沉水植物金鱼藻对富营养化水体恢复的影响及其最佳覆盖度外文翻译资料

沉水植物金鱼藻对富营养化水体恢复的影响及其最佳覆盖度

Dai Yanrana,b, Jia Chenronga,b, Liang Wei a,lowast;, Hu Shenghuaa, Wu Zhenbina,lowast;

a中国科学院水生生物研究所淡水生态与生物技术国家重点实验室，武汉430072

b中国科学院研究生院，北京100049

摘要：本文选择沉水植物金鱼藻，采用4种模拟系统，分别为0％，20％，33％和50％的恢复覆盖度，评价沉水植物对营养化污染水体中土壤养分恢复的净化效果。结果表明，在金鱼藻存在下，水质明显改善。特别是TP，NH4 -N，叶绿素a的浊度和浓度降低了60％以上。 PCA和Pearson的相关分析表明它们的降低与金鱼藻的覆盖度之间存在显着的负相关（P lt;0.05）。 ANOVA和PCCA在具有不同覆盖度的金鱼藻群体之间没有显着差异。基于综合考虑，20％可能是富营养化浅水湖泊中金鱼藻的最佳恢复覆盖面积。

关键词：金鱼藻；大型植物恢复 ；水质 ； 恢复程度；富营养化水体

1.简介

富营养化一直是全世界的一个主要水质问题。在过去几十年中，通过减少外部营养物负荷输入，已经做出许多努力来对抗浅水湖泊的富营养化。然而，由于来自点源和非点源的高营养输入和来自污染沉积物的内部养分释放，许多湖泊仍然出现强烈的藻类大量繁殖。因此，采取了一些湖泊措施来清理湖泊。其中，大型植物恢复是一种流行的湖内净化方法。使用大型植物的好处不仅在于它们具有巨大的吸收营养素的能力，而且它们既经济又环保。

与无根植物不同，仅从水中提取养分，沉水植物能够从水和沉积物中去除养分。它们在稳定浅湖中的清水状态方面发挥着更重要的作用[^[1]][^[2]]（Bal等，2011; Scheffer等，1993）。由于一些研究人员[^[3]][^[4]]（Schef，1967; Yount，1964）证明了水生植物的养分去除潜力，因此在全球范围内进行了大量研究，以评估不同大型植物物种对养分去除和生态系统中具体功能的效率。然而，到目前为止，特定生态系统中不同水平的大型植物覆盖恢复的影响尚未得到充分考虑。虽然有些报道确实提供了报道信息[^[5][^[6][^[7][^[8]]（Reynolds，1994; Meijer等，1999; Norlin等，2005; Chen等，2009），但他们的大部分工作缺乏系统研究，结论只是关于两者之间的关系。生态系统和覆盖范围内的指标很少。因此，为了更好地了解恢复，应该解决需要用亚合并的大型植物恢复以维持清水条件的浅湖的适当区域。

本研究的目的是：（1）研究沉水植物在改善水质和稳定清水状态方面的关键作用; （2）认识环境变量与大型植物恢复覆盖度的相关性，为富营养化浅水湖泊沉水植物的最佳恢复覆盖提供指导，以改善水质。

2.材料和方法

2.1沉积物和上覆水

东湖位于长江中游盆地的冲积平原上，位于武汉市武昌区的东北外围。它是中国最大的城市湖泊，是大型排水系统的一部分，集水面积187平方公里。 除了城市和农业径流，它还接收部分市政和工业废水。 富营养化水域占其总面积的62.21％。 静态实验中使用的沉积物样品于2009年10月从东湖沉积物的顶部0-10cm处收集。沉积物在实验前彻底混合在一起。实验中使用的水也来自东湖。

2.2实验系统

在实验中使用了八个混凝土池塘（1米times;1米times;1米）。在每组中放置一层厚度为25cm的沉淀物，然后用水填充。沉积物中TN，TP和OM的含量分别为1.39plusmn;0.21 g / kg DW，0.95plusmn;0.15 g / kg DW和60.21plusmn;6.32 g / kg DW。TN，NH4 -N，TP，COD水的基本物理化学特征分别为5.94plusmn;0.17,2.49plusmn;49.2,0.44plusmn;0.059,65plusmn;9.89 mg / L.除了对照之外，在每个混凝土池塘的中心设置了一个小规模的“围栏”，其中没有种植浸没的大型植物。“围栏”由pontils和不同面积的网（0.20 m2 / 0.33 m2 / 0.50 m2）组成。它们被用来控制在给定区域生长的大型植物。在该实验中，计算了大型植物恢复覆盖率（COV，％）。在我们的实验中，有四个不同的COV组：20,33,50（实验组）和0（对照）。为每个组设置了副本。

沉水植物金鱼藻于2010年5月从东湖采集并预孵育3周。根据不同的修复区域，在“围栏”中随机种植每平方米约0.5kg鲜重。

2.3抽样和分析

该研究于2010年6月28日至10月27日进行。根据标准方法（APHA，第15版，1980）进行水样分析。使用分光光度计（DRB 200，Hach，USA）测量化学需氧量（COD）。通过分光光度法测定叶绿素a（Chl.a）。使用浊度计（2100P Hach，USA）分析浊度。此外，使用便携式万用表（Thermo ORION 5-STAR）获得其他物理和化学特性，包括pH和氧化还原电位。

2.4数据分析

在我们的研究中，对所有8个池塘和9个环境变量进行了主成分分析（PCA）以检测主要梯度在恢复覆盖率和相关恢复效应之间的相关系数是使用PCA表达的数据计算的。

通过双向方差分析（ANOVA）和COV以及采样时间作为因子，评估各组之间在环境变量值方面的差异。为了防止实验错误率，使用标准Bonferroni校正基于组内进行的ANOVA的数量来调整˛值（例如，组之间的六个组合物导致˛= 0.05 / 6 = 0.008）。

除了来自所有八个池塘的COV之外的环境变量的浓度矩阵用于主成分和分类分析（PCCA），以便检测具有相似模式的样品组。PCCA图提供了样本间相似性的信息，用于证明原始变量与前两个因素之间的相关性。确定COV与源自PCCA的其他环境变量之间的关系。

在本文中，所有的ANOVA和Pearson的相关性都是用SSPS13.0进行的。 为了构建PCA和PCCA模型，使用软件Statistica 6.0（Statsoft，2001）。

3.结果

3.1金鱼藻不同COV条件下水质的制备效应

如图1所示，具有不同COV的金鱼藻的实验组的水质得到显着改善。与对照相比，实验组污染物平均浓度有不同程度的降低。对于TN，减少率分别为35.17％（COV 20），41.53％（COV 33）和39.16％（COV 50）（图1A）。

对于TP，减少率为73.33％（COV 20），63.49％（COV33）和67.04％（COV 50）（图1B）。对于NH 4 -N，还原率分别为62.81％（COV 20），64.95％（COV 33）和55.70％（COV 50）（图1C）。对于COD，减少率分别为23.42％（COV 20），28.07％（COV 33）和30.83％（COV 50）（图1D）。对于叶绿素a减少率分别为79.65％（COV 20），77.53％（COV 33）和85.71％（50 COV）（图1E）。对于浊度，还原率分别为73.45％（COV 20），75.43％（COV 33）和76.42％（COV 50）（图1F）。

3.2金鱼藻环境变量与COV的关系

如图2所示，COV箭头与双标图中其他八个环境变量之间的角度表明COV与大多数环境变量高度相关，这是由Pearson相关系数矩阵证实的。浊度，TP，TN，NH4 -N，Chl.a，COD和COV之间存在显着的负相关（P lt;0.05）。

对照组中的COD，NH4 -N，TP，TN，Chl.a的浓度，浊度和ORP均显着高于实验组（P lt;0.001），而pH值低于实验组。除NH4 -N外，在不同COV的三个实验组中均未发现环境变异的显着差异（Pgt; 0.008）（表1）。

PCCA的结果证实了不同COV对C. demersum L.的影响。如图2所示，三个实验组的点都聚集在区域A中，而对照组的点则在区域B中。

4.讨论

沉水植物作为健康水生生态系统的关键组成部分，在浅水淡水湖泊修复中发挥着重要作用[^[9][^[10][^[11]]（Pan et al。，2011; Scheffer et al。，1993,2001; Zhang et al。，2010）。 在我们的实验中，还发现金鱼藻修复体可以显着改善水质。几乎所有污染物浓度均显着低于对照组，其中浊度和TP，NH4 -N，Chl.a浓度降低了60％以上。

环境变量与COV之间的关系表明TP，Chl.a，NH4 -N，COD，TN和浊度的浓度与COV显着负相关。 这些结果支持Norlin等人的结论。（2005），他们发现低叶绿素浓度和大型植物COV的存在与浅水（lt;2 m深）湿地紧密相连。这些结果也与Soslash;ndergaard[^[12]]等人的结果部分一致。（2010年）和Moreno（2010）[^[13]]得出结论，COV与TP和Chl.a显着负相关，并且在降低TN浓度时COV的增加不如TP显着，但它们之间没有显着关联。

由于水质与大型植物的COV密切相关，因此存在一个问题，即浅水湖泊的适当覆盖应该用沉水植物恢复以保持清水状况。 Portielje[^[14]]和Van der Molen（1999）[^[15]]发现，在含有超过5％的次合并大型植物区域的系统中，通过监测从231个淡水湖泊获得的数据，叶绿素-a和养分的浓度低于覆盖率较低的系统。在荷兰的池塘。通过评估在荷兰进行生物操纵的18个浅湖，Meijer等。 （1999）发现在大多数清澈的湖泊中，低藻类生物量与大型植物覆盖率超过25％的湖面面积相吻合。陈等人。 （2009年）报告说，围栏内46％的植物覆盖率观察到了快速的积极影响。 Reynolds（1994）指出，成功的生物操纵需要超过50％的覆盖率。虽然其他一些学者认为，更多的沉水植物覆盖更好地稳定了湖泊恢复中的清水条件[^[16]]（Jeppesen等，1990; Chen等，2009）。在我们的研究中，分析表明，COV 20,33和COV的实验组之间水质差异很小，没有显着差异。

这表明，当浅湖中的次合并大型植物的恢复覆盖率达到一定水平时，进一步增加沉水植物的COV似乎无法改善水质。众所周知，经济因素往往是一个非常重要的方面，应该在实践中加以考虑。浅水湖泊中过多的水生植被可能会对划船，游泳和其他娱乐用途造成滋扰（Van Nes et al。，2002），也增加了湖泊管理的潜在工作量。因此，基于上述因素的结果和综合考虑，我们建议20％是在养分污染的浅湖中恢复C. demersum L.的最佳覆盖率。

5.结论

（1）对腐败水体具有良好的净化效果，对金鱼藻的恢复覆盖率分别为20％，33％和50％。

（2）TP，Chl.a，NH -N，COD，TN，浊度和COV浓度之间存在显着的负相关关系。

（3）20％是C. demersum L.的最佳覆盖率。

致谢

这项工作得到了国家自然科学基金（51179184），水污染控制与治疗重大科技计划（2009ZX07106-003）的资助。 作者要感谢王川，张俊军，吴素清在实验中给予的帮助。

参

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