海洋科学  2021, Vol. 45 Issue (12): 97-107   PDF    
http://dx.doi.org/10.11759/hykx20210105001

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刘丽华, 贺琦, 兰景权, 田永强, 张江龙, 张亚爽, 许文锋. 2021.
LIU Li-hua, HE Qi, LAN Jing-quan, TIAN Yong-qiang, ZHANG Jiang-long, ZHANG Ya-shuang, XU Wen-feng. 2021.
福建省近岸海域环境因子分布特征及富营养化评价
Distribution characteristics of environmental factors and eutrophication assessment in the Fujian coastal areas
海洋科学, 45(12): 97-107
Marina Sciences, 45(12): 97-107.
http://dx.doi.org/10.11759/hykx20210105001

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收稿日期:2021-01-05
修回日期:2021-02-16
福建省近岸海域环境因子分布特征及富营养化评价
刘丽华, 贺琦, 兰景权, 田永强, 张江龙, 张亚爽, 许文锋     
福建省厦门环境监测中心站 厦门 361102
摘要:本研究于2019年春、夏、秋季对福建省闽西南近岸海域海水营养盐和叶绿素a等环境因子进行调查采样,分析其时空分布特征,同时应用有机污染指数法和富营养化指数法2种评价方法对该海域海水富营养化水平进行评价对比,采用主成分分析法探讨环境因子对该海域富营养化状态的影响。结果显示,有机污染指数和富营养化指数的时空分布特征基本一致,季节上表现为春季>秋季>夏季;空间上呈各河入海口向远岸海域逐渐降低的趋势,内湾附近海域污染最严重;调查海域海水富营养化的主要影响因子是总氮和无机氮,且与盐度、pH和溶解氧呈显著的负相关,说明陆源径流对该海域海水的富营养化水平起着重要的调控作用。
关键词近岸海域    富营养化    评价    主成分分析    
Distribution characteristics of environmental factors and eutrophication assessment in the Fujian coastal areas
LIU Li-hua, HE Qi, LAN Jing-quan, TIAN Yong-qiang, ZHANG Jiang-long, ZHANG Ya-shuang, XU Wen-feng     
Fujian Xiamen Environmental Monitoring Central Station, Xiamen 361102, China
Abstract: Spatial and temporal variations of nutrients and chlorophyll a (Chl-a) in the coastal waters of Fujian coastal areas were studied based on three seasonal cruises during 2019. Both the organic pollution appraisal index (Q) and the eutrophication index method (E) were used to evaluate the eutrophication of the seawater. At the same time, the principal component analysis (PCA) was adopted to investigate the effects of environmental factors on eutrophication in the sea area. Results showed that the spatial-temporal distribution of E and Q were similar in the study area and showed a greater sequence of spring than that of autumn, which is greater than that of summer in the seasonal variation, decreasing gradually away from the shore. Waters at the inner part of the bay are the most polluted. The principal component analysis indicated that the TN and DIN were the main factors impacting the eutrophication of the seawater. Moreover, the eutrophication of the seawater showed a significant negative relationship with the salinity, pH, and DO, insinuating that the temporal and spatial distribution of the eutrophication index were regulated to a large extent by the runoff.
Key words: coastal water    eutrophication    assessment    principal component analysis    

近岸海域的初级生产在全球物质循环中占有显著的地位。海水中的营养盐是海洋生物生长所必需的, 它们在控制海洋初级生产力和海洋植物的生长等方面起着重要的作用[1]。初级生产受活性磷酸盐(DIP)、可溶性无机氮(DIN)和可溶性硅酸盐(DSi)含量及比例的影响, 且和碳循环紧密相关[2-5]。营养盐含量过高, 会造成海水富营养化、赤潮等问题, 已成为威胁沿海生态平衡的主要因素之一, 影响海水质量和海域的使用, 造成巨大的经济损失; 而营养盐含量过低, 又会限制海洋植物的生长[6-7]。近年来, 海域富营养化问题一直成为人们的研究热点, 尤其在城市化水平高、人口密集、生活污水与工农业废水排放量大以及过度水产养殖的近岸海域, 富营养化问题越发严重[8-9]

福建海域地处我国东南沿海, 台湾海峡西岸, 北起福鼎市沙埕港, 与浙江海域相接, 南至诏安湾, 与广东海域相连。福建海域十分辽阔, 沿岸0~20 m深的海域面积达8 959.6 km2, 大陆岸线总长3 324 km, 直线长度535 km, 岸线曲折率为1∶5.7, 居全国首位。随着海西经济发展的加快, 滨海旅游、临海工业、近海养殖、港口建设等海洋开发活动获得了空前的发展, 给近岸海域的环境质量带来了不利的影响, 大量污染物通过地表径流等途径直接或间接排入大海, 水体N、P含量与日俱增, 部分海湾富营养化严重[10-11], 赤潮时有发生。近岸海域营养盐的时空分布特征和营养结构不仅直接影响海洋生物生产力和生物多样性的变动, 而且能够直接反映海域受人类影响的富营养化程度[5], 是评价海域环境质量的关键指标。目前, 对福建省近岸海域营养盐和物理因子分布及变化特征的研究多是针对海域内局部海湾或多为较早的历史资料, 对整个福建省近岸海域的研究相对较少, 特别是应用因子分析法研究其环境影响因素的报道较为缺乏。

本研究通过对2019年福建省闽西南近岸海域的水环境进行调查, 分析了福建省闽西南近岸海域水质环境因子现状及富营养化程度, 探讨其营养盐的时空分布特点, 并在此基础上应用主成分分析法对其环境影响因素进行分析, 得出影响海水富营养化的主要影响因子, 为控制调查海域富营养化, 水环境保护与管理及对策研究提供数据支持。

1 材料与方法 1.1 调查时间和区域

调查区域设在福建省闽西南近岸海域(117°2192′~ 119°2197′E, 23°5722′~24°5900′N), 共设置107个调查站位(图 1)。根据《2019年全国海洋生态环境监测工作实施方案》的统一部署, 分别于2019年4月(春季)、2019年8月(夏季)以及2019年10月(秋季)三个季度进行采样调查。每期采样118个, 采集3期, 共354个样品。样品采集、储存与运输等按照《海洋监测规范》(GB17378—2007)和《海洋调查规范》(GB/T 12763—2007)等要求进行。对各站位进行分层取样, 在水深小于10 m取表层水样, 在大于10 m且小于25 m取表层和与底层水样, 在水深大于25 m取表层、10 m层与底层水样。调查结果均采用水柱平均值, 计算方法按照下列公式(1)与(2)进行。

${\rho _{{\rm I}s}} = \sum\limits_i^{n - 1} {\frac{{{\rho _{{\rm I}i}} + {\rho _{{\rm I}(i + 1)}}}}{2}\left( {{D_{i + 1}} - {D_i}} \right)} ,$ (1)
图 1 采样点分布图 Fig. 1 Map of the sampling station

式中, I为测定指标; i为取样层次(1≤in–1); ${\rho _{{\rm I}s}}$为水柱测定指标含量; Di为第i层深度; ${\rho _{{\rm I}i}}$为第i层测定指标浓度; n为取样总层次数。

${\rho _{{\rm I}v}} = \frac{{{\rho _{{\rm I}s}}}}{D},$ (2)

式中, D为最大取样深度; ${\rho _{{\rm I}v}}$为水柱测定指标平均浓度。

1.2 调查因子

水质因子调查: 本次调查的海水水质因子分别为水温(T)、pH、总悬浮颗粒物(TSP)、盐度(S)、溶解氧(DO)、总磷(TP)、总氮(TN)、溶解磷酸盐(DIP)、溶解无机氮(DIN)、化学需氧量(CODMn)、叶绿素a(Chl-a)等11个因子, 其中DIN为NH4+-N、NO2-N、NO3-N之和。分析方法依据《海洋监测规范》(GB17378-2007)进行。

1.3 水质评价

富营养化评价采用有机污染指数(Q)和富营养化指数(E)相结合的方法[12-14]

有机污染指数法[15-17]是根据DIN、DIP、COD以及DO等指标污染指数之和判断水质污染情况[15-17]的一种评价方法。

$ Q = \frac{{{C_{\rm COD}}}}{{{S_{\rm COD}}}} + \frac{{{C_{\rm DIN}}}}{{{S_{\rm DIN}}}} + \frac{{{C_{\rm DIP}}}}{{{S_{\rm DIP}}}} - \frac{{{C_{\rm DO}}}}{{{S_{\rm DO}}}}, $ (3)

其中, Q为有机污染指数; CCODCDINCDIPCDO分别为化学需氧量、溶解无机氮、溶解磷酸盐、溶解氧的实测浓度; SCODSDINSDIPSDO为调查海域相应功能区执行国家海水水质标准。水质有机污染指数等级划分如表 1所示。本研究调查海域所采用的国家水质标准按照《2019年全国海洋生态环境监测工作实施方案》中要求的功能区类型执行。

表 1 水质有机污染指数等级划分 Tab. 1 Organic pollution assessment scale
级别 良好 较好 开始受到污染 轻度污染 中度污染 严重污染
Q 小于0 0~1 1~2 2~3 3~4 > 4

富营养化指数计算公式如下:

$ E=C_{\mathrm{COD}} \times C_{\mathrm{DIN}} \times C_{\mathrm{DIP}} \times 10^{6} / 4500, $ (4)

式中, CCODCDINCDIP分别为溶解无机氮、化学需氧量、溶解磷酸盐的浓度, 单位为mg/L。水质富营养化指数等级划分如表 2所示。

表 2 富营养化指数等级划分 Tab. 2 Assessment standards of the eutrophication index
级别 营养状况指数
贫营养 E≤1.0
轻度富营养 1.0≤E < 2.0
中度富营养 2≤E < 5.0
重度营养 5.0≤E < 15.0
严重富营养 E≥15.0
1.4 数据处理

数据的统计分析采用Excel 2017; 主成分分析采用SPSS 21.0统计软件, 首先对原始数据进行标准化处理, 再运用SPSS 21.0统计软件对数据进行降维分析[18-20], 同时采用SPSS 21.0统计软件进行数据多重比较分析。

2 结果与分析 2.1 福建省闽西南近岸海域水质现状 2.1.1 各环境因子季节性变化

各环境因子的季节性变化情况如表 3所示。溶解氧浓度的季节变化较显著, 春秋季较高且波动大, 夏季较低。pH值、盐度和化学需氧量浓度季节变化不大, pH值3个季节的均值都在7.86~7.91间; 化学需氧量春秋季一致, 夏季略低, 但夏季波动较大。营养盐的季节波动较大, 总氮、溶解磷酸盐、总磷和溶解无机氮的最高值与最低值之比分别为91.6 mg·L–1, 209 mg·L–1, 41.5 mg·L–1和492.5 mg·L–1。由于南方秋季温度仍然较高, 在25 ℃左右很适合浮游植物生产, 因此秋季叶绿素a浓度较高, 随着温度下降, 浮游植物生长下降, 春季的叶绿素a逐渐下降, 至夏季温度上升, 浮游植物生长加快使其叶绿素a有所回升达到最大值13 μg·L–1, 各站位叶绿素a浓度在夏季波动最大。

表 3 各因子季节变化趋势 Tab. 3 Seasonal variation trend of each factor
参数 春季 夏季 秋季
范围 平均值 范围 平均值 范围 平均值
T/℃ 17.98~22.10c 20.27 24.77~36.61a 28.33 22.80~28.90b 26.31
S 22.46~33.71b 30.40 21.70~30.68a 30.63 25.30~33.20b 30.80
CTSP/(mg·L–1) 1.70~54.0b 13.1 2.10~132a 19.9 1.00~39.0c 8.50
CDO/(mg·L–1) 5.25~8.83a 7.16 5.19~8.14c 6.09 5.91~7.50b 6.60
pH 7.42~8.28a 7.91 7.39~10.6a 7.86 7.50~8.30a 7.90
CDIP/(mg·L–1) 0.020~0.200a 0.024 0.001~0.209a 0.030 0.004~0.200a 0.028
CCOD-Mn/(mg·L–1) 0.08~2.66a 0.68 0.10~2.14b 0.53 0.18~2.86a 0.68
CDIN/(mg·L–1) 0.014~1.970a 0.296 0.015~1.440a 0.240 0.004~1.090a 0.234
CChl-a/(µg·L–1) 0.20~4.99b 1.79 0.07~13.00a 2.51 0.343~13.47a 2.42
CTN/(mg·L–1) 0.026~2.346a 0.343 0.041~1.77a 0.360 0.091~1.82a 0.384
CTP/(mg·L–1) 0.007 2~0.209 0a 0.034 5 0.006 5~0.216 0a 0.039 4 0.010 0~0.270 0a 0.003 5
注: 采用Duncan多重比较分析, 显著水平0.05, 同行中无相同英文字母的数值间差异显著, 凡有一个相同字母的数值间差异不显著
2.1.2 各环境因子空间分布变化

各评价因子空间分布趋势如图 2图 4所示。pH值和悬浮物空间分布基本呈明显的由近岸向离岸海域递增趋势。溶解氧春季呈与岸线垂直的块状分布, 总体水平分布较为均一。溶解无机氮在春夏秋季分布趋势较为相似, 都是在湾内浓度较高, 春季在九龙江入海口出现高值中心, 夏季在漳江、九龙江和晋江入海口呈现多中心斑块状分布, 秋季高值中心转移至晋江入海口。化学需氧量在春季从北向南逐渐递减, 呈多中心分布, 最高值中心出现在泉州海域范围内, 夏季则呈由近岸向离岸海域递减再递增的趋势, 在晋江入海口出现高值中心, 而秋季高值中心转移到古雷半岛附近海域。溶解磷酸盐三季分布趋势基本相似, 均在诏安湾近岸海域有高值中心。总磷与总氮的空间变化趋势较为类似, 总氮在各个港湾都呈现较高的浓度值, 在夏秋尤为明显, 总磷三季均在诏安湾近岸海域出现高值中心, 与活性磷酸盐分布趋势相似。春季Chl-a含量高值区位于厦门海域中部和泉州近岸海域, 夏季和秋季Chl-a含量分布相类似, 均表现为近岸高、离岸低的分布趋势。

图 2 pH、温度、盐度和总悬浮颗粒物的空间分布 Fig. 2 Spatial distributions of pH, temperature, salinity and total suspended particulates

图 3 溶解氧、溶解无机氮和总氮的空间分布 Fig. 3 Spatial distributions of dissolved oxygen, dissolved inorganic nitrogen and total nitrogen

图 4 化学需氧量、溶解磷酸盐、总磷、叶绿素a的空间分布 Fig. 4 Spatial distributions of chemical oxygen demand, dissolved phosphate, total phosphorus and chlorophyll a
2.2 有机污染指数和富营养化指数的时空分布 2.2.1 有机污染指数Q值的时空分布特征

经计算, 调查海域有机污染指数春季范围为–1.86~ 7.95, 平均值为0.82; 夏季范围为–2.06~13.62, 平均值为0.81; 秋季范围为–1.74~7.99, 平均值为0.82。根据有机污染指数的划分原则, 所有调查点位的有机污染指数均低于1, 表现为较好。由图 5可知, 有机污染指数时空分别特征较为相似, 整体呈现湾内向湾外递减的趋势, 且在诏安湾附近有机污染指数明显较高(深绿色区域), 达到严重污染等级(Q > 4), 表明该区域水体的污染程度十分严重, 且其春季在内湾出现较多的高值中心,

图 5 有机污染指数Q和富营养化指数E时空分布 Fig. 5 Temporal and spatial distribution of the characteristics of organic water pollution index and eutrophication index
2.2.2 富营养化指数E值的时空分布特征

经分析, 研究海域富营养化指数春季范围为0.01~ 27.61, 平均值为1.13, 夏季范围为0.00~62.57, 平均值为0.73; 秋季范围为0.00~53.95, 平均值为0.99。对照营养状况指数的分级标准, 调查海域富营养化指数春季 > 秋季 > 夏季, 但均处于轻度富营养化状态。由图 5可知, 春季厦门湾内和晋江湾内富营养化程度较高, 夏季高值中心转移至漳州湾和诏安湾内; 秋季分布较匀一, 没有明显的高值中心; 空间分布特征呈现内湾高, 远岸低的变化趋势。

图 5表明, 富营养化指数和有机污染指数空间分布特征相类似, 均是内湾附近海域污染最严重, 其变化趋势呈各河入海口向湾外逐渐降低。离岸越远, 陆源输入营养盐越少, 海洋植物生长受到限制, 光合作用减弱, 溶解氧含氧量也随之降低, 反之则相反, 与实际情况较符合。

2.3 富营养化指数的季节变化特征及影响因素分析

本调查应用主成分分析法分析了各季节pH、水温、盐度、溶解氧(DO)、化学需氧量(COD)、溶解磷酸盐(DIP)、溶解无机氮(DIN)、总氮、总磷、悬浮物和叶绿素a等环境因子对富营养化状态的影响。统计结果显示KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)统计量均大于0.6, 巴特利球体检验概率为0.000, 表明可以采用主成分分析法对调查海域水质富营养化成因进行降维分析。

图 6(a)主成分分析结果表明, 春季前3个主成分累计贡献率达67.785%, 可以代表富营养化相关指标的关键信息, 主成分1对总方差的贡献率为37.85%; 旋转因子载荷显示, 在主成分1上溶解无机氮、总氮、溶解磷酸盐、总磷和盐度的载荷较大, 因子载荷均大于0.6。与富营养化同向且距离较近的因子有: 总氮、无机氮; 反向因子有: 盐度和DO。即富营养化指数随着总氮、无机氮变大而增大; 随着盐度和DO增大而减小。

图 6 各季节环境因子对富营养化状态影响因子载荷图 Fig. 6 Load diagram of the eutrophication state along with seasonal environment factors

图 6(b)主成分分析结果表明, 夏季前3个主成分累计贡献率达79.138%, 可以代表富营养化相关指标的关键信息, 主成分1对总方差的贡献率为49.72%; 旋转因子载荷显示, 在主成分1上溶解无机氮、总氮、溶解磷酸盐、总磷和化学需氧量的载荷较大, 因子载荷均大于0.8。与富营养化同向且距离较近的因子有: 溶解磷酸盐、总磷、总氮、溶解无机氮、化学需氧量和悬浮物; 反向因子有: 盐度和pH。即富营养化指数随着溶解磷酸盐、总磷、总氮、溶解无机氮、化学需氧量和悬浮物增大而升高; 随着pH和盐度升高而降低。

图 6(c)主成分分析结果表明, 秋季前4个主成分累计贡献率达78.331%, 可以代表富营养化相关指标的关键信息, 主成分1对总方差的贡献率为44.56%; 旋转因子载荷显示, 在主成分1上溶解无机氮、总氮、溶解磷酸盐和总磷的载荷较大, 因子载荷均大于0.8。与富营养化同向且距离较近的因子有: 溶解磷酸盐、总磷、总氮、溶解无机氮、叶绿素a和悬浮物; 反向因子有: 盐度和pH。即富营养化指数随着溶解磷酸盐、总磷、总氮、溶解无机氮、叶绿素a和悬浮物增大而升高; 随着pH和盐度升高而降低。

各季节富营养化指数E值与各因子Spearman相关分析表明(表 4), 3个季节E值与溶解无机氮、总氮呈极显著的正相关, 说明溶解无机氮、总氮含量对调查海域的富营养化状况起关键性作用; 与溶解氧、盐度、pH值呈负相关, 说明陆源入海排污和河口稀释对调查海域富营养化影响极大。

表 4 3个季节E值与各环境因子相关分析 Tab. 4 Correlation analysis among the eutrophication index and environment factors in three seasons
成分 春季 夏季 秋季
S −0.461 −0.226** −0.376**
CTSP 0.155 0.576** 0.243**
CDO −0.279** −0.200 0.011
pH −0.136 −0.059 −0.164
CDIP 0.402** 0.687** 0.691**
CCOD 0.399** 0.799** 0.386**
CDIN 0.892** 0.830** 0.741**
CChl-a 0.215 0.029 0.445**
CTN 0.891** 0.834** 0.807**
CTP 0.471** 0.646** 0.651**
CT 0.345** 0.261** 0.272**
注: **在0.01水平上显著相关
3 讨论

福建省闽西南近岸海域3个季节的富营养化指数的空间分布均呈从湾内向湾外, 由近岸向离岸逐渐变小的趋势, 这种分布状况与潮流和湾内自然地形密切相关, 也与陆源的输入有关。福建省闽西南近岸海域的主要入海河流有晋江、九龙江、漳江和东溪, 这些流域的生活污水、养殖和工业废水、垃圾等大量陆源污染物经各入海口进入海域后, 随着海域的潮流运动不断稀释冲淡混合。

福建省闽西南近岸海域富营养化指数的季节变化特点为春季 > 秋季 > 夏季, 与有机污染指数评价结果一致。进一步分析得到决定富营养化指数E大小的关键指标是溶解磷酸盐、溶解无机氮和化学需氧量, 由表 1数据来看, 春季调查海域化学需氧量和溶解无机氮具有较高的值, 主要是由于温度降低, 海洋生物活动能力下降, 同时南方春季多雨, 将工农业中的面源和点源污染物随着雨水冲刷进入海域, 造成溶解无机氮和化学需氧量的含量较高, 使得对春季富营养化指数的影响变得尤为明显[21], 另外夏季溶解无机氮含量降低, 叶绿素a含量升高, 表明调查海域由于夏季水温升高、光照增强, 海洋植物迅速繁殖, 消耗大量的营养盐, 导致夏季溶解无机氮含量低于春秋两季。化学需氧量作为主要陆源排海污染物之一, 大都是自来处理率低、排量大的工农业废水和生活污水, 其共同性质是混浊度大, 含有大量溶解性的有机质和悬浮物, 当污水排放量大时, 影响尤为明显[22], 从秋季载荷图中也可以看出富营养化指数E与悬浮物存在明显相关性, 秋季为枯水期, 降雨量减少, 废水量所占比例增大, 使得秋季COD含量上升, 同时TSP中有机质的存在也使得COD浓度较高, 因此秋季富营养化指数E值比夏季高。

主成分分析表明福建省闽西南近岸海域富营养化水平与盐度和pH值呈显著的负相关, 可能的主要原因是陆源径流对海水有明显的稀释作用[23], 导致了盐度与富营养化指数呈负相关[24]; pH在水体中主要受游离二氧化碳(CO2)和碳酸根离子(CO32–) 含量的调控, 而水体中二氧化碳的增减又是水中生物呼吸作用、有机质的氧化作用和植物光合作用的相对强弱决定的[23, 25], 因此在富营养化水体中, CO2含量增减主要受生物变化的调控。另外海水中的pH比淡水高, 富营养化水平与pH呈显著的负相关说明海水中高浓度的COD、氮和磷可能来自陆源径流的淡水, 此现象与李亚丽等[23]研究一致, 进一步说明福建省近岸海域富营养化水平主要受陆源径流调控。

另外, 主成分分析也发现福建省闽西南近岸海域富营养化水平与DO呈显著的负相关, 海水中的DO主要来源于大气的输送和海洋植物的光合作用。对于近岸海域海水中DO的变化, 除受温度、盐度、生物因素和海水运动影响外, 由于降雨、河水的流入引起流速的变化使大量的氧气溶解在水里, 从而影响海水中DO的变化。根据实际监测数据的平均值表明, 本研究DO含量由小到大顺序依次是夏季(6.09) < 秋季(6.60) < 春季(7.17), 与夏季最小而冬季相对较大自然规律相一致, 此现象与李亚丽等[23]研究一致。因而, 富营养化指数与溶解氧之间的互作关系值得下一步继续研究。

4 结论

1) 福建省闽西南近岸海域的有机污染指数季节变化不明显(春季0.82、夏季0.81、秋季0.82), 所有调查点位的有机污染指数均低于1, 表现为较好; 空间分布整体呈现湾内向湾外递减的趋势。富营养化指数的季节变化特征为春季 > 秋季 > 夏季, 均处于轻度富营养化状态; 空间分布呈从湾内向湾外, 由近岸向离岸逐渐变小的趋势。富营养化指数和有机污染指数评价结果基本一致, 整体海域属于轻度富营养化水平, 空间分布特征呈现内湾高, 远岸低的变化趋势。

2) 春季的主成分分析结果表明影响富营养化的主要正向因子为总氮、溶解无机氮, 反向因子有: 盐度和DO; 夏季的主成分分析结果表明影响富营养化的主要正向因子为溶解磷酸盐、总磷、总氮、溶解无机氮、化学需氧量和悬浮物; 反向因子有: 盐度和pH; 秋季的主成分分析结果表明影响富营养化的主要正向因子为溶解磷酸盐、总磷、总氮、溶解无机氮、叶绿素a和悬浮物; 反向因子有: 盐度和pH。这些分析结果表明调查海域富营养化水平主要受陆源排污和河口冲淡稀释所控制。

3) 富营养指数E值与各因子Spearman相关分析显示调查海域海水富营养化的主要影响因素为总氮和溶解无机氮, 与盐度、pH和溶解氧呈有显著的负相关, 与主成分分析结果基本一致, 进一步表明陆源径流对该海域海水的富营养化水平起着重要的调控作用。

参考文献
[1]
陈杨航. 渤海湾扇贝养殖海域浮游植物生态特征及关键种种间关系的生理机制研究[D]. 厦门: 厦门大学, 2017.
CHEN Yanghang. Ecological characteristics of phyto-plankton and physiological mechanism of interspecies relationship between the key phytoplankton species in a scallop culture sea area of Bohai Bay[D]. Xiamen: Xiamen University, 2017.
[2]
PRENTICE I C, FARQUHAR G D, FASHAM M, et al. The carbon cycle and atmospheric carbondioxide[M]. Cam-bridge, UK: Cambridge University Press, 2001.
[3]
HARRISON K G. Role of increased marine silica input on paleo-p CO2 levels[J]. Paleoceanography, 2000, 15(3): 292-298. DOI:10.1029/1999PA000427
[4]
FALKOWSKI P. The Global Carbon Cycle: A test of our knowledge of earth as a system[J]. Science, 2000, 290(5490): 291-296. DOI:10.1126/science.290.5490.291
[5]
HONG H S, CHEN N W, WANG D L. River-estuary- coast continuum: Biogeochemistry and ecological response to increasing human and climatic changes-Editorial over-view[J]. Estuarine Coastal and Shelf Science, 2015, 166: 144-145. DOI:10.1016/j.ecss.2015.10.036
[6]
ZHANG L, XU E G, LI Y B, et al. Ecological risks posed by ammonia nitrogen (AN) and un-ionized ammonia (NH3) in seven major river systems of China[J]. Chemosphere, 2018, 202: 136-144. DOI:10.1016/j.chemosphere.2018.03.098
[7]
LI P C, DENG Y, SHU H L, et al. High-frequency un-derway analysis of ammonium in coastal waters using an integrated syringe-pump-based environmental-water analy-zer (iSEA)[J]. Talanta, 2019, 195: 638-646. DOI:10.1016/j.talanta.2018.11.108
[8]
PAERL H W. Cultural eutrophication of shallow coastal waters: Coupling changing anthropogenic nutrient inputs to regional management approaches[J]. Limnologica, 1999, 29(3): 249-254. DOI:10.1016/S0075-9511(99)80009-7
[9]
PAERL H W. Assessing and managing nutrient-enhanced eutrophication in estuarine and coastal waters: Interactive effects of human and climatic perturbations[J]. Ecological Engineering, 2006, 26(1): 40-54. DOI:10.1016/j.ecoleng.2005.09.006
[10]
陈能汪, 董虹佳, 鲁婷, 等. 厦门湾流域河流氮污染综合溯源与水体达标策略[J]. 环境科学学报, 2017, 37(6): 2031-2039.
CHEN Nengwang, DONG Hongjia, LU Ting, et al. Tracking nitrogen pollutants in Xiamen coastal river via multiple techniques and strategy of water quality management[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2017, 37(6): 2031-2039.
[11]
CHEN N W, HONG H S. Integrated management of nu-trients from the watershed to coast in the subtropical region[J]. Current Opinion in Environmental Sustainability, 2012, 4(2): 233-242. DOI:10.1016/j.cosust.2012.03.007
[12]
孙丕喜, 王波, 张朝晖, 等. 莱州湾海水中营养盐分布与富营养化的关系[J]. 海洋科学进展, 2006, 24(3): 329-335.
SUN Pixi, WANG Bo, ZHANG Zhaohui, et al. Rela-tionship between nutrient distributions and eutrophication in seawater of the Laizhou Bay[J]. Advances in Marine Science, 2006, 24(3): 329-335. DOI:10.3969/j.issn.1671-6647.2006.03.009
[13]
李广楼, 崔毅, 陈碧鹃, 等. 秋季莱州湾及附近水域营养现状与评价[J]. 海洋环境科学, 2007, 26(1): 45-48, 57.
LI Guanglou, CUI Yi, CHEN Bijuan, et al. Status and evaluation on nutrients in Laizhou Bay in autumn[J]. Marine Environmental Science, 2007, 26(1): 45-48, 57. DOI:10.3969/j.issn.1007-6336.2007.01.011
[14]
何桐, 杨文丰, 谢健, 等. 大亚湾柱状沉积物中C、N、P的分布特征及其环境意义[J]. 海洋环境科学, 2015, 34(4): 524-529.
HE Tong, YANG Wenfeng, XIE Jian, et al. Distribution characteristics and environmental significance of carbon, nitrogen and phosphorus in core sediments of Daya Bay[J]. Marine Environmental Science, 2015, 34(4): 524-529.
[15]
FERTIG B, KENNISH M J, SAKOWICZ G P, et al. Mind the data gap: identifying and assessing drivers of changing eutrophication condition[J]. Estuaries and Coasts, 2014, 37(S1): 198-221. DOI:10.1007/s12237-013-9746-5
[16]
MOZUMDER C, TRIPATHI N K, TIPDECHO T. Eco-system evaluation (1989-2012) of Ramsar wetland Deepor Beel using satellite-derived indices[J]. Environmental Monitoring and Assessment, 2014, 186(11): 7909-7927. DOI:10.1007/s10661-014-3976-2
[17]
LAI J X, JIANG F J, KE K, et al. Nutrients distribution and trophic status assessment in the northern Beibu Gulf[J]. Chinese Journal of Oceanology and Limnology, 2014, 32(5): 1128-1144. DOI:10.1007/s00343-014-3199-y
[18]
SEBZALLI Y M, WANG X Z. Knowledge discovery from process operational data using PCA and fuzzy clustering[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2001, 14(5): 607-616. DOI:10.1016/S0952-1976(01)00032-X
[19]
谢群, 张瑜斌, 张际标, 等. 雷州半岛夏季近海海水环境质量聚类分析和综合评价[J]. 海洋环境科学, 2014, 33(4): 543-549.
XIE Qun, ZHANG Yubin, ZHANG Jibiao, et al. The cluster analysis and comprehensive evaluation of seawater quality in the coastal area along the Leizhou Peninsula in summer[J]. Marine Environmental Science, 2014, 33(4): 543-549.
[20]
AKBARZADEH G, SADEGHI M R M N, MORTAZAVI M S. Determination of eutrophication status in coastal waters by using a multivariate index with principal component analysis (PCA) in Hormozgan province[J]. Iranian Scientific Fisheries Journal, 2017, 4(26): 107-117.
[21]
庄军莲, 王一兵, 赖俊翔, 等. 北海近岸海域化学需氧量分布特征及其影响因素研究[J]. 广西科学院学报, 2014, 30(3): 165-169.
ZHUANG Junlian, WANG Yibing, LAI Junxiang, et al. Distribution characteristics and the influencing factors of COD in the coastal waters of Beihai[J]. Journal of Guangxi Academy of Sciences, 2014, 30(3): 165-169. DOI:10.3969/j.issn.1002-7378.2014.03.006
[22]
杨美兰, 林钦, 黄洪辉, 等. 珠江口水域化学耗氧量(COD)的分布特征[J]. 海洋通报, 2005, 24(4): 22-26.
YANG Meilan, LIN Qin, HUANG Honghui, et al. Dis-tribution feature of COD in the waters of Pearl River Estuary[J]. Marine Science Bulletin, 2005, 24(4): 22-26. DOI:10.3969/j.issn.1001-6392.2005.04.004
[23]
李亚丽, 徐敏, 李鹏飞, 等. 连云港近岸海域富营养化水平的季节性变化及其影响因素[J]. 南京师范大学学报(自然科学版), 2014, 37(3): 116-123.
LI Yali, XU Min, LI Pengfei, et al. Seasonal variations of eutrophication and the influential factors in the adjacent water of Lianyungang[J]. Journal of Nanjing Normal University(Natural Science Edition), 2014, 37(3): 116-123.
[24]
周斌, 王悠, 王进河, 等. 山东半岛南部近岸海域富营养化状况的多元评价研究[J]. 海洋学报, 2010, 32(2): 128-138.
ZHOU Bin, WANG You, WANG Jinhe, et al. A multi-variate assessment of eutrophication in the coastal waters of the southern Shandong Peninsula[J]. Acta Oceanologica Sinica, 2010, 32(2): 128-138.
[25]
李保石, 厉丞烜, 金玉休, 等. 广海湾海域营养盐时空分布及富营养化评价[J]. 海洋环境科学, 2020, 39(5): 657-663.
LI Baoshi, LI Chengxuan, JIN Yuxiu, et al. Temporal and spatial distribution characteristics of nutrients and eutrophication assessment in Guanghai bay[J]. Marine Environmental Science, 2020, 39(5): 657-663.