基于时间序列聚类的大型浅水湖泊浮游植物昼夜分布特征及其环境驱动机制研究

推荐：针对浮游植物短时动态变化常被忽视导致预测偏差和湖泊管理困难的问题，研究人员通过时间序列聚类方法，利用太湖Chl-a高频监测数据，识别出4种昼夜变化模式，揭示了温度骤升和强风驱动的环境波动是关键驱动因素。该研究为浅水湖泊精准管理提供了新思路。

　　

浮游植物水华对淡水生态系统构成严重威胁，但传统监测方法难以捕捉其短时变化规律。在大型浅水湖泊中，浮游植物的昼夜分布受多重环境因素影响，呈现高度动态性和空间异质性。太湖作为中国五大淡水湖之一，长期面临富营养化和蓝藻水华问题，其浮游植物动态与气候、水文等因素的耦合机制亟待阐明。

中国的研究团队在《Ecological Informatics》发表研究，通过分析2020-2022年太湖10个监测点的高频Chl-a数据（每4小时/次），结合ERA5-Land气象数据集，采用模糊C均值算法（FCA）和K均值算法（KMA）进行时间序列聚类，并运用随机森林回归验证数据可靠性。研究首次系统揭示了太湖浮游植物昼夜变化的四类模式及其环境驱动机制。

关键技术包括：1）基于中国国家环境监测中心（CNEMC）的自动水质监测系统获取Chl-a等参数；2）应用FCA和KMA对标准化后的时间序列进行聚类分析；3）采用Elbow法确定最佳聚类数；4）整合ERA5-Land小时级气象数据（0.1°空间分辨率）分析环境驱动因素。

3.1 时空分布特征
研究发现太湖Chl-a浓度呈现显著季节差异，夏季（5-7月）和秋季（8-10月）浓度最高，冬季最低。空间上，西部沿岸（TH2）和北部湖区（TH4、TH7、TH9）浓度显著高于东部水生植被区（TH10），反映出入湖河流营养盐输入的空间异质性。

3.2 昼夜变化模式
通过FCA识别出4类特征模式：C1（午后峰值型，16:00达峰）、C2（正午低谷型，12:00最低）、C3（晨间峰值型，8:00达峰）和C4（持续上升型）。Kruskal-Wallis检验证实四类模式在极值（p<0.001）和振幅（p<0.001）上差异显著。热图分析显示，峰值时间从C3到C4呈现明显后移趋势。

3.3 环境驱动机制
温度与风场是核心驱动因子：

• C3（晨峰型）在低温（平均13.36°C）和风速递减条件下高发（>27%），可能与蓝藻昼夜垂直迁移相关；
• C1/C4（上升型）易出现在高温（>30°C）和强风（>6 m/s）事件中，反映湍流混合驱动的再分布过程；
• 风速突变（日变幅>6 m/s）使C4发生概率提升32%，表明物理扰动对浮游植物聚集的关键作用。

讨论与意义
该研究创新性地将模糊聚类应用于浮游植物短时动态解析，克服了传统硬聚类（如KMA）对细微变化（如1.67 μg/L波动）不敏感的局限。研究发现的高风险模式（如C4在春夏季高发）为湖泊精准管理提供了预警指标，特别是温度骤升和强风事件可作为关键监测节点。

研究也存在一定局限：未考虑光照和营养盐的协同作用，且ERA5数据可能低估局地气象变异。未来需结合遥感技术和生态模型，拓展到多因子耦合分析。该成果为富营养化湖泊的智能化监测提供了方法论范例，对全球气候变化背景下的水生态安全管理具有重要参考价值。