富营养化湖泊CDOM浓度的时空分布特征及影响因素分析

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有色可溶性有机物(Chromophoric Dissolved Organic Matter,CDOM)含量的变化和空间分布,不仅是碳循环的重要部分,也是环境评估的重要因子之一。湖泊中CDOM浓度的空间分布受土地利用、人类活动等影响较大,因此通过研究湖泊中CDOM的光学特性和时空分布特征,能够定量研究外界环境受人类活动的影响程度。本文选择太湖为研究对象,基于20162017年3次野外采样数据,分析太湖水体CDOM的光学特性,在此基础上构建太湖水体CDOM浓度(CDOM在443nm处的吸收系数)的遥感反演算法;然后,利用2016年11月至2018年1月的海陆色度仪(Ocean and Land Color Imager,OLCI)卫星数据,结合反演算法构建太湖CDOM浓度长时间序列数据集,分析太湖CODM的时空分布特征;最后,从自然和人文两方面分析太湖CDOM空间分布特征的影响因素,以期为碳循环与碳估算提供参考信息,也为太湖水质管理提供一定的借鉴。研究中主要取得3方面的成果:(1)总体上,太湖水体中悬浮物(Suspended Particulate Matter,SPM)和叶绿素a(Chla)含量较高,CDOM浓度也较高,无机悬浮物(Suspended Particulate Inorganic Matter,SPIM)浓度略高,表明太湖水体主要光学活性物质为SPIM。CDOM与其他水色参数(如SPM、Chla)之间几乎不存在相关性,说明此时太湖CDOM的输入以陆源为主,生产生活污水、工业废水等是其主要来源。结合太湖水体和CDOM的光学特性,建立优化的半分析反演模型(QAA709算法),精度验证结果较合理(R2=0.432,RMSE=0.117m-1,MAPE=25.277%),可用于太湖水体CDOM的反演研究。(2)将优化的反演模型应用于OLCI卫星数据上,构建2016年11月2018年1月太湖水体CDOM长时间序列数据集,分析CDOM的时空分布特征。从全湖来看,CDOM空间分布呈现明显的渐变规律,即浓度从太湖北部向南部逐渐降低;分季节来看,CDOM浓度从高到低依次是秋季、春季、夏季和冬季,表现出从冬到次年秋有逐渐升高的趋势;分湖区来看,竺山湾CDOM含量最高,其次是梅梁湾和西北湖区,湖心区、贡湖湾和西南湖区CDOM含量较低,除贡湖湾和湖心区外其余各湖区均呈现明显的季节差异。(3)自然因素是太湖CDOM时空分布根本原因。其中,水量的稀释作用和汇水带来的污染物使得全湖秋季的CDOM含量高于夏季;春冬季风速适中,太湖CDOM的空间分布较均匀,而夏秋季风速波动大导致CDOM空间分布差异也较大。人为因素是影响太湖CDOM时空分布的重要的外部因素,人类活动导致各种污染物排放的增加,最终在太湖CDOM中得以体现。富营养化分布和全湖的CDOM空间分布具有一致性。太湖流域近7年的土地利用类型中耕地和林地大面积转变为建设用地,农业中化肥和农药的使用、工业生产中废水的排放等影响太湖CDOM的时空分布。社会经济中第二产业中的工业集聚与水环境污染程度的正向耦合,是影响太湖CDOM时空差异的又一重要原因。
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