土壤侵蚀驱动水体富营养化：基于Sentinel-2卫星数据的欧洲湖泊分析

本研究利用Sentinel-2卫星数据，结合机器学习算法，系统分析了欧洲六国湖泊的富营养化现象及其驱动因素。研究发现，土壤侵蚀是除奥地利外所有研究区域中藻华最大范围（MBE）的最主要驱动因子，同时水温、营养盐输入和坡度等地形因子也对富营养化有显著影响。该研究为理解富营养化的多因子驱动机制提供了重要的数据支撑，对湖泊生态管理和水质保护具有重要指导意义。

　　

引言

有害藻华（HABs）已成为全球淡水和海洋环境的重大威胁，对生态系统健康和公共安全构成严重挑战。过去40年中，全球超过2万个湖泊受到藻华影响，覆盖约57%的湖泊表面积。近年来研究表明，1956个大型淡水湖泊中有620个在过去20年中超过一半时间经历藻华事件，其中504个湖泊显示出明显的藻华频率上升趋势，这一现象与气候变暖密切相关。

土壤侵蚀作为环境过程的重要组成部分，不仅导致土壤肥力下降、持水能力降低和作物生产力减少，还对水生生态系统产生深远影响。其中最严重的后果之一是富营养化，因为农业景观中的磷（P）和氮（N）流失是湖泊和河流中HABs形成的主要驱动因素。氮主要通过淋溶流失到溪流和饮用水水库，导致富营养化、酸化和饮用水污染；而磷在土壤中大多不溶，主要通过土壤侵蚀而非淋溶流失。大多数土壤磷与矿物颗粒紧密结合或融入有机质，无法以溶解形态运输。

研究方法

研究区域选择覆盖中欧（德国、奥地利、匈牙利和波兰）和西北欧（英国和法国）的六个国家，总面积达1596 km2，共包含1511个湖泊。研究采用2021-2022年的Sentinel-2A和2B多光谱卫星遥感数据，空间分辨率为20米，重点关注3月至10月春夏季时段，因此期间更易发生富营养化现象。

藻华区域的估算采用浮游藻类指数（FAI），该指数基于近红外（NIR）、红色、绿色和短波红外（SWIR）波段的反射率计算得出。研究采用0.02作为FAI阈值来区分藻华和非藻华区域，这一阈值与多数现有文献一致。

藻华发生频率（BO）指研究期间检测到藻华的频率，而最大藻华范围（MBE）代表研究期间任何时间点观察到藻华的总面积。通过将每月藻华区域二值化（藻华区域赋值为1，非藻华区域为0），然后使用ESRI ArcGIS Pro 3.2中的单元统计工具对这些图像进行平均，计算2年间的藻华发生百分比。

研究选择了七个可能影响富营养化的协变量：温度、土壤磷含量、氮含量、高程、坡度、流量累积和土壤侵蚀速率。温度数据来自CHELSA数据集，空间分辨率为1公里；磷和氮数据空间分辨率为250米；高程、坡度和流量累积数据来自MERIT Hydro数据集，空间分辨率为90米；土壤侵蚀速率数据基于WaTEM/SEDEM模型估算，空间分辨率为25米。

为避免流域划定的复杂性，研究采用100米、200米、500米和1000米四种缓冲区来分析湖泊周围环境协变量与富营养化之间的关系。使用随机森林算法（R语言"ranger"包实现）分析MBE与选定协变量之间的关系，通过残差平方和（RSS）度量评估变量重要性。

研究结果

湖泊特征统计显示，波兰地区的湖泊数量最多（465个），其次是英国（316个）、法国（310个）和德国（266个）。在分析的湖泊中，1247个为小型湖泊（<1 km2），波兰拥有最多小型湖泊（392个）；262个为中型湖泊（1-100 km2），德国在此类别中领先（131个）；德国和奥地利各有一个大型湖泊（>100 km2）。就深度而言，812个湖泊为浅水湖泊（<3米），英国拥有最多的浅水湖泊（265个）；699个湖泊为深水湖泊（≥3米），其中大部分位于波兰（257个）。

藻华发生和最大范围分析表明，奥地利湖泊的整体藻华发生率最高，其次是法国、波兰、英国和德国。年度比较显示，2022年英国、法国、匈牙利和波兰的平均藻华发生率高于2021年，而德国和奥地利则较低。除奥地利外，这些差异均具有统计学显著性。

就MBE而言，波兰地区在2021年具有最高的MBE（64.8 km2，占总面积的22%），其次是法国地区（47.1 km2，49%）和英国地区（41.1 km2，30.5%）。从2021年到2022年，匈牙利和波兰的富营养化面积分别减少了38.2%和26.8%，而奥地利则急剧增加了193%。两年中最高的平均MBE出现在匈牙利（0.40 km2），其次是奥地利（0.28 km2）和法国（0.15 km2）。

按湖泊大小分类时，匈牙利在小型湖泊中具有最高的平均MBE，其次是法国和英国。然而，匈牙利在中型湖泊中也具有最大的富营养化影响区域，2021年平均为2.4 km2，2022年为1.5 km2。浅水与深水湖泊的MBE比较显示，大多数国家的平均值相似，但法国、匈牙利和奥地利在2021年以及英国、匈牙利和奥地利在2022年存在显著差异。

协变量重要性分析证实了土壤侵蚀是除奥地利外所有国家中最具影响力的因素。在奥地利，磷在所有缓冲区中始终具有最高重要性。磷在德国和波兰的100米和200米缓冲区中排名第二。在匈牙利，温度是第二重要的协变量，而在波兰和奥地利，温度在100米处排名第三。氮是奥地利和法国的主要驱动因素，在大多数缓冲区中排名第二，在德国100米处排名第三但在其他地方影响有限。坡度在英国表现出显著重要性，在两个最小缓冲区中排名第二，并且在德国、法国和匈牙利的100米处是第三重要因素。高程在所有国家的最小缓冲区距离通常排名第四或更低。流量累积在大多数情况下贡献很小，尽管在德国的较大缓冲区中其影响略高。

随着缓冲区距离从100米增加到1000米，变量重要性表现出不同的模式。在德国湖泊中，土壤侵蚀和磷的重要性在100米和200米缓冲区保持稳定，然后随距离下降，而氮、坡度和流量累积的重要性增加。法国湖泊中土壤侵蚀重要性呈现下降趋势，但在200米处略有上升，而温度和坡度重要性随距离增加。英国湖泊中土壤侵蚀影响随距离下降但在200-500米间保持稳定，磷和高程重要性增加，而坡度下降。波兰湖泊中土壤侵蚀重要性随距离增加，而磷和高程下降。匈牙利湖泊中土壤侵蚀影响在100米处较低，200米处达到峰值然后下降，高程和流量累积重要性也随距离下降但1000米处再次上升。奥地利湖泊中土壤侵蚀、氮和高程重要性在所有缓冲区相对稳定，磷和流量累积影响随距离下降，而坡度增加。

讨论与分析

最大藻华范围分析表明，波兰湖泊在2021年具有最高的MBE，这与波兹南湖地区先前的研究结果一致，该地区显示出养分浓度（特别是硝酸盐）的显著季节和年际变化，表明持续存在的富营养化压力。尽管废水管理有所改进，但农业径流带来的持续养分输入继续推动这些湖泊的富营养化至超富营养化条件。

英国和法国湖泊在2022年也显示出高富营养化水平，MBE分别为43.9 km2和46.6 km2。虽然英国过去四十年来养分输入有所减少，但仍超过安全生态限制，这与我们在英国湖泊检测到的大范围藻华一致。同样，在德国北部，超过70%的湖泊仍未能达到欧盟水框架指令的"良好生态状态"，这表明农业引起的扩散养分排放，加上土壤侵蚀，仍然是一个重要驱动因素。

匈牙利湖泊在两年中都受到显著MBE影响（2021年36.3 km2，2022年22.4 km2）。这种模式可能与最近的气候变化和湖泊管理变化有关，这些变化可能引发内部富营养化。例如，尽管经过数十年的养分减少措施，2019年巴拉顿湖仍发生了严重的藻华，突显了变暖引起的内部养分循环的作用。

浅水湖泊在德国、奥地利、英国和匈牙利（2022年）表现出比深水湖泊略高的MBE。这可能是因为阳光穿透整个水柱，增强了整个水柱中的藻类生长，并将底部沉积物中的养分再悬浮到地表水中。此外，浅水湖泊中较低的水量减少了稀释能力，而强化的人类活动、较高的外部养分输入和升高的温度进一步加剧了富营养化。这一观察结果与对中欧810个湖泊的分析一致，该分析发现浅水湖泊中的叶绿素a浓度（藻华指标）显著高于深水湖泊。

多因子影响分析表明，虽然土壤侵蚀是大多数国家MBE的最强驱动因素，但富营养化是由温度、养分、高程和坡度等相互作用因子网络共同塑造的。例如，温度单独可能促进浮游植物生长而非藻华，但营养丰富系统中升高的温度可能加剧藻华强度。高程通过影响土壤中磷的有效性发挥间接作用；在较高海拔地区，富含磷的表土更容易径流，增加了水体养分负荷的风险。坡度梯度进一步加剧了这一问题，因为较陡的坡度（如20°）加速地表径流和沉积物流失，导致更高的磷运输。除了这些陆地影响外，磷流入浓度、水停留时间和湖泊营养状态之间的相互作用也至关重要。较高的磷流入浓度和较长的水停留时间促进富营养和超富营养条件，提高叶绿素a水平和藻类增殖。因此，富营养化是一个多方面的过程，由养分输入、水文学和景观特征共同驱动。认识到这些相互作用对于有效的湖泊管理和防止过度养分富集至关重要。

土地利用与土地覆盖（LULC）与MBE的关系分析显示，虽然 several studies 报告了LULC与藻华范围之间的关联，但我们的分析未揭示MBE与森林、农业或建成区百分比之间存在一致的相关性。例如，在英国和波兰地区，100米缓冲区内森林覆盖增加与MBE减少相关，而农业区域百分比增加则MBE倾向于增加，建成区增加则变化很小。相比之下，法国和奥地利地区未观察到这种清晰模式。在匈牙利，MBE随森林覆盖增加而减少，但农业区域未观察到一致趋势。有趣的是，在德国地区，MBE实际上随农业区域增加而下降，表明LULC-MBE关系具有高度区域特异性和复杂性。这些发现与先前研究一致，该研究证明太湖农业土地破碎化与藻华之间的关系因区域而异。跨区域缺乏统一趋势可能归因于多种因素组合，包括区域环境变异性、内部养分负荷动态、空间尺度和方法学限制。

为评估相互依赖协变量的影响，研究进行了两次测试：移除磷含量作为协变量；同时排除坡度和高程。当磷作为协变量被移除时，协变量重要性总体模式与使用所有七个协变量的模型基本一致，尽管观察到一些变化。土壤侵蚀仍然是英国、法国、波兰、匈牙利和德国湖泊的最重要预测因子。在磷是最重要驱动因素的奥地利，氮和温度成为所有缓冲区的 top two 预测因子。对于波兰湖泊，温度和海拔重要性在所有缓冲区距离增加。坡度的 importance 显著增加，特别是在德国湖泊中，它在所有缓冲区中排名第二（1000米缓冲区除外，成为顶级协变量），反映了图中的趋势。在匈牙利，坡度的重要性也随距离增加，在1000米处成为领先协变量。这些变化表明，虽然磷扮演重要角色，但其他协变量，特别是坡度和温度，可以根据国家和空间尺度捕获类似的环境信号。

在第二种情景中，同时排除坡度和高程，土壤侵蚀仍然是英国、法国、波兰、匈牙利和德国湖泊的顶级协变量。总体模式与完整模型相似，但协变量的相对贡献增加。磷的重要性在德国、波兰和奥地利的所有缓冲区上升，而温度和氮在大多数国家的影响力也增加。温度在匈牙利和奥地利排名第二，在其他国家所有缓冲区排名第三。氮在英国和法国排名第二。这些结果强化了尽管土壤侵蚀和磷具有影响力，但其他协变量，特别是温度和氮，可以根据空间背景作为强代理。

不同阈值的影响评估显示，将FAI阈值从0.02提高到0.05显著影响MBE。最显著的MBE减少出现在波兰湖泊，面积从79.5减少到47 km2，其次是法国湖泊（从64.8到41 km2）和奥地利湖泊（从44.2到30.4 km2）。在100米缓冲区的变量重要性方面，土壤侵蚀仍然是英国、法国、匈牙利、波兰和德国湖泊最具影响力的预测因子，与0.02阈值的结果一致。温度和高程的重要性在法国增加，坡度在波兰的重要性增加，氮在匈牙利变得更有影响力。在奥地利，温度在0.05阈值下成为最重要的协变量，而在0.02阈值下排名第三。这可能是因为改变FAI阈值改变了检测到的藻华范围和强度。较低阈值（0.02）捕获受更广泛环境条件影响的较小或较不强烈的藻华，而较高阈值（0.05）仅检测与更特定因素（如高养分负荷、陡峭坡度或独特温度 regime）相关的强烈藻华，从而改变模型中的协变量重要性。这些差异突显了谨慎选择阈值的重要性。

研究局限与未来方向

本研究存在几个局限性：使用气温作为水温代理，虽然两者之间存在强相关性（R2 = 0.80），但实际水温测量可能加强温度作为影响富营养化协变量的作用；使用缓冲区而非水文定义的流域来估算湖泊的陆地影响，尽管流域为模拟沉积物流入提供了更相关的空间单元，但由于多个入口，精确划定不切实际；土壤侵蚀估算基于WaTEM/SEDEM模型图，其局限性包括景观连通性的简化表示、异质流域预测精度降低、对校准流域选择的敏感性以及在非农业区域的潜在高估；缺乏高分辨率风速/风向数据，尽管风可能是藻华发展的重要协变量；FAI阈值选择引入不确定性，虽然使用0.02阈值与大多数现有文献一致，但其他研究提出了更高值；缺乏叶绿素a数据进行验证，限制了评估卫星指数 derived 藻华检测精度的能力；随机森林建模有效排名协变量的相对重要性，但不固有揭示它们对富营养化影响的方向（正面或负面），与参数模型相比可解释性有限。

结论

本研究考察了六个欧洲地区（英国、德国、法国、波兰、奥地利和匈牙利）的富营养化模式，重点关注藻华发生（BO）和MBE与关键环境驱动因素的关系。奥地利记录了最高的藻华频率，而波兰具有最大的受影响区域。从2021年到2022年，藻华范围在奥地利增加，但在匈牙利和波兰下降，突显了富营养化的独特区域和时间动态。

随机森林分析显示，土壤侵蚀是大多数国家MBE的主要驱动因素，除奥地利外，磷始终排名最高。氮、温度、坡度和高程具有国家特异性重要性，而流量累积扮演次要角色。协变量影响经常随缓冲区距离变化。土壤侵蚀通常在西方国家随距离下降，但在东欧部分区域增加，而其他变量根据区域增益或损失重要性。这些结果突显了强烈的区域和尺度依赖性变异性，表明富营养化是由养分、土地利用和地形的独特局部相互作用驱动，而非单一主导因素。

研究结果表明，土壤侵蚀的一致重要性突显了针对性陆地管理减少湖泊富营养化和藻华风险的潜力，但有效的湖泊管理需要根据区域条件和尺度依赖过程定制策略。未来研究应纳入测量的沉积物产量作为协变量，并改进基于阈值的检测方法以提高建模准确性。这项工作代表了统计量化土壤侵蚀在塑造多样欧洲景观富营养化模式中作用的第一步。