文献总结 | WR：气候变化对藻华物候影响的预测

文摘 2024-04-12 17:27 北京

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研究背景

RESEARCH BACKGROUND

在全球变暖的背景下，蓝藻的大量繁殖和水华的持续时间延长引起了广泛的社会关注。藻华的物候变化与水体营养状况、水文以及气候条件有关。其中，高温在一定范围内会直接促进蓝藻生长，气温强烈影响蓝藻种群的动态和物候。根据藻华对温度的依赖性来预测藻华开始、持续时间和结束日期对研究其生长模式变化和趋势至关重要。2016-2022年期间，本研究在韩国4条温带河流中监测了10个样点微囊藻细胞密度数据，旨在：（1）确定藻华的物候特征；（2）探究气候等环境条件对物候模式变化的影响；（3）预测未来藻华的开始日期和结束日期。

研究数据与方法

1. 研究数据

（1）监测样点：四条温带河流均为富营养化河流，包括锦江、汉江、洛东江、荣山江。如图1，10个采样站分别位于锦江(3个)、汉江(2个)、洛东江(3个)和荣山江(2个)的主河道，每周测定一次藻密度，用使用了7年(2016-2020年)的测站数据。

（2）环境变量：研究收集的环境变量包括:水温、溶解氧、pH、电导率、悬浮物、溶解无机氮、硝酸盐、铵、溶解无机磷、正磷酸盐、叶绿素a浓度、排放量、日平均气温、日最低气温、日最高气温、降水和日平均风速。在与蓝藻监测站相同的地点使用水环境信息系统测量每周水质变量。每日排放和气象数据来自国家水资源管理信息系统监测站和韩国气象厅。

图1 四个河流流域的监测样点和气象站分布

2. 研究方法

（1）基于物候模型的估计：采用Weibull函数方法估计蓝藻生长开始、高峰和结束的时间，以开始、结束日期和持续时间为指标，分析蓝藻水华物候变化规律。开始日期表示为最大值前面积的10%，结束日期表示为最大值后面积的90%。分别对每个年份和每个样点进行Weibull函数拟合，并目视检查曲线，以确保正确的拟合和解释。

（2）数据分析：先采用方差膨胀因子VIF来测试变量之间的多重共线性，VIF大于5的参数被认为不是预测因子，通过VIF分析，选择了最佳的自变量组合。其次，拟合了三种不同的线性混合模型(LMMs)来确定：藻华物候的温度依赖性、对气温的敏感性以及气候变化下的物候变化趋势。

LMMs是包含固定效应和随机效应的统计模型，固定效应表示预测变量对响应变量的整体影响，而随机效应用于控制数据中的伪重复，并考虑不同观测之间的异质性。通过使用LMMs，可以估计每个变量的贡献和系数，并评估其在模型中的重要性。在蓝藻水华研究中，LMMs被用来分析蓝藻水华现象的起始日期、结束日期和持续时间与环境变量之间的关系。可以确定环境变量对蓝藻水华现象的影响程度，并评估不同站点之间的差异。

（3）未来气候情景模拟：2016-2099年期间，使用耦合模式比较项目(CMIP6)第6阶段的5个全球环流模式(GCMs) ：CESM2、KIOST-ESM, MIROC6, MPI-ESM1.2-LR, and NorESM2-LM进行情景模拟。并选择了代表浓度路径RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5这三种温室气体浓度情景来预测藻华物候在时间尺度上的未来趋势。

图2 气候变化对藻华物候影响的流程图 Tmax：日最高气温；Tmin：日最低气温；x：预测因子；y：因变量

研究结果

1. 物候模式的变化

以CS站点的藻密度为例，图3A中Weibull曲线展示了CS站点的水华事件。7年间的蓝藻密度的起始日期范围从第101天（4月11日）到第166天（6月15日）。结束日期范围从第271天（9月28日）到第348天（12月14日），水华持续时间范围为114到215天。水华的起始日期、结束日期和持续时间在不同采样站点之间存在显著差异（图3B）。根据拟合结果，水华平均开始于第182天（7月1日），平均达到最大密度的日期为第220天（8月8日），之后在第297天（10月24日）后下降。因此，蓝藻水华的平均持续时间估计为114天。最长持续的水华发生在2022年的CS站点和JSW站点，分别持续217天和215天。

图3 蓝藻暴发的开始(红点)、峰值(绿点)和结束日期(蓝点)的估计 (A) CS站的水华事件，(B)从2016年到2022年，每个站点从起始日期到结束日期的时间段

2. 气温与蓝藻物候的关系

利用LMMs进行多模型推断，发现蓝藻的开始和结束日期与气温有很强的相关性。如表1所示，最低温度是解释开始日期时空变异最重要的因子，权重为22.20，贡献值为1。结束日期的时空变异受最高气温的影响最大，其权重为-23.89，贡献值为1。其他环境变量的权重和贡献值远低于最低和最高温度。

表1 藻华开始日期和结束日期所对应的因子权重贡献

注：DIN:溶解无机氮;DIP:溶解无机磷;Meantemp:日平均气温;Mintemp:日最低气温;Maxtemp:日最高气温;N表示该变量未包含在模型

将开始日期与24℃TTmin相关联时，开始日期与物候期的关系最强，R²系数最高为0.68(图4A )。结束日期受最大物候期影响较大，特别是与16℃TTmax相关联，R²系数最大为0.35。此外，开始日期与24℃TTmax之间的正相关关系表明，当日最高温度提前达到24℃时，蓝藻水华发展较早(图4C )。结束日期与TTmin之间的负相关关系表明，由于持续的较高最低温度（16℃），水华的衰退会更晚(图4D)。

图4 利用线性混合模型(LMMs)分析藻华物候-气温的关系 (A)开始日期的日最低温度(5.0-24.5℃)和(B)结束日期的日最高温度(10.0-30.0℃)的R²值散点图(C)为开始日与首次达到24℃的时间点之间的联系，(D)为气温达到峰值后结束日与到16℃的时间点之间的联系 (E)开始日期和(F)结束日期的抽样点的随机截距

3. 气候变化情景下的趋势

在五个全球气候模型（GCMs）的气候变化情景（RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5）下，预测了开始日期的潜在响应（图5）。在所有气候变化情景下，蓝藻水华的开始时间预计在2016年至2099年之间会显著提前。在RCP8.5情景下，KIOST-ESM模型预测的开始时间提前幅度最大， MPI-ESM1.2-LR模型在RCP2.6情景下预测的开始时间变化最小。在每个GCM中，开始日期的提前幅度在RCP8.5情景下最强，在RCP2.6情景下最弱。

在所有GCMs的RCP4.5和RCP8.5情景下，模拟期间结束日期显著提前。在来自KIOST-ESM模型的RCP8.5情景下，提前幅度最大。预计在2016年至2099年期间，蓝藻水华持续时间将以0.06-0.20 d year^-1（RCP2.6）、0.19-0.26 d year^-1（RCP4.5）和0.31-0.46 d year^-1（RCP8.5）的速率增加。

图5 来自CESM2、KIOST-ESM、MIROC6、MPI-ESM1.2-LR和NorESM2-LM模式的区域气候预测(A) RCP 2.6、(B) RCP 4.5和(C) RCP 8.5情景下藻华开始、结束和持续时间的未来变化

总结讨论

研究基于物候模型确定了蓝藻水华的物候期，并构建了线性混合模型来研究物候模式的变化与环境变量之间的响应关系，结果表明藻华的开始和结束取决于每日气温，日最低气温（24℃）和日最高气温（16℃）分别决定了藻华暴发的开始和结束时间。在不同的气候变化情景下，未来气候对蓝藻水华的影响相对于2016-2022年表现出提前和持续性。该发现加深了我们对温带河流中蓝藻物候的理解，以及对未来变暖情景的响应。

✎ 编者注

以上总结仅代表个人对论文的理解，仅供研究参考所用，不用于商业用途。若上述理解内容有误，请以论文原文为主。未经同意，禁止转载。

原文链接 ↓

https://doi.org/10.1016/j.watres.2023.120928

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湖泊遥感与智慧流域创新团队，主要围绕湖泊开展历史重构、现状观测和未来变化模拟等模型研制和应用实践工作，并在流域尺度开展大数据智慧管理平台研究，保障湖泊水质安全。团队拥有博士和硕士导师4人（段洪涛，罗菊花，刘东，谭振宇），可分别在中国科学院南京地理与湖泊研究所、西北大学以及南京信息工程大学（国科大南京学院联合培养）等招收博、硕士研究生，欢迎报考！同时，长期招收联合培养研究生，欢迎咨询！

联系人：段洪涛研究员，htduan@niglas.ac.cn。

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