三峡库区古夫河水质时空分异特征

2013-09-07冉桂花葛继稳苗文杰曹华芬吴述园程腊梅

生态学报 2013年17期

冉桂花，葛继稳，* ，苗文杰，2，曹华芬，3，吴述园，程腊梅

(1.中国地质大学湿地演化与生态恢复湖北省重点实验室生态环境研究所，武汉 430074;2.武汉市伊美净科技发展有限公司，武汉 430072;3.湖北永业行评估咨询有限公司，武汉 430070)

长江三峡大坝是中国乃至世界上最大的水利枢纽工程，它在发电、防洪、航运等方面给我国带来巨大的经济效益，同时其带来的水环境问题也已经成为社会各界关注的焦点［1］。三峡工程自运行以来，库区各大支流受长江回水的顶托而形成库湾，库湾水体富营养化现象陆续出现，且恶化速度不断加快，其中，香溪河尤为突出。香溪河作为三峡水库靠近坝址最近的最大一级支流，水库蓄水后，已多次暴发水华［2］，为此，许多学者相继开展了大量的相关研究［3-5］。然而，大部分研究都集中在香溪河干流，对其支流研究甚少。笔者认为，要想弄清香溪河流域乃至三峡库区的水质状况，需要对其支流水质开展研究，从源头追踪到库湾分析水质的变化情况，以更加科学、可靠的研究方法了解香溪河流域的水环境状况，推测其富营养化根源;再则，古夫河流域的土地利用格局在空间上存在显著差异，河流水质不仅易受到水土流失、大气降水和植被演替等自然因素的影响，还易受到土地利用、生活污水、工农业废水和水资源过度开发等人为因素的影响。古夫河河流水质变化会对该河流乃至香溪河水域生态系统产生一系列的影响［6］。因此，通过探究古夫河河流水质变化，不仅能更清楚了解该河流的水质状况，为古夫河水资源管理和保护提供科学可靠的动态信息;也能为全面把握香溪河流域的水质变化积累基础数据，这对于分析香溪河近年生态变化的原因，具有一定的科学及应用价值。

多元统计方法中的聚类分析(CA)，主成分分析(PCA)以及判别分析(DA)是研究河流水质变化特征和源识别的有效工具，已得到国内外学者的广泛应用［7-14］。Singh等［14］综合运用CA、PCA和DA对印度Gomti河流进行水质时空特征分析，识别出引起该河流水质变化的自然和人为污染源;赵广举等［10］利用CA和PCA分析了太湖流域的水质特征;Kannel等［11］综合运用CA、PCA和DA在分析加德满都(尼泊尔)巴格马蒂河的水质时空变化特征的基础上，探讨了水质时空变化与土地利用类型的关系;Mendiguchia等［13］运用CA和PCA对西班牙瓜达基维尔河的人为因素影响进行了评价;Alberto等和Qadir等用多元统计方法分别对阿根廷Suquía河流和巴基斯坦杰纳布河支流的水质时空变化特征进行了分析［7，12］。

本文以香溪河第一支流古夫河为研究对象，根据土地利用类型，并结合多元统计分析方法探讨古夫河河流水质时空分异特征，识别影响河流水质变化的主导水质因子，探讨导致该流域水质时空分布格局的原因，以期为香溪河流域乃至三峡库区水资源管理和保护提供科学依据。

1 研究区域与研究方法

1.1 研究区概况

古夫河是三峡库区一级支流香溪河上游的主要支流，发源于湖北省神农架林区的骡马店，流域面积1189 km2。古夫河河道平均坡降20‰，干流长68 km。该流域属于亚热带大陆性季风气候，雨量充沛，地形复杂，高低悬殊，气候垂直差异大。土壤类型随海拔变化而变化，海拔800 m以下为黄壤，800—1000 m为黄棕壤，1000 m以上为棕壤。区域植被垂直分布格局显著［15］，地带性植被为常绿阔叶林，现存植被为以针阔混交林为主的天然次生林。主要森林乔木种有马尾松(Pinus massoniana)、杉木(Cunninghamia lanceolata)、曼青冈(Quercus oxyodon)、栓皮栎(Quercus variabilis)、茅栗(Castanea seguinii)、鹅耳枥(Carpinus turczaninowii)、化香(Platycarya strobilacea)等。河岸带植被以茅栗、枫杨(Pterocarya stenoptera)、马桑(Coriaria sinica)、鸢尾(Iris tectorum)等为主。研究区域土地利用类型有森林(次生林为主)、耕地、水库和村镇等。流域矿产资源丰富，尤其是磷矿资源丰富，是湖北兴(山)神(农架)保(康)磷矿的主产区。

1.2 研究方法

1.2.1 水样的采集与测量

本研究从2010年8月—2011年7月对古夫河进行了为期1a的采样，从河流源头到与香溪河交汇处共设20个采样点，分别为GF(古夫)01—15、GF15a、GF16—19，各点之间海拔相差50—100 m，采样点具体分布见图1。

所选取的点位覆盖整个河流，能包含整个古夫河河流的水文特征。选用600 mL清洁的聚乙烯瓶在水下1/2深度处进行水样采集。选取的9个水质指标有总磷(Total phosphorus，TP)、总氮(Total nitrogen，TN)、化学需氧量(Chemical oxygen demand，COD)、溶解氧(Dissolved oxygen，DO)、碱度(Total alkalinity，T-Alk)、硬度(Total hardness，T-Hard)、二氧化硅(Silicon dioxide，SiO2)、电导率(Electrical conductivity，EC)、总有机碳(Total organic carbon，TOC)。其中DO采用美国金泉YSI 550A型便携式溶解氧测量仪现场测量，电导率使用意大利哈纳HANNA HI8733现场测量，其它指标的测定均按照国家标准《地表水环境质量标准》(GB 3838—2002)推荐的方法。

1.2.2 数据分析

本文首先根据该区的土地利用差异进行空间分类，按照水文节律进行季节分类;然后基于分类结果，用判别分析识别具有空间显著性差异的水质指标;再在不同空间类别上分析时间尺度水质分异特征;最后，运用主成分分析方法进一步研究不同空间类别上干、湿季节分别影响河流水质时空分异的潜在因素［7，16］。

为了消除数据单位和量纲不同的影响，进行主成分分析前，需对原始数据进行标准化，以提高分析结果的可信度。上面所述分析均在IBM SPSSStatisticts19.0和Microsoft Office Excel 2007中实现。

2 结果与讨论

2.1 空间尺度水质特征分异性分析

将20个采样点按其土地利用类型进行分类，共分成4类，即森林、耕地、水库和村镇，分类结果见表1。结合采样点的分布示意图(图1)以及表1可以看出，A组的采样点分布在两岸植被覆盖率高、受人为干扰小的河段，河流水质良好;B组的采样点分布在以耕地为主的河段，途经农业和村镇区，没有工业活动，主要污染来自农业地表径流和未处理的生活污水直接进入河流;C组以水库为主，受人为干扰较严重;D组为村镇区，受人为干扰最为严重。

图1 古夫河地理位置及其采样点分布图Fig．1 Study area and sampling points distribution

表1 采样点的土地利用类型Table1 Land use types of all sampling sites

采用Wilks'λ判别分析法分析聚类结果，对表征组间空间显著性差异的水质指标进一步验证和识别，得到统计检验结果(表2)、结构矩阵(表3)和分类函数系数矩阵(表4)。从表2中可以看出3个判别函数基本上解释了所有水质指标，Wilks'λ和卡方系数分别为0.002—0.287和16.245—79.219。判别函数1和2的显著性检验值均小于0.01，表明空间分类有效。判别函数3的显著性检验值大于0.01，进一步表明判别函数1和2的有效性。

表2 空间尺度判别分析统计检验Table2 Eigenvalue，Wilks'lambda and Chi-Sqr．Test of spatial DA

从判别函数的结构矩阵(表3)及分类函数系数(表4)可以看出，判别函数由6个水质指标构建，即TP、SiO2、EC、COD、T-Hard、T-Alk。这6个水质指标可用来识别A组、B组、C组和D组4个河段，它们的空间差异性及变化规律见图2。TP的最大平均值出现在C组中，其次是D组，显著高于组间不存在显著性的A、B组。COD的最大平均值出现在D组中，显著高于组间不存在显著性的A、B、C组。EC最大平均值出现在B组中，最小平均值出现在A组中，表现出组间显著性差异。T-Hard和T-Alk在四组中的浓度高低顺序是B组＞A组＞C组＞D组，表现出显著的组间差异。SiO2的最小平均值出现在D组中，显著低于组间不存在显著性差异的A、B、C组(图2)。从以上6个指标的分析中可以看出，C、D两个区域中，TP、COD相对于其他区域偏高，造成这一结果的可能原因是这两个区域内土地利用类型多样(林地、水库、村镇、耕地以及工矿企业)，受到自然、农业、工业和生活污水等多因素的影响。SiO2主要与河道风化过程的输送有关［17］，其平均值为2.33 mg/L，与李凤清等［18］2000—2006年对香溪河流域(古夫河)水环境因子监测(SiO2浓度为2.64—5.90 mg/L)相比，硅的输送量有所降低，可能与水利工程建设、污水排放等人类活动有关［19］。

表3 结构矩阵Table3 Structure matrix

表4 空间尺度判别分析的分类函数系数Table4 Classification function coefficients of spatial DA

2.2 不同空间类别上时间尺度水质特征分异性分析

由于三峡库区年降雨量的81.09%集中分布在5—10月［20-21］。据此，本文将该区的5—10月划分为湿季，其余月份归为干季。水质参数的时间变化通过季节参数相关矩阵进行评价。通过单因素方差分析(One-Way ANOVA)，除了 TP、EC、T-Hard、T-Alk 以外，TN、COD、DO、SiO2和 TOC 与季节存在显著的相关性(P＜0.05)。这些显著性指标中，COD具有最大的相关系数(Spearman's R=-0.866)，其次是DO(R=0.793)，SiO2(R=-0.736)，TOC(R=0.546)以及TN(R=-0.450)。与季节相关的参数可以被视为引起水质时间变化的主要指标。

光伏发电技术是利用半导体界面的光生伏特效应而将光能直接转化为电能的一种技术[1]，其原理是半导体和金属相连接的部位在受到光照时会产生不同的电压，将光能转化为电能。光伏发电的核心是光伏电池，随着薄膜技术的发展，光伏电池已生产早实现量产，制造成本也随之降低。光伏发电时为了最大效率的转化光能，需要用一定量光伏电池排成阵列，并跟踪其最大功率点，更高效率的利用储存电能。

图2 6个显著性水质指标的空间差异性Fig．2 Spatial variations of six water quality indexes

在不同空间类别上，随着季节的变化，TP，TN，COD，SiO2均呈现下降的趋势(图3)。TP在A和B组中变幅较大，在C和D组中变幅较小。A组(森林)中，可能由于枯枝落叶的输入给河流提供一定的有机质，在一定程度上促进对可溶解性磷的吸收，使得TP有所下降;B组(耕地)在干季，耕地中进行的农业活动将造成土壤中磷增加，没有被作物吸收的磷吸附在土壤表面，在湿季的大量降雨过程中，磷随土壤颗粒一起进入河流，使其TP的变幅大。TN在A组中变幅大，在其他组中变幅小。A组中，由于地势陡峭，高低悬殊，在湿季的强降雨过程中，对河道底质的冲刷剧烈使得氮含量增加。另外，湿季，树木茂盛，水面接受的光照强度下降，水体中初级生产力和养分需求均下降［22］，使得氮增加。有研究发现［23-24］，在农业区的溪流水质的季节变化差异大于森林地区，而本研究中的结论为两者的差异不大。COD和SiO2在各组中的变幅均较大，而D组(村镇)变幅最大。湿季，有机生活污水随降雨形成雨水径流进入河流，使得河流中COD浓度增加［25］;大量降雨导致水土流失，水体含沙量增加将造成SiO2增加［26］。也有研究表明，水中SiO2与降雨量和流量成正相关［27］，本次研究结果与之相符。气温是DO季节变化的主要因素(图3)，温度越高，水体中氧气更容易饱和［28］。EC，THard和T-Alk均表现为A组和B组湿季大于干季，而C组和D组干季大于湿季(图3)。有研究［29］表明，溪流中EC与T-Hard、T-Alk以及溶解性盐类有明显的相关性，与本次研究结果一致。EC在各组中的变幅均较大。在C组(水库为主)，由于大量降水对离子的稀释，而致使EC降低;D组中，干季河流水量少，而干扰并没有降低，致使干季大于湿季。湿季，A组中森林溪流地势复杂，降雨对河流底质的扰动大，底质中的溶解性盐类进入水中;而B组中，随着湿季的到来，刚经过农业活动的疏松土壤及其携带的溶解性盐类易随降雨进入河流，使得离子浓度增加。T-Hard和T-Alk在C、D组中变幅大，A、B组中变化不明显。T-Hard和T-Alk与矿化度成正相关，枯水期矿化度大主要是与雨量稀少、气候干燥、蒸发剧烈，气温日差大有关［30］。随着季节的变化，在A组中TOC呈下降趋势，而在其他组中呈上升趋势，且各组中的变化幅度较大(图3)。在A组中，受人为干扰小，且地势较为陡峭，湿季雨水充沛，易对河床底质冲刷，使得土壤中的有机物及其枯枝落叶中的有机物进入到水中，湿季大于干季。B、C、D组中呈现上升的趋势。湿季降雨使得水体中悬浮物增加而造成水的透光性减弱，抑制浮游植物的生长，使得水体中的自生有机碳降低，同时较大的水流也稀释了水中的自生有机碳。另外，外源颗粒物(如地表径流侵蚀冲刷)中的有机碳含量比河流生物量的有机碳低。

图3 不同空间类别上水质的季节变化Fig．3 The seasonal variations of water quality at different spatial types

2.3 水质时空分异特征的影响因子识别

为进一步探究不同空间类别上干、湿季节引起河流水质变化的水质指标，本文按照特征值大于1的原则［14，31］，对不同空间类别上干湿季节水质指标进行主成分分析(表5)，结果表明，A组中湿季提取的3个主成分累计频率为90.46%，干季提取的4个主成分累计频率为100%;B组中湿季提取的3个主成分累计频率为93.02%，干季2个主成分的累计频率为86.73%;C组中湿季和干季提取的3个主成分累计频率分别为89.56%和92.48%;D组中湿季和干季提取的4个主成分累计频率分别为93.25%和100%。以上的累积频率均超过85%，基本包含了9项水质指标的全部信息。

对于A组，①湿季中，与第1主成分(方差贡献率为38.99%)密切相关的是TOC、SiO2和EC，代表水体中含有机物、硅和离子水平，与第2主成分(占27.57%)密切相关的是TN、COD和T-Hard，代表水体中的含氮、有机物和碱度水平，与第3主成分(占23.89%)相关的是T-Alk和TP，代表水中含磷和碱度水平。总体来说，A组中的湿季，SiO2和TOC是影响河流水质变化的主导因子，其次是TN、COD、T-Hard、T-Alk和TP。②干季中，与第1主成分(方差贡献率为37.23%)密切相关的是TOC、SiO2、TP和COD，代表水体中含磷、硅和有机物水平;与第2主成分(占26.19%)密切相关的是TN和EC，代表水体中的含氮和离子水平;与第3主成分(占22.81%)相关的是T-Hard和T-Alk，代表水中含硬度和碱度水平;与第4主成分(占13.76%)相关的是DO，代表水体自净能力。表明A组在干季中，TP、SiO2、TOC和COD是影响河流水质变化的主导因子，其次是TN、T-Hard和 T-Alk。

A组所对应的区域属于神农架林区，人为干扰小，湿季氮、磷主要来自地表径流。在干季，氮、磷亦占较大的比重。磷可能与该区地质成因磷有关，氮也可能与河流本身的“地质氮”(基岩中NO-3-N)有关［32］。TOC 代表水中的有机物含量，可能与该地植被覆盖率高、进入水体中的枯枝落叶丰富有关［33］。该河段基本未受到污染，T-Hard和T-Alk表明河流水质主要由矿物质组成，符合山区河流水质特性［34］。

表5 不同空间上不同季节的9个水质指标的最大方差旋转主成分分析结果Table5 Principal component analysis result of 9 measured variables on VARIMAX rotated factors at different seasons in different spatial types

对于B组，①湿季中，与第1主成分(方差贡献率为36.99%)密切相关的是DO、T-Hard和TOC，代表水体中含氧、硬度和水平，与第2主成分(占33.48%)密切相关的是T-Hard、EC、T-Alk、TP和COD，代表水体中的含离子、碱度、磷和有机物水平，与第3主成分(占22.54%)相关的是TN和SiO2，代表水中含氮和硅水平。总体来说，B组中的湿季，T-Hard和TOC是影响河流水质变化的主导因子，其次是T-Alk、TP、COD、TN和SiO2。②干季中，与第1主成分(方差贡献率为49.09%)密切相关的是TP、COD、T-Hard和T-Alk，代表水体中含磷、有机物、硬度和碱度水平;与第2主成分(占37.65%)密切相关的是EC、TN和TOC，代表水体中的含离子、氮和有机物水平。表明B组中干季，TP、COD、SiO2和TOC是影响水质变化的主导因子，其次是TN和TOC。

B组对应的区域，主要是耕地、林地和村镇居民，湿季氮、磷污染主要来自农业径流、地表径流以及未经处理的生活污水;干季，氮和磷主要来自未经处理的生活污水，该季节河流中水量相对少，污水进入河流不能迅速被稀释和净化，致使氮、磷含量偏高。TOC和COD代表的有机污染主要是来自未经处理的生活污水和耕地径流。EC代表水中离子浓度，与水中碱度、硬度和溶解性盐有关［29］。

对于C组，①湿季中，与第1主成分(方差贡献率为35.26%)密切相关的是SiO2、TN和TP，代表水体中含硅、氮和磷水平，与第2主成分(占31.16%)密切相关的是COD、EC、T-Alk和T-Hard，代表水体中的含有机物、离子、碱度和硬度水平，与第3主成分(占23.15%)相关的是DO和TOC，代表水中含氧和有机物水平。总体来说，C组中的湿季，SiO2、TN和TP是影响河流水质变化的主导因子，其次是含COD、EC、T-Alk和THard。②干季中，与第1主成分(方差贡献率为35.58%)密切相关的是TN、TOC、EC和SiO2，代表水体中含氮、有机物、离子和硅水平;与第2主成分(占31.72%)密切相关的是DO、T-Hard和T-Alk，代表水体中的含氧、硬度和碱度水平;与第3主成分(占25.18%)相关的是TP和COD，代表水中含磷和有机物水平。C组在干季，TN、TOC和SiO2是影响水质变化的主导因子，其次是T-Alk、T-Hard、TP和COD。

C组对应的区域，土地利用类型多样，包括有水库、耕地、村镇和林地。水土流失、农业径流、地表径流以及未经处理的生活污水携带更多的氮、磷颗粒进入水库，致使水中氮、磷的含量高，这些离子进入水库，也会使水中EC增加。在干季该区水质也受到氮、磷的影响，可能是由于水库中藻类死亡分解导致水体中溶解性营养盐增加［35］。对于采样点GF18位于水库下方，水质经过水库的混合后，水质并没有好转。该点的左、右两侧皆是柑橘林。河流氮、磷主要来自柑橘林地、裸露坡地的径流携带大量含氮、磷的泥沙，与王晓燕等［36］的研究相一致。干湿季节，水库型河段均与SiO2有密切联系，进一步说明，电站建设、水库蓄水会影响到水中的二氧化硅的通量［19］。TOC一方面受到水库截留，另一方面库区浮游植物光合作用较强，对有机质的贡献大大增加［37］。

对于D组，①湿季中，与第1主成分(方差贡献率为29.56%)密切相关的是SiO2和TN，代表水体中含硅和氮水平，与第2主成分(占23.22%)密切相关的是T-Hard、TP和EC，代表水体中的含硬度、磷和离子水平，与第3主成分(占21.24%)相关的是TOC和T-Alk，代表水中含有机物和碱度水平。与第4主成分(占19.23%)相关的是DO和COD，代表水体含有机物和氧水平。总体来说，D组中的湿季，SiO2、TN、TP是影响河流水质变化的主导因子，其次是T-Hard、T-Alk、TOC和COD。②干季中，与第1主成分(方差贡献率为28.62%)密切相关的是DO、T-Alk和EC，代表水体中含氧、碱度和离子水平;与第2主成分(占27.93%)密切相关的是TN和TOC，代表水体中的含氮和有机物水平;与第3主成分(占23.52%)相关的是COD，代表水中含有机物水平;与第4主成分(占19.94%)相关的是TP和T-Hard，代表水体含磷和硬度水平。表明D组在干季中，T-Alk、T-Hard、TN和TOC是影响河流水质变化的主导因子，其次是COD和TP。

D组所在区域经过村镇、工矿企业、耕地，土地受到严重的干扰，主要表现在部分耕地变成建筑用地和裸地。该组中氮、磷主要来自村镇生活污水、农业活动产生的地表径流以及其他生产活动产生污水直接进入河流。EC主要是由于村镇生活污水和农业生产活动的输入，水质的离子浓度增加所致。COD和TOC代表的有机污染主要来自村镇产生的生活污水、农业径流和工业废水［38］。另外，TOC还可能来源于上游库区初级生产积累的有机碳随水流下泄到下游河段［39］。

综上所述，不同空间类别上不同季节的河流水质时空分异特征的影响因子主要为以下4种类型:营养盐(TN和TP)、一般可溶性盐(T-Hard、T-Alk、EC和SiO2)、物理参数(DO)和有机物(TOC和COD)。其中，营养盐以及以T-Hard、T-Alk为代表的一般可溶性盐类是影响河流水质变化的主导因子。氮、磷营养盐来自自然(地表径流、水土流失、植被、风化作用和地质成因等)和人为(农业径流、生活污水排放等)因素的点源、非点源污染。一般溶解性盐类的T-Hard、T-Alk、EC和SiO2(可溶性硅)，代表水中的离子水平。由于该区为石灰岩地质［18］，河流水体的T-Hard和T-Alk普遍偏高，T-Hard的变化范围为1.59—2.36mmol/L，T-Alk的变化范围为144.15—196.76mg/L，河流EC表征河流水体中溶解盐的含量，主要表现为与水体中的T-Hard和T-Alk相关，在人类活动较频繁的D、C、B组，还受农业活动和生活污水排放等人为因素影响，如土地利用［40］、水电开发［41］等。SiO2主要与河道风化过程的输送有关，也受到电站建设、污水排放等人为活动影响［19］。DO仅与河流本身有关，DO变化范围为8.6—10.9 mg/L，均达到饱和状态，说明河流具有强的自净能力。TOC和COD代表水中的有机物水平，TOC主要源于外源即地表径流的侵蚀冲刷和内源即河流水生植物的生长而增加的有机碳。COD来自有机生活废水、农业径流以及工业废水。

3 结论与研究展望

本文运用多元统计方法研究了古夫河河流水质时空分异特征。

(1)根据土地利用类型差异将空间采样点分成A、B、C和D组，按照该区域的水文节律将采样时间分为干季和湿季。

(2)通过空间判别分析和显著性检验得出，古夫河河流水质指标TP、SiO2、EC、COD、T-Hard和T-Alk具有空间显著性差异。通过单因素方差分析，TN、COD、DO、SiO2和TOC与季节存在显著的相关性，且所有水质指标在不同空间类别上呈现出季节的显著变化。

(3)对不同空间类别上的干湿季节进行主成分分析表明 ①A组中，SiO2、TP、TOC和COD是引起水质变化的主导因子，该组主要来自自然因素的影响，如地表径流、地质成因以及风化作用。② B组中，TP、THard、COD、T-Alk、TOC和TN是引起水质变化的主导因子，该组除了受自然因素的影响，还受人为因素影响，如农业径流、未处理的生活污水排放。③ C组中，TN、TP、SiO2、TOC和EC是引起水质变化的主导因子，主要与农业径流、地表径流以及未经处理的生活污水有关，这些污水携带氮、磷颗粒进入水库，致使水中氮、磷等溶解性营养盐的含量高，进而使水中EC增加。水库中藻类死亡分解也可能导致水体中溶解性营养盐增加。④D组中，TN、TP、SiO2、T-Alk、T-Hard和TOC是影响水质变化的主导因子，主要来自村镇生活污水、农业活动产生的地表径流以及其他活动产生的污水直接进入河流。从分析结果可以看出，古夫河河流水质受自然和人类因素的影响而发生了变化，综合来看，下游变化更大，受人为干扰的影响更甚。

此次研究在空间尺度上设立了多个定位监测点，在时间尺度上对古夫河水质进行了为期一年的月监测，对河流水质指标进行多元统计分析，初步探讨了古夫河水质时空分异特征，研究结果表明河流表现出季节性和区域性动态变化特征。但是，本文仅局限在对古夫河年内时空分异特征进行研究。水质受多方面的自然因素和人为因素的影响而处于不断的时空变化中，具有复杂性和不确定性，如果能跟踪获得2—3a以上的水质监测数据，进行较长时间序列分析，则更能准确把握水质的时空变化特征，为水资源的管理决策者提供更为科学可靠的结论。因此，对三峡库区古夫河河流水质进行长时间序列的追踪研究显得尤为迫切。

致谢:中国科学院水生生物研究所李凤清博士、中国地质大学(武汉)李建峰、潘晓颖、姚敏敏、田幸、谷金普、唐佳、曾露、王自业等参加采样，中国地质大学(武汉)程丹丹博士帮助写作，特此致谢。

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