CN107782870B - 一种引水工程湖泊水生态效应监测点位优化方法 - Google Patents

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Abstract

一种引水工程湖泊水生态效应监测点位优化方法，属于环境与生态水力学技术领域。该方法包括以下步骤：(1)界定引水工程湖泊水生态影响监测的地理范围；(2)设置引水河道与受水湖泊监测点位；(3)确定监测时间与频次；(4)确定以水生生物群落指标与非生物理化指标作为表征水生态影响的监测指标；(5)基于非生物理化指标欧几里得距离系数与水生生物群落指标布雷柯蒂斯相似性系数，聚类并优化监测点位数量与监测频次。本发明涉及的监测指标易于获取，方便大范围实施应用。本方法可为引水工程对大型受水富营养化湖泊水生态影响监测点位布设与频次设置提供有效优化方法，减少监测工作量。

Description

一种引水工程湖泊水生态效应监测点位优化方法
技术领域
本发明属于环境与生态水力学技术领域，具体涉及一种引水工程湖泊水生态效应监测点位优化方法。
背景技术
近些年来，随着太湖、巢湖以及滇池等大型富营养化湖泊蓝藻水华暴发所引发的饮用水与生态危机日益严重，针对大型富营养化湖泊的引水调控工程受到有关部门的重视，已成为缓解蓝藻水华灾害的重要水利工程措施。而不同于小型湖泊，大型富营养化湖泊的引水调控工程对湖泊生态与环境的改善效果受到多方面因素的影响和制约，短期内难以获得理想的结果，引水调控工程往往需常态化运行。因此，引水工程对大型富营养化湖泊水动力、物理化学环境以及生物的影响需进行长期的动态跟踪研究。
引水工程湖泊水生态效应的监测多参照水环境监测规则，实施湖区采样点位布设。但因为引水工程客水输移对湖区水体理化与生物空间差异的均化作用，使得引水工程湖泊水生态效应监测点位的布设可不同于常规湖泊水生态环境监测。采用基于受水湖泊水环境与对引水响应敏感的浮游藻类群落等监测数据，结合引水工程自身运行规律等，可有效优化常规监测点位数量与分布，减少监测成本与工作量。同时，由于监测指标易于获取，利于在监测部门推广应用。
发明内容
本发明的目的在于提供一种引水工程湖泊水生态效应监测点位优化方法，为了实现该目的具体技术方案为：
一种引水工程湖泊水生态效应监测点位优化方法，该方法包括以下步骤：
(1)界定引水工程湖泊水生态影响监测的地理范围；
(2)根据现行水环境监测规则设置引水河道与受水湖泊监测点位；
(3)依据引水工程运行规律确定监测时间与频次；
(4)确定以水生生物群落指标与非生物理化指标作为表征水生态影响的监测指标；
(5)基于非生物理化指标欧几里得距离系数与水生生物群落指标布雷柯蒂斯相似性系数，聚类并优化监测点位数量与监测频次。
优选的，所述步骤(1)中，监测的地理范围包括：引水工程输水河流入湖节制枢纽上游水域、湖泊直接承纳引水的受水水域。
优选的，所述步骤(2)中，监测断面或点位的设置方法具体为：在引水工程输水河流入湖节制枢纽上游500m处设置监测断面；在输水河流入湖口至湖泊直接承纳引水的受水水域中心、左右岸边带方向设置至少3条监测轴线，且每条轴线应至少设置5个监测断面。
优选的，所述步骤(3)中，监测时间与频次具体方法为：每次监测时间分非引水期和引水期，所述非引水期包含引水前和引水后；其中引水前的最后1天、引水后的第1天、引水期的第1天和最后1天必须监测，其余监测频次的时间按实际监测需求确定。
优选的，所述步骤(4)中，监测指标具体为：
1)非生物理化参数，包括水温、pH、浊度(Tur)、溶解氧(DO)、总磷(TP)、高锰酸盐指数(CODMn)、总氮(TN)、氨氮(NH3-N)、硝酸盐氮(NO3-N)、叶绿素a(Chl a)、总有机碳(TOC)、硅酸盐(SiO3-Si)；
2)水生生物群落指标，包括浮游藻类群落组成与细胞丰度。
优选的，所述步骤(5)中，点位优化的方法具体为：
1)对引水期间各监测点位水生生物群落指标和非生物理化指标分别进行二维矩阵排列，形成两种矩阵；对两种矩阵分别进行聚类分析，水生生物群落指标矩阵的聚类分析基于监测样点的布雷柯蒂斯相似性系数(Bray-Curtis similarity)，非生物理化指标矩阵聚类分析基于监测样点的欧几里得距离系数(Euclidean distance)，聚类分析的结果以二维图谱的形式呈现；
2)基于水生生物群落指标矩阵的聚类分析结果在布雷柯蒂斯相似性系数为40％、60％以及80％的水平上将各监测点位进行聚类分组，而基于非生物理化指标矩阵的聚类分析结果则在欧几里得距离系数为2.0、4.0和6.0的水平上将各监测点位进行聚类分组；
3)若水生生物群落指标生物指标聚类分析结果与非生物理化指标聚类结果不一致，以水生生物群落指标聚类分析的分组结果为准；
4)处于同一聚类组别的监测点位保留1个代表性点位，同时监测点位的取舍也应考虑监测水域的物理形态与经济成本，保证以最少的监测点位获取足够的有代表性的生态环境信息。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
(1)综合考虑引水工程受水湖泊水体理化环境与敏感生物群落指标，提出了引水工程湖泊水生态效应监测点位优化方法；
(2)本发明采用的监测指标对引水工程响应敏感，包含信息量大，易于获取，能客观反映短期引水活动对湖泊理化环境与关键水生生物的影响，便于推广应用；
(3)本发明采用基于非生物理化指标欧几里得距离系数与水生生物群落指标布雷柯蒂斯相似性系数，对不同监测指标进行归一化与标准化处理，综合分析得出引水工程湖泊水生态效应监测点位优化结果，较基于单指标的优化结果更为科学和合理。
附图说明
图1为“引江济太”工程监测断面或点位分布图
图2为2013年1月各监测点位水体理化指标欧几里得距离矩阵的聚类分析图
图3为2013年4月各监测点位水体理化指标欧几里得距离矩阵的聚类分析图
图4为2013年8月各监测点位水体理化指标欧几里得距离矩阵的聚类分析图
图5为2013年11月各监测点位水体理化指标欧几里得距离矩阵的聚类分析图
图6为2014年1月各监测点位水体理化指标欧几里得距离矩阵的聚类分析图
图7为2014年4月各监测点位水体理化指标欧几里得距离矩阵的聚类分析图
图8为2014年7月各监测点位水体理化指标欧几里得距离矩阵的聚类分析图
图9为2014年11月各监测点位水体理化指标欧几里得距离矩阵的聚类分析图
图10为2013年1月各监测点位浮游藻类群落结构布雷柯蒂斯相似性矩阵的聚类分析图
图11为2013年4月各监测点位浮游藻类群落结构布雷柯蒂斯相似性矩阵的聚类分析图
图12为2013年8月各监测点位浮游藻类群落结构布雷柯蒂斯相似性矩阵的聚类分析图
图13为2013年11月各监测点位浮游藻类群落结构布雷柯蒂斯相似性矩阵的聚类分析图
图14为2014年1月各监测点位浮游藻类群落结构布雷柯蒂斯相似性矩阵的聚类分析图
图15为2014年4月各监测点位浮游藻类群落结构布雷柯蒂斯相似性矩阵的聚类分析图
图16为2014年7月各监测点位浮游藻类群落结构布雷柯蒂斯相似性矩阵的聚类分析图
图17为2014年11月各监测点位浮游藻类群落结构布雷柯蒂斯相似性矩阵的聚类分析图
其中R1-R3，W1-W5、E1-E5、G1-G5、C1-C3为监测断面或监测点位编号。
具体实施方式
下面列举实施例对本发明进一步说明，但不因此限制本发明的内容。
实施例1
本实施例结合太湖流域“引江济太”工程进一步阐述一种引水工程湖泊水生态效应监测点位优化方法。具体过程如下：
(1)界定监测范围
“引江济太”工程，通过望虞河调引长江入太湖，旨在确保太湖的水资源供应量和抑制太湖的蓝藻水华发生，引水工程的输水河流为望虞河，湖泊直接承纳引水的受水水域为贡湖湾。据此，确定本实施例的监测范围为望虞河望亭水利枢纽上游河段、贡湖湾。
(2)设置监测断面或点位
依据《地表水与污水监测技术规范》(HJ-T91-2002)中河流、湖泊监测断面或点位的布设原则，本实施例在望亭水利枢纽上游河段处布设3个监测断面，编号分别为R1、R2和R3，用以监测望虞河来水；在贡湖湾西岸、贡湖湾东岸以及贡湖湾中心轴线等距离分别布设5个监测点位，编号分别为W1-W5、E1-E5和G1-G5；同时，在贡湖湾外围湖心区布设3个监测点位C1-C3，作为贡湖湾的参考点。本实施例监测断面或点位具体如图1所示。
(3)确定监测时间与频次
根据2013-2014年望虞河“引江济太”工程的运行情况，选取每年的4个季度，具体为2013年的1、4、8、11月与2014年1、4、7、11月中旬进行现场观测与样品采集，其中2013年8月中旬，2014年1月中旬以及2014年11月中旬望虞河均有引水入湖活动，其余时间作为同季节的非引水期对照。主要分析丰水期(7、8月为夏季)、平水期(11月为秋季)、枯水期(1月为冬季)望虞河引水入湖对太湖受水湖区水环境要素时空分布格局的影响。
(4)指标监测
非生物理化指标，包括水温、pH、浊度(Tur)、溶解氧(DO)、总磷(TP)、高锰酸盐指数(CODMn)、总氮(TN)、氨氮(NH3-N)、硝酸盐氮(NO3-N)、叶绿素a(Chl a)、总有机碳(TOC)、硅酸盐(SiO3-Si)；水生生物群落指标，包括浮游藻类群落组成与细胞丰度。
(5)点位优化
1)基于受水区非生物理化指标的点位优化
对2013-2014年四个季度代表性月份示范区各监测点位理化指标的欧几里得距离矩阵进行聚类分析(图2～图9)，结果显示：示范区监测点位水体理化性质呈现明显的空间异质性，引水期与非引水期监测点位水体理化性质的相近程度不同，引水期形成了以望虞河入湖口与贡湖湾湾口差异最为显著的点位分类模式，非引水期各监测点位间的水体理化性质则较为随机。引水与非引水期相邻点位在欧氏距离为2.0的分类水平上均更为相近，而在欧氏距离为4.0的分类水平上，则形成了望虞河入湖口、湾心以及湾口三个监测点位群。
同时，数据分析结果还显示，不同的欧氏距离分类水平下，示范区监测点位的水体理化性质分类结果不同。在欧氏距离为2.0的分类水平下，每2.5km距离间隔内两点的水体理化性质差异较小，可以考虑据此进一步筛选监测点位。而在欧氏距离大于4.0的水平上，示范区则可以分为几个区域，引水期以望虞河入湖口、湾心以及湾口为三个典型水域。
2)基于受水区水生生物群落指标的点位优化
对2013-2014年四个季度代表性月份示范区各监测点位浮游藻类群落指标的布雷柯蒂斯相似性矩阵进行聚类分析(图10～图17)，结果显示：示范区监测点位浮游藻类群落结构也呈现明显的空间异质性，引水期与非引水期监测点位浮游藻类群落结构的相近程度不同，引水期形成了以望虞河入湖口与贡湖湾湾口差异最为显著的点位分类模式，非引水期各监测点位间的浮游藻类群落机构则较为随机。引水与非引水期相邻点位在相似性为60％的分类水平上均更为相近，而在相似性为40％的分类水平上，则形成了望虞河入湖口、湾心以及湾口三个监测点位群。相似性为80％的情况下，各监测点位浮游藻类群落结构均差异显著。
3)受水区非生物理化指标和水生生物群落指标点位优化结果对比
与基于示范区各监测点位水体理化性质分析的结果一致，在相似性为60％的情况下，每2.5km距离间隔内两点的浮游藻类群落结构相近，尽管在80％的相似性水平上，几乎各监测点位浮游藻类群落结构的差异都显著。贡湖湾水域生态系统的结构较复杂，西岸带为藻型生态系统，而东岸带局部水域则为草型生态系统，加之引水水动力所引发的贡湖湾局部水域湖流流场的不同，使得贡湖湾内部浮游藻类的生境呈现明显的空间异质性，这可能是各监测点位浮游藻类差异均显著的重要原因。
4)受水区监测点位优化建议
从监测成本角度考虑，引水工程水生态效应的监测点位的优化可选取欧氏距离4.0或相似性系数40％分类水平的优化结果，即以望虞河入湖口、湾心以及湾口为三个区域，每个区域选取1个代表性点位；如果考虑以上三个区域的具体情况，可选择欧氏距离2.0或相似性系数60％分类水平的优化结果，即在本研究的原始布点基础上，相邻监测点位选取1个代表性点位。同时，还应综合考虑湖湾岸边带生态系统生物多样性的边际效应以及太湖不同季节风向的影响，不同季节选取监测分类区域中最具代表性的监测点位。

Claims (4)

1.一种引水工程湖泊水生态效应监测点位优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)界定引水工程湖泊水生态影响监测的地理范围；
(2)设置引水河道与受水湖泊监测点位；
(3)确定监测时间与频次；
(4)确定以水生生物群落指标与非生物理化指标作为表征水生态影响的监测指标；
(5)基于非生物理化指标欧几里得距离系数与水生生物群落指标布雷柯蒂斯相似性系数，聚类并优化监测点位数量与监测频次；
所述的监测指标具体为：
(1)非生物理化参数，包括水温、pH、浊度(Tur)、溶解氧(DO)、总磷(TP)、高锰酸盐指数(COD Mn)、总氮(TN)、氨氮(NH3-N)、硝酸盐氮(NO3-N)、叶绿素a(Chla)、总有机碳(TOC)、硅酸盐(SiO3-Si)；
(2)水生生物群落指标，包括浮游藻类群落组成与细胞丰度；
所述的点位优化的方法具体为：
(1)对引水期间各监测点位水生生物群落指标和非生物理化指标分别进行二维矩阵排列，形成两种矩阵；对两种矩阵分别进行聚类分析，水生生物群落指标矩阵的聚类分析基于监测样点的布雷柯蒂斯相似性系数(Bray-Curtis similarity)，非生物理化指标矩阵聚类分析基于监测样点的欧几里得距离系数
(Euclidean distance)，聚类分析的结果以二维图谱的形式呈现；
(2)基于水生生物群落指标矩阵的聚类分析结果在布雷柯蒂斯相似性系数为40％、60％以及80％的水平上将各监测点位进行聚类分组，而基于非生物理化指标矩阵的聚类分析结果则在欧几里得距离系数为2.0、4.0和6.0的水平上将各监测点位进行聚类分组；
(3)若水生生物群落指标生物指标聚类分析结果与非生物理化指标聚类结果不一致，以水生生物群落指标聚类分析的分组结果为准；
(4)处于同一聚类组别的监测点位保留1个代表性点位，同时监测点位的取舍应基于监测水域的物理形态与经济成本，保证以最少的监测点位获取足够的有代表性的生态环境信息。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(1)中，监测的地理范围包括：引水工程输水河流入湖节制枢纽上游水域、湖泊直接承纳引水的受水水域。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(2)中，监测断面或点位的设置方法具体为：在引水工程输水河流入湖节制枢纽上游500m处设置监测断面；在输水河流入湖口至湖泊直接承纳引水的受水水域中心、左右岸边带方向设置至少3条监测轴线，且每条轴线应至少设置5个监测断面。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(3)中，监测时间与频次具体方法为：每次监测时间分非引水期和引水期，所述非引水期包含引水前和引水后；其中引水前的最后1天、引水后的第1天、引水期的第1天和最后1天必须监测，其余监测频次的时间按实际监测需求确定。
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