发布时间：2021-09-29所属分类：农业论文浏览：1次
摘 要： 摘要：本文分析了2016-2018年乐清湾养殖区水体中pH、温度、盐度、溶解氧(dissolvedoxygen，DO)、叶绿素(chlorophylA，Chla)、氨氮(ammonianitrogen，NH4-N)、亚硝酸盐氮(nitritenitrogen，NO2-N)、硝酸盐氮(nitratenitrogen，NO3-N)、可溶性磷酸盐(solubleac
摘要：本文分析了2016-2018年乐清湾养殖区水体中pH、温度、盐度、溶解氧(dissolvedoxygen，DO)、叶绿素(chlorophylA，Chla)、氨氮(ammonianitrogen，NH4-N)、亚硝酸盐氮(nitritenitrogen，NO2-N)、硝酸盐氮(nitratenitrogen，NO3-N)、可溶性磷酸盐(solubleactivephosphors，DIP)等海水水质质量指标，并研究了其水质质量状况。通过单因子污染指数法的评价结果表明，乐清湾养殖区的pH、温度、盐度、DO等指标均符合国家二类水质标准。与其他海域养殖区比较，DO浓度处于偏低状态;而DIN和DIP的浓度较高。利用水质质量富营养化指标分析法(theanalysisofwaterqualityeutrophicationindex，TRIX)，本研究发现乐清湾养殖区的水质富营养指标值较大，处于较高的富营养化状态。通过主成分分析(principalcomponentanalysis，PCA)可知，第一主成分相关指标主要是NO2-N、NH4-N、DIP、温度以及NO3-N，且NH4-N、NO3-N、DIN与TRIX之间存在良好的正相关关系。
关键词：海水养殖;乐清湾;水环境;营养状态;营养盐
乐清湾位于浙江南部沿海，是一个深入内地的半封闭海湾，三面环陆，南面与东海相连。由于其良好的避风条件和优越的气候条件，乐清湾海水养殖业从20世纪80年代起得到了迅猛的发展，随着养殖规模的不断扩大，这里已经成为浙江省的重点海水养殖基地之一[1]。在海水养殖的过程中，往往需要人工投喂大量的配合饲料和鲜活饵料，这些饵料仅有一部分被有效利用，其他饵料以残饵、排泄物和粪便等形式排入周边的海洋环境中，由此形成了养殖的内源污染物。值得注意的是，高密度的投饵养殖鱼、虾类等养殖方式，往往造成养殖海域氮、磷化合物浓度的增加。海水养殖鱼、虾类等排出的氮、磷废弃物占投喂饲料总量的70%以上[2-3]，由此可引发水体富营养化。海水富营养化可促使浮游生物迅速生长，造成海水中溶解氧浓度降低，阻碍水生经济动物的生长，成为海水养殖可持续发展的瓶颈[4]。同时，海水养殖的经济生物也可能引起海水中营养盐浓度、结构和浮游植物群落结构的改变[5]。此外，海水营养盐输入、输出的平衡性，也会引起水生生态系统物种、物质与能量流动等的不平衡，最终导致水生生态环境状况恶化[6-7]。因此，海水质量不仅对海水养殖有重要影响，而且也是海洋生态环境系统良性循环的有力保障。目前，近海富营养化状态的评价方法有：以化学需氧量(COD)、营养盐等为参数的单指数法[8]，以总氮、总磷、COD和Chla为参数的营养状态质量指数法[9]，潜在性富营养化(N/P)法[10]以及富营养化状态指数法(TRIX法)等综合指数法[11]，其中，TRIX法是我国海洋环境评价的重要方法。
本文通过对乐清湾养殖区主要海水水质指标的连续性跟踪调查，评价了养殖环境的海水质量等级，分析了其主要污染因子及来源。通过TRIX方法，分析乐清湾养殖区的海水质量状况，评价其海洋生态系统的结构与功能，这对于合理开发和利用乐清湾的海洋资源具有十分重要的意义。
1材料与方法
1.1采样点确定
选取浙江省乐清湾海水养殖区的7个站位作为采样点(图1)，主要以养殖缢蛏、泥蚶、蛤蜊等滤食性双壳贝类为主;采样时间为每年的5月、8月、9月、10月，连续3年(2016-2018年)的海水水质监测数据;采样点位于水面下0.5m处。
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1.2测定方法
监测指标为pH、温度、盐度、DO、Chla、NH4-N、NO2-N、NO3-N和DIP。全部样品的采集、预处理和保存参照《海洋监测规范》(GB/T12763-2007)和《海洋监测标准》(GB17378-2007)执行。分析项目及方法如下：pH用pH计测定;温度用表层水温表法;盐度采用盐度计法;DO用碘量法;Chla的测定方法为分光光度法(SL88-2012);NH4-N测定用纳氏试剂分光光度法(HJ536-2009);NO2-N用酚二磺酸分光光度法(GB/T7480-1987);NO3-N分析用锌镉还原法(HJ346-2007);DIP分析用抗坏血酸还原磷钼蓝法(HJ671-2013);DIN为NH4-N、NO2-N和NO3-N之和。
1.3富营养化状态指数TRIX指数法
1.4数据处理与统计分析
采用Excel2010软件，对原始数据进行处理;采用SPSS19.0软件，分析海水中各水质指标的相关性;采用OriginPro8.0软件进行绘图。
2结果与讨论
2.1乐清湾养殖海域水质指标分析
从2016年到2018年，每年分别采集5月、8月、9月、10月乐清湾海水养殖区7个有代表性的海水水样，按照国家《海水水质标准》(GB3097-1997)，分别对水质指标中的pH、温度、盐度、DO、Chla、NH4-N、NO2-N、NO3-N、DIP等指标进行测定分析，并对7个采样点各指标的3年平均值、最大值、最小值进行统计，并与国家标准进行比较，结果见表1。
由表1可知，乐清湾养殖区域中海水pH的变化范围(平均值)为7.73～8.16(7.89);水温变化范围(平均值)为21.03℃～32.80℃(26.41℃)，由于采样时间设为每年的5月到10月，所以水温的变化幅度相对较小;盐度的变化范围(平均值)为17.13～31.06(23.66);海水中DO浓度变化范围(平均值)为5.01～7.88mg/L(6.51mg/L);海水中NH4-N的浓度范围(平均值)为1.10～370.60μg/L(81.69μg/L);海水中NO2-N浓度范围(平均值)为0.60～157.00μg/L(55.95μg/L);NO3-N浓度范围(平均值)为230.00～3845.00μg/L(692.21μg/L);DIN的浓度范围(平均值)为273.10～3942.50μg/L(829.85μg/L);海水中DIP的浓度范围(平均值)为5.2～152.70μg/L(52.36μg/L);Chla的浓度变化范围(平均值)为0.20～12.20μg/L(2.09μg/L)。其中，水温、盐度、DO各采样点的3年平均值变化不大，各采样点海水中DO的平均浓度均大于5mg/L，符合第二类海水水质标准;而DIN和DIP的浓度超标较为严重,劣于第四类海水水质标准范围要求。与其他海域养殖区相比，乐清湾海域水体中DO处于低浓度水平。
2.2乐清湾养殖海域水质指标动态变化分析
2016年5月到2018年10月连续3年养殖环境水质指标的动态分布见图2。3年间变化幅度较小的指标有pH、水温、盐度、DO和NO3-N，变化幅度较大的指标有Chla、NH4-N和NO2-N等。其中，pH的变化幅度最小，范围为7.74～8.12，且均符合第一类海水水质标准要求;其次，水温的变化范围为21.50℃～32.09℃，最高海水温度出现在8月，5月和10月温度差别较小，盐度的变化幅度也较小，为18.09～30.41。DO的最高浓度出现在2018年5月，为7.50mg/L，而最低值出现在2016年8月，仅为5.31mg/L，当海水中DO浓度低于3mg/L时称为低氧环境，不利于海水中好氧微生物的生长。DIP的浓度较高，最高值出现在2017年10月，结果为89.59mg/L，最低值出现在2018年9月，为21.53mg/L，每年10月，海水中DIP的浓度均明显高于其他月的平均值。DIN浓度范围为421.80～1357.99mg/L，最高值和最低值分别出现在2016年5月和2018年8月，部分海域劣于第四类海水水质标准，其中，2016年5月监测结果平均值超出标准近3倍。在DIN的3种形态中,NO3-N所占的比例最高，为NH4-N和NO2-N的5～10倍，是DIN的主要存在形态，这说明该海水水域环境氧化能力较强，水体具有较好的自净能力，这与Cutrim等[7]的研究结果一致。不同时期，NH4-N的变化幅度较大，范围为8.55～204.86μg/L，其中，最高浓度出现在2017年8月，为最低浓度2018年9月的3倍以上，海水中NH4-N的浓度高低没有明显的季节特性。NO2-N的变化幅度较大，范围为12.53～143.00mg/L,最大值和最小值分别出现在2016年8月和2017年9月。NO3-N的总体水平较高，其变化幅度范围为321.29～1288.14mg/L,最大值和最小值分别出现在2016年5月和2018年8月，高浓度的NO3-N是海水中DIN的主要贡献指标，这与养殖环境大量的饵料投入有关
2.3与其他海域水质质量状况比较
为进一步了解乐清湾海域养殖区水质指标及营养盐水平，将该海域水体中各指标从2016-2018年3年的浓度变化范围和平均值，与国内外其他海水养殖区中的指标进行分析比较，结果见表2。从表2可知，pH的平均值略低于其他地区，且各海水养殖区的变化幅度较小;水温平均值明显高于其他养殖区，这与该研究的采样时间为每年的5-10月有关。与其他海域水质指标的对比分析发现，各水质指标存在明显的地域差异，乐清湾海水养殖区的盐度、Chla的浓度平均值处于中等偏下的水平，如盐度和Chla浓度较高的海水养殖区有IzmirBay[12]、黄海[13]、BizerteLagoon,Mediterranean[14]、大连[15]等;而盐度和Chla浓度较低的海水养殖区域如lagoonsofWesternGreece[16]等，其浓度分别是最高值海域的1/3和1/7。而乐清湾增养殖区海水中DO的平均值为6.5mg/L，远低于其他养殖区，如大连海域[16]海水养殖区DO的平均浓度高达9.5mg/L，theMarano海湾[7]养殖区海水中的DO为8.8mg/L。与此结果类似，杨平等[17]研究发现，养殖塘水体较高的DO浓度有利于水生生物的生长，因此，在海水养殖初期，水中DO浓度较低，但在养殖中、后期，海水中DO浓度会不断增加;王颢等[18]也发现低氧区的出现可能与网箱养殖活动有关。有研究表明，低氧环境不利于水生动物的生长，如孙元敏等[19]发现，经历低氧变动模式的鲻鱼代谢速率下降，同时需要消耗较多的物质和能量参与氧化应激，用于生长的物质和能量需求减少，从而导致其生长速度下降。因此，需要对该区域的低氧原因作深入分析，并采取适当措施。NH4-N的浓度处于中等水平，但与其他海水养殖区相比，NO2-N、NO3-N、DIN、DIP的浓度均处于浓度偏高水平。
2.4水质质量富营养化指标分析
为了进一步了解乐清湾养殖区的水质富营养化状况，对2016-2018年7个不同采样点的TRIX进行统计分析，结果见表3。由表3可知，该区域水体富营养化现象比较严重，各点3年平均值为6.06～6.41，每个采样点的水质均处于高富营养化(6≤TRIX<8)状态。2016年5月、6月，2017年5月、8月、10月，2018年10月，该区域水质均处于高富营养化状态;2017年9月、2018年5月、2018年8月、2018年9月，分别有71.42%、85.71%、57.14%、42.86%的采样点水质为低富营养化状态(4≤TRIX<5)，其他采样点均为高富营养化状态。对照其他海水养殖水质的富营养化指标TRIX，该区域的富营化属中等偏上的水平，TRIX值较高的海域如JansenLagoon[7]和IzmirBay[12]，其平均值分别为8.04和6.70;TRIX值较低的海域如中国的黄东海海区[13]、渤海[3]，其平均值分别为5.65、5.79。TRIX值超过6时，海水处于典型的高生产力状态，易产生水体富营养化现象，富营养化频发可以导致海域底层缺氧，但TRIX值低于4时，不利于海水养殖生产力提高[15]。因此，海水养殖区域往往具有较高的TRIX值，也有暴发水体富营养化灾害的危险。
2.5乐清湾水质指标相关性及来源分析
为进一步研究水质指标对海水养殖产量及水体富营养化的影响，对乐清湾养殖区域中的水质指标进行相关性和来源分析。利用主成分分析法分别对pH、温度、盐度、DO、Chla、NH4-N、NO2-N、NO3-N、DIN、DIP和TRIX等指标进行相关性的来源分析，分别提取第1、2、3主成分，其方差贡献率分别为64.07%、13.05%和11.27%，累计贡献率为88.38%;再对3个主成分的变量载荷PC1作为x轴，PC2和PC3作为y轴，分别作图PC1—PC2、PC1—PC3(如图3所示)，研究各相关因子对水体富营养化的贡献率，分析该区域水体富营养化的可能原因。由图3可知，第一主成分的方差贡献率最大，达64.07%，与第一主成分相关的指标是NO2-N、NH4-N、DIP、温度以及NO3-N的载荷较大，其中与NO2-N的相关系数最大，为0.99，其次为NH4-N，其相关系数为0.95，与DO、盐度和pH存在明显的负相关关系，这说明氮、磷浓度的升高，以及盐度和pH的降低是导致该区域水体富营养化的主要原因。盐度与第一主成分存在明显的负相关性，其相关系数为−0.96，说明盐度越低，其水体中富营养化程度越高。褚帆等[20]也发现盐度低的入海口海水富营养化程度相对较高，说明盐度对海域富营养化状况有重要的影响。首先，盐度对富营养化状况的影响体现在氮磷等营养盐来源为陆源，随着向近海的排放，必然存在浓度梯度。随着稀释作用的加强，高盐度海水的污染物浓度会降低，呈显著负相关性。其次，第一主成分与DO之间也存在明显的负相关性，其相关系数为−0.89，DO的高低直接影响水中生物生长情况，水生动物过度繁殖、有机物含量过高的区域消耗大量的氧，DO会随生物量的增加迅速下降[21]，较低浓度的DO是水体富营养化结果的重要表现，由此推断该海域易发生水体富营养化现象。第二主成分与Chla之间存在明显的相关关系，其相关系数为0.83，为影响该海域水体富营养化的次要驱动因子，Chla是反映水体藻类生长的主要生物量之一，处于富营养化状态中的水体，Chla的浓度一般处于较高的水平[22]。第三主成分与NO3-N之间存在最大的相关关系，其相关系数为0.63，是影响该海域水体富营养化的重要因子。同时，从图3可以发现，NH4-N、NO3-N、DIN与TRIX之间存在良好的正相关性，说明该区域水体中的氮和磷可能具有相同的来源。——论文作者：李妙聪1，刘文胜2，江锦花3
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