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論文速遞 | 我院張遠教授課題組高偉老師在高原湖泊水生态模拟領域取得系列研究成果

時間：2024-06-25

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成果簡介





   
在國家重點研發計劃（長江水生态系統完整性退化與修複機制項目：典型湖泊水生态系統完整性退化與修複機制課題-2023A1515030085）等課題的支持下，太阳成集团tyc234cc張遠教授團隊高偉老師圍繞高原湖泊滇池的富營養化、沉水植物消亡、水文異變等生态退化問題，提出了融合光譜-紋理特征的水生态要素高效反演技術和改進的水生态PCLake模拟模型，重建了滇池關鍵生态因子的長序列數據，解析了滇池沉水植被消亡的多維驅動因子和協同效應，識别了高原藻型湖泊穩态轉換的關鍵調控阈值及其影響因素。相關成果發表在Journal of Hydrology, Ecological Modelling，Ecological Indicators等環境與生态學科知名期刊上。    




主要成果1




 

湖面增溫與熱浪是藻類爆發的關鍵驅動力：基于滇池的實證研究

原文鍊接：https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2024.130971




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摘要


海洋和大氣熱浪等極端高溫事件對海洋和陸地生态系統産生災難性影響。最近的研究表明，湖泊表面的持續變暖和湖泊熱浪的增強引起全球的廣泛研究興趣。然而，湖泊熱浪對湖泊生态系統，特别是藍藻有害水華的影響仍不清楚。本研究利用随機森林重建了1951年至2020年滇池逐日湖面水溫時間序列。确定了湖面水溫和熱浪的變化趨勢和特征，并分析了它們對水華的關鍵驅動作用。結果表明，1992年，滇池水溫顯著升高，增幅為0.26℃/10a，突變點為1992年，與滇池首次報告嚴重水華時間一緻。1951年至2020年，共檢測到141起湖泊熱浪事件，其中94.3%發生在1992年之後。在葉綠素a變化的所有潛在氣候和水質驅動因素中，湖泊水文是最重要的影響因素。葉綠素a濃度與湖泊熱浪顯著相關。湖泊熱浪和藍藻水華之間具有複雜而強烈的相互作用，僅當兩者都保持在低水平時才能抑制水華發生。滇池的案例研究強調了湖泊水溫和熱浪對藍藻水華的關鍵驅動作用，表明未來持續變暖的地表和增強的熱浪事件将進一步挑戰更具體和有效的湖泊水華管理策略 。


研究要點


• 滇池水面溫度在1951年至2020年間顯著升溫。
• 1992年滇池表層水溫發生突變。
• 1992年後滇池熱浪發生的頻率是1992年前的16.6倍。
• 水溫是滇池葉綠素a變化的關鍵驅動因素。
• 當總磷濃度和熱浪均保持低水平時，才能有效抑制滇池藍藻水華爆發。


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圖1 1951-2020年滇池年均氣溫變化. (a) 基于Buishand”s U Test的突變點監測結果; (b) 時間序列與M-K檢驗結果，Z大于0表示上升趨勢，*** 表示顯著性水平小于0.001.

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圖2 滇池1951-2020年熱浪事件的持續時間（a）、發生頻率（b）和平均強度（c）

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圖3 基于随機森林的葉綠素a濃度預測模型拟合優度（a）與因子重要性排序（b）

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圖4 1999-2020年滇池總磷、總氮、熱量持續時間和中高度水華頻率關系圖




主要成果2




 

高原淺水湖泊滇池穩态轉換營養鹽負荷阈值模拟

原文鍊接：https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2024.110689



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摘要

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氮和磷的外部輸入是湖泊穩态轉換的關鍵驅動力。然而，人類活動和氣候變化引起的流量變化使轉變過程變得複雜。确定狀态轉變的關鍵養分負荷及其與流量變化的關系已成為管理湖泊生态系統日益重要的科學問題。滇池是一個長期遭受富營養化和強烈水調控的高原淺水湖泊，本文以滇池為例，探讨水文情勢變化下的臨界養分負荷。為此，我們利用本土沉水植物參數和長期觀測數據建立了滇池PCLake+模型。結果如下。（1）2001年至2018年，湖泊營養狀況為中度富營養化，年際間波動較小，最嚴重時期出現在夏秋季節。(2) 湖泊從以沉水植物為主的清水狀态到以藻類為主的濁水狀态時的臨界總氮(TN)和總磷(TP)負荷分别為45.89 mg N m-2 d-1和分别為 3.53 mg P m-2 d-1。從濁态到清态分别為26.78 mg N m-2 d-1和2.06 mg P m-2 d-1，與實際外部輸入的TN和TP負荷接近，表明湖泊已進入生态恢複的關鍵時期。(3) 水位和入流量顯著改變了臨界TN和TP負荷，對恢複阈值的影響大于退化。降低水位或增加來水量可以有效提高退化和恢複的臨界TN和TP負荷，有利于加速水生生态系統向沉水植物為主的清水狀态演化。


研究要點


• 滇池年際 營養狀态指數呈下降趨勢，但湖泊仍常年處于富營養化等級 。
• 滇池 TN和TP負荷的退化和恢複阈值分别為45.89 mgNm-2d-1、3.53 mgPm-2d-1和26.78 mgNm-2d-1、2.06 mgPm-2d-1 。
• 當前 外部輸入的養分負荷接近恢複阈值，未來應繼續加大力度降低入湖負荷 。
• 降低水位 或增加來水量可提高恢複阈值，有利于促進湖泊生态系統的恢複。


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圖1 滇池外海的葉綠素a濃度與總氮與總磷響應關系

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圖2 不同水位下滇池外海穩态轉換的氮磷負荷阈值變化




主要成果3




 

遙感反演湖泊葉綠素a濃度：采樣時間具有重要影響

原文鍊接：https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2023.111290




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摘要

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遙感反演是全球水體富營養化觀測的主要技術手段之一，其解譯精度受觀測樣本的數量和代表性影響。受觀測成本的限制，當前湖泊的遙感解譯多是采用單季水質參數樣本訓練模型，單季模型對其他季節水質參數的泛化能力如何缺乏針對性的研究。本研究以長江流域38個主要湖庫為對象，基于2016 –2021年逐月Chla監測數據與Sentinel-2影像數據集，采用Chla濃度的春冬數據集和夏秋數據集，建立全季節模型和季節性模型，評估了不同季節數據模型對于湖泊葉綠素a濃度反演性能的影響。結果表明：（a）湖泊葉綠素a的采樣時間對反演模型的性能具有顯著影響，基于不同季節數據訓練的反演模型R2範圍為0.523-0.699，Bias變化範圍為-7.06%-7.74%，其中基于全季采樣的反演模型的性能居于各季節采樣模型之間；（b）基于季節性數據構建的反演模型應用在全季數據反演上時，模拟的性能出現明顯下降，其中，春冬季模型的R2下降18.2%，同時RMSLE和MAPE分别上升11.4%和4.2%，夏秋季模型的R2 降低4.02%，RMSLE和MAPE分别上升2.76%和13.56%，表明采用季節性采樣數據推演全季葉綠素a濃度會導緻誤差放大；（c）相對于季節性模型，基于不同季節采樣的全時段模型表現出較高的反演性能(R2= 0.585，RMSLE = 0.337，Bias = -3.12%，MAPE = 34.71%)，R2、RMSLE和MAPE均優于季節性模型，因此在進行水體全時段、長序列反演時，有必要采取分時段采樣的數據以降低季節性采樣帶來的誤差；（d）基于全時段數據集建立了長江流域38個典型湖庫的Chla反演模型，對湖庫Chla月均值進行了反演，結果顯示25%(7/28)的湖泊和20%(2/10)水庫呈現出顯著的變化趨勢，葉綠素a濃度出現上升的湖庫數量大于下降的，表明長江流域湖庫仍然具有嚴重的富營養化風險。

研究要點


• 采樣 時間會顯著影響Chla反演精度 。
• 采用 季節性數據訓練的模型在Chla反演中表現出不穩定的性能 。
• 1992年後滇池熱浪發生的頻率是1992年前的16.6倍。
• 使用 不同季節的樣本訓練的模型通常優于季節性模型 。
• 富 營養化仍然是長江流域湖泊和水庫的一個長期問題 。


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圖1 基于不同時期數據建模的模型拟合優度。a、d、g 表示 Model-SW 在 Data-SW、Data-SA和 Data-All 上的性能;b、e、h 表示 Model-SA 在不同數據集上的性能;c、f、i 表示 Model-All 的性能。


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圖2 長江流域大型湖泊（面積> 300 km2）年均Chla濃度反演結果。所有湖泊和水庫的月平均Chla統計量（g），其中箱形圖上的紅色*表示顯著（p < 0.05）下降趨勢，藍色*表示顯著增加趨勢（p < 0.05）。


主要成果4




 

高原湖泊水文情勢對氣候變化的差異化響應：局地氣候變化特征的重要性

原文鍊接：https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2023.110015




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摘要

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高原湖泊的生态系統多樣而脆弱，氣候變化及其對高原湖泊的影響是中國廣泛關注的問題。以中國西南部最大、最受關注的三個高原湖泊（滇池、洱海和撫仙湖）為案例，論證了它們因當地氣候和流域特征而對水文的不同響應。根據當地氣候特征處理了27種氣候變化情景，模拟了曆史情景和27種氣候變化情景下各湖域的日徑流量，分析了各湖流域年平均徑流量和季節徑流量變化以及水文極端值。結果表明，氣候變化将顯著改變每個湖泊的水文情勢。當氣溫升高1-2 °C和降水量從 -20 變為 + 20 % 時時，3個湖流域的年平均徑流量将從-65.24%變為54.17%。氣候和地形的異質性導緻每個湖泊流域對氣候變化的反應不同。其中，撫仙湖對氣候變化的敏感度高于其他兩湖，其年度和季節性徑流量變化比它們高出約1.5倍。此外，撫仙湖的水文極端變化也最為顯著。


研究要點


• 氣候 變化會對雲貴高原的湖泊造成嚴重壓力 。
• 不同 湖泊年度、季節性和極端水文狀況差異很大 。
• 氣候 和流域特征決定了每個湖泊的不同反應 。
• 未來 迫切需要針對每個高原湖泊的制定具體應對策略 。


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圖1 不同氣候變化情景下三湖平均年徑流量比較（a,b,c分别為滇池，洱海和撫仙湖）

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圖2 與基準年相比不同氣候變化情景下三湖平均年徑流量變化比較




主要成果5




 

氣候變化對滇池極端水文産生顯著影響

原文鍊接：https://link.springer.com/article/10.1007/s00477-021-02126-6




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摘要

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氣候變化極大地影響了亞熱帶和熱帶地區湖泊的水文狀況。本研究根據局部氣候變化和水文模拟模型開展滇池的極端水文變化特征研究。結果表明：滇池流域的水文狀況受氣候變化影響顯著，降水變化的影響大于氣溫變化。18種氣候情景的年尺度徑流量以及其他16項水文指标差異較大。與旱季和其他指标相比，雨季和1/3/7天的最小值/最大值受氣候變化的影響可能更大。在所有六個子集水區中，Sub_06以丘陵景觀為特征，受氣候變化的影響最大。綜上所述，本研究結果表明，氣候條件和地形複雜的地區對年尺度徑流量和極端指标的響應不同，必須充分考慮局地特征的複雜影響。


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圖1 流域水文率定的逐日流量拟合結果


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圖2 不同氣候變化情景下滇池水文極端指标變化




研究團隊近期已發表的滇池流域相關研究論文列表：




     

(1) Zhongzhao Duan, Wei Gao*, Guowei Cheng, Yuan Zhang, Xuexiu Chang*. Warming surface and Lake heatwaves as key drivers to harmful algal Blooms: A case study of Lake Dianchi, China[J]. Journal of Hydrology, 2024, 632: 130971.

(2) Dongshao Wu, Min Cao, Wei Gao*, Zhongzhao Duan, Yuan Zhang. Simulating critical nutrient loadings of regime shift in the shallow plateau Lake Dianchi[J]. Ecological Modelling, 2024, 491, 110689.

(3)         Yufeng Yang, Xikang Hou, Wei Gao*, Feilong Li, Fen Guo, Yuan Zhang. Retrieving Lake Chla concentration from remote Sensing: Sampling time matters[J].         Ecological Indicators         , 2024, 158: 111290.        

(4) Yufeng Yang, Xiang Zhang, Wei Gao*, Yuan Zhang, Xikang Hou. Improving lake chlorophyll‑a interpreting accuracy by combining spectral and texture features of remote sensing[J]. Environmental Science and Pollution Research, 2023, 30, 83628-83642.

(5) Zhongzhao Duan, Wei Gao*, Chang’e Liu, Zhanpeng Du, Xuexiu Chang*. Varying hydrological response to climate change in three neighborhood plateau lake basins: Localized climate change feature matters[J]. Ecological Indicators, 2023, 147: 110015.

(6) Zhongzhao Duan, Mingjing Wang, Yong Liu, Wei Gao*, Xuexiu Chang. Predicting Hydrological Alterations to Quantitative and localized Climate Change in plateau regions: A case study of Lake Dianchi Basin, China[J]. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 2022, 36, 969-983.


編輯：陸麗瑩、焦子怡

初審：馬金星

複審：譚倩



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