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中国科学院南京地理与湖泊研究所揭示中国湖泊和水库有害藻华的规模和驱动因素
日期: 2022-12-19     查看次数: 138

近日,中国科学院南京地理与湖泊研究所湖泊遥感与智慧流域研究团队以The magnitude and drivers of harmful algal blooms in China’s lakes and reservoirs: A national-scale characterization” 为题在 Water Research 上发表研究成果。

 

 

研究概述

藻类水华对水生动植物和人类健康产生严重影响,甚至可能威胁饮用水安全,但从大空间尺度揭示藻类水华的难度较大。在此背景下,本研究采用机器学习(ML)算法,以及中国湖库的14年(2005-2018)水质和气象条件数据集,阐明了藻类水华的规模和驱动因素。通过建立一般回归神经网络(GRNN)模型,预测两个研究期间(2005-2010年和2011-2018年)的湖库叶绿素a浓度,分析模型的拟合度,确定藻类水华面积和相关驱动因素。

评估结果表明:中国湖库藻类水华从2006年(1363.3km2)至2013年(665.2km2)呈下降趋势,2013-2018年(775.4km2)略有上升。在研究的142个湖库中,最严重的是太湖、滇池和巢湖,它们对藻类水华大小的贡献从89.2%(2013年)到62.6%(2018年)不等。太湖和巢湖的藻类水华与总磷和总氮浓度密切相关,但滇池藻类水华对氮磷浓度并不敏感。

上述研究结果表明:有效缓解藻类水华可能需要减少氮和磷以及更长的恢复时间;特别是在气候条件变化的条件下。ML代表了一种可以阐明湖泊的水质模式的策略,其中可用的信息足以训练所构建的算法。本文对藻类水华规模和相关的环境、气象驱动因素的研究可以帮助管理者在全国范围内划定热点地区,并设计缓解中国湖库富营养化严重程度的最佳管理实践。

 

研究结论

 (1) GRNN模型性能:在训练阶段,2005-2010年和2011-2018年期间的所有19和57个GRNN模型与测量数据取得了良好的拟合(p<0.001),平均R2值高于0.95(图1a和c)。另一方面,在2005-2010年开发的19个GRNN模型中,只有16个模型在测试期间获得了令人满意的拟合(p<0.05),平均R2值为0.46(图1b)。模型未能预测博斯滕湖、千岛湖和昆明湖的Chla变化,显示出不可接受的模型拟合度(p>0.1)。同样,在2011-2018年开发的57个GRNN模型中,有45个模型拟合度较好(p<0.1),平均R2值为0.45(图1d)。值得一提的是,7个具有大数据集(>1000采样记录)的关键湖泊,Chla浓度的预测效果均很好(p<0.05)。

 

图1在训练 (a和c)和测试(b和d)期间,中国湖库Chla浓度的GRNN模型的确定系数值(R²)

 

(2) 中国湖库的藻类水华规模:在2005年和2018年期间,中国湖库藻类水华量级的年比变化(图2)主要由三个湖泊(太湖、滇池和巢湖)的贡献决定。分析结果表明,藻类水华量级呈非单调模式,2006年的峰值为1363.3km2,2013年下降到671.5km2,此后略有上升趋势。

值得注意的是,湖库数量对这一结果的影响有限,因为2012年和2016年较高的样本数量并没有导致藻类水华规模增加。太湖、滇池和巢湖在总体藻类水华规模中占据了很大的比例,从89.2%(2013年)下降到62.6%(2018年)。2018年,中国的湖库仍受到高达775.4km2的藻类水华威胁,其中37.4% (或289.8km2)发生在太湖、滇池和巢湖以外的湖泊。文中的藻类水华规模结果与生态环境部全国中国湖泊富营养化评估(2019)报告的结果总体一致,该评估突出了太湖、滇池和巢湖的富营养化状态。本文得到的藻类水华规模时间趋势与Huang等人(2019)提出的水质模式类似,两者都表明了在21世纪的前十年的水质治理成效,随后进入瓶颈期(或略有恶化)。

藻类水华规模分布与人口密度的空间分布总体一致,2018年,藻类水华湖泊(规模>10km2)大多位于中国东部(图3)。滇池和太湖的幅度估计最高,值分别为208.6和196.4km2,分别对应其表面积的67.5%和8.4%。9个湖泊(巢湖、骆马湖、龙感湖、松花湖、高邮湖、梁子湖、鄱阳湖、瓦埠湖、白洋淀)的值为10-100km2,14个湖泊的藻类水华规模较低,藻类水华规模值均<10km2。

为了进一步了解中国7个关键湖泊的藻类水华动态,图3提供了其藻类水华风险和规模的年际变化。与上述全国模式一致,太湖和巢湖在2006年达到峰值,2006-2013年显著下降,2014年至2018年达到了200-70km2的平衡。巢湖的时间模式预测与段洪涛 (2017)研究得出的遥感影像结果一致,2008年藻类水华严重暴发后,根据当时的水质条件建立了一个稳定的状态。相比之下,研究估计2017年太湖藻类水华(323.7 km2)低于秦伯强等(2019)基于遥感研究估算的结果(460.0km2),但这是合理的,因为低风速条件下,遥感影像往往高估实际的藻类水华规模(Huang et al.,2012)。

2018年太湖和巢湖的每日预测藻类水华风险值中,有近25%大于10 (图3c和e)。在2005-2017年期间,滇池的藻类水华极其严重,藻类水华规模达到250km2,而接近95%的藻类水华风险值>10(图3f)。洱海藻类水华规模呈下降趋势(图3g),但2018年鄱阳湖和洪泽湖呈上升趋势,值相对较高 (图3a和d)。除了2007年和2010年预测的藻类水华风险较高和规模较大外,洞庭湖在全国7个研究湖泊中水质条件最令人满意 (图3b)。

 

图2 太湖、滇池、巢湖等湖库中藻类水华规模的逐年变化。灰线表示2005-2018年期间研究的湖库数量。

 

图3 2018年中国湖库藻类水华强度的空间分布。(a)-(g)描述了藻类水华风险的年际变化和鄱阳湖(a)、洞庭湖(b)、太湖(c)、洪泽湖(d)、巢湖(e)、滇池(f)和洱海(g)的藻类水华规模指数。

 

(3) 全球变暖、总磷缓解方案和藻类水华规模:预计20、50和80年的藻类水华规模估算结果表明:全球变暖可能会抵消流域的总磷缓解措施带来的成效(图4)。在没有任何降低总磷的策略的情况下,温室气体浓度高(SSP5-8.5)的情景表明,藻类水华规模指数从2018年的775.4km2 增加到2098年的870.9km2,增幅达12.3% (图4c)。

 

图4全球变暖情景SSP1-2.6(a)、SSP2-4.5(b)、SSP5-8.5(c)下,全国湖库总磷降低20%后藻类水华规模指数未来(20、50、80年)变化。与2018年的估计值相比,正/负百分比代表了藻类水华幅度指数的增加/下降。

 

总结与讨论

(1)中国一直面临严重的水污染问题,藻类水华的暴发率在过去20年中居高不下,人们普遍认为营养盐是主要控制因素,但多要素协同作用下的藻类水华变化仍存在很大的不确定性。

(2)21世纪的前十年,中国湖库的藻类水华面积呈下降趋势,随后进入波动状态。目前水质条件尚未达到可接受范围,大多数湖泊的藻类水华风险较大,总规模高达775.4km2。这一规模面积的60%以上是由太湖、滇池和巢湖贡献,“三湖”的藻类水华防控工作应进一步加强。同时考虑到当前的气候变化情景,缓解藻类水华暴发形势不仅需要氮磷双重削减,还需要一定的恢复时间。

 原文链接 :

https://doi.org/10.1016/j.watres.2020.115902 

 本文来源:湖泊遥感与智慧流域

本文转载自中国海洋湖泽学会网http://csol.qdio.ac.cn/xhdtDetail.aspx?id=3257

 

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