烏梁素海冰封期溶解氧的平衡性分析*

張 帆，史小紅,2，趙勝男,2，郝若男，翟佳倫

(1：內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木建筑工程學(xué)院，呼和浩特 010018) (2：內(nèi)蒙古自治區(qū)水資源保護(hù)與利用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，呼和浩特 010018)

溶解氧作為淡水生態(tài)系統(tǒng)及水環(huán)境生物地球化學(xué)過程中的關(guān)鍵影響因子，是維持水體生態(tài)環(huán)境動態(tài)平衡的重要指標(biāo)[1]. 北半球湖泊中，有近半數(shù)的湖泊會受氣候的影響發(fā)生凍結(jié)現(xiàn)象[2]，冰封后冰蓋下的水體處于一個(gè)相對穩(wěn)定且封閉的環(huán)境中，冰下水體溶解氧的變化在很大程度上可以反映出湖泊生態(tài)系統(tǒng)的水質(zhì)水平[3]. 據(jù)調(diào)查顯示，水體中溶解氧濃度低于5 mg/L時(shí)，魚類等水生生物的生理活動就會受到抑制[4]；當(dāng)溶解氧濃度低于2 mg/L時(shí)，會加速水體營養(yǎng)物質(zhì)的厭氧分解，釋放過量的氮、磷元素，導(dǎo)致水體的富營養(yǎng)化[5]. 如果這種缺氧狀況發(fā)生在冰封期的水體中，那么次年當(dāng)湖冰融化后，湖泊便會處于一個(gè)水質(zhì)狀況相對較差的初始狀態(tài). 此外，水體溶解氧被消耗后的恢復(fù)速度可以用來判斷水體的自凈能力，如果恢復(fù)速度快，則說明水體的自凈能力強(qiáng)，反之說明自凈能力弱；如果水體被嚴(yán)重污染，甚至?xí)适ё詢裟芰6].

在天然水體中，溶解氧處在一個(gè)不斷消耗與補(bǔ)充的動態(tài)平衡過程. 由于冰層將水體與大氣隔離，切斷了空氣與水體之間的氣體交換，而且冰層對陽光的反射與吸收加上封凍季節(jié)太陽輻射的衰弱以及日照周期縮短等因素，都會對產(chǎn)氧的初級生產(chǎn)活動產(chǎn)生負(fù)面影響. 相反，浮游生物的呼吸與需氧微生物對水體及底泥中有機(jī)物的好氧分解不斷消耗氧氣，并且隨著水體深度的增加，這些反應(yīng)會更加劇烈[7]. 因此，產(chǎn)氧強(qiáng)度與耗氧強(qiáng)度的平衡關(guān)系決定著冰下溶解氧濃度的變化，進(jìn)一步影響著水生態(tài)環(huán)境的動態(tài)平衡和湖泊食物網(wǎng)結(jié)構(gòu)中各項(xiàng)生物活動能否正常進(jìn)行. 所以了解冰下水體溶解氧的動態(tài)變化過程是必要的，而且為了明確導(dǎo)致其缺氧的原因并及時(shí)判斷湖泊的健康狀況均需要進(jìn)一步分析溶解氧變化的驅(qū)動力.

目前國內(nèi)關(guān)于溶解氧動力學(xué)的研究為數(shù)甚少，而國外大部分研究也僅針對于非冰封期的水體. Xu等[8]開發(fā)過一種高頻率溶解氧的確定性模型，通過量化驅(qū)動溶解氧變化的作用力，對Baton Rouge的一個(gè)無冰封期淺水湖泊進(jìn)行了溶解氧的模擬預(yù)測. Long等[9]在Virginia及Bermuda兩處淺海通過測量水體的生產(chǎn)和消耗以及跨大氣-水和底棲水邊界的通量，模擬了水生態(tài)環(huán)境氧氣的質(zhì)量平衡. 對于冬季的冰下水體，驅(qū)動溶解氧變化的外在環(huán)境因素會相對更少[7]，因?yàn)闅夂虻亩嘧兗皣?yán)酷的環(huán)境等問題反而加大了冬季溶解氧研究的難度，但并不會對溶解氧的變化機(jī)理產(chǎn)生較大改變. 白乙拉等[10]對Valken-Kotinen湖冰蓋下的溶解氧實(shí)測數(shù)據(jù)采用數(shù)學(xué)方法優(yōu)化辨識和數(shù)據(jù)擬合，獲得了一套描述結(jié)冰湖冰下溶解氧時(shí)空分布規(guī)律的正態(tài)分布數(shù)值模型. Malve等[11]將Tuusulanj?rvi湖冬季的呼吸模擬為湖泊氧氣的總消耗，采用貝葉斯方法估計(jì)湖泊呼吸的長期演化并預(yù)測湖泊未來的氧氣狀況. 而更多的冰封期研究都集中于計(jì)算湖泊的初級生產(chǎn)力方面，極少數(shù)研究能夠整體上對驅(qū)動湖泊冰下水體溶解氧變化的產(chǎn)耗氧因素分別進(jìn)行量化分析，從機(jī)理上明確溶解氧虧耗或飽和的原因及程度. 因此研究團(tuán)隊(duì)于內(nèi)蒙古的烏梁素海，在冬季湖冰生長及穩(wěn)定期的一個(gè)多月時(shí)間里，高頻率地測量了包括溶解氧在內(nèi)的水質(zhì)指標(biāo). 通過對數(shù)據(jù)的預(yù)處理，在溶解氧曲線復(fù)雜的日變化模式下，利用曲線不同時(shí)間的變化特征結(jié)合實(shí)際的天文氣象資料，實(shí)現(xiàn)對溶解氧變化內(nèi)在機(jī)理的模擬分析，清晰地了解到冬季湖泊冰下水體動態(tài)變化趨勢，并從溶解氧驅(qū)動因素的角度分析其變化的原因.

本研究的目的并不是開發(fā)一種復(fù)雜的確定性模型，而是計(jì)劃通過對溶解氧來源及消耗的定量分析，摸清湖泊冰下溶解氧平衡的內(nèi)在機(jī)理，為更多會經(jīng)歷冰封期的可封凍湖提供一種冰下溶解氧模擬分析的方法，并能夠?qū)Χ竞慈芙庋醯膭討B(tài)變化及其驅(qū)動因素產(chǎn)生新的認(rèn)識.

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)整體位于內(nèi)蒙古巴彥淖爾市的烏梁素海(40°36′～41°03′N，108°43′～108°57′E)，地處河套平原的東側(cè)，南接黃河，北臨狼山，是全球荒漠半荒漠地區(qū)極為罕見的具有生物多樣性和環(huán)保功能的大型草原湖泊. 烏梁素海湖泊面積為293 km2，明水區(qū)面積僅占約1/3，湖岸線周長約130 km，平均水深為1.8 m，是河套灌區(qū)的重要組成部分，也是連通河套灌區(qū)和黃河的關(guān)鍵紐帶. 其補(bǔ)給水源主要是河套灌區(qū)的農(nóng)田退水，占總補(bǔ)水量的80%左右，其次為工業(yè)廢水、生活污水及周邊山區(qū)洪水[12]. 烏梁素海屬于溫帶大陸性季風(fēng)氣候，年日照時(shí)數(shù)2900～3200 h，年平均氣溫為5.6～7.4℃，極端高溫達(dá)37.7℃，極端低溫達(dá)-41℃，年平均降水量224.2 mm，積雪深度一般不超過10 cm，降雪天數(shù)不超過7天. 作為寒旱區(qū)湖泊的烏梁素海每年都會有為期3～4 個(gè)月的冰封期，由于整體水深較淺，所以湖泊冰厚普遍超過了水深的1/3.

研究從1月21日-2月26日共計(jì)37天，期間的最高氣溫為10.3℃，最低氣溫為-19.1℃，平均氣溫為-2.3℃. 在研究期實(shí)測烏梁素海明水區(qū)的冰層厚度在42～56 cm之間，實(shí)測水深在0.72～2.40 m之間，冰厚由北向南逐漸遞減，水深逐漸遞增. 在研究期內(nèi)基本無降雪發(fā)生，唯一一次降雪發(fā)生在1月24日，但積雪深度僅為0.37 mm.

1.2 數(shù)據(jù)的獲取

在2021年1月將一臺水質(zhì)在線監(jiān)測浮漂布設(shè)于烏梁素海的湖中心L15點(diǎn)(40°58′N，108°55′E)，監(jiān)測點(diǎn)位于遠(yuǎn)離入湖口及出湖口的一側(cè)，因而受水體橫向輸送的影響較小，如圖1所示. 通過浮漂上的Yosemite Y4000水質(zhì)多參數(shù)傳感器收集到包括水溫、溶解氧、濁度及葉綠素a(Chl.a)等在內(nèi)的水質(zhì)數(shù)據(jù)，然后利用YDOC GSM 數(shù)據(jù)采集器傳輸至EMMI系統(tǒng)中. 傳感器位于初始冰底以下0.7 m處(L15點(diǎn)實(shí)測冰厚0.48 m，水深1.49 m)，監(jiān)測頻率為每小時(shí)1次，收集到1月21日-2月26日共計(jì)865 h的水質(zhì)數(shù)據(jù). 傳感器在進(jìn)行監(jiān)測之前于實(shí)驗(yàn)室內(nèi)進(jìn)行了標(biāo)定校準(zhǔn)，并通過自清潔電刷進(jìn)行定時(shí)清理，保證數(shù)據(jù)的可靠性. 此外，研究采用的氣象數(shù)據(jù)(日照、日出和日落等)來源于國家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心及挪威Time and Date AS. 通過將不同方法收集到的氣象資料進(jìn)行相互驗(yàn)證，然后利用日出與日落時(shí)間校核光照周期時(shí)長，并率定光照期的計(jì)算結(jié)果，保證研究期內(nèi)的氣象數(shù)據(jù)質(zhì)量.

圖1 研究區(qū)烏梁素海及監(jiān)測點(diǎn)位置Fig.1 The location of Lake Wuliangsuhai and monitoring site

2 溶解氧的小波降噪及平衡模擬

2.1 溶解氧的小波變換

雖然通過水質(zhì)多參數(shù)高頻傳感器可以測量包括溶解氧在內(nèi)的連續(xù)水質(zhì)指標(biāo)，但是由于湖泊冰下水體的時(shí)空動態(tài)變化以及水生動植物、微生物的干擾，獲得的水質(zhì)數(shù)據(jù)難免包含隨機(jī)性與不確定性的噪聲，即使定期清洗與校準(zhǔn)傳感器也無法避免數(shù)據(jù)噪聲的產(chǎn)生[13]. 此外，一些偶然性的系統(tǒng)誤差及人為誤差等，也都會導(dǎo)致數(shù)據(jù)產(chǎn)生噪聲污染. 因此，需要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪處理.

本研究中采用小波變換(WAT)對溶解氧數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪處理. 對于長時(shí)間序列的數(shù)據(jù)，這種數(shù)學(xué)技術(shù)可以有效減少噪聲，并保持?jǐn)?shù)據(jù)的時(shí)序性、連續(xù)性及可靠性[14]. 小波變換是一種多分辨率信號的分析方法，其將多尺度分析信號經(jīng)過放大及平移后，可以更有效地提取信號的時(shí)頻特征[15]. 其變換原理如下：

(1)

在公式中的小波變換包含兩個(gè)變量：尺度a及平移量τ，其中尺度a控制小波函數(shù)的伸縮，平移量τ控制小波函數(shù)的平移. 進(jìn)行小波降噪處理時(shí)包括3個(gè)步驟：1)將原始信號進(jìn)行小波分解；2)設(shè)置相應(yīng)的去噪規(guī)則，實(shí)現(xiàn)小波域中噪聲與有用信號的分離；3)最后進(jìn)行小波重構(gòu)，以達(dá)到凈化信號的目的[16]. 其流程如圖2所示.

圖2 小波降噪流程Fig.2 Wavelet denoising process

2.1.1 溶解氧的小波降噪 在小波變換過程中需要根據(jù)變量特征選擇合適的小波函數(shù)對含噪數(shù)據(jù)進(jìn)行分解. 常用的小波函數(shù)包括：緊支集的正交小波Daubechies(dbN)小波與Symlet(symN)小波，對稱性更好的Coiflet(coifN)小波以及雙正交小波Biorthogonal(biorNr.Nd)小波. 在研究中，根據(jù)前人的探索[13, 17]并對數(shù)據(jù)的預(yù)處理后，確定了Daubechies小波、Symlet小波、Coiflet小波的消失矩階數(shù)(N)分別為db8、sym7、coif5，雙正交Biorthogonal小波的分解和重構(gòu)階數(shù)(Nr.Nd)為bior6.8. 將4種小波函數(shù)應(yīng)用于溶解氧數(shù)據(jù)的降噪處理中，采用4級分解，以第1層至第4層的高頻系數(shù)與第4層的低頻系數(shù)進(jìn)行小波重構(gòu). 此外，為了使小波系數(shù)在小波閾中光滑，利用軟閾值進(jìn)行處理，并通過啟發(fā)式閾值(Heuristic SURE)利用啟發(fā)函數(shù)在固定閾值(Sqtwolong)與Stein無偏風(fēng)險(xiǎn)閾值(Rigorous SURE)中選擇最優(yōu)預(yù)測變量閾值來作降噪處理[18].

2.1.2 溶解氧降噪效果評價(jià) 經(jīng)過降噪處理后可以通過比較降噪結(jié)果的信噪比(SNR)及含噪信號與降噪信號間的均方根誤差(RMSE)、平均絕對誤差(MAE)來確定最優(yōu)的降噪效果[13-14,18]. 一般降噪結(jié)果的SNR越大，RMSE與MAE越小代表的降噪效果越好. 其計(jì)算公式如下：

(2)

(3)

(4)

2.2 溶解氧平衡的構(gòu)建

冰封期，冰蓋阻隔了水體與大氣間的氧氣交換[19]，加之溶解氧的空間變化并不顯著，因此將O’Connor與Di Toro[20]提出的水體溶解氧質(zhì)量平衡方程改進(jìn)后用以下方程描述：

dCO2(t)/dt=P(t)-Rdoc

(5)

式中，dCO2(t)/dt為單位時(shí)間內(nèi)的溶解氧變化率，mg/(L·h)；P(t)為單位時(shí)間內(nèi)水體的光合作用產(chǎn)氧速率，mg/(L·h)；Rdoc為單位時(shí)間內(nèi)水體耗氧作用的速率，mg/(L·h). 冰封期湖泊中浮游植物的光合作用基本為冰下水體溶解氧的全部來源[21-22]，而冰下水體及底泥中微生物與有機(jī)物的耗氧分解作用及浮游生物的呼吸作用均難以測定，因此將水體的全部耗氧通過耗氧速率參數(shù)Rdoc(rate of dissolved oxygen consumption)來表示，并假定了日夜的耗氧速率相同.

此外，由于研究區(qū)湖泊冰下水體深度較淺，水體受到光驅(qū)動而發(fā)生對流混合，所以水體縱向濃度空間變異性較低[23]. 加之模擬方法僅存在時(shí)間維度上的變異性，因此研究中假定了水柱垂向混合均勻.

2.2.1 產(chǎn)氧模式的構(gòu)建 在湖泊的冰封期，冰下水體的光合作用與穿透冰層的輻射強(qiáng)度、水溫等環(huán)境因素有關(guān)[2]，目前的研究都很難通過這些因素確定光合作用的產(chǎn)氧速率. 因此，在研究中采用Delta方法，將光合速率視為以時(shí)間為自變量的函數(shù)，白天為半正弦函數(shù)、夜間為零，即[24]：

(6)

P(t)=0,f≤t≤τ

(7)

同樣可以利用Pmax計(jì)算出光合作用速率的平均值：

(8)

式中，Pmax為光合作用最大的產(chǎn)氧速率，mg/(L·d)；Pav為光合作用的日平均產(chǎn)氧速率，mg/(L·d)；f為光照期的時(shí)長，h；τ晝夜交替的周期時(shí)長(24 h)，這種時(shí)間關(guān)系假設(shè)了0時(shí)對應(yīng)著日出時(shí)間.

光合作用最大的產(chǎn)氧速率Pmax，可以利用極值法(EVM)計(jì)算得出. EVM適用于最大氧虧值發(fā)生時(shí)間在夜間時(shí)的水體，通過利用白天溶解氧在極值點(diǎn)的平衡性，有效地估算出光合作用的速率[25]. 所以在白天，f≤t≤τ，當(dāng)溶解氧濃度達(dá)到最大值時(shí)即氧虧值最小(Dmin)，不考慮大氣復(fù)氧作用并將耗氧作用定義為Rdoc時(shí)，溶解氧平衡方程可描述為：

P(tmin D)=Rdocav

(9)

光合作用速率最大值Pmax通過式(6)計(jì)算：

(10)

式中，P(tmin D)為溶解氧最小氧虧發(fā)生時(shí)(tmin D)的光合作用產(chǎn)氧速率，mg/(L·d)；Rdocav為水體耗氧作用的日平均耗氧速率，mg/(L·d)；tmin D為溶解氧最小氧虧發(fā)生的時(shí)間，計(jì)算為：

tmin D=Δt+0.5f

(11)

式中，t為溶解氧的氧虧最小值發(fā)生時(shí)間與太陽正午時(shí)間的差值，h；0.5f即為太陽自日出到達(dá)正午的時(shí)長，h.

產(chǎn)氧計(jì)算中的溶解氧動力學(xué)常用參數(shù)如圖3所示，在一個(gè)晝夜循環(huán)中，溶解氧的濃度在白天因光合作用增加，在夜晚又因有機(jī)物耗氧作用及呼吸作用等下降. 在最小氧虧點(diǎn)Dmin之后，溶解氧濃度由盈轉(zhuǎn)虧；在最大氧虧點(diǎn)Dmax之后，溶解氧濃度由虧轉(zhuǎn)盈，而且在這兩個(gè)極值點(diǎn)時(shí)，溶解氧濃度的變化率為0 mg/(L·h)，且產(chǎn)氧速率等于耗氧速率[26].

2.2.2 耗氧模式的構(gòu)建 研究者們進(jìn)行一般的初級生產(chǎn)力分析中對夜間的呼吸作用耗氧速率計(jì)算時(shí)，會將溶解氧的衰減速率認(rèn)為是湖泊呼吸作用的耗氧速率[27-28]，并通過夜間的呼吸測量值來估計(jì)白天的呼吸量[29-31]. 在冰封期湖泊的夜間，當(dāng)光合產(chǎn)氧作用在無光照下停止時(shí)，本研究同樣采用這種方法計(jì)算冰下水體的整體耗氧速率，可以描述為：

(12)

(13)

式中，△tnight為夜間的時(shí)長，h，一般通過黃昏時(shí)間(tdusk)與黎明時(shí)間(tdawn)來確定夜間時(shí)長，即ts,night=tdusk+△tnight和te,night=tdawn-△tnight；CO2(t)為t時(shí)刻的溶解氧濃度，mg/(L·h)；Rdocnight為夜間呼吸作用的平均耗氧速率，mg/(L·h). 在計(jì)算過程中，將黃昏時(shí)間確定為日落后的第一個(gè)整點(diǎn)，將黎明時(shí)間確定為日出前的第一個(gè)整點(diǎn)，以確保湖泊完全處于夜晚黑暗的條件下且不受光合作用對溶解氧變化的影響.

通過日平均耗氧速率與光合作用速率間建立的聯(lián)系可以使實(shí)測溶解氧數(shù)據(jù)參與模擬分析中，并利用式(5)的溶解氧質(zhì)量平衡方程計(jì)算任意時(shí)刻i的呼吸作用耗氧速率為：

白天：Rdoci,daytime=CO2(i-1)-CO2(i)+P(i)

(14)

夜間：Rdoci,night=CO2(i-1)-CO2(i)

(15)

式中，CO2(i)為第i時(shí)的溶解氧濃度，mg/(L·h)；CO2(i-1)為第i-1時(shí)的溶解氧濃度，mg/(L·h).

本研究考慮以曙暮光(twilight)的開始與結(jié)束來定義晝夜間的黎明(tdawn)與黃昏(tdusk)，如圖3所示，進(jìn)而確定了光照周期這一關(guān)鍵變量. 通常天文曙暮光即太陽中心高度維持在地平線下12°～18°之間時(shí)，在曙光之前及暮光之后均代表著天空已經(jīng)達(dá)到充分的黑暗[32]. 張自國等[33]認(rèn)為這種通過“光照時(shí)間”代替“日照時(shí)間”劃分光周期的“光期”與“暗期”來進(jìn)行光合作用的計(jì)算相較來說更為確切. 另外，在近地層氣溶膠光學(xué)厚度的變化，會對散射光的顏色指數(shù)產(chǎn)生明顯改變[34]，尤其當(dāng)光線變得微弱時(shí)，這種作用越加明顯，因此曙暮光對喜好不同顏色光強(qiáng)的初級生產(chǎn)者的作用至關(guān)重要.

圖3 晝夜間的溶解氧動力學(xué)及氣象學(xué)基本參數(shù)Fig.3 Basic parameters of dissolved oxygen kinetics and meteorology in day and night

3 結(jié)果及分析

3.1 小波降噪結(jié)果

通過應(yīng)用4種小波變換函數(shù)(db8、sym7、coif5和bior6.8)對溶解氧數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪處理，計(jì)算對比各個(gè)方法降噪結(jié)果的SNR、RSME與MAE，確定最佳降噪效果的小波函數(shù)(表1). sym7小波函數(shù)的SNR最大且RMSE及MAE最小，因此可以確定對溶解氧降噪最優(yōu)的小波函數(shù)為sym7，其小波分解及降噪結(jié)果如圖4所示. 并將其應(yīng)用于溶解氧的平衡模擬分析中.

表1 不同小波函數(shù)降噪效果對比

3.2 溶解氧平衡模擬結(jié)果

通過模擬計(jì)算驅(qū)動溶解氧變化的產(chǎn)氧速率與耗氧速率，如圖5所示. 在研究期間浮游植物光合產(chǎn)氧速率基本低于水體耗氧速率，只有在1月26日、28日、30日及2月12日出現(xiàn)了相反的情況. 光合作用速率的日均最大值與最小值分別為7.19和2.01 mg/(L·d)，分別出現(xiàn)于1月30日及2月14日；水體耗氧作用速率的日均最大值與最小值分別為7.13和2.37 mg/(L·d)，分別出現(xiàn)于2月14日及2月25日. 整體上，溶解氧的變化率并未出現(xiàn)規(guī)律性的變化，但進(jìn)一步觀察發(fā)現(xiàn)浮游植物光合作用與水體耗氧作用速率的變化普遍具有相關(guān)性. 因此可以猜測，湖泊的冰生長及穩(wěn)定期內(nèi)冰下水體的光合作用與耗氧作用可能受部分相同的環(huán)境因素影響. 此外，研究期間出現(xiàn)了四日的日產(chǎn)氧速率高于耗氧速率的情況，而與整體上溶解氧負(fù)增長的變化趨勢相悖，可以猜測在冰下水體中有可能出現(xiàn)了外源性的氧氣輸入，而冰面破裂后大氣與水界面的氣體交換很容易使水體溶解氧在短時(shí)間內(nèi)上升. 導(dǎo)致冰面破裂的原因一方面是人為活動的因素，另外就是冰面上形成的活動冰脊(或冰裂縫)同樣會使冰蓋破裂，水面與空氣接觸，冰下高氧飽和值而低溶氧濃度的水體通過強(qiáng)烈的氣體交換作用使溶解氧濃度迅速上升.

圖4 原始信號與降噪信號的對比Fig.4 Contrast of original signal with denoising signal

圖5 產(chǎn)氧作用與耗氧作用的日平均變化速率Fig.5 Daily mean rate of change of oxygen production and oxygen consumption

為了深入探討單日內(nèi)溶解氧驅(qū)動因素的變化率，對浮游植物光合作用速率及水體耗氧作用速率的24 h變化率進(jìn)行箱形圖分析，如圖6、7所示. 浮游植物的光合作用整體上呈現(xiàn)出“日出而作，日落而息”的變化趨勢. 從每日的6：00開始，光合作用速率產(chǎn)生明顯地上升趨勢，并隨著時(shí)間的推移，在12：00達(dá)到光合作用速率的峰值點(diǎn)，光合作用速率的均值由0.08 mg/(L·h)增長至0.55 mg/(L·h). 隨后，產(chǎn)氧速率開始下降，基本于19：00左右停止進(jìn)行光合作用，光合作用速率的均值也下降至2.40×10-3mg/(L·h)，之后基本維持在0 mg/(L·h)的變化速率直至次日的黎明. 單位時(shí)間產(chǎn)氧速率的分布普遍呈現(xiàn)出近似標(biāo)準(zhǔn)的正態(tài)分布，只在黎明及黃昏時(shí)段前后表現(xiàn)出了部分偏態(tài)性，并且僅包含了少量的異常值，整體的變化規(guī)律基本一致. 此外，隨著單位時(shí)間的產(chǎn)氧速率越大，其分布的離散程度也變得越高.

圖6 產(chǎn)氧速率的24 h變化箱型圖Fig.6 Twenty-four-hour box diagram of oxygen production rate

圖7 耗氧速率的24 h變化箱型圖Fig.7 Twenty-four-hour box diagram of oxygen consumption rate

與光合作用規(guī)律性的變化趨勢不同，水體耗氧作用的變化趨勢則顯得“雜亂無章”. 具體分析，耗氧作用速率的最大均值為0.36 mg/(L·h)，出現(xiàn)在22：00；最小均值為0.08 mg/(L·h)，出現(xiàn)在5：00. 除此之外，研究期內(nèi)還分別出現(xiàn)了兩個(gè)極大值與極小值. 與浮游植物光合作用的單位時(shí)間速率相比，水體耗氧作用的分布偏態(tài)性則更強(qiáng)，因此也出現(xiàn)了較多的異常值. 在白天9:00-12：00，于較大值一側(cè)出現(xiàn)較多的異常值，分布呈右偏態(tài)，在夜間19：00-23：00，于較小值一側(cè)出現(xiàn)較多的異常值，分布呈左偏態(tài)，但整體上異常值數(shù)量的占比均未超過12%，可以認(rèn)為模擬結(jié)果的整體變化規(guī)律比較一致. 此外，水體耗氧作用的速率在白天的離散程度普遍較夜間的高，但夜間箱形圖的異常值更多則表明其尾部更重且自由度更小.

通過浮游植物光合作用與水體耗氧作用的產(chǎn)耗氧量累積變化曲線可以更清晰地反映出二者的變化過程(圖8). 將累積曲線按觀測期的時(shí)長分為3個(gè)階段，累積曲線的斜率即溶解氧單位時(shí)間的變化，由此可知二者的變化率在前中期基本保持一致. 但是在后期(約576 h后即2月13日后)，浮游植物的產(chǎn)氧率明顯開始低于水體的耗氧率，可以認(rèn)為湖泊的溶解氧補(bǔ)給量逐漸無法滿足其消耗量，溶解氧呈現(xiàn)出負(fù)增長的變化趨勢. 進(jìn)一步對溶解氧濃度的變化趨勢采用二元多項(xiàng)式擬合，多項(xiàng)式中自變量恒為正數(shù)的x1與恒為負(fù)數(shù)的x2分別視為驅(qū)動溶解氧變化的產(chǎn)氧項(xiàng)與耗氧項(xiàng)，擬合結(jié)果反映了溶解氧的整體變化(圖9). 根據(jù)擬合曲線的變化趨勢，前期溶解氧濃度變化平穩(wěn)并有小幅度上升，中期開始回落并有所下降，而后期的持續(xù)性降低導(dǎo)致湖泊的部分湖區(qū)也隨之進(jìn)入了缺氧期. 但據(jù)調(diào)查研究顯示，這種逐漸氧虧狀態(tài)的形成在烏梁素海并非偶然現(xiàn)象. 在2016-2017年的湖泊冰封期，研究者就已經(jīng)發(fā)現(xiàn)在無積雪覆蓋期，烏梁素海冰下水體的上、中、下3層溶解氧濃度在逐漸降低，中、下層水體甚至一度處于厭氧狀態(tài)[2]. 同樣在2018-2019年的湖泊冰封期，研究者發(fā)現(xiàn)水體的溶解氧濃度在無積雪覆蓋的情況下也會明顯下降[35]. 這種溶解氧的補(bǔ)給量無法滿足其消耗量而產(chǎn)生的虧耗現(xiàn)象無疑會對冰下水生生物的生存及活性產(chǎn)生重大的影響，甚至?xí)淖冋麄€(gè)冰下的水生態(tài)平衡.

圖8 產(chǎn)氧量與耗氧量的累積變化曲線Fig.8 Oxygen production and oxygen consumption cumulative change curves

圖9 溶解氧濃度變化的擬合曲線Fig.9 Fitting curve of dissolved oxygen concentration change

3.3 溶解氧驅(qū)動因素與水環(huán)境因子間的響應(yīng)關(guān)系

現(xiàn)場監(jiān)測收集到的數(shù)據(jù)還包括與溶解氧數(shù)據(jù)同期的濁度、水溫以及Chl.a濃度3類理化指標(biāo)(圖10). 濁度與Chl.a濃度在研究期變化基本平穩(wěn)，但Chl.a濃度在末期出現(xiàn)明顯增幅，水溫則一直持續(xù)上升. 將3種溶解氧的限制性環(huán)境因子與溶解氧變化的驅(qū)動力間建立相關(guān)性分析并檢驗(yàn)顯著性，分析結(jié)果如圖11、12所示. 隨著光合作用速率的增加，濁度、水溫均產(chǎn)生了顯著的負(fù)相關(guān)性，Pearson相關(guān)系數(shù)r分別為-0.56(P<0.01)與-0.57(P<0.01). 二者與水體的耗氧作用速率同樣表現(xiàn)出負(fù)相關(guān)關(guān)系，但是相關(guān)性較差且無顯著性差異，相關(guān)系數(shù)分別為-0.29(P=0.09)、-0.28(P=0.09).

圖10 冰下水環(huán)境因子隨時(shí)間的變化過程Fig.10 The process of water environmental factors changing with time under ice

圖11 濁度、水溫及Chl.a濃度與產(chǎn)氧速率之間的線性關(guān)系Fig.11 The linear relationships between turbidity, water temperature, Chl.a and oxygen production rate

圖12 濁度、水溫及Chl.a濃度與耗氧速率之間的線性關(guān)系Fig.12 The linear relationships between turbidity, water temperature, Chl.a and oxygen consumption rate

濁度能夠表示水體對光的吸收和散射能力，其數(shù)值越大，表明水層對光的吸收和散射能力越強(qiáng)[36]，浮游植物能夠吸收到的光輻射就越小. 濁度主要受水體沉積物再懸浮的影響[37]，即使冰封期冰蓋下的水體并不受風(fēng)浪擾動的影響，但在濁度輕微的變化下，對光合作用依舊會產(chǎn)生顯著的逆向作用.

在非冰封期，淡水湖泊的溶解氧濃度主要取決于水體溫度[38]，水溫控制著大氣與水界面的氧氣交換，水溫的升高不利于氧氣的轉(zhuǎn)移并會降低溶解氧的飽和度[39]，抑制作用明顯. 在冰封期，冰蓋阻絕了大氣復(fù)氧的進(jìn)行，但水溫與溶解氧的負(fù)相關(guān)性一部分體現(xiàn)在與光合作用的響應(yīng)關(guān)系上. 一種可能的解釋為：在營養(yǎng)虧缺的條件下，光合作用和呼吸作用并不會隨著溫度的上升而增強(qiáng)[40]，而且溫度雖然對光合作用的初光反應(yīng)過程影響不大，但對暗反應(yīng)的酶促反應(yīng)過程卻有很大影響[41]. 暗反應(yīng)又稱二氧化碳固定反應(yīng)，隨著溫度上升，代謝速率加快[42]，通過消耗光合作用的原料二氧化碳在一定程度上抑制了光合作用的進(jìn)行. 此外，光合作用的“副作用”光呼吸反應(yīng)[8]在一定程度上同樣是導(dǎo)致這種負(fù)相關(guān)性產(chǎn)生的因素. 另一方面，大環(huán)境下湖泊溶解氧下降，需氧生物受其代謝補(bǔ)償影響會減少對氧氣的需求，進(jìn)而溫度的持續(xù)上升也無法對耗氧速率產(chǎn)生顯著性影響. Padfield等[43]研究發(fā)現(xiàn)初級生產(chǎn)者的代謝補(bǔ)償會限制水溫對初級生產(chǎn)總量的影響.

Chl.a作為一種表征浮游植物生物量的環(huán)境因子[44]，無論是在浮游植物光合作用速率還是水體耗氧作用速率的增長過程中，均呈現(xiàn)出顯著性的正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)分別為0.56(P<0.01)與0.62(P<0.01). Chl.a作為光合反應(yīng)產(chǎn)氧的必要條件，與光合作用的正相關(guān)性不難理解，但與水體耗氧作用的正相關(guān)可能在很大程度上依賴于浮游生物呼吸作用. 寧修仁等[45]曾經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，在長江的沖淡水區(qū)呼吸作用與Chl.a之間存在明顯的正相關(guān)性，Iriarte等發(fā)現(xiàn)[46]，當(dāng)Chl.a濃度超過5 μg/L后，呼吸作用與Chl.a濃度密切相關(guān). 在烏梁素海冰生長及穩(wěn)定期水體中的Chl.a濃度與呼吸作用強(qiáng)度同樣會遵循這種規(guī)律，因此與水體整體耗氧速率之間表現(xiàn)出了正相關(guān)性.

4 討論

在驅(qū)動溶解氧變化的因素中，日照通過直接影響光合作用的速率而改變?nèi)芙庋醯臐舛?，只有?dāng)光合細(xì)胞無法再受到光照的作用時(shí)，產(chǎn)氧才會停止. 在冬季，冰雪阻隔了大氣與水體之間直接的物質(zhì)交換，還影響著入射光線強(qiáng)度及透光深度. 但研究期間并未出現(xiàn)足以覆蓋冰層的降雪，因此浮游植物的產(chǎn)氧周期依舊會隨著太陽輻射周期的變化而變化. 本研究并未直接觀測冰下水體接受到的太陽光強(qiáng)，而且利用光照強(qiáng)度計(jì)算水體的初級生產(chǎn)力是比較困難的，因此Delta法與EVM法被用來構(gòu)建了冰下水體的產(chǎn)氧模式. 參考往年研究者對冬季烏梁素海的研究，Song等[2]的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，在無雪期即使輻射值低至0～5 W/m2的水平時(shí)，初級生產(chǎn)者們也足以進(jìn)行光合生產(chǎn)活動. 而Huang等[19]的觀測結(jié)果表明，烏梁素海冬季的透光深度幾乎可以覆蓋整個(gè)湖泊. 這些環(huán)境因素為研究中產(chǎn)氧模式的構(gòu)建提供了可行條件，而在Delta法與EVM法中太陽的光照周期成為研究中需要明確的關(guān)鍵變量. 大部分研究者通常采用日出至日落間的時(shí)長定義光合反應(yīng)的時(shí)長，但這顯然并不能精確地計(jì)算出產(chǎn)氧速率的變化. 因?yàn)榧幢闾栁礀|升至地平線以上或西沉至以下，當(dāng)光線在通過高空大氣時(shí)，空氣分子對光的散射也足夠維持地表微亮[47]，進(jìn)而為冰下浮游植物的光合作用提供“動力”. 此外，在耗氧模式中利用夜間溶解氧濃度變化計(jì)算耗氧作用速率時(shí)，同樣需要保證水體未受到光照的干擾，所以在研究過程中需要充分考慮太陽光線能夠在地表維持光合作用進(jìn)行的時(shí)長. 因此本研究采用了天文曙暮光定義黎明與黃昏的時(shí)間并以此確定光照周期這一關(guān)鍵變量.

Delta法因其對光敏感性的缺陷[24]，如陰天等，所以本研究在產(chǎn)氧模式建立過程中通過EVM法利用實(shí)測溶解氧對這種影響量化. 類似的有，Yean等[48]在一個(gè)Chl.a濃度高達(dá)300 μg/L的富營養(yǎng)化淺水湖泊——Harapan湖，利用光照瓶模擬分析湖泊中的溶解氧水平. 這種室內(nèi)模擬方法通過實(shí)測溶解氧濃度將產(chǎn)氧速率與耗氧速率關(guān)聯(lián)計(jì)算，彌補(bǔ)了Delta法及EVM法的缺陷. 結(jié)果顯示，光合速率為37.70～51.60 mg/(L·d)，呼吸速率為3.40～5.60 mg/(L·d)，這其中高濃度的Chl.a成為產(chǎn)氧速率高居不下的主要原因. Xu和Mesmer[31]確定了城市區(qū)的淺水湖研究期平均初級生產(chǎn)力速率為1.96～7.68 g O2/(m2·d)，平均呼吸速率為2.38～11.77 g O2/(m2·d). 在整個(gè)年度內(nèi)，該湖泊的產(chǎn)氧量明顯低于耗氧量，表明了大部分時(shí)間內(nèi)湖泊均處于凈異養(yǎng)環(huán)境中，這與本研究的計(jì)算值范圍大體相當(dāng). 此外，Hall等[49]計(jì)算了Colorado河初級生產(chǎn)力的年平均值為3 g O2/(m2·d)，并發(fā)現(xiàn)短時(shí)間尺度上，云層覆蓋及濁度對水體初級生產(chǎn)力的影響較大，而長時(shí)間尺度上，氣候與季節(jié)更替的作用則更加顯著，這增加了對湖泊溶解氧環(huán)境因子限制性作用的思考.

烏梁素海冰下水體的溶解氧監(jiān)測結(jié)果顯示冬季湖冰生長及穩(wěn)定期內(nèi)溶解氧濃度整體上是趨于降低的，主要原因在于初級生產(chǎn)者的光合產(chǎn)氧活動在凍結(jié)期的后期并不能與水體及底泥(沉積物)等耗氧活動維持平衡. 逐日的產(chǎn)耗氧量變化證明了在研究期間的大部分時(shí)間內(nèi)，單日的產(chǎn)氧量已經(jīng)無法與耗氧量達(dá)到平衡，導(dǎo)致了整體上的溶解氧負(fù)增長趨勢，不斷衰減的溶解氧濃度將最終導(dǎo)致水體處于一種缺氧的狀態(tài). 由于烏梁素海是一個(gè)以河套灌區(qū)生態(tài)補(bǔ)水為主要補(bǔ)給源的湖泊[12]，據(jù)實(shí)地調(diào)查，在湖泊冰封期的補(bǔ)給水量仍依靠人為控制，一般通過水源的補(bǔ)給便可以有效緩解湖泊的缺氧現(xiàn)象[50]. 逐日的溶解氧動態(tài)平衡分析可以為生態(tài)補(bǔ)水措施提供部分理論上的參考依據(jù)，然后通過有目的的定量補(bǔ)水既可以彌補(bǔ)湖泊溶解氧的虧耗，也可以防止溶解氧發(fā)生過飽和現(xiàn)象. 本研究還利用逐時(shí)的產(chǎn)氧速率變化趨勢發(fā)現(xiàn)在冬季湖冰的生長及穩(wěn)定期無降雪覆蓋的情況下，光合作用的產(chǎn)氧量同樣隨著光照周期的變化而變化. 近似于正態(tài)分布的變化趨勢可能與日間太陽輻射強(qiáng)度變化趨勢相一致. 經(jīng)調(diào)查論證，Xu等[8]通過模擬太陽輻射強(qiáng)度與光合作用強(qiáng)度的相互作用得到了二者之間相似的動態(tài)變化分析結(jié)果. 此外，盡管冬季湖面被冰蓋覆蓋，但冰封期的光合作用變化規(guī)律受輻射的影響程度依然大于受結(jié)冰的影響[19]. 與此不同的是，逐時(shí)的耗氧速率明顯沒有產(chǎn)生與光照周期及輻射強(qiáng)度相對應(yīng)的變化，因?yàn)楸滤疁氐淖兓瘉碓从谔栞椛涞哪芰總鬟f，而水溫與耗氧速率的線性關(guān)系(r=-0.28，P=0.09)并無明顯相關(guān). Malve等[11]將冬季冰下的呼吸耗氧模擬為湖泊氧氣的總消耗，并通過模擬后同樣認(rèn)為呼吸耗氧速率的變化與水溫并無關(guān)系.

在研究過程中依然存在著不足. 水質(zhì)在線監(jiān)測設(shè)備收集數(shù)據(jù)的頻率被設(shè)置為1 h，雖然這個(gè)監(jiān)測頻率足以清晰地掌握溶解氧的動態(tài)變化過程，但是在結(jié)合天文氣象數(shù)據(jù)的過程中，當(dāng)黎明與黃昏太陽光線的出現(xiàn)與消失這種短時(shí)間內(nèi)光因素變化，顯然更高頻率(<1 h)的溶解氧動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)可以獲得更為詳細(xì)和出色的模擬結(jié)果. 但并非收集的頻率越高模擬的效果越顯著，對比在其他湖泊中收集到<10 min的溶解氧數(shù)據(jù)在預(yù)處理后發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)中包含著大量的噪聲，很大程度上會影響數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性. 因此，可以認(rèn)為頻率在10 min～1 h的溶解氧數(shù)據(jù)在溶解氧的動態(tài)分析過程中更為適用. 此外，研究開展于湖泊冰的生長及穩(wěn)定期，未對冰封期湖泊的凍融過程進(jìn)行觀測，而且缺少對于冰下光場輻射強(qiáng)度的測定，這些觀測因素的缺失共同限制了研究的深度與廣度.

5 結(jié)論

通過原位在線監(jiān)測的方式收集到烏梁素海冰下水體的溶解氧、溫度等水環(huán)境指標(biāo)，利用最優(yōu)的小波函數(shù)變換降噪后，計(jì)算分析溶解氧的平衡性及驅(qū)動因素，得到了如下結(jié)論：

1) 烏梁素海冰下水體溶解氧的最優(yōu)去噪函數(shù)為sym7小波，數(shù)據(jù)噪聲去除后的SNR達(dá)到25.2979.

2) 單位日尺度下，湖泊的日平均產(chǎn)氧速率為2.01～7.19 mg/(L·d)，日平均耗氧速率為2.37～7.13 mg/(L·d). 說明湖泊日間溶解氧的補(bǔ)給及消耗不均衡導(dǎo)致了研究后期溶解氧整體上的不平衡現(xiàn)象. 單位小時(shí)尺度下，湖泊的小時(shí)平均產(chǎn)氧速率為0～0.55 mg/(L·h)，小時(shí)平均耗氧速率為0.08～0.36 mg/(L·h). 證明了產(chǎn)氧速率單日內(nèi)的晝夜交替現(xiàn)象，并推測日間近似于正態(tài)分布的變化與太陽輻射強(qiáng)度直接相關(guān).

3) 冰下水體的濁度與水溫對湖泊產(chǎn)氧呈現(xiàn)出顯著的逆向作用，而Chl.a濃度對湖泊的產(chǎn)氧與耗氧均呈現(xiàn)出顯著的正向作用. 這說明冰下溶解氧濃度受其限制性水環(huán)境因子多因素的共同作用.

致謝：感謝內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)水環(huán)境研究團(tuán)隊(duì)與芬蘭赫爾辛基大學(xué)Lammi生物實(shí)驗(yàn)站師生的指導(dǎo)和幫助.