基于模糊评价和缓冲区梯度带的东寨港红树林水质分析

2017-03-21邱彭华谢跟踪

节水灌溉 2017年8期

曹瑞，邱彭华，谢跟踪

(海南师范大学地理与环境科学学院，海口 571158)

被誉为“地球之肾”的湿地，是地球上一种具有多种功能和效益的独特生态系统，在自然界和人类社会中都有着极为重要且无可替代的作用[1]。红树林湿地是以生长在热带、亚热带海岸潮间带的红树科植物为主体的特殊海岸湿地类型[2]。水是湿地生态系统的三大重要组成部分之一，水质对湿地植物的生长以至整个湿地生态系统的稳定至关重要[3]。许多学者对红树林湿地的水环境做过一些有益探讨。刘亚云[4]按照红树群落的结构特征布设五个监测站位，运用水质质量单项标准指数法、综合指数WQI法、有机污染指数法和富营养化评价法等方法对特呈岛红树林自然保护区的水环境质量进行过评价；李存焕[5]共采集了红树林保护区河口、鱼塘等五个区域的120个样点，对深圳红树林保护区水质重金属含量进行过分析；李鹏山[6]根据2004-2008年东寨港红树林自然保护区海水水质监测数据，采用单因子质量指数评价法、有机污染指数法、富营养化水平相结合的方法对东寨港红树林自然保护区水质进行了评价，并分析了5年水质变化情况。但从定点监测站的分布看，文献[6]的水质监测点全部位于红树林分布区外侧空旷的海湾面上，既无位于红树林内部的监测点，也无保护区周边陆域水体的对照监测点，因此该文献实质上仅仅是东寨港海水的水质分析而已。关于水质评价，目前常用的方法有单因子指标法[7]、综合污染指数法[8]、基于多元统计技术的水质评价方法[9-11]和基于数学模型的水质评价方法[12-14]。薛巧英[15]对当前水环境质量评价中的方法进行了综合评述，评述了各种评价方法的优点和不足，并且指出模糊评价法因体现了水环境中客观存在的模糊性和不确定性，更加客观，被广泛用于在水质综合评价。

文章基于整体性视野，将东寨港红树林自然保护区及周边毗邻水域纳入统一的监测对象，对邻近陆域养殖塘、保护区码头水域、红树林内、红树林沟渠、红树林外侧海域分别设定水样监测点，进行雨、旱两季水质分析，并运用基于层次分析法的水质模糊评价模型和缓冲区梯度带空间分析法对东寨港红树林自然保护区及周边邻近水域进行了综合评价，以期了解不同时空背景下的水环境污染状况及其分布特征，进而探讨保护区水体污染原因，为增强红树林保护与管理的精准性提供科学依据。

1 研究区概况

1.1 自然条件概况

海南省东寨港红树林自然保护区位于海口市东北角与文昌市交界处的滨海泻湖内，地理坐标为东经110°32′～110°37′，北纬19°51′～20°1′，包括演丰、三江两镇的滨海区域(图1)，面积约3 337.6 hm2，1986年成为国家级湿地自然保护区，1992年被列入国际重要湿地名录。该保护区属于海洋性季风气候，年平均气温为23.8 ℃，年均降雨量约1 700 mm，海水最高温度32.6 ℃，最低温度14.6 ℃，平均水温24.5 ℃，土壤为典型的酸性硫酸盐土。研究区拥有我国成片面积最大的红树林(2 180 hm2)，有红树植物16科52种，占世界已知红树植物种数的39.5%。

1.2 社会经济状况

与东寨港红树林自然保护区毗邻的海口市相关乡镇主要为演丰镇和三江镇，其中演丰镇共有208个自然村，2015年总人口25 902人；三江镇(含三江农场)有108个自然村，2015年总人口24 717人。两镇的滨海区既是红树林分布的集中区，也是水产养殖比较密集的区域，在红树林周边分布着大量养殖塘。两镇滨海区也有些居民从事海捕和农业种植活动[16]。随着现代水产养殖业的快速发展，产生的大量养殖动物排泄物及残饵不仅影响了水产品的质量与产量，也加重了东寨港泻湖的富营养化程度。演丰镇滨海区除了水产养殖和种植业外，当前观光旅游业亦有了较大发展，这给红树林的保护带来了又一压力。

2 研究方法

2.1 水质测试方法

在自然保护区红树林外侧海域、红树林内、红树林沟渠、码头水域、周边养殖塘等区域设置42个监测点(图1)，分旱、雨两季(5-11月为雨季，12月-次年4月为旱季)进行水样采样，采样时间分别为2014年12月和2015年8月，监测点分布情况列于表1。每个监测点测试化学需氧量(COD)、溶解氧(DO)、五日生化需氧量(BOD5)、氨氮(NH3-N)和总磷(TP)5个指标，其中盐度≥1.3%的水样，COD用碱性高锰酸钾法测定、DO用碘量法测定、BOD5用五日培养法测定、NH3-N用次溴酸盐氧化法测定、TP用过硫酸钾氧化法测定；盐度<1.3%的水样，COD用重铬酸钾法测定、DO用用碘量法测定、BOD5用稀释与接种法测定、NH3-N用纳氏试剂比色法测定、TP用钼酸铵分光光度法测定。

图1 东寨港红树林水样监测点分布图Fig.1 Sampling point distribution of mangrove water quality in Dongzhai Habrbor

采样区域样点编号红树林外侧海域 S01、S33红树林内 S02、S07、S08、S11、S13、S20、S21、S24、S27、S28、S30、S31、S32、S34、S35、S36、S39、S40、S42红树林沟渠 S10、S12、S15、S18、S22、S29、S38码头水域 S06、S26养殖塘 S03、S04、S05、S09、S14、S16、S17、S19、S23、S25、S37、S41

水样监测点采用高分辨率遥感图并结合GPS技术进行定位确定，数据和图像处理采用ArcGIS、MATLAB2010a和Origin9.0进行。

2.2 水质评价层次模型

根据监测数据，选取COD、DO、BOD5、NH3-N、TP共5个水质指标，构建环境因子子集U，U={COD 、DO 、BOD5、NH3-N 、TP }。因本次陆域养殖塘水样监测点的最小盐度值为0.5%(仅1个)，最大盐度值为3%，平均盐度值为1.783%，这与保护区码头、红树林沟渠及外侧海域的水样盐度值相近，故水质评价标准统一采用《海水水质标准》(GB3097-1997)[17]，其等级集合设为S={Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ}，评价因子集和标准集见表2。

表2 研究区水样点污染因子及其等级标准 mg/L

层次分析法可以将问题条理化、层次化，构造出一个有层次的结构模型[18-20]。本文利用层次分析法构建研究区水质评价结构模型如图2所示。

图2 研究区水环境质量评价层次结构Fig.2 Hierarchical structure model of water quality of Dongzhai mangrove forest

2.3 水质模糊评价

对于任何具体的生态环境既非绝对脆弱，也非绝对稳定，表现出模糊性[21]。水体环境本身存在大量不确定因素，优劣程度也具有相对模糊性[22，23]，其隶属度矩阵由评价指标代入隶属函数构成，隶属函数一般采用“降半梯形”的函数[24]。

选取COD、DO、BOD5、NH3-N、TP水质因子构建模糊评价矩阵R，其中浓度越小污染越轻的指标有COD、BOD5、NH3-N、TP，其隶属度函数的表达式如下：

(1)第1级(首级)，即j=1时，其隶属度函数为：

(1)

(2)第2～(m-1)级(中间级)，即j=2,3,4,…,(m-1)时，其隶属度函数为：

(2)

(3)第m(末级)，即j=m时，其隶属度函数为：

(3)

式中：x表示实测浓度值；sij表示第i(i= 1,2,3,4,…,n)项评价因子对应的第j(j=1,2,3,4,…,m)级水质标准值。对于浓度越大污染越轻的DO表达式需改变条件中符号的方向，其他基本一致，最后根据实测浓度建立每个样点的模糊评价矩阵R。

(4)

2.4 AHP法确权法

现状水质是当前多个环境因子共同作用的结果[25]，但每个因子对水质的贡献率即权重不同。本文采用层次分析法确定权重，确权过程中用单项污染指数作为标度，并进行两两比较，构建判断矩阵。然后，运用MATLAB软件对矩阵进行数据处理，得到最大特征值和对应特征向量，并完成一致性检验。获得评价环境因子的权重矩阵W={w1、w2、w3…wi…wn}，结果见表3。

表3 研究区水质指标权重值和一致性检验Tab.3 Test of weight value and consistency of each index in the two water periods

表3显示，各水质指标权重表现为：COD>TP>BOD5>NH3-N>DO，化学需氧量在研究区水质变化中起到主要作用，是主要污染物，其次是总磷。

2.5 水质综合评价

利用模糊评价矩阵R与权重矩阵W复合运算进行水质综合评价，以直观反映各评价因子的优劣情况。目前常见的复合运算方法有主因素决定型、主因素突出型和加权平均型[26]，其中主因素决定型和主因素突出型都过于强调超标最大因子而忽略其他因子的作用，具有局限性[27]；加权平均型将等级看作一种相对位置，使其连续化[28]，注重保留各因子评价结果，故更为直观。本文选用加权平均型方法进行水质综合评价，其计算式如下：

BT=(∑mj=ibβjj)/(∑mj=ibβj)

(5)

式中：bj表示评价对象对第j级水质标准的隶属度；β为待定系数，bj为了控制较大所起的作用，本文取β=2。

2.6 缓冲区梯度带空间分析法

以某一边界或中心点按照固定间距缓冲建立梯度带作为子研究区，分析这一带状空间里的水质变化状况。梯度带法可以将水质变化空间序列化，探讨水质情况沿梯度空间带的空间变化特征。本文依据水样监测点的分布情况以红树林自然保护区陆岸线为边界，向陆、海两侧方向以50 m间距设立若干缓冲区梯度带，使之覆盖所有监测点，然后分别统计出各个梯度带内监测点的平均水质污染程度指数，进而探讨出水质自陆域至红树林水域的空间变化规律。

3 评价结果分析

3.1 单因子污染分析

根据旱、雨两季水质指标的实测值(表4)可知：旱季DO、BOD5、TP三个指标均达到Ⅰ级水质标准，COD和NH3-N满足Ⅱ级水质标准，水质状况良好；雨季仅DO满足Ⅱ级水质标准，其余指标均为Ⅳ级水质标准，污染变重。从旱季到雨季，COD和NH3-N由Ⅱ级降为Ⅳ级，DO由Ⅰ级降为Ⅱ级，TP和BOD5由Ⅰ级直接降变为Ⅳ级，水质变幅最大。从单因子污染分析来看，研究区的旱季水质优于雨季水质，尤其是BOD5和TP表现得最为突出。

表4 研究区旱雨两季各水质指标变化值 mg/L

3.2 不同区域旱、雨季综合水质比较

根据研究区不同采样区域的水质指标监测值，可获得其平均浓度变化折线图，如图3所示。

图3 研究区不同采样区各指标浓度变化折线图Fig.3 The different regions of each index concentration line chart

由图3可知：COD平均浓度值雨季远高于旱季，雨季中以养殖塘水域最高，旱季各区域的浓度基本持平；DO平均浓度最低值为雨季的码头水域，最高值为旱季的红树林内水域；BOD5浓度雨季普遍高于旱季，最高值出现在雨季的养殖塘，旱季浓度接近于0；雨季NH3-N浓度从红树林外侧海域到码头水域逐渐升高，养殖塘水域仅次于码头水域，旱季NH3-N浓度在红树林沟渠出现小高峰值；TP浓度也表现出雨季高于旱季，雨季中养殖塘和码头水域的TP值几乎同时达到最大值，旱季各区域的TP浓度趋于0。综合来看，各区域水体雨季污染程度高于旱季，其中养殖塘是水体污染最严重的区域，其次为码头水域和红树林沟渠。

依据水质综合评价模型，计算出全部监测点在旱、雨季的水质综合评价指数BT，结果如表5所示。

表5 研究区两季水质综合评价Tab.5 Two comprehensive evaluation of water quality in water

由表5可知，旱季BT值为1.4，雨季BT值为3，分别隶属Ⅰ、Ⅲ级水质，这表明旱季综合水质也明显优于雨季。这一结论与河湖的一般水质变化规律完全相反，这是什么原因呢？为此，对研究区进行了详细调研。实地调研了解到东寨港红树林周边的养殖塘(以养殖对虾为主)一年2～3造(以两造居多)，一般清明节前后放苗，养殖周期100 d左右，即在7月中旬一般可完成第一造，接着进入下一造养殖周期。这表明雨季正是东寨港红树林保护区周边水产养殖的高峰期，养殖废水排放量大，而且高温天气使养殖塘中的残饵、粪便变质，提高了养殖废水的浓度。这是导致研究区雨季水质明显劣于旱季的最主要原因。

3.3 不同缓冲区梯度的水质比较

以东寨港红树林自然保护区陆岸线为边界，利用ArcGIS软件设置了由海岸线向陆单侧缓冲50 m，由海岸线向海单侧缓冲50、100和150 m，形成覆盖所有采样点的4个缓冲带，各缓冲带水样监测点分布情况如图4所示。

图4 研究区缓冲区梯度带划分Fig.4 Division of the gradient buffer zone

经统计，海岸线向陆0～50 m缓冲带内共16个监测点，其中养殖塘监测点12个，红树林内和红树林沟渠监测点各2个；海岸线向海0～50 m缓冲区内共20个监测点，其中红树林内监测点13个，码头监测点2个红树林沟渠监测点5个；海岸线向海50～100、100～150 m缓冲区内监测点分别为4个和2个，均分布于红树林内。将不同缓冲区梯度带内的各水质指标的监测值取平均值，然后做折线图，如图5所示。

图5 研究区缓冲区梯度带各水质指标变化折线图Fig.5 The different buffer zone of each index concentration line chart 注：缓冲区梯度带编号：1-海岸线向陆0～50 m缓冲带；2-海岸线向海0～150 m缓冲带；3-海岸线50～100 m缓冲带；4-海岸线向海100～150 m缓冲带，下同。

图5显示，COD浓度在旱、雨两季中均是在海岸线向陆和向海0～50 m的缓冲带内明显偏大；DO浓度值在旱季和雨季均表现出海岸线向海0～50 m缓冲带内最小；雨季BOD5浓度值在海岸线向海0～50 m缓冲带最大，其次是在海岸线向陆0～50 m缓冲带。旱季各缓冲区梯度带内的BOD5浓度均趋近于0；TP和NH3-N的浓度值雨季中表现出从海岸线向陆0～50 m缓冲带到海岸线向海100～150 m缓冲带呈逐渐减小的趋势，旱季TP浓度趋近于零。

为比较各个梯度带的水质状况并揭示水质从陆地到红树林水域的变化规律，取各缓冲带内样点值的平均值进行探讨，统计结果见图6所示。

图6 东寨港红树林各缓冲区梯度带综合水质等级分布图Fig.6 The buffer water period distribution in Dongzhai Harbor

图6显示，研究区的综合水质具有以下分布特征：①从陆向海，随着空间距离的增加，水体污染程度总体上趋于下降态势，尤其是旱季更为明显。这表明陆源污染物是东寨港红树林自然保护区水体恶化的首要原因；②同一缓冲区内梯度带，旱季水体的污染程度明显低于雨季，而且旱季水体的平均污染指数仅相当于雨季的一半，这在远离岸线的红树林水域表现得更为突出。据前文分析，雨季是水产养殖活动的活跃期，这表明水产养殖水是东寨港红树林保护区水体污染的首要贡献者；③综合水质指数显示海岸线向陆0～50 m缓冲区梯度带内75%的样点(12个)是养殖塘，仅有2个水沟和2个红树林内样点。这表明养殖塘是东寨港红树林自然保护区水体最主要的污染源；④雨季综合水质缓冲区梯度变化曲线在海岸线向海50～100 m缓冲区梯度带内呈现小高峰值，但仍小于海岸线向陆0～50 m缓冲区梯度带的综合水质指数值。根据实地调查了解，距离海岸线50～100 m的缓冲区梯度带是当地居民进行近海捕捞作业的最主要场所。因此，可以认为，雨季活跃的近海渔船排污和渔业活动对水体搅浑作用是其水体污染指数偏高的重要原因。

4 结论与讨论

4.1 结论

(1)从单因子污染值来看，研究区旱季水质优于雨季，尤以BOD5和TP表现得最为最突出；从区域空间来看，养殖塘是水体污染最严重的区域，其次为码头水域和红树林沟渠。

(2)水质模糊评价结果也显示旱季水质清洁度高于雨季，而且养殖塘是所有监测水体污染最严重的区域。因雨季是东寨港红树林保护区周边水产养殖的活跃期，养殖废水排放多，而高温天气又使养殖残饵、鱼虾粪便加速变质，使所养殖废水浓度远高于旱季，进而影响到其他监测水体的水质。

(3)无论是雨季还是旱季，自陆向海随着空间距离的增加，水体污染程度总体上趋于下降态势；同一缓冲区梯度带内，旱季水体的污染程度明显低于雨季。研究证实，养殖塘是东寨港红树林自然保护区水体最主要的污染源，而居民近海捕捞作业具有搅浑效应，也能影响水质状况。

4.2 讨论

(1)水质客观存在模糊性和不确定性，以往的评价方法无法精确定量的描述水环境系统地信息和规律。模糊评价法引入隶属度概念，并且在加权平均原则的基础上运用权重矩阵与隶属矩阵复合运算，更直观地保留各因子评价结果。层次分析法是可以将问题条理化、层次化，构造出一个有层次的结构模型，与模糊评价法结合使水质评价更具有科学性。

(2)缓冲区梯度带空间分析法在水质空间分布规律探讨方面具有很强的直观性，但是其运用须注意几个条件：一是所采用的水质标准要统一。海水水质标准与地表水水质标准无论在等级还是指标取值方面均存在较大的差异，若分析中存在多种水质标准就会产生不可比性，进而影响结果的科学性；二是所分析的水体具有较高的连通性。如果所分析的水体均表现出孤立的特点，比如养殖塘与养殖塘之间，用缓冲区梯度带空间分析法无法体现出污染物在水体中的扩散效应(除非是对同一养殖塘进行研究)，其空间分布规律表现不出来或比较牵强，结果的科学性也大打折扣。一般地，水体连通性越高，运用此方法的结论越可靠，效果越好。

(3)区域水体污染分析，应具有更为广泛的整体性思维，不仅仅要重视研究目标区的水体环境，还要考虑与目标区相关联的周边区域环境。本研究将红树林保护区及周边水域纳入统一的监测对象，采用多方法相结合的手段，可兼具空间和时间上水质变化规律的探讨，直观地揭示东寨港红树林及附近水域的水质状况。

[1] 毛义伟. 长江口沿海湿地生态系统健康评价[D]. 上海：华东师范大学, 2008.

[2] 林鹏. 中国红树林研究进展[J]. 厦门大学学报(自然科学版), 2001,(2):592-603.

[3] 邱明红. 红树林水产养殖与生态恢复对其环境的影响研究[D]. 海口：海南师范大学, 2014.

[4] 刘亚云，孙红斌，陈桂珠. 特呈岛红树林自然保护区水环境质量评价[J]. 海洋湖沼通报, 2012,134(3):115-122.

[5] 李存焕，李曼玉，罗濠，等. 深圳红树林保护区水质重金属含量[J]. 深圳大学学报(理工版), 2013,30(4):437-440.

[6] 李鹏山，谢跟踪，李巧香，等. 东寨港红树林国家级自然保护区海水水质状况分析与评价[J]. 海洋湖沼通报, 2010,(4):53-60.

[7] Melanie V. Croft，Patricia Chow-Fraser. Use and development of the wetland macrophyte index to detect water quality impairment in fish habitat of great lakes coastal marshes[J]. Journal of Great Lakes Research, 2007,33,Supplement 3:172-197.

[8] Titus S. Seilheimer，Patricia Chow-Fraser. Application of the wetland fish index to northern great lakes marshes with emphasis on georgian bay coastal wetlands[J]. Journal of Great Lakes Research, 2007,33,Supplement 3:154-171.

[9] V Simeonov，J A Stratis，C Samara，et al. Assessment of the surface water quality in northern greece[J]. Water Research, 2003,37(17):4 119-4 124.

[10] T G Kazi，M B Arain，M K Jamali，et al. Assessment of water quality of polluted lake using multivariate statistical techniques: a case study[J]. Ecotoxicology and Environmental Safety, 2009,72(2):301-309.

[11] Y Zhang，F Guo，W Meng. Water quality assessment and source identification of Daliao river basin using multivariate statistical methods[J]. Environ Monit Assess, 2009,152:105-121.

[12] Stefano Marsili-Libelli，Elisabetta Giusti. Water quality modelling for small river basins[J]. Environmental Modelling & Software, 2008,23(4):451-463.

[13] R M Argent，J M Perraud，J M Rahman，et al. A new approach to water quality modelling and environmental decision support systems[J]. Environmental Modelling & Software, 2009,24(7):809-818.

[14] Kunwar P Singh，Ankita Basant，Amrita Malik，et al. Artificial neural network modeling of the river water quality----A case study[J]. Ecological Modelling, 2009,220(6):888-895.

[15] 薛巧英. 水环境质量评价方法的比较分析[J]. 环境保护科学, 2004,(4):64-67.

[16] 王计平，邹欣庆，左平. 基于社区居民调查的海岸带湿地环境质量评价----以海南东寨港红树林自然保护区为例[J]. 地理科学, 2007,(2):249-255.

[17] GB 3097-1997，海水水质标准[S].

[18] 卢文喜，李迪，张蕾，等. 基于层次分析法的模糊综合评价在水质评价中的应用[J]. 节水灌溉, 2011,(3):43-46.

[19] 龚宇，王璞，王聪玲. 基于AHP方法的农业用水资源综合评价与分析[J]. 节水灌溉, 2007,(4):31-33.

[20] 张岩祥，肖长来，刘泓志，等. 模糊综合评价法和层次分析法在白城市水质评价中的应用[J]. 节水灌溉, 2015,(3):31-34.

[21] 赵跃龙，张玲娟. 脆弱生态环境定量评价方法的研究[J]. 地理科学进展, 1998,(1):67-72.

[22] 魏文杰，张新华，罗吉忠，等. 模糊综合法在水质评价中的应用分析[J]. 节水灌溉, 2014,(9):46-49.

[23] 李秋元，刘东. 组合权重模糊模型在区域地下水水质评价中的应用[J]. 中国农村水利水电, 2014,(3):1-4,8.

[24] 徐兵兵，张妙仙，王肖肖. 改进的模糊层次分析法在南苕溪临安段水质评价中的应用[J]. 环境科学学报, 2011,(9):2 066-2 072.

[25] 宋科，赵晟，张力，等. 基于模糊综合评价法的东极大黄鱼(Larimichthys crocea)养殖区海水水质评价[J]. 海洋与湖沼, 2013,(2):383-388.

[26] 彭文启，张祥伟. 现代水环境质量评价理论与方法[M]. 北京:化学工业出版社, 2005.