300年來鄱陽湖營養(yǎng)鹽演化重建與模擬

廖夢娜, 于　革,*, 郭　婭

1 中國科學院南京地理與湖泊研究所，南京　210008 2 中國科學院南京地理與湖泊研究所，湖泊與環(huán)境國家重點實驗室，南京　210008

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300年來鄱陽湖營養(yǎng)鹽演化重建與模擬

廖夢娜1,2, 于革1,2,*, 郭婭1,2

1 中國科學院南京地理與湖泊研究所，南京210008 2 中國科學院南京地理與湖泊研究所，湖泊與環(huán)境國家重點實驗室，南京210008

摘要:水體富營養(yǎng)化已經成為全球性的問題而受到廣泛關注，然而其發(fā)生的過程和機制尚未完全明了。在湖泊營養(yǎng)演化過程中，水文和生態(tài)是兩個最基本的制約因素。相對于短期的和試驗性的研究，長時間尺度的營養(yǎng)鹽變化過程能更全面地揭示營養(yǎng)鹽的演化機制。以我國最大的淡水湖——鄱陽湖為例，采用湖泊水體交換周期模型和湖泊生態(tài)-營養(yǎng)鹽動力耦合模型，重建鄱陽湖營養(yǎng)鹽的長期變化，并利用沉積鉆孔代用指標加以驗證。在此基礎上探討其演化機制，模擬的時間序列中營養(yǎng)鹽變化對氣候水文與生態(tài)系統(tǒng)存在兩種不同的響應模式。敏感因子分析顯示：典型同步響應期中(1812—1828 AD)，氣候水文因子的貢獻率達79.1%，生態(tài)因子為20.9%；典型異步響應期中(1844—1860 AD)，兩者貢獻率分別為36.4%和63.6%。在模擬的營養(yǎng)鹽變化時間序列中同步期占62.5%，說明氣候因子在營養(yǎng)鹽演化過程中起重要的作用；異步期雖只占12.5%，但對湖泊營養(yǎng)鹽作用、營養(yǎng)鹽反饋生物量同樣至關重要。相關分析結果顯示，生物量增長與TP含量基本呈線性關系，但存在一個閾值。在沒有超過閾值前，生物量對TP具有較好的調節(jié)作用；當超過閾值之后，生物量的調節(jié)作用減弱。

關鍵詞：營養(yǎng)鹽演化；水體交換周期；湖泊生態(tài)-營養(yǎng)鹽動力模型；貢獻率；鄱陽湖

湖泊富營養(yǎng)化是湖泊發(fā)展的歷史過程，在自然狀態(tài)下從營養(yǎng)鹽富集到富營養(yǎng)化通常是百年尺度過程[1- 2]。國內外一些研究對富營養(yǎng)化發(fā)生的現(xiàn)代過程和機制有了一定的認識，提出了淺水湖泊的多穩(wěn)態(tài)理論[3]，分析了不同因子對湖泊富營養(yǎng)化的影響[4]，但由于湖泊環(huán)境和生態(tài)結構復雜多樣，采用僅數(shù)十年的觀測記錄難以完全明了湖泊富營養(yǎng)化的長期變化過程和機制。湖泊富營養(yǎng)化被普遍認為是湖泊水體營養(yǎng)元素逐漸富集，生物量異常增殖，生物多樣性和穩(wěn)定性降低，透明度下降，水質惡化的過程[5]。在營養(yǎng)態(tài)演化過程中，水文和生態(tài)系統(tǒng)是兩個基本的制約因素[6- 10]。過去300年以來，我國許多湖泊營養(yǎng)態(tài)的演化經歷了從漸變到突變[2，11]，以湖泊長期營養(yǎng)態(tài)變化過程為視角能在尋求穩(wěn)定態(tài)的臨界點及探索觸發(fā)湖泊突變的關鍵因素和機制上有所突破[12- 14]。

鄱陽湖是中國第一大淡水湖泊，屬于中營養(yǎng)水平[15]，但水質和湖泊生態(tài)環(huán)境不斷惡化[15- 16]，正處于向富營養(yǎng)化發(fā)展的關鍵時期[17]。本文以湖泊沉積鉆孔分析[18]及湖泊氣候-水文、生態(tài)-營養(yǎng)鹽動力模擬[19- 21]為手段，重建300年來鄱陽湖營養(yǎng)鹽變化過程，并試圖從機制上進行分析。

1方法和模型

1.1湖泊沉積代用指標及定量重建

以營養(yǎng)鹽變化為特征的湖泊營養(yǎng)態(tài)長期變化深刻印記在湖泊沉積之中，因此湖泊沉積記錄是重建湖泊營養(yǎng)態(tài)演化的重要手段。建立現(xiàn)代硅藻與環(huán)境要素之間的函數(shù)關系已經被廣泛應用到定量重建過去湖泊環(huán)境變化中[18]。硅藻是鄱陽湖主要浮游植物之一，春季為繁盛期，共有31個屬，以直鏈藻屬(Aulacoseira)、曲殼藻屬(Achnanthes)、舟型藻屬(Navicula)和脆桿藻屬(Fragilaria)為主[22]。羊向東對長江中下游湖泊(包括鄱陽湖)的現(xiàn)代硅藻屬種及環(huán)境參數(shù)進行分析，確定總磷為該地區(qū)湖泊最敏感的營養(yǎng)指標并構建了長江中下游湖泊硅藻-總磷轉換函數(shù)[23]：

log10TP=βxi+α

式中,xi是第i個樣品的總磷初始推導值(mg/L)。在長江中下游的49個淺水湖泊群中(包括鄱陽湖)，α=-2.1295，β=2.0944。這個硅藻數(shù)據(jù)庫和TP轉化函數(shù)已成功應用到太湖、巢湖、龍感湖、太白湖等沉積鉆孔中[11，24- 26]。本文利用該轉換函數(shù)重建鄱陽湖過去300a的營養(yǎng)鹽歷史。

此外，湖泊沉積代用指標分析能夠定性重建環(huán)境演化過程。湖泊沉積物中的有機質主要來源于植物碎屑，因此湖泊沉積物中的總有機碳(TOC)能夠反映湖泊初始生產力[18]。湖泊水生植物花粉絕大部分落到湖泊并沉積到底泥中，因此沉積物中的水生植物花粉濃度能夠定性地反映水生植物的生物量。本文根據(jù)硅藻、TOC及水生花粉濃度指示意義和基本原理，重建鄱陽湖營養(yǎng)鹽和生物量過去300年的主要變化序列。

1.2模型1：湖泊水體交換周期(Hydraulic Residence Time: HRT)

湖泊水體交換速度受到氣候和流域、湖盆形態(tài)控制，能夠反映氣候控制下營養(yǎng)鹽積累的變化過程。湖泊水體的交換周期(HRT)定義為湖盆中的水全部換一次所需要的時間[19- 20]：

HRT≡ V/Q

(1)

Q=P+R-E

(2)

式中,V表示湖泊容積，Q表示一定時段內入湖凈水量，P、R、E分別表示湖面降水量、入湖徑流量及湖面蒸發(fā)量，它們均為體積的單位。若P、R、E均以年作為時間長度，湖泊年徑流量R是流域有效降水與流域面積的乘積。

1.3模型2：湖泊生態(tài)-營養(yǎng)鹽動力模型

1.3.1湖泊初級生產者與頂級獵食者動力關系

湖泊初級生產者主要是能夠進行光合作用的植物，主要包括浮游微體植物藻類和水生維管束高等植物草類。確定浮游微體植物群落(簡稱藻群落)與高等水生植物群落(簡稱草群落)之間的生態(tài)食物鏈關系和兩者狀態(tài)變量的量級(生物量)是構建兩者間生態(tài)動力方程的關鍵。從生態(tài)理論上看，草群落和藻群落之間主要是競爭關系：首先，作為水體初級生產者，為了維持基本的生命過程，它們競爭光以進行光合作用[27- 28]；其次，兩者均吸收底泥和水體中營養(yǎng)鹽從而構成相互競爭[29]；最后，草的分泌物能夠抑制藻的生長，反之亦然[29- 31]。在一個完整的湖泊生態(tài)系統(tǒng)中，頂級獵食者是不可忽略的組分，因此該模型引入魚群落作為湖泊生態(tài)食物鏈中的頂級獵食者。在這個系統(tǒng)中，魚類與水生植物是捕食者與被捕食者關系，被捕食者中藻類與草類是競爭關系。考慮到生物量存在季節(jié)和年際的變化，根據(jù)SKT模型原理和結構[32]，把生物群落隨不同時間尺度變化的時間函數(shù)g(t)增加到系統(tǒng)中。由此，根據(jù)Lotka-Voltera模型的基本結構，設y1為藻群落生物量變量，y2為草群落生物量變量，y3為魚群落生物量變量，構成的湖泊生態(tài)系統(tǒng)3個主要群落生物量變量對時間變化的常微分方程組(以下y′ 均代表 dy(t)/dt)：

y1′ = y1×(a1+ a2×y3+ a4×y1+ g1(t))

y2′ = y2×(b1+ b3×y3+ b4×y2+ g2(t))

(3)

y3′ = y3×(c1+ c2×y1+ c3×y2+ c4×y3+ g3(t))

該模型所涉及的3個主要參數(shù)——生物群落增長參數(shù)、環(huán)境容納量參數(shù)及生物群落間作用參數(shù),分別對應方程組中的一次項系數(shù)、二次項系數(shù)和混合項系數(shù)。方程組最后一項t為時間(月)；gi為年內逐月生物量變化。

1.3.2營養(yǎng)鹽對生物量作用和反饋

水體營養(yǎng)鹽是水生生物的主要限制性資源。 關于水體營養(yǎng)鹽濃度對浮游植物生長、競爭，以及藻類對營養(yǎng)鹽的攝取和吸收關系，前人總結了不少適用的關系模型，例如 Micheal-Menten模型、Monod模型、Tilman模型等[33]。這些模型建立了營養(yǎng)鹽與藻類增長之間的定量關系，盡管數(shù)學表達式不盡一致，其核心均是Logistic數(shù)學表達式構成的平衡方程：

Nbiome=r N /(k +N)

(4)

式中,Nbiome是藻類的增長量，r是藻類的最大增長率，N是營養(yǎng)鹽濃度，k是半飽和常數(shù)(Michael常數(shù))，相當于藻增長率達到r/2時的營養(yǎng)鹽濃度。

高等水生植物主要攝取湖底沉積物的營養(yǎng)鹽，由于大量研究表明草與營養(yǎng)鹽的關系不顯著[34]，有人采用統(tǒng)計的線性關系[35]：

N=mC+e

(5)

式中,N是藻類的增長速度/增長量變量，C是營養(yǎng)鹽濃度，m、e是N與C線性關系中的坡降和截距系數(shù)(微分后e常數(shù)為零)。該統(tǒng)計關系也采用到魚與營養(yǎng)鹽關系。

構建生物作用平衡關系，考慮湖泊生物對營養(yǎng)鹽主要有吸收和攝取(-N)及釋放和產生(+N)兩個方向的作用。在生物量增長方程式(式3)中，采用草、藻類生物群落與營養(yǎng)鹽關系(式4，式5)，構建水體營養(yǎng)鹽的供給(N)對湖泊群落生物量增加的微分方程為：

y1′ = y1(a1+ a2y3+ a4y1+ g1(t) m1N /(k1+ N))

y2′ = y2(b1+ b3y3+ b4y2+ g2(t) m2N)

(6)

y3′ = y3(c1+ c2y1+ c3y2+ c4y3+ g3(t) m3N)

同時，考慮在長江中下游的通江湖泊中，湖泊積累的營養(yǎng)鹽(NΔ)是在湖泊營養(yǎng)鹽(N0)初始水平上、流域匯入營養(yǎng)鹽(Ncatch)和湖泊生物攝取營養(yǎng)鹽(Nbiome)的平衡：

NΔ= N0+ Ncatch- Nbiome

(7)

其中營養(yǎng)鹽增量是湖泊的流域入湖徑流量(W)與營養(yǎng)鹽(N)的乘積：NΔ=WN。設營養(yǎng)鹽狀態(tài)變量為y4，則在湖泊藻、草、魚群落(分別為y1、y2、y3)攝取下的湖泊營養(yǎng)鹽平衡的微分方程可寫為：

y4′ = y4(W0+ W)-y4(d1k1/(1- y1) y1+ d2y2+ d3y3)

(8)

式中，W0和W分別是初始和狀態(tài)徑流量，d1, d2, d3分別是藻、草、魚攝取營養(yǎng)鹽速率參數(shù)。結合在Lokta-Verterra生態(tài)系統(tǒng)方程(式6)和營養(yǎng)鹽平衡方程(式8)，構建湖泊營養(yǎng)鹽與生物相互作用和反饋模型：

y1′ = y1(a1+ a2y3+ a4y1+ g1(t) m1y4/(k1+ y4))

y2′ = y2(b1+ b3y3+ b4y2+ g2(t) m2y4)

(9)

y3′ = y3(c1+ c2y1+ c3y2+ c4y3+ g3(t) m3y4)

y4′ = y4(W0+ W- d1k1/(1- y1) y1- d2y2-d3y3).

式中,y1、y2、y3、y4是藻、草、魚群落和營養(yǎng)鹽狀態(tài)變量；a、b、c、d是相應的矢量系數(shù)；g(t)函數(shù)與公式(3)相同；m和k是在一定營養(yǎng)鹽狀態(tài)下藻、草、魚群落增長的矢量系數(shù)；d是藻和草群落攝取營養(yǎng)鹽的矢量系數(shù)。W0是初始徑流量，W是徑流量的狀態(tài)變量。

2資料與參數(shù)設置

2.1湖泊沉積記錄

2012年12月(鄱陽湖的枯水季節(jié))在吳城外南湖灘(115°59′46″E, 29°11′53″N, 13.2 m a.s.l)采用重力鉆獲取一根1.0 m長的巖芯(WC-2)，取芯率為87.5%。巖芯以1 cm間隔取樣進行硅藻屬種鑒定和分析，在湖泊與環(huán)境重點試驗室進行210Pb和137Cs活度比測定并采用恒定放射性通量模型(CRS 模型)[36]計算沉積年代。采用長江中下游硅藻-水質數(shù)據(jù)庫及構建的硅藻-總磷轉換函數(shù)[24]，利用C2 Version 1.5[37]重建了總磷歷史序列。此外，采用鄱陽湖ZK01鉆孔(116°8′26″E, 29°1′58″N, 13.24 m a.s.l) 3500 a BP以來水生植物孢粉指標[38]和鄱陽湖DCH 鉆孔(115°5′24″E, 29°9′00″N) 1200 a BP 以來TOC指標[39]，分別作為水生植物生物量和湖泊水體生物量變化的代用指標[40]，以進行多鉆孔指標相互驗證。

2.2現(xiàn)代資料與參數(shù)設置

本文采用1880—2008 AD作為鄱陽湖流域年降水和溫度時間序列。由于戰(zhàn)爭、經濟條件等原因，1950 AD以前中國器測記錄存在不少時間段的缺失。1950 AD以來鄱陽湖有14個氣象觀察站(資料源于中國氣象局國家氣候信息中心)。1880—1950 AD氣象資料采用與鄱陽湖流域處于相同緯度帶的武漢站(1880 AD—)、九江和南昌站(1885 AD—)，景德鎮(zhèn)站(1929 AD—)的氣象站資料(中國氣象局國家氣候信息中心)。利用這些氣象站1880 AD以來的資料銜接到鄱陽湖14個站點上：采用了這些站30a(1959—1989 AD)觀測資料計算月變差系數(shù)，并采用距離加權法計算獲得。潛在蒸發(fā)量采用Thornthwaite方法[41]計算。鄱陽湖流量采用1955—2008 AD湖口月徑流量數(shù)據(jù)(資料源于長江水利委員會)。

鄱陽湖庫容及流域面積視為常數(shù)，采用1980—1990 AD的調查結果[42]。本文根據(jù)20世紀80—90年代鄱陽湖環(huán)境和湖泊生態(tài)綜合調查[42- 45]以及21世紀以來鄱陽湖生態(tài)調查和研究[17，46- 52]設置模型參數(shù)。 運用 MATLAB程序中方程求解函數(shù)(Solve)和非線性最小二乘法擬合函數(shù)(nlinfit)進行擬合，率定后確定生物群落特征參數(shù)和環(huán)境因子特征參數(shù)[21]。

2.3歷史資料與參數(shù)設置

1880 AD以前鄱陽湖流域幾乎沒有水文及氣象觀測記錄。本文采用德國ECHAM5全球氣候模型[53]在太陽輻射、火山灰、溫室氣體變化驅動下的氣候模擬[54]。 對1700—1899 AD全球氣候模擬，通過區(qū)域統(tǒng)計降尺度方法獲得鄱陽湖流域的溫度和降水[21](圖1)。在此基礎上，根據(jù)Thornthwaite方法計算流域潛在蒸發(fā)量(圖1)，采用了流域水文模型WATLAC[55]模擬獲得鄱陽湖1700—2010 AD的入湖流量[21](圖1)。假設在本文討論的歷史時期生物學特征的變化忽略不計，各項生態(tài)學參數(shù)均與現(xiàn)代參數(shù)相同。

圖1　鄱陽湖流域歷史氣象與水文模擬數(shù)據(jù)(采用距平%表示)Fig.1　Simulated meteorological variation sequences, expressed by anomaly % of the means

3結果與分析

3.1模型1：水體交換周期模型

根據(jù)公式(1)和(2)計算1880—2008 AD逐年HRT變化序列(圖2)。首先，針對1984—2008 AD逐年湖泊水體交換周期，驗證HRT與營養(yǎng)程度的關系。根據(jù)大量研究的統(tǒng)計資料[56]，長江中下游大多數(shù)湖泊富營養(yǎng)化的限制性營養(yǎng)鹽是磷；而總磷的變化與富營養(yǎng)化高度相關[4，57]。將實測TP濃度與相應年份湖泊水體交換周期HRT做相關分析(圖2)，相關系數(shù)為 0.685(P<0.05)，表明湖泊換水周期與總磷富集的多寡顯著正相關，HRT變化可以指示湖泊營養(yǎng)狀況的變化。

在此基礎上，模擬了1700—1899 AD HRT變化序列 (圖2)。該距平序列的10a滑動平均趨勢顯示了200年間HRT出現(xiàn)了數(shù)次顯著的波動，反映了歷史時期湖泊營養(yǎng)鹽濃度在氣候因素控制下產生顯著變化。

圖2　模型1的控制試驗和模擬試驗結果Fig.2　Control and simulation experiments of model 1

3.2模型2：湖泊生態(tài)-營養(yǎng)鹽動力模型3.2.1控制試驗(1955—2008 AD)

利用公式(3)及設定的參數(shù)，采用1955—2008 AD實測氣象和水文數(shù)據(jù)，模擬了湖泊草、藻生物量和湖泊TP。采用距平反映年際變化(圖3)。從初級生產者與TP 的對比來看，當TP含量升高時，生物量也出現(xiàn)增加的趨勢，反之亦然。湖泊初級生產者生物量與TP含量變化一致，反映了適度增加營養(yǎng)鹽可促進初級生產者生長，而初級生產者生物量的增加勢必消耗更多營養(yǎng)鹽。

3.2.2模擬試驗(1700—1899 AD)

在控制試驗的基礎上，對過去200年(1700—1899 AD)共2400個月的生物量及TP變量進行模擬(圖3)。對這項模擬結果，采用了沉積資料予以對比驗證。根據(jù)逐月模擬輸出計算各年TP和生物量變量，并內插到硅藻重建的總磷(DI-TP)和兩個代用指標(水生植物花粉濃度和TOC)[39- 40]對應年代的樣品位置進行對比分析。其中DI-TP、水生植物花粉濃度及TOC的樣本數(shù)分別為18、34和22。 DI-TP與模擬TP變量對比結果顯示兩者具有64.7%的同步變化率；初級生產者生物量變量與ZK01孔孢粉濃度序列及DCH 孔TOC序列的同步變化率分別為60.6%和61.9%。由此說明湖泊生態(tài)動力學模擬的生物量及TP變量是可接受的。

圖3　模型2的控制試驗和模擬試驗結果(采用距平%表示)Fig.3　Controlled and simulation experiments of model 2 (expressed by anomaly % of the means)

圖4　模擬的初級生產者生物量與TP的關系　Fig.4　Relationship between simulated primary biomass and TP (increase line of long-term means: black solid line)

模擬結果顯示這200年TP與初級生產者生物量的變化趨勢基本一致，但通過初級生產者生物量與TP變量的相關分析發(fā)現(xiàn)，雖然在TP逐漸增加的過程中生物量基本呈線性增長，但在TP<30%的范圍內，更多的數(shù)據(jù)點分布于長期平均增長線以上；在TP>40%時，更多的數(shù)據(jù)點分布在長期平均增長線以下(圖4)。這說明在生物量增長方式中存在一個閾值，當TP變量小于閾值時，生物量增長高于長期平均增長水平；而當TP變量超過閾值時，生物量增長低于長期平均增長水平。因此推斷，湖泊初級生產者在TP未超過閾值之前對它具有較好的調節(jié)能力，當超過閾值之后，初級生產者對TP的調節(jié)能力便會下降。

3.3結果對比

模型1和模型2均模擬輸出湖泊營養(yǎng)態(tài)的長期變化，但反映了不同變化機制。在模型1中，湖泊水體交換周期(ΔHRT)表征的是氣候因子驅動下湖泊營養(yǎng)態(tài)變化，反映出營養(yǎng)鹽在氣候-流域徑流量控制下的變化。模型2模擬在氣候-生態(tài)系統(tǒng)作用和反饋下的營養(yǎng)鹽變化(ΔTP)，不僅反映氣候-徑流量的控制，還具有生態(tài)系統(tǒng)的疊加效應。

運用Mann-Kendall 方法[58- 59]對HRT與TP序列變化進行趨勢分析，結果顯示1700—1899 AD的HRT和TP變量的統(tǒng)計參數(shù)分別為2.0122和4.7986，說明過去200年HRT和模擬TP變量均呈現(xiàn)上升趨勢，意味著過去200年湖泊營養(yǎng)鹽含量不斷增加，水質整體呈下降趨勢。其中，62.5%的年份HRT和模擬TP變量呈同步變化，12.5%呈異步變化，還有25%的年份沒有表現(xiàn)明顯的規(guī)律(圖5)。

為了分析驅動湖泊水體交換變化的氣候因子對生態(tài)系統(tǒng)總磷富集的影響程度，本文采用貢獻率進行分析。貢獻率指的是不同因子產生的變率占總變率的百分比。對Mann-Kendall指數(shù)分析，顯示了HRT與TP在時間階段上有著同步或異步變化(圖5)，反映了不同因子的貢獻。選擇兩個典型時期進行分析。

典型同步變化期(1812—1828 AD, 圖5中Ⅰ階段)：氣候因子和生態(tài)因子的貢獻率分別為79.1%和20.9%。過去200年大部分年份呈同步變化，說明湖泊營養(yǎng)鹽變化在大部分時期主要受氣象、氣候因素影響。如果人為改變流域氣象水文條件，湖泊生態(tài)系統(tǒng)營養(yǎng)鹽狀態(tài)將產生顯著變化?，F(xiàn)在很多地區(qū)為防洪防侵蝕及調度水量，在一些江河湖泊建立大量的硬質堤壩和水利工程，切斷了陸域生態(tài)系統(tǒng)到水域生態(tài)系統(tǒng)的連續(xù)性并減緩了水體的交換速率，使得江河湖泊生態(tài)環(huán)境緩沖帶消失，水體自凈能力減弱，水質變差，加重了藍藻水華、供水危機、生產安全等環(huán)境問題。因此，保持湖泊的通江屬性，控制湖泊換水周期是控制污染的有效措施。

圖5　分析1700—1899 AD ΔHRT與ΔTP的關系Fig.5　Analysis between simulated ΔHRT and ΔTP (1700—1899 AD)

典型異步變化期(1844—1860 AD, 圖5中Ⅱ階段)：氣候因子和生態(tài)因子的貢獻率分別為36.4%和63.6%，說明在異步變化時期生態(tài)因子對湖泊營養(yǎng)鹽的變化起到主導作用。盡管這個時期在整個研究期中僅占12.5%，但湖泊內部生態(tài)結構的優(yōu)劣對營養(yǎng)鹽變化的影響至關重要。例如，對湖泊生物鏈網進行優(yōu)化改造、恢復生物的多樣性能夠提高系統(tǒng)緩沖能力[60- 62]。從長期湖泊營養(yǎng)態(tài)演變的角度來看，利用湖泊生態(tài)系統(tǒng)的生物鏈控制、自身生物量的調節(jié)，能夠加快環(huán)境自然恢復過程并最終達到改善環(huán)境和水質的目標。

4結語

氣候因子或者氣候-生態(tài)因子驅動下，鄱陽湖營養(yǎng)鹽均產生變化，但是兩種模型的變化并不完全同步。在過去200年中，有62.5%的年份為同步變化，12.5%的年份為異步變化，還有25%的年份沒有表現(xiàn)出明顯的規(guī)律。選擇62.5%的年份中1812—1828 AD和12.5%的年份中1812—1828 AD作為兩個典型同步期和異步期進行分析，通過計算氣候因子與生態(tài)因子的貢獻率發(fā)現(xiàn)：同步期氣候因子的貢獻率較高(79.1%)，異步期生態(tài)因子的貢獻率較高(63.6%)。由于同步期占的比例較高，說明氣候因子對控制鄱陽湖污染是十分重要的。因此為了保持良好的湖泊生態(tài)環(huán)境，相關部門應謹慎考慮水利工程設施的建設。生態(tài)因子對鄱陽湖營養(yǎng)鹽變化的作用是不可忽略的，特定時期甚至是至關重要的。因此，優(yōu)化湖泊生態(tài)結構，充分發(fā)揮生態(tài)因子對營養(yǎng)鹽的控制作用是一個十分有效的輔助手段。

對比模擬初級生產者生物量與模擬TP變化，發(fā)現(xiàn)在模擬TP含量范圍內，生物量基本呈線性增長方式。但是增長過程中存在一個閾值，當TP含量低于這個閾值時，生物量增長速度隨著TP供給的增加而加快；當TP含量超過閾值時，生物量的增長卻隨著TP含量的增加而下降。由此我們推斷生物對營養(yǎng)鹽含量具有一定的調節(jié)作用，但是當營養(yǎng)鹽含量超過生物的耐受程度時，生物的調節(jié)作用將會降低。

研究結果中出現(xiàn)25%年份的不確定變化，說明除了氣候和生態(tài)因子外還有其他因子驅動著湖泊營養(yǎng)鹽變化。已有研究表明，鄱陽湖營養(yǎng)鹽主要來源于贛江、撫河和信江及非點源(湖區(qū)徑流，養(yǎng)殖投餌，船只排放等)，入湖廢水量為62×104t/d[22]。因此，人類活動越來越強烈地影響著湖泊水質和生態(tài)環(huán)境，將人類活動作為營養(yǎng)鹽變化的一個重要驅動因子進行定量分析將會更全面地揭示營養(yǎng)鹽的變化機制。這也將是我們今后研究湖泊營養(yǎng)鹽演化的重點和難題。

致謝：感謝李春海、姚書春博士對野外鉆孔工作的支持。

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Reconstructions and simulations of nutrient evolution in Poyang Lake over the past 300 years

LIAO Mengna1,2, YU Ge1,2,*, GUO Ya1,2

1NanjingInstituteofGeography&Limnology,ChineseAcademyofSciences,Nanjing210008,China2StateKeyLaboratoryofLakeScienceandEnvironment,NanjingInstituteofGeography&Limnology,ChineseAcademyofScience,Nanjing210008,China

Abstract：Lake eutrophication has become a global environmental problem and severely affects water resource quality. Although studies have addressed eutrophication, the mechanisms are not fully understood to date because of the water-biomass-sediment complexity in lakes, and limited observation data makes analysis of the entire nutrient evolution process difficult. Therefore, to reveal eutrophication mechanisms more comprehensively, analysis should be based on long-term processes of nutrient changes. In lake ecosystems, all stresses and forces interact during the eutrophication, among which, hydrology and ecosystem play key roles. Hydraulic residence time impacted nutrient supply, lake productivity, and nutrient accumulation processes profoundly. With water cycles and energy exchanges in lake ecosystems, primary productivity is a critical process contributing to lake trophic states. Poyang Lake, the largest fresh water lake in China, is located on the southern bank of the middle-reach of the Yangtze River. Compared with most other eutrophic lakes in the region, water quality of Poyang Lake was mesotrophic during the 20th century. However, water quality has declined since the beginning of the 21th century. To discern the trophic evolution of Poyang Lake, hydraulic residence time and lake ecosystem-nutrient dynamic models, were used in the present study to determine long-term changes of nutrients and biomass in the lake. Furthermore, sediment records, including total organic carbon(TOC), Pollen concentration and DI-TP series derived by using diatom-TP transfer function, compared the simulation results of the past 300 years. The simulation revealed that nutrient TP changed differentially in response to changes in climatic-hydrological and climatic-ecosystem conditions. Control runs for 1955—2008 proved that TP increase was consistent with the observed growth of primary producer biomass. On this basis, we ran the models for a long-term period from 1700 to 1899. The time-series analysis for the simulations showed that the period 1812—1828 was synchronized between hydrology-forced and ecosystem-feedback nutrient changes. Ratio of hydrology and aquatic biomass accounted for 79.1% and 20.9% of this simulated annual series. The period 1844—1860 AD showed an asynchronous match in which hydrology-forced and ecosystem-feedback nutrient changes occurred. The ratio of the two were 36.4% and 63.6%, respectively. In the simulated time series, the synchronous period was 62.5% of the entire time, suggesting climatic-hydrological factors played a major role in the process of nutrient evolution. Although the asynchronous period only accounted for 12.5%, it also had a critical effect on TP changes in the lake. Furthermore, simulations of nutrient and biomass were done by correlation analysis. The result revealed a quasilinear relationship between nutrient TP and biomass. However, a bifurcation appeared when TP>40%, indicating a threshold existed in this pattern, suggesting that TP changed significantly differently when it increased above the threshold and decreased below the threshold.

Key Words:nutrient evolution; hydraulic residence time; lake ecosystem-nutrient dynamic model; contribution rate; Poyang Lake

基金項目:科技部全球變化重大科學研究計劃項目(2012CB956103, 2013CB956501); 中國科學院國際合作創(chuàng)新團隊項目(KZZD-EW-TZ-08)

收稿日期:2014- 10- 11; 網絡出版日期:2015- 08- 24

*通訊作者

Corresponding author.E-mail: geyu@niglas.ac.cn

DOI:10.5846/stxb201410111998

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