涪江流域遂宁段CODcr与BOD5的相关性探讨

王 洁，张 凯，许肖云，杨永安，唐红军

(四川省遂宁市环境监测中心站，四川 遂宁 62900)



涪江流域遂宁段CODcr与BOD5的相关性探讨

王 洁，张 凯，许肖云，杨永安，唐红军

(四川省遂宁市环境监测中心站，四川 遂宁 62900)

摘要：根据2014年涪江流域遂宁段桂花和老池两个断面CODcr和BOD5的监测数据，研究了CODcr和BOD52者的相关性；通过对比2012年实测BOD5和计算得出的BOD5，对线性回归方程进行了验证；并考察了遂宁市城区人类活动对非生物降解物质含量的影响。结果发现：这两个断面的CODcr和BOD5具有较好的相关性，相关系数分别是0.9658和0.9605，并分别建立了线性回归方程；得出的线性回归方程具有较强实用性和较高准确性的结论；此外还发现了遂宁市城区人类频繁的活动增加了微生物不可降解物质的含量。

关键词：CODcr值；BOD5值；相关性；涪江

1前言

随着我国经济的快速发展和人类非理性活动的影响，环境污染呈现出愈加严重的态势[1～3]，尤其水体污染更为突出，近年来已发生多起水污染事件[4]，给人们的生命财产造成重大危害，因此及时了解水污染程度和趋势显得愈加紧迫。

化学需要量(CODcr)和5日生化需要量(BOD5)是地表水环境质量标准的基本和必测项目，是反映水体的污染程度两个重要指标。CODcr是在酸性条件下强氧化剂重铬酸钾氧化水中还原性物质的消耗量，具有分解速度快、耗时少、成本低的特点；BOD5是在一定条件下，微生物分解水环境中可氧化物质过程中消耗溶解氧的量，间接表示了水中可氧化物质的量，因其分析需要5 d时间，故不能及时反映水体污染的态势，且易受温度、酸碱性以及菌种等因素的影响。为了应对这一问题，在人们找寻快速测定方法的同时，也在试图建立不同水环境中2者之间的相关性，以达到通过测定CODcr的值来快速确定BOD5的目的[5,6]。

涪江是长江支流嘉陵江的右岸最大支流，发源于四川省松潘县与平武县之间的岷山主峰雪宝顶，流经四川省江油市、绵阳市、遂宁市，在重庆市合川区汇入嘉陵江，全长700 km，流域面积36400 km2，河水的污染源主要来自生活污水和沿途排放的工业废水。遂宁市位于涪江中游，是遂宁市城区的生活饮用水源地，通过2014年涪江流域遂宁段桂花和老池两个监测断面的监测数据，首次分析了CODcr和BOD52者之间的相关性，以求建立2者的相关性方程，为及时掌握涪江流域遂宁段水污染动态情况奠定基础。

2研究方法

2.1水样采集和监测方法

图1　涪江流域遂宁段桂花断面(1)和老池断面(2)

地表水样品采集时保证采样点位的位置准确(图1)。测定CODcr的水样采集后，加入硫酸，使pH值≤2，以抑制微生物活动。测定BOD5的水样，采集时充满并密封于瓶中，在0～4 ℃下进行保存[7]。

CODcr测定采用水质采用化学需氧量的测定 重铬酸钾法 GB 11914-1989；BOD5测定采用水质 5日生化需氧量(BOD5)的测定采用稀释与接种法 HJ 505-2009。

2.2相关系数计算公式

Pearson相关系数计算公式[8]：

(1)

式中：x和y是1组数据的2个变量；

S(xx)=∑x2-(∑x)2/n；

(2)

S(yy)=∑y2-(∑y)2/n；

(3)

S(xy)=∑xy-(∑x∑y)/n。

(4)

3结果与讨论

3.1精密度测定

相对于工业废水和生活污水，地表水污染程度较轻，CODcr和BOD5测定值较小。为了保证分析数据具有较好的重现性，进行了其精密度方面的研究。首先对CODcr浓度为10.0 mg/L、50.0 mg/L、100.0 mg/L的标准溶液进行了测定，其相对标准偏差分别为2.8 %、2.1 %和1.5 %；其次对BOD5浓度为1.0 mg/L、5.0 mg/L、50.0 mg/L的标准溶液进行了测定，其相对标准偏差分别为3.4 %、1.8 %和1.6 %。

通过对3种不同浓度的CODcr和BOD5标准溶液的精密度测定，发现它们的相对标准偏差均小于3.5 %，这说明分析结果具有较好的精密度。在测定低浓度样品时，BOD5较CODcr的相对标准偏差较大，这可能与选用的测定方法(HJ 505-2009)易受外界因素影响有关[9]。

3.2监测结果

对2014年1～12月份涪江流域遂宁段桂花和老池两个断面CODcr和BOD5的监测数据进行相关性研究。通过考察这两个断面的BOD5和CODcr比值发现，它们的比值范围分别为0.16～0.26和0.13～0.25，这不仅说明水体中含有不能被微生物氧化的物质(BOD5

图2　桂花断面BOD5与CODcr关系

设CODcr值为x，BOD5值为y，用线性函数y=ax+b的形式进行一元线性回归，其相关性由相关系数r值来衡量。把桂花和老池两个断面BOD5(y)和CODcr(x)分别代入Pearson相关系数公式得出r(桂花)=0.9658和r(老池)=0.9605；此外，对这两个断面的数据进行统计回归处理分别得出桂花断面的a=0.263和b=-0.315；老池断面的a=0.304和b=-0.835。这两个断面的回归方程分别是BOD5=0.263 CODcr-0.315和BOD5=0.304 CODcr-0.835。

在评价两个变量(x，y)所做的直线是否有意义时，常用相关系数临界值(ra)与相关系数(r)相互比较，当∣r∣≥ra时，所做的直线才有意义，才可以用回归方程描述这两个变量的关系；当∣r∣

3.3验证线性回归方程

为了验证所得的线性回归方程的准确性和实用性，选用了2012年1～12月份涪江流域遂宁段桂花和老池两个断面的CODcr监测数据，分别代入各自的线性回归方程，计算出各自BOD5的值，并与同期实际分析两个断面的BOD5进行对比，结果如图4所示。由图4可明显看出，除了桂花断面6月份计算的BOD5的值与实测BOD5值相比较的相对偏差超过10 %以外，该断面的其它月份和老池断面的全年的推算BOD5的值与实测BOD5值比较接近，均在10 %以内，而且超过50 %的相对偏差小于5 %，这说明得到的线性回归方程的实用性较强、准确性较高。因此利用建立的CODcr与BOD5的相关性方程，通过CODcr测定值来计算BOD5值，能快速、准确、反复地监测水质变化，具有较高的使用价值。但需要说明的是，随着水体环境的不同、季节的不同、人类活动频繁的不同等因素的影响，2者的线性关系可能有所差异。

图4　2012年1～12月桂花、老池断面实测和计算得到BOD5的相对偏差

3.4人类活动对涪江水环境质量的影响

通过比较桂花和老池两个断面的回归方程发现，这两个断面的斜率和横坐标均有较大的差距，这说明因遂宁市城区人们的活动对穿城而的涪江水质量可能产生一定的影响，因此研究考察了遂宁市城区人类活动对涪江水环境质量的影响。为了便于比较，选用老池CODcr实测值代入桂花断面的回归方程，来计算老池BOD5的理论值并与其实测值进行比较，以研究因人类活动对可氧化物质的影响，以期为当地主管部门提供参考和依据。

由2014年老池断面CODcr代入上游桂花断面的回归方程，发现4月和8月的BOD5实测值比计算值高，见图5。可能原因是老池断面附近畜禽养殖或村民排放废水所致；其余10个月份的实测值明显比计算值低，再结合CODcr和BOD52者具有正相关性的特征，这说明了由于遂宁市城区人类的活动导致涪江中微生物不可降解的物质在增加。

图5　2014年1～12月老池断面BOD5的计算值和实测值的比较

4结论

(1)通过2014年1～12月涪江流域遂宁段桂花和老池两个断面的CODcr和BOD5监测数据，利用Pearson相关系数计算公式，发现这两个断面的CODcr和BOD5具有很好的相关性，其相关系数分别是r(桂花)=0.9658和r(老池)=0.9605，回归方程分别是BOD5(桂花)=0.263 CODcr-0.315和BOD5(老池)=0.304 CODcr-0.835。

(2)为了验证所得的线性回归方程的准确性和实用性，选用了2012年1～12月份桂花和老池两个断面的CODcr监测数据，分别代入各自的线性回归方程，利用计算BOD5值和实测BOD5进行对比，发现相对偏差低于10 %的比例为95.8 %，表明了得到的线性回归方程具有较强的实用性和较高的准确性。

(3)通过2014年老池断面CODcr值代入上游桂花断面的回归方程的方式，发现遂宁市人类频繁的活动使得微生物不可降解物质增加。

(4)得出了这两个断面CODcr和BOD5的回归方程仅适合于涪江流域遂宁段，是否适合于其它水体、流域或断面还有待进一步考证。

参考文献：

[1]杨永安, 张凯, 唐红军,等. 水环境中挥发性有机物的监测方法[J]. 四川环境, 2014, 33(3):108～112.

[2]唐红军，张凯，杨永安，等. 遂宁市2013年大气污染特征及成因[J].中国环境监测, 2015, 31(5): 27～33.

[3]唐红军，张凯，杨永安，等. 遂宁市大气污染现状与影响因素分析[J]. 绿色科技, 2014,(4): 224～227.

[4]许肖云, 张凯, 唐红军,等. 四川省2013年环境应急监测演练引发的思考[J]. 环境科学导刊, 2014(33):92～94.

[5]刘磊. 城市污水COD与BOD5相关性研究[J]. 环境科学与技术, 2009(B06):269～271.

[6]司慧敏, 张景馨, 宋雅范,等. 水质监测中BOD5与COD值相关性研究[J]. 化学分析计量, 2005, 14(2): 50～51.

[7]国家环境保护总局．水和废水监测分析方法[M]．4版增补版. 北京: 中国环境科学出版社，2002: 210～227.

[8]宋在兰. 浅论COD与BOD5相关关系模式的建立[J]. 四川环境, 2000, 19(2): 53～55.

[9]张艳萍, 程川. 对稀释接种法测定BOD5影响因素的剖析[J]. 环境研究与监测, 2014(3):57～58.

[10]高明, 黄绍祥, 彭小明. 湖泊水体中CODCr、CODMn、BOD5、DO之间相互关系的研究[J]. 环境科学导刊, 2013, 32(3): 121～123.

Research of Correlations Between CODcr and BOD5 of Present Water Quality in Suining Section of Fujiang River

Wang Jie, Zhang Kai, Xu Xiaoyun, Yang Yongan, Tang Hongjun

(SuiningEnvironmentalMonitoringCenter,Suining,Sichuan, 629000)

Abstract:The correlations of CODcrand BOD5 were researched through the monitoring data of Guihua and Laochi in Suining Section of Fujiang River in 2014; the equations of linear regression were verified by comparing the calculated BOD5 and the measured BOD5 in 2012, and the influence of the Suining city urban human activities to the content of material which is not biodegradable was examined. The results showed that there were better linear correlations between CODcrand BOD5 in two above sections.Their correlation coefficients were 0.9658 and 0.9605 respectively, and the equations of linear regression were established too. The conclusion that the equations of linear regression had better practicability and accuracy was obtained. Meanwhile, the content of material which can not be degraded by microorganism was increased due to the Suining city urban human activities.

Key words:Fujiang River; CODcr; BOD5; correlation

收稿日期：2016-03-30

作者简介：王洁(1983—)，女，工程师，主要从事环境监测与管理工作。 通讯作者：许肖云(1981—)，女，工程师，主要从事环境监测与管理工作。

中图分类号：X832

文献标识码：A

文章编号：1674-9944(2016)10-0074-03