基于区位商的我国流域水质污染空间差异及影响因素研究

李 茜，罗海江，胡 昊，史 宇，张建辉，于 洋，陈远航

1．中国环境监测总站，国家环境保护环境监测质量控制重点实验室，北京 100012

2．环境保护部信息中心，北京 100029

我国地表水污染现状依然较为严重，根据环境保护部《2013中国环境状况公报》，十大流域2013年国控断面中，Ⅳ～Ⅴ类和劣Ⅴ类水质断面比例分别占到19.3%和9.0%。同时，我国水资源短缺的现象愈加显著，其突出特点是人均占有量偏低，时空分布变异性大，并且随着经济社会的快速发展，带给资源和生态环境的约束性越来越大，这给地表水水质的改善带来巨大压力［1-3］。目前，分析我国地表水河流水质的文献基本都是在主要污染物的化学分析基础上进行的［4-6］，结合水资源的状况，对水资源和地表水污染在空间和时间上的分布差异性进行研究的文献较少［7-8］。基于此，本文用区域经济学中的区位商概念和方法来分析十大流域河流水质、水资源分布的空间差异性和时间演化规律，并从流域污染物排放、经济发展和人口分布格局、重污染行业分布，以及农业面源污染等方面分析污染较重流域的水污染原因。

1 我国十大流域水质现状

2013年，十大流域总体为轻度污染，主要污染指标为化学需氧量(COD)、高锰酸盐指数(CODMn)和BOD5。704个国控断面中，Ⅰ～Ⅲ类水质断面占71.7%，Ⅳ、Ⅴ类占19.3%，劣Ⅴ类占9.0%。十大流域中，海河污染最重，为中度污染，主要污染指标COD、BOD5和总磷的超标断面比例均大于50%，分别为54.7%、53.1%和50.0%。黄河、淮河、辽河和松花江为轻度污染，其中黄河的主要污染指标氨氮、BOD5和COD，松花江的CODMn和COD，淮河的COD，辽河的BOD5和石油类，其超标断面比例均大于30%(表1)。长江和浙闽片水质良好，珠江、西北诸河和西南诸河水质为优［1］。

表1 2013年十大流域水质及主要污染指标

从劣Ⅴ类水质断面看，其空间分布的集聚性较为显著，十大流域的河流有劣Ⅴ类水质断面63个，从空间特征看，集中分布于海河、淮河和黄河中下游地区，共有44个劣Ⅴ类水质断面，占总劣Ⅴ类水质断面的70.0%。海河、淮河和黄河流域分别有劣Ⅴ类水质断面25、11、10个，主要分布在华北和华东地区，此外，辽河流域在吉林省中南部有3个劣Ⅴ类水质断面集中分布。从省份看，河北、山东、河南、山西、吉林和安徽分别有劣Ⅴ类水质断面 11、7、6、6、6、5 个。

从总量减排约束性指标CODMn和氨氮的平均浓度上看，2013年CODMn较高的为海河、松花江、淮河、辽河和黄河，其中海河和松花江CODMn仍然超标;氨氮平均浓度较高的为海河、黄河、淮河和辽河，其中海河和黄河的氨氮平均浓度超标，表明其污染状况在十大流域中仍然较重。从时间变化上，虽然总体上CODMn和氨氮平均浓度呈逐渐下降的趋势，但污染较重的流域出现了不降反升的情况，其中松花江、淮河的CODMn较上年分别上升了4.3%和0.8%，海河的氨氮平均浓度较上年升高了12.0%。

以上分析可以看出，海河、淮河、黄河和辽河污染较重，劣Ⅴ类水质断面个数集中分布于这4个流域，主要污染指标超标断面比例也较高。本文运用区域经济学中的区位商概念和方法来分析十大流域水污染状况的差异性，从流域污染物排放、水资源量、经济发展和人口分布格局、农业面源污染等方面分析污染较重流域的水污染原因，并提出有针对性的对策建议。

2 基于区位商的十大流域污染状况分析

2.1 区位商理论和方法

区位商为区域经济学中的概念，是反映产业效率与效益的定量指标，可以用来衡量某一区域要素的空间分布情况，反映某一要素在特定区域的相对集中程度，是一种集群识别方法［9-10］。区位商的表达形式:

式中:Qi代表区位商;Ni为研究区域某部门产值(或从业人员);i代表第 i个区域(i=1，2，3，…，n);Ai为研究区域所有部门产值(或从业人员);N为背景区域某部门产值(或从业人员);A为背景区域所有部门产值(或从业人员)［11-12］。具体到区域经济应用中，j代表第j个行业(或从业人员)(j=1，2，3，…，m)。区位商能够测度该地区的生产结构与全国平均水平之间的差异，评价一个地区产业的集聚程度。Qi＞1时，表明该产业在该区域集群程度超过全国，可能存在聚集现象;Qi＜1时，表明所研究的产业在该区域集群程度低于全国。根据周叔莲等［13］的标准，可以把判别标准定为1.4，即凡区位商大于1.4的产业判断为具有产业集群。

区位商多用于区域经济学中，用来分析产业部门的专业化程度，或是产业集聚度，也被用来反映一个特定区域的从业人员的区域分异等，但较少应用于环境领域的研究［14-15］。应用各流域污径比(Bi)相对于全国平均水平的区位商来衡量特定流域污染集聚的程度，含义明确，能够反映各流域的污径比是否超过全国平均水平，以评价其污染程度的高低。污径比的定义:所排放的污水量与纳污水体水量的比值，对于河流而言，即为污水排放量与径流量之比。一般污径比越小，稀释

式中Wi为第i个流域年废水排放量，Fi代表第i个流域年径流量，W代表全国年废水排放量，F代表全国河流年径流量。

2.2 十大流域污径比的区位商分析

运用2002—2012年历年《中国环境质量报告》、《中国环境统计年报》中的废水排放量数据及《水资源公报》的水资源数据，计算得出2005—2012年十大流域污径比，结果见表2。由于2002—2010年缺乏东南诸河、西北诸河和西南诸河的废水排放量统计数据，期间的污径比缺失。能力越强，稀释容量越大，水质越好，不易受到污染;反之则水质越差，易受污染［16-17］。将污径比带入区位商的概念中，反映流域污染是否存在集聚现象、与全国平均水平相比的优劣。污径比区位商(QBi)的计算公式:

表2 2002—2012年十大流域污径比(Bi)和区位商(QBi)

通过污径比的变化分析，可以从宏观层面反 映出各流域污染程度的时空变化趋势和特征。以污径比作为水质指标，并没有统一的评价标准，根据文献［18］，一般认为污径比为0.04时，是能否满足一般用水要求的临界值，因此采用0.04作为研究的环境质量目标。从十大流域污径比的分布情况看，2012年，海河、辽河、淮河和黄河的污径比分 别 为 0.442、0.215、0.160、0.073，并 且2002—2012年4个流域的污径比历年值均大于0.04，表明这4个流域的污染在近11年内均处于较重的程度，这与前文的水质状况分析结果相吻合(图1)。从污径比的区位商来看，2012年，海河、辽河、淮河和黄河污径比分别为全国平均水平的16、7、6、3倍，并且在 11年间区位商均大于1.4，可见其水体稀释能力和自净能力都较差，全国河流污染在这4个流域有集聚现象。而污染相对较轻的长江(2002—2012年)、松花江(2002—2007年)、珠江(2007—2012年)以及东南诸河、西北诸河和西南诸河的区位商均小于1，说明其污染程度在这些年份均低于全国平均水平。

图1 2013年十大流域污径比的区位商及水质劣Ⅴ类断面空间分布示意图

从时间变化趋势看，十大流域的污径比在11年间均有不同程度的上升，其中辽河、淮河和海河升高趋势明显，2012年与2002年相比，分别增加了1.6、1.5、1.0倍，此外，珠江的污径比升高幅度也较大，11年间增加了1.3倍，长江和黄河污径比分别升高了37.0%和19.4%

从污径比区位商看，辽河、淮河、珠江和海河的污径比区位商11年间分别增加了70.0%、65.9%、48.8%、29.6%。黄河的污径比区位商下降了23.3%，是十大流域降幅最大的，这是由于黄河的污径比虽然在11年间有所升高，但由于2011—2012年污径比下降了23.0%，因此11年间区位商的升幅相对于其他流域较小，污染程度相较于全国平均水平有所降低。此外，长江和松花江的区位商在11年间也有所下降，分别降低了12.0%和2.4%。

2.3 全国流域污染差异的变动特征分析

离差系数是变量对其均值的相对离散程度，能够反映总体各单位标志值变异的相对程度，用来衡量研究指标在不同区域的差异［19］，由于东南诸河、西北诸河和西南诸河缺少长时间序列的数据，本文运用其余7个流域污径比的离差系数来分析全国流域污染差异性，离差系数Cv的表达式［20］:

式中:σ表示标准差;Bi为各流域的污径比，i=1，2，3，…，n;B－为污径比的均值。Cv越大，表明各流域之间的相对差异程度越深，反之则说明差异越小。从图2可以看出，7个流域污径比的离差系数在11年间总体处于波动上升的趋势，尤其是在2004—2010年，离差系数持续升高，表明在此期间，由于部分流域(如海河和辽河等)在2004年后废水排放量出现了显著上升，导致流域间污径比的差异变大，虽然在2011年离差系数有所回落，但相比于2002年仍处于上升趋势。分析结果表明，7大流域污染状况的差异性在2002年后不断凸显，污染较重流域的污染程度不断加深，污染集聚现象呈加重态势。

图2 污径比离差系数变化趋势

3 水污染原因分析

分析表明，海河、辽河、淮河和黄河的水质现状较差，整体污染较重，其中黄河流域的污染主要集中在中下游地区。分析这4个流域污染较重的原因，单位水资源污染物负荷较重是造成这些地区水污染的直接原因，水资源短缺、经济发展和人口集聚导致了水资源承载力不堪重负，而生活污染愈加严重、重污染行业集聚效应及面源污染加剧都给水质改善带来巨大压力，亟需在这些地区继续加大综合减排力度，逐步改善水污染状况。

3.1 水资源供需矛盾

水资源短缺及经济发展和人口集聚带来环境压力。2012年，海河、淮河、黄河和辽河流域地表水资源量分别为 235.5、522.9、660.4、599.5 亿 m3，其中海河流域地表水资源量为十大流域中最少的，仅占十大流域总量的0.8%，淮河、黄河和辽河的地表水资源量分别占1.8%、2.3%和2.1%，为十大流域中倒数前4位。水资源的短缺造成水体自净能力的减弱，是流域污染较重的重要原因。同时，降水时空不均加剧了水资源短缺，海河、辽河、淮河、黄河中下游地区处在季风气候区，流域内的降水时空分布不均。以淮河为例，淮河70%左右的径流集中在汛期6—9月，最大年径流量是最小年径流量的6倍，水资源的时空分布不均和变化剧烈易发生旱涝，汛前积蓄的污水若集中下泄，则容易引发下游水质污染。

海河、淮河、辽河和黄河中下游地区地处经济发展水平较高的地区，工业化和城市化的快速发展给水环境质量带来巨大压力，流经的北京、天津、河北、山西、辽宁、江苏、安徽、山东、河南和陕西仅有全国10.0%的水资源量，却承载了全国50.0%的GDP以及全国41.0%的人口，水资源配置格局与经济社会发展布局不匹配的现象突出，也造成水资源供需矛盾［21］(图3)。

图3 主要流经的10个省份的各项指标之和占全国总量比例

在经济发展方面，以上10个省份的GDP之和为259 644.1亿元，占全国GDP总量的50%，其中江苏和山东的GDP分别为全国总量的10%左右，河北、河南和辽宁的GDP所占比重也在5%左右。从产业结构看，海河、淮河、辽河和黄河中下游地区主要省份的产业结构偏重，经济发展过多依赖于工业，第二产业比重较高，除北京外，其他主要省份的第二产业比重均超过50%，均高于全国平均水平。其中，河南、陕西、山西和安徽第二产业比重高出全国平均值约10个百分点，辽宁和河北高出约8个百分点。

在人口分布方面，海河、淮河、辽河和黄河中下游地区人口密度高，城市化进程较快，主要省份均为人口大省。山东、河南、江苏、河北和山西2012年的人口总量分别占全国总人口的7.2%，6.9%、5.8%、5.4%、2.7%，而这些省份的水资源量均仅为全国水资源总量的1.0%左右，水资源量的短缺造成了人均水资源量的匮乏，北京的人均水资源量仅为全国平均水平的1/11，天津仅为全国的1/9，河南和山东均为全国的1/8，山西和河北均为全国的1/7。

工业的高速发展，人口的集聚造成了这些地区用水量的集中上涨，加剧了水资源的供需矛盾，造成了水资源承载力的脆弱性。海河、淮河、辽河和黄河中下游地区的用水量，尤其是工业和生活用水量较大，江苏的工业用水和生活用水量分别占全国的13.6%和6.9%，但水资源总量仅为全国的1.3%;河南的工业和生活用水量分别占全国的4.2%和4.4%，山东的工业和生活用水量分别占全国的1.9%和4.5%，而这2个省份的水资源总量均分别为全国的约0.9%(图4)。

图4 主要省份用水量、GDP、人口和水资源量占全国比例

3.2 污染负荷较重

单位水资源污染物负荷较重，尤其是生活污染呈现愈加严重的态势。4个流域的地表水资源量小，但污染物排放量大，直接导致流域污染较重。海河、淮河、黄河和辽河流域2012年分别接纳COD 93.4、153.2、104.1、55.7 万t(工业源与生活源之和，下同)，氨氮 14.3、22.0、14.6、9.1 万 t［22］。4个流域仅有十大流域7.1%的地表水资源量，但接纳了32.5%的COD排放量及35.1%的氨氮排放量。从单位水资源污染物负荷看，2012年，海河、淮河、黄河和辽河流域的单位水资源COD负荷分别为 39.67、29.30、15.76、9.29 mg/L，分别达到全国平均值的6.1、4.2、2.2、1.5倍;而单位水资源氨氮负荷分别为 6.08、4.22、2.21、1.52 mg/L，分别达到全国平均值的 10.1、7.0、3.7、2.5 倍(表3)。

从污染物排放结构看，生活污染占主要部分，且近年来呈现升高的态势。十大流域2012年共接纳废水排放量684.2亿t，其中生活污水接纳量为462.6亿t，占67.6%。海河、淮河、黄河和辽河流域2012年分别接纳生活污水排放量49.1、62.6、28.9、18.3 亿 t，为工业和生活总纳污量的68.2%、65.9%、66.4%、62.3%。从主要污染物接纳量看，氨氮的生活污染比重高，4个流域的生活源比重均大于75.0%;海河、淮河、黄河和辽河流域2012年分别接纳生活氨氮排放量11.5、19.1、11.0、7.9 万 t［21］，占 氨 氮 纳 污 总 量 的80.4%、86.7%、75.1%、86.6%;分别接纳生活污水 COD 60.6、118.4、60.1、40.3 万 t，占 COD 纳污总量的64.9%、77.3%、63.5%、72.4%。

表3 2012年各流域水资源量和单位水资源量纳污量

从时间变化趋势看，近年来生活污染排放量基本呈现升高的态势，而工业污染排放并不明显，因此生活污染排放愈加严重，直接导致流域纳污量压力的增大。2005—2012年，海河、淮河和辽河流域的生活污水纳污量逐年增加，与2005年相比，2012年海河和淮河的生活污水纳污量分别增加了93.5%、148.8%和69.2%，年均增长率分别为9.9%、13.9%和7.8%。黄河流域的生活污水纳污量也有所增加，2012年较2005年增加了18.8%，其特点是2005—2010年呈持续增大的趋势，2010年达到最高值，为336 425万t，从2011年开始有所下降。生活污水排放量的上升直接导致废水纳污量在2005—2012年分别增加了55.2%、142.5%、0.4%和77.3%。

从主要污染物接纳量的时间变化趋势看，淮河、海河和辽河等污染较重的流域中，废水中主要污染物排放量出现波动，甚至个别年份发生大幅反弹，使流域水质的改善仍面临很大压力。淮河流域工业和生活废水中污染物接纳量在2011年有大幅的升高，致使2012年与2005年相比，COD和氨氮接纳量分别上升了48.5%和57.3%。海河流域COD接纳量2012年较2005年降低了25.0%，但氨氮接纳量升高了5.3%。辽河流域的COD接纳量基本保持稳定，但氨氮接纳量2012年较2005年上升了11.8%。黄河流域主要污染物接纳量均有所下降，与2005年相比，2012年COD和氨氮分别降低了33.5%和21.0%(图5、图6)。4个流域的主要污染物接纳量上升主要是由于生活污水中污染物排放量的升高导致的。

图5 海河、淮河、黄河和辽河COD接纳量变化趋势

图6 海河、淮河、黄河和辽河氨氮接纳量变化趋势

然而这些地区的城镇生活污水处理能力是逐年提高的，海河、淮河、黄河和辽河2012年的污水处理厂设计处理能力分别提高了129.7%、354.1%、113.1%和207.2%，生活污水实际处理量分别上升了 241.0%、512.5%、148.6%和231.3%。在这样的情况下，城镇生活污水中主要污染物排放量仍然有所反弹，可能与这些地区的城镇化率快速提高、人口集中分布导致生活污染压力不断增大有关。河南、陕西和安徽的城镇化率2012年较2005年的升高幅度都大于30个百分点，河北、山西和江苏升高幅度也达到了20个百分点以上，因此需要继续进一步加大生活污染源的治理力度和能力。

3.3 重污染行业集聚

海河、淮河、黄河和辽河流域工业污染排放的行业集中性强，流域主要省份的产业布局不合理，重污染行业集聚，造成了流域工业污染治理的难度。从海河废水污染的行业结构看，2012年海河流域废水排放量位于前4位的行业为造纸和纸制品业、化学原料和化学制品制造业、纺织业、农副食品加工业，4个行业的废水排放量为12.9亿t，占排放总量的54.8%;同时也是主要污染物排放量最大的行业，4个行业COD和氨氮的排放量分别占排放总量的60.7%和61.3%。从辽河流域看，2012年废水排放量位于前5位的行业依次为化学原料和化学制品制造业、农副食品加工业、煤炭开采和洗选业、造纸和纸制品业、黑色金属矿采选业，5个行业的废水排放量为2.2亿t，占重点调查工业企业废水排放总量的44.5%［21］。但主要污染行业的经济效益贡献与污染比重并不相称，以海河流域最大省份河北为例，2012年河北省废水排放前4个行业的总产值仅为全省工业总产值的13.4%，与其较大的污染贡献率不相符;对于辽河流域的主要省份辽宁，废水排放前5个行业的工业总产值为全省的20.0%。因此，这些行业应当成为地表水污染排放治理的重点行业。

3.4 农业面源污染

海河、淮河、辽河和黄河中下游地区是我国重要产粮区，其流经的省份均为我国的农业大省，其中河南、山东、河北、安徽、江苏和辽宁2012年的耕地面积分别占全国的6.5%、6.2%、5.2%、4.7%、3.9%和3.4%。流域内农业生产中化肥的使用量巨大，2012年河南、山东、河北、江苏和安徽的化肥施用量分别为684.4、476.3、329.3、331.0、333.5万t，其中河南的化肥施用量占到全国施用总量的近1/8，山东的化肥施用量也占到全国的近1/12(表2)。农药和化肥大量流失和残存在土壤中，通过地表径流、壤中流和地下渗漏等途径进入水体，进而造成了这些流域较为严重的面源污染。2012年，海河、淮河、黄河和辽河流域接纳农业污染物流失总量中，4个流域接纳COD、氨氮、总氮和总磷之和分别为556.9、31.4、213.2、23.4万 t，分别占十大流域接纳总量的48.3%、38.9%、47.2%、47.9%，是4个流域水资源总量之和所占比重的6倍多，成为影响流域水质的重要因素。其中，淮河和海河和面源污染情况更为严重，2012年分别接纳农业总磷流失量81.7、74.2 万 t，总氮流失量 9.3、7.8 万 t，均各占全国流失总量的15.0%以上。

4 结论

2013年，从十大流域河流的劣Ⅴ类水质断面看，其空间分布的集聚性较为显著。运用区域经济学中的区位商概念和方法来分析十大流域水污染状况的差异性，并从流域水资源分布、经济发展和人口分布及工业集聚、农业面源污染等方面分析海河、淮河、黄河和辽河污染较重的原因，提出对策建议。

1)2012年，海河、辽河、淮河和黄河的污径比分别为0.442、0.215、0.160 和0.073，2002—2012年4个流域的污径比历年值均大于0.04，表明这4个流域的污染在近11年均处于较重的程度。从污径比的区位商来看，2012年，海河、辽河、淮河和黄河污径比为全国平均水平的16、7、6、3倍，可见全国河流污染在这4个流域呈现集聚现象。从时间变化趋势看，辽河、淮河和海河升高趋势明显，2012年与2002年相比，分别增加了1.6、1.5、1.0倍，而3个流域的污径比区位商11年间分别增加了70%、65%和29%。流域污径比的离差系数在11年间总体处于波动上升的趋势，表明污染较重流域的污染程度不断加深，污染集聚现象呈加重态势。

2)海河、淮河、黄河和辽河流域的水资源短缺，经济发展和人口集聚给河流水质改善带来压力。4个流域所流经的主要10个省份仅有全国10.0%的水资源量，却承载了全国50.0%的GDP及全国41.0%的人口，水资源配置格局与经济社会发展布局不匹配的现象突出。同时，单位水资源污染物负荷较重，尤其是生活污染呈愈加严重的态势;4个流域仅有十大流域7.1%的地表水资源量，但接纳了32.5%的COD排放量及35.1%的氨氮排放量;其中海河的单位水资源氨氮和COD分别达到全国均值的10倍和6倍以上。从污染物接纳的类型看，以生活源为主，4个流域接纳生活污水排放中氨氮和COD的比重均达到纳污总量的64%以上，并且近年来生活污染排放量基本呈升高的态势，直接导致流域纳污量压力的增大。

3)海河、淮河、黄河和辽河流域的重污染行业呈现集聚效应，但其废水集中排放行业的工业总产值与其较大的污染贡献率不相符，应当成为地表水污染排放治理的重点行业。同时，海河、淮河、辽河和黄河中下游地区是我国重要产粮区，农业造成的面源污染给水质改善带来压力，4个流域2012年接纳的农业污染物流失量均占到全国总量的38%以上，是其水资源总量之和所占比重的6倍多，成为影响流域水质的重要因素。

5 建议

针对海河、淮河、黄河和辽河地表水污染严重的现状，流域的经济社会发展(包括经济增长方式、产业结构布局、城市化进程等)应与当地的水资源容量相匹配。在污染物总量控制的基础上，亟需加大这些重点地区的地表水污染治理力度，实施各项综合减排的政策和措施，逐步改善水污染状况，并加强水质监测和预警能力。

以总量减排为抓手，优化区域产业结构。对这4个污染较重的流域，继续大力实施污染物总量减排是减轻污染现状的根本措施，尤其是对造纸业、化学制品业、纺织业等污染重、经济效益低的重点污染行业，要实施有针对性的专项减排措施，并严格限制这些重污染行业的发展，使工业结构趋于合理，达到逐步削减流域内工业污染负荷的目标。要推进循环经济，鼓励清洁生产，并推行工业用水循环利用，发展节水型工业。同时，要着重加强工业园区的污水处理，要在工业园区配套污水处理设施，并加强企业排水监督。

以提高污水处理能力和处理效率为重点，加强生活污水减排力度。4个流域的重污染地区主要分布在华北和华东，集中分布着大型城市和城市群，这些地区的城市化进程要做到有序扩张，减少对水资源的过度开发。要不断加大生活污水处理设施建设，加强城镇污水处理厂配套管网建设，系统提高污水处理能力和处理效率;同时，污水处理厂不仅要建好，更要管好用好，要运用有效的监管手段促进污水处理厂的正常运行，切实做到污水处理设施的高效运营。同时，大力推进再生水的利用工作，使城市发展与水环境容量相匹配，促进城市水域环境质量的改善。

以发展生态农业为主导，切实减少面源污染。在农业面源污染控制方面，要大力推动生态农业、节水农业和有机农业建设，积极推广农业清洁生产技术，努力控制农用化学物质污染，重点控制化肥的过量施用问题，科学施肥，以提高肥料的经济效益，推广平衡施肥技术，减少化肥的施用量;要合理利用农药，尽量选用药量小、毒性小、易降解的农药。同时，对畜禽养殖业进行污染防治，集中规模化畜禽养殖业，推广产业化养殖和生态养殖，对畜禽废渣进行综合利用。

加强重点污染源监督性监测，提高违法成本，强化地表水环境监测和预警能力。在污染较重流域，要着力加强重点污染源监督性监测，实行实时监控和动态管理，加大执法力度，提高违法成本。同时，加强污染较重流域的地表水环境质量监测能力，在现有地表水监测网基础上，扩展城市水体及重要的小流域水体监测，加强城市河段、城市内湖的监测工作。加强水质自动站的预警监测能力，根据不同流域的污染特征增加监测指标，建设水质预警平台，增强水质预测预警水平。

［1］陈进，黄薇．水资源承载力的弹性区间［J］．长江科学学院院报，2004，21(6):65-68．

［2］王西琴，张远．中国七大河流水资源开发利用率阈值［J］．自然资源学报，2008，23(3):500-506．

［3］钱文婧，贺灿飞．中国水资源利用效率区域差异及影响因素研究［J］．中国人口资源与环境，2011，21(2):54-60．

［4］马培，杨丽标，马梦娟，等．淮河流域水质变化趋势研究［J］．环境科学与技术，2013，36(12):61-68．

［5］王东辉，王禹，林志华．松花江水环境污染特征及防治措施［J］．环境科学与管理，2007，32(6):67-69．

［6］Xiaoyan Zhai，Jun Xia，Yongyong Zhang．Water quality variation in the highly disturbed Huai River Basin，China from 1994 to 2005 by multi-statistical analyses［J］．Science of the Total Environment，2014，496:594-606．

［7］赵晓峰，叶春，李春华，等．应用水质标识指数法评价太湖湖滨带水质［J］．中国环境监测，2013，29(5):92-97．

［8 ］ Bing Zhang，Xianfang Song，Yinghua Zhang，et al．Hydrochemical characteristics and water quality assessmentofsurface waterand groundwaterin Songnen plain Northeast China［J］．Water research，2012，46:2 737-2 748．

［9］潘峰华．产业集群的辨识及其特征分析——以浙江省制造业为例［J］．地理科学进展，2007，26(4):130-140．

［10］Joseph Beyene， Rahim Moineddin． Methods for confidence interval estimation of a ratio parameter with application to location quotients［J］．BMC Medical Research Methodology 2005，5(32):1-7．

［11］吴殿廷，宋金平，孙久文，等．区域经济学［M］．北京:科学出版社，2005．

［12］张近乐，易晨晨．比较视阈下陕西省航空航天制造业贡献度分析-基于区位商及VAR模型［J］．科技进步与对策，2014，31(9):44-50．

［13］周叔莲，陈栋生，裴叔平．中国地区产业政策研究［M］．北京:中国经济出版社，1990．

［14］何雄，陈攀．武汉与我国三大经济中心城市的产业结构比较分析［J］．开发研究，2008，139(6):24-29．

［15］ Michael C．Carroll，Neil Reid，Bruce W．Smith．Location quotients versus spatial autocorrelation in identifying potential cluster regions［J］．Ann Reg Sci，2008，42:449-463．

［16］黄强，张泽中，王宽，等．改进污径比计算方法及应用［J］．安全与环境学报，2008，8(1):37-39．

［17］唐以剑，章申．我国发展中的水环境问题与对策［J］．地理学报，1989，44(3):302-313．

［18］董祖德．浙江省河流水环境质量评价及其保护措施［J］．水文，1994(12):16-19．

［19］蒋中一．数理经济学的基本方法［M］．北京:北京大学出版社，2012．

［20］范柏乃，张维维，贺建军．我国经济社会协调发展的内涵及其测度研究［J］．统计研究，2013，30(7):3-8．

［21］国家统计局．中国统计年鉴(2013)［M］．北京:中国统计出版社，2013．

［22］环境保护部．2012中国环境统计年报［M］．北京:中国环境出版社，2013．