《Journal of Great Lakes Research》：Assessing nutrient and chlorophyll drivers in Lake of the Woods: A complex system shared among Indigenous communities, Canada, and the USA
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湖口生态系统管理中磷氮负荷驱动机制与空间异质性研究。基于2008-2024年加拿大环境部的长期水质监测数据，构建贝叶斯结构方程模型（BSEM）揭示：雨河磷氮输入减少对南部湖区蓝藻水华控制有效，但对北部岩石盾区影响不显著。研究证实风致混合和局地地形特征是驱动营养盐空间分异的关键因素，需建立多尺度耦合模型优化治理策略。
泰勒·J·哈罗-莱尔（Tyler J. Harrow-Lyle）| 大卫·C·迪普（David C. Depew）| 林书琪（Shuqi Lin）| 黛安娜·弗雷德（Diana Fred）| 克里斯·赫克（Chris Herc）| 安德鲁·J·布兰伯格（Andrew J. Bramburger）| 穆罕默德·N·穆罕默德（Mohamed N. Mohamed）
加拿大环境与气候变化部流域水文学与生态研究司，加拿大安大略省伯灵顿市Lakeshore路867号，L7S 1A1
摘要
伍兹湖（Lake of the Woods，简称LotW）是一个大型且形态复杂的水体，由原住民社区、加拿大和美国共同管理，该湖历史上曾出现过富营养化和有害藻类大量繁殖（HABs）的现象。LotW流域内高度多样的地质和景观构成（如泥炭地、森林、加拿大盾状地）进一步加剧了其水文复杂性。为了减少蓝藻有害藻类大量繁殖（cHABs）的频率和严重程度，研究人员进行了广泛的野外观测和建模工作，以制定针对LotW的适应性管理方案。然而，之前的建模研究假设雷尼河（Rainy River）流域是LotW的主要营养来源。在这项研究中，我们利用加拿大环境与气候变化部2008年至2024年间的长期水质观测数据，建立了一个贝叶斯结构方程模型，该模型有助于我们评估湖泊内营养物质和叶绿素的驱动因素。虽然研究结果表明减少雷尼河的营养负荷可以改善南部流域的状况，但这种改善可能不会对北部流域产生影响。因此，未来需要进一步研究以全面了解影响LotW中cHABs发展的磷和氮的驱动因素，从而制定出合适的管理策略。
引言
伍兹湖（LotW）是一个面积达3473平方公里（图1）的国际性水体，由原住民社区、加拿大和美国共同拥有。它是约75万人的饮用水来源，并在娱乐和渔业方面具有经济价值（DeSellas等人，2009年）。LotW及其流域属于第3号条约规定的阿尼希纳贝族（Anishinaabe Nation）的传统领地，该族群包括28个原住民社区，共有2.5万人，分布在142,449平方公里的区域内。这些社区在经济和传统用途上都依赖LotW（流域状况报告，2022年）。LotW的形态极为复杂，由12个子流域和超过14,500个岛屿组成（Messager等人，2016年）。LotW的12个子流域主要分布在两个不同的生态过渡带：南部流域位于冰川湖阿加西兹（Glacial Lake Agassiz）的沉积物上，而北部流域则位于前寒武纪的加拿大盾状地上（MPCA，2021年；Valipour等人，2023年）。由于风的作用，南部流域水体较浅且混合频繁；而北部水域较深，历史上被认为生产力较低（Pla等人，2005年；Valipour等人，2023年）。已知LotW的南部水域为混浊水体；但在北部加拿大盾状地的一些小海湾中，风力条件也可能促进垂直混合。
LotW的主要水流路径向北通过三条河道最终汇入温尼伯河（Pla等人，2005年）。雷尼河从最南端流入LotW，为该系统提供主要的水量和营养物质输入（Anderson等人，2023年；MPCA，2021年）。尽管LotW的主要水流方向是从雷尼河向北流向温尼伯河，但其东北部和西北部部分区域与主流方向相对隔离（Pla等人，2005年）。由于风力混合作用（而非雷尼河向出口的水流作用），LotW的12个子流域之间的水交换有限（Valipour等人，2023年）。
尽管早在19世纪就有关于富营养化和相关有害藻类大量繁殖的记载（Rao等人，2023年），但直到20世纪60年代人们才意识到这一问题（Hargan等人，2011年）。研究发现，雷尼河流域内污水排放和农业径流中的人为磷（P）输入是导致这些问题的主要原因（Anderson等人，2023年；Hargan等人，2011年；IJC，1918年；IJC，1965年）。20世纪70年代采取了补救措施，随后几十年内河流中的营养负荷有所减少（主要得益于污水处理技术的改进，Anderson等人，2023年；Hargan等人，2011年）。然而，富营养化问题依然存在，2008年明尼苏达州污染控制局（MPCA）宣布美国境内的LotW因营养物质和水质透明度超标而受到污染。
这促使美国环境保护署（US EPA）制定了该系统的总磷（TP）每日最大负荷减排目标，目标是在十年内将水质标准降至30 μg/L（MPCA，2021年）。BATHTUB模型将湖泊视为一个混合反应器，仅模拟了位于美国境内的部分区域。此外，该模型未考虑某些物理和生物地球化学过程（MPCA，2021年）。2023年，加拿大环境与气候变化部（ECCC）发布了一个耦合的水动力-生态三维模型（AEM3-D，ELCOM-CAEDYM；Rao等人，2023年），该模型涵盖了整个湖泊以及BATHTUB模型中未包含的重要物理和生物地球化学过程（例如内部负荷过程）。尽管该模型在LotW地区的表现尚可，但在雷尼河至温尼伯河走廊以外的区域预测效果不佳（Rao等人，2023年）。这表明，那些与雷尼河和温尼伯河走廊交换有限的孤立海湾和其他区域可能受到局部特定因素（如局部流域输入、流域形态等）的显著影响（Macgillivray等人，2023年）。鉴于现有模型无法解释LotW的这种空间变异，要理解其他因素的潜在影响，需要采用不同的方法。
准确描述LotW各流域中cHAB动态的驱动因素，需要全面了解空间变异性（即小海湾的动态）、可能的氮（N）限制，以及影响营养物质动态的空间变异性的整体差异，而这些目前在用于确定磷负荷减排目标的建模研究中并未得到体现（图1）。在这项研究中，我们利用贝叶斯结构方程建模（BSEM）方法，结合ECCC收集的长期监测数据，深入分析了磷（P）、氮（N）和叶绿素的驱动因素。SEM框架特别适合我们的分析，因为它属于因果推断框架（Shipley，2000年），使我们能够验证先前已证实的因果关系，克服了传统基于过程的方法的局限性（例如，风力增强混合作用以及弱分层水柱的影响；Fan等人，2016年）。基于过程的模型有助于记录湖泊对各种驱动因素的物理和生化响应，但需要通过大量时间序列的野外观测数据进行验证（Arhonditsis等人，2019年；Oveisy等人，2014年；Valipour等人，2023年；Zhao等人，2021年），而LotW缺乏这样的数据。在BSEM方法中，利用现有数据评估预设的因果关系，以确定特定过程是否对响应产生了影响。
应用BSEM的一个优势在于能够测试LotW中磷（P）、氮（N）和叶绿素动态的驱动因素，包括小海湾的情况，从而全面理解用于制定磷减排策略的各类过程的因果关系。通过量化LotW中磷、氮和叶绿素的驱动因素，我们能够评估：1）雷尼河负荷是否确实是当前认为的主要驱动因素；2）风在湖泊内部引起的过程（如风驱动的混合作用）的作用；3）LotW中磷、氮和叶绿素驱动因素的空间变异性。这些研究结果对当前设定的减少富营养化和有害藻类问题的管理目标具有重要意义，同时也表明需要生成更多数据来完善用于制定磷减排策略的机制模型。
数据集简介
统一的伍兹湖数据集
为了全面研究驱动LotW中营养物质和叶绿素动态的各种机制，我们使用了加拿大环境与气候变化部（ECCC）下属的水质监测服务（WQMS）多年来在LotW地区收集的长期监测数据。最初，我们获取了LotW的全部历史长期监测数据集，并从中选取了监测数据连续且数量足够的站点（即至少有两个随机样本），用于2008年至2024年的后续分析。
BSEM模型性能与评估
所有四个BSEM模型的MCMC图均显示出可接受的性能（即数值介于0.95至1.05之间；表1）。此外，追踪图显示了BSEM框架内各MCMC链之间的收敛情况，也表明了良好的收敛性（电子补充材料（ESM）图1-4）。描绘LotW北部流域中总磷（Total P）、溶解磷（Dissolved P）、氮（TN）和叶绿素（Chla）动态的BSEM模型分别具有0.60和0.59的PPP值。
应用BSEM方法的好处
通过应用BSEM方法，我们能够评估LotW中总磷（TP）、总氮（TN）、磷酸盐-氮比（TP-F）、总有机氮（TDN）和叶绿素（Chla）的驱动因素。我们的模型揭示了整个湖泊范围内这些因素的空间差异驱动因素，明确了风的作用，并间接强调了未来基于实地研究时评估分层现象及其对营养物质输送和其他关键过程影响的必要性。该方法还为我们提供了支持周期性氮管理策略的证据。
CRediT作者贡献声明
泰勒·J·哈罗-莱尔（Tyler J. Harrow-Lyle）：撰写——审稿与编辑、初稿撰写、可视化设计、方法论制定、调查实施、数据分析、概念构建。
大卫·C·迪普（David C. Depew）：撰写——审稿与编辑、监督工作。
林书琪（Shuqi Lin）：撰写——审稿与编辑、概念构建。
黛安娜·弗雷德（Diana Fred）：撰写——审稿与编辑、数据整理。
克里斯·赫克（Chris Herc）：撰写——审稿与编辑。
安德鲁·J·布兰伯格（Andrew J. Bramburger）：撰写——审稿与编辑。
穆罕默德·N·穆罕默德（Mohamed N. Mohamed）：撰写——审稿与编辑、概念构建。
利益冲突声明
作者声明没有已知的财务利益冲突或个人关系可能影响本文的研究结果。
致谢
我们感谢Benoit Lalonde、Mike McAuleay、Tim Pascoe、Tana McDaniels、Jeffrey Hanna、Paul Klawunn、Elaine Page、Allison Waedt、Daniel Seburn、Dallard Legault、Emily Krutzelmann、Janine Hunt、Vicky Tang、Brittany Mazur、Kailey Carriere以及肯诺拉海岸警卫队（Captain Earl及其团队）、Hydro One公司的Tyler Hutchinson及其团队、Ted Heyens、Linda和Larry Budreau在数据收集方面所提供的帮助。同时，我们也感谢审稿专家们对本文的宝贵意见。
