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过水性湖泊水质长期演变趋势及驱动因素:以骆马湖为例
引用本文:黄雪滢,高鸣远,王金东,王明明,陈思恩,龚志军,王腊春,蔡永久.过水性湖泊水质长期演变趋势及驱动因素:以骆马湖为例[J].环境科学,2023,44(1):219-230.
作者姓名:黄雪滢  高鸣远  王金东  王明明  陈思恩  龚志军  王腊春  蔡永久
作者单位:南京大学地理与海洋科学学院, 南京 210023;中国科学院南京地理与湖泊研究所, 流域地理学重点实验室, 南京 210008;江苏省水文水资源勘测局, 南京 210029;江苏省骆运水利工程管理处, 宿迁 223800;宿迁市水利局, 宿迁 223800;南京大学环境学院, 南京 210023
基金项目:中国科学院青年创新促进会项目(2020316); 国家自然科学基金项目(42171119); 江苏省水利科技项目(2022068)
摘    要:过水性湖泊——骆马湖是南水北调东线工程的重要调蓄湖泊,具有防洪抗旱、饮用水供给和生态维护等多种功能.为了解骆马湖水质演变及驱动因素,基于2009~2020年长序列逐月实测数据,结合1996~2008年历史资料,分析了骆马湖总氮(TN)、总磷(TP)、高锰酸盐指数和氨氮(NH+4-N)等指标的长期演变、季节动态和空间格局,探究了气象和水文因子对湖泊水质的影响机制.结果表明,近25年来,骆马湖水质总体处于Ⅳ~劣Ⅴ类.ρ(TN)变化明显(1.06~3.49 mg·L-1),历经波动下降(1996~2002年)、显著的年际波动(2002~2015年)和显著上升(2015~2020年)这3个阶段,是骆马湖的主要污染因子.高锰酸盐指数显著下降(2.97~6.38 mg·L-1),ρ(TP)和ρ(NH+4-N)波动相对较小,分别介于0.024~0.076 mg·L-1和0.11~0.69 mg·L-1. 2017~2020年夏...

关 键 词:浅水湖泊  水质  时空演变  季节动态  驱动因素
收稿时间:2022/3/10 0:00:00
修稿时间:2022/4/22 0:00:00

Long-term Succession Patterns and Driving Factors of Water Quality in a Flood-pulse System Lake: A Case Study of Lake Luoma, Jiangsu Province
HUANG Xue-ying,GAO Ming-yuan,WANG Jin-dong,WANG Ming-ming,CHEN Si-en,GONG Zhi-jun,WANG La-chun,CAI Yong-jiu.Long-term Succession Patterns and Driving Factors of Water Quality in a Flood-pulse System Lake: A Case Study of Lake Luoma, Jiangsu Province[J].Chinese Journal of Environmental Science,2023,44(1):219-230.
Authors:HUANG Xue-ying  GAO Ming-yuan  WANG Jin-dong  WANG Ming-ming  CHEN Si-en  GONG Zhi-jun  WANG La-chun  CAI Yong-jiu
Institution:School of Geography and Oceano Science, Nanjing University, Nanjing 210023, China;Key Laboratory of Watershed Geographic Sciences, Nanjing Institute of Geography and Limnology, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008, China;Jiangsu Province Hydrology and Water Resources Investigation Bureau, Nanjing 210029, China;Jiangsu Luoyun Hydraulic Engineering Management Division, Suqian 223800, China;Suqian Water Conservancy Bureau, Suqian 223800, China;School of Environment, Nanjing University, Nanjing 210023, China
Abstract:
Keywords:shallow lake|water quality|spatiotemporal succession patterns|seasonal dynamics|driving factors
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