研究

安大略湖里多河谷流域的亮点

• 摘要
• 简介
• 方法
  • 研究区域
  • 数据收集
  • 亮点分析水的清晰度
  • 管理调查
• 结果
  • 水透明度的生物物理模型
  • 识别亮斑和暗斑，水质清澈
  • 管家的特点和水的清澈亮点
• 讨论
• 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

水质对维持湖泊生态系统的完整性和良好的社会功能至关重要。清澈的湖泊，没有藻水茂盛和过度浑浊，提供了更丰富的水生植被(Fee等人1996年)，这反过来又创造了更多的休闲机会(Keeler等人2012年)，包括可持续的休闲渔业(Gunn等人2001年)，以及更高的属性值(Gibbs等人2002年)。相比之下，浑浊的湖泊，或那些被过量营养物质污染的湖泊，会出现缺氧的情况，导致大量鱼类死亡(Gunn等人2001年)，以及更少的娱乐机会(Keeler等人2012年)。水质还通过影响人类健康(Keeler等人，2012年)、安全饮用水的可获得性(Postel和Thompson 2005年)、水电生产(Brauman等人，2007年)和区域经济福祉(Gibbs等人，2002年)，对流域的人口产生广泛而深远的影响。

湖泊内部以及湖泊与流域之间的复杂相互作用，驱动了特定湖泊的水质(Stefan et al. 1989)。许多生物物理和生态因素在决定水质方面发挥着作用，包括湖泊深度(Scheffer和van Nes 2007)、水色(Gunn et al. 2001, Keeler et al. 2012)、物种组成(Fahnenstiel et al. 1995, Barbiero和Tuchman 2004)以及磷负荷(其本身是生物物理、生态、和社会条件(Soranno et al. 1996, Tong and Chen 2002)。众所周知，湖泊周围的社会因素也会影响水质，包括社会经济和人口结构模式、发展水平以及当地居民和群体的行为(Peterson et al. 2003, Kramer 2007, Ostrom 2009)。

湖泊清澈度，即阳光穿透水体的深度，是评估湖泊水质的常用指标(Fee et al. 1996)。研究表明，清晰度可以准确地反映局部尺度的系统动态(如养分负荷和侵蚀)以及更大尺度的区域或全球尺度的压力源，如气候变化(Gunn等人，2001年)。beplay竞技清澈度是一种有用的监测工具，虽然它与溶解有机碳浓度密切相关，但却不能准确地代表水质的其他驱动因素(Davies-Colley and Smith, 2001)。

尽管许多影响湖泊水质的社会和生态驱动因素众所周知，但我们预测和管理湖泊水质的能力仍然相对有限(Jeppesen et al. 2005)。一些湖泊的水质与基于常用的社会和生态驱动因素的预测存在显著差异(Hall和Smol 1996)。此外，利用基于这些预测指标的现有管理实践，或特别是将浑浊或受污染的湖泊恢复到清澈的水体状态，可能会很困难(Scheffer et al. 1993)。这种无法管理显然被很好理解的系统的现象，可能表明缺少变量或对驱动水透明度的系统的不完全理解(Scheffer和van Nes 2007, Armitage等人2009,Post和Geldmann 2018)。

在湖水清澈度的管理中，一个可能被忽视的特点是地方环境管理组织的作用。管理，“个人、团体或行动者网络所采取的行动……]来保护、照顾或负责任地利用环境，在不同的社会生态环境中追求环境和/或社会结果”(Bennett等人2018:599)，具有改变环境质量的生物物理驱动因素和可能影响环境质量的人类行为模式的独特潜力(Wolf等人2013)。Bennett等人(2018)与社会生态背景一起，确定了塑造管理结果的四个关键杠杆点:行动者、动机、能力和行动(Bennett等人2018)。通过这些杠杆点，群体能够通过与其物理环境的直接互动或通过重塑系统内的人们的行为方式(从居民的日常行动到管理安排)来塑造结果(Wolf et al. 2013)。尽管当地环境管理组织(如湖泊协会)在湖泊管理方面具有巨大的潜力，但它们在改善水质方面还相对未被开发(Kramer 2007)。

“亮点”的概念是一个促使我们从异常值中学习的框架，可以作为一个有用的镜头来探索通常被忽视的驱动因素(Bennett等人2016年，Post和Geldmann 2018年)。通过识别“亮点”，即相对于通常的预测器，表现比预期要好得多的系统或系统的部分，并搜索它们之间的共性，科学家有时可以识别出未探索的驱动因素(Cinner et al. 2016)。亮点方法已被用于确定以前未探索的社会安排，这些安排在世界珊瑚礁上维持健康的渔业(Cinner等人，2016年)，并确定多功能农业景观的社会经济属性(Frei等人，2018年)。

我们利用现有的生物物理和社会变量的数据，包括溶解有机碳(DOC)、湖泊大小、农业土地利用百分比和斑马贻贝的存在等，这些数据可以很好地预测安大略省里多山谷的39个湖泊的水的透明度。我们分析了该模型的残差，以识别亮点、高幅值正残差的位点和黑点、高幅值负残差的位点。然后，我们收集了湖泊关联存在、组成和行为的定性信息(Kramer 2007, Bennett et al. 2018)，以确定亮点湖之间的管理行动是否存在共性，从而确定管理的哪些方面可能在亮点湖高于预期的水质中发挥了作用。通过强调湖泊协会在推动湖泊清澈度和水质管理取得积极成果方面的重要性，本研究的结果为湖泊协会和管理者提供了一个模板，可以将未来管理工作的优先事项作为一种管理策略。

方法

研究区域

里多河谷流域位于安大略省东部，横跨金斯敦北部的高地地区，向东延伸到渥太华，流经里多河进入渥太华河(Ahmed 2010;我们研究中的39个湖泊都是由里多河谷保护局(RVCA)监测的，都位于利兹和格伦维尔、拉纳克和弗朗特纳克县的流域上游。该地区的景观是一个乡村休闲乡村，农业活动(主要是奶牛养殖)填充在湖泊之间密度较低的乡村空间，沿着海岸线有密集的小地块单排小屋。作为加拿大最古老的村舍地区之一，大多数湖泊都有高度开发的海岸线，有多个公共入口;然而，一些被监测的湖泊仍然相对偏远和未开发(Halseth和Rosenberg 1995)。

数据收集

我们通过RVCA的现有数据在两个不同的尺度上估算了水的净度:湖泊(n = 39)和湖泊内的深点测量点(n = 53;进一步称为简单的网站)。关于水透明度的数据是在一些地点收集的，有少数湖泊(n = 6)含有一个以上的地点，从2个到6个不等。从5月到10月，RVCA每月一次通过赛奇圆盘测量水的透明度(davis - colley and Smith, 2001年)。

水质清晰度的生物物理预测数据(包括DOC、斑马贻贝的存在、湖面面积和集水区的农业土地利用)来自RVCA数据库，该数据库在2001年至2013年期间对所有53个站点进行了测量。用复合瓶取样器在所有地点取样，以显示水色(Gunn et al. 2001)，将取样深度降低到Secchi盘深度的两倍，然后拉起，每年6月在整个富营养区收集水。样本通过0.45微米的过滤器过滤到一个玻璃瓶中，并在安大略省渥太华的Caducean环境实验室进行分析。经过数据清理以弥补缺失的现场或实验室值后，在所有53个地点获得了490次观察结果。通过RVCA直接观察得到39个湖泊中入侵斑马贻贝的状态和存在情况。湖的大小(Scheffer and van Nes 2007)是使用ArcMap 10中的计算几何工具计算的。每个流域都是用安大略省自然资源和林业部的在线安大略省流量评估工具(OFAT)划定的。在OFAT中，利用等高线和水文网络层识别每个湖泊的出口，并使用“创建分水岭”工具进行圈定。每个流域的每个土地利用/土地覆盖类别的覆盖率从OFAT内部计算，提取自安大略省土地覆盖汇编数据集(安大略省自然资源和林业部2017年)。从这一分析中得出了每个流域的农业土地利用百分比，并用作每个湖泊的营养负荷的代表(Tong和Chen, 2002)。

亮点分析水的清晰度

我们使用R版本3.5.0 (R Core Team 2018)进行所有统计分析。由于Secchi和DOC测量值正态分布，每个湖泊和年份的标准化残差均呈均匀分布，因此我们选择了线性混合效应模型作为最适合预测每个Secchi测量值的模型(Zuur et al. 2009)。我们使用DOC、湖泊表面积、集水区农业土地利用百分比和斑马贻贝的存在作为固定效应，同时考虑不同地点、湖泊和年份的随机效应。该模型使用lme4r包中的lmer函数以高斯分布运行(Bates et al. 2015)。使用lmertest R包中的函数step()进行逐步回归检验，通过向后消除随机和固定效应来进行模型选择(Kuznetsova et al. 2017)。采用二阶赤池信息准则对小样本量(AICc;Hurvich and Tsai 1989)。我们最精简的模型(与AICc一致)是完整的模型，包括所有生物物理变量(DOC +湖面面积+农业用地百分比+斑马贻贝)和场地、湖泊和年份作为随机效应。我们使用这个顶层模型来量化生物物理变量的参数估计。经过分析，将每个站点所有年份的预测和观测到的水净度值汇总，得到2003年至2013年间每个站点的平均预期水净度和平均观测到的水净度。 This was done to remove unaccounted for environmental variability (such as those in climate) that affect the entire region and may skew results.

我们在测试位点(n = 53)中识别出亮点和暗点，因为这些位点的残差与我们的生物物理顶级模型所确定的预测关系存在一个或多个标准差(SD)的偏差，或正(亮点)或负(暗点;图2)。再次强调，亮点和暗点并不是水清晰度最高或最低的位置，而是那些与预测模型根据其设定的生物物理条件产生的预期水清晰度值偏差最大的位置(Cinner et al. 2016, Frei et al. 2018)。

管理调查

与生物物理驱动因素(主要集中在站点层面)不同，管理指标集中在每个湖泊(n = 39)，这是大多数管理行动的组织规模。在湖泊水位，我们创建了一项调查，以评估Bennett等人(2018)提出的管理的四个关键杠杆点:行动者、动机、能力(以社会和金融资本的形式)和行动(表1)。调查还根据社会经济条件(发展水平、居民社区类型)，以及额外的管理和组织特征，包括感知结果和沟通策略(见表1和附录1)，评估了每个群体的管理背景。纽约市地区，用于指导格式、问题风格和调查顺序(Romolini et al. 2016, Svendsen et al. 2016)。我们联系了17个活跃的湖泊协会和两名独立的湖泊管理人员，并将调查分发给13个湖泊协会和两名湖泊管理人员，他们回应并同意参与调查。11项调查通过电子方式完成，2项通过电话进行。

我们向里多河谷的所有活跃湖泊协会分发了一份调查报告。根据Bennett等人(2018)提出的概念框架，我们提出了关于管理工作的各种特征的问题。在Svendsen等人(2016)之后，我们还提出了关于该湖的社会经济背景的问题。

结果

水透明度的生物物理模型

我们的水透明度生物物理模型(见表2)的边际R²为0.14，条件R²为0.50 (Nakagawa and Schielzeth 2013)。在模型中包含的生物物理变量(DOC、湖面面积、集水区农业比例、斑马贻贝的存在)中，只有DOC与水质透明度显著相关，其中DOC较高的地点水质较低(通过Secchi深度测量;表3).在预测建模中，边际R²，即作为预测因子的固定效应的拟合优度，是兴趣的拟合优度度量。相对而言，在一个明亮的现场分析中，条件R²，即使用固定和随机效应的整体模型的拟合优度，是重要性的度量;在这种情况下，我们认为整个模型(0.5)的适合度足以满足我们的需求。

识别亮斑和暗斑，水质清澈

我们的分析将53个地点中的7个指定为亮点，这意味着根据我们模型中的生物物理条件，它们的水清晰度超过预期一个以上的标准差(SD = 0.25m)(图3)。这7个地点位于里多河谷的5个不同湖泊中。9个不同湖泊的9个地点被指定为黑点，表明它们的水质低于预期(图4)。两个湖泊同时包含一个亮点和一个黑点(Wolf L.， Big Rideau L.)。在五个亮点湖中，四个有活跃的湖泊协会，而一个(RVL 47 Tommy L.)只有一个土地所有者在湖上。这四个湖泊中有一些亮点，与湖泊协会有联系，这些亮点都是被开发的，更大的湖泊，全年居民的比例接近区域平均水平的20%左右。确定的黑点的条件是多变的，湖泊的大小、治理系统和位置各不相同，从一个小型、低开发的村舍湖(20户，10%全年居住)，DOC含量高(卡纳汉湖l)到一个大型、非常发达的湖，有分区式住宅开发(525户，50%全年居住)，有大量的岸线基础设施，以及活跃的娱乐设施(奥蒂湖l)。3个湖泊(Long L. West, Elbow L.， Carnahan L.;图5)，位于中弗朗特纳克镇流域海拔最高的地区。亮点湖分布在整个流域(图5)。

管家的特点和水的清澈亮点

在里多河谷确定的17个活跃湖泊协会中，13个对初步接触做出了回应，12个完成了我们的调查(回复率为71%)。其中三个没有回应调查的湖泊协会与含有黑点的湖泊有关。

调查结果显示了所有湖泊协会的共性(见图6)。13个协会中有10个指定了一些“联网”，而“监测”是最常被列为一个群体的主要活动。然而，没有一个活动是由所有关联执行的。受访者没有意识到 他们的管理工作产生了强烈的利益，对潜在的有益的社会(即“邻居之间的信任”)和生态结果(即“栖息地保护”)有着相似的态度。总体而言，所有群体的生态结果都被认为高于社会结果。steward将所有的外在动机(来自Svendsen等人2016)都排在很低的位置，表明气候变化、发展变化或更大规模的环境运动很少或没有行动动机。beplay竞技文本问题表明，这组管理员的最强动机只是“保护水质”。

与亮点湖相关的湖泊协会与所有其他被调查的湖泊协会有明确和明确的共同点(见图6)。所有四个亮点湖协会都将网络或倡导活动列为其主要活动，没有其他湖泊协会报告这一点。表明在湖泊生物物理条件下，管理协会从事更大规模的联网和宣传活动的湖泊的水质结果比预期的高。此外，联络和宣传是所有四个亮点协会所从事的唯一活动，强调了其对这些团体工作的重要性和中心地位。与在没有亮点的湖泊上工作的协会相比，这些协会对自身有益的社会结果的感知更高(平均排名为3.1/10比2.9/10)，对其生态结果的感知更低(2.8/10比3.3/10)。与受调查的所有湖泊协会相比，那些有亮点的湖泊协会的预算也不到平均(每户)的一半。在含有黑点的湖泊中，没有发现任何管理共性，因为这些协会都没有对调查做出回应。

讨论

我们确定了横跨里多山谷的7个地点作为水清晰度的亮点，即这些地点测量的水清晰度超过了该地区的生物物理条件和随机时空效应的预测。我们发现，湖水清澈明亮的湖泊，其管理小组的工作方式明显不同于该地区其他湖泊的管理小组。在水质清澈的亮点湖上，管理小组把重点放在了网络和倡导上，而在非亮点湖上的管理小组则把重点放在了监测或其他环境活动上。除了主要关注网络和倡导活动外，在水质清澈的湖泊上，这些管理小组从他们的工作中感知到更大的社会效益而不是生态效益，而在不清澈的湖泊上，管理小组则感知到更大的生态效益。模型中水体透明度的差异主要受DOC浓度的影响，湖泊表面积、农业土地利用百分比和斑马贻贝的存在也有一定的贡献。

在安大略省加拿大地盾小湖泊的一项实验研究中发现，DOC是水体透明度的主要驱动因素(Fee等，1996年)，渗透到水柱中的DOC灭火光浓度增加。水透明度的某些增加可以用气候变化导致的温度升高和降水减少(Schindler 1971)导致的DOC减少来解释(Fee et al. 1996)。beplay竞技

结果表明，同一湖泊内多个地点的水体清澈度存在差异，其中两个湖(Wolf L.和Big Rideau L.)同时包含一个亮点和一个暗点。通常，水质清澈度的研究将湖泊视为水质一致的均质系统(Fee等，1996年，Lathrop等，1996年，1999年，Gunn等，2001年)。但是，为了更有力地管理湖泊，必须更多地考虑到湖泊的内部动态和流域之间的差异。对于测量水的清澈度和驱动它们的参数，将湖泊划分为每个盆地的单独测量点是很重要的:溶解有机碳在不同的盆地之间可能不同，重要的是，管理工作的影响可能不均匀地集中在一起。然而，这项研究只研究了湖泊水位的管理情况;未来需要对大湖流域之间的管理工作如何分配进行研究。

正异常值具有被证明的解决方案的独特力量，有可能被应用到许多环境中(Bennett等人2016年，Post和Geldmann 2018年)。本研究是利用亮点框架探索未开发湖区景观的生态结果和管理策略变化之间的联系的另一个例子。类似的研究在全球范围内对珊瑚礁生物量进行了研究(Cinner等人2016年)，也在区域范围内对农业景观进行了研究(Frei等人2018年)。利用亮点研究作为模板，许多规模的管理者可以根据自己的情况调整解决方案，创建保护研究和政策之间的明确联系(Cvitanovic和Hobday 2018)。我们的研究指出，管理者和地方环境管理人员合作的重要性，以整个地区的湖泊协会为例，共同创建新的管理安排。为了在其他情况下进行有效的协作，代理可以适应并创建符合当地习俗、规范和要求的网络安排(Armitage et al. 2009)。

包含亮点站点和湖泊协会的湖泊，其工作重点是建立网络，可以作为新的管理安排和策略的模型，以管理湖泊的水质清澈(Scheffer和van Nes 2007, Keeler等人2012)。研究亮点湖的团体符合Masterson等人(2017)和Enqvist等人(2019)提出的管理框架:他们致力于建立社区凝聚力和有益的社会成果，导致机构从事更大规模的网络和倡导活动，创造了一种新的管理安排。建立社区信任有可能带来切实的生态系统效益，如提高水的透明度，以及扩大社会效益，包括持续学习(Fujitani等人2017年)、适应能力(Armitage等人2009年)和总体社区恢复力(Campbell等人2019年)。

网络和倡导是一种管理策略，与积极的水质有关系，我们认为它们的效用是湖泊协会和其他管理团体的前进方向，尽管这一结果变得复杂，因为这意味着，在水质已经很高的湖泊上的团体可能会花更多的空闲时间进行网络，因为他们不需要通过更直接的行动来改善水质。需要进一步研究，以检查管理网络战略所产生的政策和管理安排，以及有和没有这些合作的特定湖泊之间的差异。然而，我们使用亮点方法来控制造成这种复杂性的环境变量和约束，选择水质高于预期的湖泊，而不是该地区水质最高的湖泊，这导致我们仍然主张网络策略的效用。

虽然受限于湖泊样本规模较小(n = 39)和响应湖泊协会(n = 13)，但在本研究中，我们利用了10年时间序列的水质测量(n = 490)来获得湖泊管理的见解，特别是有关当地环境管理的见解。虽然还需要进一步的研究来确定这些团体如何准确地获得在这些团体中确定的社区机构，并制定有效的政策计划，但这项研究指出了努力实现网络和倡导目标的重要性，这是里多河谷湖泊管理团体的未来。

结论

了解水质驱动因素对于维持、增强和支持湖泊系统提供的生态系统服务非常重要。在对Rideau河谷的53个地点、39个湖泊和13个湖泊协会进行的研究中，管理协会参与了更大规模的网络和宣传活动的湖泊，其水质结果比在湖泊生物物理条件下预期的更高。了解哪些管理活动与生态结果的显著差异相关联，有助于指出利用管理作为一种管理工具来改善水质的策略。

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