环境科学学报  2021, Vol. 41 Issue (5): 1970-1980
我国地表水溶解氧时空变化及其对全球变暖的响应    [PDF全文]
黄炜惠1, 马春子1, 李文攀2, 何卓识1, 张含笑1, 霍守亮1    
1. 中国环境科学研究院, 环境基准与风险评估国家重点实验室, 北京 100012;
2. 中国环境监测总站, 北京 100012
摘要:溶解氧是衡量地表水环境质量的重要指标.为科学实施水污染防治和水生态系统修复,系统解析了我国近十五年不同区域溶解氧的时空变化特征,探讨了全球变暖对不同区域饱和溶解氧的影响.结果表明:①受海拔和温度影响,全国饱和溶解氧浓度存在显著的区域差异性,根据饱和溶解氧浓度将全国划分为3个区域,分别为北部高饱和溶解氧区、南部低饱和溶解氧区及中部饱和溶解氧过渡区;②2018年全国溶解氧浓度和饱和度达到Ⅰ类水质的比例分别为72%和20.5%,冬季冰封期阻碍大气复氧的区域,不宜采用溶解氧饱和度对溶解氧进行评价;Mann-Kendall法分析表明,全国河流溶解氧浓度2010年下半年开始显著提高,人口密集、经济发达、工业化及水体盐度高和流速低是引起珠江及辽河入海口、长江下游溶解氧偏低的主要原因;③气候变化背景下,温度敏感的低温低海拔地区饱和溶解氧浓度下降最明显;到21世纪末,SSP5-8.5和SSP1-1.9情境下饱和溶解氧浓度将分别下降1.3 mg·L-1和0.01 mg·L-1,为适应全球变暖,需要加大污染物减排力度,保障水生态安全.
关键词溶解氧    饱和溶解氧    时空变化    全球变暖    
Spatial-temporal variations of dissolved oxygen and their response to global warming in China
HUANG Weihui1, MA Chunzi1, LI Wenpan2, HE Zhuoshi1, ZHANG Hanxiao1, HUO Shouliang1    
1. State Key Laboratory of Environmental Criteria and Risk Assessment, Chinese Research Academy of Environmental Sciences, Beijing 100012;
2. China National Environmental Monitoring Centre, Beijing 100012
Received 4 July 2020; received in revised from 18 August 2020; accepted 18 August 2020
Abstract: Dissolved oxygen (DO) is a primary index to estimate the environmental quality of surface water. The spatial-temporal variation characteristics of DO in various regions were analyzed in the past 15 years to scientifically prevent and control water pollution and restore aquatic ecosystem, and the impacts of global warming on saturated DO concentration in various regions were discussed. Results indicated that: ①Due to the impacts of altitude and temperature, there were significant regional differences in saturated DO concentration across the nation. Based on the saturated DO concentrations, the nation was divided into three regions: the high saturated DO region in South, the low saturated DO region in North, and the saturated DO transition region in Central. ②The proportions of DO concentration and saturation reached Class Ⅰ Standard of Water quality in 2018 were 72% and 20.5%, respectively. It was not recommended for the estimation of DO using DO saturation in the regions with frozen period, which would hinder atmospheric reaeration. The Mann-Kendall analysis results indicated that the national DO concentrations in river had been significantly improved after the second half of 2010. Due to dense population, prosperous economy, and high industrialization, as well as high salinity and low velocity in water, the DO concentrations in the estuary of Pearl River and Liaohe River, and the Yangtze River downstream significantly decreased. ③As the climate change, saturated DO concentrations had been significantly reduced in the temperature sensitive region (namely, the region with low temperature and low elevation). By the end of 21st century, the concentrations of saturated DO under the SSP5-8.5 and SSP1-1.9 scenarios would decline by 1.3 mg·L-1 and 0.01 mg·L-1, respectively. In order to adapt to global warming, it needs for more efforts to reduce pollutants and ensure water ecological security.
Keywords: dissolved oxygen    saturated dissolved oxygen    spatial-temporal variation    global warming    
1 引言(Introduction)

溶解氧是衡量地表水环境质量的重要指标, 对维持水生生态系统健康有重要意义(Kannel et al., 2007).水中氧气来源减少或耗氧速率超过供氧速率时, 溶解氧浓度开始降低, 溶解氧浓度低于2 mg·L-1时水体处于缺氧状态, 此时水中大部分生物生存受到威胁, 对水生生态系统产生致命影响并导致生态灾变的发生(Diaz et al., 1995; Diaz, 2001; Conley et al., 2009).由于水体缺氧, 生态系统通过硝化作用和厌氧氨氧化去除氮的能力降低, 加快了水体的富营养化(Conley et al., 2009).不同生物对氧气需求不同, 水中溶解氧浓度下降, 低氧敏感物种加剧减少甚至消失, 导致物种多样性降低(Breitburg, 2002; Smith et al., 2017).为适应低氧环境, 许多物种的生理特征、行为、形态等会发生改变(Breitburg, 2002; Levin, 2003; Seibel, 2011; Gallo et al., 2016; Sato et al., 2017; Smith et al., 2017; Pauly et al., 2018; Breitburg et al., 2018).同时, 溶解氧降低还会影响碳、氮、磷、硅、微量金属和硫化物的生物地球化学循环(Rabalais et al., 2014), 使水体底层呈还原状态, 加剧重金属等污染物的释放.

水体中的氧气主要来源于大气中氧的溶解和浮游植物的光合作用(Diaz, 2001).水体与大气气体交换过程受环境影响较大, 水体温度越高, 盐度越大, 气压越低, 水中饱和溶解氧浓度越低.目前饱和溶解氧浓度多采用仪器或利用温度、海拔、盐度和溶解氧的关系查表得到(Benson et al., 1984; Onabule et al., 2020), 缺乏对饱和溶解氧分布的定量研究.浮游植物通过光合作用产生氧气, 但随着人口和化肥施用量的增加, 大量污水进入地表水体, 浮游植物大量繁殖, 同时大量残体进入水体底层被微生物分解, 使水体底层溶解氧浓度降低(Bouwman et al., 2005; Seitzinger et al., 2010).水中有机质的降解持续消耗氧气并加剧了沉积物中氮磷的释放(Conley et al., 2009; Van et al., 2017).因此由富营养化引起的溶解氧浓度降低是困扰全球海洋和淡水生态系统最普遍的问题之一(Diaz et al., 2008; Conley et al., 2009; Jenny et al., 2016).在气候变化背景下, 全球变暖降低了饱和溶解氧浓度, 生物新陈代谢速率的提高加速了氧气的消耗, 海水分层扩大和大范围流通的削弱等都加剧了水体溶解氧浓度的下降(Breitburg et al., 2018).

随着水污染防治技术的发展, 近年来我国地表水环境质量明显改善, 但仍存在不同程度的污染(Qu et al., 2010; Casila et al., 2019).松花江、辽河、海河、淮河、黄河、长江、珠江等流域的气候、地理条件和污染物来源不同(Qu et al., 2010; Wang et al., 2016; Zhang et al., 2018), 水体饱和溶解氧存在较大差异.同时, 有关气候、地理条件等自然因素对溶解氧影响的研究较少, 需要进一步补充与完善.

本研究考虑气候、地理条件等自然因素对饱和溶解氧的影响, 根据温度和海拔计算的饱和溶解氧浓度对全国进行分区;在分区的基础上采用溶解氧浓度和饱和度解析了2004—2018年不同区域溶解氧的时空变化特征;探讨在气候变化情景下, 全球变暖对不同区域饱和溶解氧浓度的影响.通过对溶解氧的分区管理和评估, 以期为水污染防治和水生态系统的修复提供支撑.

2 材料与方法(Materials and methods) 2.1 研究区域

我国地势和气候条件存在显著的差异(Huo et al., 2014), 地势西高东低, 明显呈三阶梯分布.第一阶梯是海拔4000 m以上的青藏高原, 属高原山地气候, 年均气温在0 ℃以下, 是长江和黄河的发源地.第二阶梯平均海拔1000~2000 m, 由山地、盆地、高原组成, 北部中纬度地区属温带大陆性气候, 降水及河流较少.第三阶梯平均海拔500 m以下, 由平原、丘陵等组成, 受季风气候影响, 降水丰富, 四季分明, 不同纬度年均气温差异较大:纬度较高的东北地区年均气温在10 ℃以下, 部分河流冰封期长达半年;纬度较低的东南地区年均气温在10 ℃以上;海南岛附近属热带季风气候, 高温多雨, 年均气温在20~25 ℃.全国地势起伏明显, 经纬度跨度大, 不同海拔和温度下饱和溶解氧浓度存在较大差异.

2.2 数据采集和处理

收集我国数字高程数据(DEM)和2004—2018年气温数据计算饱和溶解氧浓度.基于地形测绘SRTM(Shuttle Radar Topography Mission)V4.1数据, 经重采样生成DEM空间分布数据, 分辨率为250 m.气温数据从CN05.1数据集中提取, 该数据集基于国家气象信息中心2400余个国家级台站(基本、基准和一般站)的日观测数据, 使用距平逼近法, 由气候场和距平场分别插值后叠加得到(Xu et al., 2009; Wu et al., 2013), 水平分辨率为0.25°×0.25°.

溶解氧监测数据来自生态环境部网站全国主要流域重点断面水质自动监测周报(http://datacenter.mee.gov.cn/websjzx/dataproduct/resourceproduct/queryResourceList.vm?rocde=.htm), 时间为2004年1月1日—2018年12月30日.经过数据质量评价和异常值分析, 删除缺失和异常数据.采用R 3.5.1软件包Trend中的Mann-Kendall法分析溶解氧变化趋势, 并用Pettitt突变点检验法得到水体溶解氧浓度显著变化的时间点.

采用国际耦合模式比较计划第6阶段(CMIP6)中的气候预估情景分析气候变化对不同区域水体饱和溶解氧的影响, 该情景结合了共享社会经济路径(SSPs)和气候辐射强迫目标(O′Neill et al., 2014; Riahi et al., 2017; Van et al., 2012; 2014).不同气候预估情景及特点见表 1.利用不同气候预估情景下的温度预测不同区域饱和溶解氧浓度随时间的变化趋势.

表 1 CMIP6中的气候预估情景及特点 Table 1 Characteristics of climate scenarios in the Climate Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6)
2.3 饱和溶解氧计算公式

河流饱和溶解氧与气温、压强有较强的相关性, 考虑温度对饱和溶解氧的影响(生态环境部, 2018), 并结合亨利定律, 得到不同温度和压强下饱和溶解氧的计算公式(式(1)).根据对流层实测海拔与气压的数据拟合得到不同海拔下压强的计算公式(式(2)).

(1)
(2)

式中, ρDO为饱和溶解氧浓度(mg·L-1);T为水温(℃);P为当地大气压强(Pa);P0为标准大气压强(Pa);h为海拔(m).研究表明, 水体表层温度与大气温度近似相等(张月霞等, 2018), 采用大气温度计算饱和溶解氧浓度.

利用式(1)和式(2)计算得到全国和季节性饱和溶解氧浓度分布情况, 并采用地理信息系统ArcGIS 10.2软件中的Grouping Analysis工具对全国饱和溶解氧进行分区, 利用式(3)计算2004—2018年不同监测断面的溶解氧饱和度.

(3)

式中, WDO为溶解氧饱和度, 无量纲;CDO为溶解氧浓度(mg·L-1).

3 结果与讨论(Results and discussion) 3.1 饱和溶解氧分区

饱和溶解氧受海拔和温度影响较大, 随着温度和海拔的升高, 饱和溶解氧浓度呈逐渐降低的趋势;同时, 低温低海拔地区, 饱和溶解氧对海拔和温度的变化最敏感(图 1).

图 1 饱和溶解氧浓度与海拔和温度关系图 Fig. 1 Diagram of saturation DO concentration with altitude and temperature

根据饱和溶解氧浓度将全国分成3个区:北部高饱和溶解氧区(北部地区)、南部低饱和溶解氧区(南部地区), 以及中部饱和溶解氧过渡区(中部地区)(表 2).从表 2可以看出, 全国饱和溶解氧浓度分布呈显著的区域差异性.从北向南随着温度的升高, 饱和溶解氧浓度呈条带状降低分布.北部地区处于低温低海拔区, 饱和溶解氧对温度变化较敏感, 饱和溶解氧浓度较高且波动较大, 在11~15 mg·L-1之间, 呈密集的条带状分布;中部地区海拔低但温度高, 饱和溶解氧浓度集中在9~11 mg·L-1之间;南部地区海拔高且温度高, 饱和溶解氧浓度最低, 在7~9 mg·L-1之间.

表 2 不同区域范围及饱和溶解氧浓度 Table 2 Ranges and saturated DO concentrations in different regions

饱和溶解氧浓度在不同季节的分布状况也存在较大的差异(表 2).春季和秋季饱和溶解氧的分布状况较为相近, 仅在内蒙古高原高海拔地区、准格尔盆地和塔里木盆地存在较大差异.夏季全国温度整体较高, 饱和溶解氧浓度在10 mg·L-1以下.冬季, 东北、内蒙古、青藏高原等地区平均气温降到0 ℃以下, 河流处于冰封期, 阻碍了大气与水体中气体的交换, 实际饱和溶解氧浓度偏低.因此, 在对溶解氧浓度进行评价时, 应充分考虑温度、海拔及季节等因素对饱和溶解氧的影响, 采用溶解氧浓度和饱和度两种方法对溶解氧进行评价.

3.2 溶解氧现状分析

从2018年不同区域溶解氧空间分布状况(图 2)可以看出, 全国溶解氧浓度达到Ⅰ类水质(≥7.5 mg·L-1)的比例为72%, 溶解氧饱和度达到Ⅰ类水质(≥90%)的比例仅为20.5%, 有59%断面的溶解氧饱和度集中在0.7~0.9之间.这说明溶解氧浓度和饱和度对溶解氧的评价结果存在较大的差异.采用溶解氧浓度进行评价, 北部地区Ⅰ类水比例最高, 其次是中部地区, 南部地区最低;而采用溶解氧饱和度进行评价, 南部地区Ⅰ类水比例最高, 其次是中部地区, 北部地区最低.

图 2 2018年不同区域不同季节溶解氧评价结果 (a.溶解氧浓度评价结果, b.溶解氧饱和度评价结果) Fig. 2 Evaluation results of DO in different regions and seasons in 2018 (a. Evaluation result of DO concentration, b. Evaluation result of DO saturation)

不同季节溶解氧浓度存在较大的差异, 但溶解氧饱和度的季节性波动不明显(北部地区除外).全国溶解氧浓度在冬季最高, Ⅰ类水占89%;其次是春季和秋季, 夏季溶解氧浓度最低(图 2a).夏季溶解氧饱和度达到Ⅰ类水质的比例最高(南部地区除外), 冬季最低.北部地区溶解氧饱和度的季节性波动最显著:夏季溶解氧饱和度最高, 春秋季溶解氧饱和度降低, 冬季溶解氧饱和度最低, 仅有2%的监测断面溶解氧饱和度达到Ⅰ类水质(图 2b).溶解氧饱和度的季节性波动较小, 但冬季有冰封期的区域不宜采用溶解氧饱和度对溶解氧进行评价.

3.3 溶解氧变化趋势分析 3.3.1 溶解氧变化趋势

Mann-Kendall法对2004—2018年全国溶解氧浓度变化趋势的分析表明, 近十五年来我国溶解氧浓度呈不断增加的趋势, 并存在显著的季节性波动, 主要表现为夏季低冬季高.全国溶解氧浓度在2010年下半年开始显著提高, 并持续改善(表 3图 3a);其中, 北部和中部地区均在2010年下半年开始溶解氧浓度显著提高;南部地区2011年下半年开始溶解氧浓度显著增加(表 3).2011年全国溶解氧浓度处于劣Ⅴ类的水体消失, 2017年溶解氧浓度处于Ⅴ类的水体消失(图 3b).

表 3 Mann-Kendall趋势分析 Table 3 Mann-Kendall trend analysis

图 3 2004—2018年全国流域溶解氧浓度(a)及水质类别变化趋势(b) Fig. 3 Time series of DO concentration (a) and water quality class (b) in national river basins from 2004 to 2018
3.3.2 不同区域溶解氧变化趋势

根据监测数据的完整性和代表性, 选择典型监测断面分析不同区域溶解氧的时间变化趋势.2004—2018年不同区域溶解氧变化趋势分析结果表明, 不同区域溶解氧浓度存在显著的差异, 北部地区溶解氧浓度较高, 中部地区黄淮海流域的溶解氧浓度较低(图 4).

图 4 2004—2018年不同区域溶解氧变化趋势图 Fig. 4 Time series of DO concentrations in various regions from 2004 to 2018 (a. Northern Region, b. Central Region, c. Southern Region)

北部地区典型监测断面为辽河流域的铁岭朱尔山和抚顺大伙房水库断面, 松花江流域的呼伦贝尔黑山头和黑河断面(图 4a).辽河流域重工业密集, 流域内水质污染严重(Liu et al., 2015), 铁岭朱尔山断面2009年之前溶解氧浓度和饱和度均较低, 冬季溶解氧浓度低于2 mg·L-1, 溶解氧饱和度接近0.“十一五”期间, 辽河流域地方政府加大了治污力度, 通过关停重污染造纸企业、新建污水处理厂、实施生态治理及启动水专项等一系列措施, 2009年之后辽河水质显著改善(钱锋等, 2020), 溶解氧浓度显著提高, 其季节性波动明显减弱.松花江流域以农业生产为主, 主要为农田面源污染, 溶解氧浓度普遍较高.铁岭朱尔山和呼伦贝尔黑山头断面冬季溶解氧浓度较低, 主要是因为冬季处于冰封期, 水面结冰阻碍了大气复氧, 同时水中残存的耗氧污染物会进一步消耗氧气(图 4a).

中部地区主要包括黄淮海流域和长江中下游, 黄淮海流域典型监测断面分别为运城河津大桥、渭南通关吊桥、周口沈丘闸和聊城秤钩湾;长江流域典型监测断面为合肥湖滨、无锡沙渚、嘉兴斜路港及嘉兴王江泾(图 4b).黄淮海流域经济发展不均衡, 溶解氧浓度存在较大的差异.由于黄河中游重工业和矿产企业污染物的大量排放, 运城河津大桥和渭南通关吊桥两个监测断面污染较重, 2011年之后溶解氧浓度有增加的趋势.淮河流域周口沈丘闸断面的溶解氧浓度较低, 主要以沙河及颍河沿岸的农业耗氧污染为主, 大坝截流导致水体流速降低在一定程度上也加剧了该断面溶解氧浓度的下降(Zhai et al., 2014).海河流域地处京津冀工业区, 重工业发达, 水资源紧张, 气候干燥, 降水少, 蒸发量大, 地下水漏斗严重, 面源污染风险较高, 导致海河流域整体溶解氧浓度偏低, 聊城秤钩湾断面溶解氧浓度最低(白会滨等, 2020).长江流域溶解氧浓度整体较高, 维持在6~14 mg·L-1(如合肥湖滨及无锡沙渚断面), 但位于苏浙边界的嘉兴王江泾、嘉兴斜港路两个断面溶解氧浓度较低, 人口密度大, 农业、养殖业和渔业较发达是造成长江流域部分河段溶解氧浓度偏低的主要原因(陈善荣等, 2020).

南部地区昆明观音山和桂林阳朔断面分别位于长江流域和珠江流域上游, 溶解氧浓度较高(图 4c).位于滇池北部的昆明西苑隧道断面溶解氧浓度较低, 2004—2010年溶解氧浓度呈不断下降的趋势, 主要是因为上游城市污水大量排放, 耗氧污染严重(Li et al., 2007), 同时, 兴建大坝导致水体流速降低也是溶解氧浓度下降的重要原因.

3.3.3 入海口溶解氧变化趋势

受潮汐、盐度、径流相互作用以及河流污染情况的影响(Sutherland et al., 2016), 不同区域入海口的溶解氧浓度存在显著的差异性(图 5).北部地区辽河入海口盘锦兴安断面受季节性污染的影响, 冬季溶解氧浓度较低;大辽河入海口营口辽河公园断面主要受重工业等复合型污染的影响(Liu et al., 2015), 在2010年之前溶解氧浓度普遍较低, 2010年之后, 随着重污染企业的关停、污水处理厂兴建和生态治理等措施的实施(钱锋等, 2020), 营口辽河公园断面溶解氧浓度和饱和度逐渐增加.同时, 入海口盐度较高导致饱和溶解氧浓度下降, 也是溶解氧浓度和饱和度偏低的主要原因.

图 5 2004—2018年入海口溶解氧变化趋势图 Fig. 5 Time series of DO concentrations in the estuary from 2004 to 2018

南部地区入海口广州长洲断面溶解氧浓度和饱和度均较低.这主要是因为珠江上游耗氧有机污染严重(Ip et al., 2007), 入海口为半封闭弱潮河口, 河网发达, 潮水顶托不利于海水对污染物的稀释;同时低纬度、高盐度和高温度导致该区域饱和溶解氧浓度较低.

图 6可以看出, 2011年以来北部地区入海口溶解氧浓度显著高于南部地区, 这主要是因为北部地区入海口与海水区的水力交换条件较好, 海水运行有利于耗氧污染物的稀释和大气复氧(杨丽娜等, 2011).而南部地区入海口河网复杂, 入海口为半封闭地形且受潮水顶托使耗氧污染物不易输送到外海, 与海水区的水力交换条件较差.这表明耗氧有机污染物的大量输入、入海口的水动力条件减弱及海水盐度增加都会导致入海口低氧区的形成.

图 6 气候预估情景下不同区域饱和溶解氧变化趋势图 (a.北部地区, b.中部地区, c.南部地区) Fig. 6 Trend of saturated DO concentrations in different regions under the CMIP6 climate scenarios (a. Northern Region, b. Central Region, c. Southern Region)
3.3.4 溶解氧季节性变化趋势

不同区域监测断面溶解氧变化趋势分析表明, 监测断面溶解氧存在显著的季节性差异(图 4图 5).对水质较好的监测断面, 溶解氧浓度受季节影响显著, 呈现夏季低冬季高的特点;而溶解氧饱和度的季节性波动不明显, 如合肥湖滨、无锡沙渚、昆明观音山和桂林阳朔断面.这主要与温度有关, 夏季温度高饱和溶解氧浓度低, 冬季温度低溶解氧饱和度高, 溶解氧饱和度大于0.8.对水质较差的监测断面, 溶解氧浓度和饱和度的季节性波动趋势相近:溶解氧浓度季节性波动不明显的断面, 溶解氧饱和度的季节性波动也较小, 如运城河津大桥、渭南潼关吊桥、聊城秤钩湾、嘉兴斜路港及嘉兴王江泾等, 这些断面以复合型污染为主, 耗氧有机污染物分解消耗大量氧气, 溶解氧饱和度低于0.4;溶解氧浓度季节性波动明显的断面, 其溶解氧饱和度也存在较大的季节性变化, 如铁岭朱尔山, 其冬季溶解氧浓度和饱和度均较低, 主要是因为冬季河流冰封期阻碍大气复氧.

对水质较好的监测断面, 溶解氧饱和度受季节影响变化不大;对水质较差的监测断面, 溶解氧浓度和饱和度的季节性波动趋势相近, 故采用溶解氧饱和度可以合理评价水体的溶解氧状况, 但冰封期河流不宜采用溶解氧饱和度对溶解氧进行评价.

3.4 全球变暖对饱和溶解氧的影响

不同气候预估情景对饱和溶解氧未来变化趋势的分析表明, 在不同气候预估情景下, 饱和溶解氧浓度存在显著差异(图7).在SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5情景下, 2021—2100年饱和溶解氧浓度呈不断下降的趋势, 其中SSP5-8.5和SSP3-7.0两种情景下饱和溶解氧浓度的变化趋势相近, SSP5-8.5情景下饱和溶解氧浓度下降最快.在SSP1-1.9、SSP1-2.6、SSP4-3.4和SSP4-6.0情境下, 饱和溶解氧浓度呈先下降后上升并趋于稳定的趋势.SSP1-1.9情境下, 饱和溶解氧浓度下降得最少, 且最早出现升高, 到2100年饱和溶解氧浓度升高较多, 但未达到2020s的饱和溶解氧水平;SSP1-2.6、SSP4-3.4和SSP4-6.0 3种情境下, 饱和溶解氧浓度没有明显升高的趋势.

在相同气候预估情景下, 不同区域饱和溶解氧变化趋势也存在较大的差异性(图 6).同一情境下, 北部地区饱和溶解氧浓度下降最明显, 其次是中部地区, 南部地区饱和溶解氧浓度变化最小.如:在SSP5-8.5情景下, 到2100年北部、中部和南部地区饱和溶解氧浓度分别下降了1.3、0.7和0.5 mg·L-1.北部地区溶解氧对温度变化最敏感;南部地区溶解氧对温度变化的敏感性较低.为缓解全球变暖对饱和溶解氧的影响, 需要加大污染物减排力度, 保障水生态安全(O′Neill et al., 2014).

4 结论(Conclusions)

1) 根据饱和溶解氧浓度分布情况, 全国可划分为3个区域:北部高饱和溶解氧区、南部低饱和溶解氧区和中部饱和溶解氧过渡区.全国饱和溶解氧分布呈显著的区域差异性.

2) 2018年全国溶解氧浓度和饱和度达到Ⅰ类水质标准的比例分别为72%和20.5%, 这说明溶解氧浓度和饱和度对溶解氧的评价结果存在较大的差异.溶解氧饱和度考虑了温度、海拔等自然因素对饱和溶解氧的影响, 能够更好地反映人为因素对溶解氧的影响, 但对冬季冰封期阻碍大气复氧的区域, 不宜采用溶解氧饱和度对溶解氧进行评价.

3) Mann-Kendall法分析表明, 全国河流溶解氧浓度2010年下半年开始显著提高, 人口密集、经济发达、工业化及水体高盐度和低流速是引起珠江及辽河入海口、长江下游溶解氧下降的主要原因.气候变化背景下, 全球变暖对温度敏感的北部地区饱和溶解氧影响最显著.

参考文献
白会滨, 刘淑曼, 俞淞, 等. 2020. 海河流域水质时空变异规律的分析[J]. 北京师范大学学报(自然科学版), 56(2): 290-297.
Bai H B, Liu S M, Yu S, et al. 2020. Spatial-temporal evolution characteristics of water quality in Haihe River Basin[J]. Journal of Beijing Normal University (Natural Science), 56(2): 290-297.
Benson B B, Krause J D. 1984. The concentration and isotopic fractionation of oxygen dissolved in freshwater and seawater in equilibrium with the atmosphere1[J]. Limnology and Oceanography, 29(3): 620-632. DOI:10.4319/lo.1984.29.3.0620
Bouwman A F, Van Drecht G, Knoop J M, et al. 2005. Exploring changes in river nitrogen export to the world's oceans[J]. Global Biogeochemical Cycles, 19(1): 1-14.
Breitburg D, Levin L A, Oschlies A, et al. 2018. Declining oxygen in the global ocean and coastal waters[J]. Science, 359(6371): 1-11.
Breitburg D. 2002. Effects of hypoxia, and the balance between hypoxia and enrichment, on coastal fishes and fisheries[J]. Estuaries, 25(4B): 767-781.
Casila J C, Ella V, Yokoyama K. 2019. Effect of neap-spring hydrodynamics on salt and suspended sediment transport in multi-branched urban estuaries[J]. Science of the Total Environment, 694: 1-12.
陈善荣, 何立环, 张凤英, 等. 2020. 2016-2019年长江流域水质时空分布特征[J]. 环境科学研究, 33(5): 1100-1108.
Chen S R, He L H, Zhang F Y. 2020. Spatiotemporal characteristics of surface water quality of the Yangtze River Basin during 2016-2019[J]. Research of Environmental Sciences, 33(5): 1100-1108.
Conley D J, Carstensen J, Vaquer-Sunyer R, et al. 2009. Ecosystem thresholds with hypoxia[J]. Hydrobiologia, 629(1): 21-29. DOI:10.1007/s10750-009-9764-2
Diaz R J, Rosenberg R. 1995. Marine benthic hypoxia: A review of its ecological effects and the behavioural response of benthic macrofauna[J]. Oceanography and Marine Biology, 33: 245-303.
Diaz R J, Rosenberg R. 2008. Spreading dead zones and consequences for marine ecosystems[J]. Science, 321(5891): 926-929. DOI:10.1126/science.1156401
Diaz R J. 2001. Overview of hypoxia around the world[J]. Journal of Environmental Quality, 30(2): 275-281. DOI:10.2134/jeq2001.302275x
Gallo N D, Levin L A. 2016. Fish ecology and evolution in the World's oxygen minimum zones and implications of ocean deoxygenation[J]. Advances In Marine Biology, 74: 117-198.
Huo S, Ma C, Xi B, et al. 2014. Lake ecoregions and nutrient criteria development in China[J]. Ecological Indicators, 46: 1-10. DOI:10.1016/j.ecolind.2014.06.014
Ip C C M, Li X D, Zhang G, et al. 2007. Trace metal distribution in sediments of the Pearl River Estuary and the surrounding coastal area, South China[J]. Environmental Pollution, 147(2): 311-323. DOI:10.1016/j.envpol.2006.06.028
Jenny J P, Francus P, Normandeau A, et al. 2016. Global spread of hypoxia in freshwater ecosystems during the last three centuries is caused by rising local human pressure[J]. Global Change Biology, 22(4): 1481-1489. DOI:10.1111/gcb.13193
Kannel P R, Lee S, Lee Y S, et al. 2007. Application of water quality indices and dissolved oxygen as indicators for river water classification and urban impact assessment[J]. Environmental Monitoring and Assessment, 132(1/3): 93-110. DOI:10.1007/s10661-006-9505-1
Levin L A. 2003. Oxygen minimum zone benthos: Adaptation and community response to hypoxia[J]. Oceanography And Marine Biology, 41: 1-45.
Li R Y, Yang H, Zhou Z G, et al. 2007. Fractionation of heavy metals in sediments from Dianchi Lake, China[J]. Pedosphere, 17(2): 265-272. DOI:10.1016/S1002-0160(07)60033-2
Liu R, Tan R, Li B, et al. 2015. Overview of POPs and heavy metals in Liao River Basin[J]. Environmental Earth Sciences, 73(9): 5007-5017. DOI:10.1007/s12665-015-4317-7
Onabule O A, Mitchell S B, Couceiro F. 2020. The effects of freshwater flow and salinity on turbidity and dissolved oxygen in a shallow Macrotidal estuary: A case study of Portsmouth Harbour[J]. Ocean & Coastal Management, 191: 1-12.
O'Neill B C, Kriegler E, Riahi K, et al. 2014. A new scenario framework for climate change research: The concept of shared socioeconomic pathways[J]. Climatic Change, 122(3): 387-400. DOI:10.1007/s10584-013-0905-2
Pauly D, Cheung W W L. 2018. Sound physiological knowledge and principles in modeling shrinking of fishes under climate change[J]. Global Change Biology, 24(1): 15-26. DOI:10.1111/gcb.13831
钱锋, 魏健, 袁哲, 等. 2020. 辽河流域水环境治理模式与"十四五"规划思考[J]. 环境工程技术学报.
Qian F, Wei J, Yuan Z, et al. 2020. Water environmental governance mode in Liaohe River Basin and thinking towards the 14th Five-Year Plan[J]. Journal of Environmental Engineering Technology. DOI:10.12153/j.issn.1674-991X.20200054
Qu J, Fan M. 2010. The current state of water quality and technology development for water pollution control in China[J]. Critical Reviews in Environmental Science and Technology, 40(6): 519-560. DOI:10.1080/10643380802451953
Rabalais N N, Cai W J, Carstensen J, et al. 2014. Eutrophication-driven deoxygenation in the coastal ocean[J]. Oceanography, 27(1): 172-183. DOI:10.5670/oceanog.2014.21
Riahi K, van Vuuren D P, Kriegler E, et al. 2017. The shared socioeconomic pathways and their energy, land use, and greenhouse gas emissions implications: An overview[J]. Global Environmental Change-Human and Policy Dimensions, 42: 153-168. DOI:10.1016/j.gloenvcha.2016.05.009
Sato K N, Levin L A, Schiff K. 2017. Habitat compression and expansion of sea urchins in response to changing climate conditions on the California continental shelf and slope (1994-2013)[J]. Deep-Sea Research Part Ii-Topical Studies in Oceanography, 137: 377-389. DOI:10.1016/j.dsr2.2016.08.012
Seibel B A. 2011. Critical oxygen levels and metabolic suppression in oceanic oxygen minimum zones[J]. Journal of Experimental Biology, 214(2): 326-336. DOI:10.1242/jeb.049171
Seitzinger S P, Mayorga E, Bouwman A F, et al. 2010. Global river nutrient export: A scenario analysis of past and future trends[J]. Global Biogeochemical Cycles, 24(4): 1-16.
生态环境部. 2018. 环境影响评价技术导则地表水环境(HJ 2.3-2018)[M]. 北京: 中国环境出版社.
Ministry of Ecology and Environmental. 2018. Technical guidelines for environmental impact assessment-Surface water environment (HJ 2.3-2018)[M]. Beijing: Chinese Environmental Press.
Smith M D, Oglend A, Kirkpatrick A J, et al. 2017. Seafood prices reveal impacts of a major ecological disturbance[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 114(7): 1512-1517. DOI:10.1073/pnas.1617948114
Sutherland D A, O'Neill M A. 2016. Hydrographic and dissolved oxygen variability in a seasonal Pacific Northwest estuary[J]. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 172: 47-59. DOI:10.1016/j.ecss.2016.01.042
Van Meter K J, Basu N B, Van Cappellen P. 2017. Two centuries of nitrogen dynamics: Legacy sources and sinks in the Mississippi and Susquehanna River Basins[J]. Global Biogeochemical Cycles, 31(1): 2-23. DOI:10.1002/2016GB005498
Van Vuuren D P, Kriegler E, O'Neill B C, et al. 2014. A new scenario framework for Climate Change Research: scenario matrix architecture[J]. Climatic Change, 122(3): 373-386. DOI:10.1007/s10584-013-0906-1
Van Vuuren D P, Riahi K, Moss R, et al. 2012. A proposal for a new scenario framework to support research and assessment in different climate research communities[J]. Global Environmental Change-Human And Policy Dimensions, 22(1): 21-35. DOI:10.1016/j.gloenvcha.2011.08.002
Wang P, Shang H, Li H, et al. 2016. PBDEs, PCBs and PCDD/Fs in the sediments from seven major river basins in China: Occurrence, congener profile and spatial tendency[J]. Chemosphere, 144: 13-20. DOI:10.1016/j.chemosphere.2015.08.045
Wu J, Gao X J. 2013. A gridded daily observation dataset over China region and comparison with the other datasets[J]. Chinese Journal of Geophysics-Chinese Edition, 56(4): 1102-1111.
Xu Y, Gao X, Shen Y, et al. 2009. A daily temperature dataset over China and its application in validating a RCM simulation[J]. Advances in Atmospheric Sciences, 26(4): 763-772. DOI:10.1007/s00376-009-9029-z
杨丽娜, 李正炎, 张学庆. 2011. 大辽河近入海河段水体溶解氧分布特征及低氧成因的初步分析[J]. 环境科学, 32(1): 51-57.
Yang L N, Li Z Y, Zhang X Q. 2011. Distribution characteristics of dissolved oxygen and mechanism of hypoxia in the upper estuarine zone of the Daliaohe River[J]. Environmental Science, 32(1): 51-57.
Zhai X, Xia J, Zhang Y. 2014. Water quality variation in the highly disturbed Huai River Basin, China from 1994 to 2005 by multi-statistical analyses[J]. Science of the Total Environment, 496: 594-606. DOI:10.1016/j.scitotenv.2014.06.101
Zhang L, Xu E G, Li Y, et al. 2018. Ecological risks posed by ammonia nitrogen (AN) and un-ionized ammonia (NH3) in seven major river systems of China[J]. Chemosphere, 202: 136-144. DOI:10.1016/j.chemosphere.2018.03.098
张月霞, 王慧梅, 张睿. 2018. 抚仙湖表层水温与气温关系研究[J]. 环境科学导刊, 37(4): 26-29.
Zhang Y X, Wang H M, Zhang R. 2018. Study on the relationship between surface temperature and air temperature of Fuxian Lake[J]. Environmental Science Survey, 37(4): 26-29.