精准的水体富营养化评价是水环境治理的前提和基础。东北黑土区作为全球重要的粮食产区和湿地集中区，其地表水富营养化问题兼具农业污染与气候敏感特征，如何构建区域尺度和流域-湖泊尺度的精准富营养化评价方法成为限制区域/流域水环境治理的关键。传统的水质评价方法的权重受限于区域的差异而难以精准确定，评价模型的所需数据量较大，过程迭代复杂，模型的模糊性容易被忽略而导致计算误差，流域和湖泊磷指标的限制标准的差异化也导致流域水质评价模拟的模糊性增强。

针对以上不足和问题，中国科学院东北地理与农业生态研究所科研人员基于121个采样点构建了MCS-RP-TOPSIS-GSA综合评估模型，减少了采样频率不足与操作误差导致的不确定性，重新分配指标权重，最终通过隶属函数（最优系数P=1.15）实现富营养化等级划分，构建了区域水体富营养化评价指标Qi，模型精度显著高于传统TLI模型（图1）。评价了多水体类型的富营养化对比框架，系统分析多好尺度驱动因素的耦合作用。结果表明中西部区域水质低于东部地区，深水湖库的富营养化状态优于浅水湖泊优于河流，TN、TP和CODMn是影响东北黑土区地表水富营养化的主要敏感因子。此外，基于480个全季节穆棱-兴凯湖流域逐月水质数据，采用机器学习筛选关键指标，采用8种聚合函数优化出最优函数，结合ROC方法分配指标权重，降低评估的不确定性，构建改建的WQI模型来评估湖泊-流域的水质状态（图2）。结合结构方程模型（SEM），首次明确不同季节水质恶化的主导驱动因素即夏-秋季以人类活动（灌溉面积、施肥量）为主，冬季-春季以自然因素（气温、降水、流量）为主，量化了自然与人类活动对水质的耦合影响。

图1 MCS-RP-TOPSIS-GSA综合评估模型流程框架图

图2 改进的WQI模型构建流程图

该研究构建了适用于东北黑土区地表水和穆棱-兴凯湖流域水体富营养化评价模型，为区域/流域水环境管控和治理提供技术支撑。研究成果发表在国际期刊Ecological Indicators上，由硕士联合培养赵子越（第一作者）、博士生倪炳波（第一作者）、刘雪梅项目副研究员（通讯作者）、邹元春研究员（通讯作者）、姜明研究员、章光新研究员和吴燕峰副研究员等共同完成。研究工作得到国家基金委（W2412051,U23A2008,42171107,42207088）和吉林省自然科学基金（YDZJ202401475ZYTS）等的共同资助。

论文信息如下：

Zhao,Z.,Liu,X.,Wu,Y.,Qi,P.,Yu,Y.,Sun,J.,Dai,C. (2025). Risk and driving factors of surface water eutrophication in the black soil region of northeast China: a study based on a novel water quality simulation method. Ecological Indicators,178,113974.

链接：https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2025.113974

Ni,B.,Liu,X.,Wu,Y.,Jiang,M.,Zou,Y. (2025). A comprehensive water quality assessment for a typical river–lake watershed in Northeast China: Implications for the water management of boundary lake. Ecological Indicators,178,113942.

链接：https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2025.113942