岳阳南湖叶绿素a及其水质关系分析_葛大兵
苏州平原河网区浅水湖泊叶绿素a与环境因子的相关关系_阮晓红
J. Lake Sci.(湖泊科学), 2008, 20(5): 556-562. E-mail: jlakes@©2008 by Journal of Lake Sciences苏州平原河网区浅水湖泊叶绿素a与环境因子的相关关系*阮晓红1, 石晓丹2 , 赵振华2 , 倪利晓2, 吴芸2, 焦涛2(1: 南京大学地球科学与工程学院水科学系, 南京210093)(2: 河海大学环境科学与工程学院, 南京210098)摘要: 运用回归统计方法, 研究苏州平原河网区60个浅水湖泊水体叶绿素a与水温、pH、DO、COD Mn、TN、TP等环境因子的相关性, 建立相应的回归方程, 同时分析了湖泊水体叶绿素a的时空分布特征. 研究表明, 平原河网区浅水湖泊水体叶绿素a含量具有一定的时空差异性, 冬季叶绿素a平均含量比夏季低, 但冬、夏季叶绿素a含量空间分布具有一定相似性, 整个区域呈现较明显的东高西低的分布趋势; 湖泊水体叶绿素a含量与理化环境因子水温、pH、DO、COD Mn呈显著正相关, 水温可能是平原河网区浅水湖泊浮游植物生长的限制性因子; 叶绿素a与NO2--N呈显著正相关, 与NH4+-N无明显负相关, 与NO3--N无显著正相关, 与TN无显著相关, 而叶绿素a的对数与TP的对数呈一定的正相关, 与TN/TP的对数呈显著负相关, 平原河网区浅水湖泊可能是一定程度的磷限制性湖泊.关键词: 平原河网区; 叶绿素a; 环境因子; 相关性Correlation between chlorophyll-a concentration and environmental factors in shallow lakes in plain river network areas of SuzhouRUAN Xiaohong1, SHI Xiaodan2, ZHAO Zhenhua2, NI Lixiao2, WU Yun2 & JIAO Tao2(1: Department of Water Sciences, School of Earth Sciences and Engineering, Nanjing University, Nanjing 210093, P.R.China)(2: College of Environmental Science and Engineering, Hohai University, Nanjing 210098, P.R.China)Abstract: The correlation between chlorophyll-a concentration and some environmental factors (water temperature, pH, DO, COD Mn, TN and TP) in sixty shallow lakes in plain river network areas of Suzhou was studied by regression statistical method, and the spatial and temporal distribution characteristics of chlorophyll-a were also analyzed. The results indicated that there were some differences in the spatial and temporal distribution of chlorophyll-a in shallow lakes. In winter, the average concentration of chlorophyll-a was lower than that in summer. The temporal distribution of chlorophyll-a in winter and summer also had some similar pattern decreasing from east to west. Significantly positive correlations were found between chlorophyll-a concentration and water temperature, pH, dissolved oxygen, permanganate indexes. Water temperature was possibly the main limited factor of phytoplankton growth. At the same time, significantly positive correlation was found between chlorophyll-a and nitrite nitrogen, but not for ammonia nitrogen, nitrate nitrogen, total nitrogen. However, positive logarithmic correlation was found between chlorophyll-a and total phosphorus, and negative logarithmic correlation was found between chlorophyll-a and the ratio of total nitrogen to total phosphorus. The results suggestted that phosphorus might be the limited factot in the shallow lakes to some extent.Keywords: Plain river network areas; chlorophyll-a; environmental factors; correlation苏州平原河网区地处太湖流域东部, 区域地势平坦, 水系发达, 河流纵横交错, 大小湖泊星罗棋布. 平原河网区湖泊兼有调蓄、供水、养殖、航运、景观等多种功能, 是苏州城市发展的重要水资源. 随着苏州社会经济的快速发展, 人们加大了对湖泊的开发利用, 使得湖泊出现了富营养化加剧、生物多样性减少等环境问题. 水体富营养化会导致水体中的藻类急剧增殖形成水华, 而水体中叶绿素a的水平反映了* 国家自然科学基金项目(40573051)资助. 2007-07-20收稿; 2007-12-03收修改稿. 阮晓红, 女, 1961年生, 博士, 教授;E-mail: ruanxh@.阮晓红等: 苏州平原河网区浅水湖泊叶绿素a与环境因子的相关关系557浮游植物生物量的高低[1], 因此, 研究叶绿素a可以直观地描述水体富营养化的状况.很多学者对叶绿素a及其与环境因子的相关性研究已经作了大量工作[2-8], 且多是对富营养化的海域或湖泊(水库)的研究, 但有关苏州平原河网区湖泊的研究极少. 本文通过分析苏州平原河网区60个浅水湖泊水体叶绿素a的时空分布特征, 探讨湖泊水体叶绿素a与环境因子的相关性, 筛选和识别影响浅水湖泊水体叶绿素a的主要环境因子, 以期为富营养化湖泊水体生态治理的决策和实施提供一定的理论依据.1 研究地区和方法Fig.1 Distribution of lakes in plain river network areas of SuzhouJ. Lake Sci.(湖泊科学), 2008, 20(5) 5581.2 研究方法1.2.1 采样点布设及采样频次根据苏州平原河网区60个湖泊的地理位置和大小形状, 共布设64个采样点, 除阳澄湖在阳澄东湖、中湖、西湖、中东湖交界和中西湖交界处分别布设一个采样点外, 其余4大湖泊(昆承湖、澄湖、金鸡湖、独墅湖)及55个中小型湖泊只在湖心处布设一个采样点. 水样均在水体表层0.5m处采集. 2005年12月和2006年6月各进行1次采样, 用GPS进行定位, 使2次采样位置保持一致. 5大湖每次采样连续2天, 每天上午8点和下午2点各一次; 其余55个中小型湖泊每次采样1天, 仅下午2点1次.1.2.2 监测项目及分析方法监测项目主要有: 理化环境因子水温(WT)、pH、溶解氧(DO)和高锰酸盐指数(COD Mn); 营养盐环境因子总磷(TP)、氨氮(NH4+-N)、亚硝酸盐氮(NO2--N)、硝酸盐氮(NO3--N)和总氮(TN);生物环境因子叶绿素a(Chl.a).用水温计现场测定水温, pH采用玻璃电极法测定, DO采用碘量法测定, COD Mn采用酸性高锰酸钾法测定; TP采用钼锑抗分光光度法测定, NH4+-N采用纳氏试剂光度法测定, NO2--N采用N-(1-奈基)乙二胺光度法测定, NO3--N采用酚二磺酸光度法测定, TN采用过硫酸钾氧化-紫外分光光度法测定; Chl.a采用分光光度法测定[9].1.2.3数据分析利用STATISTIC6.0软件计算统计数据的相关系数, 分析湖泊水体叶绿素a与环境因子的相关性, 建立相应的回归方程.2 分析与讨论2.1 浅水湖泊水体叶绿素a的时空分布特征分析将冬、夏两季各湖泊水体Chl.a数据与各自的空间数据结合, 利用Surfer8.0软件, 采用Kriging空间内插法进行空间内插, 可得到平原河网区湖泊水体Chl.a含量等值线图(图2).冬季夏季图2 冬、夏季湖泊水体Chl.a含量(μg/L)等值线Fig.2 Isoline of chlorophyll-a (μg/L) in winter and summer夏季湖泊水体Chl.a含量整体上要比冬季湖泊水体Chl.a含量高, 夏季和冬季Chl.a的平均含量分别为31.4μg/L和20.6μg/L(图2). 另外, 冬季湖泊水体Chl.a含量空间分布与夏季具有一定的相似性, 主要表阮晓红等: 苏州平原河网区浅水湖泊叶绿素a 与环境因子的相关关系559现为除平原河网区东南部外, 两者等值线图相似度较高; Chl.a 高值区主要分布于阳澄区和淀泖区, 滨湖区Chl.a 含量明显降低, 整个区域呈现较明显的东高西低的分布趋势. 这可以说明, 平原河网区浅水湖泊水体Chl.a 含量不仅表现出较明显的季节差异, 而且呈现出一定的空间差异性. 2.2 浅水湖泊水体叶绿素a 与环境因子的相关分析Chl.a 的现存量在一定程度上反映了湖泊中浮游植物的生长状况, 而浮游植物的生长又受到多种环境因子的影响和制约. 湖泊水体Chl.a 含量和环境因子之间的Pearson 相关系数及其两尾的显著性分析结果(表1)可知, Chl.a 与水温、pH 、DO 、COD Mn 和NO 2--N 呈显著正相关, 而与TP 、NH 4+-N 、NO 3--N 和TN 无显著相关.表1 湖泊水体Chl.a 含量与环境因子的相关系数Tab.1 Correlation coefficients between chlorophyll-a and environmental factors项目 WT pH DO COD Mn TP NH 4+-NNO 2--N NO 3--N TNChl.a 0.249** 0.534** 0.451** 0.514** 0.076 -0.132 0.334** 0.100 0.001** P <0.01(双尾测验).2.2.1 叶绿素a 与理化环境因子的相关分析 (1) Chl.a 与水温的相关关系: 水温通过对浮游植物光合作用与呼吸代谢速率的控制而影响Chl.a 含量. 对湖泊水体Chl.a 含量与水温进行相关分析(图3)表明, Chl.a 含量与水温呈现较明显的正相关关系, 相关系数为0.249, 说明随着水温的上升, 浮游植物的生长速度也加快, 水温对浮游植物的生长具有一定的促进作用.(2) Chl.a 与pH 的相关关系: 平原河网区浅水湖泊水体pH 绝大多数位于7.25-8.75, 湖泊水质偏碱性. 湖泊水体Chl.a 含量与pH 的相关分析(图4)显示, 湖泊水体Chl.a 含量与pH 的相关关系较显著, 相关系数为0.534. pH 对湖泊的初级生产力有相当显著的影响, 一般浮游植物生长茂盛的水域, 水体pH 比较高, 这主要由于浮游植物光合作用吸收水中的CO 2, 放出O 2[10]. 因此pH 是Chl.a 的被动因子, 不是平原河网区浅水湖泊浮游植物生长的限制性因子.(3) Chl.a 与DO 的相关关系: DO 是浮游植物繁殖的一个重要条件, 也是浮游植物代谢过程中的重要能源物质[10]. 湖泊水体Chl.a 含量与DO 之间的相关关系如图5所示, 湖泊水体Chl.a 含量与DO 呈较显著的正相关关系, 相关系数为0.451. Chl.a 含量越高, 浮游植物数量越多, 浮游植物在光合作用中释放氧分子, 就会使水体中DO 浓度增加.(4) Chl.a 与COD Mn 的相关关系: 平原河网区冬季湖泊水体COD Mn 含量为3.10-8.80mg/L, 夏季为4.10-10.00mg/L. 水体COD Mn 含量夏季略高于冬季, 是由于夏季水体中浮游植物大量繁殖,浮游植物光合J. Lake Sci .(湖泊科学), 2008, 20(5)560作用时生成大量的有机体, 使水体COD Mn 含量明显增高. 对湖泊水体Chl.a 含量与COD Mn 进行相关分析(图6)表明, 湖泊水体Chl.a 含量与COD Mn 相关关系较显著, 相关系数为0.514. 湖泊水体COD Mn 含量随着Chl.a 含量的增加而增加, 也是Chl.a 的被动因子, 这说明有机物不是浅水湖泊浮游植物生长的制约因素.2.2.2 叶绿素a 与营养盐环境因子的相关分析营养盐是水体浮游植物生长必不可少的因素, 营养盐的含量变化可以影响浮游植物的数量, 而浮游植物的生长状况又是营养盐含量变动的主要条件. 作为浮游植物体内主要成分的叶绿素a, 其与营养盐的关系较为复杂[11]. 国际经济与合作发展组织(OECD)为研究叶绿素a 与理化因子之间的相互关系, 在北欧所做的264次水体实验中发现, 水体磷为唯一主导因子的占80%, 氮为唯一主导因子的占11%, 其余9%的水体为氮、磷共同作用[12]. 以往的研究表明[2,7,13-15], 认为氮或磷与浮游植物有正负相关或无相关的结论都存在.OECD 在北美、北欧、阿尔卑斯地区、人工湖进行的综合调查表明[16], lg(Chl.a)=0.96lg(TP)-0.55(单位µg/L). 坂本对日本几个湖泊的变温层Chl.a 含量与TP 之间关系的研究结果表明[16], 当N/P 重量比在10:1-25:1之间时, Chl.a 与TP 之间存在如下关系: lg(Chl.a)=1.59lg(TP)-1.18(单位µg/L). 我国岳阳南湖水体Chl.a 含量与TP 的关系[7]为: lg(Chl.a)=0.7829lg(TP)+1.04(单位µg/L); 宁夏沙湖水体Chl.a 含量与TN/TP 的关系[13]为: Chl.a=0.0743(TN/TP)-0.7115. 大量的研究结果都表明, Chl.a 含量的对数与TP 的对数呈直线关系, 但直线的斜率、截距因地区、水体有所差异. 本研究平原河网区湖泊水体Chl.a 含量与TP 、TN 和TN/TP 的相关分析结果如图7-9, Chl.a 含量的对数也与TP 、TN/TP 的对数呈一元线性相关, Chl.a 的对数与TP 的对数呈一定的正相关(r =0.222, p <0.05), 与TN/TP 的对数呈显著负相关(r =-0.250, p <0.01), 而Chl.a 与TN 无显著相关. 由此可以说明, 平原河网区浅水湖泊可能是一定程度的磷限制性湖泊.另外, 湖泊水体Chl.a 含量与NH 4+-N 、NO 2--N 和NO 3--N 的相关分析结果如图10-12所示, Chl.a 与NH 4+-N 无明显负相关关系, 与NO 2--N 呈显著正相关, 与NO 3--N 无显著正相关关系. 浮游植物需要摄取水中的NH 4+-N 、NO 2--N 和NO 3--N, 通过光合作用合成细胞所需要的氨基酸等物质. 虽然大多数浮游植物都能够吸收利用这3种氮源, 但通常倾向于吸收NH 4+-N [17]. 在水体的自净过程中, 由于浮游植物的消耗, NH 4+-N 会不断转化为NO 2--N, 再转化为NO 3--N. 然而NH 4+-N 的含量并没有因为浮游植物的消耗而减少, 主要是由于水体不断地受到NH 4+-N 污染的影响, 从而使得NH 4+-N 绝对含量并不随着浮游植物的增加而明显减少, 这也进一步证实了NO 2--N 含量随浮游植物增多而升高; 同时, 湖泊水体TN 与NH 4+-N 的Pearson 相关系数为0.889(p <0.01), 这说明湖泊水体TN 含量不会随着Chl.a 含量的变化而变化.图5 Chl.a 与DO 的相关关系 Fig.5 Correlation between chlorophyll-a anddissolved oxygen图6 Chl.a 与COD Mn 的相关关系 Fig.6 Correlation between chlorophyll-a andpermanganate indexes阮晓红等: 苏州平原河网区浅水湖泊叶绿素a 与环境因子的相关关系561图11 Chl.a 与NO 2--N 的相关关系 Fig.11 Correlation between chlorophyll-a andnitrite nitrogen图12 Chl.a 与NO 3--N 的相关关系 Fig.12 Correlation between chlorophyll-a andnitrate nitrogen图7 Chl.a 与TP 的相关关系Fig.7 Correlation between chlorophyll-a and totalphosphorus 图8 Chl.a 与TN 的相关关系Fig.8 Correlation between chlorophyll-a and totalnitrogenJ. Lake Sci.(湖泊科学), 2008, 20(5) 5623 结论由于所用监测数据的时间较短, 分析结果还是初步的, 但总的看来, 分析结果有其合理性.(1) 冬季和夏季湖泊水体Chl.a的平均含量分别为20.6μg/L和31.4μg/L; 冬季湖泊水体Chl.a含量空间分布与夏季具有一定的相似性, Chl.a高值区主要分布于阳澄区和淀泖区, 滨湖区Chl.a含量明显降低, 整个区域呈现较明显的东高西低的分布趋势, 具有一定的时空差异性.(2) 湖泊水体Chl.a含量与理化环境因子水温、pH、DO、COD Mn呈显著正相关, 水温的上升能够促进浮游植物的生长, 而pH、DO和COD Mn是Chl.a的被动因子, 其含量随着Chl.a含量的增加而增加, 说明水温可能是平原河网区浅水湖泊浮游植物生长的限制性因子.(3) 平原河网区浅水湖泊可能是一定程度的磷限制性湖泊, Chl.a的对数与TP的对数呈一定的正相关, 与TN/TP的对数呈显著负相关; Chl.a虽然与NO2--N呈显著正相关, 但是与NH4+-N无明显负相关, 与NO3--N无显著正相关, 与TN无显著相关.4 参考文献[1] Reynolds CS. The ecology of freshwater phytoplankton. London: Cambridge Univ. Press, 1984.[2] 韩新芹, 叶麟, 徐耀阳等. 香溪河库湾春季叶绿素a浓度动态及其影响因子分析. 水生生物学报, 2006, 30(1): 89-94.[3] 吕唤春, 王飞儿, 陈英旭等. 千岛湖水体叶绿素a与相关环境因子的多元分析. 应用生态学报, 2003, 14(8): 1347-1350.[4] Bock MT, Miller BS, Bowman AW. Assessment of eutrophication in the firth of clyde: Analysis of coastal water data from1982 to 1996. Mar Poll Bull, 1999, 38: 222-231.[5] Romo S, Van Donk E, Gylstra R et al. A multivariate analysis of phytoplankton and food web changes in a shallowbiomanipulated lake. Freshwater Biology, 1996, 36: 683-696.[6] 黄伟建, 陈菊芳, 徐宁等. 鄱阳湖水环境要素与叶绿素a的灰关联模型{GM(1,n)}. 水生生物学报, 2001, 25(4): 416-419.[7] 葛大兵, 吴小玲, 朱伟林. 岳阳南湖叶绿素a及其水质关系分析. 中国环境监测, 2005, 21(4): 69-71.[8] Wang XL, Lu YL, He GZ et al. Multivariate analysis of interactions between phytoplankton biomass and environmentalvariables in Taihu Lake, China. Environ Monit Assess, 2007, 133(1-3): 243-253.[9] 国家环境保护总局《水和废水监测分析方法》编委会. 水和废水监测分析方法(第四版). 北京: 中国环境科学出版社, 2002:156-290.[10] 屠清瑛. 巢湖——富营养化研究. 合肥: 中国科学技术大学出版社, 1990: 37-41.[11] 胡韧, 林秋奇, 段舜山等. 热带亚热带水库浮游植物叶绿素a与磷分布的特征. 生态科学, 2002, 21(4): 310-315.[12]Organization for Economic Cooperation and Development. Eutrophication of Waters. Monitoring Assessment and Control.Final Report. OECD Cooperative Program on Monitoring of Inland Waters (Eutrophication Control), Environment Directorate, OECD, Paris, 1982.[13] 任学蓉, 张宁惠. 沙湖水体富营养化限制性因子分析. 宁夏工程技术, 2006, 5(3): 288-291.[14]Juan CC, Rosario JE, Antonio PB. Numerical analysis of hydrogeochemical data: A case study. Appl Geochem, 2000, 15:1053-1067.[15]Lau SSS, Lane SN. Biological and chemical factors influencing shallow lake eutrophication: a long-term study. Science of theTotal Environment, 2002, 228: 167-181.[16] 宋敬阳. 湖泊富营养化相关物理量的定量关系. 中国环境管理干部学院学报, 1999, 9(1): 33-36.[17] 刘建康. 高级水生生物学. 北京: 科学出版社, 2000: 38-50.。
基于叶绿素荧光峰特征的浑浊水体悬浮物浓度遥感反演
J. Lake Sci.(湖泊科学), 2009, 21(2): 272-279. E-mail: jlakes@©2009 by Journal of Lake Sciences基于叶绿素荧光峰特征的浑浊水体悬浮物浓度遥感反演*周冠华1,2, 杨一鹏3, 陈军4,5, 李京2(1: 北京师范大学资源学院, 北京 100875)(2: 民政部/教育部减灾与应急管理研究院, 北京100875)(3: 中国环境监测总站, 北京 100029)(4: 中国地质大学(北京), 北京 100083)(5: 青岛海洋地质研究所, 青岛 266071)摘要: 内陆水体光学特性复杂, 其水质参数遥感反演是当前环境遥感研究的热点与难点. 2004年10月在太湖实测了67个站点的遥感反射率与相应站点水质参数浓度, 通过对水体反射率光谱的分析发现, 秋季太湖悬浮物主导了水体光学特性, 叶绿素荧光峰的特征主要体现为悬浮物浓度的变化. 据此建立了基于水面实测高光谱遥感反射率数据的叶绿素荧光峰特征与悬浮物浓度之间的拟合关系, 发现二者具有很好的响应关系. 具体分析了叶绿素荧光峰绝对高度、基线高度、归一化高度(分别归一化到560nm附近最大反射率波段与近红外810nm附近最大反射率波段)及荧光峰积分面积(包括积分总面积、基线以下面积与基线以上面积)等几种光谱特征与悬浮物浓度之间的关系, 其相关系数(R2)分别为0.8822、0.7483、0.8901、0.8547、0.8927、0.8877、0.8632, 平均相对误差分别为27.25%、41.03%、27.11%、25.75%、24.91%、25.47%、27.54%, 总体反演精度较高, 其中总积分面积法效果最好, 基线高度法效果最差, 而叶绿素荧光峰波段的位移与悬浮物浓度之间不存在明显的相关性. 研究结果表明叶绿素荧光峰特征在浑浊内陆水体悬浮物浓度信息提取中具有很好的应用前景, 该方法可为浑浊的二类水体悬浮物遥感反演提供了一个新思路.关键词: 水质遥感; 荧光峰; 悬浮物; 太湖; 高光谱Inversion of total suspended matter concentration in turbid water based on the characteristic of chlorophyll fluorescence peakZHOU Guanhua1,2, YANG Yipeng3, CHEN Jun4,5 & LI Jing2(1: College of Resources Sciences and Technology, Beijing Normal University, Beijing 100875, P.R.China)(2: Academy of Disaster Reduction and Emergency Management Ministry of Civil Affairs & Ministry of Education, Beijing 100875, P.R.China)(3: Environmental Monitoring Center of China, Beijing 100029, P.R.China)(4: China University of Geosciences, Beijing 100083, P.R.China)(5: Qingdao Marine Geosciences Institute, Qingdao 266071, P.R.China)Abstract: The optical property of inland water is very complex, and inversion of water components concentration of inland water body is hotspot and difficulty problem in water quality remote sensing. T he remote sensing reflectance and water qualities of 67 stations were acquired in the Lake Taihu in October, 2004. Basing on the characteristic spectral analysis, it was obvious that the water body spectral character in Lake T aihu in autumn was dominated by the total suspended matter (T SM). T he properties of the chlorophyll fluorescence peak mainly reflect the variation of the concentration of TSM. Hereby, we established the relation between the properties of the chlorophyll fluorescence peak and the concentration of TSM based on in-situ remote sensing reflectance with 1nm bandwith and water quality measurements. There were good response relationships between them. Making a concrete analysis of* 国家科技支撑计划课题(2008BAC34B03)、国家自然科学基金(40871168)和中国博士后科学基金(20080440313)联合资助.2008-10-31收稿; 2008-12-03收修改稿. 周冠华, 男, 1976年生, 博士后; E-mail: zhouguanhua@.周冠华等: 基于叶绿素荧光峰特征的浑浊水体悬浮物浓度遥感反演273the correlation relationship between the absolute height of fluoresce peak, the height above the reference baseline, the normalized height referred to the maximum reflectance about 560nm in green band and 810nm in infrared band, the integral area (including the total integral area, the integral area between the spectral curve and the reference baseline, the integral area below the reference baseline and the wavelength axis) and the concentration of TSM. Their correlation coefficients were 0.8822, 0.7483, 0.8901, 0.8547, 0.8927, 0.8877 and 0.8632 respectively, and the average relative error were 27.25%, 41.03%, 27.11%, 25.75%, 24.91%, 25.47% and 27.54% respectively. T he inversion accuracy of the total integral area method is obvious better than the reference baseline height method. No outstanding correlation relationship between chlorophyll concentration and fluorescence peak position were found based on reflectance spectra. T he results show that chlorophyll fluorescence properties are effective in detecting T SM concentration in turbid inland water body, which provide a new optional sensitive band to retrieval TSM concentration in complex waters. Keywords: Water quality remote sensing; fluorescence peak; suspended matter; Lake Taihu; Hyperspectral remote sensing水体中悬浮物含量是最重要的水质参数之一, 悬浮物不仅影响湖泊、河口冲淤变化过程, 同时还是各种营养盐和污染物的重要载体, 易引起水华等严重生态危机. 因此悬浮物的时空分布调查对于湖泊水质、生态环境的研究以及饮用水安全等方面都具有十分重要的意义.常规调查方法是用船逐点采样、分析, 调查速度慢、周期长, 且只能获得在时间、空间分布上很离散的少量点的数据, 而河口湖岸地区水流情况复杂多变, 悬浮物含量的时空变化快, 这种在时空分布上离散的采样数据对比精度很差, 使得难于对大面积水域悬浮物含量的分布和变化有连续性的、同步的确切认识. 卫星遥感技术使这一状况得到了彻底改观, 采用定量遥感技术能迅速获得大面积水域含沙量信息, 瞬时同步性极好, 重复获取数据的周期短, 能有效地监测含沙量的时空分布特征.如何利用遥感手段获取的水体光谱数据提取悬浮物的分布状况信息, 国内外许多学者进行了研究, 提出了众多的悬浮物遥感定量模式, 基本上可归纳为两种形式: (1)经验模型, 是在实验数据的基础上, 通过建立水体表观光学性质和水体组分浓度之间的定量关系, 即通过遥感数据与同步实测数据的统计相关分析, 建立二者之间的经验公式. 典型的经验算法包括线性模型、对数模型、Gordon模型[1]、负指数模型[2]以及统一模型[3]等). 随着水色传感器多通道设置的实现, 更多的数学方法被引入到经验算法中, 逐渐发展了多元回归分析、非线性最优化法[4]、主成分分析法[5]、神经网络法[6]和遗传算法[7-8]等, 这些算法采用了多波段组合, 综合了更广光谱范围内的水体信号, 可提高二类水体悬浮物浓度的反演精度[9]. (2)分析模型是以由辐射传输理论提出的上行辐射与水体中光学活性物质特征吸收与后向散射之间的关系为基础, 利用遥感反射比反演水体中各组分的总吸收系数与总后向散射系数, 并将其分别分解为各组分浓度与其单位吸收系数、单位后向散射系数的乘积之和, 从而反演水体中各组分浓度. 分析模型物理意义明确, 且具有普适性, 但仍存在一些假设和有待完善之处[10], 理论计算与实际水体散射机制之间存在一定的差距, 以及一些水体光学参数测定方面的困难和准确性, 因此分析模型在实际应用中受到限制, 通常多采用水体光学理论模型简化后的半分析模型. 总体来说, 这些模型和方法是随着研究的深入, 不断向着定量化与模型化的方向发展.本文针对内陆湖泊浑浊水体的光学特性, 根据叶绿素荧光峰的特征对悬浮物浓度的响应, 提出基于叶绿素荧光峰特征波段进行浑浊水体悬浮物浓度遥感反演的方法.1 数据与方法1.1 研究区与实验数据本文以典型大型浅水湖泊—太湖为研究区, 于2004年10月20至29日在太湖均匀布设了67个试验点, 用GPS记录了每个采样点的经纬度信息, 测量了水面光谱数据与水质采样数据以及固有光学特性数据[11], 采样点的空间位置如图1所示. 根据NASA SeaWiFS 海洋光学测量规范[12], 使用ASD公司生产的便携式地物波谱仪FieldSpec进行表观光学量的观测, 经处理后得到离水辐亮度、归一化离水辐亮度与遥感反射率. 为了消除不同时间测量光照条件差异的影响, 本研究采用遥感反射率. 实验中由于天气原因, 在48号点没有进行表观光学特性观测, 17号点的测量结果出现异常, 因此有效数据为65个采样点.J. Lake Sci .(湖泊科学), 2009, 21(2)274实验室内利用分光光度计法测定了叶绿素a 浓度, 采用烘干称重法测定了悬浮物浓度, 其中, 叶绿素a 的浓度范围为1.18-52.44mg/m 3, 平均浓度为14.08mg/m 3; 悬浮物浓度范围为3.10-169.47mg/L, 平均浓度为46.54mg/L. 表1列出了叶绿素a 和悬浮物浓度数据的一些统计信息. 采样数据中叶绿素a 和悬浮物浓度范围分布较宽, 且分布比较均匀; 67个采样样品中包含了从低到高的各种叶绿素a 和悬浮物浓度的水体, 能较好地代表整个湖区水体中这两种水质参数浓度分布变化范围. 此次水体样品能较好地代表太湖秋季水体的组成和分布特征.表1 实验数据统计结果Tab.1 Statistical results of measurement data项目采样点 最小值 最大值 均值 标准差 叶绿素a 浓度(mg/m 3) 67 1.18 52.44 14.08 8.94 悬浮物浓度(mg/L) 67 3.10169.4746.5438.341.2 研究方法水体光谱特性是水体信息提取与水质参数遥感反演的物理基础. 自然水体中污染物质的吸收和散射作用使水体反射光谱呈现不同的形态. 前人研究表明含沙水体反射光主要是水中悬浮泥沙散射的结果, 其强度与悬浮泥沙颗粒有关, 是悬浮泥沙浓度、粒径大小、种类与形状等参数的函数. 在可见光与近红外波段范围, 随着悬浮泥沙浓度的增加, 水体的反射率增大, 且反射峰位置向长波方向移动, 反射峰值形态变宽; 当水体中的含沙量近于饱和时, 水面光谱反射曲线也接近于泥沙本身的光谱特性; 700-900nm 范围反射率对悬浮泥沙浓度敏感, 是遥感悬浮泥沙的常用波段. 秋季太湖悬浮物的成分以悬浮泥沙为主, 同时还还伴随大量的浮游植物腐烂分解的有机碎屑, 文中统称为悬浮物. 本文针对内陆水体光学特点, 旨在挖掘悬浮物遥感的有效波段.内陆水体通常悬浮物浓度高, 富营养化严重. 从太湖实测的高光谱数据(图2)可以看出, 水体光谱曲线呈现典型的内陆水体光谱特征. 叶绿素荧光通常认为是二类水体叶绿素a 的重要指示, 它近似遵循高斯正态分布, 其高度同叶绿素a 的浓度有关. 随着叶绿素a 浓度的增加, 荧光峰逐渐增高. 不仅如此, 荧光峰随叶绿素a 浓度的变化还会出现“红移现象”—在荧光峰增高的同时伴随着峰值位置朝红外方向移动[13]. Gitelson [14]对“红移现象”的多年研究表明, 当叶绿素a 浓度小于3mg/m 3时, 荧光峰的位置大致在 683nm 处; 当叶绿素a 浓度增加至10mg/m 3时, 荧光峰缓慢移到685nm 处; 而当叶绿素a 浓度达到l00mg/m 3时, 荧光峰已在700nm 处; 达到300mg/m 3时, 荧光峰到达705nm 甚至更远. 本实验数据的叶绿素a 浓度范围为1.18-52.44mg/m 3(表1), 荧光峰的波段范围大体在690-700nm 之间(图3), 与Gitelson[14]图1 太湖采样点位置 (2004年10月20日至29日) Fig.1 Spatial distribution of sampling point locations(2004-10-20 to 2004-10-29)图2 太湖实测遥感反射率光谱 (2004年10月20日至29日)Fig.2 Remote sensing reflectance of Lake Taihu(2004-10-20 to 2004-10-29)周冠华等: 基于叶绿素荧光峰特征的浑浊水体悬浮物浓度遥感反演275的研究一致.由于叶绿素荧光位于红光波段, 受大气中气溶胶吸收的影响很小, 通常认为叶绿素荧光峰只携带叶绿素的信息, 受悬浮物和黄色物质的影响较小, 有利于叶绿素a 浓度的直接反演. 图3与图4分别给出了太湖叶绿素a 浓度与叶绿素荧光率峰位置及峰值大小的关系, 从这两个散点图可以看出, 当叶绿素a 浓度增加时, 荧光峰峰值整体往长波方向移动, 叶绿素a 浓度与叶绿素荧光峰峰位置具有一定程度的正相关性, 而叶绿素a 浓度与叶绿素荧光峰高度相关性却不显著. 由此表明除了叶绿素a 外, 在该特征波段, 水体的光谱特性受其它水体组分的影响非常大. 同时由太湖水体遥感反射率光谱曲线(图2)近红外波段的高反射率可以看出, 当时太湖悬浮物的浓度非常高. 从实验数据的统计结果(表1)可以看出, 悬浮物的平均浓度为46.54mg/L, 而最大浓度达到了169.47mg/L, 而叶绿素a 的平均浓度只有14.08mg/m 3, 并没有呈现严重的富营养化状态. 另外, 由当时现场实验测量的先验知识可知, 水体非常混浊. 由此可以推断, 当时太湖水体的光学特性由悬浮物所主导, 叶绿素a 的光学特性受悬浮物所抑制, 高浓度的悬浮物湮没了叶绿素荧光峰对其浓度的响应. 因此对于这种浑浊水体, 由于受悬浮物的严重干扰, 叶绿素荧光峰对叶绿素浓度并不具备良好的指示作用, 直接基于荧光峰特征很难有效地提取叶绿素a 浓度. 而通过对实验数据的统计分析发现, 叶绿素荧光峰的特征对悬浮物浓度变化却具有很好的响应. 本文基于叶绿素荧光峰绝对高度、基线以上峰值高度、归一化荧光高度与积分面积等特征分别探讨其与悬浮物浓度之间的相关关系, 并建立相应的定量反演模型, 实现悬浮物浓度的有效反演.2 结果与讨论下面基于实验数据分析叶绿素荧光峰特征与悬浮物浓度之间的响应关系. 2.1 叶绿素荧光峰高度(值绝对大小)与悬浮物之间的相关性基于65个站点的有效测量数据进行分析, 由图5可以看出, 随着悬浮物浓度的升高, 叶绿素荧光峰的高度也显著地增加, 二者具有良好的指数关系, R 2＝0.8822, 平均相对误差为27.25%, 其中平均相对误差的计算公式为:m i σ=(1)其中, N 为样本数,e x 为模型估算值, m x 为实测值.图3 叶绿素a 浓度与叶绿素荧光峰位置的关系Fig.3 Chl.a concentration vs. the reflectancepeak near 700nm图4 叶绿素a 浓度与叶绿素荧光峰反射率峰值大小的关系Fig.4 Chl.a concentration vs. the reflectance peakmagnitude near 700nmJ. Lake Sci .(湖泊科学), 2009, 21(2)2762.2 荧光峰值的基线高度与悬浮物之间的相关性叶绿素荧光峰高度的表征方法除了上述的绝对高度外, 还有一种是荧光基线高度法(Fluoresce Line H eight, FLH ), 其通用算法基于三个波长, 其中之一的中心波长为叶绿素荧光的极大值(685nm 附近, 随水体组分浓度不同而变化), 其余两个基线波段分别位于荧光峰的两侧(图6).荧光峰基线高度(FLH)的计算方法如下:()32rs 2rs 3rs1rs 331FLH R R R R λλλλ⎛⎞−=−+−⎜⎟−⎝⎠ (2)其中, λ1, λ3分别为荧光峰的左右两个基线波段, λ2为荧光峰波段, R rs1, R rs2, R rs3分别为各波段对应的遥感反射比.将荧光峰基线高度与悬浮物浓度进行相关分析(图7), 发现二者也具有显著的相关性, R 2=0.7483, 平均相对误差为41.03%, 这完全不同于Gower 等[15]对海洋水体的研究结论“悬浮物虽然使水体的辐射光谱升高, 但基线以上的荧光高度基本不随悬浮物浓度发生变化”. 当然, 效果明显比荧光峰绝对高度对悬浮物浓度的响应要差, 说明随悬浮物浓度的增加, 反射光谱曲线主要是表现为整体的抬升, 而不只是叶绿素荧光峰的增强.2.3 归一化荧光高度与悬浮物浓度之间的相关性定量描述荧光峰峰高的另一种方法是归一化荧光高度法(Normalized Fluorescence H eight, NFH ), Giteson 等[16]将荧光峰波段(文中表示为fmax)的遥感反射率除以位于绿光区域560nm 附近整条光谱曲线的最大反射率波段(文中表示为560max)或荧光峰左侧675nm 附近的最小反射波段(文中表示为675min), 得到归一化的荧光高度, 即NFH=R fmax /R 560ma x 或NFH=R fmax /R 675min . 为了描述荧光峰与悬浮物之间的定量关系, 本文分别将荧光峰归一化到绿光区域560nm 附近的最大反射率波段及近红外区域810nm 附近的最大反射率波段(文中表示为810max), 这两个波段分别对悬浮物的浓度敏感. 据此, 建立了归一化荧光高度与悬浮物浓度的关系(图8, 图9), 其中R fmax /R 560ma x 和R fmax /R 810max 与悬浮物浓度的相关系数(R 2)分别为0.8901与0.8547, 平均相对误差分别为27.11%与25.75%. 以560nm 附近最大反射率波段作为参考波段与以810nm 附近最大反射率波段作为参考波段相比, 前者拟合系数更高, 而平均相对误差较大. 近红外波段810nm 附近的波峰高度直接反映的是水体组分后向散射系数的大小, 而后向散射系数对悬浮颗粒物非常敏感, 与悬浮物浓度具有较好的相关性[17], 而560nm 波段区域还受水体中非悬浮物的影响, 因此, 选择近红外810nm 附近的反射峰波段作为参考波段, 对于悬浮物的估算效果更好.图5 叶绿素荧光峰高度与 悬浮物浓度之间的关系Fig.5 The concentration of TSM(total suspendedmatter) vs. the height of fluoresce peak图6 荧光峰高度的基本原理Fig.6 The principle of fluorescent line height图7 叶绿素荧光峰基线高度与悬浮物浓度之间的关系Fig.7 The concentration of TSM vs. fluoresceheight above baseline周冠华等: 基于叶绿素荧光峰特征的浑浊水体悬浮物浓度遥感反演2772.4 荧光峰积分面积与悬浮物之间的相关性光谱积分也是光谱特征参量化的重要形式, 分别将荧光峰与波长坐标轴之间的区域对基线波段之间的波长进行积分及荧光峰与基线之间的区域对波长进行积分, 分析二者与悬浮物浓度之间的关系(图10, 图11). 前者的相关系数达到0.8927, 平均相对误差为24.91%, 后者的相关系数为0.8632, 平均相对误差为27.54%. 将荧光峰基线以下梯形面积与悬浮物浓度的相关系数为0.8877, 平均相对误差为25.47%(图12). 由此可见, 对于浑浊的内陆水体, 利用叶绿素荧光峰积分面积也可以有效地反演悬浮物浓度.图8 R fmax / R 560max 与悬浮物浓度之间的关系Fig.8 The concentration of TSM vs. R fmax / R 560max图9 R fmax / R 810max 与悬浮物浓度之间的关系 Fig.9 The concentration of TSM vs. R fmax / R 810max图10 叶绿素荧光峰积分总面积 与悬浮物浓度之间的关系 Fig.10 The concentration of TSM vs.the total integral area图11 荧光峰与基线之间面积与悬浮物浓度之间的关系Fig.11 The concentration of TSM vs. the integral area above reference baseline and below thereflectance图12 叶绿素荧光峰基线以下梯形面积与悬浮物浓度之间的关系Fig.12 The concentration of TSM vs. total areabelow the reference baseline图13 几种模型估算结果比较 Fig.13 Comparison of estimation results andmeasurement results of different modelsJ. Lake Sci.(湖泊科学), 2009, 21(2) 2782.5 估算模型对比将上述几种模型的估算效果进行对比(表2), 总体说来, 这几种模型都能有效地实现悬浮物浓度的遥感反演. 同时, 从这几种模型的测量值与估算值的散点图(图13)可以看出, 所有的反演模型都在中低浓度时估算效果好, 而在高浓度时效果偏差, 相关系数与平均相对误差具有很好的一致性. 比较而言, 虽然荧光峰基线高度法效果偏差, 相关系数为0.7483, 平均相对误差为41.03%, 但荧光峰基线高度与悬浮物浓度之间仍存在显著的相关性, 而通常的认识是叶绿素荧光峰是叶绿素固有的光学特性, 与悬浮物之间理应不存在很强的相关性. 由前文可知, 叶绿素a浓度与荧光峰高度缺乏必然的相关性(图4). 因此, 我们必须改变传统海洋光学对叶绿素a荧光峰特性的认识. 由于内陆水体组分多样, 光学特性非常复杂, 水体组分之间存在复杂的耦合机制, 因此表现出与海洋光学明显不同的光学性质.相对来说, 荧光峰总积分面积效果最好, 相关系数为0.8927, 平均相对误差为24.91%; 其它几种模型的相关系数都在0.85-0.9之间, 其中, 基于2个参考波段的归一化荧光高度法, 整体估算效果较好, 只有少数在极高浓度时, 估算值偏低. 说明随着悬浮物浓度的升高, 叶绿素荧光峰波段反射率也相应变大, 二者呈正相关关系, 但当悬浮物浓度足够高时, 水体中的悬浮物浓度趋于饱和, 湮没了叶绿素荧光对悬浮物浓度变化的响应.由3种积分面积法的估算效果(用相关系数与平均相对误差衡量)对比可以看出, 荧光峰总积分面积分法>基线以下梯形面积分法>基线以上曲线积分面积分法, 这与三者的面积相对大小具有一致性. 由水体反射率光谱曲线(图2)可以看出, 基线以下梯形面积通常情况下都大于基线以上曲线积分面积, 尤其是当悬浮物浓度较高时, 前者远远大于后者. 这可解释为总积分面积综合了两个参考波段之间所有波长的信息, 而梯形面积法只利用了两个参考波段的信息, 曲线积分面积尽管也利用了两个参考波段之间的所有波段信息, 但是无法体现参考波段反射率随悬浮物浓度的响应. 荧光峰高度法只利用了单一特征波段的信息, 因此面积法在通常情况下要比高度法效果要好.尽管基于荧光峰总积分面积法具有最好的拟合效果与平均相对误差, 但通常海洋水色卫星传感器涵盖叶绿素荧光峰区域的波段较宽, 难以达到水面高光谱1nm的分辨率, 曲面积分误差较大, 会影响积分面积与悬浮物浓度之间的相关性, 因此该算法适合于高光谱传感器的应用, 而荧光峰绝对高度法或归一化荧光高度法, 简单易行, 具有很好的可操作性, 目前水色卫星传感器通常都设有荧光峰波段, 是浑浊水体悬浮物遥感反演很好的选择方案.表2 几种估算模型的参数与效果比较Tab.2 Comparison of estimation results and models parameters模型波段选择R2平均相对误差(%)27.25 荧光峰高度荧光峰波段 0.8822荧光峰基线高度荧光峰波段、2基线波段 0.7483 41.03归一化荧光高度荧光峰波段、560max(810max)0.8901(0.8547)27.11(25.75)荧光峰总积分面积左基线波段－右基线波段 0.8927 24.91基线以下梯形面积左基线波段－右基线波段 0.8877 25.47基线以上积分面积左基线波段－右基线波段 0.8632 27.543 结论海洋光学特性的一般性认识与规律, 在内陆水体应用中可能失效. 内陆水体光学特性非常复杂, 区域性强, 因此必须根据区域性水体特性, 选择适合该区域的遥感特征波段与遥感反演算法. 对于内陆湖泊等典型的二类水体, 由于悬浮物与黄色物质的增多, 悬浮物的后向散射与黄色物质的强烈吸收直接影响了水体的光学性质, 导致水色遥感反演复杂化. 通常认为叶绿素的荧光峰的位置和高度是叶绿素a浓度的指示, 荧光波段是二类水体叶绿素遥感反演的重要通道. 但对于浑浊的内陆湖泊水体—如秋季太湖, 悬浮物浓度极高, 而叶绿素a浓度相对较低, 叶绿素荧光峰特征与其浓度缺乏足够的响应, 而荧光峰周冠华等: 基于叶绿素荧光峰特征的浑浊水体悬浮物浓度遥感反演279的高度(包括绝对高度、基线高度与归一化高度)、积分面积与悬浮物浓度之间具有良好的响应, 成为悬浮物浓度的敏感波段. 通过本研究可以发现, 叶绿素荧光波段可为浑浊的二类水体悬浮物的监测提供一条新的途径.4 参考文献[1]Brown OB, Jacobs MM. Computed Relationships between the Inherent and Apparent Optical Properties of a Flat HomogenousOcean. Applied Optics, 1975, 14(2): 417-427[2]李京. 水域悬浮泥沙固体含量的遥感定量研究. 环境科学学报, 1986, 6(2): 166-173.[3]黎夏. 悬浮泥沙遥感定量的统一模式及其在珠江口中的应用. 环境遥感, 1992, 7(5): 106-113.[4]Maritorena S, Siegel DA, Peterson AR. O ptimization of a semianalytical ocean color model for global-scale applications.Applied Optics, 2002, 41(15): 2705-2714.[5]Neumann A, Krawczyk H, Walzel T. A complex approach to quantitative interpretation of spectral high resolution imagery.Third Thematic Conference on Remote Sensing for Marine and Coastal Environments, Seattle, USA, 1995: II-641-II-652. [6]Schiller H, Doerffer R. Neural Network for Emulation of an Inverse Model-Operational Derivation of Case II Water Propertiesfrom MERIS data. Int Journal of Remote Sensing, 1999, 20(9): 1735-1746.[7]Chami M, Robilliard D. Inversion of oceanic constituents in Case I and II waters with genetic programming algorithms.Applied Optics, 2002, 41(30): 6260-6275.[8]詹海刚, 施平, 陈楚群. 基于遗传算法的二类水体水色遥感反演. 遥感学报, 2004, 8(1): 31-36.[9]王繁. 河口水体悬浮物固有光学性质及浓度遥感反演模式研究[博士学位论文]. 杭州: 浙江大学, 2008.[10]Phinn SR, Dekker AG, Brando VE et al. Mapping water quality and substrate cover in optically complex coastal and reef waters:an integrated approach. Marine Pollution Bulletin, 2005, 51: 459-469.[11]Ma R, Tang J, Dai J et al. Absorption and scattering properties of water body in Lake Taihu, China: absorption. Inter Journal ofRemote Sensing, 2006, 27(19): 4277-4304.[12]Mueller JL, Austin RW eds. Ocean optics protocols for SeaWiFS validation. NASA Technical Memorandum 104566. Greenbelt,MD, NASA Goddard Space Flight Center, 1995.[13]赵冬至, 丛王福. 渤海叉角藻赤潮的光谱特征研究. 渤海赤潮灾害监测与评估研究文集. 北京: 海洋出版社, 2000.[14]Gitelson AA. Algorithms for remote sensing of phytoplankton pigments in inland waters. Adv Space Res, 1993, 13: 197-201.[15]Gower JFR. Observation of in Situ Fluorescence of Chlorophyll-a in Saanicb lnlet. Boundary-Layer, 1980, 18: 235-245.[16]Gitelson A. The peak near 700nm on radiance spectra of algae and water: relationships of its magnitude and position withchlorophyll concentration. Inter Journal of Remote Sensing, 1992, 13(17): 3367-3373.[17]宋庆君, 马荣华, 唐军武等. 秋季太湖悬浮物高光谱估算模型. 湖泊科学, 2008, 20(2): 196-202.。
湖泊中叶绿素a与环境因子的分层灰色关联
湖泊 、水库 的富营养化现象 已经弓起各国学者的高度重视 ，许多 ｌ 学 者对湖泊 、 水库的生态系统 也进行了深入的研究 ，对相关的环境因 子进行调查和监测 ，研究各环境因子问的相互关系 ，探讨富营养化的 成 因和治理 。叶绿素ａ 是反映水体初级 生产力 的重要指标 ，也是 湖泊 富营 养化 评价的重要参数 。水体中叶绿素ａ 含量 的高低可 以反映 浮游
南 缸 科 技 ２１ ０１
学 术 研 讨
湖 泊 中 叶 绿 素 ｆ 环 境 因子 的 分 层 灰 色 关 联 ｌ 与
石 友 香 陈 明 杜 锋
（成 都 理 工 大学 ）
摘 要 通过对灰 色关联度 分析方法 的使 用对所研究 的湖 泊中秋 季叶缘素ａ Ｈ 、Ｔ 与ｐ 值 Ｎ、Ｔ， Ｔ Ｎ （ １ Ｄ 、 总溶解性 氮 ）、Ｔ Ｉ （ Ｄ ， 总 溶解性磷 ）、氨 氮、硝酸 盐氮之 问的 关系进行 了关联度 的分 层分析 ，发现在 分层采样分析 的过程 中不同的采样层同一 个理化 指标的关 联度是 不一样的 ，并且对叶绿素ａ 的关联度也 不一样 在表 层关联度 最大的是ＴＮ，其次是Ｐ Ｈ： 中层最大的是Ｐ Ｈ，其 次是ＴＤＮ；在底 层关联度最 大的是Ｔ ＤＮ，其次是Ｐ Ｈ；在各层 中关联度 最小￣ ．ＤＰ的多少直接可 以体现 湖泊富营养化 的状况 ， 所 以在一定程度上对 于研究湖泊 中叶绿素 与其他环境 因子的灰色关联度 对富营养化 的研 究有着重要的 意义 。由于水 温对 叶绿素ａ 的影响是 非 常大的 ，黄伟健 等 人的研究里温度 的关联度就是最 火的 ，然而湖泊 中不同水层的温 度是有 差异的 ，所 以使得对湖泊进行 分层研究成 了必 要 对湖泊进 行分层研究 ，可 以更 准确知道 叶绿 素ａ 与哪些理化 因子
不同水体中叶绿素a与氮磷浓度关系及富营养化研究
不同水体中叶绿素a与氮磷浓度关系及富营养化研究作者：何为媛王莉玮王春丽来源：《安徽农学通报》2019年第14期摘要：过量的氮、磷等营养物质进入到水体中导致藻类大量繁殖，造成水体富营养化。
叶绿素a是富营养化常见的响应指标，是藻类光合作用的主要物质。
该文综述了国内不同水体中叶绿素a与氮、磷浓度相关关系，对其富营养化状况进行评价，发现营养状况的丰欠与水体理化性质有关，在总结前人研究的基础上，对未来富营养化研究方向进行了简要分析和展望。
关键词：叶绿素a;总氮;总磷;相关分析;富营养化随着社会经济的快速发展，人类活动不可避免的对河流、湖泊、海洋等水体造成影响，各种水环境问题不断发生。
过量的氮、磷等营养物质的输入已大大超出了水体能够正常承载的范围，使得藻类等浮游植物和部分浮游动物大量繁殖，造成水体富营养化等一系列环境问题[1-3]。
研究表明，富营养化现象受多种环境因子影响[4]，其中氮、磷作为浮游植物赖以生长的重要营养物质，参与光能转化代谢过程，是最为重要的2个因素[5-7]。
而叶绿素a（CHL-a）是藻类光合作用的主要物质，也是利用太阳光能把无机物转化为有机物的关键物质，是富营养化常见的响应指标。
可以利用叶绿素a来评估藻类生长状况[8-9]，反映水体理化性质的动态变化和水体富营养化状况[10]。
然而，水体中氮、磷的浓度与藻类的繁殖并不总是呈正比，而是表现出非常复杂的关系。
营养元素的形态不同，所表现出的地球化学行为也就不同，并且在生物地球化学循环中所起的作用也不同。
氮、磷的形态、浓度和空间分布的差异性会对藻类生长产生不同的影响[11，12]，同时，叶绿素a浓度可能还受温度、光照、水量和流速等水动力条件与特征的影响[13]。
因此，叶绿素a与氮、磷浓度的相关关系因水体不同呈现明显的差异性。
研究叶绿素a与氮、磷浓度的关系，对认识水体富营养化的形成机理及其影响因素之间的相互关系有重要意义[14，15]，也可为水体富营养化防治及水体水生态管理提供参考依据。
初级生产力的测定
水生生态系统初级生产力的测定——叶绿素法一、实验目的1.学习测定水体初级生产力的原理和操作过程。
2.学习估算水体初级生产力方法，为评价水体生产性能做准备。
二、实验原理叶绿素a是植物光和作用的重要光合色素，在一定的光照强度下，叶绿素a的含量与光合作用强度之间存在密切关系，因此，叶绿素a的含量是水生生态系统初级生产力的中的重要指标。
同时，叶绿素a的含量的测定，也可以用于水体富营养化水平的评价，是水质监测的重要项目。
浮游植物叶绿素的测定方法常用分光光度法，初级生产力Ps=CaQ(Q=3.7)三、实验器具及试剂采水器、抽滤器、研钵、滤纸、玻璃棒、矿泉水瓶、分光光度计、离心机、漏斗、丙酮等三、实验步骤取适量水样，加少量碳酸镁粉，经滤膜减压过滤，截留水样的浮游植物细胞；将滤膜放入冰箱低温干燥后，以90％丙酮研磨提取样品滤膜，将滤液离心分离，提取上清液定容10mL 比色管，于1cm比色皿中，以90％丙酮为参比，在TU- 1901 型分光光度计于750nm、663nm、645nm、630nm 波长处测定吸光度值后，按下式计算叶绿素含量。
叶绿素a （mg/m3） = [11.64（A663- A750）- 2.16(A645- A750)+0.10(A630- A750)]×V1/(V×C)五、实验结果叶绿素a含量的计算叶绿素a （mg/m3） = [11.64（A663- A750）- 2.16(A645- A750)+0.10(A630- A750)]×V1/(V ×C)C——比色皿光程(1cm)；A——吸光度；V1——提取液定容后体积(mL)；V——水样体积(L)所以叶绿素a的含量Ca=11.64（0.036- 0.014）- 2.16(0.019- 0.014)+0.10(0.020- 0.014)]×2.8/(0.5×10)=1.374（mg/m3）2.初级生产力的估算Ps=1000CaQCa——为表层叶绿素a含量（mg/m3）Q——通话系数（3.7）所以Ps=1000CaQ=1.374×3.7=5.0801六、分析和讨论结果分析有以上数据显示，华师湖泊表层水的叶绿素含量为1.374（mg/m3），初级生产（mgC/mgChla.h）。
南湖水环境调查报告概要
南湖水环境调查报告班级：13级旅游二班姓名：刘文心学号： 14133102882序号： 19目录一、研究目的和意义 (2)二、概况 (4)1、南湖自然社会环境概况 (4)2、南湖水域功能分析 (5)三、南湖水环境现状 (6)四、排污调查 (7)1、污水种类 (7)2、污水量 (8)3、排污口 (9)4、化学需氧量(COD) (10)5、生化需氧量(BOD) (10)6、氨氮 (11)五、南湖水环境质量状况及评价 (12)1、南湖水环境质量评价 (12)2、南湖水环境质量分析 (12)3、南湖污染治理措施 (14)六、结语 (20)一、研究目的和意义湖泊是重要的是地表水资源，与人类的生活息息相关。
然而受人类活动和一些自然因素等的影响和破坏，使得湖泊远远超出了它的自净能力而造成水质恶化。
这不仅是水资源不能得到有效利用，而且严重破坏了湖泊生态环境，并最终影响到人类的生存和发展。
城市湖泊是城市生态系统的一个重要组成部分。
但城市化的进程打破了城市原有生态系统的平衡，因而也必然对城市湖泊诱发出多种潜在威胁。
中国湖南岳阳市南湖位于岳阳市中心城区南部，西与洞庭湖相通，京广铁路伴湖而过。
环湖岸线50多公里，湖水面积11.83平方公里。
南湖是岳阳市城区最大的天然湖泊，风光秀丽，湖汊与峰峦相交错，水色山光相应成趣，有东方的日内瓦湖之称，是国家风景名胜区一级景区，属于岳阳市境内的一个高级别，应予以高标准保护的区域。
八十年代初，南湖主要受纳集雨面积内的地表水径流和部分经二至三级天然氧化塘处理后的生活废水。
水质类别为II类，并用作饮用水。
九十年代开始，岳阳市城市化的扩张和开发几乎90%的人流物流均集中于南湖周边，并在开发建设中填埋了90%以上的天然氧化塘，加之生活污水的猛升和人工养殖，从而破坏了南湖原有的生态系统，导致南湖水质日益变差，水域功能逐渐衰退。
目前绿藻以开始疯长，其形势相当严峻。
因此，研究南湖的水质环境质量，分析污染来源，查清主要污染因子，确定南湖水环境容量，提出消减污染因子清单和消减量、制定污染综合整治对策，从而减缓和控制南湖富营养化进程，逐步恢复南湖原有的水域功能和生态环境。
YC湖区叶绿素a时空变化特征及影响因素分析
资源·环境·植保
YC 湖区叶绿素 a 时空变化特征及影响因素分析
谢茂嵘 刘 帅 吕 文 杨文晶 杨 惠 姜 宇 孙瑞瑞 蔡晓钰 杨金艳
（江苏省水文水资源勘测局苏州分局，江苏苏州 215011）
摘要 本研究基于 2021 年 YC 湖区水质逐月监测，分析了湖区生态系统响应参数（叶绿素 a）及氮、磷营养盐的
关键词 叶绿素 a；时空变化特征；生态系统；环境因子；多元逐步回归分析
中图分类号 X524
文献标识码 A
文章编号 1007-7731（2024）09-0077-07
Temporal and spatial characteristics of chlorophyll a and its influencing factors in YC Lake
安徽农学通报 2024 年 09 期 关环境因子的空间分布特征及相关性的研究还处 于 探索阶段。本研究通过对 2021 年 YC 湖区水质 进行监测，分析其各水质因子的年内变化趋势，探 究叶绿素 a 与相关环境因子的时空变化特征以及 其响应关系，为中小型浅水湖泊的治理提供参考。
1 材料与方法
1.1 监测站点布设 湖 体 水 域 总 面 积 为 117.4 km2，分 为 西 湖
和底层的混合水样，保温箱保存带回实验室分析水 质参数。实验室内用 Whatman GF/F、GF/C 玻璃纤
括 高 锰 酸 盐 指 数（CODMn）、TP、TN、Chl-a、氨 氮 （NH3-N）和 SD。
- 78 -
谢茂嵘等：YC湖区叶绿素a时空变化特征及影响因素分析
1.3 数据分析 采用 Excel 软件处理湖区 21 个监测点位的逐月
水质监测数据，绘制叶绿素 a 与环境因子的时间变
赤潮多发区深圳湾叶绿素a的时空分布及其影响因素
图 2 深圳湾叶绿素 a 质量浓度分布（mg·m-3） Fig.2 Distribution of chlorophyll-a concentration in Shenzhen Bay（mg·m-3）
1640
生态环境学报 第 18 卷第 5 期（2009 年 9 月）
最 低 值 2.87 mg·m-3 出 现 在 冬 季 8 站 位 ， 最 高 值 309.94 mg·m-3出现在春季1站位。冬季叶绿素a质量 浓度除1站位较高（40.21 mg·m-3）外其它站位普遍 较低，季节均值为8.96 mg·m-3。春季叶绿素a质量 浓度除9站位外其它站位普遍较高，1站位、3站位 和10站位分别高达309.94、240.85、172.96 mg·m-3。 夏季叶绿素a质量浓度在6站位（104.00 mg·m-3）最 高，4站位、5站位和10站位也比较高，分别为45.77、 72.48和53.56 mg·m-3。秋季叶绿素a质量浓度在10 站位最高，为34.85 mg·m-3，随后为3站位、6站位 和5站位。总的来说深圳湾四季叶绿素a平均质量浓 度由高到低排列分别为：春季（108.33 mg·m-3）> 夏季（35.2 mg·m-3）>秋季(16.68 mg·m-3)>冬季(8.96 mg·m-3)。
叶绿素 a 与主要环境因子间的相关关系采用 Pearson 相关分析，统计过程使用 SPSS 11.0 完成。 叶绿素 a 等值线分布图采用 Golden Software Surfer 8.0 软件生成。
2 结果与分析
2.1 叶绿素 a 的时空分布特征
由图2可知，深圳湾水域叶绿素a质量浓度范围 为3.07～309.94 mg·m-3，年平均值为42.29 mg·m-3，
分光光度法测定水中的叶绿素a
分光光度法测定水中的叶绿素a分光光度法测定水中的叶绿素a1 检出限水样体积300 mL、使用1 cm比色皿时，叶绿素a的检出限为0.11 μg/L，测定下限为0.5 μg/L；叶绿素b的检出限为0.25 μg/L，测定下限为1.0 μg/L；叶绿素c的检出限为0.25 μg/L，测定下限为1.0 μg/L。
2 方法原理将一定量水样用玻璃纤维膜过滤，收集藻类，使用反复冻融法对藻类细胞进行破碎，用90%丙酮溶液提取叶绿素，根据叶绿素光谱依次测定750 nm、664 nm、647 nm、630 nm波长下的吸光度，计算叶绿素含量。
3 试剂和材料3.1 碳酸镁悬浊液：ω（MgCO3）= 1%，1.0 gMgCO3 100 mL纯水3.2 丙酮溶液：ψ（C3H6O）= 90%，900 mL丙酮加100 mL纯水3.3 盐酸溶液：c（HCl）=0.1 mol/L。
8.5 mL浓盐酸加入500 mL纯水，冷却后稀释至1000 mL。
4 仪器和设备4.1 抽滤装置4.2 滤膜4.3 具塞玻璃离心管4.4 水浴锅4.5 离心机：转速3000 ~ 4000 r/min4.6 分光光度计4.7 比色杯：3 cm5 水样采集5.1 水样采集采集500 ~ 1000 mL 水样于棕色玻璃瓶或深色塑料瓶中。
5.2 保存避光保存，低温运输，在-20℃以下的冰箱内保存，在25 d 内分析测试。
6 分析步骤6.1 清洗玻璃仪器所有玻璃仪器应该清洗干净，尤其避免酸性条件下引起的叶绿素a 的分解。
6.2 滤膜过滤每种测定水样取300 mL ，加入0.6 mLMgCO 3悬浊液，用滤膜过滤。
6.3 提取将滤膜转移至具塞试管，加少量碳酸镁粉末和10 mL 已水浴加热至50℃的90%丙酮溶液。
塞紧塞子并在管子外部罩上遮光物，充分震荡，避光提取4 h 。
6.4 离心提取完毕后，离心管置于离心机上4000 r/min 离心20 min ，取出离心管，用移液管将上清液移入刻度离心管中，塞紧塞子，4000 r/min 再离心10 min 。
瑶湖水体叶绿素a的时空分布及其与环境因子的关系
瑶湖水体叶绿素a的时空分布及其与环境因子的关系摘要：根据2010年5月至2011年4月期间江西瑶湖水质监测指标的分析数据，利用Q型聚类分析的方法将9个监测点分成两类区域，在此基础上探讨了水体中叶绿素a的时空分布规律。
结果表明，全湖叶绿素a含量的年平均值为25.82 mg/m3，各监测点的变幅为1.59～142.68 mg/m3；在时间上，水体中叶绿素a含量总体上呈现春、夏和秋季持续升高，冬季降低的趋势；在空间上，水体中叶绿素a含量存在显著性差异，其随着营养盐含量的减少而不断降低。
采用Pearson 指数分析的方法进一步考察了水体中叶绿素a与环境因子之间的相关性，研究显示，水体中叶绿素a与水温（或溶解氧）、营养盐（总磷、亚硝酸盐氮、氨氮）和pH具有较高的正相关，而与透明度具有较高的负相关。
关键词：叶绿素a；时空分布；环境因子；相关性；瑶湖Temporal and Spatial Distribution of Chlorophyll-a in Yao Lake and Its Correlation with Environmental FactorsAbstract：According to the analysis on water quality monitoring indexes data of Yao lake in Jiangxi from May 2010 to April 2011，the nine monitoring sites were classified into two kinds of areas using Q-type analysis method，based on which the temporal and spatial distribution rules of chlorophyll-a were investigated. The results showed that the annual average content of chlorophyll-a was 25.82 mg/m3；and the variation range in the monitoring sites were 1.59～142.68 mg/m3. From the view of temporal distribution，on the whole，chlorophyll-a content increased continuously in spring，summer and autumn，and reduced in winter. Chlorophyll-a content was significantly different in different sites；and it decreased continuously with the decrease of nutrient content. The correlation between chlorophyll-a content and environmental factors was analyzed using Pearson index method. There was high positive correlations between chlorophyll-a content and water temperature （or dissolved oxygen），nutrient （total phosphorus，nitrite nitrogen，ammonia nitrogen），pH；while high negative correlation between chlorophyll-a content and transparency.Key words：chlorophyll-a；temporal and spatial distribution；environmental factors；correlation；Yao lake瑶湖位于长江中下游江西省南昌市的东部，是集水产养殖和水上娱乐为一体的封闭型城市浅水湖泊。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
收稿日期:2004-04-15作者简介:葛大兵(1965)),男,副教授,高级工程师.
表4 水质自动监测站小时监测值与日均值水质类别比较自动站名称统计时间DOCODMnNH3-N有效数据水质相同的比例有效数据水质相同的比例有效数据水质相同的比例抚顺大伙房水库1月17日~2月17日1869819%1868812%1869114%安庆长江皖河口2月28日~3月15日PP1197919%1226811%江苏苏州西山2月14日~3月16日17710010%1766114%1779617%驻马店淮河班台2月14日~3月14日1724513%1696517%1697715%
2 小结(1)对于水质较差的淮河水系和水质较好的长江水系,汞和铅在水体中的含量稳定,月监测数据与季均值或者与年均值的相对误差范围在-20%~20%的断面比例基本在60%以上;挥发酚和石油类在水体中的稳定程度次于汞和铅;溶解氧、高锰酸盐指数、五日生化需氧量和氨氮等这些受外界自然条件(如水量变化)和人为作用(如排污)影响较大的项目,在水体中的稳定程度差;对于在水体中含量较低的项目,浓度稍有变化就会产生较大的偏差,例如氨氮的浓度由110mgPL变为017mgPL,偏差为30%,但仍属于Ó类水质。(2)虽然月监测数据与季均值、年均值之间存在一定的误差,但大部分断面的水质类别没有受到影响;从自动站的监测结果来看,小时的水质类别基本能反映当日的水质状况。因此,对于地表水水质旬报、月报评价和应急监测评价这种短期水质评价,为及时提供水质信息,同时考虑到节约人力、物力,可以采用一次测定值进行水质评价,因为一次监测数据评价是可靠也是可行的。(3)由于月监测数据与年均值的相对误差总体上大于与季均值的相对误差,河流水质季度、水期、年度评价这种中、长期水质评价,采用一次监测数据评价的可靠程度较差,季度、水期评价应采用2次以上(含2次)的监测数据平均值进行评价,年度评价应采用6次以上(含6次)的监测时间平均值进行评价。
岳阳南湖叶绿素a及其水质关系分析葛大兵,吴小玲,朱伟林,周延凯 (湖南农业大学资源环境学院,湖南长沙 410128)
摘 要:通过对南湖水环境中叶绿素a的测定并同时分析其水质,结果表明,南湖水域叶绿素a呈现明显的时空变化特征:夏季>春季>秋季>冬季,麦子港>湖心。叶绿素a含量与环境因子有关,如水温、水质营养因子、BOD5、CODMn有关,南湖N、P满足藻类生长需要,春季总P对数值与夏季叶绿素a对数值成线性关系。南湖叶绿素a含量变化范围在1175~3162mgPm3,说明南湖水体处于中-富营养状态。关键词:南湖;叶绿素a;水质中图分类号:X824 文献标识码:A 文章编号:1002-6002(2005)04-0069-03
Chlorophyll_aanditsrelationshipwithwaterqualityinSouthlake,YueyangCityGEDa_bing,etal(DepartmentofEnvironmentalScienceandengineering,CollegeofResourcesandEnvironment,HANU,Changsha410128,China)Abstract:Thesurvyofchlorophyll_awascarriedoutinSouth_lakeinYueyangcity.fromJan.,2003toDce.,2003respectively,withthewaterqualityatthesametime.Theresultshowsthatchlorophyll_aconcentrationappearedhigherinspringandsummerthaninantumnandwinter,higherinMaizigangthaninthecenterofSouthlake,presentssignificantchange,itsdistibutionandconcentrationwere
第21卷 第4期2005年8月中 国 环 境 监 测EnvironmentalMonitoringinChinaVol.21 No.4Aug.2005 correlatedwithsomeenvironmentalfactorssuchaswatertemperiture,BOD5,CODMnandnutrientfactors,TPandTNwereenoughtomeetneedsofAlgae.Linearrelationshipsbetweenthelog10[TP]inSpringandthelog10[chla]inSummer.Southlakewaseutrophiedaccordingtochlorophyll_aconcentrationfrom1175to3162mgPm3.Keywords:south_lake;chlorophyll_a;waterquality
南湖位于岳阳市城区南侧,是岳阳楼、洞庭湖国家级风景名胜区的主要景区。由于城镇生活污水大量排入南湖,水质有机污染严重,出现了水体富营养化特征[1、2]。上世纪90年代岳阳市环境监测站开始每月对南湖水质进行监测,还没有开展生物监测,因此不能全面评价南湖水体富营养化状况。本研究在岳阳市环境监测站采样同时,对南湖水环境中chla进行了为期一年的同步监测,从叶绿素、水质变化及关系来研究南湖水体富营养化状况。1 研究方法111 采样点设置根据湖泊位置、形态和水文状况,在南湖污染带麦子港、污染稀释与混合带南湖中心设点采样,采样时间为2003年1月~12月每月一次。112 样品采集与chla的测定按5湖泊富营养化调查规范6(第二版)进行采样并进行chla的测定[3]。(1)采样:用水生)81型有机玻璃采水器在水表面下015m处采水样1L于115L聚乙烯瓶中,同时记录采水器中温度计的水温,随即加入1%碳酸镁悬浊液2ml,于4e冰箱内并避光,以防止酸化引起色素光解。(2)chla提取[3]:¹抽滤:在滤膜上滴加少量的碳酸镁悬浊液,负压为015atm左右。水样抽滤完后,继续抽滤2分钟,以减少滤膜上的水分。将载有浮游植物样品的滤膜剪碎,放入研钵中,加入8mol90%丙酮溶液,将滤膜充分研匀直至糊状。然后,将研钵中的样品倒入上述离心管中,使其总体积略小于10ml,塞上管塞,摇动后置于低温处避光静置,提取时间为10个小时。º离心:将上述装有样品的离心管放入离心机中,在4000rPmin转速下离心12分钟。将上清液移入清洁的具塞刻度离心管中,再加入少量的90%丙酮于原抽提的离心管中,再次悬浮沉淀物并离心,将上清液并入已有上清液的具刻度离心管中或其它容器,此操作应重复3次,直至沉淀物不含色素为止,最后将提取后的上清液定容到10ml。(3)chla的测定:将抽提后上清液倒入1cm或3cm光程的比色皿中,放入721分光光度计中测定665nm和750nm处的光密度,加1滴1N盐酸到比色皿中,在10分钟内再次测定665nm和750nm波长处的吸光度。同时测定空白光密度值。E5b=D665b-D750b E5a=D665a-D750a
chla(mgPm3)=(Eb-Ea)#(RPR-1)K#(vPVI)
式中,R为最大配比R=EaPEb,纯叶绿素a的R为117,故(RPR-1)=21249;K为chla在665nm处的比吸光系数的倒数乘以1000,在丙酮提取液中的比吸光度系数为89,故K=11124;v为提取液总体积(ml);V为抽滤水样的体积(L);I为分光光度计的比色皿的光程(cm)。
2 结果与讨论211 南湖水体中chla时空变化南湖水体中chla含量时空变化见图1,chla含量变化是夏季>春季>秋季>冬季;麦子港>湖心,这与麦子港比湖心污染严重,以及麦子港比湖心水温高有关。南湖chla最高值出现在夏末,与陈菊芳、游江南等人叶绿素a的研究报道[4~6]基本一致。
图1 叶绿素a含量的季节变化212 chla与水温的关系在营养水平条件满足的情况下,水体中chla含量随水温增高而增加,由表1可知夏季>春秋季>冬季。但春秋两季有差异,如秋季水温高于春季,但春季水体中chla含量高于秋季,这个问题有待进一步探讨。213 chla与透明度的关系水环境中透明度表现为冬季>春季>秋季>
70 中 国 环 境 监 测第21卷 第4期 2005年8月 夏季,水体中chla含量随着透明度降低而增加。水体中pH变化在正常值715~815范围之内,不是影响南湖水体中叶绿素变化的主要原因。表1 南湖水体中chla含量与环境因子监测结果mgPL采样点季节chla总N总P水温(e)BOD5CODMnNO3-NNO2-NNH4-N透明度(m)pH麦子港春2189317401091517031173198015901057112511057175湖中心1198317201101512041055177013601056019711157172麦子港夏3162311101183013051017176016801105014101588121湖中心2161217201123015041428100015801109013601908114麦子港秋2148216801092310021444148015801115013601778108湖中心1176215001062312001254122010601088013401868114麦子港冬213231750109817011983143112001066016711377188湖中心117531860109815011663139112101368018011517186
(除chla外,其它数据摘自岳阳环境监测中心南湖水质监测报告,监测数据为季均值)
214 chla与BOD5、CODMn的关系水环境中BOD5、CODMn的季均浓度表现为夏季>春季>秋季>冬季,与水体中chla的时间变化一致。215 chla与N、P元素的关系当水环境中总P浓度超过01015mgPL,N浓度超过01015mgPL时,水中藻类便出现令人讨厌的繁殖[7],而南湖水环境中N、P浓度远超过这个浓度,满足藻类生长的营养条件。南湖水中总N浓度远远超过总P浓度,NPP大于17;NO3-N、NO2-N、NH4-N有效氮含量较高,均大于215LmolPdm3,且变化不大,说明N不是南湖chla生长的限制因子,只是其主要营养源而已。根据日本学者对水体富营养化水平的划分标准[8],认为夏季N的含量在2LmolPdm3以下为贫营养化;2~10LmolPdm3者为富营养化;大于10LmolPdm3为极度富营养化,因此该湖泊属于富营养化湖泊。南湖NPP在17~42之间,根据迪隆湖泊模型[9],经过计算南湖春季总磷浓度的对数值与夏季chla的对数值存在着线性关系:y=017829x+1104。216 水体富营养化的chla评价根据国内学者刘培桐对营养状况划分标准:chla含量在011~016mgPm3为贫营养;016~116mgPm3贫-中营养;116~411mgPm3为中-富营养;411~10mgPm3为富营养[3],从表1数据看南湖chla含量变化范围在1175~3162mgPm3,说明南湖水体处于中-富营养状态,这与南湖水质现状评价结论[1、2]