多种水文路径驱动的湖泊水质季节性变化——以长江中游典型牛轭湖为例

《Journal of Hydrology: Regional Studies》：Seasonal variability of lake water quality driven by multiple hydrologic pathways: A case in a typical oxbow lake, central Yangtze River

　　

研究区域为长江中游（中国）的一个典型牛轭湖。研究焦点：湖泊水质恶化已成为全球主要环境问题。然而，不同水文路径输入的养分如何驱动湖泊水质的季节性变化仍知之甚少。为此，研究人员应用了一个整合四种营养盐通量估算模型、VIKOR方法和蒙特卡洛模拟（Monte Carlo simulation，MCS）的框架，探究湖泊水质的季节动态，并建立其与不同水文路径的关系。新的水文见解：湖底地下水排泄（lacustrine groundwater discharge，LGD）是全年（6月除外）驱动湖泊水质季节性变化的主要水文路径，其对总磷（total phosphorus，TP）和总氮（total nitrogen，TN）输入的贡献分别高达98.67%和96.89%。2024年6月，水质受长江回水、大气沉降和沉积物扩散共同影响。湖泊呈现轻度至中度富营养化，在枯水期、平水期和丰水期发生重度富营养化的概率分别为15.00%、6.10%和27.60%。敏感性结果进一步表明，枯水期控制TN至关重要，而其他时期应优先减少TP。本研究强调了LGD在湖泊养分输入中的重要作用，为地表水连通性较弱的湖泊水质管理提供了见解。

**论文解读文章**

**研究背景、问题与意义**

湖泊是重要的饮用水源和维持水生及河岸生物多样性的关键栖息地。然而，在气候变化和人类活动的双重影响下，过量养分（尤其是氮N和磷P）输入导致全球湖泊严重富营养化，尤其在亚洲、非洲和拉丁美洲的封闭水体（如湖泊、池塘和水库）中，超过75%已受影响。这一过程不仅恶化水质，还破坏食物链完整性，对湖泊生态安全构成重大风险。因此，厘清养分来源并评估水质是诊断湖泊污染和指导有效管理的关键步骤。

湖泊水质常呈现季节性变化，这与外部和内部养分输入路径的动态变化密切相关。大气沉降、沉积物扩散和河流输入已被广泛认为是主要的养分输入路径。近年来，湖底地下水排泄（lacustrine groundwater discharge, LGD，指在水力梯度下地下水流入湖泊）也被识别为向湖泊输送大量养分的重要路径。然而，当前对湖泊水质动态变化与这些多重养分输入路径之间耦合关系的理解仍然有限。牛轭湖是截断的河道，是一种独特的湿地生态系统，通常具有微弱或间歇性的水文连通性，限制水交换并促进养分滞留。由于与主河道分离，地下水常成为牛轭湖维持水量平衡和养分供给的重要来源。尽管牛轭湖具有独特的水文背景和生态意义，但针对LGD的相关研究相对较少。

现有的水质评估方法存在依赖固定阈值或主观权重、无法处理固有不确定性和模糊性等局限性。为克服这些不足，本研究整合了VIKOR方法（一种多属性决策方法，通过最大化群体效益和最小化个体遗憾进行折中排序）、模糊隶属度函数和基于实测分布的蒙特卡洛模拟（Monte Carlo simulation, MCS）到一个统一框架中，以系统表征多重养分输入路径影响下湖泊水质的季节性动态。

长江中下游是中国淡水湖泊密度最高的区域之一，许多湖泊面临严重水质问题。黑瓦屋湖（Heiwawu Lake, HW Lake）是长江中游洪泛平原湿地的一个典型牛轭湖，通过沉积物扩散、大气沉降、长江回水和LGD等多条路径接收养分。该湖水位波动剧烈，可能季节性改变地下水-湖泊相互作用，进而影响湖泊水质。因此，本研究以HW湖为代表站点，旨在：（1）量化不同水文路径的季节性养分负荷；（2）探究湖泊水质的季节性变化及其与不同养分输入路径贡献的关系。本研究为湖泊水质的时间变化提供了新见解，并为制定水质管理策略提供了实践指导。论文发表在《Journal of Hydrology: Regional Studies》。

**主要关键技术方法**

本研究采用了以下主要技术方法：（1）利用²²²Rn质量平衡模型估算LGD速率；（2）基于菲克第一定律（Fick's first law）计算沉积物-水界面营养盐扩散通量；（3）通过收集大气干湿沉降样品计算大气沉降通量；（4）通过测量流速和断面面积计算长江回水通量；（5）采用博弈论组合赋权法（game theory combination weighting method, GTCW）整合主观权重（G1法）和客观权重（独立性权重法，IW）；（6）应用VIKOR方法、模糊隶属度函数和基于实测概率分布的MCS进行水质评估；（7）进行不确定性分析和敏感性分析（基于相关系数）。样本来源：在2023年10月至2024年8月期间，以两个月为间隔进行6次采样，收集湖泊水、长江-湖连接处水、孔隙水、井水、大气沉降和沉积物样品，并根据水文条件划分为枯水期（2023年12月、2024年2月）、平水期（2023年10月、2024年4月）和丰水期（2024年6月、8月）。

**研究结果**

*3.1 不同水文路径营养盐通量的季节性变化*

通过估算，沉积物扩散和大气沉降的通量相对稳定，而长江输入和LGD通量呈现明显时间变化。沉积物扩散的TP通量在枯水期最低（0.10 mg/(m²·d)），丰水期最高（0.21 mg/(m²·d)）；TN通量同样枯水期最低（3.15 mg/(m²·d)），丰水期最高（13.12 mg/(m²·d)）。大气沉降全年维持在较低水平，TP通量0.06–0.61 mg/(m²·d)，TN通量4.07–6.94 mg/(m²·d)。长江入流仅在平水期4月和丰水期6月发生，4月达到峰值，TP和TN通量分别达1.37和44.93 mg/(m²·d)。LGD除6月外各月均存在（6月湖水位高于地下水位约1.5 m，湖泊补给地下水），LGD来源的TP通量3.97–13.48 mg/(m²·d)，枯水期达峰值；TN通量68.13–360.94 mg/(m²·d)，呈现类似季节模式。

*3.2 水质指标的季节性变化*

五个水质指标（TP、TN、透明度SDD、高锰酸盐指数CODMn、叶绿素a Chla）呈现明显季节性。TP、SDD、CODMn和Chla在枯水期最低、平水期居中、丰水期最高；TN则相反，枯水期最高、平水期最低。TP平均浓度从枯水期0.07 mg/L升至丰水期0.16 mg/L，水质从Ⅳ类降至Ⅴ类。TN浓度0.77–1.24 mg/L，全年超过Ⅲ类限值。Chla浓度普遍高于Ⅳ类阈值30 μg/L，4月达最大值。SDD全年处于低水平（Ⅴ类），2月甚至低于Ⅴ类限值。

*3.3 水质指标权重*

通过GTCW方法，最终权重方案为：Chla (0.31) > TP (0.23) > TN (0.18) > SDD (0.15) > CODMn (0.12)。Chla被一致识别为主要指标。

*3.4 水质的季节性变化*

整合MCS、VIKOR方法和隶属度函数，HW湖整体表现为轻度至中度富营养化，丰水期水质最差，平水期和枯水期大致相当。枯水期、平水期和丰水期分别约有15.00%、6.10%和27.60%的评估指数（Ei）值超过重度富营养化阈值（Ei > 80%），表明全年需持续关注水质恶化风险。

**讨论部分总结与结论翻译**

讨论部分分析了不同水文路径营养贡献的季节模式。枯水期，LGD是主要养分输入路径，TP和TN贡献分别高达96.80%和96.89%。通过²²²Rn与营养盐浓度的显著正相关（2月TP R2 = 0.25, p<0.05；TN R2 = 0.48, p<0.01）验证了LGD与养分输入的耦合。尽管LGD贡献看似异常高，但在其他湖泊系统（如德国Arendsee湖、青藏高原冰川湖）也有类似报道，且与长江中下游湖泊（如鄱阳湖、洞庭湖、太湖）的观测结果一致。平水期，4月LGD贡献TP的70.19%和TN的58.03%，长江回水贡献了TN的33.89%；10月长江回水停止，LGD贡献升至TP 95.79%和TN 86.26%。丰水期，6月呈现多路径模式：TP输入以长江回水（63.61%）为主，TN以沉积物扩散（41.69%）和长江回水（38.93%）为主；8月LGD重新主导，贡献TP 94.60%和TN 91.52%。

在季节性水质响应方面，枯水期2月尽管温度低，但水质接近丰水期（平均Ei = 63.42%），这与LGD峰值相关，大量TN和TP输入导致Chla超过Ⅳ类限值。相关性分析显示Chla与TP、TN正相关，与水温无关，表明冬季藻类积累主要由养分富集驱动。平水期4月，LGD和长江回水共同导致Chla年最大值（72.66 μg/L）。丰水期8月水质最差（平均Ei = 70.52%），LGD贡献了绝大部分通量，且地下水TN:TP比为16.54，湖泊呈N限制状态。

不确定性分析显示LGD速率不确定性百分比为11.13%–31.87%（平均21.75%），与先前研究相当。敏感性分析表明VIKOR结果总体稳健，λ=0.5时结果平衡。基于相关系数的敏感性分析显示Chla对水质季节性变化影响最大（平均相关系数0.81），TP次之（0.19）。一个例外是枯水期，TN成为主导驱动因子，因为LGD驱动的大量TN输入（2月地下水TN:TP比达62.42，湖泊TN浓度1.24 mg/L）强烈影响水质。而其他时期，养分控制转向TP。

**结论**：基于六次双月采样，本研究量化了HW湖四种养分输入路径（LGD、长江回水、大气沉降和沉积物扩散）的季节贡献。6月因水力逆转LGD消失，水质受长江回水、大气沉降和沉积物扩散共同影响，三者分别贡献TP的63.61%、26.90%和9.49%，以及TN的38.93%、19.38%和41.69%。然而，在其他五个月份，LGD贡献了超过58.03%的TN和70.19%的TP，确认了其在湖泊养分输入中的主导作用。枯水期、平水期和丰水期分别约有15.00%、6.10%和27.60%的Ei值超过重度富营养化阈值（Ei > 80%），表明全年需持续关注水质恶化。本研究展示了LGD在湖泊养分输入和水质变化中的主导作用，提示可能需要重新考虑传统的湖泊管理策略。更广泛地说，这些发现可部分解释为何全球富营养化湖泊对缓解措施的反应有限——可能是因为LGD长期被低估或忽视。尽管基于单个案例，这些结果可能也适用于全球小型、封闭或受地下水影响的湖泊。