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    基于AQUATOX模型的烏梁素海富營養(yǎng)化模擬及控制研究

    2020-09-01 13:54:32李建茹李興李衛(wèi)平趙勝男
    生態(tài)環(huán)境學報 2020年6期
    關(guān)鍵詞:烏梁素海入湖綠藻

    李建茹,李興,李衛(wèi)平,趙勝男

    1.內(nèi)蒙古機電職業(yè)技術(shù)學院水利與土木建筑工程系,內(nèi)蒙古 呼和浩特 010070;2.內(nèi)蒙古師范大學內(nèi)蒙古節(jié)水農(nóng)業(yè)工程研究中心,內(nèi)蒙古 呼和浩特 010022;3.內(nèi)蒙古科技大學,內(nèi)蒙古 包頭 014010;4.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學水利與土木建筑工程學院,內(nèi)蒙古 呼和浩特 010018

    在生態(tài)環(huán)境問題日益突出的當今,湖泊富營養(yǎng)化已成為全世界關(guān)注的重大生態(tài)環(huán)境問題之一(朱穎等,2018)。據(jù)統(tǒng)計,我國湖泊有59.1%處于不同程度的富營養(yǎng)化(陳小鋒等,2014;李娜等,2018)。湖泊富營養(yǎng)化不僅破壞水生態(tài)系統(tǒng),而且嚴重影響人民生活和經(jīng)濟發(fā)展(李興等,2010a)。生態(tài)模型是模擬研究湖泊富營養(yǎng)化狀態(tài)、實現(xiàn)湖泊富營養(yǎng)化治理和控制的重要手段(魏星瑤等,2016),已被國內(nèi)外研究學者廣泛使用(Sagehashi et al.,2001;Rukhovets et al.,2003;李興等,2010b;赫斌等,2016)。AQUATOX模型是目前一系列淡水生態(tài)系統(tǒng)模型中的一個綜合的、增強的生態(tài)模型,廣泛應用于各種水體的水生態(tài)模擬、富營養(yǎng)化控制、生態(tài)修復以及生態(tài)風險評價,如河流生態(tài)系統(tǒng)食物網(wǎng)流入化學藥品的風險評估(Lombardo et al.,2014)、Mogan湖水質(zhì)的改善方案評估(Akkoyunlu et al.,2015)、景觀水體水生態(tài)模擬、生態(tài)修復及控制研究(陳彥熹等,2012;胡思骙等,2020)、入湖河道富營養(yǎng)化模擬(魏星瑤等,2016)、奧林匹克森林公園主湖生態(tài)凈化模擬(喬菁菁等,2017)、白洋淀湖區(qū)多溴聯(lián)苯醚(PB-DEs)(張璐璐等,2014)、淀山湖二氯甲烷(劉揚等,2012)以及松花江中硝基苯(Lei et al.,2008)的生態(tài)風險評價等,均采用AQUATOX模型進行了相關(guān)研究分析。

    烏梁素海是中國八大淡水湖之一,位于內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗境內(nèi),是黃河改道形成的河跡湖,具有蓄水防洪、農(nóng)業(yè)灌溉、旅游觀光、水產(chǎn)養(yǎng)殖等多種生態(tài)功能,對區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展有著重要意義。近幾十年,由于農(nóng)業(yè)、工業(yè)的快速發(fā)展以及人民生活水平的大幅提高,大量的污水排入湖區(qū),使烏梁素海水域環(huán)境狀況錯綜復雜,生態(tài)環(huán)境愈來愈脆弱。湖水中的藻類生性敏感,群落結(jié)構(gòu)極易受到環(huán)境變化的影響而瞬間發(fā)生改變。2008年、2009年烏梁素海相繼出現(xiàn)了大面積的“黃苔”(李興等,2010),“黃苔”覆蓋了湖泊核心區(qū)域的水面,引起水體污染,造成湖區(qū)魚類大面積死亡,周圍野生鳥類的棲息生存也受到極大威脅,這為烏梁素海本就脆弱的生態(tài)系統(tǒng)敲響了警鐘。本文對烏梁素海相關(guān)監(jiān)測數(shù)據(jù)和實驗數(shù)據(jù)進行分析,嘗試利用美國環(huán)境署發(fā)布的AQUATOX生態(tài)系統(tǒng)過程模型對烏梁素海水環(huán)境中營養(yǎng)鹽的變化規(guī)律和藻類的季節(jié)演替過程進行模擬,同時利用生態(tài)模型的控制功能,研究水環(huán)境中營養(yǎng)鹽以及藻類對入湖污染物負荷的響應關(guān)系。研究結(jié)果可補充烏梁素海水環(huán)境富營養(yǎng)化與污染物輸入之間響應關(guān)系方面的研究,同時也為烏梁素海治理水環(huán)境、控制富營養(yǎng)化以及抑制水華暴發(fā)提供理論依據(jù)。

    1 材料與方法

    1.1 研究區(qū)概況

    烏梁素海( 40°36′— 41°03′N ,108°43′—108°57′E)屬于蒙新高原湖區(qū)典型的中溫帶季風氣候,流域降雨少而蒸發(fā)大,多年平均氣溫7.3 ℃,降水量為240 mm,蒸發(fā)量為1505 mm,全年無霜期為 152 d?,F(xiàn)有水域面積 293 km2,平均水深1.94m,多數(shù)水域水深在 0.5—3 m 之間,蓄水量2.5—3.5億m3。湖區(qū)呈狹長形,似月形,南北長35—40 km,東西長5—10 km。烏梁素海90%以上的補給水源是農(nóng)田退水,其次是工業(yè)廢水、生活污水、降雨以及地表徑流等。所有的補給水源經(jīng)過各級支渠支溝、匯集到二排干、三排干、五排干、六排干以及七排干后匯入總排干,再經(jīng)總排干、八排干、九排干、通濟渠、塔布渠流入烏梁素海,最后經(jīng)烏毛計出口(西山咀鎮(zhèn))匯入到黃河中(見圖1)。

    1.2 研究方法

    AQUATOX是由美國環(huán)境保護局(EPA)開發(fā)的一個水生態(tài)系統(tǒng)模型,主要用來預測多種污染物包括營養(yǎng)鹽、有機物等在水體中的轉(zhuǎn)化及其對生態(tài)系統(tǒng)的影響。模型主要通過模擬研究對象的物理過程、生物過程(食物網(wǎng))、礦化過程(碎屑模擬和營養(yǎng)鹽模擬等)、無機沉淀過程以及有機有毒化學物遷移過程(陳無歧等,2012)來實現(xiàn)對整個研究區(qū)域生態(tài)過程的模擬(模型基本原理見圖2)。

    1.2.1 生物過程模擬

    生物模擬包括水生動物和水生植物的循環(huán)過程模擬。水生動物包括水中的多種浮游動物、底棲動物、水生昆蟲、魚類等;水生植物包括浮游藻類、固著藻類、大型植物和苔蘚類等。以藻類為例,其模擬方程式可表述為:

    圖1 烏梁素海地理位置及形態(tài)Fig.1 The location and shape of Wuliangsuhai Lake

    式中:dCphyto/dt為藻類隨時間的生物量變化率[g?(m3?d)-1]或[g?(m2?d)-1];RL為藻類種群的負荷率[g?(m3?d)-1]或[g?(m2?d)-1];Rpho為光合作用造成的生物量增長率[g?(m3?d)-1]或[g?(m2?d)-1];RRes為呼吸造成的生物量損失率[g?(m3?d)-1]或[g?(m2?d)-1];RExc為排泄或光呼吸造成的生物量損失率[g?(m3?d)-1]或[g?(m2?d)-1];RMor為非掠食性死亡造成的生物量損失率[g?(m3?d)-1]或[g?(m2?d)-1];RPre為捕食性死亡造成的生物量損失率[g?(m3?d)-1]或[g?(m2?d)-1];RSin為由于層間沉沒或沉至底部造成的生物量損失率或增加率[g?(m3?d)-1];RWout為運移到下游造成的生物量損失率[g?(m3?d)-1];RWin為由上游獲得的藻類增加率;DTurb為由紊流擴散造成的生物量損失率[g?(m3?d)-1];DSeg為擴散傳播造成的生物量損失或增長率[g?(m3?d)-1];RSlo為脫落造成的生物量損失率[g?(m2?d)-1]。

    1.2.2 營養(yǎng)鹽過程模擬

    營養(yǎng)鹽模擬包括碎屑、氮、磷、氧、碳的循環(huán)過程模擬。以氨氮為例,其模擬方程式可以表述為:

    式中:dCAmmonia/dt為氨氮隨時間的濃度變化率[g?(m3?d)-1]或 [g?(m2?d)-1];為氨氮負荷率[g?(m3?d)-1]或[g?(m2?d)-1];為呼吸造成的濃度損失率[g?(m3?d)-1]或[g?(m2?d)-1];為硝化作用引起的濃度增長率[g?(m3?d)-1];為植物吸收造成的濃度損失率[g?(m3?d)-1];為運移到下游造成的濃度損失率[g?(m3?d)-1];為上游獲得的濃度增長率[g?(m3?d)-1];為紊流擴散造成損失率[g?(m3?d)-1];為擴散傳播造成的濃度損失或增長率[g?(m3?d)-1]。

    圖2 AQUATOX模型基本原理Fig.2 The basic principle of AQUATOX model

    1.3 模型建立

    1.3.1 模擬區(qū)域的確定

    本研究將烏梁素海作為一個整體湖盆進行模擬。主要考慮是烏梁素海湖泊多數(shù)為淺水域,同時,水體中生長著大量密集的水生植物,這些水生植物將烏梁素海劃分為多個大小不一的開闊水域,如將這些分割的開闊區(qū)域分區(qū)處理,無疑會使模型的邊界條件變得極為復雜。根據(jù)烏梁素海排干系統(tǒng)組成,將總排干、八排干及九排干的匯入水量合計作為入湖總污染負荷的邊界條件。

    1.3.2 湖泊的特征數(shù)據(jù)

    輸入模型中的湖泊面積為2.93×108m2,容積為3.4×108m3,湖泊最大長度為 40 km,平均水深為1.94 m,最大水深為4 m,平均水溫為11 ℃,年平均蒸發(fā)量1505 mm,平均光強418 Ly?d-1。

    1.3.3 模型狀態(tài)變量和驅(qū)動變量

    模型中選用的狀態(tài)變量和驅(qū)動變量共有21個。氣象數(shù)據(jù)(最高氣溫、最低氣溫、平均溫度、相對濕度、降雨量、蒸發(fā)量、太陽輻射量、大氣壓強、日照小時數(shù)、光強以及風速等)來自于內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學水環(huán)境研究團隊自建的自動氣象站監(jiān)測的同步數(shù)據(jù)(烏梁素海紅圪卜總排附近);水質(zhì)指標(總氮、氨氮、硝酸氮、總磷、pH)以及生物數(shù)據(jù)(藻類)等采用同步月實測數(shù)據(jù),大型水生植物及水生動物數(shù)據(jù)參考相關(guān)文獻資料;水位、水量等水文資料來自于烏梁素??偱鸥筛浇成w補隆水文監(jiān)測站(見圖1)的同步數(shù)據(jù)。

    1.3.4 模型參數(shù)的率定

    在率定過程中,首先以原有模型中的標準湖泊參數(shù)為基礎(chǔ),再依據(jù)相關(guān)文獻提供的參數(shù)值、參數(shù)范圍以及相關(guān)的監(jiān)測值和實驗值確定初始值,然后通過模型反復試算來確定參數(shù)的取值。模型率定的主要礦化參數(shù):消光系數(shù)為0.008 m-1,不穩(wěn)定碎屑最大分解速率為0.23 g?(g?d)-1、穩(wěn)定碎屑最大分解速率為0.01 g?(g?d)-1、礦化碎屑最大分解速率為17 g?(g?d)-1,碎屑沉降速率為 0.69 m?d-1,碎屑降解最小pH為5、最大pH為8.5;3種藻類主要生長演替的影響參數(shù)見表1。

    表1 烏梁素海主要藻類的生理參數(shù)Table 1 Physiological parameters of algae species in Wuliangsuhai Lake

    2 結(jié)果與分析

    2.1 模型驗證

    模型參數(shù)率定后,利用2011年6月—2013年8月水質(zhì)月實測數(shù)據(jù)及同步藻類月實測數(shù)據(jù)對模型模擬結(jié)果進行驗證。以全湖月平均 pH、總氮、氨氮、硝酸氮、總磷以及藍藻、綠藻、硅藻生物量作為主要驗證對象與實測值進行比對。全湖共布設(shè)10個采樣點,月實測數(shù)據(jù)為每月10個樣品的平均值。

    2.1.1 水質(zhì)模擬與驗證

    水質(zhì)指標(pH、總氮、氨氮、硝酸氮、總磷)模擬結(jié)果與實測值的對比見圖3,用平均絕對誤差和平均相對誤差對驗證結(jié)果進行誤差分析,結(jié)果見表2。從誤差分析結(jié)果來看,pH模擬結(jié)果最好,平均相對誤差0.52%,基本接近真實值,均值8.56;總氮模擬結(jié)果也比較好,平均相對誤差5.26%,均值為 3.01 mg?L-1,最高濃度達 6.5 mg?L-1;氨氮、硝酸氮、總磷模擬結(jié)果的平均相對誤差均在15%以內(nèi),均值1.91、1.01、0.21 mg?L-1。水質(zhì)模擬結(jié)果基本能體現(xiàn)烏梁素海水環(huán)境年際變化規(guī)律。

    表2 水質(zhì)指標模擬值與實測值的誤差分析Table 2 Error analysis for simulated and measured results of the water quality indicators

    2.1.2 藻類模擬與驗證

    圖4 藻類生物量的模擬值與實測值對比Fig.4 Comparison between simulated and measured results of the algae biomass

    綠藻、藍藻及硅藻是烏梁素海藻類的主要類群(李建茹等,2013)。本研究利用同期實測綠藻、藍藻及硅藻生物量進行藻類季節(jié)演替過程的模擬,其模擬值與實測值的對比結(jié)果見圖4,誤差分析見表3。從誤差分析結(jié)果來看,模擬結(jié)果能較好的反映烏梁素海藻類的季節(jié)演替規(guī)律。綠藻生物量在模擬期變化范圍 0.78—5.73 mg?L-1,均值 mg?L-1,均在每年的春季5月、6月較高,8、9月為低谷值,冬季生物量略有增高;藍藻生物量在模擬期變化范圍0.15—3.02 mg?L-1,均值 1.36 mg?L-1,生物量在夏季較高,這也符合藍藻適應較高溫度的生長特征;硅藻生物量在模擬期變化范圍0.51—2.72 mg?L-1,均值1.14 mg?L-1,其生物量的變化規(guī)律不太明顯。

    表3 藻類生物量模擬值與實測值的誤差分析Table 3 Error analysis for simulated and measured results of the algae biomass

    2.2 富營養(yǎng)化狀態(tài)與入湖污染負荷的響應關(guān)系

    氮、磷是水域生態(tài)系統(tǒng)中植物生長的必需營養(yǎng)元素。過量的氮磷進入水體后,會造成藻類的過渡繁殖,從而引發(fā)水體富營養(yǎng)化(董云仙等,2010)。烏梁素海是北方富營養(yǎng)化較為嚴重的淺水湖泊,由于是河套灌區(qū)唯一的泄水渠道,大量的外源污染物質(zhì)被排入到水體中,致使水體富營養(yǎng)化問題一直未得到有效的改善。本文利用已建生態(tài)模型的控制功能,在不改變其它驅(qū)動變量(氣溫、輻射、蒸發(fā)、風速等)的條件下,通過消減入湖N、P污染負荷,來模擬和預測湖內(nèi)水質(zhì)及藻類的響應關(guān)系,為控制和治理烏梁素海水體富營養(yǎng)化及抑制藻類暴發(fā)等問題提供一定的科學依據(jù)。消減控制過程:(1)僅消減N負荷20%、30%和50%;(2)僅消減P負荷20%、30%和50%;(3)同時消減入湖N、P負荷20%、30%和50%。

    2.2.1 控制入湖N負荷

    隨著入湖N負荷消減20%、30%和50%,湖內(nèi)總氮出現(xiàn)明顯下降趨勢,總氮平均減少幅度17.02%、25.58%、42.57%;總磷基本保持不變,平均減少幅度僅0.2%、0.2%、0.09%;湖內(nèi)綠藻生物量下降,平均下降幅度1.3%、2.7%、3.86%;藍藻生物量反而增加,平均增加幅度3.50%、5.99%和8.21%;硅藻生物量基本保持不變,下降幅度0.40%、0.71%、1.09%。結(jié)果表明,入湖N負荷的消減可有效降低湖內(nèi)總氮濃度,同時也可降低綠藻生物量。藍藻生物量對其消減控制反而出現(xiàn)上升趨勢(見圖5、6、7)。

    2.2.2 控制入湖P負荷

    隨著入湖P負荷消減20%、30%和50%,湖內(nèi)總磷明顯下降,平均減少幅度 4.70%、6.86%、11.67%;總氮基本不變,平均減少幅度 0.12%、0.04%、0.10%;綠藻及藍藻生物量也出現(xiàn)明顯下降趨勢,平均降幅分別為7.96%、11.28%、18.86%和10.54%、13.79%、21.77%;硅藻生物量基本保持不變,P負荷消減 20%、30%,硅藻生物量略增加0.94%、0.65%,P負荷消減50%下降幅度1.09%。結(jié)果表明,對入湖P負荷的消減可以有效降低湖內(nèi)總磷濃度、綠藻及藍藻生物量(見圖8、9、10)。

    2.2.3 同時控制入湖N,P負荷

    同時消減入湖N,P負荷20%、30%和50%,湖內(nèi)總氮總磷呈明顯下降趨勢,其中總氮平均減少幅度17.06%、25.62%、42.58%;總磷平均減少幅度4.83%、6.92%、11.56%;綠藻及藍藻生物量均明顯下降,平均降幅分別為7.77%、12.60%、19.54%和6.05%、10.60%、13.12%;硅藻生物量基本保持不變,結(jié)果分別顯示增幅0.18%、0.21%和下降0.80%。結(jié)果表明,入湖N,P負荷同時消減可以有效降低湖內(nèi)氮磷濃度以及綠藻、藍藻生物量,對硅藻生物量影響不大(見圖11、12、13)。

    圖5 消減20%入湖N負荷與湖內(nèi)水質(zhì)、藻類的響應關(guān)系Fig.5 The response of water quality and phytoplankton on reduction 20% N

    圖6 消減30%入湖N負荷與湖內(nèi)水質(zhì)、藻類的響應關(guān)系Fig.6 The response of water quality and phytoplankton on reduction 30% N

    圖7 消減50%入湖N負荷與湖內(nèi)水質(zhì)、藻類的響應關(guān)系Fig.7 The response of water quality and phytoplankton on reduction 50% N

    3 討論

    3.1 水質(zhì)模擬與藻類的模擬效果

    圖8 消減20%入湖P負荷與湖內(nèi)水質(zhì)、藻類的響應關(guān)系Fig.8 The response of water quality and phytoplankton on reduction 20% P

    圖9 消減30%入湖P負荷與湖內(nèi)水質(zhì)、藻類的響應關(guān)系Fig.9 The response of water quality and phytoplankton on reduction 30% P

    圖10 消減50%入湖P負荷與湖內(nèi)水質(zhì)、藻類的響應關(guān)系Fig.10 The response of water quality and phytoplankton on reduction 50% P

    從水質(zhì)模擬情況看,烏梁素海AQUATOX生態(tài)模型能較好的模擬湖區(qū)水質(zhì)的變化規(guī)律。整個模擬時期N,P營養(yǎng)鹽呈現(xiàn)出春季濃度較高,秋季出現(xiàn)低谷,冬季濃度最高。其原因主要與湖區(qū)入湖負荷、降水以及水生植物、藻類的生長周期等因素有關(guān)。春季氣溫回暖,風力較大,水體上下交換頻繁,底泥中釋放的各類營養(yǎng)元素的速率不斷提高,加之春季入湖負荷增加,導致該時期水體中各營養(yǎng)鹽濃度較高。進入夏季后,水生植物以及藻類進入繁殖階段,大量吸收水中的營養(yǎng)鹽,同時降水增多也對湖水營養(yǎng)鹽起到一定的稀釋作用,導致該時期營養(yǎng)鹽濃度開始下降。水生植物及藻類最適溫度的差異以及對氨氮和硝酸氮等營養(yǎng)鹽的選擇和吸收程度的差異,是造成夏季、秋季氨氮、硝酸氮出現(xiàn)波動的主要原因。造成冬季營養(yǎng)鹽濃度較高的原因除主要與入湖水體的營養(yǎng)物濃度有關(guān)外,與水生植物死亡以及烏梁素海長期冰封狀態(tài)有一定的關(guān)系。冰封期冰蓋的形成會將冰體中的營養(yǎng)鹽排放到水體中,導致冰下水體的營養(yǎng)鹽負荷增加(楊芳等,2016),同時冰蓋會限制水體與大氣的交換過程,導致冰下水體環(huán)境長期處于缺氧狀態(tài),還原作用加強,致使冬季營養(yǎng)鹽濃度明顯提高。

    圖11 同時消減入湖N,P負荷20%與湖內(nèi)水質(zhì)、藻類的響應關(guān)系Fig.11 The response of water quality and phytoplankton on reduction 20% N,P

    圖12 同時消減入湖N,P負荷30%與湖內(nèi)水質(zhì)、藻類的響應關(guān)系Fig.12 The response of water quality and phytoplankton on reduction 30% N,P

    圖13 同時消減入湖N,P負荷50%與湖內(nèi)水質(zhì)、藻類的響應關(guān)系Fig.13 The response of water quality and phytoplankton on reduction 50% N,P

    從藻類模擬情況看,烏梁素海AQUATOX生態(tài)模型能夠較好的模擬湖區(qū)藍藻、綠藻以及硅藻的季節(jié)演替規(guī)律。由于北方氣候特征,冬季太陽輻射量明顯減少,加之冰蓋的作用,致使到達冰下水體的太陽輻射受到嚴重的限制(Golosov et al.,2007)。為了與實際情況相符合,本文將模型中冬季入湖輻射量進行修正,經(jīng)模擬驗證及反復對比,確定以 0.3作為修正因子,其模擬結(jié)果更加符合烏梁素海藻類變化的實際情況。通過該模型模擬還發(fā)現(xiàn),烏梁素海水體中藻類的生消演替規(guī)律與水體中浮游動物有直接關(guān)系。模型顯示硅藻、綠藻及藍藻的季節(jié)捕食壓力有著明顯的差異,硅藻的各季節(jié)捕食壓力較大,綠藻僅秋季捕食壓力較大,而藍藻各季節(jié)的捕食壓力沒有明顯規(guī)律??梢?,烏梁素海湖區(qū)浮游動物也是藻類生物量變化的重要因素。大量的研究也表明,富營養(yǎng)化水體中浮游動物對藻類具有調(diào)控作用(張麗彬等,2009)。因此,今后需要對烏梁素海湖區(qū)浮游動物開展更加深入的研究,為揭示湖區(qū)富營養(yǎng)化變化機理提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù),同時可嘗試利用生物操控方法,抑制烏梁素海的水華暴發(fā)。

    3.2 水質(zhì)與藻類對入湖污染負荷的響應關(guān)系

    控制營養(yǎng)鹽負荷是緩解湖泊富營養(yǎng)化進程、抑制湖泊藍藻水華的根本措施。消減上游來水污染負荷能夠?qū)ΤR?guī)水質(zhì)及藻類生物量進行有效控制(楊漪帆等,2009),尤其對生長季節(jié)的藍藻和綠藻生物量起到明顯的抑制作用(朱永青,2011)。本研究顯示湖區(qū)營養(yǎng)物濃度對消減入湖氮磷負荷有明顯的的響應關(guān)系。無論是單一控制還是同時控制氮、磷,湖區(qū)均表現(xiàn)出相應營養(yǎng)物濃度降低的趨勢,且隨控制作用加大,其濃度也不斷降低。藻類生物量對消減入湖氮磷負荷表現(xiàn)出不同的響應關(guān)系。單一控制磷與同時控制氮磷均能有效降低綠藻和藍藻生物量,且單一控制磷的作用更加明顯,而單一控制氮反而會使藍藻的生物量增加。魏星瑤等人也研究表明控制磷比控制氮更有利于抑制藻類的生長,同時較小的氮磷比有利于藻類生長,過大的氮磷比抑制藻類生長(魏星瑤等,2016)。這也可能是由于單一控制氮的濃度會使氮磷比減小,從而導致藍藻的生物量增加,而單一控制磷濃度反而會使氮磷比增大對藍藻和綠藻起到了抑制作用。研究結(jié)果也顯示,烏梁素海湖區(qū)大多數(shù)藍藻對湖泊總磷的需求較大(李建茹等,2013),因此控制入湖磷負荷能夠有效控制湖區(qū)藻類生物量,從而對湖區(qū)水環(huán)境污染治理及生態(tài)環(huán)境起到重要的作用。

    本文結(jié)合模型不確定性分析以及大量相關(guān)文獻的基礎(chǔ)上,建立了適用于烏梁素海的生態(tài)系統(tǒng)模型。該模型雖能對烏梁素海主要營養(yǎng)鹽及藻類的變化規(guī)律進行模擬,但依然存在一些問題和不足,對水生植物及浮游動物相關(guān)數(shù)據(jù)還需進一步建立,今后的研究中要進一步完善模型中的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),使模型模擬結(jié)果更加可信,更加符合實際。

    4 結(jié)論

    (1)本文基于烏梁素海現(xiàn)場水文水質(zhì)及藻類監(jiān)測數(shù)據(jù),利用 AQUATOX模型構(gòu)建了烏梁素海生態(tài)系統(tǒng)模型,模擬結(jié)果較好的吻合了烏梁素海實際水環(huán)境狀況,重現(xiàn)了水質(zhì)變化規(guī)律以及不同藻類(藍藻、綠藻、硅藻)的演替規(guī)律,客觀反映了烏梁素海富營養(yǎng)化狀態(tài)。

    (2)AQUATOX生態(tài)模型控制研究發(fā)現(xiàn)消減入湖氮磷負荷能有效降低烏梁素海湖區(qū)相應營養(yǎng)物濃度,且隨控制作用加大,其濃度也不斷降低;同時控制入湖氮磷負荷能有效降低綠藻和藍藻生物量,且單一控制磷的作用更加明顯,而單一控制氮反而會使藍藻的生物量增加。在烏梁素海湖泊及生態(tài)環(huán)境治理中,應高度重視水質(zhì)與藻類對入湖污染負荷的響應關(guān)系,采取積極措施,有效控制入湖氮磷濃度,降低入湖污染負荷,提升湖區(qū)生態(tài)環(huán)境承載力,降低水華暴發(fā)風險,從而為區(qū)域生態(tài)環(huán)境的改善和可持續(xù)發(fā)展奠定基礎(chǔ)。

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