平原水庫藻類生長特征及影響因素分析

劉大偉 劉加召 房亞南 郭亞峰 劉素 徐征和 趙艷俠 許偉穎

文章編號：1671-3559（2024）03-0300-06DOI：10.13349/j.cnki.jdxbn.20240401.001

摘要： 為了研究平原水庫的水質(zhì)變化及其對藻類生長繁殖、 種群結(jié)構(gòu)變化的影響，以山東某平原水庫為例，通過對水庫不同采樣點的水質(zhì)指標(biāo)、 葉綠素a含量、 藻類種群變化及水庫營養(yǎng)狀態(tài)的分析，綜合評價水庫水質(zhì)狀況，總結(jié)影響水庫藻類生長的關(guān)鍵因素。結(jié)果表明，水庫河流匯入?yún)^(qū)域及水流緩慢區(qū)易出現(xiàn)營養(yǎng)鹽等污染物滯留、 沉降和富集現(xiàn)象，存在總氮超標(biāo)風(fēng)險；各采樣點均呈現(xiàn)富營養(yǎng)甚至重度富營養(yǎng)狀態(tài)；河流入口及部分狹小庫區(qū)水體的綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)較大，葉綠素a含量也較高；水體中的浮游藻類主要為綠藻和硅藻，其生長繁殖受總磷影響顯著，總磷是防止藻華發(fā)生的關(guān)鍵控制因素。

關(guān)鍵詞： 水庫； 藻類生長； 葉綠素a； 總氮； 總磷

中圖分類號： X524

文獻標(biāo)志碼： A

開放科學(xué)識別碼（OSID碼）：

Analysis on Characteristics and Key Factors of

Algae Growth in Plain Reservoir

LIU Dawei1， LIU Jiazhao1， FANG Yanan2， GUO Yafeng3， LIU Su2，

XU Zhenghe2， ZHAO Yanxia2， XU Weiying2

（1. Shandong Eighth Institute of Geology and Mineral Resources Exploration ，Shandong Provincial Bureau of Geology and Mineral

Resources， Rizhao 276826， Shandong， China; 2. School of Water Conservancy and Environment， University of Jinan， Jinan 250022，

Shandong， China; 3. State Grid Liaocheng Power Supply Company， Liaocheng 252000， Shandong， China）

Abstract： To study the water quality change and its impact on algae growth， reproduction and population structure in a plain reservoir， a plain reservoir in Shandong Province was taken as an example to comprehensively evaluate the water quality of the reservoir and summarize the key factors affecting algae growth in the reservoir through the analysis of water quality indexes， chlorophyll a content， algal population changes and nutrient status of the reservoir at different sampling points. The results show that the retention， sedimentation and enrichment of nutrients and other pollutants are easy to occur in the area where the river flows into the reservoir and the area where the water flow is slow， and there is a risk of exceeding the total nitrogen. All sampling sites show eutrophication or even severe eutrophication. The comprehensive nutrient state index and chlorophyll a content of water in river inlet and some narrow reservoir areas are higher. Algae in the water are mainly green algae and diatoms， and their growth and reproduction are significantly affected by total phosphorus， which is a key control factor to prevent algal blooms.

Keywords： reservoir; algae growth; chlorophyll a; total nitrogen; total phosphorus

收稿日期： 2023-02-08????????? 網(wǎng)絡(luò)首發(fā)時間：2024-04-01T12：13：42

基金項目： 國家自然科學(xué)基金項目（52270005）；日照市重點研發(fā)計劃項目（2021ZDYF010234）；濟南大學(xué)科技計劃項目（XKY2205）

第一作者簡介： 劉大偉（1989—），男，山東青島人。工程師，碩士，研究方向為水文地質(zhì)與地質(zhì)實驗測試。E-mail： liudawei4161@126.com。

通信作者簡介： 許偉穎（1984—），女，山東濰坊人。副教授，博士，碩士生導(dǎo)師，研究方向為水處理技術(shù)。E-mail： stu_xuwy@ujn.edu.cn。

網(wǎng)絡(luò)首發(fā)地址： https：//link.cnki.net/urlid/37.1378.N.20240401.0952.002

現(xiàn)代工農(nóng)業(yè)的迅猛發(fā)展，導(dǎo)致大量氮、 磷等無機、 有機營養(yǎng)物質(zhì)排入河流、 湖泊甚至水庫等地表水源水體，造成藻類大量生長繁殖，藻華現(xiàn)象頻發(fā)，已成為淡水生態(tài)系統(tǒng)最具有挑戰(zhàn)性的水環(huán)境污染問題［1］。水庫作為重要的飲用水源，涉及到供水安全問題，其水質(zhì)污染問題受到社會廣泛關(guān)注；然而，由于人為活動的不斷增加，部分深水型水庫具有流域面積廣、 水深大、 水力停留時間長、 水流速度緩慢、 更新周期長等特點，因此水污染問題日趨嚴(yán)峻［2-3］。各種污染物隨水源水匯入水庫后，可能在庫區(qū)內(nèi)較長時間地滯留、 反應(yīng)、 沉降、 累積，引起水庫水體富營養(yǎng)化進程加快，增大水庫藻類爆發(fā)風(fēng)險［4-6］。同時，過量繁殖的藻類會降低水體中的光照強度，藻類細胞衰亡后被微生物降解的過程會大量消耗水庫水體的溶解氧，影響水生生物的生長、繁殖等生命活動，最終導(dǎo)致水體水質(zhì)惡化［7-10］。

水庫中藻類的生長繁殖主要受兩方面因素的影響：一方面是生物因素，包括生物捕食、 微生物寄生、 生態(tài)資源競爭等；另一方面是環(huán)境因子，包括水溫、 pH、 光照、 營養(yǎng)鹽以及溶解氧濃度等。不同因素的改變或聯(lián)合作用均可能對藻類的細胞形態(tài)和組成群落產(chǎn)生不同程度的影響。例如，水體中氮、 磷元素的含量對藻類生長繁殖具有顯著影響。已有研究［11］表明，限制浮游植物生長的營養(yǎng)物質(zhì)會隨著季節(jié)變化，綜合考慮溫度和氣象條件的影響，磷限制通常發(fā)生在春季和冬季，氮限制通常出現(xiàn)在夏季和秋季。根據(jù)Xu等［12］的營養(yǎng)富集生物研究結(jié)果，生物有效氮更有可能是控制藍藻水華增殖的主要控制因素，特別對有毒微囊藻的影響更明顯。而關(guān)于藻類對營養(yǎng)物質(zhì)反應(yīng)的研究證明，浮游藻類生長受磷元素限制，底棲藻類同時受氮、 磷元素的影響。由此可見，氮、 磷限制主要取決于底棲生物與浮游生物、 周圍環(huán)境條件（營養(yǎng)物質(zhì)濃度、 光照條件）及藻類的種類、 群落組成（固氮、 非固氮藍藻）等。

綜上所述， 深入探明平原水庫的水質(zhì)變化情況及其與藻類生長繁殖及種群變化的關(guān)系， 可為平原水庫藻華爆發(fā)的預(yù)防和治理奠定理論和技術(shù)基礎(chǔ)。 本文中以山東省典型的平原水庫為研究對象， 對水庫的水質(zhì)進行布點檢測， 通過光學(xué)顯微鏡觀察和18S核糖體核糖核酸（rRNA）基因高通量測序技術(shù)對藻類種群結(jié)構(gòu)進行分析， 明確水庫藻類生長繁殖的主要影響因素， 進而為平原水庫的藻華預(yù)防、 控制及水體水質(zhì)、 水生態(tài)優(yōu)化改善提供參考。

1? 材料與方法

1.1? 采樣布點方案

所選山東某平原水庫的總庫容為1.115×107 m3，庫區(qū)集雨面積約為30 km2，水面面積約為42 km2。采樣時間為8月份，汛期，雨水沖刷易帶入營養(yǎng)鹽，水流入庫后流速變緩，引起藻華風(fēng)險增加。為了全面反映水庫水質(zhì)情況，本文中在庫心區(qū)、 主要進水口、 出水口附近及主要排污口、 入庫河流匯合處等布點采樣。

1.2? 水質(zhì)檢測

根據(jù)《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》（GB 3838—2002）中對于集中式生活飲用水水源地的水質(zhì)要求及本文中的研究目標(biāo)，對水庫水質(zhì)的部分指標(biāo)，包括色度、 嗅和味、 酸堿度、 揮發(fā)酚、 石油類、 硫化物、 總氮（TN）、 總磷（TP）等進行檢測，具體檢測項目及其對應(yīng)分析方法見表1。

1.3? 葉綠素a的測定

采集500～1 000 mL水樣于棕色玻璃瓶中， 加入1 mL碳酸鎂的質(zhì)量分?jǐn)?shù)為1%的懸濁液， 防止酸化。 采樣后24 h內(nèi)用玻璃纖維膜進行抽濾， 用尖頭鑷子將過濾后的濾膜轉(zhuǎn)移至50 mL離心管中， 擰緊蓋帽， 放入-20 ℃冰箱中低溫冷凍20 min， 后取出置于室溫下5 min， 反復(fù)3次。 完成后向離心管中加入30 mL丙酮的體積分?jǐn)?shù)為90%的溶液，擰緊蓋帽手動搖振，使玻璃纖維膜充分浸泡于丙酮溶液，然后，以轉(zhuǎn)速3 500 r/min離心分離15 min。將離心分離后的上清液倒入光徑1 cm比色皿中，以丙酮的體積分?jǐn)?shù)為90%的溶液為參比，依次測定波長750、 664、 647、 630 nm處的吸光度，計算葉綠素a（Chla）的含量。計算公式為

ρ（Chla）=［11.85（A664-A750）-1.54（A647-A750）-0.08（A630-A750）］V1V2L ，（1）

式中： ρ（Chla）為水樣中葉綠素a的質(zhì)量濃度； A750、 A664、 A647、 A630分別為提取液在波長750、 664、 647、 630 nm處的吸光度； V1為提取液體積； V2為水樣體積； L為比色皿光程。

1.4? 高通量分析

對微生物進行多樣性分析主要包括以下步驟： 1）對原始測序中序列進行質(zhì)量控制， 通過低質(zhì)量過濾和長度過濾獲取高質(zhì)量序列； 2）進行聚類或去噪處理， 劃分分類操作單元（OTUs）-擴增子序列變體（ASVs）特征， 并根據(jù)OTUs-ASVs的序列結(jié)構(gòu)對物種進行分類； 3）基于OTUs-ASVs分析結(jié)果， 對樣品在門、 綱、 目、 科、 屬、 種水平上進行分類學(xué)分析， 得到群落結(jié)構(gòu)圖、 物種聚類熱圖、 分類學(xué)樹狀圖及屬分類學(xué)水平系統(tǒng)進化發(fā)生樹； 4）采用Alpha多樣性分析的手段， 研究單個樣品內(nèi)部的物種多樣性， 在此基礎(chǔ)上對各樣品的基于豐度的覆蓋估計值（ACE指數(shù)）、 Chao1指數(shù)、 Shannon指數(shù)及Simpson指數(shù)進行統(tǒng)計， 繪制樣品稀釋曲線及等級豐度曲線。

1.5? 顯微鏡定性分析

采用25號浮游生物網(wǎng)采集定性樣品。關(guān)閉浮游生物網(wǎng)底端出水活塞開關(guān)，在水面表層至0.5 m水深處以20～30 cm/s的速度按“8”字形反復(fù)緩慢拖動約1～3 min，待網(wǎng)中明顯有浮游植物進入，將浮游生物網(wǎng)提出水面，網(wǎng)內(nèi)水通過網(wǎng)孔自然濾出，待底部剩少許水樣（體積為5～10 mL）時，將底端出口移入定性采樣瓶中，打開底端活塞開關(guān)并收集定性樣品。樣品采集后放入冷藏箱冷藏，避光運輸。在光學(xué)顯微鏡檢測前，用移液器快速量取適量樣品體積，將樣品加入裝有濾膜的真空抽濾裝置漏斗中，靜置2～3 min，真空抽濾，至漏斗中有高度約0.5 cm液層時關(guān)閉真空泵，使剩余液體完全通過漏斗，但不能抽干濾膜。完成后，用無齒組織鑷子取下濾膜，保持截留浮游植物的一面向上，放在滴有2滴顯微鏡浸沒油的載玻片上，將載玻片放入載玻片晾片板，置于烘箱中，加熱至溫度（70±2 ）℃保持2 h后，去除載玻片晾片板，待濾膜透明后，在濾膜上滴加2滴顯微鏡浸沒油，蓋上蓋玻片，裝片完成。在光學(xué)顯微鏡下觀察定性樣品，鑒定浮游植物的種類。

1.6? 營養(yǎng)狀態(tài)分析

采用中國環(huán)境監(jiān)測總站推薦的綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)來評價不同微型水體的營養(yǎng)狀態(tài)，技術(shù)導(dǎo)則中采用了葉綠素a含量、 TP含量、 TN含量、 透明度（SD）和化學(xué)需氧量（CODMn）作為評價指標(biāo)，綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)It， l的計算公式為

It， l=∑mj=1WjI（j） ，（2）

式中： Wj為第j種參數(shù)的營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)的相關(guān)權(quán)重； I（j）為第j種參數(shù)的營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)； m為主要參數(shù)個數(shù)。第j種參數(shù)的歸一化相關(guān)權(quán)重的計算公式為

Wj=r2j∑mj=1r2j ，（3）

式中rj為第j種與基準(zhǔn)參數(shù)葉綠素a含量的相關(guān)系數(shù)。

本文中采用的相關(guān)系數(shù)參考我國湖庫的葉綠素a與其他水質(zhì)參數(shù)的相關(guān)系數(shù)，如表2所示。

不同水質(zhì)參數(shù)的營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)的計算公式為

I（Chla）=10（2.5+1.086 ln ρ（Chla）） ，（4）

I（TP）=10（9.436+1.624 ln ρ（TP）） ，（5）

I（TN）=10（5.453+1.694 ln ρ（TN）） ，（6）

I（SD）=10（5.118-1.94 ln γSD） ，（7）

I（CODMn）=10（0.109+2.661 ln ρ（CODMn）） ，（8）

式中： ρ（TP）、 ρ（TN）、 ρ（CODMn）分別為TP、 TN、 CODMn的質(zhì)量濃度； γSD為透明度。

根據(jù)綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)It， l計算結(jié)果對水體的營養(yǎng)狀態(tài)進行分級： It， l<30時為貧營養(yǎng)； 30≤It， l≤50時為中營養(yǎng)； 5070為重度富營養(yǎng)。在同一營養(yǎng)狀態(tài)下，營養(yǎng)程度越高，It， l數(shù)值越大。

2? 結(jié)果與討論

2.1? 水庫水質(zhì)分析結(jié)果

重點關(guān)注水庫的酸堿度、 氨氮、 TN、 TP等水質(zhì)指標(biāo)，水庫不同采樣點的水質(zhì)數(shù)據(jù)如圖1所示。

從圖中可以看出：水庫各采樣點水體呈弱堿性，pH在7.5～8.3波動，相對穩(wěn)定。大部分采樣點位的TN的質(zhì)量濃度大于1.5 mg/L，符合Ⅴ類水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)；水庫東南河流匯入?yún)^(qū)域部分采樣點的TN的質(zhì)量濃度大于2.0 mg/L，不符合Ⅴ類水質(zhì)要求。由于汛期雨水較多，上游河流流經(jīng)農(nóng)田和村莊時，引入了一定的營養(yǎng)鹽，當(dāng)水流緩慢時，營養(yǎng)鹽在部分區(qū)域滯留， 因此導(dǎo)致局部TN含量過高。TP含量較低， 基本符合Ⅱ類水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)， 其中， 9號采樣點位的TP含

量最高，原因是該采樣點位于河流入口處，且附近庫區(qū)為較封閉區(qū)域，水流緩慢導(dǎo)致污染物滯留。

2.2? 水庫葉綠素a含量變化特征

水庫部分采樣點水體的葉綠素a含量如圖2所示。由圖可以看出，水庫不同位置水體的葉綠素a含量呈現(xiàn)差異性，其中，2、 9號采樣點的葉綠素a含量高，這2個采樣點分別為河流入口處且處于相對狹窄、 開放性差的水庫區(qū)域，各種營養(yǎng)物質(zhì)在入庫水體的攜帶下進入水庫后在庫區(qū)相對封閉的區(qū)域中滯留、 沉降及富集，從而導(dǎo)致水體富營養(yǎng)化進程加快，促使藻類生長繁殖。

2.3? 水庫藻類定性分析

采用光學(xué)顯微鏡下觀察2、 9號采樣點的藻類樣本。在實驗周期內(nèi)，通過光學(xué)顯微鏡觀察檢出浮游藻類共5門， 如圖3所示。檢出頻率較高的藻種類為顆粒直鏈藻、 美麗雙壁藻、埃倫橋彎藻等硅藻門，梅尼小環(huán)藻等綠藻門及銅綠聚球藻等藍藻門，另外還存在少量黃藻、 裸藻。 其中， 梅尼小環(huán)藻、 銅綠聚球藻的檢出頻率最高， 而硅藻檢出種類最多。 從整體上看， 硅藻門、 綠藻門屬于優(yōu)勢， 藍藻門次之。

水庫2、 9號采樣點的門和屬水平浮游藻類群落結(jié)構(gòu)物種分布的變化如圖4所示。由圖中可以看出，在2個采樣點的采樣研究期間（5、 8月份），綠藻門處于優(yōu)勢地位，而隱藻門和硅藻門分別處于第二、 三優(yōu)勢。由在屬水平上的豐度變化結(jié)果得出，2個采樣點的綠藻門的衣藻、硅藻門的梅尼小環(huán)藻、 隱藻門的隱鞭藻以及輪藻等豐度水平較高。

2.4? 水庫營養(yǎng)狀態(tài)分析及其對浮游藻類的影響

本文中選取TN、 TP含量作為核心指標(biāo)與葉綠素a含量一起進行相關(guān)加權(quán)綜合，計算綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)，結(jié)果如圖5所示。從圖中可以看出： 水庫各采樣點的綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)均大于50，呈現(xiàn)富營養(yǎng)狀態(tài)，且部分采樣點的綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)大于70，屬于重度富營養(yǎng)狀態(tài)，特別是2、 8、 9、 14號采樣點， 綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)較大， 具有藻華風(fēng)險， 與圖3中顯示的這些采樣點的葉綠素a含量結(jié)果基本一致， 綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)較大的水體藻類生長繁殖旺盛， 葉綠素a的含量相對較高。

為了詳細分析不同水質(zhì)指標(biāo)對藻類水華的影響，本文中根據(jù)水質(zhì)檢測數(shù)據(jù)進行影響藻華發(fā)生風(fēng)險的參數(shù)相關(guān)性分析，主要考慮TN和TP的影響，結(jié)果如圖6所示。由圖可知， 水體中葉綠素a含量與TN和TP均呈較明顯的正相關(guān)關(guān)系，證明藻類細胞的生長繁殖與水體營養(yǎng)鹽的增加密切相關(guān)，其中葉綠素a與TP的相關(guān)性比其與TN的相關(guān)系數(shù)更大，說明水體中的TP是水庫藻華的關(guān)鍵因素。

3? 結(jié)論

本文中對山東某平原水庫的水質(zhì)指標(biāo)、 藻類含量及種群水平等的檢測分析，結(jié)果表明，該水庫TP含量符合Ⅱ類水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)。由于采樣時間為8月份，受汛期雨水沖刷、 高溫及水流速度緩慢等影響，因此個別區(qū)域TN含量超過Ⅲ類水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)。通過對水庫不同采樣點的營養(yǎng)狀態(tài)分析發(fā)現(xiàn)，河流入口及部分狹小庫區(qū)水體的綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)較大，葉綠素a含量也較高。研究發(fā)現(xiàn)，該水庫水體中的浮游藻類主要為綠藻和硅藻，其生長繁殖的主要影響因子為TP，因此TP是防止藻華發(fā)生的關(guān)鍵控制因素。

參考文獻：

［1］? ZHAO C S， YANG S T， LIU J G， et al. Linking fish tolerance to water quality criteria for the assessment of environmental flows： a practical method for streamflow regulation and pollution control［J］. Water Research， 2018， 141： 96.

［2］? 盧金鎖， 胡亞潘. 深水型水庫藻類功能組時空演替及生境變化的影響［J］. 環(huán)境科學(xué)， 2013， 34（7）： 2611.

［3］? WEN S L， WANG H W， WU T， et al. Vertical profiles of phosphorus fractions in the sediment in a chain of reservoirs in North China： implications for pollution source， bioavailability， and eutro-phication［J］. Science of the Total Environment， 2020， 704： 135318.

［4］? XIANG B， ZHAO Y C， WANG X Y， et al. Research on algae blooms forecasting based on the multivariate data driven method： a case study of the Chaohu Lake［J］. IOP Conference Series： Earth and Environmental Science， 2016， 46： 012044.

［5］? XIAO X， HE J Y， HUANG H M， et al. A novel single-parameter approach for forecasting algal blooms［J］. Water Research， 2017， 108： 222.

［6］? 王長友， 于洋， 孫運坤， 等. 基于ELCOM-CAEDYM模型的太湖藍藻水華早期預(yù)測探討［J］. 中國環(huán)境科學(xué)， 2013， 33（3）： 491.

［7］? 鄧建明， 秦伯強， 王博雯. 廣義可加模型在R中的快捷實現(xiàn)及藍藻水華預(yù)測分析中的應(yīng)用［J］. 生態(tài)學(xué)雜志， 2015， 34（3）： 835.

［8］? STUMPF R P， WYNNE T T， BAKER D B， et al. Interannual variability of cyanobacterial blooms in Lake Erie［J］. PLoS One， 2012， 7（8）： e42444.

［9］? STUMPF R P， JOHNSON L T， WYNNE T T， et al. Forecasting annual cyanobacterial bloom biomass to inform management decisions in Lake Erie［J］. Journal of Great Lakes Research， 2016， 42（6）： 1176.

［10］? OBENOUR D R， GRONEWORD A D， STOW C A， et al. Using a Bayesian hierarchical model to improve Lake Erie cyanobacteria bloom forecasts［J］. Water Resources Research， 2014， 50： 7847.

［11］? PAERL H W， SCOTT J T， MCCARTHY M J， et al. It takes two to tango： when and where dual nutrient （N & P） reductions are needed to protect lakes and downstream ecosystems［J］. Environmental Science & Technology， 2016， 50（20）： 10805.

［12］? XU H， PAERL H W， QIN B Q， et al. Nitrogen and phosphorus inputs control phytoplankton growth in eutrophic Lake Taihu， China［J］. Limnology and Oceanography， 2010， 55（1）： 420.

（責(zé)任編輯：于海琴）