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淺水湖泊模型PCLake及其應(yīng)用進(jìn)展

2019-07-24 02:38:58李春華魏偉偉貴州師范大學(xué)地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院貴州貴陽(yáng)550025中國(guó)環(huán)境科學(xué)研究院湖泊環(huán)境研究所北京100012湖泊水污染治理與生態(tài)修復(fù)技術(shù)國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室北京100012
關(guān)鍵詞:渾水淺水營(yíng)養(yǎng)鹽

胡 文,王 濟(jì),李春華,葉 春,魏偉偉 (1.貴州師范大學(xué)地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,貴州 貴陽(yáng)550025;2.中國(guó)環(huán)境科學(xué)研究院湖泊環(huán)境研究所,北京 100012;3.湖泊水污染治理與生態(tài)修復(fù)技術(shù)國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室,北京 100012)

生態(tài)環(huán)境部2017年重點(diǎn)監(jiān)測(cè)的112個(gè)湖泊(水庫(kù))中,Ⅰ類(lèi)水質(zhì)湖泊(水庫(kù))6個(gè),占5.4%;Ⅱ類(lèi)27個(gè),占24.1%;Ⅲ類(lèi)37個(gè),占33.1%;Ⅳ類(lèi)22個(gè),占19.6%;Ⅴ類(lèi) 8個(gè),占 7.1%;劣Ⅴ類(lèi) 12個(gè),占10.7%[1]。淡水湖泊中多數(shù)為淺水湖泊,且淺水湖泊大多分布在東南沿海、長(zhǎng)江中下游平原等人口密集的地區(qū)[2]。此外,淺水湖泊更易從“清水態(tài)”的草型生態(tài)系統(tǒng)轉(zhuǎn)換為“渾水態(tài)”的藻型生態(tài)系統(tǒng),這有可能導(dǎo)致城市集中飲用水供水困難,造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失以及嚴(yán)重的生態(tài)問(wèn)題[3-6]。當(dāng)前我國(guó)嚴(yán)峻的水體富營(yíng)養(yǎng)化問(wèn)題促使政策制定者與決策者尋求水質(zhì)管理方法與水體恢復(fù)方案,其中就包括由荷蘭湖沼生態(tài)模型學(xué)家Janse團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的淺水湖泊模型——PCLake。PCLake模型構(gòu)建是基于封閉湖泊內(nèi)的營(yíng)養(yǎng)鹽循環(huán)過(guò)程,并進(jìn)行量化分析,是湖泊水生態(tài)系統(tǒng)研究領(lǐng)域中運(yùn)用最廣泛的模型之一[7]。該模型已經(jīng)應(yīng)用于氣候變化[8-9]、水位波動(dòng)[10]、湖泊異地碳輸入[11]以及生物多樣性[12]等研究領(lǐng)域。此外,該模型還應(yīng)用于放大生態(tài)系統(tǒng)特定組成部分的過(guò)程研究,如食草動(dòng)物的效應(yīng)研究[13]。

1 淺水湖泊模型PCLake建模原理

荷蘭湖沼生態(tài)模型學(xué)家Janse團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的PCLake模型不僅綜合考慮了淺水湖泊水生態(tài)系統(tǒng)的基本元素,而且還具有湖濱濕地模塊,更重要的是該模型是專(zhuān)門(mén)為淺水湖泊污染物控制與湖泊穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)換預(yù)測(cè)而構(gòu)建的。該模型沒(méi)有考慮淺水湖泊水平與垂直方向的變化,認(rèn)為淺水湖泊是均一、溫度非分層水體[7]。PCLake模型克服了已有生態(tài)模型的局限性,通過(guò)輸入環(huán)境變量,如出入湖營(yíng)養(yǎng)鹽負(fù)荷、食物網(wǎng)要素、水文條件、氣溫、太陽(yáng)輻射強(qiáng)度、降水量、蒸發(fā)量等(詳細(xì)輸入、輸出值見(jiàn)圖1),模擬環(huán)境變量與生物量、營(yíng)養(yǎng)鹽濃度之間的關(guān)系。

圖1 PCLake模型的主要輸入和輸出[7]Fig.1 Main inputs and outputs of the PCLake model

由于淺水湖泊水生態(tài)系統(tǒng)具有非線(xiàn)性和復(fù)雜的因果機(jī)制,簡(jiǎn)單模型不足以精確評(píng)估系統(tǒng)對(duì)外部條件變化的響應(yīng),而PCLake模型具有更高的預(yù)測(cè)精度,適用于對(duì)復(fù)雜水生生態(tài)系統(tǒng)的模擬[14-16],已發(fā)展為水質(zhì)-水動(dòng)力-生態(tài)綜合模型[15-17]。PCLake模型重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)水生生態(tài)系統(tǒng)中的非生物和生物組成部分(圖2)。在非生物部分中描述了沉積物與水體之間有機(jī)-無(wú)機(jī)物質(zhì)的交換,包括沉淀、再懸浮、吸附、擴(kuò)散和埋藏等過(guò)程[7]。生物部分包括浮游植物、底棲動(dòng)物、食草性魚(yú)類(lèi)和掠食性魚(yú)類(lèi)等,并將浮游植物和大型植物視為初級(jí)生產(chǎn)者[7,18-20]。此外,該模型還可加入由另外42個(gè)狀態(tài)變量和35個(gè)參數(shù)構(gòu)成的湖濱濕地模塊[17]。PCLake模型結(jié)構(gòu)靈活,各個(gè)子模塊可以拆分,在實(shí)際應(yīng)用中可以根據(jù)需求靈活選擇組合使用。例如JANSE[7]運(yùn)用湖泊與湖濱濕地組合模塊模擬沼澤對(duì)湖泊質(zhì)量恢復(fù)的影響,表明湖濱濕地的存在會(huì)增加湖泊恢復(fù)能力。

圖2 PCLake模型結(jié)構(gòu)示意圖[20]Fig.2 PCLake schematic model structure

2 湖泊水生態(tài)系統(tǒng)模型對(duì)比分析

由于湖泊水生態(tài)系統(tǒng)的多樣性與復(fù)雜性,在采用生態(tài)模型時(shí)應(yīng)選擇多層、多室、多成分的復(fù)雜動(dòng)態(tài)模型來(lái)模擬湖泊的物理、化學(xué)、生物、水動(dòng)力過(guò)程[21]。當(dāng)前常見(jiàn)湖泊水生態(tài)模型主要有CAEDYM模型、PCLake模型、LakeWeb模型、MIKE 21模型、CE-QUAL-W2模型和WASP模型等。常見(jiàn)的湖泊水生態(tài)模型特征比較見(jiàn)表 1[22-33]。

2.1CAEDYM模型

CAEDYM(Computational Aquatic Ecosystem Dynamics Model)模型是由西澳大利亞大學(xué)水研究中心開(kāi)發(fā)的湖泊(水庫(kù))水生生態(tài)動(dòng)力學(xué)模型[22-23]。該模型是以傳統(tǒng)“N-P-Z”(nutrition-phytoplankton-zooplankton)模式架構(gòu)組成,全面系統(tǒng)地描述C、N、P、Si和DO的循環(huán)過(guò)程以及不同粒徑懸浮顆粒物、藻類(lèi)的動(dòng)力學(xué)過(guò)程[23]。模型包括了112個(gè)狀態(tài)變量,并充分考慮了各營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)的循環(huán)過(guò)程,包括大氣的交換和沉積物的交換過(guò)程。該模型還可與ELCOM(Estuary and Computer Model)模型結(jié)合構(gòu)建ELCOMCAEDYM耦合模型,用于水動(dòng)力條件下化學(xué)和生物過(guò)程的模擬,以拓寬該模型的應(yīng)用范圍[34-36]。

表1 常見(jiàn)湖泊水生態(tài)模型特征比較Table 1 Comparison of software of the lake ecosystem models

2.2 LakeWeb模型

LakeWeb是綜合湖泊水生態(tài)系統(tǒng)模型,模型包含生物變量、強(qiáng)制驅(qū)動(dòng)變量以及湖泊溫度子模型[24-25]。生物變量包含浮游植物、大型水生植物、浮游動(dòng)物、底棲動(dòng)物、食草性魚(yú)類(lèi)以及掠食性魚(yú)類(lèi)等9個(gè)生物變量。強(qiáng)制驅(qū)動(dòng)變量包含面積、湖泊深度、顏色和pH值等,但由于LakeWeb模型只有7個(gè)強(qiáng)制性驅(qū)動(dòng)變量,該模型僅應(yīng)用于一般湖泊典型條件模擬,即湖泊食物網(wǎng)相互作用關(guān)系與非生物-生物作用關(guān)系模擬[26,37]。

2.3 MIKE 21模型

MIKE 21是丹麥水力研究所(DHI)研發(fā)的系列水動(dòng)力學(xué)軟件之一,主要應(yīng)用于河流、湖泊、河口、海灣等地區(qū),軟件包包含二維水動(dòng)力模型、水質(zhì)運(yùn)移模型、富營(yíng)養(yǎng)模型、泥沙運(yùn)移模型和波浪模型等模型。其中水動(dòng)力學(xué)模塊(HD模塊)是該模型的核心基礎(chǔ)模塊,可用于模擬各種作用力產(chǎn)生的水位和水流變化及任何忽略分層的平面二維仿真模擬[27-29]。同時(shí),模型體系界面十分友好,可以與GIS、SWAT等鏈接以增加模型的適用性;但模型源程序不對(duì)外公布,使用時(shí)有相應(yīng)的加密措施,需要付費(fèi)且軟件包售價(jià)十分昂貴[38-39]。

2.4 CE?QUAL?W2模型

CE-QUAL-W2(A Tow Dimensional,Laterally Averaged,Hydrodynamic and Water Quality Model)模型是由美國(guó)陸軍工程兵團(tuán)(USACE)水道試驗(yàn)站利用FORTRAN語(yǔ)言編程的二維水質(zhì)水動(dòng)力學(xué)模型[30-31]。經(jīng)過(guò)40余年的發(fā)展,模型功能和準(zhǔn)確性得到不斷完善。該模型假設(shè)水體橫向流動(dòng)狀態(tài)是平均的,適用于水庫(kù)、河流、湖泊以及河口等復(fù)雜水域環(huán)境,尤其對(duì)相對(duì)狹長(zhǎng)的湖泊和分層水庫(kù)的水質(zhì)模擬效果極佳[31,40-41],可以預(yù)測(cè)水平與垂直速度、溫度、營(yíng)養(yǎng)物、有機(jī)物、大腸桿菌、藻類(lèi)等21種水質(zhì)變量[42]。

2.5 WASP模型

WASP(Water Quality Analysis Simulation Program)水質(zhì)分析模擬軟件是美國(guó)環(huán)保局(USEPA)開(kāi)發(fā)的專(zhuān)業(yè)水質(zhì)模型軟件,同時(shí)也是美國(guó)環(huán)保局推薦使用的最大日負(fù)荷總量(TMDL)研究工具之一,WASP軟件包括2個(gè)計(jì)算模塊:一維河流水動(dòng)力模塊(DYNHYD模擬模塊)以及二維水質(zhì)模塊(WASP模擬模塊)[32-33]。在實(shí)際運(yùn)用中根據(jù)污染物類(lèi)型的不同,WASP模塊又可分為富營(yíng)養(yǎng)化模塊(EUTRO)和有毒污染物模塊(TOXI),而且DYNHYD模擬模塊與WASP模擬模塊既可以聯(lián)合使用,也可以獨(dú)立運(yùn)行[43-44]。該模型主要應(yīng)用于水庫(kù)、湖泊、河口、海岸、河流等復(fù)雜水質(zhì)變化情況,適用于水體有機(jī)物、營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)、有毒物質(zhì)、有毒化學(xué)成分等物質(zhì)的遷移轉(zhuǎn)化過(guò)程,被稱(chēng)為“萬(wàn)能水質(zhì)模型”[44]。

2.6 PCLake模型的適用性與局限性

淺水湖泊模型PCLake的適用性主要包括3個(gè)方面:(1)PCLake模型是所有常見(jiàn)湖泊模型中包含最多變量因素的模型[45],也是湖泊水生態(tài)系統(tǒng)模型中的最佳模型[46-47],并且該模型具有比較性,可以對(duì)不同類(lèi)型湖泊對(duì)富營(yíng)養(yǎng)化的響應(yīng)進(jìn)行排序,適用于淺水湖泊多個(gè)領(lǐng)域的同時(shí)研究[7]。(2)PCLake模型不僅涵蓋了湖泊水體與沉積物之間的物理、化學(xué)、生物作用模擬,而且還包含浮游生物、魚(yú)類(lèi)和底棲生物的相互作用分析,同時(shí)還可以模擬水體中的3類(lèi)浮游植物(綠藻、藍(lán)藻、硅藻)與大型水生植物之間的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系[46]?;诖耍撃P湍軠?zhǔn)確地為湖泊管理者提供明確管理目標(biāo)。(3)PCLake模型只適用于淺水湖泊領(lǐng)域,其他水體均不適用。對(duì)于淺水湖泊而言,該模型比其他湖泊水生態(tài)模型更具有針對(duì)性與專(zhuān)業(yè)性。

淺水湖泊模型PCLake的局限性主要體現(xiàn)在以下4個(gè)方面:(1)PCLake模型作為擁有大量參數(shù)的復(fù)雜生態(tài)模型,在模型模擬淺水湖泊水質(zhì)變化過(guò)程中,很難從單一數(shù)據(jù)集開(kāi)展評(píng)估,因此在模型的校準(zhǔn)過(guò)程中需要做大量工作。KUIPER[17]研究指出現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)并非模型的重要參數(shù),但仍然會(huì)在校準(zhǔn)過(guò)程中對(duì)模型產(chǎn)生影響,同時(shí)可能在校準(zhǔn)過(guò)程中失去原有模型的“平衡模式”。(2)PCLake模型涉及上行效應(yīng)和下行效應(yīng)在內(nèi)的眾多生態(tài)過(guò)程,由于當(dāng)前各方面的限制,絕大部分湖泊缺乏實(shí)際研究與相關(guān)參數(shù),無(wú)法直接獲取目標(biāo)湖泊的詳細(xì)數(shù)據(jù)參數(shù),在運(yùn)行模型時(shí)不得不采用近似值或默認(rèn)參數(shù),降低了模型輸出結(jié)果的精確度。(3)PCLake模型假設(shè)淺水湖泊是均質(zhì)湖泊,即導(dǎo)致整個(gè)湖泊所有反應(yīng)為“全有”或“全無(wú)”[48],而實(shí)際水體在時(shí)刻發(fā)生反應(yīng),其中湖泊深度限制可以通過(guò)水平傳輸網(wǎng)格設(shè)置來(lái)減少誤差。(4)PCLake模型沒(méi)有考慮其他無(wú)機(jī)鹽因素,如硫酸鹽、硝酸鹽等鹽類(lèi)循環(huán)對(duì)湖泊水質(zhì)的影響。

3 淺水湖泊模型PCLake應(yīng)用研究進(jìn)展

3.1 穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)換研究應(yīng)用

JANSE等[49-51]首次利用PCLake模型自下而上控制的綜合效應(yīng),證明以大型水生植物為主的“清水態(tài)”和以浮游植物為主的“渾水態(tài)”相互轉(zhuǎn)換時(shí)存在營(yíng)養(yǎng)鹽負(fù)荷閾值效應(yīng)。在高營(yíng)養(yǎng)鹽負(fù)載下,只有“渾水態(tài)”是穩(wěn)定的,而低營(yíng)養(yǎng)鹽負(fù)載則相反[52];在中間范圍內(nèi),2種穩(wěn)定態(tài)均可能存在,且可能相互切換。PCLake模型能夠完美展現(xiàn)淺水湖泊對(duì)營(yíng)養(yǎng)鹽輸入變化所表現(xiàn)出的非線(xiàn)性滯后響應(yīng),即顯示穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)換過(guò)程。由于穩(wěn)定態(tài)均具有穩(wěn)定緩沖機(jī)制,因此,發(fā)生穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)換時(shí)臨界營(yíng)養(yǎng)負(fù)載水平取決于系統(tǒng)初始狀態(tài),呈現(xiàn)負(fù)載水平滯后性[12]。SCHEP等[53]以荷蘭淺水湖Loenderveen為研究對(duì)象,模擬得出湖泊從“清水態(tài)”轉(zhuǎn)換為“渾水態(tài)”時(shí)臨界營(yíng)養(yǎng)鹽(P)負(fù)荷(CNLeu)為0.065 mg·m-2·d-1;從“渾水態(tài)”轉(zhuǎn)換為“清水態(tài)”時(shí)臨界營(yíng)養(yǎng)鹽(P)負(fù)荷(CNLoligo)為0.028 mg·m-2·d-1。JANSE等[54]認(rèn)為,可默認(rèn)湖泊的臨界營(yíng)養(yǎng)鹽負(fù)荷和水力負(fù)荷呈正相關(guān),湖泊水質(zhì)污染程度越高,臨界營(yíng)養(yǎng)鹽負(fù)荷值也越高,同時(shí)在高營(yíng)養(yǎng)鹽負(fù)荷下湖泊以“渾水態(tài)”為穩(wěn)定狀態(tài)。JANSSEN等[55]研究表明,由于湖泊穩(wěn)定區(qū)域分布排除在潛在穩(wěn)定區(qū)域以外,大型淺水湖泊表現(xiàn)出單一穩(wěn)定狀態(tài)。KUIPER等[56]利用PCLake模型模擬生物操縱,對(duì)淺水湖泊中穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)換反饋信息進(jìn)行干預(yù),并以穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)換證明生物操縱可以提高湖泊的修復(fù)能力。JEPPESEN等[57]對(duì)北歐淺水湖泊的研究表明,隨著TP濃度降低,淺水湖泊穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)換閾值的實(shí)際值將低于模型預(yù)測(cè)閾值,且穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)換閾值內(nèi)的穩(wěn)定系數(shù)較弱。

研究人員對(duì)淺水湖泊穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)換的應(yīng)用主要從穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)換的驅(qū)動(dòng)因子與關(guān)鍵過(guò)程、穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)換的機(jī)制與關(guān)鍵因子的生態(tài)響應(yīng)、穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)換的閾值判定和預(yù)警等領(lǐng)域進(jìn)行研究[58-59]。同時(shí)在PCLake模型的建模過(guò)程中,將淺水湖泊視為整體,忽略了湖泊深度、大型淺水湖泊的水平空間異質(zhì)性、風(fēng)場(chǎng)、湖泊內(nèi)部低連通性對(duì)穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)換區(qū)域的不確定性[55]以及空間識(shí)別對(duì)營(yíng)養(yǎng)鹽負(fù)荷的影響[46]。

3.2 氣候變化應(yīng)用

MOOIJ等[60]以及 SCHEP 等[53]研究表明 CNLoligo、CNLeu隨溫度、降水量升高而降低。因此,研究人員可使用PCLake模型來(lái)預(yù)測(cè)全球氣候變化對(duì)湖泊浮游植物生物量的影響。MOOIJ等[8]將研究重點(diǎn)放在氣候變暖對(duì)湖泊的季節(jié)性影響上,分析顯示在氣候變暖的夏季,藍(lán)藻優(yōu)勢(shì)度將會(huì)增加,并且與默認(rèn)狀態(tài)相比,夏季湖泊溫度升高,湖泊將在低營(yíng)養(yǎng)鹽負(fù)荷下轉(zhuǎn)換為“渾水態(tài)”。隨后,MOOIJ等[61]將PCLake模型與最小動(dòng)力學(xué)模型相結(jié)合,證實(shí)淺水湖泊在“清水態(tài)”不受氣候變化和營(yíng)養(yǎng)鹽循環(huán)的影響;反之,在“渾水態(tài)”氣候變暖或營(yíng)養(yǎng)鹽循環(huán)增加的情況下,湖泊渾濁加劇。而FRAGOSO等[62]關(guān)于氣候變化對(duì)大型亞熱帶淺水湖泊的潛在影響研究表明,氣候變暖使淺水湖泊的水體透明度增加,在中微營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)下湖泊更易恢復(fù)到“清水態(tài)”。KUZYAKA[63]發(fā)現(xiàn)當(dāng)湖泊水溫升高6℃時(shí),水體中浮游植物生物量、氨氮濃度、硝態(tài)氮濃度、TP濃度均呈現(xiàn)明顯下降趨勢(shì)。隨后,NIELSEN等[64]研究表明未來(lái)氣候變暖和營(yíng)養(yǎng)鹽負(fù)荷增加將會(huì)降低湖水保持“清水態(tài)”的可能性,且富含沉水植物的草型湖泊中優(yōu)勢(shì)種的生態(tài)位可能降低。

PCLake模型的開(kāi)發(fā)是為了研究淺水湖泊水體富營(yíng)養(yǎng)化和相關(guān)恢復(fù)措施的效果[49],但模型實(shí)際應(yīng)用中發(fā)現(xiàn)水溫會(huì)影響湖水和湖底沉積物中的生物過(guò)程速率,氣候變暖將導(dǎo)致外部養(yǎng)分鹽負(fù)荷增加[7],由此模型開(kāi)始應(yīng)用于氣候變化領(lǐng)域。但PCLake模型應(yīng)用于氣候變化領(lǐng)域也有相應(yīng)缺點(diǎn):(1)在實(shí)際運(yùn)用PCLake模型時(shí)忽略了風(fēng)速、光照等與氣候相關(guān)的因素以及水溫對(duì)湖中生物捕食活動(dòng)造成的影響,沒(méi)有進(jìn)一步了解氣候變化對(duì)湖泊水生態(tài)系統(tǒng)的影響。(2)當(dāng)前PCLake模型研究氣候變化主要應(yīng)用于北歐溫帶氣候地區(qū),而針對(duì)亞熱帶以及熱帶地區(qū)湖泊的研究較少,近年來(lái)僅見(jiàn)FRAGOSO等[62]將PCLake模型應(yīng)用于亞熱帶大型淺水湖泊氣候變化研究,由于模型實(shí)際運(yùn)行中缺少湖泊時(shí)間與空間分布數(shù)據(jù)詳細(xì)值,尚無(wú)法詳細(xì)比較檢驗(yàn)?zāi)M值和觀測(cè)值之間的誤差,可能導(dǎo)致模擬結(jié)果誤差較大。

3.3 湖泊管理應(yīng)用

湖泊管理修復(fù)的目的是減少營(yíng)養(yǎng)鹽負(fù)荷[65],使湖泊從“渾水態(tài)”轉(zhuǎn)換為“清水態(tài)”[57]。由圖 3可見(jiàn),湖泊管理修復(fù)的主要措施包括湖泊外部恢復(fù)措施(降低外部營(yíng)養(yǎng)鹽負(fù)荷)、湖泊內(nèi)部修復(fù)措施(生物操縱,湖泊疏浚)以及外部恢復(fù)措施+內(nèi)部修復(fù)措施[66]。PCLake模型能夠準(zhǔn)確確定淺水湖泊“清水態(tài)”與“渾水態(tài)”穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)換時(shí)臨界營(yíng)養(yǎng)鹽負(fù)荷具體數(shù)值。JANSE等[54]運(yùn)用PCLake模型模擬外部修復(fù)措施對(duì)湖泊管理的影響,得出CNLeu為 3.0 mg·m-2·d-1,CNLoligo為 0.9 mg·m-2·d-1。HILT等[66]研究發(fā)現(xiàn)北溫帶淺水湖泊 CNLeu為 1.3 mg·m-2·d-1,CNLoligo為 1.06 mg·m-2·d-1,CNLeu降低可能導(dǎo)致淺水湖泊更易從“清水態(tài)”轉(zhuǎn)換到“渾水態(tài)”,而CNLoligo降低將阻礙淺水湖泊由“渾水態(tài)”回歸到“清水態(tài)”。JANSE[7]在淺水湖泊管理過(guò)程中對(duì)優(yōu)勢(shì)物種進(jìn)行生物操縱,評(píng)估食物網(wǎng)管理在湖泊修復(fù)中的作用,結(jié)果顯示食物網(wǎng)管理應(yīng)該與減少營(yíng)養(yǎng)鹽負(fù)荷的措施相結(jié)合,以實(shí)現(xiàn)更佳的湖泊管理效果。

圖3 湖泊管理修復(fù)措施Fig.3 Lake management restoration measures

淺水湖泊外部磷負(fù)荷的減少會(huì)導(dǎo)致春季和初夏時(shí)期出現(xiàn)浮游植物生物量減少的現(xiàn)象[56]。而在夏季可能會(huì)發(fā)生藍(lán)藻爆發(fā),出現(xiàn)水華現(xiàn)象,阻止湖泊從“渾水態(tài)”穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)換為“清水態(tài)”[66-67]。LASPIDOU等[68]研究表明,湖泊在富營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)時(shí)夏季會(huì)高度渾濁,導(dǎo)致湖泊的浮游植物總生物量中75%為藍(lán)藻,且N/P負(fù)荷比值與浮游植物動(dòng)態(tài)密切相關(guān)。JANSSEN等[46]使用空間生態(tài)系統(tǒng)分岔分析(SEBA)評(píng)估了湖泊總體外部營(yíng)養(yǎng)鹽負(fù)荷對(duì)太湖動(dòng)態(tài)的影響,分析了營(yíng)養(yǎng)鹽負(fù)荷的空間分布,并確定了湖泊管理目標(biāo)——最大允許葉綠素濃度。JEPPESEN等[57]將模型應(yīng)用于收割大型水生植物對(duì)湖泊水生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響分析,評(píng)估何種條件下大型水生植物的收割會(huì)導(dǎo)致關(guān)鍵地區(qū)的“渾水態(tài)”穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)換為“清水態(tài)”,為水生植物收割時(shí)間管理提供參考。HILT等[66]研究表明湖泊管理者在淺水湖泊實(shí)施恢復(fù)措施會(huì)影響水生植物性狀,進(jìn)而導(dǎo)致淺水湖泊水體發(fā)生季節(jié)動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)換。

4 淺水湖泊模型PCLake未來(lái)展望

世界各國(guó)的研究者正在為完善淺水湖泊模型PCLake而努力,當(dāng)前該模型正在向以下幾個(gè)方面發(fā)展。

(1)多模型聯(lián)用。PCLake模型可以根據(jù)實(shí)際需求與統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)模型聯(lián)用[58],以降低單個(gè)模型模擬的 不 確 定 性[69-70]。 TROLLE 等[45]將 DYRESMCAEDYM模型、PROTECH模型和PCLake模型聯(lián)用,以減少單個(gè)模型在預(yù)測(cè)過(guò)程中的不確定性因素。在復(fù)雜氣候變化預(yù)測(cè)中,多模型聯(lián)用的預(yù)測(cè)值明顯好于單個(gè)模型預(yù)測(cè)值[70-71],JANSSEN等[46]使用數(shù)據(jù)庫(kù)建模法(DATM),將PCLake模型與Delft3DDELWAQ模型耦合,并運(yùn)用SEBA技術(shù)對(duì)大型淺水湖泊進(jìn)行預(yù)測(cè),結(jié)果表明該方法對(duì)大型淺水湖泊的營(yíng)養(yǎng)鹽負(fù)荷以及葉綠素a含量的確定存在差異性。

(2)應(yīng)用于更多類(lèi)型的湖泊并簡(jiǎn)化輸入?yún)?shù)。目前PCLake模型主要應(yīng)用于北歐地區(qū),北歐地區(qū)屬于溫帶海洋性氣候區(qū),而在全球范圍內(nèi)不同氣候區(qū)還分布有諸多淺水湖泊。根據(jù)文獻(xiàn)[46,55],當(dāng)前在我國(guó)應(yīng)用PCLake模型開(kāi)展研究的淺水湖泊僅有太湖和巢湖。在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)現(xiàn)湖泊面積大小、空間異質(zhì)性以及湖泊內(nèi)部連通性等因素決定了大型淺水湖泊中穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)換的空間范圍分布情況,而原始PCLake模型沒(méi)有考慮這些因素,因此PCLake模型在國(guó)內(nèi)推廣應(yīng)用時(shí)應(yīng)充分考慮客觀因素。通過(guò)靈敏度分析確定PCLake模型中的重要參數(shù),并針對(duì)這些重要參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn),確定各個(gè)湖泊重要取值范圍,以減少模型數(shù)據(jù)校準(zhǔn)工作時(shí)間,提高PCLake模型的適用性與準(zhǔn)確性。

(3)增加PCLake模型的預(yù)警研究。當(dāng)前PCLake模型應(yīng)用主要集中在穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)換、氣候變化以及湖泊管理等方面。對(duì)PCLake模型的原理以及校準(zhǔn)過(guò)程分析可知,該模型可以應(yīng)用于預(yù)警領(lǐng)域,未來(lái)可以增加湖泊預(yù)警應(yīng)用,最大程度發(fā)揮PCLake模型的功能識(shí)別能力。

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