渭河干流(陕西段)氨氮污染现状及原因分析

郑现明，王新科，张 欢，宋进喜

(西北大学城市与环境学院，陕西西安 710127)

渭河干流(陕西段)氨氮污染现状及原因分析

郑现明，王新科，张 欢，宋进喜

(西北大学城市与环境学院，陕西西安 710127)

渭河是黄河的最大支流。分析渭河氨氮污染现状，探究其污染原因，对于改善渭河水质具有重要参考应用价值。采用单因子评价方法分析氨氮污染现状，通过因子分析、偏相关分析和偏最小二乘回归分析等多种方法研究引起渭河氨氮污染的主要原因。研究结果表明:渭河大部分监测断面氨氮水质处于劣Ⅴ类，污染严重，主要与农用氮肥施用量、工业废水中氨氮排放量、气温和降水量等因素显著相关，占总影响因素的79.97%。因此，减少氨氮排放量，提高渭河的径流量，缓解渭河氨氮污染成为当务之急。

渭河;氨氮污染;因子分析;偏相关分析;偏最小二乘回归

渭河是关中地区的母亲河，沿河两岸接纳近百条大小支流，渭河水资源开发利用，从过去的生活用水、工农业生产用水，已发展到今天的生活用水、生产用水与生态用水相结合，更加注重生态用水。但是，大量未经处理的工业废水和生活污水的直接排入渭河，导致水质污染严重，并且氨氮已上升为该流域的主要污染因子［1］。渭河的严重污染使得原有的水环境功能丧失，不仅给生态用水带来更高的负荷量，而且给该流域的社会经济发展造成负面影响，还影响到渭河下游黄河流域的生产和生活活动。

造成渭河氨氮污染的现状是多种因素长期综合作用的结果，而且各个因素间还具有复杂的耦合关系。李孝廉等人［2］分析了渭河水质与水量的关系，提出生态用水的严重缺乏是导致渭河氨氮污染严重的重要原因。魏学东等人［12］分析了渭河流域宝鸡至成阳段氨氮污染来源，提出生活污水和农业面源污染对渭河水质影响较大。韩涛等人［15］分析了渭河陕西段氮污染现状，提出城市生活污水、工业废水和乡镇企业废水是渭河流域氮的主要来源。不同学者对渭河氨氮污染成因的研究都有所侧重，却缺乏从多角度和多方法对渭河氨氮污染现状及其成因的系统性研究，本文采用多种统计方法，从自然社会经济多角度分析渭河氨氮污染的原因，探究其中关键的因素，为渭河氨氮污染综合有效治理提供参考。

1 研究区概况与研究方法

1.1 研究区概况

渭河全长818 km，流域面积13.48万 km2，包括甘肃、宁夏、陕西三个省区。渭河在陕西全长约502.40 km，流域面积6.71万km2，陕西段流域面积占流域总面积的49.80%。陕西省渭河流域水资源总量为103.50亿m3/a，其中自产水资源总量69.92亿m3/a，入境水量33.58亿 m3/a。人均水资源占有量 285.50 m3，仅相当于全国平均水平的12.40%，属于水资源严重缺乏的地区［2］。渭河流域陕西段横贯整个关中地区，水资源短缺、水质污染严重、生态环境脆弱。昔日美丽的母亲河如今已经成为关中地区的排污河。渭河作为黄河的最大支流，原有的基本功能在衰退甚至丧失，而且还影响到黄河本身的水质。近几年，陕西省对渭河综合整治已投入了大量资金，虽然渭河水质有了些许改善，但距河流水质目标要求仍有较大差距。

1.2 研究方法

本研究采用因子分析、偏相关分析和偏最小二乘回归多种统计方法分析渭河氨氮污染的成因。因子分析方法将众多的原变量组成少数的独立新变量，并用较少的具有代表性因子来概括多维变量所包含的信息，在水资源和水环境研究中得到应用［6］。偏相关分析在研究两个变量之间的相关关系时，控制可能对其产生影响的变量，真正反映两个变量之间的相关程度［4］。偏最小二乘回归法(PLS)可以有效地提取对因变量解释最强的综合变量，克服变量间的多重相关性，是一种的回归建模方法［7］。

选取2012年上半年渭河各个监测断面的氨氮的年平均数据［18］，结合2012全年渭河上游流入陕西省的天水牛背断面和下游流出陕西省的潼关吊桥断面的氨氮的月平均数据［19］，采用单因子评价方法来综合评价渭河氨氮污染现状。

选取2005～2011年潼关吊桥断面氨氮的年平均数据和陕西省的自然条件、社会经济发展年平均数据，采用因子分析、偏相关分析和偏最小二乘回归的方法，运用SPSS19.0和Matlab2012a软件对数据进行处理，分析研究渭河下游氨氮含量和上游流域自然条件、社会经济的定量关系。

2 氨氮污染现状分析

根据2012年渭河干流1～6月份各监测断面氨氮的平均浓度，采用单因子评价法评价渭河目前的水质现状。在所监测的渭河干流陕西段12个监测断面中(见表1)，林家村、虢镇桥至罗古村氨氮均为Ⅱ，Ⅲ类，能够满足水质功能的要求，其余河段均为Ⅴ类和劣Ⅴ类水质，污染十分严重，不能满足生产和生活的水质功能需求。在罗古村到咸阳兴平段河流水质急剧变差，往后段的水质没有明显的回转。另外，与黄河汇合处的潼关吊桥断面氨氮平均浓度严重超标，增加了黄河的氨氮负荷量，给黄河下游居民的生产和生活造成负面影响。总体而言，渭河陕西段氨氮污染非常严重，并且从上游至下游呈逐渐加重趋势。

表1 2012年上半年渭河干流氨氮监测结果

天水牛背作为甘－陕省界是渭河陕西段的起点，此处水质符合国家标准，氨氮浓度低且年内无较大变化。潼关吊桥作为陕－晋、豫省界，是渭河与黄河的汇合处，渭河在关中地区受到严重污染导致此处氨氮浓度明显上升。由天水牛背和潼关吊桥的氨氮浓度的对比来看(图1所示)。渭河陕西段的氨氮浓度年内变化较大，有明显的规律，大致可分为3个阶段(如图1所示):3～6月氨氮浓度出现大幅度下降，6～10月氨氮浓度变化基本上趋于平稳并且出现了一年中的最低值，10～翌年3月氨氮浓度增加并且出现了一年中的最高值。另外，渭河陕西段氨氮年内变化有较强的季节性，夏季氨氮含量均明显偏低，冬季氨氮含量均明显偏高，最低浓度出现在丰水期，最高浓度出现在枯水期。

图1 2012年各月氨氮浓度变化

3 氨氮污染原因分析

河水中的氮浓度与上游地区的作物种植面积、氮肥施用量呈正相关［3］，也与工业产值和城镇化率紧密相关［4］。高学民研究长江水系河水氮污染时发现，长江的氮浓度与其上游流域的降水量、人口密度、氮肥施用量、牲畜存栏数和农作物面积具有密切关系［5］。可见，河流中的氨氮浓度受多种因素综合影响。

由于影响渭河干流氨氮浓度的外部因素较多，而且各个因素间又可能存在一定的内在联系，根据渭河流域的实际情况，本文选择渭河潼关吊桥处河流中的氨氮浓度(mg·L－1)作为因变量y，选取影响氨氮浓度的农用氮肥施用量(万t)、工业废水中氨氮排放量(t)、生活污水中氨氮排放量(万t)、城市污水处理率(%)、环境污染治理投资占GDP比重(%)、城镇人口比重(%)、GDP增长率(%)、气温(oC)、降水量(mm)9个指标作为自变量。其中:农用氮肥施用量(x1)、工业废水中氨氮排放量(x2)、生活污水中氨氮排放量(x3)表示人类生产和生活活动对氨氮浓度的影响;城市污水处理率(x4)、环境污染治理投资占GDP比重(x5)表示污水的控制和管理对氨氮浓度的影响;城镇人口比重(x6)、GDP增长率(x7)表示城市化和经济发展对氨氮浓度的影响;气温(x8)、降水量(x9)表示自然因素对氨氮浓度的影响。通过因子分析方法对多维自变量数据进行降维，从宏观层面寻找氨氮污染的主要影响因素;然后通过偏相关分析确定各个变量和氨氮浓度的相关系数，确定影响程度;最后通过偏最小二乘回归建立渭河氨氮污染的预测模型，从而为解决渭河氨氮污染提供建议和参考。

3.1 氨氮污染的自然社会经济因子分析

由于影响氨氮浓度的变量较多，各个变量的单位不同，数据大小也存在巨大的差异，为了消除量纲不同和数量级的差异所造成的影响，采用正规化的方法对数据进行标准化处理，结果见表2。

表2 标准化数据

根据所得到标准化的自变量数据，应用SPSS19.0统计软件对数据进行因子分析，通过计算变量的相关系数矩阵、特征值、贡献率从而得到主成分提取表(见表3)和变量在主成分上的载荷值(见表4)。结果表明(见表3):第一主成分的特征值为5.57，方差贡献率为61.84%;第二主成分的特征值为1.63，方差贡献率为18.13%;第三主成分的特征值为0.89，根据特征值大于1的原则，说明该主成分方差贡献率没有直接引入原变量大，所以只需提取第一和第二两个主成分，其累积方差贡献率达到79.97%，能够解释总变异的79.97%，基本包含了9个自变量的主要信息。从变量在主成分上的载荷值来看(见表4)，第一主成分主要包括农用氮肥施用量、工业废水中氨氮排放量、生活污水中氨氮排放量、城市污水处理率、城镇人口比重和降水，它们和主成分的相关系数都达到0.80;第二主成分包括环境污染治理投资占GDP比重、气温。总体上看，第一主成分可以归纳为人类活动因素，第二主成分可以归纳为气候因素，二者共同作用与渭河中氨氮的浓度。从方差贡献率来看，第一主成分为方差贡献率为61.84%，远大于第二主成分方差贡献率18.13%，这说明渭河氨氮污染主要是由人类活动引起的，气候只是次要的因素，所以治理渭河氨氮污染关键在于有效控制人类不合理的社会经济活动，同时综合考虑自然气候的影响。

表3 因子的特征值、贡献率和累积贡献率

表4 主成分载荷值

3.2 偏相关分析

由于影响渭河氨氮浓度的变量之间关系复杂，部分变量之间存在一定的相关性，仅从简单相关系数上可能无法客观真实反映之间的联系，所以采用偏相关分析来计算氨氮浓度与自然社会经济的关系，结果表明(见表5):氨氮浓度与GDP增长率相关性不大;与生活污水中氨氮排放量、环境污染治理投资占GDP比重和降水量的绝对偏相关系数都达到了0.50，说明氨氮浓度与该3项具有一定联系;与农用氮肥施用量、工业废水中氨氮排放量、城市污水处理率、城镇人口比重和气温相关程度达到0.80，说明氨氮浓度与该5项密切相关。氨氮浓度城镇人口比重和降水量呈负相关，与其余7项呈正相关。

表5 氨氮浓度与自然社会经济变量的偏相关系数

3.3 偏最小二乘回归分析

由于所选自变量存在多重共线性(见表6)，本文根据PLS原理建立氨氮浓度与自然社会经济的线性方程，探究氨氮与变量因子的定量关系，从而建立氨氮浓度的预测模型。

依据PLS分析的方法和步骤，借助Matlab2012a软件平台，将表2的标准化数据进行主成分提取，依据交叉有效性检验结果(表7)确定标准化数据的PLS回归方程为:

表6 变量因子的相关系数矩阵

表7 交叉有效性检验结果

3.4 相关分析的结果与讨论

通过分析氨氮浓度与自然社会经济的结果发现，影响渭河氨氮浓度的因素可以概括为气候和人类活动，具体包括气温、降水量、农用氮肥施用量、工业废水中氨氮排放量、城市污水处理率、城镇人口比重等。这些因素最终影响渭河的径流量和氨氮负荷。径流量主要和气温、降水量、取水相关［9］。气温影响流域水分的蒸发和渭河底泥氨氮的释放，是主导渭河氨氮浓度的重要因素之一。和气温相比，降水量对渭河氨氮浓度的影响不太显著(如图2)，主要原因是渭河流域处于黄土高与地区，降水造成的水土流失使得渭河氨氮负荷增加，削弱了降水对渭河的稀释作用。另外，随着陕西省城镇化的快速发展，城镇人口比重增加，渭河流域需水量逐渐增加，2005年陕西省地表水供应量为41.9亿m3，2011年则达到49.5亿m3，再加上渭河上游来水量不足使得生态用水量和径流量严重不足。

氨氮负荷主要来源于农用氮肥施用量、工业废水中氨氮排放，并且近年来排放量逐步增加(如图3)，工业点源污染和农业非点源污染是渭河氨氮治理的重中之重。生活污水中氨氮排放量也是渭河氨氮浓度增加的重要原因，一方面城市污水处理率的逐步提高;另一方面随着城镇化的发展，城镇人口和生活水平在增加，产生的污水和废水垃圾也在增加;生活污水氨氮排放量在对渭河氨氮浓度贡献率在降低。2005年城市污水处理率达到31.94%，生活污水氨氮排放量为2.4万t;2011年则分别达到82.31%和3.814万t，总体而言渭河生活污水氨氮排放量在增加。在对渭河氨氮污染的人类响应方面，2005年陕西省环境污染治理投资投入365 000万元，2011年达到756 634.69万元，其占GDP的比重有所增加，然而却和渭河氨氮浓度呈正相关，说明环境污染投资对治理氨氮的效果不理想，投资效益不显著，对渭河氨氮治理缺乏有效投资，今后要针对性加大投资力度，有效降低渭河氨氮负荷量。

图2 氨氮浓度和气温、降水量关系

图3 农业和工业氨氮排放量趋势

4 结论

(1)目前，渭河干流氨氮污染比较严重，大部分断面水质呈劣Ⅴ类，从陕西省上游到下游氮污染有加重的趋势，但是总体而言近年来渭河氨氮浓度在下降。

(2)渭河氨氮污染是气候和人类活动综合作用的结果，其中人类活动起着更为重要的作用。在众多的影响因素中，农用氮肥施用量、工业废水中氨氮排放量、城市污水处理率、城镇人口比重、气温和降水量等是主导因素。

(3)渭河治理关键在于要从提高渭河的径流量和减少氨氮负荷这两点出发，平衡自然和人类发展之间的关系，利用法律、经济、技术等手段进行综合治理。

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X522

B

1004－1184(2013)05－0061－05

2013-06-21

国家自然科学基金(51079123);教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET－11－1045);留学人员科技活动项目择优资助(2011－32)

郑现明(1990-)，男，河南周口人，研究方向:环境科学与工程。

宋进喜(1971-)，男，甘肃天水人，教授，主要从事水资源与水环境研究。