1)、pH、浊度、Chl(μg·L–1)、透明度(m)等; 各日监测时段为0—20时, 监测深度为0.5 m—64.5 m, 每4小时监测设备自水深0.5 m下降, 间隔2 m测定一组数据, 并基于当日高频数据计算出日均值。气象数据亦来源于杭州市生态环境局淳安分局, 气象浮标监测站位于湖心区域(图1), 数据时段为2017年1月1日—2020年2月29日, 指标包括逐日相对湿度(%)、气压(kPa)、平均风速(m·s–1)、14时风向(°)、气温(℃)和降雨量(mm)。

1.3 LA介绍

LA主要输出指标可分为热分层指标与水体稳定度指标, 具体配置要求和含义如下:

图1 千岛湖大坝前水质高频监测点()和湖心区气象站()位置

表1 LA输入文件和输出指标

注: ★表示“必选”, ○表示“可选”。

水体温跃层常用的成型判定标准是WT垂直梯度大于某一特定值[28], 变化范围为0.05—2 ℃·m–1间[29–31], 目前尚无通用标准。针对高频监测数据, LA以水体垂直密度梯度最大值深度作为温跃层深度(thermD)[20, 32](淡水湖泊中不考虑盐度影响)。假设自水面起共计个测量值:

通过对密度已知剖面的梯度计算, 证明由垂直密度梯度计算的温跃层深度更为精准[20]。

St是常用的水体稳定性指数, 反映水体从现状态转换成完全混合状态所需要的能量。该指数由Schmidt[35]提出, Hutchinson等人[36]在1957年进行改良, 并由Idso[37]在1973年对计算方法进行确定, 降低了湖泊体积对于计算结果的影响。该方法已得到广泛应用, Kling[38]通过对喀麦隆39个湖泊的实地调查与公式计算, 发现这些湖泊St波动在0—5784 J·m–2内, Ferris等[39]在1988年利用St比较了南极洲一个深水湖泊的季节性分层变化。本文采用Idso的方法, 公式如下:

指重力加速度,A指湖泊表面积,ρ指深度为z时水体密度,指深度为z时湖面面积,z为湖泊最大深度,z是湖泊重心深度。

N2即浮力频率; 稳定分层结构中存在的某一流体质点, 受到扰动后在垂向上下移动, 重力和浮力的共同作用下该质点总会回至力平衡位置, 并由于惯性产生振荡, 这一振荡频率即为浮力频率, 计算公式如下:

综上所述, 本文选择thermD和thermT作为反映水体热分层程度的指标, 而St和N2则为反映水体稳定度的指标。

1.4 氧跃层

深水水库中, 随着WT分层加强, 常出现DO浓度在垂向上发生突变的水层, 余晓等[40]定义为“氧跃层”, 并采用DO浓度梯度大于0.2 mg·L–1·m–1作为氧跃层判别标准。Zhang等[41]在千岛湖同样选用该梯度值判别氧跃层存在与否。Perron等[42]和邱晓鹏等[43]进一步把DO浓度降幅最大的水层深度定义为氧跃层深度。本文采用同样方法计算氧跃层深度(OD), OD处DO浓度梯度值即为氧跃层强度(OI), 以OD和OI作为衡量DO垂向分布变化程度的指标。

1.5 统计与分析

水质高频监测数据通过Excel 2007进行预处理,得到日均值后计算OD、OI的逐日平均值, 再使用LA计算St、N2、thermD和thermT的逐日平均值, 利用Origin 2021绘制各指标变化曲线和指标间相关性分析图, 回归分析通过SPSS Statistics 23实现。

2 结果与分析

2.1 湖体WT和DO逐日变化

图2-a给出了千岛湖2017年1月1日—2020年2月29日期间的逐日温度垂直剖面, WT垂向分层明显, 尤其在7—10月期间, 热力分层较强区域多在位于15—25 m水深范围内, 更深水层温度变化较小,水温保持在10—12 ℃之间。图2-b表示DO垂向分布, 表层DO可达9—10 mg·L–1, 底层维持在2 mg·L–1的缺氧临界值[40], 呈现表层最高、从上向下逐渐降低的特点, 但部分时段(如2018年7—8月)出现氧跃层以下水体DO回升现象。冬季和初春湖体WT垂向分布均匀, 水体完全混合, DO垂向分布均衡, 进入夏季随湖体表层WT升高, 与中底层温差加大逐渐形成温跃层, DO也随之出现垂向跃变, 分层结束后水体再次混合, DO重新分布均匀。

2.2 水体稳定度指标逐日变化

使用LA计算输出St与N2两指标的逐日平均值, 并绘图(图3)。两指标在多年尺度上变化趋势基本一致, 均在各年夏季和初秋分别达到极大和极小值, 呈单峰态势, 说明千岛湖属单混合循环湖泊。以St作为衡量千岛湖分层结构形成和消减的参数, 得到湖体主要分层期为各年4—12月, 混合期1—3月,结果与董春颖等[16]结论相同。4—6月水体稳定性指数逐渐增加, 分层剧烈程度变强, 为分层形成期; 7—9月水体稳定性和分层强度处于较高水平, 各年峰值也出现于此时段, St数值保持在5000 J·m–2以上,N2稳定在0.003 s–2以上, 此为分层稳定期; 10—12月两指标数值逐渐降低, 说明湖体混合加强, 分层减弱, 属分层减弱期。

图2 2017年1月1日—2020年2月29日千岛湖WT(a)和DO(b)逐日变化 (2019年8月1日—9月30日数据缺失)

Figure 2 Daily variations of WT(a) and DO(b) from 1stJanuary 2017 to 29thFebruary 2020 at Lake Qiandao (data missing during 1stAugust – 30thSeptember 2019)

图3 2017年1月1日—2020年2月29日St()与N2()逐日变化 (2019年8月1日—9月30日数据缺失)

2.3 温跃层、氧跃层逐月变化

根据thermD、thermT、OD、OI逐日数值, 计算求出各指标逐月均值, 以减小数据波动对分析的影响, 逐月变化如图4。图4-a显示thermD在4—6月分层形成期变化剧烈, 既能出现在3—4 m, 又会形成于10—12 m, 张运林[44]与刘明亮等人[45]均发现流域气温对水体热分层有显著影响, 气温升高将显著降低温跃层深度, 因此推断图4-a中thermD变化剧烈应是由于该时段流域气温变幅大, 导致上层WT变化强烈, 未形成稳定热分层; 稳定期表层WT处于绝对高值, thermD基本在10—15 m, 偶有变化应是异常高温天气促使分层变浅所致; 减弱期thermD呈弧线下降态势, 说明随着湖泊流域气温下降, 湖体热力分层会逐渐减弱并最终消失。thermT即温跃层上下界间垂直距离, 与St、N2变化趋势相符, 进入形成期后thermT逐渐增大, 稳定期达到峰值并保持一段时间后逐渐减弱, 多年均值在5 m以上, 2018年8月出现最高值20 m。由图4-b知OD与thermD变化态势高度相符, 波动范围吻合, 但OD在形成期和稳定期变化更频繁, 应是DO垂向分布除WT外尚有其它因素影响。OI即DO垂向分布最大梯度值, 该值虽先升后降, 但OI并非在分层稳定期内达至顶峰, 多在10月后的减弱期保持较强程度, 可达1 mg·L–1·m–1水平, 少数高至2 mg·L–1·m–1以上。

2.4 DO垂向分布影响因素

由图3和图4中St、N2、thermD、thermT、OD与OI的变化态势, 初步判断水体混合程度以及热分层结构对DO垂向分布影响较大。因此将上述6项指标的25组逐月均值进行Spearman相关分析, 结果如图5所示。OD与St、N2、thermT负相关, 而与thermD正相关, 特别是跟thermD和thermT相关系数更高, 说明这两项指标反映的热分层结构是氧跃层形成的较大影响因素; 而OI与thermD显著正相关, 即对于OI而言thermD是决定其大小的主要因素。

将St、N2、thermD、thermT、OD与OI逐月均值进行回归分析, 结果如表2所示。DO垂向分布与水体稳定度和热分层结构均存在线性关系, 但各回归方程R差异较大。其中thermD与OD间回归方程R高至0.81, 说明回归方程具有代表性, St、N2、thermT与OD间回归效果次之, OI与thermD间仅存在可信的线性回归关系, 拟合程度欠佳。故此可使用St、N2、thermD、thermT和OD间拟合方程来评估氧跃层态势。对于OI, 其影响因素可能较多, 导致其对水体稳定度作用的响应欠敏感。

3 讨论

对于深水湖库, 层化现象可能影响水体内几乎所有的水环境演化过程[16], 因此对湖体分层的研究十分重要。根据千岛湖多年库容与年平均入库流量, 依照判断水库WT分层的指标法[46], 求得千岛湖的分层参数α=0.53(α＜10时, 湖库为稳定分层型）, 与图2中WT垂向分布态势共同证明千岛湖体内存在时间长且稳定的WT分层现象; WT分层使上下水体交换受阻的同时, 导致水质形成分层结构[47–48], 千岛湖温跃层的存在同样使湖体表层DO向下扩散受阻、无法进行补充, 而中底层水体光照强度极弱, 湖面大气复氧对深处水体的影响也可忽略, 加之底栖动植物呼吸作用和底层有机物质矿化降解的大量耗氧, 导致上下层水体DO浓度差异加大, 最终形成氧跃层。天目湖[49]和周村水库[43]两地同样发现热分层结构是DO垂向分布态势形成的决定性因素。此外, 天池[50]和金盆水库[51]的工作中亦发现温度梯度对DO扩散通量有重要影响。千岛湖混合期内表层WT常年均值13.0 ℃, 底层WT均值10.7 ℃, 表底层温差仅2.3 ℃; 分层期内表层WT均值是23.9 ℃, 底层WT为10.8 ℃, 温差高达13.1 ℃。对比上述湖泊, 千岛湖分层期WT垂向分布梯度值更大、差异性更强, 因此DO扩散能力被大幅削弱。图4显示分层稳定期内thermD基本出现在10—15 m水深, OD比thermD更接近水面, 似乎与氧跃层形成的驱动机理不符, 主要由于千岛湖光合作用最强水层在5—10 m水深[52], 故OD变化范围大于thermD。邱晓鹏[53]研究发现温跃层会阻碍营养盐垂向交换和减少藻类沉降, 致使分层期藻类丰度在表层水体最大, 殷燕等[52]拟合出大坝站点DO与Chl之间关系(R＞0.8), 高相关系数说明DO与浮游植物光合作用关系密切。综上考虑, 千岛湖热分层结构使得浮游植物同样出现垂向分层, 导致植物光合作用补充DO呈现“表层＞底层”特点, 进一步增大了DO上下水层浓度差值。此外多数湖库底层由于复氧微弱、耗氧剧烈常处于缺氧状态, 容易形成厌氧环境[47, 49, 54]。图2结果说明千岛湖底层DO基本保持在缺氧临界值上, 并在夏秋季氧跃层以下水体常有DO回升现象。李培培等[55]发现千岛湖水体较高的透明度有助于较深水域浮游植物的存在; 俞焰等[18]发现千岛湖浮游植物生物量最大也出现在20—30 m水层。因此结合图4中OD深度, 应是氧跃层以下水体中浮游植物的微弱光合作用补充DO, 有效保证了底层水生物的基本生存需氧。

图4 2017年1月—2020年2月千岛湖thermD()与thermT()逐月变化 (a)和OD()与OI()逐月变化 (b)(2019年8月—9月数据缺失)

图5 氧跃层与分层指标逐月均值相关系数

Figure 5 Correlation coefficients among the monthly parameters for oxycline and stratification

表2 氧跃层与分层指标回归结果

通过Spearman相关分析知St和N2两项水体稳定度指标与thermD、OD负相关, 与thermT、OI正相关; St和N2都于每年夏秋季保持在5000 J·m–2和0.003 s–2高值上, 这也是千岛湖热分层和DO分层结构最为稳定和强烈的时期。St是对水体垂向交换难度的最直接反映, 每年随着流域气温升高, 水中WT垂向梯度值不断增大, 热分层结构逐步形成, St也随之增大, 进入夏季湖面气温最高, 并由于千岛湖群山环抱的独特地势导致湖面风速较小[41], 风力扰动难以破坏水体内部分层, 引起DO分层整体上升和OI增大, 对DO垂向分布产生的“割裂”作用更强。解磊[56]于浮山前水库的研究结果也说明St增大阻碍了DO向下传输, 可能导致底层处于缺氧状态。N2与St规律相同, 也在稳定期内处于峰值, 关于神农溪和澜沧江中游水库的研究也用N2表征层化程度, 发现夏季N2最大, 水体分层成型[57–58]; 此外, N2越大时水体中浮游动物和微生物等好氧生物也易受到大幅扰动, 并在重力、浮力共同作用形成一个相对稳定的振荡平衡层, 此处DO既被消耗又由于热分层导致难以补给, 将出现DO跃减现象[58], 俞焰等[18]也发现千岛湖DO含量较低的水层中浮游动物密度高于其它水层, 证明好氧生物会在振荡平衡层停留并消耗DO。

在本文中, 我们分析了水体稳定度和热分层结构对DO垂向分布的影响, 并通过回归分析拟合得到LA输出指标与DO垂向分布指标间公式, 为后续基于高频监测数据量化千岛湖分层结构提供工具, 并达到对氧跃层之下潜在缺氧水层的预测目的。此外本研究由于数据所限, 未分析出入流、湖水流速、水位变化等水动力指标影响下WT和DO垂向分布变化情况, 将在未来展开水文和水动力条件对千岛湖分层结构影响的研究。

4 结论

为研究千岛湖水体稳定度和热分层结构对DO垂向分布的影响, 本文使用LA计算了相关指标, 并与DO垂向分布指标结合分析, 得出如下结论:

1.千岛湖属于单混合循环湖泊, 每年4—12月出现WT和DO的稳定分层, 可分为形成期(4—6月)、稳定期(7—9月)和减弱期(10—12月)。

2.湖体热分层结构是DO垂向分布态势形成的根本原因。St、N2表征的水体稳定度对DO分布有影响, 水体混合程度差将阻碍DO垂向交换; 湖体温跃层存在是氧跃层形成的直接因素, 水温分布不均强化了DO分层。

3.验证LA在千岛湖具有适用性, 特别是thermD与OD间拟合效果很好, 可用于DO垂向分布态势的预测。

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Effects of water stability and thermal stratification on the vertical distribution of dissolved oxygen at Lake Qiandao

ZHANG Rufeng1, LAN Jia2, WANG Yucheng2, MAN Xiaoming3, WU Songtao4, WU Zhixu2, LI Huiyun5, LUO Liancong6, *, LI Jialong1, GONG Falu6, YIN Xinxing6, SUN Ting6

1. Institute for International Rivers and Eco-security, Yunnan University, Kunming 650500, China 2. Chun’an Branch of Hangzhou Bureau of Ecology and Environment, Hangzhou 311700, China 3. Potevio Information Technology Co., Ltd., Beijing 100086, China 4. Pujiang Meteorology Bureau, Jinhua 322200, China 5. Nanjing Institute of Geography and Limnology, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008, China 6. Institute for Ecological Research and Pollution Control of Plateau Lakes, School of Ecology and Environmental Sciences, Yunnan University, Kunming 650500, China

To provide substantial information of vertical distribution of dissolved oxygen (DO) at Lake Qiandao, oxycline depth (OD) and oxycline intensity (OI) were defined and calculated for January 2017 to February 2020. Lake Analyzer (LA) was used to calculate Schmidt Stability (St), Buoyancy frequency (N2), thermocline depth (thermD) and thermocline thickness (thermT) based on the high-frequency monitoring water quality (WQ) data and the meteorological data at Lake Qiandao for the same period. The results demonstrated that there were long-lasting thermal stratification and DO stratification from April to December through the year. Thermal stratifications showed obvious seasonality with stratifications initially formed during April - June, strengthened during July - September, and weakened during October - December. According to Spearman correlation analysis among the parameters for water stability, thermal stratification and vertical DO distribution, water stability was a key factor for vertical DO distribution, and the thermal stratification was a key factor for oxycline formation. Intensive thermal stratification decreased vertical DO exchange between the upper and lower layers, and promoted the oxycline formation. ThermD and OD was closely correlated withRof 0.81 (). Successful application of LA to Lake Qiandao showed that LA was a reliable and adaptive tool for quantitatively estimating the parameters for thermal and oxycline stratifications and water stability not only for Lake Qiandao but also for other lakes.

water stability; thermal stratification; dissolved oxygen; oxycline; Lake Analyzer; Lake Qiandao

10.14108/j.cnki.1008-8873.2024.01.019

X524

A

1008-8873(2024)01-160-10

2021-09-01;

2021-11-30

云南大学人才引进启动项目(C176220100043); 国家自然科学基金(NSFC-41671205)

张如枫(1997—), 男, 河北邢台人, 硕士研究生, 主要从事水生态模型研究, E-mail: 1954026169@qq.com

通信作者:罗潋葱, 男, 博士, 副研究员, 主要从事水环境数值模型开发与运用研究, E-mail: billluo@ynu.edu.cn

张如枫, 兰佳, 王裕成, 等. 千岛湖水体稳定度和热分层结构对溶解氧垂向分布的影响[J]. 生态科学, 2024, 43(1): 160–169.

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