黃新瑩, 姚 鵬,2??, 宋國(guó)棟, 王春禹, 吳 丹, 楊建斌, 陳 霖, 劉素美,2
(1. 中國(guó)海洋大學(xué)海洋化學(xué)理論與工程技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 山東 青島 266100; 2. 青島海洋科學(xué)與技術(shù)試點(diǎn)國(guó)家實(shí)驗(yàn)室 海洋生態(tài)與環(huán)境科學(xué)功能實(shí)驗(yàn)室, 山東 青島 266237)
隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,河流的自然性質(zhì)和作用過(guò)程受到流域內(nèi)不斷加強(qiáng)的人文活動(dòng)的強(qiáng)烈沖擊[1],其中,大壩對(duì)河流的攔截調(diào)蓄對(duì)河流及流域生態(tài)系統(tǒng)的影響最為顯著和重要。大壩的修建極大地改變了陸地水循環(huán)和水環(huán)境狀況,“水庫(kù)效應(yīng)”日益受到人們的重視[2-3]。所謂水庫(kù)效應(yīng)是指河流水體被大壩攔截后形成滯水區(qū),水動(dòng)力減弱、水體垂直交換受阻以及水體透明度增加使得水庫(kù)具有了不同于河流的環(huán)境要素特征,特別是水庫(kù)建成后出現(xiàn)的季節(jié)性熱分層現(xiàn)象阻礙了水體的物質(zhì)遷移和能量交換,對(duì)水、沙及其賦存的溶解氧、營(yíng)養(yǎng)鹽、碳等物質(zhì)的分布、循環(huán)產(chǎn)生影響,進(jìn)而影響河流入海物質(zhì)組成和通量,并可能改變河口和近海生態(tài)系統(tǒng)[4-6]。
黃河是中國(guó)第二大河,就輸沙量而言曾居世界第二[7]。近年來(lái),受流域自然因素和人類(lèi)活動(dòng)的強(qiáng)烈影響,黃河入海水沙量急劇減少[8-9],造成下游功能性斷流、河床抬高、河槽萎縮及河口三角洲沉積環(huán)境發(fā)生重大變化[10]。小浪底水庫(kù)是黃河最后一個(gè)峽谷河段水庫(kù),控制了黃河90%的徑流和絕大多數(shù)泥沙[11]。關(guān)于小浪底水庫(kù)水體環(huán)境要素的研究目前已有相關(guān)報(bào)道。例如,陳昂等[12]根據(jù)小浪底水庫(kù)蓄水前后的水溫監(jiān)測(cè)資料及相關(guān)研究成果認(rèn)為蓄水后庫(kù)區(qū)水體出現(xiàn)水溫分層現(xiàn)象。趙一慧等[13]通過(guò)利用環(huán)境流體動(dòng)力學(xué)模型對(duì)豐水年、平水年和枯水年中小浪底水庫(kù)壩前水溫進(jìn)行模擬,發(fā)現(xiàn)小浪底水庫(kù)在11月至次年3月期間壩前無(wú)明顯的水溫分層現(xiàn)象,4—10月水庫(kù)水溫出現(xiàn)分層現(xiàn)象且在7月上下層水溫溫差達(dá)到最大。針對(duì)小浪底水庫(kù)的水溫分層現(xiàn)象,肖翔群等[14]建立了立面二維水質(zhì)模型對(duì)小浪底2013—2014年黃河調(diào)水期出庫(kù)水質(zhì)進(jìn)行預(yù)測(cè),結(jié)果表明該時(shí)期出庫(kù)氨氮含量已超標(biāo)。
盡管已經(jīng)有了一些初步的認(rèn)識(shí),但目前對(duì)于小浪底水庫(kù)水體環(huán)境要素的季節(jié)變化特點(diǎn)及河流水動(dòng)力條件的變化對(duì)其影響了解還較少。小浪底水庫(kù)在一個(gè)水文年內(nèi)隨季節(jié)不斷調(diào)整運(yùn)行方式,上游來(lái)水和來(lái)沙情況復(fù)雜多變,水庫(kù)水體環(huán)境也隨之不斷變化。要了解黃河入海物質(zhì)的變化,首先必須了解小浪底水庫(kù)內(nèi)物質(zhì)循環(huán)的變化,而水溫、DO、pH、葉綠素a等關(guān)鍵水體環(huán)境要素是反映水體水質(zhì)情況的主要水質(zhì)參數(shù),也是水體內(nèi)部生化反應(yīng)的基本控制條件,是了解物質(zhì)循環(huán)變化的基礎(chǔ)。本研究從2017年6月—2018年9月對(duì)小浪底水庫(kù)庫(kù)區(qū)進(jìn)行了多次現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查,調(diào)查時(shí)間對(duì)應(yīng)不同的蓄排水周期,獲得了多個(gè)斷面的水溫、pH、葉綠素a、溶解氧和懸浮顆粒物濃度等水體環(huán)境參數(shù)的剖面分布,系統(tǒng)研究了不同季節(jié)和不同運(yùn)作方式下小浪底水庫(kù)關(guān)鍵水體環(huán)境要素的特征,并討論了影響其季節(jié)變化的主要因素,以期深入了解在黃河這種高泥沙含量的河流上修建的水庫(kù)在自然過(guò)程和人為調(diào)控下水體環(huán)境的變化特點(diǎn),以更好地認(rèn)識(shí)黃河入海物質(zhì)源匯和生態(tài)影響,并為水庫(kù)污染防治、優(yōu)化運(yùn)行管理提供參考和依據(jù)。
小浪底水庫(kù)位于黃河中游豫晉兩省交界處的王屋山、太行山和崤山余脈之間的峽谷地段,屬典型的峽谷河道型水庫(kù)(見(jiàn)圖1(a))。小浪底水利樞紐工程1991年9月開(kāi)始施工,2001年底建成,是以“防洪、防凌、減淤為主,兼顧供水、灌溉、發(fā)電”為目標(biāo)的大型水利工程[11]。 庫(kù)區(qū)河谷上窄下寬,水庫(kù)總庫(kù)容126.5億m3; 庫(kù)區(qū)主要支流有12條,其中原始庫(kù)容大于1億m3的9條,支流庫(kù)容占總庫(kù)容的41.3%。庫(kù)區(qū)支流來(lái)水來(lái)沙量較少,支流來(lái)水或淤積的方式主要為干流倒灌[15]。水庫(kù)所屬氣候區(qū)為溫帶季風(fēng)氣候, 該氣候特點(diǎn)為四季分明、雨熱同期。
為研究小浪底水庫(kù)水體環(huán)境要素的季節(jié)變化特點(diǎn)及其影響因素,分別于2017年6月14—15日(水庫(kù)放水末期)、2017年11月30日—12月2日(水庫(kù)蓄水的末期)、2018年5月2—4日(水庫(kù)放水中期)和2018年9月1—2日(水庫(kù)蓄水初期、洪水調(diào)控期)對(duì)小浪底水庫(kù)進(jìn)行了觀測(cè)和取樣(見(jiàn)圖1(b),(c))。2017年是黃河的一個(gè)特枯年,下游利津站年入海徑流量為89.6億m3,僅為1952—2015年間黃河多年入海徑流量均值的30%,而2018年汛期黃河上中游接連發(fā)生洪水事件,入海徑流量相比2017年有大幅度增加。2018年7和8月利津入海徑流量分別為42.11和67.44億m3, 分別是2017年同時(shí)期利津入海徑流量的5和7 倍。在小浪底水庫(kù)共設(shè)置了11個(gè)斷面,其中2017年6、12月和2018年9月采集了35斷面(距小浪底大壩約56 km)至壩前的樣品; 2018年5月采集了50斷面(距大壩約88 km)至壩前的樣品。壩前1斷面為四次采樣中水庫(kù)水深最大處,距離大壩約3.1 km,本研究中壩前1斷面水深最大達(dá)到了76 m,采樣時(shí)間為2017年12月,該時(shí)期水庫(kù)已完成蓄水,處于蓄水末期。壩前1斷面水深最小為42.5 m,采樣時(shí)間為2018年9月,該時(shí)期黃河中上游接連發(fā)生暴雨洪水事件,小浪底水庫(kù)處于洪水調(diào)控期。
圖1(a) 黃河流域示意圖
(衛(wèi)星圖取自Earth Resources Observation and Science(EROS)Center(http://glovis.usgs.gov/)[16]。The sensed Landasat data was acquired by the Earth Resources Observation and Science(EROS)Center(http://glovis.usgs.gov/[16].))
圖1(b) 小浪底水庫(kù)采樣站位圖
Fig.1(b) Distribution of sampling sites in the Xiaolangdi Reservoir
圖1(c) 采樣期間小浪底水庫(kù)蓄水量及下泄流量(2017年1月1日—2018年10月1日)
調(diào)查依托黃河水利委員會(huì)黃河監(jiān)測(cè)船。使用GARMIN Fishfinder 240測(cè)深儀測(cè)定現(xiàn)場(chǎng)水深,通過(guò)在水庫(kù)各斷面下放多參數(shù)水質(zhì)分析儀(RBR maestro)進(jìn)行水溫的剖面測(cè)定, 并根據(jù)水溫確定采水層次。使用Niskin采水器采集水樣,在現(xiàn)場(chǎng)采用Winkler法進(jìn)行溶解氧(DO)滴定(GB12157—2007),并使用pH計(jì)(Thermo ORION A211—8157BNUMD)進(jìn)行水樣pH的測(cè)定,其余水樣帶回岸上實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行過(guò)濾以測(cè)定懸浮顆粒物(SPM)和葉綠素a含量。SPM分析采用重量差減法,將部分水樣經(jīng)預(yù)先稱(chēng)重的醋酸纖維膜過(guò)濾(直徑47 mm,孔徑0.45 μm),濾膜置于-20 ℃的冰柜中冷凍保存,帶回實(shí)驗(yàn)室后在45 ℃的條件下烘干,將烘干后的濾膜稱(chēng)重,與濾膜本身的質(zhì)量差減,除以過(guò)濾體積后得到SPM含量。 另取一部分水樣用玻璃纖維濾膜過(guò)濾(GF/F,直徑47 mm,孔徑0.7 μm),置于-20 ℃的冰柜中冷凍保存,帶回實(shí)驗(yàn)室后用90%丙酮萃取,用熒光分光光度法(Hitachi F-4500)進(jìn)行葉綠素a含量的測(cè)定,使用葉綠素a標(biāo)準(zhǔn)(Sigma C6144 1MG)配置工作曲線(xiàn)進(jìn)行外標(biāo)法定量。
蓄水量及流量數(shù)據(jù)獲取自黃河水利委員會(huì)官網(wǎng)(http://www.yellowriver.gov.cn/)和2017年黃河泥沙公報(bào)。
數(shù)據(jù)圖表繪制及統(tǒng)計(jì)分析采用Excel 2016、Origin 8.0和SPSS 22軟件完成,站位圖及剖面圖采用Ocean Data View(ODV)軟件繪制。由于SPM含量和葉綠素a濃度在四次采樣中不存在正態(tài)分布,其與環(huán)境因子的相關(guān)性分析采用Spearman秩相關(guān)[17]。
2017年1月1日—2018年7月1日小浪底水庫(kù)經(jīng)歷了兩輪蓄水-放水的完整過(guò)程,蓄水——放水的時(shí)間段與黃河下游農(nóng)業(yè)灌溉和流域雨季時(shí)期基本對(duì)應(yīng)。 其中,2017年1—3月、2017年8月—2018年3月、2018年8—10月為蓄水階段,2017年4—7月和2018年3—7月為放水階段。2017年6月和2018年5月的采樣時(shí)間處于水庫(kù)放水期,最大蓄水量分別為29×108和52.1×108m3,最大下泄流量分別為990和1 730 m3/s。2017年12月為水庫(kù)蓄水末期,此時(shí)蓄水量達(dá)到這一年中的最大水平(75×108m3),下泄流量為735 m3/s。蓄水量最小(~5×108m3)的時(shí)期為2018年9月,此時(shí)下泄流量為1 540 m3/s,受黃河上中游洪水影響,小浪底水庫(kù)在該時(shí)期大量泄水(見(jiàn)圖1(c))。
2017年6月,即水庫(kù)放水末期,入庫(kù)水體SPM含量較高,35~25斷面水體SPM分布呈現(xiàn)垂向上隨水深的增加而增加的現(xiàn)象,該區(qū)域水體SPM平均為25和50 mg/L,從35斷面到壩前水體SPM含量不斷降低,至5斷面SPM含量已降低至4.76 mg/L,但1、3斷面SPM平均含量又上升至6.94 mg/L(見(jiàn)圖2(a))。在水庫(kù)蓄水末期(2017年12月),水體SPM整體分布均勻,含量接近方法的檢出限(2.00 mg/L),無(wú)SPM逐漸降低的分布現(xiàn)象(見(jiàn)圖2(f))。2018年5月處于水庫(kù)放水中期,入庫(kù)水體 SPM含量隨著距壩越近逐漸降低,25斷面至壩前SPM分布趨于均勻,該時(shí)期庫(kù)區(qū)水體SPM的平均含量為 7.55 mg/L(見(jiàn)圖 2(k))。2018年9月(洪水調(diào)控期)入庫(kù)水體含沙量較高,最大達(dá)到了7 894.70 mg/L,縱向上35~20斷面SPM隨水深的增加而增大,橫向上SPM含量隨著距壩越近逐漸降低,至10斷面處SPM含量已降低至9.16 mg/L(見(jiàn)圖2(p))。
2017年6月,水庫(kù)放水末期庫(kù)區(qū)水溫存在明顯的分層分布的現(xiàn)象(見(jiàn)圖2(b))。在水深小于10 m的30~35斷面區(qū)域水溫較高(-24 ℃)且分布較均勻,隨著距壩越近,水深增加,水溫在水深7和35 m附近發(fā)生較顯著變化,7 m以上、7~25 m以及25 m以下水體平均溫度分別為25.2、23.2和17.2 ℃,表底層溫差最大達(dá)到了10.0 ℃。 2017年12月,水庫(kù)蓄水末期水溫整體分布較均勻,水體溫度為四次調(diào)查中最低(見(jiàn)圖2(g)),平均只有12.5 ℃,水庫(kù)下游(15~35斷面)水體有微弱的分層現(xiàn)象,但表底層溫差最大只有3.9 ℃。 2018年5月,水庫(kù)放水中期庫(kù)區(qū)水溫也出現(xiàn)了分層分布的現(xiàn)象,水溫分層自40斷面開(kāi)始至壩前,水深小于7、7~23和23 m以下平均水溫分別為20.1、13.9和9.2 ℃,表底層溫差最大為12.4 ℃(見(jiàn)圖2(l))。2018年9月,水庫(kù)水溫分布較為均勻,平均水溫為26.8 ℃(見(jiàn)圖2(q)),是四次調(diào)查中水溫最高的時(shí)期。
2017年6月,DO平均值為6.36 mg/L(見(jiàn)圖2(c)),最大值(11.7 mg/L)出現(xiàn)在壩前水體表層,DO的層化現(xiàn)象較顯著,表層至底層DO最大相差8.01 mg/L。2017年12月DO整體上分布較均勻,平均值為7.56 mg/L,水庫(kù)下游(15~35斷面)DO有微弱的分層分布現(xiàn)象(見(jiàn)圖2(h)),該區(qū)域底層水體DO略高于表層。2018年5和9月DO分布較均勻(見(jiàn)圖2(m),(r)),無(wú)明顯層化現(xiàn)象,平均值分別為8.10和6.13 mg/L。
2017年6月pH的分布情況與DO較為一致(見(jiàn)圖2(d)),平均值為8.38,層化現(xiàn)象較顯著,水深10 m以上水體pH平均為8.58,10 m以下水體pH平均為8.02,由表層至底層pH最大相差0.85;2017年12月水體pH分布較為均勻(見(jiàn)圖2(i)),平均值為8.02。2018年5月水體pH分布與該季節(jié)水溫分布較類(lèi)似,50~35斷面pH分布較均勻,平均為7.80,由35~15斷面水體pH出現(xiàn)分層現(xiàn)象,隨著距壩越近分層現(xiàn)象逐漸減弱(庫(kù)區(qū)1~10斷面pH數(shù)據(jù)缺失)(見(jiàn)圖2(n))。2018年9月高含沙量區(qū)(20~35斷面)水體pH分布較均勻(見(jiàn)圖2(s)),平均為8.02,壩前SPM含量較低(1~10斷面)的區(qū)域pH較高,最大值為8.27,垂向上該區(qū)域pH隨水深的增加逐漸降低。
2017年6月庫(kù)區(qū)葉綠素a平均值為1.83 μg/L,水深小于10 m的區(qū)域水體葉綠素a含量較高,平均為2.55 μg/L,水深10 m以下葉綠素a濃度分布較均勻,平均為0.53 μg/L(見(jiàn)圖2(e))。2017年12月庫(kù)區(qū)水體葉綠素a含量偏低且分布較均勻,平均含量?jī)H為0.70 μg/L(見(jiàn)圖2(j))。2018年5月35~50斷面水體葉綠素a分布較均勻,平均含量為3.48 μg/L,從35~5斷面葉綠素a呈現(xiàn)微弱的分層現(xiàn)象,該區(qū)域水深10 m以上葉綠素a的平均含量為3.75 μg/L,水深10 m以下葉綠素a的平均含量為0.66 μg/L,1~5斷面葉綠素a從表層至底層并沒(méi)有呈現(xiàn)單一的遞減趨勢(shì),而是在水面以下10 m處附近達(dá)到高值(~3.2 μg/L)(見(jiàn)圖2(o))。2018年9月葉綠素a高值集中在SPM較低的1~10斷面的表層,最大值達(dá)到了10.50 μg/L,垂向上該區(qū)域葉綠素a隨水 深的增加逐漸降低,高SPM區(qū)(20~35斷面)葉綠素a含量較低且分布均勻,該區(qū)域葉綠素a的平均含量為1.49 μg/L(見(jiàn)圖2(t))。
大壩的攔截造成水體流動(dòng)性變差,小浪底庫(kù)區(qū)水體中的懸浮顆粒物受重力影響不斷發(fā)生沉降。2017年6月和2018年9月采樣期間,小浪底水庫(kù)35~20斷面的SPM在橫向上都呈現(xiàn)了距壩越近逐漸降低、縱向上隨水深增加逐漸增大的特點(diǎn)(見(jiàn)圖2(a),(p))。這可能是因?yàn)樗鳒p緩導(dǎo)致上游輸運(yùn)而來(lái)的泥沙發(fā)生沉積,并沿底層運(yùn)動(dòng)造成的[18-19],也可能是由于水庫(kù)35~20斷面水動(dòng)力相對(duì)較強(qiáng),底層懸浮顆粒物在該區(qū)域發(fā)生再懸浮引起的。對(duì)于同時(shí)期的1~15斷面,SPM含量較低且分布較均勻,是水庫(kù)的“湖泊區(qū)”。2018年5月庫(kù)區(qū)SPM平均含量有所降低,但在50~45斷面也出現(xiàn)SPM含量逐漸降低的現(xiàn)象。2017年12月由于入庫(kù)流量較小、水動(dòng)力相對(duì)較弱,入庫(kù)水體含沙量較低,庫(kù)區(qū)水體SPM平均含量較低,庫(kù)區(qū)未出現(xiàn)顯著的SPM逐漸降低的分布現(xiàn)象,水庫(kù)SPM的時(shí)空分布變化受上游來(lái)水及水庫(kù)調(diào)控運(yùn)行模式的雙重影響。
水溫分層是深水湖庫(kù)共有的湖沼學(xué)特征,河流筑壩攔截后,形成片段化河流,隨著水位抬升,流速減緩,由于湖泊/水庫(kù)表層水溫與地區(qū)氣溫基本上同步變化、高度相關(guān),太陽(yáng)輻射的加強(qiáng)使表底層溫差加大,造成密度差異較大的表底層水體在垂向上交換困難從而形成分層結(jié)構(gòu)[20]。本研究中,小浪底水庫(kù)在2018年5月和2017年6月期間水溫呈現(xiàn)分層分布的特點(diǎn)(見(jiàn)圖2(b),(l)),且分層區(qū)水深大于10 m,表明水的深淺也是熱分層是否能夠形成的重要決定因素。在2018年9月采樣期間,受水庫(kù)調(diào)控洪水的影響,該時(shí)期庫(kù)區(qū)水體混合均勻,無(wú)明顯熱分層現(xiàn)象(見(jiàn)圖2(q)),水庫(kù)運(yùn)行方式的調(diào)整是影響該時(shí)期水庫(kù)水溫結(jié)構(gòu)的主要因素。
DO是湖泊、水庫(kù)生態(tài)系統(tǒng)生化條件改變的敏感指標(biāo)[21]。對(duì)于具有熱分層特性的深水湖庫(kù),熱分層是影響DO垂向分布的關(guān)鍵因素[22]。此外,在富營(yíng)養(yǎng)的水體中藻類(lèi)數(shù)量對(duì)DO的含量和分布也存在顯著影響[23]。2017年6月小浪底水庫(kù)形成了穩(wěn)定的熱分層,DO也在該時(shí)期呈現(xiàn)顯著的分層分布,該時(shí)期DO與葉綠素a、水溫之間存在一定相關(guān)性(見(jiàn)圖3(b),(c)),因此光合作用增氧和水體熱分層是影響2017年6月庫(kù)區(qū)水體DO分布的主要因素。同時(shí),該時(shí)期底層DO的濃度達(dá)到了四個(gè)采樣時(shí)間段內(nèi)最低水平,這可能是由于熱分層期間底層水體和沉積物消耗的氧不能得到及時(shí)補(bǔ)充,造成底層溶解氧降低[17,24-26]。對(duì)于洪水調(diào)控期(2018年9月),壩前水體特別是1~5斷面,DO隨著水溫升高有增加的趨勢(shì)(見(jiàn)圖3(c)),這與2017年6月庫(kù)區(qū)水體DO隨水溫的變化趨勢(shì)相似,與此相反,在20斷面后的高含沙量的水體中,DO隨水溫的升高而降低(見(jiàn)圖3(c)),這是由于水溫升高,O2的溶解度降低[27]。因此,在洪水調(diào)控期,在水庫(kù)不同區(qū)域影響DO的主要因素不同,壩前低含沙量水體DO主要受光合作用等過(guò)程控制,而高含沙量區(qū)域物理因素是影響該時(shí)期高含沙量水體DO的主要因素[27]。水庫(kù)熱分層消失后(2017年12月),上下水體的摻混作用使底層 DO含量迅速增加,表、底層 DO 含量基本一致,且均維持在較高水平。水體DO隨水溫的升高而降低(見(jiàn)圖3(c)),物理因素應(yīng)是影響該時(shí)期水體DO的主要原因[27]。
表觀耗氧量(AOU)是由DO的理論值與實(shí)測(cè)值差減得來(lái)的。AOU<0時(shí),表示DO處于過(guò)飽和的富氧狀態(tài),反之,AOU>0時(shí)表示DO處于氧虧損的貧氧狀態(tài)。它與生物耗氧循環(huán)變化、水體垂直/水平交換等有關(guān)[28]。本研究中利用飽和DO濃度的公式計(jì)算出DO的理論值[29],再與實(shí)測(cè)值進(jìn)行差減得出AOU值。結(jié)果表明,2017年6月時(shí)庫(kù)區(qū)的表層水體已達(dá)富氧狀態(tài),2018年5月表層水體基本達(dá)到飽和,除此之外庫(kù)區(qū)水體都處于貧氧的狀態(tài)(見(jiàn)圖2(f))。2017年6月和2018年5月AOU與葉綠素a呈現(xiàn)了較顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,這主要是因?yàn)楦∮沃参锏墓夂献饔卯a(chǎn)氧造成水體中DO含量較高從而使得AOU逐漸偏負(fù);2017年12月和2018年9月AOU都大于0并且變化范圍較小,AOU與葉綠素a的相關(guān)性也不明顯,特別是2018年9月壩前葉綠素a含量最大值超過(guò)了10 μg/L,但該時(shí)期庫(kù)區(qū)水體DO平均飽和度只有76%,說(shuō)明水體中還有更強(qiáng)的DO消耗因素,可能是因?yàn)檫@兩個(gè)時(shí)期水體混合較均勻,水溫較高,促進(jìn)了有機(jī)質(zhì)氧化分解,消耗了水體中的DO[30]。
四次采樣時(shí)段庫(kù)區(qū)水體pH具有明顯的時(shí)空分布特征,變化范圍在7.47~8.85,該范圍與前人報(bào)道的黃河流域河水pH值變化范圍較一致[31-32]。由于黃河水體中的泥沙主要來(lái)自黃土高原,黃土偏堿性是水體pH偏堿性的主要原因[33]。河流體系的化學(xué)組成因受到流域的氣候、巖性、土壤、植被等自然因素及工農(nóng)業(yè)等人為因素的綜合影響,其水體環(huán)境復(fù)雜多變,pH與葉綠素a的關(guān)系也呈多樣化[34]。2017年6月小浪底水庫(kù)pH與葉綠素a呈現(xiàn)較顯著的正對(duì)數(shù)相關(guān)(見(jiàn)圖3(a)),可能是因?yàn)楦∮沃参镌谠摷竟?jié)溫暖適宜的水溫下生長(zhǎng)旺盛造成水體CO2大量被消耗導(dǎo)致pH升高[35]。2018年5月和9月隨葉綠素a濃度的升高pH大致呈現(xiàn)逐漸增大的趨勢(shì)(見(jiàn)圖3(a)),說(shuō)明pH隨浮游植物數(shù)量的增多呈一定比例的增加[35],但對(duì)于冬季(2017年12月)來(lái)說(shuō),pH與葉綠素a的相關(guān)性較差,說(shuō)明該時(shí)期影響水體pH的因素較多、較復(fù)雜(見(jiàn)圖3(a))。
葉綠素a作為浮游植物現(xiàn)存量的重要指標(biāo)[36-37],一般會(huì)受到物理化學(xué)和生物等環(huán)境因子的制約[38]。研究表明,水溫會(huì)影響藻類(lèi)細(xì)胞內(nèi)酶反應(yīng)速率、植物新陳代謝速率,是影響葉綠素a的主導(dǎo)環(huán)境因子[36];而懸浮顆粒物濃度對(duì)光合作用的影響則主要是通過(guò)判別是否構(gòu)成了光限制。2017年6月和2018年9月隨著水溫的上升,葉綠素a含量呈冪函數(shù)式上升(見(jiàn)圖3(e)),說(shuō)明在這兩次采樣階段內(nèi)水溫對(duì)藻類(lèi)生長(zhǎng)的制約作用是比較明顯的。而對(duì)于2018年5月來(lái)說(shuō),水溫對(duì)水庫(kù)內(nèi)儲(chǔ)存的“舊水”影響更大(見(jiàn)圖3(e)),這體現(xiàn)了水庫(kù)不同于天然湖泊的具有水體受到上游來(lái)水影響的特點(diǎn)。研究表明,當(dāng)水庫(kù)內(nèi)水體滯留時(shí)間少于5天時(shí),浮游植物將無(wú)法有效利用水體中的營(yíng)養(yǎng)鹽[39],浮游植物的生長(zhǎng)會(huì)因此受到限制,2018年9月小浪底水庫(kù)處于洪水調(diào)控期,水庫(kù)內(nèi)部水體滯留時(shí)間相對(duì)于其他采樣時(shí)段變短,但該時(shí)期壩前葉綠素a含量最大值超過(guò)了10 μg/L,表明洪水調(diào)控并未影響到壩前水體的保留時(shí)間,這種現(xiàn)象在庫(kù)容較大且人工干預(yù)較多的水庫(kù)中較常見(jiàn)[40]。除此之外在洪水調(diào)控期(2018年9月)庫(kù)區(qū)葉綠素a含量與SPM含量呈明顯的冪函數(shù)形式(見(jiàn)圖3(d)),這是因?yàn)楫?dāng)水體中懸浮顆粒物濃度達(dá)到一定水平,懸浮顆粒物會(huì)改變光的水下傳遞,導(dǎo)致水下光照不足從而影響浮游植物生長(zhǎng)[41]。
受上游來(lái)水、水庫(kù)調(diào)控和水體自身理化、生物因素的影響,小浪底水庫(kù)水體環(huán)境具有鮮明的時(shí)空變化特征。受大壩的攔截作用,水體中的SPM含量在入庫(kù)后不斷沉降,受上游來(lái)水、SPM含量和流量控制。小浪底水庫(kù)在春季開(kāi)始出現(xiàn)熱分層現(xiàn)象,在夏季受洪水影響進(jìn)行的水庫(kù)調(diào)控會(huì)破壞熱分層,而在冬季蓄水時(shí)期水溫較低且分布均勻。DO受熱分層、大氣復(fù)氧和光合作用的多重影響,在熱分層結(jié)構(gòu)更加穩(wěn)定的6月水庫(kù)底層處于低氧狀態(tài)。pH分層分布現(xiàn)象也主要發(fā)生在6月,春夏季壩前區(qū)域pH較高,與葉綠素a分布相對(duì)應(yīng),兩者均受水溫,即季節(jié)變化控制??偟膩?lái)說(shuō),小浪底水庫(kù)內(nèi)理化環(huán)境因子時(shí)空分布復(fù)雜、變化劇烈,是氣候變化、人為控制和水庫(kù)內(nèi)過(guò)程等多重因素作用的結(jié)果,其對(duì)下游河流物質(zhì)輸運(yùn)的影響也因此具有高度的動(dòng)態(tài)性,在今后研究黃河入海物質(zhì)通量和過(guò)程時(shí)應(yīng)考慮小浪底水庫(kù)的影響。
致謝:鄭州市黃河水利委員會(huì)在樣品采集等方面提供了大力幫助,中國(guó)海洋大學(xué)田宇宸、張欣然和張珂茹協(xié)助野外采樣,任景玲和張洪海在葉綠素a,葛田田在溶解氧測(cè)定中給予了幫助,在此一并表示感謝。