錢 瑞，彭福利，薛 坤，齊凌艷，段洪濤，邱銀國，陳 青，陳粉麗，高俊峰，黃佳聰**

(1：西北師范大學(xué)地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，蘭州 730070)

(2：中國科學(xué)院南京地理與湖泊研究所中國科學(xué)院流域地理學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京 210008)

(3：中國環(huán)境監(jiān)測(cè)總站，北京 100012)

(4：安徽師范大學(xué)地理與旅游學(xué)院，蕪湖 231003)

(5：資源環(huán)境與地理信息工程安徽省工程技術(shù)研究中心，蕪湖 231003)

淡水湖庫富營養(yǎng)化造成的藍(lán)藻水華頻發(fā)是我國甚至世界關(guān)注的突出水環(huán)境問題，例如美國伊利湖[1-2]、加拿大溫尼伯湖[3-4]以及我國的太湖[5-6]、巢湖[7-8]、滇池[9-10]等湖泊都發(fā)生過嚴(yán)重藍(lán)藻水華. 全球湖泊藍(lán)藻水華研究顯示：自1980s以來，全球71個(gè)大型湖泊(面積大于100 km2)中，68%湖泊的夏季藍(lán)藻水華規(guī)模持續(xù)增長[11]. 2007年5月29日至6月初，我國太湖梅梁灣發(fā)生了嚴(yán)重藍(lán)藻水華，引發(fā)了無錫飲用水危機(jī)，嚴(yán)重威脅無錫數(shù)百萬居民的飲用水安全，引起了全國甚至全世界的高度關(guān)注[12]；2011年，北美伊利湖暴發(fā)了史上最嚴(yán)重的藍(lán)藻水華[1]，2014年8月1日伊利湖西部藍(lán)藻水華暴發(fā)導(dǎo)致水體藻毒素嚴(yán)重超標(biāo)，引發(fā)了伊利湖沿岸的托萊多市(Toledo)的飲用水?dāng)喙13]. 盡管全球各國高度重視湖庫富營養(yǎng)化的科學(xué)防控，但大量湖泊藍(lán)藻水華仍呈現(xiàn)頻繁反復(fù)暴發(fā)的趨勢(shì)[2,5]，與此同時(shí)，全球氣候變化進(jìn)一步加劇湖庫富營養(yǎng)化[14]，可見藍(lán)藻水華防控短期內(nèi)很難取得顯著成效，徹底解決藍(lán)藻水華問題依然任重道遠(yuǎn).

在我國大型富營養(yǎng)化湖泊中，巢湖藍(lán)藻水華問題突出，與太湖、滇池并列我國富營養(yǎng)化重點(diǎn)治理的“三湖”[15]. 巢湖藍(lán)藻水華的現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研與衛(wèi)星遙感影像解譯結(jié)果表明：近年來(2018-2020年)，巢湖濱岸帶藍(lán)藻水華堆積程度較嚴(yán)重的區(qū)域集中在巢湖西北岸、派河入湖口區(qū)域和巢湖南岸大周村區(qū)域，尤其是每年的夏、秋時(shí)段(6-10月)，湖濱帶藍(lán)藻水華暴發(fā)引發(fā)水體溶解氧大量消耗，甚至造成水生生物死亡，嚴(yán)重破壞湖泊生態(tài)系統(tǒng)平衡，進(jìn)而引發(fā)水生態(tài)系統(tǒng)退化等問題；尤其是藍(lán)藻水華在濱岸帶長時(shí)間大量堆積，可能引起水體發(fā)黑發(fā)臭，對(duì)周圍居民生活產(chǎn)生了負(fù)面影響，阻礙了區(qū)域可持續(xù)發(fā)展[16]，是水環(huán)境管理亟待解決的現(xiàn)實(shí)問題[17].

為緩解巢湖藍(lán)藻水華暴發(fā)造成的嚴(yán)重危害，中央/地方政府針對(duì)巢湖藍(lán)藻水華的濱岸帶堆積這一突出問題做出了大量努力，藍(lán)藻水華應(yīng)急處置管理工作也日益完善，包括已經(jīng)實(shí)施的深井、藻水分離港、藻水分離船等應(yīng)急處置措施，其中4個(gè)深井和4個(gè)藻水分離港分布于巢湖西北岸，4艘藻水分離船分布于東巢湖，還包括自制磁捕船、民間打撈船和曝氣船等處置規(guī)模較小的措施. 上述措施對(duì)緩解藍(lán)藻水華沿岸堆積造成的負(fù)面效應(yīng)具有重要價(jià)值. 然而現(xiàn)有研究集中在藍(lán)藻水華風(fēng)險(xiǎn)危害，包括現(xiàn)狀監(jiān)測(cè)[8,18]、模擬預(yù)測(cè)[6-7,19]、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[20-22]等，上述研究能夠監(jiān)測(cè)/預(yù)測(cè)藍(lán)藻水華暴發(fā)面積與強(qiáng)度，分析藍(lán)藻水華形成機(jī)理，評(píng)估其危害等，但尚缺乏針對(duì)湖庫濱岸帶藍(lán)藻水華堆積風(fēng)險(xiǎn)的量化研究. 本文依托流域水文與湖泊水動(dòng)力模擬、遙感反演、GIS空間分析等技術(shù)，綜合考慮藻類生物量、岸線形態(tài)、湖泊水動(dòng)力、風(fēng)速風(fēng)向等要素，構(gòu)建了藍(lán)藻水華堆積風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系，量化評(píng)估了巢湖濱岸帶的藍(lán)藻水華堆積風(fēng)險(xiǎn)，繪制了藍(lán)藻水華濱岸帶堆積風(fēng)險(xiǎn)的空間分布，識(shí)別了藍(lán)藻水華的易堆積區(qū)域，為藍(lán)藻水華應(yīng)急處置管理提供了關(guān)鍵技術(shù)支撐.

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域

巢湖(面積768 km2，平均水深2.7 m)是我國大型淺水富營養(yǎng)化湖泊，位于長江中下游巢湖流域(面積13555 km2)中心位置(圖1)，主要包括6條入湖河流(杭埠河、白石天河、兆河、柘皋河、南淝河和派河)，以及1條連接長江的出湖河流(裕溪河)，水體滯留時(shí)間為207 d[7]. 巢湖是沿湖地區(qū)工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和人民生活用水的重要水源. 但1980s以來，巢湖流域人口快速增長和經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展，比如合肥在過去40年間，人口增長了9倍[23]，高強(qiáng)度的人類活動(dòng)導(dǎo)致了巢湖入湖氮、磷大幅增加以及水體富營養(yǎng)化、藍(lán)藻水華(主要為微囊藻水華)與水質(zhì)惡化等突出水環(huán)境問題[24].

圖1 巢湖流域及其氣象與水文監(jiān)測(cè)點(diǎn)位

1.2 數(shù)據(jù)

本研究收集了巢湖及其流域的土地利用、水文、氣象和藻類生物量等數(shù)據(jù)(2018-2019年). 其中，土地利用數(shù)據(jù)來自2015年MODIS遙感影像(http://www.gscloud.cn/)，用于流域水文模擬時(shí)識(shí)別土地利用類型的數(shù)據(jù)輸入；逐日水文數(shù)據(jù)為河流流量，來自巢湖流域的桃溪水文站，用于率定流域水文模擬巢湖流域6條入湖河流流量的準(zhǔn)確性；逐日氣象數(shù)據(jù)(降水、氣溫、濕度、風(fēng)速、風(fēng)向、日照時(shí)長和相對(duì)濕度)來自巢湖流域的6個(gè)氣象站和130個(gè)雨量站，氣象站和雨量站的數(shù)據(jù)分別來自國家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://data.cma.cn/)和合肥水旱情信息網(wǎng)(http://sq.hfswj.net:8000/)，用于流域水文模擬的驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)；藻類生物量采用葉綠素a濃度表征，數(shù)據(jù)來自120幅無云的MODIS遙感影像反演結(jié)果.

1.3 方法

本研究以2018-2019年為研究時(shí)段，結(jié)合大型湖泊藍(lán)藻水華的形成與聚集規(guī)律，選擇藍(lán)藻水華指數(shù)、動(dòng)力指數(shù)、風(fēng)向指數(shù)與岸線復(fù)雜度用于藍(lán)藻水華濱岸帶堆積風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，并識(shí)別藍(lán)藻水華的易堆積區(qū)域. 評(píng)估方法的關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)詳述見圖2.

圖2 巢湖濱岸帶藍(lán)藻水華堆積風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)路線

1.3.1 數(shù)據(jù)處理 本文采用Python編程語言完成數(shù)據(jù)前期處理，采用ENVI完成遙感影像反演，采用ArcGIS完成柵格與矢量數(shù)據(jù)處理，主要工作包括130個(gè)雨量站與6個(gè)氣象站的站點(diǎn)數(shù)據(jù)篩選分類，以及逐日氣象數(shù)據(jù)處理；采用Python編程語言統(tǒng)計(jì)不同風(fēng)向的下風(fēng)向區(qū)域，計(jì)算網(wǎng)格單元(1000 m×1000 m)的岸線分形維數(shù).

1.3.2 流域水文模擬 流域水文模擬旨在模擬巢湖6條主要入湖河流(圖1)的逐日流量，為湖泊水動(dòng)力模擬提供精細(xì)化的邊界條件，采用柵格化的新安江模型完成[7]. 新安江模型是概念性二維半分布式水文模型[25]，廣泛應(yīng)用于我國濕潤、半濕潤地區(qū)的降雨徑流模擬[26]，模型包括蒸散發(fā)模塊、徑流產(chǎn)生模塊、徑流分離模塊和徑流路徑模塊4個(gè)模塊. 其中蒸散發(fā)模塊是基于Penman-Monteith方法開發(fā)的[27]，徑流產(chǎn)生模塊使用場(chǎng)容量的拋物線描述了流域異質(zhì)性，徑流分離模塊將總徑流分為3個(gè)部分：地表徑流、內(nèi)流徑流和地下水徑流，徑流路徑模塊使用曼寧方程通過一維運(yùn)動(dòng)波函數(shù)描述了陸上和河道的徑流流動(dòng).

模型網(wǎng)格大小為500 m，時(shí)間步長為1 d，模擬時(shí)段為2017-2019年，其中2017年為預(yù)熱期；模型關(guān)鍵參數(shù)取值，及其在研究區(qū)的校驗(yàn)結(jié)果可參考已發(fā)表文獻(xiàn)[7].

1.3.3 湖泊水動(dòng)力模擬 湖泊水動(dòng)力模型旨在模擬巢湖水動(dòng)力條件，采用EFDC模型開展[7]. EFDC是美國弗吉尼亞海洋研究所Hamrick博士開發(fā)的[28]，廣泛應(yīng)用于河流、水庫、湖泊、濕地、河口等水體，應(yīng)用領(lǐng)域集中于環(huán)境評(píng)價(jià)、方案決策、總量分配和環(huán)境預(yù)警平臺(tái)等，基于EFDC模型的巢湖水動(dòng)力模擬精度已得到驗(yàn)證[29].

巢湖水動(dòng)力模型采用1000 m×1000 m的網(wǎng)格單元[30]，垂直方向分為2層，底部粗糙度高度設(shè)定為0.02 m，時(shí)間步長為200 s；模型氣象數(shù)據(jù)采用距離巢湖最近的氣象站點(diǎn)(巢湖站，見圖1)數(shù)據(jù)，該氣象站距巢湖3.9 km；邊界條件包括6條入湖河流和1條出湖河流流量(圖1). 模型關(guān)鍵參數(shù)取值及其在研究區(qū)的校驗(yàn)結(jié)果可參考已有文獻(xiàn)[7].

1.3.4 濱岸帶藍(lán)藻水華的堆積風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與易堆積區(qū)域識(shí)別 以巢湖濱岸帶為藍(lán)藻水華堆積風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估區(qū)域，綜合考慮巢湖藻類生物量、水動(dòng)力、風(fēng)速、風(fēng)向、岸線形態(tài)等要素，采用數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等方法，分別計(jì)算巢湖濱岸帶藍(lán)藻水華指數(shù)、動(dòng)力指數(shù)、風(fēng)向指數(shù)和岸線復(fù)雜度，上述指數(shù)的選取理由與計(jì)算方法詳述如下：

1)藍(lán)藻水華指數(shù)：水體藻類越多，形成藍(lán)藻水華的概率越大，藍(lán)藻水華漂移受岸線阻擋則容易產(chǎn)生堆積. 葉綠素a濃度是表征藻類的指標(biāo)[8,31]，因此選取藍(lán)藻水華易暴發(fā)時(shí)期(4-10月)無云/少云的MODIS遙感影像，采用大型淺水湖泊葉綠素a反演算法[32]，獲取藻類空間分布，再歸一化處理計(jì)算巢湖濱岸帶藍(lán)藻水華指數(shù)，主要公式為：

(1)

(2)

2)動(dòng)力指數(shù)：動(dòng)力指數(shù)包括水動(dòng)力(水體流速)與風(fēng)力(風(fēng)速)條件. 湖泊水動(dòng)力越弱，即水體流速越慢，藍(lán)藻水華越容易在水體表層漂浮并堆積；水流速度越快，水體擾動(dòng)能力越強(qiáng)，藍(lán)藻水華也更不容易聚集堆積. 與水動(dòng)力條件相似，風(fēng)力條件也是決定藍(lán)藻水華堆積的重要環(huán)境因素，已有研究表明：當(dāng)風(fēng)速大于4 m/s時(shí)，藻類基本垂向均勻分布在水體，難以在水體表層形成藍(lán)藻水華[33]，而當(dāng)風(fēng)速低于3 m/s時(shí)，藍(lán)藻水華極易漂浮在水體表層[34]，也更容易在濱岸帶堆積. 根據(jù)上述機(jī)理研究成果，動(dòng)力指數(shù)采用以下公式計(jì)算：

(3)

(4)

3)風(fēng)向指數(shù)：風(fēng)向是藍(lán)藻水華堆積的重要影響因素之一，由于藍(lán)藻水華漂浮在水體表面，因此極易在下風(fēng)向的濱岸帶區(qū)域堆積；根據(jù)上述規(guī)律，將2018-2019年4-10月的逐日風(fēng)向劃分為8類，即北風(fēng)、北東風(fēng)、東風(fēng)、東南風(fēng)、南風(fēng)、南西風(fēng)、西風(fēng)和西北風(fēng)，每一類風(fēng)向?qū)?yīng)不同的下風(fēng)向?yàn)I岸帶區(qū)域，并據(jù)此計(jì)算風(fēng)向指數(shù)，公式為：

(5)

4)岸線復(fù)雜度：岸線形態(tài)對(duì)藍(lán)藻水華堆積也有很大影響，平整岸線對(duì)藍(lán)藻水華是不易堆積的，復(fù)雜岸線通常會(huì)使藍(lán)藻水華產(chǎn)生堆積；通過獲取高精度的巢湖遙感影像圖，使用簡(jiǎn)化后的盒計(jì)數(shù)法來定量計(jì)算岸線形態(tài)[35]，即畫邊長為r的正方形將岸線柵格圖覆蓋，通過計(jì)算岸線分形維數(shù)并結(jié)合專家意見對(duì)岸線復(fù)雜度進(jìn)行歸一化后再劃分[36-37]，計(jì)算公式為：

(6)

(7)

根據(jù)4個(gè)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)(藍(lán)藻水華指數(shù)、動(dòng)力指數(shù)、風(fēng)向指數(shù)和岸線復(fù)雜度)的計(jì)算結(jié)果，采用以下公式計(jì)算濱岸帶網(wǎng)格單元藍(lán)藻水華堆積的綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)：

(8)

根據(jù)藍(lán)藻水華指數(shù)、動(dòng)力指數(shù)、風(fēng)向指數(shù)和岸線復(fù)雜度4個(gè)指標(biāo)計(jì)算的綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，將綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)值歸一化處理之后，以數(shù)值大小確定風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，并將風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分為Ⅰ～Ⅴ級(jí)(表1).

表1 巢湖濱岸帶藍(lán)藻水華堆積評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)

2 結(jié)果與分析

2.1 藍(lán)藻水華指數(shù)

巢湖濱岸帶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估區(qū)域中，藍(lán)藻水華指數(shù)存在顯著空間差異，總體呈現(xiàn)西部較高(指數(shù)均值>0.6)，東部較低(指數(shù)均值<0.6)(圖3b). 從3幅具有巢湖整體典型分布狀況的葉綠素a濃度分布(圖3a)可以看出，巢湖的西北部葉綠素a濃度較高(葉綠素a濃度年均大于36 μg/L). 藍(lán)藻水華指數(shù)高值網(wǎng)格(指數(shù)>0.8)主要分布于西巢湖濱岸帶和東巢湖西北岸，其中西巢湖濱岸帶高值網(wǎng)格的可能原因是南淝河等河流輸入了大量的氮、磷污染物，促進(jìn)了藻類生長[7]；而東巢湖西北岸高值網(wǎng)格的可能原因：一是東巢湖營養(yǎng)鹽水平較高、中西巢湖藍(lán)藻水華漂浮至東巢湖西北岸[38]，二是藻類演替為微囊藻，2018年以前6-10月東中巢湖的優(yōu)勢(shì)藻類為魚腥藻且生物量較低[39]，但微囊藻在高溫下生長快速，更易上浮和聚集形成藍(lán)藻水華[38]. 東巢湖北岸部分網(wǎng)格值與巢湖東南岸的網(wǎng)格值較低，可能是由于巢湖東南岸是在夏季盛行風(fēng)(東風(fēng)/東南風(fēng))上風(fēng)向，藍(lán)藻水華不易在此區(qū)域長時(shí)間停留[40].

圖3 巢湖年均葉綠素a濃度分布(a)與濱岸帶藍(lán)藻水華指數(shù)(b)

2.2 動(dòng)力指數(shù)

巢湖濱岸帶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估區(qū)域中，動(dòng)力風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)變化差異明顯(圖4a)，在杭埠河、南淝河、柘皋河、白石天河、兆河與派河入湖口區(qū)域的網(wǎng)格值較低之外，其他沿岸區(qū)域均為高值網(wǎng)格(指數(shù)大于0.8). 此結(jié)果與2018-2019年4-10月巢湖總體水動(dòng)力強(qiáng)弱分布(圖4b)較為一致，高網(wǎng)格值區(qū)域的水體流速也相應(yīng)較弱，入湖口區(qū)域水量交換顯著，流速較快，水動(dòng)力強(qiáng)度也較高，因而藍(lán)藻水華堆積風(fēng)險(xiǎn)較低. 巢湖4-10月風(fēng)速數(shù)據(jù)分析結(jié)果(圖4c)表明：2018年，平均風(fēng)速超過4 m/s的時(shí)間僅有1 d，平均風(fēng)速低于3 m/s的時(shí)間達(dá)192 d；2019年，平均風(fēng)速超過4 m/s的時(shí)間有10 d，平均風(fēng)速低于3 m/s的時(shí)間有178 d，可見藍(lán)藻水華漂浮表面的時(shí)間遠(yuǎn)大于垂向均勻分布的時(shí)間，濱岸帶藍(lán)藻水華發(fā)生堆積概率也大幅提高. 巢湖湖面風(fēng)速變化幅度較大，風(fēng)速到達(dá)峰值后，通常在一段時(shí)間內(nèi)可持續(xù)減弱，強(qiáng)風(fēng)速條件下無法造成濱岸帶藍(lán)藻水華堆積，但可能造成藍(lán)藻水華向岸線靠近，導(dǎo)致后續(xù)低風(fēng)速條件下的濱岸帶藍(lán)藻水華堆積.

圖4 巢湖2018-2019年(4-10月)逐日風(fēng)速(a)、水動(dòng)力條件(b)與濱岸帶動(dòng)力指數(shù)(c)

2.3 風(fēng)向指數(shù)

巢湖濱岸帶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估區(qū)域中，風(fēng)向風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)分布較分散，但是巢湖西岸總體網(wǎng)格值顯著高于巢湖其余濱岸帶，呈連續(xù)帶狀分布(圖5a). 巢湖湖面4-10月期間8類風(fēng)向中頻次最高為東風(fēng)與西風(fēng)，分別為154和113次(圖5b)，這也是近年來西巢湖濱岸帶藍(lán)藻水華堆積嚴(yán)重以及中巢湖與東巢湖湖面藍(lán)藻水華暴發(fā)程度加重的重要因素之一. 巢湖湖面頻次最高的3類風(fēng)向的風(fēng)分別沖擊岸線之后以網(wǎng)格統(tǒng)計(jì)，其疊加之后幾乎覆蓋整個(gè)巢湖濱岸帶，大面積與帶狀連續(xù)分布的高值網(wǎng)格西巢湖濱岸帶是重點(diǎn)關(guān)注的區(qū)域(圖5c). 結(jié)合圖3a所示，巢湖中總體葉綠素a濃度在西部和中部的值較高，很大程度上是受到巢湖湖面東風(fēng)與西風(fēng)影響，符合西巢湖與東巢湖葉綠素a濃度較高的現(xiàn)狀. 西巢湖濱岸帶風(fēng)向指數(shù)網(wǎng)格值高與風(fēng)力大小(圖4a)的密切聯(lián)系極大程度上影響濱岸帶藍(lán)藻水華堆積概率，2018-2019年4-10月東風(fēng)時(shí)間為154 d，但其平均風(fēng)速超過4 m/s的時(shí)間只有4 d，而低風(fēng)速盛行風(fēng)(東風(fēng)/東南風(fēng))有利于藍(lán)藻水華在西部濱岸帶堆積，因此，西巢湖濱岸帶出現(xiàn)了風(fēng)向指數(shù)的系列高值網(wǎng)格(指數(shù)>0.6).

圖5 巢湖2018-2019年(4-10月)風(fēng)向頻數(shù)(a、b)和濱岸帶風(fēng)向指數(shù)(c)

2.4 岸線復(fù)雜度

巢湖濱岸帶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估區(qū)域中，東巢湖東南岸與西巢湖西北岸的岸線形態(tài)較復(fù)雜，其他濱岸帶岸線形態(tài)較平整(圖6a). 本文采用盒計(jì)數(shù)法定量分析岸線形態(tài)，兩個(gè)網(wǎng)格分別代表平整岸線與復(fù)雜岸線，采用岸線分形維數(shù)(岸線復(fù)雜度)評(píng)估其形態(tài)復(fù)雜程度(圖6b～c). 岸線復(fù)雜度的中高值網(wǎng)格(指數(shù)>0.6)連續(xù)分布于西巢湖西北岸和東巢湖東南岸，同時(shí)零星分布于中巢湖忠廟區(qū)域的濱岸帶. 結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研結(jié)果，西巢湖西岸與北岸的陸域土地利用組成較為復(fù)雜，向湖體延伸的岸線較多，塘西河入湖口位置和派河入湖口位置附近存在數(shù)量較多、形態(tài)復(fù)雜的水上岸線，在東風(fēng)及弱風(fēng)速條件下，是藍(lán)藻水華在該濱岸帶堆積的有利條件. 2020年夏季，巢湖水位上漲，濱岸帶挺水植物改變了岸線形態(tài)，導(dǎo)致部分原本平整的岸線發(fā)生改變，進(jìn)而出現(xiàn)藍(lán)藻水華堆積現(xiàn)象.

圖6 巢湖岸線分布(a、b)與復(fù)雜度(c)

2.5 綜合風(fēng)險(xiǎn)

濱岸帶藍(lán)藻水華堆積風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果(圖7)表明：藍(lán)藻水華堆積綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)總體呈現(xiàn)為西高、東低、北高、南低的空間格局. 西巢湖北岸與西岸等區(qū)域的葉綠素a濃度高(4-10月葉綠素a濃度均值>30 μg/L)，在盛行風(fēng)東南風(fēng)、弱動(dòng)力擾動(dòng)條件下，藍(lán)藻水華極易在上述區(qū)域堆積，藍(lán)藻水華堆積的綜合風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)均為Ⅴ級(jí)，占濱岸帶總面積的12.1%，是藍(lán)藻水華堆積風(fēng)險(xiǎn)管控的重點(diǎn)區(qū)域.

圖7 巢湖濱岸帶藍(lán)藻水華堆積的綜合風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分布

藍(lán)藻水華堆積的綜合風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為Ⅳ級(jí)區(qū)域較大(占濱岸帶總面積的25.6%)，表明在適宜的氣象與水文條件下，全湖較多區(qū)域存在藍(lán)藻水華堆積風(fēng)險(xiǎn)：一方面，這些區(qū)域葉綠素a濃度較高；另一方面，2018年以來，巢湖藻類群落更替為以微囊藻為主，微囊藻具有容易聚集、上浮和抗風(fēng)浪等特征，也是藻類水華聚集與堆積的有利條件[38]. 上述區(qū)域需要在日常管理中重視，提前預(yù)防藍(lán)藻水華嚴(yán)重堆積.

Ⅲ級(jí)藍(lán)藻水華堆積綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域最多，占濱岸帶總面積的42.4%，其分布區(qū)域較為廣泛，散布于整個(gè)巢湖沿岸. Ⅲ級(jí)區(qū)域的影響因素存在著區(qū)域性差異，體現(xiàn)在：西巢湖北岸部分區(qū)域內(nèi)葉綠素a濃度較高(年平均葉綠素a濃度>25 μg/L)，同時(shí)受區(qū)域內(nèi)動(dòng)力較弱和岸線形態(tài)較復(fù)雜影響；西巢湖西南岸、中巢湖南岸和東巢湖東北岸區(qū)域內(nèi)葉綠素a濃度較高(年平均葉綠素a濃度>27 μg/L)，同時(shí)受到區(qū)域內(nèi)動(dòng)力擾動(dòng)較弱影響；而東巢湖西北岸部分區(qū)域內(nèi)葉綠素a濃度較高(年平均葉綠素a濃度>21 μg/L)，同時(shí)受常年主導(dǎo)東風(fēng)影響.

Ⅰ和Ⅱ級(jí)藍(lán)藻水華堆積綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域集中在西巢湖南岸和東巢湖南岸，占濱岸帶總面積的19.9%. 該區(qū)域葉綠素a濃度低，岸線平整、動(dòng)力擾動(dòng)強(qiáng)、不在盛行風(fēng)的下風(fēng)向區(qū)域，藍(lán)藻水華堆積風(fēng)險(xiǎn)較低.

基于巢湖濱岸帶藍(lán)藻水華堆積綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)將濱岸帶藍(lán)藻水華堆積風(fēng)險(xiǎn)劃分為高、中和低3類，并提出相應(yīng)的巢湖濱岸帶藍(lán)藻水華堆積防控建議(表2).

表2 巢湖濱岸帶藍(lán)藻水華堆積防控建議

2.6 濱岸帶藍(lán)藻水華堆積風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法的不確定性

本研究以巢湖為研究對(duì)象，構(gòu)建了適用于大型富營養(yǎng)化湖庫的濱岸帶藍(lán)藻水華堆積風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估方法，但方法有待進(jìn)一步完善：

1)評(píng)價(jià)過程存在系數(shù)的主觀確定，包括權(quán)重系數(shù)和指數(shù)分級(jí)等. 目前，科學(xué)上尚無公認(rèn)的權(quán)重系數(shù)計(jì)算/指數(shù)分級(jí)方法，原因是評(píng)價(jià)案例差異大，大多需要結(jié)合專家意見確定，難以實(shí)現(xiàn)完全客觀的確定. 根據(jù)已有研究，在缺乏充分科學(xué)依據(jù)的條件下，一般采用等權(quán)系數(shù)法和等指數(shù)分級(jí)法. 上述系數(shù)/權(quán)重的確定直接影響了評(píng)估結(jié)果，未來可依托風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法的發(fā)展，以及長時(shí)間多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的支撐，進(jìn)一步量化研究上述關(guān)鍵參數(shù)的確定，提高權(quán)重系數(shù)的可信度. 2)藍(lán)藻水華生物量采用MODIS遙感影像解譯的葉綠素a濃度表征，缺點(diǎn)是空間分辨率低，難以精準(zhǔn)識(shí)別濱岸帶的局部小范圍區(qū)域，同時(shí)遙感光學(xué)數(shù)據(jù)受天氣影響太大，在云量較大條件下，基本無法獲取水體藍(lán)藻水華的信息. 2018-2019年4-10月的有效數(shù)據(jù)僅100多幅，且時(shí)間序列不連續(xù)；局部重點(diǎn)關(guān)注區(qū)域的藻類生物量難以與周圍像元精細(xì)區(qū)分. 未來可進(jìn)一步融合自動(dòng)監(jiān)測(cè)、高分辨率遙感影像等多源數(shù)據(jù)，進(jìn)一步提升藻類生物量時(shí)空分布的準(zhǔn)確度.

3)未考慮蘆葦?shù)韧λ脖坏葘?duì)藍(lán)藻水華堆積的影響. 一方面，岸線形態(tài)是由矢量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為柵格數(shù)據(jù)，本研究柵格單元大小為100 m×100 m，無法精細(xì)體現(xiàn)濱岸帶挺水植被(蘆葦?shù)?的局部小斑塊分布；另一方面，蘆葦?shù)韧λ参飳?duì)藍(lán)藻水華堆積的影響尚缺乏機(jī)理過程研究與關(guān)鍵參數(shù)確定，因此暫不在本研究中考慮.

3 結(jié)論與展望

本研究以巢湖為研究對(duì)象，針對(duì)濱岸帶藍(lán)藻水華堆積這一突出水環(huán)境問題，開展了濱岸帶藍(lán)藻水華的堆積風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，相關(guān)結(jié)論如下：

1) 創(chuàng)新發(fā)展了適用于大型湖庫的濱岸帶藍(lán)藻水華堆積風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法：該方法是以流域水文與湖泊水動(dòng)力模擬、遙感反演、GIS空間分析等為技術(shù)支撐，綜合考慮了影響藍(lán)藻水華聚集與堆積的關(guān)鍵要素(藻類生物量、岸線形態(tài)、湖泊水動(dòng)力、風(fēng)速和風(fēng)向等)，構(gòu)建了藍(lán)藻水華堆積風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系，可為濱岸帶藍(lán)藻水華堆積提供量化的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，方法可應(yīng)用于其他大型富營養(yǎng)化湖庫.

2) 初步評(píng)估了2018-2019年的巢湖濱岸帶的藍(lán)藻水華堆積風(fēng)險(xiǎn). 評(píng)估結(jié)果表明：巢湖藍(lán)藻水華堆積綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)總體呈現(xiàn)為西高、東低、北高、南低的空間格局，其中，高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域(Ⅴ級(jí))主要分布于西巢湖西岸與西北岸，占濱岸帶總面積的12.1%，具有葉綠素a濃度高、動(dòng)力條件弱、位于下風(fēng)向區(qū)域等特征，是藍(lán)藻水華堆積風(fēng)險(xiǎn)管控的重點(diǎn)區(qū)域；中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域(Ⅲ與Ⅳ級(jí))面積大，分別占濱岸帶總面積的42.4%和25.6%，存在藍(lán)藻水華堆積風(fēng)險(xiǎn)；低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域(Ⅰ與Ⅱ級(jí))主要分布在西巢湖東北岸和巢湖南岸，面積極小，僅占濱岸帶總面積的19.9%.

3) 發(fā)展的藍(lán)藻水華堆積風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法是藍(lán)藻水華應(yīng)急處置的關(guān)鍵技術(shù)：基本研究構(gòu)建的藍(lán)藻水華堆積風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，通過進(jìn)一步與藍(lán)藻水華預(yù)測(cè)模型、氣象預(yù)報(bào)模式耦合，可實(shí)現(xiàn)藍(lán)藻水華堆積風(fēng)險(xiǎn)的未來預(yù)測(cè)結(jié)果，動(dòng)態(tài)識(shí)別藍(lán)藻水華的易堆積濱岸帶區(qū)域，為富營養(yǎng)化湖庫藍(lán)藻水華應(yīng)急處置實(shí)時(shí)提供重點(diǎn)關(guān)注區(qū)域等信息，進(jìn)而提前布局針對(duì)性的應(yīng)急處置措施.