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丹江口水库水质空间异质性多指标监测综合分析技术及效果

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庞发虎, 杜瑞卿, 孙若雅, 阴星望, 陈兆进, 高宛莉, 黄红慧. 丹江口水库水质空间异质性多指标监测综合分析技术及效果[J]. 环境工程学报, 2022, 16(8): 2783-2795. doi: 10.12030/j.cjee.202203109
引用本文: 庞发虎, 杜瑞卿, 孙若雅, 阴星望, 陈兆进, 高宛莉, 黄红慧. 丹江口水库水质空间异质性多指标监测综合分析技术及效果[J]. 环境工程学报, 2022, 16(8): 2783-2795. doi: 10.12030/j.cjee.202203109
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PANG Fahu, DU Ruiqing, SUN Ruoya, YIN Xingwang, CHEN Zhaojin, GAO Wanli, HUANG Honghui. Comprehensive analysis technology of multi-index monitoring on spatial heterogeneity of water quality of Danjiangkou reservoir and its effects[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2022, 16(8): 2783-2795. doi: 10.12030/j.cjee.202203109
Citation: PANG Fahu, DU Ruiqing, SUN Ruoya, YIN Xingwang, CHEN Zhaojin, GAO Wanli, HUANG Honghui. Comprehensive analysis technology of multi-index monitoring on spatial heterogeneity of water quality of Danjiangkou reservoir and its effects[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2022, 16(8): 2783-2795. doi: 10.12030/j.cjee.202203109
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丹江口水库水质空间异质性多指标监测综合分析技术及效果

  • 1.

    南阳师范学院生命科学与农业工程学院，南阳 473061

  • 2.

    南阳师范学院水资源与环境工程学院，南阳 473061

    • 作者简介: 庞发虎(1975—)，男，博士，教授，pangfahu@163.com
    通讯作者: 杜瑞卿(1968—)，男，硕士，副教授，duruiqing8@163.com; 
  • 基金项目:
    国家自然科学基金资助项目(41601332)；河南省科技攻关计划项目(172102110259)；河南省南水北调中线水源区水生态安全创新型科技团队专项(17454)； 大学生创新创业大赛资助项目；南阳师范学院青年项目(2020QN042)

  • 中图分类号: X82

Comprehensive analysis technology of multi-index monitoring on spatial heterogeneity of water quality of Danjiangkou reservoir and its effects

  • 1.

    College of Life Science and Agricultural Engineering, Nanyang Normal University, Nanyang 473061, China

  • 2.

    College of Water Resources and Environmental Engineering, Nanyang Normal University, Nanyang 473061, China

    • Corresponding author: DU Ruiqing, duruiqing8@163.com ; 

摘要

  • 摘要: 为深入分析丹江口水库水质时空差异性，探索影响水质的重要因子，提供更具综合性的水质分析方法，基于5个不同观察点，监测水质理化指标和浮游细菌(真菌)群落多样性指标，并采用判别分析法、配对T检验法、直接相关和典型相关分析法进行分析。结果表明：丹江口库区5个观察点的水质在2016年和2017年分别属于良好状态和优秀或良好状态，但是判别分析法显示水质理化指标在5个观察点上整体存在显著差异；浮游细菌(真菌)群落多样性指标在5个观察点上整体存在显著差异； 5个观察点水质理化性质在2 a的2个时期上均无显著性差异，即水质营养状态无显著变化，但两者之间存在显著相关性；对丹江口库区的水质理化指标群与浮游细菌(或真菌)群落多样性指标群按照2个不同时期分别进行典型相关分析，发现水质理化指标的变化趋势与浮游细菌群落多样性指标变化趋势一致；依据所有水质理化指标和浮游真菌(或细菌)群落多样性指标进行综合判别分析，可对不同观察点进一步精细分类；通过典型相关分析发现浮游真菌(或细菌)群落多样性指标可以间接指示或反映水质变化的特点；环境因子（水质理化指标）中重要指标包括X3(COD)、X5(NH3-N)、 X7(Chl-a)和X8(SD)；浮游细菌群落多样性重要指标包括Y1(序列条带)、Y2(OTU数)、Y3(Ace指数)和Y4(Chao1指数)；浮游真菌群落多样性重要指标包括Y1(序列条带)、Y2(OTU数)和Y3(Ace指数) 。本研究采用的多指标综合分析技术较单指标逐一分析更能全面客观地反映水质变化全貌，可为完善和丰富水质环境监测数据综合分析技术手段提供一定的参考。本研究结果可为相关管理部门监测和改善南水北调中线水源区水质并制定政策提供基础数据和参考依据。
    Abstract: In order to deeply analyze the temporal and spatial differences of water quality of Danjiangkou reservoir, confirm the important affecting factors, and provide a more comprehensive analytical method, the physical and chemical indexes on water quality and the diversity of planktonic bacteria (fungi) community were monitored based on five different observation points, and they were analyzed by discrimination analysis, paired T-test, direct correlation and canonical correlation analysis method. The results showed that the water qualities of the five observation points in Danjiangkou reservoir region belonged to good and excellent or good state in 2016 and 2017, respectively, but the discriminant analysis result showed that there were significant differences in the physical and chemical indexes of water quality among five observation points; The community diversity indices of planktonic bacteria (fungi) were also significantly different. There was no significant difference on physicochemical properties of water quality between two periods of 2 a, that is, there was no significant change in nutritional status of water quality, but there was a significant correlation between them. The canonical correlation analysis on index groups between the physicochemical properties of water quality and the planktonic bacterial (or fungal) community diversity in Danjiangkou reservoir region for two consecutive years was conducted, and the results showed that the change trend of physical and chemical index of water quality was consistent with that of planktonic bacterial(fungi) community. Based on the comprehensive discriminant analysis on all physical and chemical indices and planktonic fungi (or bacteria) community diversity indices, different observation points could be further classified. Canonical correlation analysis showed that the phytoplankton fungal (or bacterial) community diversity index could indirectly indicate or reflect the change characteristics of water quality. Environmental factors (physical and chemical indicators) contained X3(COD), X5(NH3-N), X7(Chl-a) and X8(SD), and the important indicators of planktonic bacteria(fungi) community diversity contained Y1(Sequence band), Y2 (OTU number), Y3 (ACE index) and Y4 (Chao1 index). In this study, the multi index comprehensive analysis technology could more comprehensively and objectively reflect the overall view of water quality change than single index one by one, and provided a certain reference value for perfecting and enriching the comprehensive technical means of water quality and environmental monitoring data. The research results provided the basic data and a reference for relevant management departments to monitor and improve the water quality of water resource region in the middle route project for South-to-North water transfer, as well as to formulate policies.

  • 丹江口水库是南水北调中线工程水源地，水质保护十分重要。随着库区点源逐步得到治理，面源污染对丹江口水库水质的影响越来越大[1]。缓坡型库岸是丹江口水库重要的库岸类型，大坝加高前一直都是库周群众重要的土地资源[2]。由于农业生产强度较大，植被覆盖度低，缓坡型库岸面源输出强度较高。已有研究显示，丹江口库区面源污染产生的TN和TP负荷分别达到3.7×104 t和1.9×103 t，其中以缓坡型库岸面积最大的河南淅川县污染强度最高[3]。2013年，丹江口大坝加高工程完工，坝顶高程从162 m加高至176.6 m，丹江口水库水位抬升后，大量农田耕地将被淹没。然而，近年来水库水位始终没有达到170 m的水位目标，消落区无序耕种现象依然时有发生[4]，加剧了库周面源污染输入。此外，新淹没区域土壤的氮磷释放[5]、库周土壤侵蚀[6]、以及周边农村生活[7]等面源污染都成为威胁库区水质的重要因素。

    开展库岸生态屏障建设，恢复植被系统和污染阻控能力，是控制库周面源污染的有效途径。在国外，河湖岸边带生态修复和保护技术推广应用较为普及[8-9]；我国从20世纪90年代开始开展岸边带保护与修复技术的研究与应用[10-11]，探索出设置植被缓冲带、调整土地利用、优化种植结构等有效措施[12-15]。丹江口水库缓坡型库岸农业生产强度大，土地资源利用和水质保护存在矛盾；同时新形成的消落区因水文情势改变将进入新一轮植被演替过程[16-17]，若不加以人工干预，植被恢复过程漫长且生态效益有限[18-19]。针对上述特点，国内外尚没有成熟的治理模式可供参考。本研究基于丹江口水库缓坡型库岸特殊的水文条件及其土地资源价值，选择典型区域探索生态屏障构建的技术方案，以期为南水北调中线水源地保护提供依据，亦为我国其他湖库岸带生态建设提供借鉴和参考。

    1.   区域概况

    丹江口水库横跨河南、湖北两省，由汉江库段(汉库)和丹江库段(丹库)2部分组成。丹江口水利枢纽分初期工程和大坝加高工程两期建设，初期工程于1973年底竣工，水库正常蓄水位157 m；大坝加高工程于2013年建成，正常蓄水位为170 m，最低水位为160 m。大坝加高后，160~170 m水位线区间成为新的消落区。根据水库运行调节方式，每年5月初至6月21日，水库水位逐渐降低到夏季汛限水位160 m；8月21—31日逐渐抬高到秋季汛限水位163.5 m；10月1日以后，逐渐充蓄到正常蓄水位170 m。

    从地形条件看，汉库库岸以陡坡型为主，库岸曲折、立地陡峭，多为石质坡面，土地类型多为林地；丹库库岸以缓坡型为主，库岸地势平缓，消落区宽度从数百米到几公里，大坝加高前土地类型多为自然荒草漫滩和农耕用地。缓坡型库岸土壤肥沃、水分充足，农业耕种比较普遍。根据各库周各区县统计资料，大坝加高前160~170 m高程范围耕种面积25.67 km2，占消落区总面积的10.52%，主要分布在淅川、丹江口、郧阳3区县，其中淅川县14.4 km2，丹江口市5.00 km2，郧阳区6.27 km2(见图1)。根据国务院南水北调办2010年5月批准的《南水北调中线一期工程丹江口水库初步设计阶段建设征地移民安置规划设计报告》，丹江口水库淹没涉及的区域应全部实施征地移民。2013年，水库移民征地工作全部完成，并完成了库底清理工作，为水库蓄水奠定了良好基础。然而，由于近年来上游来水量不足，最高水位仅达到167 m左右。由于消落区管理办法尚不完善，加上库周土地资源紧张，消落区无序耕种的现象依然存在。

    图 1  丹江口水库库岸坡度分布(170 m高程以下范围)和项目区位置
    Figure 1.  Distribution of Danjiangkou Reservoir bank slope (range below 170 m elevation) and location of the project area
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    2.   总体思路和技术框架

    2.1   总体思路

    缓坡型库岸受水文情势变化的影响，消落区植被系统退化，拦滤吸收和阻滞净化能力丧失或下降。库岸土地无序耕种造成土壤侵蚀和化肥流失，形成的面源污染对库区水质也会造成威胁。生态屏障构建的关键在于恢复消落区植被系统，强化库岸面源阻控能力，在此基础上形成消落区土地资源的可持续利用模式，协调水质保护和库周群众生存发展的关系(见图2)。

    图 2  丹江口水库缓坡型库岸面源生态阻控总体思路
    Figure 2.  General idea of ecological resistance control for non-point source pollution in the gentle slope bank of Danjiangkou Reservoir
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    1)构建消落区植被系统。水库调度造成的水文条件变化阻断了消落区植被的自然演替过程，可能造成植被群落退化消亡。通过植物群落的合理搭配和布局，能够引导库岸植被适应水文变化规律，促进群落的稳定化和生态环境效益的充分发挥。植被带布局以水库调度方式为依据，按照淹水时间的长短，在不同高程布设具有不同耐淹能力的植物群落，对草本、灌丛、乔木等不同植物群落类型进行合理搭配和种植。植被群落的优选配置过程中，应选择污染物吸收效率高、径流拦截能力强、根系固土能力强，并适应于库岸带地形地质条件的群落类型。

    2)充分利用微地形条件构建库周生态水系统。针对库岸带面源负荷高，坑塘沟道阻控能力差的问题，对自然的汇水沟道和坑塘湿地系统进行适当人工改造，形成基于生态塘/生态沟道/近自然湿地的生态水系统，增强库岸污染阻滞能力。生态水系统构建过程中，要结合消落区地形特征，合理搭配生态塘、生态沟道、近自然湿地等措施。针对水库水位变幅较大的特点，要基于不同措施的功能特点，合理安排水体系统的空间布局，保证在不同水位条件下都能够实现污染阻滞效果。

    3)建立消落区土地保护利用模式。根据国务院颁布的《全国大中型水利水电工程建设征地补偿和移民安置条例》，大中型水利水电工程建成后形成的水面和水库消落区土地属于国家所有，这些土地可以在服从水库统一调度和保证工程安全、符合水土保持和水质保护要求的前提下，通过当地县级人民政府优先安排给当地农村移民使用。当前，丹江口水库消落区尚存在无序耕种的问题，要建立合理的保护利用模式，有效引导库周群众积极参与，保障库岸生态屏障建设的可持续开展。

    2.2   技术框架

    植被恢复过程中，将消落区划分为拦滤净化带、固岸缓冲带、保土持水带和适度利用带。拦滤净化带位于160~163.5 m高程范围内，淹水时间最长，主要种植生长速度快、养分吸收能力强的草本植物。此区域可拦截上游来水中夹带的枯枝落叶以及碎屑颗粒物，同时通过根系作用吸收净化水体中的营养物质。固岸缓冲带位于163.5~165 m范围内，淹水时间减少，植物群落以乔草群落为主。此区域位于拦滤净化带和保土持水带之间，具有较强的缓冲作用；同时乔木的发达根系能够抵抗风浪，对库岸能够起到良好的固定作用。保土持水带位于165~167 m高程范围内，淹水时间较短，植物群落为乔灌草群落。乔灌草群落层次分明，对降水缓冲作用明显，能够减少降雨对土壤的侵蚀，起到保土持水的作用。适度利用带位于167~170 m高程范围，淹水时间最短，植物群落以经济苗木为主，能够实现一定的经济效益。该区带严格实施管护制度，禁止使用化肥农药及其他可能污染土壤和水体的行为。

    生态水系统由生态塘、近自然湿地、生态透水坝和生态沟道等组成。生态塘是对天然塘堰加以人工修整，强化植物措施，径流在塘内滞留沉降，有机物通过植物和微生物降解[20]。近自然湿地是对低洼沼泽地进行微地形改造，强化已有植被条件，提升水力停留时间，形成径流净化系统[21]。生态透水坝利用砾石或碎石在河道中适当位置人工垒筑坝体，通过调节坝体的过流量，减缓径流流速，强化拦滤和沉降过程，控制面源污染[22]。生态沟道是对现有汇水沟道进行适当改造，增加水力停留和植物吸收，实现面源径流净化[23]。

    植被功能带是库岸生态屏障的主要部分，生态水系统是重要补充。二者构通过拦截过滤、沉降吸收等作用对消落区土壤本身的存量污染和库周汇入径流污染起到深度净化作用，保证入库径流水质良好。植被功能带的建设能够杜绝消落区无序耕种的行为，减少了新的污染源输入，而适度利用带的设置缓解了土地利用和水质保护的矛盾。上述保护利用模式应由县级人民政府统一规划，乡政府和村委会具体实施，通过引入企业投资、建立合作社等模式[24]，实现大面积推广。

    3.   香花镇库岸典型案例

    香花镇库岸位于河南省淅川县，紧邻丹江口水库，同时紧靠南水北调中线工程陶岔取水口；地理坐标为北纬32°44′30″~33°45′50″，东经110°39′40″~110°41′15″，高程为160~170 m，面积为2.16 km2。项目区由3个小流域组成，分别为大任沟流域，小任沟流域和陈岗流域(见图1)。区内主要土地利用类型为农耕用地，伴随着少量的林地、村庄和自然坑塘斑块，是缓坡型库岸带的典型代表。

    3.1   消落区植被恢复设计

    根据课题组对丹江口水库消落区恢复适宜物种的筛选成果[18]，结合区域主要经济苗木类型，确定消落区的植被恢复物种。选择乔木物种16种，分别为落羽杉、池杉、竹柳、旱柳、枫杨、乌桕、大叶女贞、梨树、五角枫、油松、广玉兰、楝树、柿树、白蜡、罗汉松、樟树、杨树；选择灌木物种6种，分别为桑树、紫穗槐、石榴、紫薇、紫荆、夹竹桃；选择草本物种4种，分别为狗牙根、香根草、芦苇、芦竹。

    各植被功能带的植物群落模式有：拦滤净化带以香根草、芦苇、芦竹为主要种植物种，分别布置在不同的库湾，既可以满足生态截污及净化作用，又便于对3种耐水湿草本植物的水体净化效果进行对比研究；固岸缓冲带以竹柳、旱柳、落羽杉、池杉、桑树、狗牙根、香根草作为主要建群物种，分别营造以竹柳-香根草、竹柳-狗牙根、旱柳-香根草、旱柳-狗牙根、落羽杉-香根草、落羽杉-狗牙根、池杉-香根草、池杉-狗牙根、桑树-香根草、桑树-狗牙根为主的10种不同群落类型；保土持水带以落羽杉、池杉、竹柳、旱柳、枫杨、乌桕、桑树、紫穗槐、香根草、狗牙根作为主要建群物种，主要营造竹柳-桑树-香根草、竹柳-桑树-狗牙根、旱柳-桑树-香根草、旱柳-桑树-狗牙根、竹柳+旱柳-香根草、竹柳+旱柳-狗牙根、枫杨-桑树-狗牙根、枫杨+乌桕-紫穗槐-狗牙根+美人蕉+黄菖蒲、旱柳+乌桕-紫穗槐+桑树-狗牙根+黄菖蒲、枫杨+旱柳-紫穗槐+桑树-狗牙根、枫杨+旱柳+乌桕-桑树+紫穗槐-狗牙根、枫杨+竹柳-紫穗槐+桑树-狗牙根等群落配置模式；适度利用带植物以罗汉松、油松、樟树、大叶女贞、梨树、五角枫、广玉兰、楝树、柿树、白蜡、杨树、石榴、紫薇、紫荆、夹竹桃作为主要选育物种，同时结合场地现状条件，部分图斑搭配种植枫杨、乌桕、旱柳、桑树、紫穗槐等营造示范区特色景观林。

    植被恢复共涉及113个图斑，32种群落配置模式(见图3)。其中160~163.5 m淹没区图斑17个，总面积约71.80 hm2；163.5~165 m淹没区图斑32个，总面积约29.92 hm2；165~167 m淹没区图斑30个，总面积约43.46 hm2；167~170 m淹没区图斑34个总面积约72.34 hm2。

    图 3  香花镇缓坡型库岸生态屏障构建措施布局
    Figure 3.  Distribution of ecological barriers measures in the gentle slope bank of Xianghua Town
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    3.2   生态水系统设计

    结合项目区水系汇流情况及坑塘分布现状带，对流域内已有的沟渠、坑塘进行简单人工修整改造，形成“塘-湿地”水系统，共布设9处水系统措施(见图3)。

    大任沟布设生态塘3处(位于170 m高程)，近自然湿地1处(位于164 m高程)，生态沟道1处(位于160~163.5 m高程)；小任沟布设生态塘1处(位于170 m高程)，近自然湿地1处(位于164 m高程)，生态沟道1处(位于160~163.5 m高程)；陈岗小流域地形起伏较大，仅在坡降最大处(位于165 m高程)布设生态透水坝1处。构建的生态水系统能够在不同水文情景下满足面源阻控需求。正常蓄水位170 m条件下，生态塘来对上游沟道来水发挥阻控作用。秋季汛限水位163.5 m条件下，“生态塘-近自然湿地-生态透水坝”系统共同发挥生态阻控作用。夏季汛限水位160 m条件下，生态沟道可在“生态塘-近自然湿地”系统的基础上，进一步发挥阻控作用，确保入库径流水质优良。

    生态塘主要是对原有坑塘进行生态化改造[25]，改造内容包括：对排水沟进行疏浚清理，连通生态塘与主沟道；修整进水沟渠，保证周边农田径流能够进入生态塘；对边坡进行平整，水面以上部分种植美人蕉，形成缓冲区；生态塘内种植香蒲。近自然湿地主要是对原有低洼沼泽湿地进行修整[26]，内容包括：中间修建土埂，用于导流，延长水力停留时间；导流土埂之间种植水生植物，土埂上植草；湿地浅水区种植挺水植物，深水区种植沉水植物；对排水沟进行疏浚清理，保证上游沟道和周边径流能够汇入湿地系统。生态透水坝位于田间废弃河道，坝体分为控制层、溢流层、稳定层和过滤层，分别由不同粒径碎石和砾石构成[27]。生态沟道针对项目区溪沟泥沙淤积，边坡坍塌等问题，开展清淤及加固防护，并在沟道种植芦苇、香蒲等湿生植物，控制沟道侵蚀、减少水土流失和面源污染。

    3.3   污染阻控效果评估

    利用输出系数法[28]估算项目区3条沟道流域范围的面源污染负荷产生量。基于项目区1∶2 000地形图，统计得到170 m高程以上各地类面积；170 m高程以下消落区全部按林地计算。降雨量取南阳地区多年平均降雨量800.5 mm。根据丹江口水库调度规程，170、163.5和160 m水位大致对应冬春季、秋季和夏季，结合淅川县降雨季节分布特征[29]，3种水位对应的降雨量占比约为10%、30%、60%。按照该比例分配年均降雨量，计算3种水位的面源负荷产生量，结果见表1。面源负荷主要集中在163.5 m和160 m 2个水位时期，170 m水位时负荷量较少。

    表 1  香花镇缓坡型库岸生态屏障面源负荷阻控效果评估
    Table 1.  Evaluation of load resistance control effect of non-point source of ecological barriers in the gentle slope bank of Xianghua Town
    小流域季节水位/m面源负荷产生量/(t·a−1)阻控措施和污染物去除率面源负荷削减量/(t·a−1)
    TSSTNTPTSSTNTP
    大任沟冬春季17012.780.170.02生态塘5.420.060.01
    秋季163.553.610.720.04生态塘+植被功能带+近自然湿地51.970.670.04
    夏季16062.680.840.05生态塘+植被功能带+近自然湿地+生态沟道62.300.810.05
    全年129.071.730.11—119.691.540.1
    小任沟冬春季1705.120.080.01生态塘2.170.030.00
    秋季163.545.940.620.03生态塘+植被功能带+近自然湿地44.540.580.03
    夏季16055.020.740.04生态塘+植被功能带+近自然湿地+生态沟道54.680.720.04
    全年106.081.440.08—101.391.330.07
    陈岗冬春季17011.670.160.02—0.000.000.00
    秋季163.552.490.710.04植被功能带41.990.500.03
    夏季16061.560.830.05植被功能带+生态透水坝52.710.580.04
    全年125.721.70.11—94.71.080.07
    合计冬春季17029.570.410.04污染物去除率：TSS 26%，TN 21%，TP 21%7.590.090.01
    秋季163.5152.042.050.12污染物去除率：TSS 91%，TN 85%，TP 80%138.511.740.10
    夏季160179.262.410.14污染物去除率：TSS 95%，TN 87%，TP 88%169.692.110.12
    全年360.874.870.30污染物去除率：TSS 88%，TN 81%，TP 77%315.793.940.23
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    研究表明，生态塘对TN、TP、TSS去除率分别为34.7%、34.8%[30]和42.4%[31]；近自然湿地对TN、TP、TSS去除率分别为62.9%、54.7%、73.5%[32]；生态透水坝对对TP、TSS去除率分别为19.0%、28.1%[33]；植被功能带对TN、TP、TSS去除率分别约为70%、64%、80%[34]；生态沟道对TN、TP、TSS去除率分别53.2%、71.8%、80.2%[35]。各项措施按照串联关系逐级累积，计算得到不同水文情境下的污染负荷去除量，结果如表1所示。项目区全年对TN、TP、TSS的削减量分别为3.94、0.23、315.79 t·a−1，各污染物去除率在77%~88%；夏季(160 m水位)项目区对TN、TP、TSS的削减量分别为2.11、0.12、169.69 t·a−1，各污染物去除率在85%以上。虽然冬春季(170 m水位)污染物去除能力相对较弱，但由于面源产生量较少，对面源负荷削减需求较低，所以不会造成面源负荷大量输入。

    4.   结论

    1)丹江口水库缓坡型库岸生态屏障建设的关键在于消落区植被恢复和库岸生态水系统构建。植被恢复将消落区划分为拦滤净化带、固岸缓冲带、保土持水带和适度利用带，适度利用带能够解决消落区土地土地无序耕种的问题。生态水系统通过坑塘沟道的微地形生态化改造，形成生态塘、近自然湿地、生态透水坝和生态沟道等，能够对库周面源径流起到阻控作用。

    2)香花镇缓坡型库岸的生态屏障构建选择16种乔木、6种灌木、4种草本植物进行消落区植被恢复，布设生态塘4处、近自然湿地2处、生态透水坝1处、生态沟道2处形成生态水系统。

  • 图 1  2016年5个观察点判别分类

    Figure 1.  Discrimination classification map of 5 observation points in 2016

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    图 2  2017年5个观察点判别分类

    Figure 2.  Discrimination classification map of 5 observation points in 2017

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    表 1  2017年各观察点水质主要理化性质及其营养状态

    Table 1.  Main physico-chemical characteristics and trophic level index (TLI) of water samples in 2017

    观察点水温T/℃pH值DO/ (mg·L−1)SD/mCODMn/ (mg·L−1)COD/(mg·L−1)TP/(mg·L−1)TN/ (mg·L−1)NH3-N/ (mg·L−1)NO3-N/ (mg·L−1)Chl-a/ (mg·m−3)TLI营养状态水质
    库心16.60±0.36a8.47±0.14b8.69±0.07ab5.00±0.02e3.20±0.10a14.30±0.27d0.013±0.006ab0.95±0.03c0.03±0.003a0.76±0.05c0.50±0.02ab28.16贫营养优秀
    渠首16.87±0.65a8.47±0.08b9.77±0.14c3.00±0.01b3.77±0.06c11.37±0.40ab0.023±0.006b0.91±0.01b0.05±0.00b0.70±0.02b0.60±0.02b33中营养良好
    宋岗16.68±0.55a8.64±0.09c8.49±0.06a2.90±0.01a3.43±0.058b12.13±0.60bc0.023±0.006b1.01±0.01d0.15±0.01d0.51±0.03a0.42±0.02a31.97中营养良好
    台子山17.35±0.40a8.46±0.02b8.79±0.17b4.20±0.01c4.43±0.06e12.73±0.40c0.023±0.006b1.21±0.01e0.069±0.01c1.07±0.01d1.21±0.14c35.41中营养良好
    黑鸡嘴16.71±0.90a8.21±0.04a9.57±0.25c4.30±0.01d3.20±0.03b11.27±0.42a0.010±0.04a0.78±0.03a0.02±0.00a0.66±0.02b0.56±0.02b28.52贫营养优秀
    　　注：数值为平均值±标准偏差，同一列含有相同小写字母表示相互间无显著差异，P>0.05。
    观察点水温T/℃pH值DO/ (mg·L−1)SD/mCODMn/ (mg·L−1)COD/(mg·L−1)TP/(mg·L−1)TN/ (mg·L−1)NH3-N/ (mg·L−1)NO3-N/ (mg·L−1)Chl-a/ (mg·m−3)TLI营养状态水质
    库心16.60±0.36a8.47±0.14b8.69±0.07ab5.00±0.02e3.20±0.10a14.30±0.27d0.013±0.006ab0.95±0.03c0.03±0.003a0.76±0.05c0.50±0.02ab28.16贫营养优秀
    渠首16.87±0.65a8.47±0.08b9.77±0.14c3.00±0.01b3.77±0.06c11.37±0.40ab0.023±0.006b0.91±0.01b0.05±0.00b0.70±0.02b0.60±0.02b33中营养良好
    宋岗16.68±0.55a8.64±0.09c8.49±0.06a2.90±0.01a3.43±0.058b12.13±0.60bc0.023±0.006b1.01±0.01d0.15±0.01d0.51±0.03a0.42±0.02a31.97中营养良好
    台子山17.35±0.40a8.46±0.02b8.79±0.17b4.20±0.01c4.43±0.06e12.73±0.40c0.023±0.006b1.21±0.01e0.069±0.01c1.07±0.01d1.21±0.14c35.41中营养良好
    黑鸡嘴16.71±0.90a8.21±0.04a9.57±0.25c4.30±0.01d3.20±0.03b11.27±0.42a0.010±0.04a0.78±0.03a0.02±0.00a0.66±0.02b0.56±0.02b28.52贫营养优秀
    　　注：数值为平均值±标准偏差，同一列含有相同小写字母表示相互间无显著差异，P>0.05。
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    表 2  2017年各观察点浮游真菌群落多样性评估结果

    Table 2.  MiSeq sequencing results and planktonic fungal diversity evaluation for each sampling site in 2017

    观察点序列条带OTU数Shannon指数Simpson指数Ace指数Chao1指数覆盖率/%
    库心36 600±5 400a241±40b1.74±0.47ab0.48±0.14b338.34±37.60ab301.27±15.46b99.81±0.04a
    渠首38 948±4 613b424±65d2.86±0.26cd0.15±0.04a477.61±61.33c467.02±61.10c99.80±0.02a
    宋岗33 877±2 472c286±66bc2.35±0.43bc0.30±0.09a321.03±54.87ab311.89±57.51b99.85±0.04ab
    台子山40 245±4 624e117±20a1.54±0.04a0.29±0.01a247.24±66.04a185.15±40.27a99.88±0.03b
    黑鸡嘴35 713±1 675d381±55cd3.12±0.49d0.15±0.07a419.23±37.99bc407.90±44.53c99.83±0.03ab
    　　注：数值为平均值±标准偏差，同一列含有相同小写字母表示相互间无显著差异，P>0.05。
    观察点序列条带OTU数Shannon指数Simpson指数Ace指数Chao1指数覆盖率/%
    库心36 600±5 400a241±40b1.74±0.47ab0.48±0.14b338.34±37.60ab301.27±15.46b99.81±0.04a
    渠首38 948±4 613b424±65d2.86±0.26cd0.15±0.04a477.61±61.33c467.02±61.10c99.80±0.02a
    宋岗33 877±2 472c286±66bc2.35±0.43bc0.30±0.09a321.03±54.87ab311.89±57.51b99.85±0.04ab
    台子山40 245±4 624e117±20a1.54±0.04a0.29±0.01a247.24±66.04a185.15±40.27a99.88±0.03b
    黑鸡嘴35 713±1 675d381±55cd3.12±0.49d0.15±0.07a419.23±37.99bc407.90±44.53c99.83±0.03ab
    　　注：数值为平均值±标准偏差，同一列含有相同小写字母表示相互间无显著差异，P>0.05。
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    表 3  2016年各观察点水质主要理化性质及其营养状态

    Table 3.  Main physico-chemical characteristics and trophic level index (TLI) of water samples in 2016

    观察点pH值CODMn/ (mg·L−1)COD/(mg·L−1)TN/(mg·L−1)NH3-N/(mg·L−1)TP/(mg·L−1)Chl-a/(mg·m−3)SD/mDO/(mg·L−1)TLI营养状态水质
    库心8.50±0.02d3.46±0.01a11.60±0.10a0.96±0.01b0.07±0.01d0.018a2.13±0.06a5.00±0.02e9.17±0.06d40.1中营养良好
    渠首8.70±0.01e3.81±0.01e13.97±0.25d0.91±0.01a0.04±0.01bc0.019a2.42±0.03bc3.00±0.01b7.50±0.03a43.02中营养良好
    宋岗8.09±0.01a3.74±0.03d14.37±0.06e0.92±0.01ab0.05±0.01c0.019a2.40±0.01b2.90±0.01a8.42±0.02c43.29中营养良好
    台子山8.44±0.01c3.56±0.01c12.33±0.15c1.03±0.04c0.03±0.00a0.022a2.53±0.04d4.30±0.01d9.20±0.05d41.65中营养良好
    黑鸡嘴8.35±0.01b3.52±0.01b11.97±0.15b1.46±0.04d0.03±0.00ab0.023a2.49±0.03cd4.20±0.01c8.34±0.04b42.58中营养良好
    　　注：数值为平均值±标准偏差，同一列含有相同小写字母表示相互间无显著差异，P>0.05。
    观察点pH值CODMn/ (mg·L−1)COD/(mg·L−1)TN/(mg·L−1)NH3-N/(mg·L−1)TP/(mg·L−1)Chl-a/(mg·m−3)SD/mDO/(mg·L−1)TLI营养状态水质
    库心8.50±0.02d3.46±0.01a11.60±0.10a0.96±0.01b0.07±0.01d0.018a2.13±0.06a5.00±0.02e9.17±0.06d40.1中营养良好
    渠首8.70±0.01e3.81±0.01e13.97±0.25d0.91±0.01a0.04±0.01bc0.019a2.42±0.03bc3.00±0.01b7.50±0.03a43.02中营养良好
    宋岗8.09±0.01a3.74±0.03d14.37±0.06e0.92±0.01ab0.05±0.01c0.019a2.40±0.01b2.90±0.01a8.42±0.02c43.29中营养良好
    台子山8.44±0.01c3.56±0.01c12.33±0.15c1.03±0.04c0.03±0.00a0.022a2.53±0.04d4.30±0.01d9.20±0.05d41.65中营养良好
    黑鸡嘴8.35±0.01b3.52±0.01b11.97±0.15b1.46±0.04d0.03±0.00ab0.023a2.49±0.03cd4.20±0.01c8.34±0.04b42.58中营养良好
    　　注：数值为平均值±标准偏差，同一列含有相同小写字母表示相互间无显著差异，P>0.05。
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    表 4  2016年各观察点浮游细菌群落多样性评估结果

    Table 4.  MiSeq sequencing results and bacterioplankton diversity evaluation for each sampling site in 2016

    观察点序列条带OTU数Ace指数Chao1指数覆盖率/%Shannon指数Simpson指数
    库心30 920±5 057a316±44a385±48a397±49a99.76±0.06b3.97±0.20a0.034±0.011ab
    渠首29 595±6 018b391±66b500±80c506±73b99.63±0.11a4.02±0.20a0.032±0.007a
    宋岗28 127±7 578c358±65ab461±76bc452±82ab99.65±0.11a3.85±0.32a0.046±0.020b
    台子山26 754±4 555d335±60ab418±53ab415±58a99.71±0.03ab4.00±0.20a0.035±0.006ab
    黑鸡嘴28 264±2 401e352±32ab459±34bc448±38ab99.69±0.05ab4.07±0.15a0.032±0.006a
    　　注：数值为平均值±标准偏差，同一列含有相同小写字母表示相互间无显著差异，P>0.05。
    观察点序列条带OTU数Ace指数Chao1指数覆盖率/%Shannon指数Simpson指数
    库心30 920±5 057a316±44a385±48a397±49a99.76±0.06b3.97±0.20a0.034±0.011ab
    渠首29 595±6 018b391±66b500±80c506±73b99.63±0.11a4.02±0.20a0.032±0.007a
    宋岗28 127±7 578c358±65ab461±76bc452±82ab99.65±0.11a3.85±0.32a0.046±0.020b
    台子山26 754±4 555d335±60ab418±53ab415±58a99.71±0.03ab4.00±0.20a0.035±0.006ab
    黑鸡嘴28 264±2 401e352±32ab459±34bc448±38ab99.69±0.05ab4.07±0.15a0.032±0.006a
    　　注：数值为平均值±标准偏差，同一列含有相同小写字母表示相互间无显著差异，P>0.05。
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    表 5  成对样本Pearson相关系数及相伴概率P

    Table 5.  Pearson correlation coefficient and concomitant probability P of paired samples

    成对样本Pearson相关系数相伴概率P
    库心1-库心20.9820.000
    渠首1-渠首20.9580.000
    宋岗1-宋岗20.9800.000
    台子山1-台子山20.9900.000
    黑鸡嘴1-黑鸡嘴20.9820.000
    成对样本Pearson相关系数相伴概率P
    库心1-库心20.9820.000
    渠首1-渠首20.9580.000
    宋岗1-宋岗20.9800.000
    台子山1-台子山20.9900.000
    黑鸡嘴1-黑鸡嘴20.9820.000
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    表 6  成对样本T检验结果

    Table 6.  T test result of paired sample

    成对样本T值P(双侧)
    库心1-库心2−0.0720.945
    渠首1-渠首20.5930.569
    宋岗1-宋岗21.2510.246
    台子山1-台子山20.1910.854
    黑鸡嘴1-黑鸡嘴20.9770.357
    成对样本T值P(双侧)
    库心1-库心2−0.0720.945
    渠首1-渠首20.5930.569
    宋岗1-宋岗21.2510.246
    台子山1-台子山20.1910.854
    黑鸡嘴1-黑鸡嘴20.9770.357
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    表 7  2016年的7对典型变量的相关系数及相伴概率

    Table 7.  Correlation coefficient and concomitant probability of 7 pairs of typical variables in 2016

    典型变量对典型相关系数相伴概率P
    U1-V10.9980.000
    U2-V20.9870.000
    U3-V30.9590.000
    U4-V40.7710.134
    U5-V50.7380.279
    U6-V60.4760.702
    U7-V70.3060.677
    典型变量对典型相关系数相伴概率P
    U1-V10.9980.000
    U2-V20.9870.000
    U3-V30.9590.000
    U4-V40.7710.134
    U5-V50.7380.279
    U6-V60.4760.702
    U7-V70.3060.677
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    表 8  2016年的典型变量方差贡献率

    Table 8.  Variance contribution rate of typical variables in 2016

    典型变量方差贡献率/%累积方差贡献率/% 典型变量方差贡献率/%累积方差贡献率/%
    U135.035.0V132.732.7
    U221.256.2V223.155.8
    U323.479.6V314.870.6
    U44.283.8V43.974.5
    U53.387.1V59.884.3
    U67.694.7V65.089.3
    U73.398V710.7100
    典型变量方差贡献率/%累积方差贡献率/% 典型变量方差贡献率/%累积方差贡献率/%
    U135.035.0V132.732.7
    U221.256.2V223.155.8
    U323.479.6V314.870.6
    U44.283.8V43.974.5
    U53.387.1V59.884.3
    U67.694.7V65.089.3
    U73.398V710.7100
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    表 9  2017年的7对典型变量的相关系数及相伴概率

    Table 9.  Correlation coefficient and concomitant probability of 7 pairs of typical variables in 2017

    典型变量对典型相关系数相伴概率P
    U1-V11.0000.000
    U2-V20.9980.000
    U3-V30.9910.000
    U4-V40.9820.000
    U5-V50.7580.224
    U6-V60.4810.755
    U7-V70.2430.815
    典型变量对典型相关系数相伴概率P
    U1-V11.0000.000
    U2-V20.9980.000
    U3-V30.9910.000
    U4-V40.9820.000
    U5-V50.7580.224
    U6-V60.4810.755
    U7-V70.2430.815
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    表 10  2017年的典型变量方差贡献率

    Table 10.  Variance contribution rate of typical variables in 2017

    典型变量方差贡献率/%累积方差贡献率/%典型变量方差贡献率/%累积方差贡献率/%
    U144.244.2V145.045.0
    U232.776.9V233.978.9
    U39.786.6V39.488.3
    U48.995.5V43.691.9
    U50.295.7V53.295.1
    U61.497.1V61.296.3
    U71.798.8V73.7100
    典型变量方差贡献率/%累积方差贡献率/%典型变量方差贡献率/%累积方差贡献率/%
    U144.244.2V145.045.0
    U232.776.9V233.978.9
    U39.786.6V39.488.3
    U48.995.5V43.691.9
    U50.295.7V53.295.1
    U61.497.1V61.296.3
    U71.798.8V73.7100
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-03-16
  • 录用日期:  2022-05-30
  • 刊出日期:  2022-08-31
庞发虎, 杜瑞卿, 孙若雅, 阴星望, 陈兆进, 高宛莉, 黄红慧. 丹江口水库水质空间异质性多指标监测综合分析技术及效果[J]. 环境工程学报, 2022, 16(8): 2783-2795. doi: 10.12030/j.cjee.202203109
引用本文: 庞发虎, 杜瑞卿, 孙若雅, 阴星望, 陈兆进, 高宛莉, 黄红慧. 丹江口水库水质空间异质性多指标监测综合分析技术及效果[J]. 环境工程学报, 2022, 16(8): 2783-2795. doi: 10.12030/j.cjee.202203109
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PANG Fahu, DU Ruiqing, SUN Ruoya, YIN Xingwang, CHEN Zhaojin, GAO Wanli, HUANG Honghui. Comprehensive analysis technology of multi-index monitoring on spatial heterogeneity of water quality of Danjiangkou reservoir and its effects[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2022, 16(8): 2783-2795. doi: 10.12030/j.cjee.202203109
Citation: PANG Fahu, DU Ruiqing, SUN Ruoya, YIN Xingwang, CHEN Zhaojin, GAO Wanli, HUANG Honghui. Comprehensive analysis technology of multi-index monitoring on spatial heterogeneity of water quality of Danjiangkou reservoir and its effects[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2022, 16(8): 2783-2795. doi: 10.12030/j.cjee.202203109
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丹江口水库水质空间异质性多指标监测综合分析技术及效果

    通讯作者: 杜瑞卿(1968—)，男，硕士，副教授，duruiqing8@163.com; 
    作者简介: 庞发虎(1975—)，男，博士，教授，pangfahu@163.com
  • 1. 南阳师范学院生命科学与农业工程学院，南阳 473061
  • 2. 南阳师范学院水资源与环境工程学院，南阳 473061
  • 收稿日期:  2022-03-16
  • 录用日期:  2022-05-30
  • 网络出版日期:  2022-09-02
基金项目:
国家自然科学基金资助项目(41601332)；河南省科技攻关计划项目(172102110259)；河南省南水北调中线水源区水生态安全创新型科技团队专项(17454)； 大学生创新创业大赛资助项目；南阳师范学院青年项目(2020QN042)

摘要: 为深入分析丹江口水库水质时空差异性，探索影响水质的重要因子，提供更具综合性的水质分析方法，基于5个不同观察点，监测水质理化指标和浮游细菌(真菌)群落多样性指标，并采用判别分析法、配对T检验法、直接相关和典型相关分析法进行分析。结果表明：丹江口库区5个观察点的水质在2016年和2017年分别属于良好状态和优秀或良好状态，但是判别分析法显示水质理化指标在5个观察点上整体存在显著差异；浮游细菌(真菌)群落多样性指标在5个观察点上整体存在显著差异； 5个观察点水质理化性质在2 a的2个时期上均无显著性差异，即水质营养状态无显著变化，但两者之间存在显著相关性；对丹江口库区的水质理化指标群与浮游细菌(或真菌)群落多样性指标群按照2个不同时期分别进行典型相关分析，发现水质理化指标的变化趋势与浮游细菌群落多样性指标变化趋势一致；依据所有水质理化指标和浮游真菌(或细菌)群落多样性指标进行综合判别分析，可对不同观察点进一步精细分类；通过典型相关分析发现浮游真菌(或细菌)群落多样性指标可以间接指示或反映水质变化的特点；环境因子（水质理化指标）中重要指标包括X3(COD)、X5(NH3-N)、 X7(Chl-a)和X8(SD)；浮游细菌群落多样性重要指标包括Y1(序列条带)、Y2(OTU数)、Y3(Ace指数)和Y4(Chao1指数)；浮游真菌群落多样性重要指标包括Y1(序列条带)、Y2(OTU数)和Y3(Ace指数) 。本研究采用的多指标综合分析技术较单指标逐一分析更能全面客观地反映水质变化全貌，可为完善和丰富水质环境监测数据综合分析技术手段提供一定的参考。本研究结果可为相关管理部门监测和改善南水北调中线水源区水质并制定政策提供基础数据和参考依据。

English Abstract

    全文HTML

  • 丹江口水库为南水北调中线工程水源地，是亚洲最大的人工湖之一，作为南水北调中线工程核心水源区，其水质状况直接关系到受水区居民的饮水安全[1-5]。湖泊微生物是水生态系统的重要组成部分，研究其群落组成和功能对于管理和维护湖泊生态环境具有深远的意义[6]。浮游细菌和真菌是湖泊微生物的重要组成部分，截至目前，有关丹江口库区浮游细菌群落和浮游真菌的研究却很少[7]。而开展丹江口水库浮游微生物的研究[8]，对了解水质监测变化情况及分析影响因素，改善水质状况等有重要参考价值和指导意义[9-11]， 同时微生物监测在水质监测中的必要性越来越引起人们的重视[12]。目前，关于水质变化、浮游微生物变化以及相互影响的分析，一般是单一指标的逐一分析，很难获得有关反映水质总体特征的综合性结果，而综合性分析的相关报道[13-14]较少，分析结果往往也不太理想，故需要对一些综合分析方法进行改进，或需要对多种综合分析方法进行筛选使用[15]，以便获得更为准确的分析结果。来杭[14]和阴星望[16]采用冗余分析法(RDA)、去趋势对应分析法(DCA)对水质监测指标进行了综合分析，但由于该分析信息损失太大，解释度过低，导致后续的相关分析结果可靠性降低。有些分析如果能建立有效的数学模型，可以更好地解释和揭示内在的关系和规律。

    本研究在已有研究基础上，采用判别分析法、多指标同时配对T检验法、多指标同时配对相关性检验法及典型相关分析法，对5个不同观察点的水质理化指标和浮游细菌(或真菌)群落多样性指标进行监测分析并对水质理化指标群与浮游微生物群落多样性指标群进行典型相关分析，综合比较各个观察点2个采样时期的观测值及同一时期不同观察点的观测值，揭示水质变化与浮游细菌(或真菌)群落多样性变化的关系，找出影响水质变化的重要因子，以期为相关管理部门监测和改善南水北调中线水源区水质并制定政策提供基础数据和参考依据，也为完善和丰富水质环境监测数据综合分析技术手段提供参考。

    • 1.   实验部分

      1.1.   样品采集与水质理化指标的测定

    • 根据丹江口水库的地理位置特征和人类活动影响程度，选取属于河南省南阳市的丹江库区库心(无人为干扰)、渠首(重度人为干扰，陶岔渠首大坝取水口上游 100 m)、黑鸡嘴(中度人为干扰，有居民点，上游支流汇入)、宋岗(重度人为干扰，有居民点、轮渡码头)和台子山(轻度人为干扰，为丹江库区与汉江库区分界线)5个位点为观察点，于2016年5月和2017年5月分别进行了水样的采集工作。

      参照文献中的方法[17]，用柱状采水器采集表层(深度50 cm)水样2 L，所有点位均取平行样3组。500 mL水样用于提取细菌总DNA，置于预先灭菌容器中，再存于冰盒内，4 h内运回实验室进行检测分析，剩余水样用于水质指标测定。测定水样pH、水温(T)、总氮(TN)、氨氮(NH3-N)、总磷(TP)、透明度(SD)、电导率(Cond)、化学需氧量(COD)、溶解氧(DO)、高锰酸盐指数(CODMn)以及叶绿素a含量(Chl-a)等理化指标。 以TN、TP、CODMn、Chl-a和SD 5个参数计算卡尔森营养状态指数(TLI) [18-19] 。

      • 1.2.   样品总DNA提取及高通量的测定

    • 取600 mL表层新鲜水样，经20 µm筛绢预过滤至灭菌烧杯中，以除去大型浮游植物和浮游动物。预过滤后的水样经0.22 µm无菌微孔滤膜过滤，用以收集浮游菌类(细菌或真菌)，将滤膜剪碎，置于50 mL无菌离心管中。按照Omega Water DNA Kit(Omega, USA)试剂盒使用说明中的方法，提取水体中的DNA。使用微量紫外分光光度计(NanoDrop® ND-1000, Wilmington, DE, USA)测定提取到的真菌(或细菌)总DNA浓度和纯度并对样品进行高通量测定分析[13]。

    2.   数据分析

      2.1.   判别分析法

    • 依据pH、 CODMn、COD、 TN、NH3-N、TP、Chl-a、SD、DO等9个水质理化观察指标对5个观察地点(库心、渠首、宋岗、台子山、黑鸡嘴)进行判别分析，以检验各指标在5个观察地点上变化差异的显著性；以得出4个判别函数及其每个判别函数的重要性(方差贡献率)，选择方差贡献率较大的判别函数2个或3个，做5个观察点的二维或三维分类图；以得出每个观察点样本的正确判别率。同理，依据序列条带、OTU数、Ace指数、Chao1指数、覆盖率、Shannon指数、Simpson指数等7个浮游菌类(细菌或真菌)群落多样性指标，对5个观察地点进行判别分析。

      • 2.2.   多指标同时配对性综合T检验法和相关分析法

    • 对每一个观察点，依据2016年5月和2017年5月2次测得的水质理化性质指标，采用“多指标同时配对性综合T检验”和“多指标同时配对性相关分析”方法对水质变化数据进行分析。

      1)多指标同时配对性综合T检验。设有2个受试对象(或观察对象)X和Y，两者具有n个相同的观察指标。计算方法见式(1)和式(2)。

      式中： dij为xij与yij差的绝对值；d/ij为xij与yij之差；xij为观察对象X第i指标的第j个观察值；yij为观察对象Y第i指标的第j个观察值；i为指标编码，i=1,2,⋯,n；j为重复数编码，j=1,2,⋯,m。

      为了避免指标单位不同对计算结果产生的影响，对各指标的dij进行隶属度处理，处理方法见式(3)，根据计算得出的zij进行T检验。

      式中：zij为对dij处理后的隶属度；dij为xij与yij差的绝对值；d/ij为xij与yij之差。

      2)多指标同时配对性相关分析法。设有2个受试对象(或观察对象)X和Y，两者具有n个相同的观察指标，计算方法见式(4)～式(7)，依据¯Rxi∙,¯Ryi∙计算Pearson相关系数。,

      式中： xij为观察对象X第i指标的第j个观察值；yij为观察对象Y第i指标的第j个观察值；i为指标编码，i=1,2,⋯,n；j为重复数编码，j=1,2,⋯,m；Rxij为观察对象X第i指标的第j个观察值的隶属度；Ryij观察对象Y第i指标的第j个观察值的隶属度； ¯Rxi⋅为观察对象X第i指标的m个观察值隶属度的均值，¯Ryi⋅ 为观察对象Y第i指标的m个观察值隶属度的均值。

      • 2.3.   典型相关分析法

    • 依据pH、 CODMn、COD、 TN、NH3-N、TP、Chl-a、SD、DO 9个水质理化指标群和序列条带、OTU数、Ace指数、Chao1指数、覆盖率、Shannon指数、Simpson指数7个浮游细菌(或真菌)群落多样性指标群，按照不同观察时期(2016年5月和2017年5月)分别对5个观察点(库心、渠首、宋岗、台子山、黑鸡嘴)进行典型相关分析。

      典型相关分析结果：将9个水质理化指标群可转化生成7典型变量U1、U2、U3、U4、U5、U6、U7；将7个浮游细菌(或真菌)群落多样性指标群可转化生成7典型变量V1、V2、V3、V4、V5、V6、V7；得出每个典型变量的重要性程度(即方差贡献率越大越最重要)；得出每个典型变量Ui(或Vi)与9个水质理化指标(或7个浮游细菌(或真菌)群落多样性指标)的线性函数关系；得出每个典型变量Ui(或Vi)与每个水质理化指标(或每个浮游菌类(细菌或真菌)群落多样性指标)Xi(或Yi)的典型相关系数；得出每对典型变量Ui与Vi的典型相关系数。

      • 2.4.   计算分析工具

    • 图表的绘制使用EXCEL2017，数据统计分析使用SPSS18.0，数据的计算使用MATLAB12a。

    3.   结果分析与讨论

      3.1.   水质理化性状及浮游微生物多样性监测结果

    • 2016年5月和2017年5月对丹江口水库5个观察点多指标监测结果见表1～表4。 由表1可以看出：水温(T)5个观察点间无显著差异(P>0.05)；pH值宋岗、黑鸡嘴与其他观察点有显著差异(P<0.05)，其他3个观察点相互间无显著差异(P>0.05)；溶解氧(DO) 渠首与黑鸡嘴无显著差异(P>0.05)，与其他3个观察点存在显著差异(P<0.05)、库心与宋岗、黑鸡嘴无显著差异(P>0.05)，宋岗与黑鸡嘴存在显著差异；透明度(SD) 5个观察点相互间存在显著差异；高锰酸盐指数(CODMn)除宋岗与黑鸡嘴间无显著差异( P>0.05)外，其他观察点相互间基本存在显著差异(P<0.05)；化学需氧量(COD) 库心、台子山与其他观察点存在显著差异(P<0.05)，其他观察点间基本无显著差异(P>0.05)；总磷(TP) 5个观察点相互间基本无显著差异(P>0.05)；总氮(TN) 、氨氮(NH3-N)、硝氮(NO3-N)5个观察点相互间存在显著差异(P<0.05)；叶绿素a含量(Chl-a)渠首与黑鸡嘴、宋岗与库心无显著差异(P>0.05)，台子山与其他4个观察点存在显著差异(P<0.05)；TLI最大的是台子山，最小的是库心，说明库心的营养状态最好。依据TLI，库心和黑鸡嘴是贫营养，其他3个观察点为中营养。依据《地表水环境质量标准》(GB 38382-2002)，库心和黑鸡嘴水质是优秀，其他3个观察点为良好。

      由表2可以看出：序列条带从小到大依次为宋岗、黑鸡嘴、库心、渠首、台子山，5个观察点相互间存在显著差异(P<0.05)；OTU数从小到大依次为台子山、库心、宋岗、黑鸡嘴、渠首，台子山与其他4个观察点存在显著差异(P<0.05)，库心与宋岗之间、宋岗与黑鸡嘴之间均无显著差异(P>0.05)；Shannon指数从小到大依次为台子山、库心、宋岗、渠首、黑鸡嘴，两相邻观察点间无显著差异(P>0.05)；Simpson指数从小到大依次为依次为渠首、黑鸡嘴、台子山、宋岗、库心，除库心与其他观察点存在显著差异(P<0.05)外，其他观察点间无显著差异(P>0.05)；Ace指数从小到大依次为台子山、宋岗、库心、黑鸡嘴、渠首，两相邻观察点间无显著差异(P>0.05)；Chao1指数从小到大依次为台子山、库心、宋岗、黑鸡嘴、渠首，5个观察点相互间均存在显著差异(P<0.05)；覆盖率从小到大依次为渠首、库心、黑鸡嘴、宋岗、台子山，渠首与库心无显著差异(P>0.05)，黑鸡嘴、宋岗、台子山相互间显著差异(P>0.05)。

      由表1和表2各指标在5个观察点上的差异性分析结果看出，各指标的差异显著性表现并不完全一致，出现错杂现象。使用逐一指标分析法，很难区别出5个观察点的总体差异性，也很难对5个观察点进行分类、分级评判。因此需要进一步采用其他综合性较强的分析法对多个指标同时进行分析。

      由表3可以看出：5个观察点的pH值、高锰酸盐指数(CODMn)、化学需氧量(COD)、透明度(SD)相互间存在显著差异(P<0.05)；总氮(TN) 从小到大依次为渠首、宋岗、库心、黑鸡嘴、台子山，渠首与宋岗间、宋岗与库心间的数据无显著差异(P>0.05)，其他观察点间的数据存在显著差异(P<0.05)；氨氮(NH3-N)从小到大依次为台子山、黑鸡嘴、渠首、宋岗、库心，前4个观察点两相邻间的数据无显著差异(P>0.05)，库心与其他4个观察点间的数据存在显著差异(P<0.05)；总磷(TP) 5个观察点相互间的数据无显著差异(P>0.05)；叶绿素a含量(Chl-a)从小到大依次为库心、宋岗、渠首、黑鸡嘴、台子山，除库心与其他观察点的数据存在显著差异(P<0.05)外，其他相邻观察点间的数据无显著差异(P>0.05)；溶解氧(DO)除库心与台子山间的数据无显著差异(P>0.05)外，其他观察点间的数据均存在显著差异(P<0.05)；TLI最大的是宋岗，最小的是库心，说明库心的营养状态最好。依据TLI值大小评价，5个观察点的营养状态均为中营养。依据《地表水环境质量标准》(GB 38382-2002)，5个观察点水质均为良好。

      由表4可以看出：序列条带从小到大依次为台子山、宋岗、黑鸡嘴、渠首、库心，5个观察点相互间的数据无显著差异(P>0.05)；OTU数从小到大依次为库心、台子山、黑鸡嘴、宋岗、渠首，除库心与渠首间的数据存在显著差异(P<0.05)外，其他5个观察点相互间的数据无显著差异(P>0.05)；Ace指数从小到大依次为库心、台子山、黑鸡嘴、宋岗、渠首，两相邻观察点间的数据无显著差异(P>0.05)；Chao1指数从小到大依次为库心、台子山、黑鸡嘴、宋岗、渠首，两相邻观察点间的数据无显著差异(P>0.05)；覆盖率从小到大依次为渠首、宋岗、黑鸡嘴、台子山、库心，前3个相互间的数据无显著差异(P>0.05)，后3个相互间的数据无显著差异(P>0.05)；Shannon指数从小到大依次为宋岗、库心、台子山、渠首、黑鸡嘴，5个观察点相互间的数据无显著差异(P>0.05)；Simpson指数从小到大依次为依次为渠首、黑鸡嘴、库心、台子山、宋岗，除渠首与宋岗的数据存在显著差异(P<0.05)外，其他观察点间的数据无显著差异(P>0.05)。

      由表3和表4各指标在5个观察点上的差异性分析结果看出，各指标的差异显著性表现并不完全一致，出现错杂现象。使用逐一指标分析，很难区别出5个观察点的总体差异性，也很难对5个观察点进行分类、分级评判。因此，需要进一步采用其他综合性较强的分析法对多个指标同时进行分析。

      由表1和表3中5个观察点的TLI值可以看出，2017年均小于2016年，相应的水营养状态由2016年的5个中营养变为2017年的2个贫营养和3个中营养。由表1和表3中5个观察点的水质等级可以看出，由2016年的5个良好，变为2017年的2个优秀和3个良好。这些变化均说明水环境状态有所改善。

      • 3.2.   水质理化指标和浮游微生物群落多样性指标的判别分析

    • 由2016年5月的5个不同观察点采样测量的水质理化指标值判别分析结果可以看出，除TP均值在5个观察点间无显著差异外(P>0.05)，其他各指标均值在5个观察点间均有显著差异(P<0.05或P<0.01)。

      在进行指标的判别分析时将9个水质理化指标转化为4个判别函数。第1判别函数方差贡献率为82.4%，第2判别函数方差贡献率为13.0%，第3判别函数方差贡献率为4.5%，第4判别函数方差贡献率为0.1%。由于第3和第4判别函数方差贡献率太小，故舍去。依据第1判别函数和第2判别函数，制作5个观察点的散点分类图，主要参考第1判别函数(横坐标)值判断各观察点的差异，结果见图1(a)。由图1(a)可以看出：组别1(库心)与其他4个观察点的指标综合结果差别较大，距离较远；组别2(渠首)与组别3(宋岗)较为相近，但边界清楚，组别间有差异；组别4(台子山)与组别5(黑鸡嘴)较为靠近。各组的正确判别率均为100%。

      依据水质理化指标值与《地表水环境质量标准》(GB 38382-2002)，5个观察点的水质均属于良好状态，相互间没有差异；依据TLI数值大小评价，5个观察点的水营养状态评价均为中营养，相互间没有差异；但是依据所有水质理化指标进行判别分类却发现5个观察点之间还是有显著差别的。这说明判别分析法分类结果可能进一步精细区分各观察点间的差异。

      由2016年5月的5个不同观察点采样测量的浮游细菌群落多样性指标判别分析结果可以看出，除序列条带、Shannon指数均值在5个观察点间无显著差异外(P>0.05)，其他各指标均值在5个观察点间有显著差异(P<0.01)。

      各判别函数方差贡献率结果如下：第1判别函数方差贡献率为99.1%，第2判别函数方差贡献率为0.8%，第3判别函数和第4判别函数方差贡献率几乎为零。由于第3和第4判别函数方差贡献率太小，故舍去。依据第1判别函数和第2判别函数，制作5个观察点的散点分类图，主要参考第1判别函数(横坐标)值判断各观察点的差异，结果见图1(b)。由图1(b)可以看出，除组别3(宋岗)与组别5(黑鸡嘴)距离较近外，其他组别距离较远，但各组间边界清楚，各组的正确判别率均为100%。这说明各观察点在7个细菌群落多样性指标综合表现上还是有显著差别的(P<0.01)。与单指标逐一比较分析相比，多指标综合判别分析能够从总体上进一步准确区分观察点之间的差异。

      由2017年5月的5个不同观察点采样测量的水质理化指标值判别分析结果可以看出，各指标均值在5个观察点间有显著差异(P<0.05或P<0.01)。第1判别函数方差贡献率为74.4%，第2判别函数方差贡献率为15.6%，第3判别函数方差贡献率为7.3%，第4判别函数方差贡献率为2.7%。由于第3判别函数和第4判别函数方差贡献率太小，故舍去。依据第1判别函数和第2判别函数，制作5个观察点的散点分类图，主要参考第1判别函数(横坐标)值判断各观察点的差异，结果见图2(a)。由图2(a)可以看出，组别1(库心)与组别2(渠首)距离较近，组别3(宋岗)与组别4(台子山)距离较近，组别5(黑鸡嘴)与其他组别较远。组别1、组别2、组别3、组别4的正确判别率为80%，组别5(黑鸡嘴)正确判别率为100%。5个观察点的水营养状态评价均为贫营养或中营养，水质状态属于优秀或良好状态，但是依据判别函数判别分类却发现5个观察点之间还是有显著差别的。

      通常按照中国环境监测总站推荐的5指标综合卡尔森营养状态指数(TLI)来评价水营养状态，依据《地表水环境质量标准》(GB 38382-2002)来评价水质优良等级状态，这些评价方法具有广泛性和普遍性。采用判别分析，可评价不同观察地点间或不同观察时点间，处在在同一营养状态、同一水质标准下，不同地点、不同时点间水营养状态或水质状态的细微差异。对2016年5月和2017年5月的5个观察点的指标进行判别分析得到的结果，与阴星望 [16]的研究结果相比，判别分析更能详细、科学地反映各指标在水质监测中的重要性。

      由2017年5月的5个不同观察点采样测量的浮游真菌群落多样性指标值判别分析结果可以看出，各指标均值在5个观察点间有显著差异(P<0.05或P<0.01)。第1判别函数方差贡献率为87.4%，第2判别函数方差贡献率为12.4%，第3判别函数方差贡献率为0.2%，第4判别函数方差贡献率为0.0%。由于第3判别函数和第4判别函数方差贡献率太小，故舍去。依据第1判别函数和第2判别函数，制作5个观察点的散点分类图，主要参考第1判别函数(横坐标)值判断各观察点的差异，结果见图2(b)。由图2(b)可以看出，各组别距离较远，边界清楚，各组的正确判别率均为100%。这说明各观察点在7个真菌群落多样性指标综合表现上具有显著差异(P<0.01)。与单指标逐一比较分析相比，多指标综合判别分析能够从总体上进一步准确区分各观察点之间的差异。

      • 3.3.   水质理化指标的多指标同时配对性T检验和相关性分析

    • 为探究水质变化特点，针对每一个观察点，2016年5月和2017年5月2次测量的水质理化性质指标值，依据式(4)～式(7)对数据进行计算处理后，进行多指标同时配对性相关性分析。在表5和表6中，以地名库心1、渠首1、宋岗1、台子山1、黑鸡嘴1表示2016年5月水质理化性质，以地名库心2、渠首2、宋岗2、台子山2、黑鸡嘴2表示2017年5月水质理化性质，并将5个地名分别进行配对。配对结果、Pearson相关系数及相伴概率见表5。由表5可以看出，Pearson相关系数均为正且很大，相伴概率P均小于0.001，说明各理化性质指标的变化具有显著的正相关性。针对每一个观察点，依据2016年5月和2017年5月2次测量的水质理化性质指标值，依据式(1)～式(3)计算处理后，进行多指标同时配对性T检验，结果见表6。由表6可以看出，5个观察点在2016年和2017年的水质理化性质状态无显著性差异，即水质状态和营养状态无显著变化。

      同一观察点的同一观察指标，在2016年和2017年2个测量时段上的数值，无论是受某种客观因素的影响，还是受随机因素的影响，一定存在变化差异。由于9个水质理化指标变化幅度(或变化差异显著性)不同，因此，从单一指标逐一分析，很难获得反映总体变化特征的综合性结果。

      水质监测分析与研究的目的就是要探讨水质变化趋势和规律，寻找重要的影响因子及其相互关系。因此，在对水质监测过程中，既要有静态监测与分析，也要有动态监测与分析。本研究在对水质进行分析时，虽然时间间隔短，时点数不多，但也从动态比较分析中有一些新的发现。多指标同时配对性T检验可以克服单指标逐一分析的一些不足，可从总体上检验出水质无显著性差异。虽然同一观察点在2016年和2017年年的2个测量时段上9个水质理化指标在总体上无显著差异，但是9个水质理化指标相互间是有影响的，多指标同时配对性相关性分析结果表明9个理化指标有显著正相关性，这说明指标相互间的影响导致总体变化趋势具有一致性。

      • 3.4.   水质理化指标群与浮游微生物群落多样性指标群间的典型相关分析

    • 对2016年的9个水质理化指标群与7个浮游细菌群落多样性指标群间进行典型相关分析，共生成U1-V1、U2-V2、U3-V3、U4-V4、 U5-V5、U6-V6、U7-V7 7对典型变量，典型相关系数见表7，方差贡献率见表8。在表7中，U1、U2、U3、U4、U5、U6、U7是由9个水质理化指标群可转化生成的7个典型变量， V1、V2、V3、V4、V5、V6、V7是由7个细菌群落多样性指标群可转化生成的7个典型变量。典型相关系数为每一对典型变量间的相关系数，P是典型相关系数的相伴概率。由表7 可以看出，U1-V1、U2-V2、U3-V3 3对的典型相关系数均很大，相伴概率P<0.001，具有显著性；U4-V4、 U5-V5、U6-V6、U7-V7 4对典型相关系数比较小，相伴概率P>0.05，不具有显著性。典型变量线性函数见式(8)～式(13)。

      式中：X1为pH；X2为CODMn；X3为COD； X4为TN；X5为NH3-N；X6为TP；X7为Chl-a； X8为SD；X9为DO；Y1为序列条带；Y2为OTU数；Y3为Ace指数；Y4为Chao1指数；Y5为覆盖率；Y6为Shannon指数；Y7为Simpson指数。式(14)～式(17)中变量含义与此相同，不再叙述。

      由式(8)～式(13)可以看出，典型变量U1中影响系数最大的是X5(NH3-N)，典型变量U2中影响系数最大的是X3(COD)、X5(NH3-N)、X8(SD) 和 X1(pH)，典型变量U3中影响系数最大的是X3(COD)。典型变量V1中影响系数最大的是Y3(Ace指数)、Y1(序列条带)、Y2(OTU数)，典型变量V2中影响系数最大的是Y3(Ace指数)和Y4(Chao1指数)，典型变量V3中影响系数最大的是Y3(Ace指数)和Y6(Shannon指数)。典型变量的方差贡献率表示该变量包含原信息量的比例，方差贡献率越大，该变量越重要。

      由式(8)～式(13)和表8可以看出，水质理化指标中对典型变量影响较大的是X1(pH)、X3(COD)、X5(NH3-N)和X8(SD)；浮游细菌群落多样性指标中对典型变量影响较大的是Y1(序列条带)、Y2(OTU数)、Y3(Ace指数)和Y4(Chao1指数)。各观察变量与典型变量间的相关系数以及典型变量对间的典型相关系数如下。

      1) U1 与V1典型相关系数为0.998；U1与X1(pH)、X2(CODMn)、X3(COD)、X4(TN)、X5(NH3-N)、X6(TP)、X7(Chl-a)、X8(SD)、X9(DO) 典型相关系数分别为0.235、−0.642、−0.621、−0.08、0.849、0.351、−0.741、0.715、0.440；V1与Y1(序列条带)、Y2(OTU数)、Y3(Ace指数)、Y4(Chao1指数)、Y5(覆盖率)、Y6(Shannon指数)、Y7(Simpson指数) 典型相关系数分别为0.745、0.694、−0.770、−0.651、−0.439、−0.089、−0.014。

      2) U2 与V2典型相关系数为0.987；U2与X1(pH)、X2(CODMn)、X3(COD)、X4(TN)、X5(NH3-N)、X6(TP)、X7(Chl-a)、X8(SD)、X9(DO) 典型相关系数分别为0.658、0.608、0.380、−0.293、0.224、−0.318、−0.130、−0.414、−0.513；V2与Y1(序列条带)、Y2(OTU数)、Y3(Ace指数)、Y4(Chao1指数)、Y5(覆盖率)、Y6(Shannon指数)、Y7(Simpson指数) 典型相关系数分别为0.588、0.673、0.523、0.698、0.034、0.159、−0.184。

      3) U3 与V3典型相关系数为0.959；U3与X1(pH)、X2(CODMn)、X3(COD)、X4(TN)、X5(NH3-N)、X6(TP)、X7(Chl-a)、X8(SD)、X9(DO) 典型相关系数分别为−0.660、0.408、0.648、−0.158、0.467、0.372、−0.177、−0.560、−0.384；V3与Y1(序列条带)、Y2(OTU数)、Y3(Ace指数)、Y4(Chao1指数)、Y5(覆盖率)、Y6(Shannon指数)、Y7(Simpson指数) 典型相关系数分别为0.163、0.168、0.173、0.159、−0.118、−0.945、−0.136。

      可以看出，3对典型变量间的相关系数均为正，相伴概率P<0.01，具有显著性。这说明3个问题：1)水质理化指标的变化趋势与浮游细菌群落多样性指标变化趋势是一致的；2)水质理化指标的变化趋势与浮游细菌群落多样性指标间具有互相促进的作用；3)用浮游细菌群落多样性指标可以间接指示或反映水质变化的情况。已有研究[20-21]表明，细菌在氮循环中具有重要作用，COD和CODMn是评价水体有机污染物质相对含量的一项重要综合性指标，可对水体中微生物群落组成产生重要影响。ZHANG等[22]研究表明池塘中浮游细菌群落组成主要受COD因素的影响。XIONG等[23]研究了青藏高原中15个湖泊细菌群落组成，发现pH是重要的影响因素。本研究从各观察变量与典型变量间的相关系数来看，环境因子(水质理化指标)中重要的指标包括X1(pH)、X3(COD)、X5(NH3-N)和X8(SD)；浮游细菌群落多样性重要的包括Y1(序列条带)、Y2(OTU数)、Y3(Ace指数)和Y4(Chao1指数)指标。

      对2017年的9个水质理化指标群与7个浮游真菌群落多样性指标群间进行典型相关分析，共生成U1-V1、U2-V2、U3-V3、U4-V4、 U5-V5、U6-V6、U7-V7 7对典型变量，典型相关系数及相伴概率见表9，方差贡献率见表10。在表9中，U1、U2、U3、U4、U5、U6、U7是由9个水质理化指标群可转化生成的7个典型变量，V1、V2、V3、V4、V5、V6、V7是由7个真菌群落多样性指标群可转化生成的7个典型变量。相关系数为每一对典型变量间的典型相关系数，P是典型相关系数的相伴概率。由表9可以看出，U1-V1、U2-V2、U3-V3、U4-V4 4对的典型相关系数均很大，相伴概率P<0.001，具有显著性；U5-V5、U6-V6、U7-V7 4对典型相关系数比较小，相伴概率P>0.05，不具有显著性。

      由表10可以看出，主要典型变量U1和U2、V1和V2方差贡献率较大，其他典型变量的方差贡献率都很小。典型变量函数见式(14)～式(17)。

      由式(14)～式(17)可以看出，典型变量U1中影响系数最大的是X7(Chl-a)、X8(SD) 和 X5(NH3-N)；典型变量U2中影响系数最大的是X5(NH3-N)。典型变量V1中影响系数最大的是Y1(序列条带)、Y2(OTU数)和Y3(Ace指数)；典型变量V2中影响系数最大的是Y1(序列条带)、Y3(Ace指数)和Y4(Chao1指数)。各观察变量与典型变量间的相关系数以及典型变量对间的典型相关系数如下。

      1) U1 与V1典型相关系数为1.000；U1与X1(pH)、X2(CODMn)、X3(COD)、X4(TN)、X5(NH3-N)、X6(TP)、X7(Chl-a)、X8(SD)、X9(DO) 典型相关系数分别为0.019、−0.854、−0.245、−0.902、−0.167、−0.429、−0.927、−0.211、0.420；V1与Y1(序列条带)、Y2(OTU数)、Y3(Ace指数)、Y4(Chao1指数)、Y5(覆盖率)、Y6(Shannon指数)、Y7(Simpson指数) 典型相关系数分别为−0.600、0.885、0.819、0.866、−0.122、0.733、−0.187。

      2) U2 与V2典型相关系数为0.988；U2与X1(pH)、X2(CODMn)、X3(COD)、X4(TN)、X5(NH3-N)、X6(TP)、X7(Chl-a)、X8(SD)、X9(DO) 典型相关系数分别为0.699、−0.402、0.826、0.186、0.262、−0.235、−0.324、0.418、−0.851；V2与Y1(序列条带)、Y2(OTU数)、Y3(Ace指数)、Y4(Chao1指数)、Y5(覆盖率)、Y6(Shannon指数)、Y7(Simpson指数) 典型相关系数分别为−0.528、−0.460、−0.544、−0.491、0.445、−0.572、0.905。

      可以看出，4对典型变量间的相关系数均为正，且相伴概率P<0.01，具有显著性。这说明3个问题：1)水质理化指标值的变化趋势与浮游真菌群落多样性指标值变化趋势是一致的；2)水质理化指标值的变化趋势与浮游真菌群落多样性指标间具有互相促进的作用；3)用浮游真菌群落多样性指标也可以间接指示或反映水质变化的特点。WEGLEY等[24]和TAYLOR等[25]采用高通量测序技术研究了英国沿海浮游真菌群落组成及其影响因素，发现浮游真菌群落主要受到盐浓度、氮以及温度等因素的影响。从各观察变量与典型变量间的相关系数来看，环境因子(水质理化指标)中重要的指标包括X3(COD)、X5(NH3-N)、X7(Chl-a)和X8(SD)，浮游真菌群落多样性重要的指标包括Y1(序列条带)、Y2(OTU数)和Y3(Ace指数) 。

      可以看出，水质理化性质的变化与浮游细菌(或真菌)群落多样性的变化，相互间有很大的影响。但是这种影响客观上不是单一指标与单一指标间的关系，而是水质理化指标群与浮游细菌群落多样性指标群间的关系，故需要进行指标群与群间的相关分析。2016年和2017年的典型相关分析结果既可以反映2指标群的相关性高低，也能揭示具体因子的重要性。这说明典型相关分析法在水质监测分析研究中，有重要的实际应用价值。本研究结果与阴星望[16]RDA分析结果和DCA分析结果比较，既有相同之处也有不同之处，但由于阴星望[16]研究结果的排序轴解释度太低导致后面的分析结果可信度极低，这进一步说明本研究结果的相对可靠性和重要性。

    4.   结论

    • 1)指标群与指标群之间的典型相关分析结果表明，水质理化指标的变化趋势与浮游细菌群落多样性指标变化趋势一致。环境因子(水质理化指标)中重要的指标包括X3(COD)、X5(NH3-N)、X7(Chl-a)和X8(SD)；浮游细菌(或真菌)群落多样性重要的指标包括Y1(序列条带)、Y2(OTU数)、Y3(Ace指数)和Y4(Chao1指数)。

      2)依据所有水质理化指标和浮游真菌(或细菌)群落多样性指标进行判别分析，具有较强的综合性；典型相关分析表明用浮游真菌(或细菌)群落多样性指标可以间接指示或反映水质变化的特点；综合分析较单一分析更全面客观地反映水质全貌，是环境监测数据分析的重要技术手段。

    参考文献 (25)

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