1 引言(Introduction)

有色可溶性有机物(chromophoric dissolved organic matter, CDOM)是水体中那部分对紫外光和可见光有光谱吸收的溶解性有机物, 可以减少强烈紫外辐射对水体生态系统的影响(Kutser et al., 2005), 且研究发现湖泊中CDOM的组成和结构也会影响湖泊的碳、氮等生物要素的地球化学循环过程(张运林, 2006).CDOM的来源可分为两种, 外源和内源, 外源通常包括农业污水、工业废水及生活污水、降水等输入方式, 内源输入包括水生植物等死亡之后经微生物降解等(Zhang et al, 2013).类腐殖质组分通常反映农业废水及土壤淋溶有机物荧光特征, 能直接反映外源输入的有机物信号强弱(傅平青等, 2005；Kowalczuk et al., 2009；宋晓娜等, 2010).类蛋白质通常与藻类经微生物降解以及流域与湖泊周边生活污水排放有关(Baghoth et al., 2011).高浓度的CDOM会使得水体酸臭刺鼻, 水处理过程中能释放出大量致癌物质, 严重影响水处理工艺与流程(Wang et al., 2018), 威胁人畜健康及用水安全.因此, 研究水体中CDOM的来源、组成及作用机制对周边居民饮用水安全有十分重要的意义.CDOM的光学性质稳定, 其不同的荧光特征可以追踪水体的源和组成特征(Stedmon et al., 2003).三维荧光光谱技术(three-dimensional excitation-emission matrices, EEMs)结合平行因子分析法(parallel factor, PARAFAC)可以识别并分离出重叠的荧光峰, 并且能有效表征溶解性有机物中各荧光组分的特征(Murphy et al., 2013；Mangalgiri et al., 2017), 是目前应用较为广泛的一门技术.国内外不少学者利用这项技术研究了海洋、湖泊、河流等水体的CDOM荧光特征, 得到水体污染物的来源及组成等关键信息(周永强等, 2013；Bai et al., 2017).在我国, 李元鹏等(2019)研究了千岛湖的CDOM来源及影响因素, 得到陆源类腐殖酸可以更灵敏地反演千岛湖有机物的丰度, 类色氨酸(发射波长接近340 nm)可在一定程度上识别千岛湖周边点源污染；陈乐等(2019)研究了抚仙湖CDOM的来源组成, 得到CDOM具有较强微生物源荧光特性, 内源CDOM可能与较长的湖泊水力滞留时间、河流输入及光辐射等因素有关.国外学者Heibati等(2017)研究发现, 经处理的饮用水在前往消费者的途中在分配系统中可能会受到污染, 经测定这种污染与自来水处理过程中CDOM的潜在污染有关, 且这类CDOM表现出较弱的类腐殖质荧光信号和强烈的类色氨酸荧光信号.关于饮用水源在运输过程中受到污染的案例不止于此, Craun等(2010)也发现在1971—2006年, 在美国大约有10%的不安全饮用水引起的疾病暴发均与水在运输、储存过程中的污染有关, 主要表现在处理设施、运输管道和储存设施中发生的水污染, 其中饮用水系统中管道泄漏、维护不到位是引起饮用水污染的重要原因.博斯腾湖作为焉耆等地区重要的淡水供给地, 揭示CDOM来源组成特征以保证其水质来源安全、湖区水质清洁以及水源在运输过程中不被污染, 这对饮用水源地居民及牲畜类用水健康安全至关重要.

博斯腾湖是中国西北地区最大的外流湖, 淡水鱼类资源丰富, 有“西塞明珠”的美称, 相比于季风区湖泊, 博斯腾湖是典型的内陆湖泊, 属于温带大陆性气候, 常年干旱少雨, 主要来水补给为天山冰雪融水, 且不同季节的来水量不同, 所提供的水资源用量和质量也不相同.除了淡水输入外, 近年来由于沿湖区域排放的工业废水以及农业污水, 加上水资源的一些不合理的利用方式(徐海量等, 2003), 严重影响了博斯腾湖的水质, 造成湖水矿化度升高、水位变化剧烈、富营养化程度增加等生态问题(Guo et al., 2015；周洪华等, 2014), 对周边居民的饮用水安全产生极大的威胁.尽管有不少学者就博斯腾湖的水质已经开展了研究, 但主要集中水盐平衡(Rusuli et al., 2015)、盐度对湖中细菌群落、沉积物的影响(Tang et al., 2012；Liu et al., 2015；Zhang et al., 2018)、表层沉积物重金属污染的生态风险评价(Mamat et al., 2016)等, 而有关博斯腾湖有色可溶性有机物来源及组成的相关研究却鲜见报道.

本文通过2018年夏季和2019年秋季在博斯腾湖采集的水样, 通过CDOM光谱吸收和三维荧光-平行因子分析法, 试图弄清博斯腾湖CDOM来源及季节变化特征, 这对了解湖泊水体环境和污染物来源, 并针对性的对湖泊进行水环境治理具有重要的意义.

2 博斯腾湖基本概况 (Basic overview of Bosten Lake)

博斯腾湖(41°46′~42°08′N, 86°19′~87°28′E)位于新疆维吾尔自治区巴音郭楞蒙古自治州天山南坡焉耆盆地东南的博湖县境内, 属于山间陷落湖.博斯腾湖主要补给河流有开都河和黄水沟, 补给来源为天山冰雪融水, 其次有清水河, 孔雀河作为唯一出湖河流从湖区西南部流出.博斯腾湖可分为大湖区和小湖区, 植被类型以根茎发达的芦苇为主, 主要分布在小湖区, 其良好的通气组织对净化污水、涵养水源有重要的作用, 大湖区位于小湖区东部, 是博斯腾湖的主湖区.除开都河西支注入小湖群芦苇区外(图 1a), 开都河东支以及其他两条入湖河流主要通往大湖区, 因此, 本研究的采样点均位于大湖区, 以探究入湖河流输入对湖泊CDOM的影响.开都河作为常年性入湖河流, 其多年入湖径流量为33.4×10⁸ m³, 近年来, 焉耆盆地从开都河的引水量约保持在11×10⁸ m³·a^-1左右, 余水均进入博斯腾湖(兰文辉等, 2003).

博斯腾湖湖水呈弱碱性, 在海拔1048.75 m时, 水面面积为1002.4 km²(李卫红等, 2002), 平均水深7.83 m.博斯腾湖年平均降水量148.65 mm (王媛等, 2019), 蒸发量1800~2000 mm (艾尔肯等, 2015), 湖泊在8月平均水温为25.18 ℃, 水位为7.89 m, 主要入湖河流开都河(焉耆站)径流量为178.5 m³·s^-1, 出湖径流量(他什站)为95.60 m³·s^-1, 9月平均水温为24.68 ℃, 水位为7.91 m, 开都河(焉耆站)入湖径流量为139.33 m³·s^-1, 出湖径流量(他什站)为64.10 m³·s^-1 (水温数据来自现场YSI实测, 水位和流量数据来自新疆塔里木河流域管理局).据统计, 博斯腾湖在相邻年份之间降水量与温度变化较小(周洪华等, 2014), 且短年间的季节差异不大, 因此, 本文以2018年8月采集的17个水样作为夏季数据, 将2019年9月采集的24个水样作为秋季数据, 以此来对比博斯腾湖CDOM的季节差异性.

博湖流域的周边四县(和静、和硕、焉耆、博湖)均以博湖为水源中心, 据文献统计, 流域内共有大小企业126家(热合曼, 2018), 污染类型基本涵盖了农业、工业以及生活污水等方面, 包括食品加工、制糖、水泥、酒业等生产企业, 还包括各县排放的农田污水和生活废水等(徐海量等, 2003；艾尔肯等, 2015), 因此, 在分析不同季节CDOM的来源及变化的同时, 弄清污染类型和污染程度对CDOM的影响也十分重要.

3 数据收集与处理方法(Data collection and processing methods) 3.1 样品采集与处理

本文的采样点均位于主湖区, 由于博斯腾湖水面辽阔, 为了明确反映各参数在不同季节的空间变化, 如图 1a所示, 本研究将博斯腾湖划分为4个水域, 分别为Ⅰ区(黄水区)、Ⅱ区(河口区)、Ⅲ区(西泵扬水区)、Ⅳ区(湖东区).在野外现场用YSI EXO2多参数水质分析仪测定表层水体的水温(℃)、溶解氧浓度(DO) (mg·L^-1)以及盐度, 其中盐度单位为‰.选取用10%的盐酸浸泡过、并依次用超纯水和采样点原水润洗过的1.5 L塑料瓶采集水样, 将采集后的样品置于装有冰块的车载冰箱保存, 并在采样结束后立即送回实验室过滤, 通常在3 d内完成所有指标的测定.使用0.7 μm孔径的Whatman GF/F滤膜过滤的水样用于测定溶解性有机碳(dissolved organic carbon, DOC)浓度(Zhou et al., 2016；Fowler et al., 2020), 用0.22 μm孔径的Millipore滤膜过滤的水样用以测定CDOM光谱吸收和三维荧光光谱.

3.2 参数的测定与计算 3.2.1 DOC、TN、TP浓度的测定

DOC浓度采用岛津总有机碳分析仪(TOC-L)在高温(680 ℃)环境下以NPOC模式测定, 总氮(TN)、总磷(TP)浓度的测定使用过硫酸钾消解紫外分光光度法(GB 11894-89)及钼锑抗分光光度法(GB 11893-89)采用Shimadzu UV-2550PC UV-Vis测定(Zhu et al, 2013).

3.2.2 a(350)、S_275~295、SUVA₂₅₄的测定与计算

通过Shimazdu UV-2550 UV-Vis分光光度计测定CDOM光谱, 采用5 cm比色皿, 以Milli-Q水为空白, 设定波长范围为200~800 nm、间隔为1 nm测量CDOM的吸光度.根据式(1)计算得到对应波长的吸收系数(刘笑菡等, 2012).

(1)

式中, a (λ)为波长λ所对应的CDOM吸收系数(m^-1), D(λ)为波长λ处校正后的吸光度, r为光程路径(m).本文中使用a(350)表示CDOM的浓度.

CDOM光谱斜率S_275~295表示波长在275~295 nm波段拟合的指数函数曲线光谱斜率, S_275~295越小, CDOM的陆源腐殖酸信号越强(Fichot et al., 2012).S_275~295可以通过式(2)计算/

(2)

式中, a(λ)和a(λ₀)分别为波长为λ和参考波长为λ₀在440 nm处的吸收系数.

比紫外吸收系数SUVA₂₅₄表示CDOM的腐殖化程度(Weishaar et al., 2003), 其定义为254 nm处的吸收系数与DOC浓度的比值.

3.2.3 三维荧光光谱的测定及平行因子分析

使用Hitachi公司生产的F-7000分子荧光光度计测定CDOM三维荧光光谱, 激发光谱范围为200~450 nm, 间隔为5 nm；发射光谱为250~600 nm, 间隔1 nm.通过扣除每日纯水空白EEMs进行拉曼散射修正, 瑞利散射采用drEEM工具箱线性内插法得以消除(Murphy et al., 2013), 内滤波效应以相应激发发射波长处的吸光度予以校正(Kothawala et al., 2013).

采用MATLAB R2015b的drEEM工具箱进行平行因子分析, 本文中PARAFAC数据集包括132个样品, 对应于45个激发波长、32个发射波长.数据被随机划分为6个子集, 3组用于建模, 3组用于验证, 每个EEMs子集均逐步从3个组分模型逐步到6个组分检验, 最终发现3个组分模型能很好通过对半检验、随机初始化检验及残差分析.

3.2.4 荧光组分的鉴定

荧光光谱的特征可以表示天然水体中有色可溶性有机物的特征及其来源信息, 本文通过平行因子分析法解析荧光光谱得到3个荧光组分, 并且C1~C3能很好地通过对半检验(图 2), 解析得到C1(255 nm/420 nm)为陆源类腐殖质(Kowalczuk et al., 2009), C2(270 nm/324 nm)为类蛋白质中的类酪氨酸组分(周倩倩等, 2015), C3(230 nm/340 nm)为类蛋白质中的类色氨酸组分(Baghoth et al., 2011).

3.3 统计分析

使用IBM SPSS Statistics 23统计数据的平均值、标准差等值, 并进行独立样本t-test、Pearson相关分析以及多元线性回归模型的建立, 采样点位置图和空间分布散点图应用ArcGIS 10.4绘制, 图表绘制使用Origin 9.1.

4 结果与分析(Results and analysis) 4.1 博斯腾湖不同季节CDOM光谱参数和荧光组分的特征

如图 3所示, 除Ⅱ区外, 其余3个区域的盐度均表现为2018年夏大于2019年秋, 且在Ⅰ区和Ⅳ区表现得尤为明显(t-test, p < 0.01).a(350)与SUVA₂₅₄在大湖区一致表现为2018年夏大于2019年秋, DOC浓度在主湖区整体偏高, 一致表现为2019年秋较大, 且Ⅳ区的DOC浓度在2019年秋显著大于2018年夏(t-test, p < 0.05).陆源类腐殖质组分C1、类酪氨酸组分C2和类色氨酸组分C3均表现为2019年秋显著高于2018年夏(t-test, p < 0.01), 在Ⅰ区表现得最为显著.

就各指标在不同季节的变异情况来看, Ⅰ区和Ⅱ区的盐度和DOC、Ⅲ区a(350)、陆源类腐殖质C1、Ⅳ区的类酪氨酸组分C2以及Ⅰ区和Ⅲ区的类色氨酸组分C3均表现为2018年夏季变异程度大于2019年秋季.就同一季节不同湖区各指标的变异情况看, 在2018年夏季和2019年秋季, 盐度、DOC浓度、SUVA₂₅₄、C2和C3指标均在Ⅱ区的变异程度较大, 而2019年秋季a(350)和S_275~295、C1在Ⅰ区的变异程度较大.这表明在夏季CDOM各指标含量主要是由淡水输入的增强决定的, 而秋季淡水输入量减少, CDOM的变化除了接受少量淡水输入外, 其次还纳入黄水区输入的工厂废水.

4.2 CDOM光谱参数及荧光组分的空间分布

如图 4a~4h所示, 2018年夏季博斯腾湖盐度、以及DOC浓度均在黄水沟附近取最大值, CDOM浓度的最高值出现在湖区西南区域和西北角附近, 并由西北、西南角向东递减, S_275~295与盐度均在博湖县西南部(靠近开都河入湖口)处取值最小.而2019年秋季CDOM浓度仅在博湖西北角黄水沟附近出现最大值, 并由此向各湖区锐减, 与a(350)相对应, S_275~295最小值出现在黄水沟.2019年秋季DOC浓度在整个湖区显著高于2018年夏季, 且西北角DOC浓度较2018年夏季更大, 夏季西南角DOC浓度更小.

2018年夏季陆源类腐殖质组分C1的荧光强度在整个湖区较小, 在河口区较大, 2019年秋季陆源类腐殖质主要来自黄水沟和湖区西南部.两种类蛋白组分的荧光强度在空间上的分布均表现为2019年秋季大于2018年夏季, 2018年夏季类酪氨酸组分C2最小值出现在西南角, 最大值在湖区东部, 与夏季相反, 2019年秋季最大值出现在西南角, 表现为东西高中间低的分布情况, 类色氨酸组分C3在2018年夏季表现为东高西低的特点, 尤在西北角黄水沟附近最低, 而2019年秋季C3的荧光强度在黄水沟取最大值, 整体表现为西高东低的特点.夏秋季节东部湖区均以C2组分为主, 2018年夏季各荧光组分占比在河口区以C1组分为主, 沿此处向东, C1组分的荧光强度逐渐减弱, C2组分的荧光强度逐渐增强, 2019年秋季各荧光组分占比由西北角以C1为主向各湖区快速转变为以类色氨酸C2为主.

4.3 相关性分析

由图 5可知, 夏季和秋季CDOM吸收系数a(350)均与盐度无显著性相关, DOC浓度随盐度的升高而升高, 且2018年夏季DOC与盐度的相关性较强(r= 0.95, p < 0.01).在夏季, 盐度的升高显著降低了陆源类腐殖质C1的荧光强度(r=－0.64, p < 0.01), 显著增大了光谱斜率的值, 类酪氨酸与盐度呈显著性正相关(r= 0.65, p < 0.01).在秋季, 盐度与类色氨酸C3呈显著性正相关(r= 0.70, p < 0.01), 与类酪氨酸C2呈显著性负相关(r=－0.51, p < 0.05).

5 讨论(Discussion) 5.1 不同季节淡水输入对博斯腾湖CDOM的来源组成的影响

夏季盐度与陆源类腐殖质呈显著负相关, 说明盐度的降低会增大陆源类腐殖质的强度, 即淡水输入会增大陆源输入信号强度, S_275~295与盐度呈显著正相关关系也验证了这一点(Fichot et al., 2012), 这意味着夏季部分来自天山的冰雪融水在被运输到博斯腾湖前就可能混入了周边城镇输入的陆源类腐殖质(Mayer et al., 1999), 因此, 在保证湖区水质清洁的同时更要关注入湖河流在整个输送路径上不被污染.Heibati等(2017)的研究也发现饮用水可能在前往消费者的途中被污染.在秋季, 淡水的输入降低了类色氨酸C3的荧光强度, 但增加了类酪氨酸C2的荧光强度, 这表明秋季淡水输入主要影响的是CDOM中的类蛋白成分, 秋季淡水输入(开都河焉耆站点：流量139.33 m³·s^-1、水位7.91 m)相较夏季淡水输入(开都河焉耆站点：流量178.5 m³·s^-1、水位7.89 m)少, 会在稀释类色氨酸浓度的同时伴随着藻类等微生物的降解(Kolic et al., 2014).一般来说, 秋季温度降低, 藻类等水生植物生长缓慢, 内源释放较低, 但本文秋季3组荧光组分的荧光强度均高于夏季, 这有可能是来自陆源输入的腐殖质组分部分经微生物矿化产生类蛋白质(Zhang et al., 2014), 而水生植物对夏秋季节CDOM的影响较小.DOC浓度随盐度的升高而升高, 表明淡水的输入会稀释湖水DOC浓度, 且在夏季淡水输入对DOC浓度的影响更为显著.夏季除了淡水对湖泊的补充作用较强外, 由于博斯腾湖地处西北内陆干旱区, 降水稀少(年平均降水量148.65 mm)(王媛等, 2019), 其强烈的蒸发作用(蒸发量1800~2000 mm)(艾尔肯等, 2015)使得夏季湖水盐度整体偏高, 且河口区盐度的变异程度最大.相比2019年秋, 2018年夏季整个湖区CDOM吸收系数值更大(图 3), 表明夏季博斯腾湖水质整体较秋季差.虽然盐度与CDOM吸收系数均表现为夏季高于秋季, 但二者各自在夏秋季节均无显著相关性, 这说明CDOM吸收系数主要受蒸发作用所影响.且夏季类酪氨酸与盐度呈显著正相关关系, 说明夏季由于温度较高, 淡水的输入不及蒸发作用, 微生物活动增强且较为集中, 即盐度的升高既会增大类蛋白质的含量也会使得微生物活动增强, 傅平青等(2005)的研究也发现在生物活动较强的区域类蛋白质物质含量较高.Ferrari等(2000)、石玉等(2018)研究表明, DOC浓度与陆源类腐殖呈良好的正相关关系, 本文研究发现夏季类腐殖质与DOC的相关性较好, 但呈负相关, 秋季类蛋白中的类色氨酸与DOC相关性较好, 这表明秋季CDOM中, 新生成的物质所占比例较高(Mopper et al., 1993), 季乃云等(2006)的研究也表明类蛋白的荧光强度与DOC浓度具有较好的正相关性.

CDOM来源及组成机构相当复杂(张运林, 2006), 并不完全受制于单一物质的浓度, 盐度作为指示淡水输入量的指标对CDOM各组分及光谱参数具有重要的影响, 但入湖径流仅限于对河口区的解释, 反映入湖河流与湖水的混合程度, 博斯腾湖同时接受河口区上游土壤淋溶物质的输入以及黄水区上游居民生活污水和工业废水的排放, 且由于其降水稀少, 蒸发强烈, 水体交换缓慢, 湖泊中CDOM受各环境因子的影响可能会更加复杂, 因此, 利用盐度(S)、温度(T)、酸碱度(pH)、溶解氧浓度(DO)、总氮(TN)、总磷(TP)等环境因子与CDOM各组分建立多元线性回归模型(表 2), 得到TP与pH对2018年夏季类腐殖酸组分与类酪氨酸组分影响较为显著, 而TP以及盐度对2019年秋季类蛋白质影响较显著, 秋季陆源类腐殖酸更多受到TN、TP的作用, 而陆源输入信号的强弱直接反映入湖径流携带的土壤淋溶有机质, 说明无论夏季还是秋季, 湖泊均受到陆源类腐殖质的作用, 且TN、TP多来自生活、工业污水, 秋季淡水输入较少, 东部湖区盐度较河口区高, 意味着该区域蒸发过程对类氨基酸CDOM组分富集影响显著.

5.2 不同季节博斯腾湖CDOM的空间分布

在空间分布上, 由于西北角黄水区排污口较多(谢贵娟等, 2011), 湖光糖厂、焉耆糖厂等工业废水以及和静县附近排放的部分农田污水排入湖中(徐海量等, 2003), 导致湖区环境容量减小, 因此, 博斯腾湖在夏季和秋季均表现为西北角黄水沟附近的CDOM浓度较大, 且湖区水质空间差异大, 腐殖质信号强度表现为东高西低的特点.谢贵娟等(2011)的水质调查分析表明, 博斯腾湖水质空间差异明显, 大湖区西北角的水质最差.据统计(徐海量, 2003), 焉耆盆地每年通过各种排渠向博斯腾湖输入氯离子31.4万吨, 但出湖量仅为30.3万吨, 造成湖内盐分的严重积累, 相比2018年夏季, 2019年秋季黄水区表现得尤为明显.值得关注的是, 博湖县西南角靠近河口区, 在2018年夏季虽然淡水输入导致河口区的盐度较低, 但存在a(350)的较大值和S_275~295的较小值, 这可能是由于博湖县附近面粉厂、彩钢厂等工业废水以及农田污水的排放引起, 艾尔肯(2015)研究就得到博湖县附近总干排每年所排放的污水量达1548×10⁴ m³, 且湖区水体更新不及时进一步加重了这种结果(娜仁格日乐等, 2017).

2019年秋季黄水沟附近C1组分物质浓度较大, 且整体大于2018年夏季, 但CDOM浓度表现为2018年夏季较高, 这说明陆源类腐殖质并不是CDOM的主要影响物质.在9月光照减弱, 一些藻类以及微生物发生降解释放类蛋白物质(石玉等, 2018), 加上周边和硕县排放的生活废水导致黄水沟附近类色氨酸荧光强度较大.而秋季河口区类酪氨酸C2组分荧光信号较强, 这可能是博湖县排放的陆源类腐殖质组分的一部分可能经微生物矿化产生类酪氨酸物质(Zhang et al., 2014).2018年夏季, 类酪氨酸C2与类色氨酸组分C3均在河口区荧光物质浓度最小, 这是由于8月份温度较高, 淡水输入增多, 对水中类蛋白中小分子类物质的稀释作用增强.从整个湖区来看, 无论是夏季还是秋季, 类酪氨酸组分的贡献率均较大, 在湖区东部表现得尤为明显, 东部湖区距离入湖口和出湖口较远, 受陆源输入较弱, 水体更新缓慢, 更多受局地有机物长期迁移的作用(娜仁格日乐等, 2017), 藻源或者微生物降解产生的芳香性蛋白类结构有关的荧光基团引起CDOM组分中内源类蛋白质贡献率较大(Burn et al., 2016).而夏季西南角C1组分占比较大很有可能是因为出湖口与入湖口距离过近有关, 娜仁格日乐(2017)的研究也得出相似的结果.Zhou等(2017)的研究发现在博湖河口区观察到的陆源腐殖质组分的贡献百分比明显高于其余湖泊地区, 而在湖泊内部类蛋白的贡献百分比较大, 这与本文的研究结果一致.

5.3 博斯腾湖CDOM组成的特殊性

整体上, 博斯腾湖在夏秋季节均为类酪氨酸的贡献率较大, 这与季风区湖泊形成鲜明的对比, 相关研究表明, 季风区湖泊CDOM在夏季主要是以陆源类腐殖酸为主要成分(刘明亮等, 2009；刘学利等, 2016；刘丽贞等, 2018), 这与他们的地理位置有极大的关系, 博斯腾湖位于西北内陆干旱地区, 受夏季风影响不明显, 常年干旱少雨, 多以晴朗天气为主, 且纬度较高, 接受太阳辐射时间较长, 这就导致水体中的藻类等浮游植物被快速降解, 产生类蛋白质(Zhang et al., 2013), 而季风区湖泊, 例如位于长江中下游的洞庭湖和鄱阳湖, 它们均属于亚热带季风气候, 降水主要受来自太平洋东南季风的影响, 常年温润多雨, 充沛的降水会携带土壤淋溶物以及陆生植物的枯枝落叶等陆源类腐殖质入湖(傅平青等, 2005), 导致湖水类腐殖质荧光强度较强.其次, 博斯腾湖作为内陆湖泊, 盐度较低的淡水河流输入也是其一大特点, 这在一定程度上对湖水中CDOM组分的荧光强度起到稀释作用, 但内陆湖泊水体交换周期长(娜仁格日乐等, 2017), 因此空间差异性较大.

6 结论(Conclusions)

1) 运用PARAFAC模型解析博斯腾湖的三维荧光光谱得到3组荧光组分, 分别是类腐殖酸组分C1、类酪氨酸组分C2、类色氨酸组分C3.夏季CDOM组分C1与C2更多受到TP和pH的作用, 而秋季内源类蛋白质对CDOM的贡献较夏季更大, 且多受TP和盐度的影响.

2) 博斯腾湖黄水沟附近CDOM浓度最大, 这很可能与和硕县附近工农业污染较为严重有关.夏季各组分的荧光占比呈现出由西南角开都河口以类腐殖质为主向各湖区快速转变为以类蛋白质为主的趋势, 而秋季则从西北角黄水沟河口以类腐殖质为主向各湖区快速转变为以类蛋白为主.

3) 2018年夏季湖区CDOM平均浓度更高, 较2019年秋季水质更差, 但同时淡水输入和蒸发作用对湖水水质的影响也更明显.相比于秋季, 夏季淡水的输入较多会对河口区类蛋白的稀释作用更强, 对CDOM各组分和参数的响应更为显著, 强烈的蒸发作用使得类蛋白物质富集.

致谢: 感谢田伟、杨磊、张成英等在野外采样及室内实验中给予的帮助.