佳文推荐中国湖泊和水库有害藻华的规模和驱

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正文

题目:ThemagnitudeanddriversofharmfulalgalbloomsinChina’slakesandreservoirs:Anational-scalecharacterization

期刊:WaterRearch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(-)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(-年和-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年(.3km2)至年(.2km2)呈下降趋势,-年(.4km2)略有上升。在研究的个湖库中,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%(年)到62.6%(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,-年和-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(p0.),平均R2值高于0.95(图1a和c)。另一方面,在-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(p0.05),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(p0.1)。同样,在-年开发的57个GRNN模型中,有45个模型拟合度较好(p0.1),平均R2值为0.45(图1d)。值得一提的是,7个具有大数据集(采样记录)的关键湖泊,Chla浓度的预测效果均很好(p0.05)。

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:在年和年期间,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,年的峰值为.3km2,年下降到.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,因为年和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%(年)下降到62.6%(年)。年,中国的湖库仍受到高达.4km2的藻类水华威胁,其中37.4%(或.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()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()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,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.6和.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-km2,14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,太湖和巢湖在年达到峰值,-年显著下降,年至年达到了-70km2的平衡。巢湖的时间模式预测与段洪涛()研究得出的遥感影像结果一致,8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,研究估计年太湖藻类水华(.7km2)低于秦伯强等()基于遥感研究估算的结果(.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(Huangetal.,)。

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-年期间,滇池的藻类水华极其严重,藻类水华规模达到km2,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),但年鄱阳湖和洪泽湖呈上升趋势,值相对较高(图3a和d)。除了7年和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-年期间研究的湖库数量。

图3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年的.4km2增加到年的.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.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。

?编者注以上总结仅代表个人对论文的理解,仅供研究参考所用,不用于商业用途。若上述理解内容有误,请以论文原文为主。

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