广东省典型湖泊叶绿素浓度垂向变化模型及影响机制

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本站小编 Free考研考试/2021-12-29

田建林¹^,², 庄大春^,², 刘永明¹, 梁业恒¹1. 中山大学地理科学与规划学院,广州 510275
2. 吉首大学土木工程与建筑学院,张家界 427000

Vertical variation model and influence mechanism of chlorophyll concentration in typical lakes of Guangdong province

TIAN Jianlin¹^,², ZHUANG Dachun^,², LIU Yongming¹, LIANG Yeheng¹1. School of Geography and Planning, Sun Yat-Sen University, Guangzhou 510275, China
2. School of Civil Engineering and Architecture, Jishou University, Zhangjiajie 427000, Hunan, China

通讯作者: 庄大春（1963-），男，湖南桃源人，硕士，副教授，从事环境影响评价研究。E-mail：zhuangzi63323@163.com

收稿日期:2018-07-10修回日期:2018-09-20网络出版日期:2019-09-20

基金资助:

国家自然科学基金项目.41071230
广东省水利科技创新项目.2016-08
中山大学青年教师培育项目.17lgpy41
中国博士后科学基金资助项目.2017M612792

Received:2018-07-10Revised:2018-09-20Online:2019-09-20
作者简介 About authors
田建林（1976-）,男,湖南茶陵人,博士研究生,副教授,从事环境遥感研究E-mail：jianlin.tian@163.com。

摘要
叶绿素浓度垂向变化影响遥感反演精度和富营养化评价。湖泊水体叶绿素浓度影响因子众多,其垂向变化规律仍是当前的研究难点。以广东省3个典型湖泊的叶绿素浓度、营养盐浓度、藻种及粒径结构等数据,分析了叶绿素浓度垂向变化规律与影响机制,并用不同函数来拟合建模。结果表明：各水体不同时期拟合函数各异,需要分时间、分区域讨论;浅水区域（或浅水湖泊）叶绿素浓度自上而下先减后增,用傅立叶变换拟合效果佳;深水区域的规律是自上而下递减明显,用高斯函数拟合效果较好。浅水区域,光照和水温对垂向浓度的影响在本研究中体现不明显,但营养盐及底泥对其影响较明显;深水区域的垂向浓度变化是藻种、水温、营养盐等因子共同作用的结果。
关键词： 湖泊;叶绿素;垂向浓度

Abstract

The vertical variation of chlorophyll concentration influences the accuracy of remote sensing inversion and the result of eutrophication evaluation. The law of vertical variation of lake water’s chlorophyll concentration is still a difficult problem in current study because of the complexity of its influencing factors. In this study, we firstly collected water samples from Xinfengjiang Reservoir, Dongshan Lake and Liuhua Lake in Guangdong province to count the species and particle size of algae on the basis of eliminating the disturbance of water body, turbulence and bad weather conditions. Meanwhile, the chlorophyll concentration, temperature, sediments and the nutrients at different depths of each station were measured, respectively. Then several different functions were used to model the rule of vertical variation of the chlorophyll concentration in different parts of lakes. The results show that the fitting function varies with different conditions of lakes, especially for large lakes which may contain various water types: For the shallow lakes, such as Dongshan Lake and Liuhua Lake, the average concentration of chlorophyll is high. And the differences among those samples of shallow lakes are small. With the increase of water depth, the chlorophyll concentration decreases firstly, then increases. The minimum value was observed at the middle of depth. Thus, the Fourier functions perform the best at modeling the rule of vertical variation. The phenomena occur in the shallow region of Xinfengjiang Reservoir which belongs to deep lakes. For the deep lakes, such as Xinfengjiang Reservoir, the average concentration of chlorophyll is low in deep region. The chlorophyll concentration descends obviously with the increase of water depth in the deep region of Xinfengjiang Reservoir, and the Gauss function can express this variation well with the small residual. Finally, we analyze the effect of nutrients, light, water temperature and sediments on the vertical distribution of chlorophyll concentration. For shallow lakes and the shallow regions of deep lakes, the delamination of algae is not obvious. Nutrients and sediments have obvious effects on the vertical concentration of chlorophyll, while the effects of light and water temperature are not clear. In the deep regions of deep lakes, the law of delamination of algae can be seen clearly. The vertical concentration of chlorophyll in deep water area is the result of a combination of algae species, water temperature, nutrients and other factors.

Keywords：lake;chlorophyll;vertical concentration

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本文引用格式
田建林, 庄大春, 刘永明, 梁业恒. 广东省典型湖泊叶绿素浓度垂向变化模型及影响机制. 地理研究[J], 2019, 38(9): 2357-2370 doi:10.11821/dlyj020180708
TIAN Jianlin. Vertical variation model and influence mechanism of chlorophyll concentration in typical lakes of Guangdong province. Geographical Research[J], 2019, 38(9): 2357-2370 doi:10.11821/dlyj020180708

1 引言

湖泊富营养化已经成为中国的一个突出的环境问题。叶绿素含量是富营养化程度的重要参数^[1],叶绿素浓度的垂向变化现实存在,其研究源自海洋。国外****研究起步早,内容包括叶绿素浓度极大值分布^[2]、垂向分布函数模拟^[3]、以及形成机制^[4]等。中国的研究主要集中于渤海、黄海、东海和南海附近海域,包括叶绿素垂向分布类型^[5]、季节变化^[6]、决定性因素^[7]及形成机制^[8]等。当前,在国内关于湖泊水体叶绿素浓度垂向变化相关的文献相对较少^[9,10,11],且集中于太湖、千岛湖、松花湖等区域性湖泊。当前的研究表明,叶绿素浓度的垂向分布受光照、温度^[12]、溶解氧、营养盐^[13,14]、湍流与水动力^{[15,16,17,18]}等多方面的影响,其变化十分复杂,目前得出的规律与结论以区域性的为主。

水质遥感模型是通过研究水体反射光谱物理量与水质参数浓度之间的关系,建立水质参数反演算法^[19]。水质遥感监测往往忽略叶绿素浓度垂向分布不均一性,利用某一深度的叶绿素浓度值或是根据深度进行加权平均的叶绿素浓度值与光谱信息的关系来构造反演模型,得到的结果势必会出现偏差。Gordon等^[20]、Platt等^[21]、Philpot^[22]、黄昌春等^[23]的研究表明这种偏差现实存在,“误差约为23%”、“最大低估程度可达到60%”。

相对于海洋,湖泊水体浅,对外界的干扰更敏感,叶绿素浓度垂向分布“因地而异”、“因水而异”,更具复杂性。本文以广东省的典型湖泊水体为例,探讨湖泊水体叶绿素浓度垂向分布模式及影响机制的地域性差异,以期为湖泊水体叶绿素浓度定量遥感反演及富营养化治理提供依据。

2 研究区概况与研究方法

2.1 研究区概况

在广东省的众多湖泊水体中,从自然与人工、人类活动干扰程度、水体面积大小与的深浅、水体污染程度与类型等方面考虑,最终选定新丰江水库作为人为干扰较少、水质较好的大型深水湖泊的代表;东山湖作为人为干扰严重、富营养化程度高、人工浅水湖泊的代表;流花湖作为人为干扰与有机污染严重浅水湖泊的代表。各水体的基本情况如下：

2.1.1 新丰江水库新丰江水库位于广东省河源市东源县境内,地理坐标为114°15'E—114°50'E、23°40'N—23°10'N之间,属东江水系,汇水面积5140 km²（平面形状见图1）,是广东省境内水质最好的大型湖泊之一。水库平均水深30 m余,最深80 m余,局部库湾深度1~4 m不等。目前,水库水质较好,营养盐浓度相对较低,但光照、水温适宜,水流速度相对缓慢,为藻类积累提供有利条件,又因库区的养殖业、旅游业快速发展,库湾局部水域面临富营养化问题。

图1

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图1新丰江水库平面及采样点布设

Fig. 1Layout and sampling point of Xinfengjiang Reservoir

2.1.2 东山湖东山湖位于广州市东山湖公园,地理坐标为113°14'45''E、23°8'25''N附近,水域面积21万m²（平面形状见图2）,属小型浅水湖泊,平均水深1.2 m左右。东山湖处于城市腹地,是十分典型的城镇内部湖泊,受到各类城市生活垃圾及各类污水的影响大,营养盐物质在湖内不断富集,藻类大量繁殖,妨碍了高等水生植物的生长,水体污染较严重。

图2

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图2东山湖平面及采样点布设

Fig. 2Layout and sampling point of Dongshan Lake

2.1.3 流花湖流花湖位于广州市越秀区流花湖公园内,地理坐标为113°17'15''E、23°7'10''N附近,水域面积33万m²（平面形状见图3）,属小型浅水湖泊,平均水深2.0m左右。是市内典型的人工湖泊,各种生活污水排入湖泊,湖内水葫芦等水生植物繁殖迅速,给湖泊生态系统带来了巨大影响,曾多次出现了水华现象。

图3

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图3流花湖平面及采样点布设

Fig. 3Layout and sampling point of Liuhua Lake

2.2 研究方法与技术路线

2.2.1 采样时间与布点在东山湖、流花湖、新丰江水库分别布设了5个、6个、12个构建模型用采样点（其中库湾浅水区8个,深水区4个,本研究将水深大于4 m的区域定义为深水区,小于4 m的区域定义为浅水区,下同）,采样时间为2014年3月和2014年11月,除构建模型采样点外,另外每个湖泊布设3个采样点用以模型验证（见表1,图1—图3）。本次研究不考虑水体扰动对叶绿素浓度垂向变化的影响,为尽量消除可能的干扰因素,采样过程注意以下几个方面：① 避开流速较快、湍流明显的区域,入水口和鱼类等水生动物活跃的区域; ② 采样前72 h,采样区域无降雨和暴风等极端天气情况; ③采样船只慢慢靠近采样点,采样操作时动作轻缓,自上而下逐层采样④样点尽量均匀布设。

Tab. 1
表1
表1数据采集时间及相关内容一览
Tab. 1Data collection time and related content

水库/水域	采样监测时间	水层深度（m）	采样点与建模样本数（个）	验证样点与验证样本数（个）	取值间隔（cm）	备注
东山湖	2014年3月10日	0~1.2	5（57）	3（18）	10	取0.4 m以上、0.4~0.8 m、0.8 m以下水样观察藻种,及数量
	2014年11月25日
流花湖	2014年3月13日	0~2.0	6（114）	3（18）	10	取0.5 m以上、0.5~1.5 m、1.5 m以下水样观察藻种,及数量
	2014年11月27日
新丰江深水区	2014年3月16日	0~18.0	4（72）	3（18）	100	取深水区1 m以上、3~5 m、7 m以下水样观察藻种,及数量
	2014年12月1日
新丰江浅水区	2014年3月16日	0~3.6	8（129）	3（18）	20	取浅水区1 m以内,1~3 m,3 m以下水样混合统计粒径结构
	2014年12月1日

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2.2.2 叶绿素浓度及相关水质参数测量利用美国金泉仪器公司生产的YSI-6600型水质分析仪采集各样点的垂向叶绿素浓度,同步采集各监测点的分层水样用Turner-Designs-Model 10荧光计测定叶绿素浓度,用以标定与检验水质分析仪采集的数据;YSI-6600型水质分析仪同步采集的其他水质参数,如水温,总氮（TN）、总磷（TP）只用来进行相关性分析,未做标定。水质分析仪获取数据时,随仪器下沉每1s采集一个数据。为便于研究,较浅的水体每隔10~20 cm,较深的水体每隔100-200 cm浓度平均数据（见表1）进行研究。2.2.3 分层水体藻种显微观察用水体分层采样器采集新丰江水库不同深度水体（1 m以内、1~3 m、3~7 m、7 m以下）,固定浓缩后,在显微镜下观察并拍照,用迅数藻类计数软件统计藻类数目、粒径结构等数据,确定优势藻类。另取水样,分别经20 μm筛绢和2 μm聚碳酸酯膜过滤后,测量其叶绿素含量,计算各粒径藻类对叶绿素浓度的贡献。2.2.4 技术路线综合上述各步骤,研究技术线路如图4所示。

图4

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图4技术路线

Fig. 4Technology roadmap

3 各水体叶绿素浓度垂向变化特征

3.1 东山湖叶绿素浓度垂向变化特征

东山湖各样点叶绿素垂向浓度值如图5所示。2014年11月25日各点叶绿素浓度均较3月10日高。3月10日,浓度最高值为2号点0.2 m处的64.6 μg/L,最低值为3号点0.9 m处的52.5 μg/L;11月25日,浓度最高值为4号点0.1 m处的120.1 μg/L,最低值为3号点0.8 m处的89.9 μg/L。同期,各样点的叶绿素浓度差值较小。11月25日各样点浓度曲线相对更为集中。叶绿素浓度变化有总趋势为：各样点从表层开始,随水深增加,浓度值持续下降至0.7 m左右出现最小值,后随水深增加浓度值逐步反弹,底层叶绿素浓度较表层稍低。

图5

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图5东山湖叶绿素浓度垂向变化

Fig. 5Vertical variation of chlorophyll concentration in Dongshan Lake

3.2 流花湖叶绿素浓度垂向变化特征

流花湖各样点叶绿素垂向浓度值2014年11月27日高于3月13日。11月27日,浓度最高值为2号点0.1 m处的134.2 μg/L,最低值为5号点1.2 m处的76.7 μg/L;3月13日,浓度最高值为3号点2 m处的73.8 μg/L,最低值为4号点0.9 m处的64.1 μg/L,水深达1.7 m以后的叶绿素浓度稍高于表层水体浓度;各样点的叶绿素浓度差值和东山湖类似,11月27日各样点浓度曲线相对更为集中（图6）。叶绿素浓度变化总体趋势为：各样点从表层开始,随水深增加,浓度值持续下降,并在1.2 m左右出现最小值,之后随着水深的增加,浓度值逐步升高,最底层叶绿素浓度稍高于最表层叶绿素浓度。

图6

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图6流花湖叶绿素浓度垂向变化

Fig. 6Vertical variation of chlorophyll concentration in Liuhua Lake

3.3 新丰江水库叶绿素浓度垂向变化特征

新丰江水库库湾浅水区叶绿素浓度垂向变化的总体趋势与东山湖、流花湖类似（图7）,总体上,2014年12月1日叶绿素浓度高于3月16日浓度。12月1日,浓度最高值为3号点0.2 m处的79 μg/L,最低值为2号点1.8 m处的4.25 μg/L;3月16日,浓度最高值为8号点0.4 m处的18.1 μg/L,最低值为6号点2.6 m处的8.25 μg/L;与东山湖、流花湖相比较,各样点的叶绿素浓度差值较大,各样点浓度曲线相对离散。由于水体深度的进一步增大,水体底层的叶绿素浓度明显小于表层。

图7

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图7新丰江水库库湾浅水区叶绿素浓度垂向变化

Fig. 7Vertical variation of chlorophyll concentration in the bay of Xinfengjiang Reservoir

新丰江深水区域叶绿素浓度普遍较低,叶绿素浓度随水深加深降低明显（图8）,12月1日浓度最大值为2号点2.0 m处的7 μg/L,最低值为4号点14 m处的0.65 μg/L;3月16日,浓度最高值为3号点3.0 m处的2.6 μg/L,最低值36号点18 m处的0.66 μg/L。

图8

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图8新丰江水库深水区叶绿素浓度垂向变化

Fig. 8Vertical variation of chlorophyll concentration in deep water area of Xinfengjiang Reservoir

4 叶绿素浓度垂向变化模型及影响机制

4.1 叶绿素浓度垂向分布影响机制

4.1.1 藻类、数量、粒径结构与叶绿素浓度垂向分布新丰江水库不同深度水体的藻类类型、数量、粒径结构统计结果如下：（1）藻类与藻种。新丰江水库的12月1日水样优势藻类为鱼腥藻、小球藻、小环藻等,3月16日水样优势藻类依次为伪鱼腥藻、空心藻、色球藻等。观察到各种藻类在3~5 m深度的水体中均有分布,但表层水体（1 m以上）藻类多为蓝藻、绿藻类的鱼腥藻、小球藻;底层（7 m以下）硅藻类的小环藻、直链藻、长刺根管藻等藻类较为常见（图9、图10）,各藻种分层分布现象较明显。新丰江水体底层硅藻数量较多由多种可能的原因引起,其一是硅藻类对光照的需求不高,多数生活在光线微弱的深水层,另一种可能是由于湖泊底泥中沉积物的释放,引起水体pH升高,导致偏碱性硅藻属种增加^[24]。硅藻的大量存在极大影响了底层叶绿素浓度。

图9

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图9新丰江底层水体典型10×40倍显微视野照片

Fig. 9Typical 10×40 times microscopical view of bottom water of Xinfengjiang Reservoir

图10

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图10新丰江表层水体典型10×40倍显微视野照片

Fig. 10Typical 10×40 times microscopical view of surface water of Xinfengjiang Reservoir

东山湖和流花湖在3月份和11月份两个采样时间的藻类种类均相对丰富,以蓝藻与绿藻为主,优势藻属基本类似,包括绿藻门的球衣藻、空球藻、球胞藻、盘星藻、栅列藻、新月藻,蓝藻门的项圈藻、颤藻、微胞藻等。各种藻类在不同深度水体中广泛分布,藻种分层现象不明显（图11）。

图11

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图11东山湖表层及底层水体典型10×40倍显微视野照片

Fig. 11Typical 10×40 times microscopical view of surface and bottom water in Dongshan Lake

（2）藻类数量与粒径结构。如表2为新丰江浅水区水藻数量、粒径结构及叶绿素贡献率统计。各层水体藻类的数量统计与水质分析仪测得的数据相吻合;2~20 μm的微型藻类始终是叶绿素浓度的主要贡献者,其次为20~200 μm的小型藻类,再次为小于2 μm微微型藻类;大粒径藻类多分布在水体上层,12月1日大粒径藻类的数浓度和对叶绿素的浓度贡献率数据明显大于3月16日,小粒径藻类各层均有分布,底层多于表层;其可能的原因是:在合适的水动力条件下,体积较大的藻类密度小,容易上浮到表层,造成表层水体的叶绿素浓度增大,这一现象与刘平^[25]等的研究结果类似。同时,水藻数量与粒径结构特征与叶绿素浓度特征相吻合,进一步表明了水质分析仪测得数据的准确性。

Tab. 2
表2
表2新丰江库湾浅水区藻类数量、粒级结构及叶绿素贡献率统计
Tab. 2Statistics of algal quantity, grain size and chlorophyll contribution rate in the shallow water area of Xinfengjiang Reservoir

水层与水深	粒径（μm）	2014/12/01		2014/03/16
水层与水深	粒径（μm）	数浓度（个/L）	叶绿素浓度贡献率（%）	数浓度（个/L）	叶绿素浓度贡献率（%）
表层（1 m以内）	< 2	8709	1.01	8531	2.19
	2~20	129865	84.29	34635	85.47
	20~200	5365	14.63	1396	12.34
	小计	143939	100	32562	100
中层（1~3 m）	< 2	25003	1.18	18976	3.56
	2~20	75837	87.40	19865	86.59
	20~200	2018	11.42	496	9.85
	小计	102858	100	39337	100
底层（3 m以下）	< 2	37016	6.25	27852	7.23
	2~20	95278	87.28	25614	88.32
	20~200	6348	6.47	1452	4.45
	小计	138642	100	54918	100

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4.1.2 光照对浅水湖泊浓度垂向分布的影响富营养化水体的能见度非常低。用赛克盘测定各样点的SD,东山湖为1.2~1.5 m,流花湖在1 m以内,新丰江为1.5~3 m。如图12为2014年11月27日水下相机拍摄到的东山湖不同水深的光照变化情况,当水深增加时,光照强度严重衰减。结合图5—图8,表明：虽然公认光照对叶绿素浓度的影响很大,但对其垂向分布的影响不明显。尤其是浅水区域,光照因子几乎对叶绿素浓度垂向分布没有影响,这主要是不同藻类在水体中的运动及对光照的依赖程度不同（如硅藻类）而引起,这一现象与胡晓兰^[26]等的研究结果相吻合。

图12

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图12东山湖水下光照随深度变化情况（2014年11月27日）

Fig. 12Variation of underwater light in Dongshan Lake with depth(2014/11/27)

4.1.3 水温对叶绿素垂向浓度分布的影响流花湖、东山湖及新丰江浅水区域,水体深度较浅,表层和底层水温变化不大,见图13,流花湖的水温在垂直方向上几乎保持在26.5℃,分别作各样点水温与叶绿素浓度散点图,表明流花湖、东山湖及新丰江浅水区域水温较高,适宜藻类生长,水温变化与叶绿素浓度垂向变化相关程度低;水深超过18 m,温度下降明显,新丰江水库的水温则随水深度下降幅度超过10℃。分别作各样点水温与叶绿素浓度散点图,R²值均在0.85以上,水温和叶绿素浓度显著线性相关。

图13

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图13样点水温与叶绿素浓度散点分布

Fig. 13Water temperature and chlorophyll concentration scatter plot

4.1.4 营养盐对叶绿素浓度垂向分布的影响依据YSI水质分析仪同步测得的TP、TN浓度数据,对2014年3月份各样点叶绿素浓度与营养盐浓度进行线性拟合,R²值见表3。

表3显示各水体叶绿素浓度与营养盐浓度存在较明显的线性相关,浅水湖泊及区域相关性较高,而新丰江深水区则相关性相对较低。在TP、TN浓度统计过程中表明浅水区域的营养盐浓度也存在随水深加深呈明显的先减后增现象,其原因是湖泊底泥的富集作用导致水体底部营养盐浓度增高。该方面的变化规律与研究结果与桂智凡^[27]等的研究结论类似。

Tab. 3
表3
表32014年3月份各样点叶绿素与营养盐浓度线性拟合R²值
Tab. 3The linear fitting’s R²value of chlorophyll and nutrient concentration in March 2014

建模采样点号	东山湖		流花湖		新丰江浅水区		新丰江深水区
建模采样点号	TP	TN	TP	TN	TP	TN	TP	TN
1号点	0.875	0.784	0.884	0.792	0.749	0.653	0.713	0.721
2号点	0.786	0.733	0.913	0.781	0.812	0.846	0.656	0.754
3号点	0.824	0.756	0.896	0.793	0.753	0.772	0.788	0.715
4号点	0.853	0.862	0.863	0.754	0.844	0.831	0.712	0.695
5号点	0.754	0.655	0.885	0.746	0.871	0.663
6号点			0.927	0.806	0.856	0.658
7号点					0.906	0.824
8号点					0.838	0.735

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4.2 叶绿素浓度垂向变化模式拟合与验证

4.2.1 叶绿素浓度垂向变化率由于各样点的叶绿素浓度差异很大,尤其是新丰江这类大型湖泊,湖心深水区常年水质良好,叶绿素浓度低,而部分库湾浅水区因库湾养殖和生活废水排放,叶绿素浓度很高,曾多次检测到水华现象。因此计算叶绿素浓度变化百分率来表达叶绿素浓度垂向变化,计算时以各样点表层第一个浓度为参照值,各深度的叶绿素浓度值减去参照值再除以参照值即为叶绿素浓度变化率。图14为流花湖和新丰江不同时间的叶绿素浓度变化率曲线图,与图6、图8相比较,样点曲线的离散程度进一步缩小。由于各水体各样点同一深度的变化率上下波动幅度很小,能较好的表达各样点叶绿素浓度的变化情况。本研究进一步取同一深度的平均变化率来代表该深度的叶绿素浓度变化率,最终得到各水体的叶绿素浓度不同深度平均变化率（图15）,以此来表示各个水体的叶绿素浓度垂向变化规律。

图14

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图14水体各样点叶绿素浓度垂向变化率

Fig. 14The vertical change rate of chlorophyll concentration

图15

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图15各水体叶绿素浓度垂向平均变化率

Fig. 15The vertical average change rate of chlorophyll concentration

4.2.2 叶绿素浓度垂向变化拟合模型参照Lewis、席颖^[28,29]等的方法,在Matlab中利用高斯函数、指数函数、傅里叶变换、高次多项式等各类函数对叶绿素浓度垂向平均变化率进行拟合,拟合结果表明：对于浅水湖泊及浅水区域,各拟合函数具有较高的确定系数,傅里叶变换优于其他函数,能够很好的拟合东山湖、流花湖及新丰江库湾浅水区的叶绿素垂向浓度;新丰江深水区叶绿素垂向浓度变化利用高斯函数来拟合效果最佳,各水体不同时期的具体拟合函数各不一样,详见表4各水体拟合函数及相关指标。

Tab. 4
表4
表4各水体拟合模型及相关指标
Tab. 4Fitting models of various water bodies and related indexes

水体	日期	拟合函数	SSE	R-Square	RMSE
东山湖	2014年3月10日	$f (x) = - 0.006 + 0.027 \cos (5.932 x) + 0.047 \sin (5.932 x)$	$6.37 \times 10^{- 4}$	0.9634	$95.4 \times 10^{- 4}$
	2014年11月25日	$\begin{array}{l} f (x) = - 0.138 + 0.063 \cos (4.417 x) + 0.048 \sin (4.417 x) \\ - 0.026 \cos (8.833 x) + 0.027 \sin (8.833 x) \end{array}$	$1.57 \times 10^{- 4}$	0.9965	$56.1 \times 10^{- 4}$
流花湖	2014年3月13日	$\begin{array}{l} f (x) = - 0.023 + 0.040 \cos (2.343 x) - 0.047 \sin (2.343 x) \\ - 0.007 \cos (4.687 x) - 0.015 \sin (4.687 x) \end{array}$	$1.51 \times 10^{- 4}$	0.9903	$35.5 \times 10^{- 4}$
	2014年11月27日	$\begin{array}{l} f (x) = - 0.683 + 0.490 \cos (1.028 x) + 0.550 \sin (1.028 x) \\ + 0.201 \cos (2.057 x) - 0.312 \sin (2.057 x) \end{array}$	$12.2 \times 10^{- 4}$	0.9931	0.010
新丰江深水	2014年3月16日	$\begin{array}{l} f (x) = 0.298 \exp \{- {[\frac{(x - 1.203)}{0.773}]}^{2}\} - 0.465 \exp \\ \{- {[\frac{(x - 2.251)}{1.520}]}^{2}\} \end{array}$	0.020	0.9628	0.043
	2014年12月1日	$\begin{array}{l} f (x) = 0.778 \exp \{- {[\frac{(x - 0.063)}{0.803}]}^{2}\} - 3.618 \exp \\ \{- {[\frac{(x - 2.081)}{1.628}]}^{2}\} \end{array}$	0.010	0.9827	0.031
新丰江浅水	2014年3月16日	$\begin{array}{l} f (x) = 0.037 + 0.543 \cos (0.176 x) - 0.202 \sin (0.176 x) \\ - 0.033 \cos (0.352 x) - 0.241 \sin (0.352 x) \end{array}$	0.020	0.9761	0.042
	2014年12月1日	$\begin{array}{l} f (x) = - 0.542 + 0.260 \cos (0.182 x) + 0.229 \sin (0.182 x) \\ + 0.056 \cos (0.365 x) + 0.092 \sin (0.365 x) \end{array}$	0.012	0.9887	0.033

注：表中SSE为误差平方和;R-square为确定系数;RMSE为均方根误差。

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4.2.3 模型验证通过对叶绿素浓度变化率函数拟合后,水深h处的叶绿素浓度可表示为：

（1）

c_{h} = c_{f} (1 + f (x))

式中：C_h为h深度的叶绿素浓度;C_f为水体表层的叶绿素浓度（本文分别为东山湖和流花湖的0.1 m处、新丰江浅水区的0.2 m和深水区1 m处的浓度）;f（x）为表4中的拟合函数。

将三个湖泊2014年3月份的12个验证点水体表层的叶绿素浓度代入公式（1）,在各水体的水深范围内随机计算6个深度的叶绿素浓度值,将该浓度与YSI测得的实际浓度的差值,再除以实际浓度值得到各验证点不同深度的叶绿素浓度偏移量百分比（表5）。由表3可知,用拟合的函数反算验证点不同深度的叶绿素浓度,在72个浓度值中,95%的浓度值与实际浓度值的偏移量均在25%以内;东山湖与流花湖的偏移量相对较小,大多数偏移量在10%以内,新丰江水库的偏移量相对较大,大多数偏移量在20%以内;说明总体上通过拟合建立的叶绿素浓度垂向变化模型具有较高的精度。

Tab. 5
表5
表5验证样点不同深度浓度偏移百分比
Tab. 5The percentage of different depth concentration offsets at the verification sample point （%）

水体	点号	随机深度1	随机深度2	随机深度3	随机深度4	随机深度5	随机深度6
东山湖（2014年3月10日）	T1	8.96	11.56	6.53	12.58	17.62	4.25
	T2	9.43	2.58	7.65	0.64	8.93	26.58
	T3	8.24	3.41	5.39	21.63	7.77	7.96
流花湖（2014年3月13日）	T1	7.52	4.32	5.11	4.73	6.65	3.21
	T2	9.68	7.64	11.52	13.33	9.65	2.14
	T3	5.68	3.65	2.55	6.65	7.35	6.88
新丰江浅水（2014年3月16日）	T1	18.95	24.97	16.83	15.55	9.65	6.94
	T2	13.64	6.45	2.15	15.63	6.35	6.33
	T3	12.55	13.56	3.48	17.81	1.05	6.83
新丰江深水（2014年3月16日）	T1	23.14	1.36	25.38	8.57	6.34	22.01
	T2	19.21	13.14	16.70	12.44	23.67	9.39
	T3	16.14	19.28	2.65	6.95	12.54	32.11

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5 结果与讨论

如前所述,湖泊水体的叶绿素浓度分布受到诸多因素的影响,广东省因其特殊的地理位置和高温多雨的气候条件,就其湖泊水体叶绿素浓度垂向变化规律及影响机制讨论如下：

（1）对于小型浅水湖泊,流花湖、东山湖叶绿素浓度相对较高,具备各样点差异较小、藻种分布分层现象不明显等特点,其垂向浓度与营养盐浓度显著相关;叶绿素浓度自上而下先减后增,叶绿素浓度最低值一般出现在中等水深部位,规律明显,水体中部以下的叶绿素浓度与水体到底泥的距离显著相关,其原因类似于郭怀成^[30]等研究的滇池湖泊内源释放对营养盐浓度的影响;光照和水温与垂向浓度变化的影响在本研究中体现不明显,其原因可归结为广东省常年的光照和水温条件适宜藻类生长,浅水湖泊因水温差异小,水温分层不明显,藻类上下运动容易等。傅里叶变换优于其他函数能够很好的拟合浅水湖泊的叶绿素垂向浓度变化。

（2）对于大型湖泊,新丰江水库的库湾浅水区域的叶绿素垂向变化规律类似于流花湖和东山湖,藻类分层现象不明显。深水区域藻类分层现象较明显,叶绿素浓度自上而下递减明显,该变化主要是水温、藻种、营养盐等因子共同作用的结果,用高斯函数能取得良好的拟合效果。

（3）上述不同水体,在不同时间的拟合函数各异。相对面积较大的水体,叶绿素浓度在水平及垂直方向上的变化相对较大,叶绿素垂向浓度规律需要划分不同的区域来讨论;小型浅水湖泊,叶绿素浓度垂向变化规律相对更明显。总体来看,在建模过程中要分时间,分区域进行讨论。

叶绿素浓度垂向分布极其复杂,限于时间与精力,通用性和普适性的分布规律有赖于进一步从藻类生态位及生态习性入手,针对影响藻类的关键环境因子^[31],进行长期的观测与细致的分析,如水体的年际、月际乃至一天内各时间段的变化等。叶绿素垂向浓度变化研究对水华预警,尤其是浅水湖泊因底泥影响而存在的潜在水华有待进一步探究。叶绿素垂向分布模式的构建将为叶绿素浓度的分层反演,乃至其他具有分层变化现象的水质因子的反演提供科学依据。

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