沂源县地下水水质评价及成因分析

杨 鹏，计 量，朱 伟，李小东，乔海峰，张大勇

(1.山东省第八地质矿产勘查院，山东 日照 276826；2.吉林大学新能源与环境学院，长春 130021)

近年来，工农业生产迅速发展，丰富的水资源为经济发展提供了可靠的保证。但是由于人类活动的日益强烈，特别是工业“三废”的大量排放，造成水环境污染严重，水体功能下降。所以，对地下水水质做出科学、合理、准确的评价显得尤为重要[1]。目前，国内外主要的水质评价方法有很多，如单因子评价方法、内梅罗指数法、模糊综合评价法、灰色综合评价法、主成分分析法、神经网络评价法、物元分析法等[2-4]。沂源县位于山东省中部，是沂河的源头，而沂河流域又贯穿整个山东省，因此沂源县的水质情况对整个沂河流域水质影响明显。本文采用改进的内梅罗指数法和模糊综合评价法对研究区进行地下水水质评价，分析了地下水水质成因。研究可对沂源县地下水水质的监测治理提供参考。

1 研究区概况

山东省沂源县位于鲁中腹地，东经117°48′38″～118°31′00″，北纬35°55′22″～36°23′14″，总面积22.5 km2，人口将近10万。研究区以南麻盆地为主体，地势西、南、北三面高，东部低。地貌类型单一，除沂河及其支流等河流地貌外，其他地区均为剥蚀堆积区。研究区为暖温带季风区大陆性气候，多年平均降水量为703.8 mm，多年平均蒸发量1 772.3 mm。区内河流是螳螂河，为沂河支流，长约5.5 km。研究区内主要出露的地层为奥陶系(O)、石炭系(C)、白垩系(K)和第四系(Q)。区内地质构造发育较差，对地下水环境有影响的主要为玻璃厂断层和埠下断层，两断层均为正断层，近水平，走向NE，倾向NW。区内地下水类型主要为第四系松散岩类孔隙水和碳酸盐岩类裂隙岩溶水。第四系松散岩类孔隙水补给方式主要为大气降水入渗补给和螳螂河的侧渗补给；碳酸盐岩类裂隙岩溶水补给方式主要是大气降水入渗补给和上游地下水径流补给[5]。

2 研究方法

2.1 改进的模糊综合评价法

模糊综合评价法是以模糊数学为理论基础，将水质数据模糊化，同时也具备定量性。地下水水质评价过程中，影响水质评价的因素很多，水质因子的种类众多，地下水分类过于硬性，不同因素对地下水的影响程度也不尽相同。而模糊综合评价法，它是以对地下水污染分界的中介过渡性的模糊描述和以隶属度表示地下水对各等级水的隶属关系，是以水质因子的隶属度矩阵和对应的权重矩阵的符合运算得出最终隶属度，对研究区的水质进行评价[6,7]。在最终结果的基础上，将隶属度再进行一次运算，得出一个具有连续性的隶属关系的数值，从而进一步反应同种水质的优劣情况。

2.1.1 隶属度

假设地下水水质一般可以分为m个等级，即

V=Ⅰ级，Ⅱ级，…，m级

设C表示某一样品一种污染因子(x)的浓度，则x对于等级V的隶属关系可以按下式计算。

Ⅰ级：

(1)

Ⅰ～m-1级：

(2)

m级：

(3)

i=1,2,…,n;j=1,2,…,n

式中：n为污染因子数；m为水质级别数；sij为某一样品第i种污染因子第j级的国家标准浓度。

由此可得到某一样品的几种污染因子的隶属度矩阵：

(4)

2.1.2 权 重

根据这n种污染因子所产生的污染作用不同，可按下式计算，得到权重矩阵A(其中ai为A中的各元素)：

(5)

为了消除在权重计算过程中人为主观因素的影响，上式中的x取不同水样中同种因子的平均值。

2.1.3 模糊矩阵复合运算

综合评判结果是通过权重矩阵A和模糊关系矩阵R的复合运算得到的，因此有矩阵：

(6)

按模糊矩阵合成法则，及按最大、最小运算法则进行，与普通矩阵算法相比较，运算过程一样，只不过是将实数加法改为逻辑加“∨”将实数乘法改为逻辑乘“∧”。由于最大、最小运算法则只突出了隶属度很大或很小项的作用，所得运算结果B中的值有时相等，评价不出优劣，这在实际问题中是不合理的。因此，本文选用普通的矩阵算法。

矩阵计算结果反映综合水质在各个水质等级上的综合隶属度，其中最大隶属度所在等级代表着水样的整体级别，进而可以进行地下水安全评估。

2.1.4 隶属关系的改进

根据隶属度关系，对结果进行改进，计算评价指数[8]。

(7)

(8)

式中：k为水样编号；Bn(x)为n等级隶属度。

2.2 改进的内梅罗指数法

内梅罗指数法是目前国内比较常用的一种水质评价方法，适用于超标因子只有一种的情况，对于超标因子在两种以上的情况时，内梅罗指数法的评价结果比较模糊，精度较低，因为内梅罗指数法考虑了污染最严重的因子[9]。因此，本文采用改进的内梅罗指数法。此方法加入了最大权重因子，削弱了最大值的影响[10]。

(1)计算评价因子指数。根据地下水用途判断地下水评价等级标准，进行计算。

Fmax=max{xi/Cij}

(9)

(10)

式中：xi为因子的实测浓度；Cij为因子在评价标准的标准值。

(2)计算评价因子的权重值。

(11)

(12)

式中：Ri为评价因子的相关性比值；Wi为评价因子的权重值。

(3)计算内梅罗指数。

(13)

式中：Pj为内梅罗指数；Fw为权重最大值所对应的评价因子指数。

根据改进的内梅罗指数法可以看出，改方法虽然加入了权重因素，但根据公式可以看出，权重最大的因子往往可能在水样中浓度相对更低，导致结果有可能因为最大因子指数的影响而过大，或者因为权重最大值所对应的因子指数过小而导致结果过小。但总体来看，改进的内梅罗指数法在算法上还是更加完善和精确了。

3 结果及分析

本文分析资料选取2017年沂源县城区及其附近地区15个监测点枯水期和丰水期连续两期的水质资料，根据监测数据，选取溶解性总固体、总硬度、氯化物、硝酸盐、硫酸盐、氨氮、总铁、亚硝酸盐、氟化物、碘化物、锰、铅、汞、锌、砷、硒、耗氧量、氰化物、挥发性酚类、六价铬、色度、浑浊度、总六六六、苯并芘共24项指标，根据《地下水质量标准》(GB14848-2017)对水质资料进行评价，并根据枯水期和丰水期、模糊综合评价法及其改进方法和改进的内梅罗指数法分别进行对评价结果的对比分析，得出合理的分析结果。

3.1 模糊综合评价法与内梅罗指数法结果

如表1所示，为研究区模糊综合评价法与内梅罗指数法对于丰水期水质评价结果的对比。

表1 水质评价结果的对比

根据两种方法的原理，模糊综合评价法的结果考虑了各个因子对不同水质类别的隶属关系和权重的影响，使得评价过程考虑的更全面，结果更精确。如上表所示，改进后的内梅罗指数法结果与模糊综合评价法相差不多，且水质偏好，这是由于改进后的内梅罗指数法在该组水样评价的计算中，权重因子对水质的影响更大，该最大权重值所对应的更小的评价指数对整个评价算法的影响大于最大评价指数的影响。

从模糊综合评价法结果的改进来看，评价指数与原结果比较相似，但改进后的结果能准确的给出地下水的水质指数，而传统的方法只能得到水质级别，不能将同级别的水样进行优劣比较。

3.2 研究区枯水期与丰水期的评价结果对比

由于以上讨论结果，研究区丰水期与枯水期的水质评价对比采用改进后的模糊综合评价法进行，具体对比结果如表2所示。

表2 丰水期与枯水期水质对比

由表2可知，丰水期与枯水期水质评价指数相差不大，但大多监测点丰水期水质较好，丰水期水质整体相比枯水期水质略好。两期水质相差不大，说明该地区地下水动态较为稳定，补、径、排处于动态平衡，地下水保护较好。由于水质分区还是要按照水质等级划分，所以分区图的数据仍采用原始模糊综合评价法结果。研究区具体地下水水质状况见图1及图2。

图1 丰水期水质评价分区图

图2 枯水期水质评价分区图

根据表2的结果分析，枯水期与丰水期的水质差别不大，但从数据插值得出的分区图可以看出:枯水期与丰水期的水质评价分区趋势相同，河流流向由西北向东南，总体趋势沿着河流流向，水质逐渐变差；但每一类水质分区的面积有所变化。

枯水期相较于丰水期来看，Ⅰ、Ⅱ类水质评价分区面积明显减小；Ⅲ类水质评价分区面积在II类到III类水质过度区域略有增大，但在Ⅲ类到Ⅳ类水质过度区域面积明显减小；Ⅳ、Ⅴ类水质评价分区面积明显扩大。

综上，研究区水质在河流上游水源地部分水质良好，多为Ⅰ、Ⅱ类水，下游水质较差，且多位于沂源县城区；地下水水质类别出现Ⅳ、Ⅴ类水，且面积较大，约占研究区60%，水质情况堪忧；丰水期水质较枯水期水质好，这是因为丰水期研究区降水量较大，地下水与地表水联系密切，导致地下水水量大，且水量交换速度快，丰水期水质较好。

3.3 水质成因分析

成因分析法，也称主成分分析法，是一种统计不同变量之间的相关关系的分析方法，将不同变量简化、归类，使数据简化，实现数据的降维[10]。由于该种方法对监测点和指标的相对数目有要求，所以此次分析选取所有24个指标中的11个进行分析。

由于之前分析，研究区丰水期与枯水期水质十分相近，所以成因分析只采用丰水期水质资料。如表3所示，根据特征值大于1的原则，选取3个公因子，其累计方差贡献率达到82.529%，说明该3个公因子能够反映研究区82.529%的水质状况。为了使因子分析更加突出，更便于解释，利用方差极大法对结果矩阵进行正交旋转，得到的旋转矩阵如表3、表4。

表3 总方差分析结果

表4 旋转矩阵分析结果

由表3可知，F1为研究区主要的影响因子，其影响程度为44.088%，由表4可知，主因子F1中影响程度较大的是溶解性总固体、氯化物、总硬度、硫酸盐、硝酸盐以及亚硝酸盐6种指标。原生地层中石膏含量较多，导致硫酸盐在地下水中的含量较大；化肥、生活污水及粪便的不当处理，通过入渗进入到地下水中，使硝酸盐及亚硝酸盐的含量增加；由于丰水期水量交替速度快，氯离子的化学性质稳定，含量不断升高；沂源县地处山间盆地，地下水径流快，溶滤作用效果明显，使溶解在地下水中的化学物质增多，溶解性总固体和总硬度值增大。综上，可以把F1归结为地下水溶滤作用因子，空间分布图见图3，主要影响区域为高峪村南部、安平村北部和前崖村附近。

图3 F1空间分布图

F2对研究区的影响程度为26.732%，其中影响程度较大的是总锰、氨氮、耗氧量及总铁4种指标。该指标均存在于还原地层环境中。地层上覆土壤中有机质较多，通过自身的分解作用会产生还原性物质，将铁、锰从地层中分离出来，进入到地下水中；在还原环境中，地层中的硝酸盐被微生物还原成氨氮，溶于地下水中使氨氮含量升高；由于地下水处于还原环境中，耗氧量值自然较高。综上，可以把F2归结为还原环境因子，空间分布图见图4，主要影响区域为沂河头村、桑家楼村、西消水村及西赵庄村。

图4 F2空间分布图

F3对研究区的影响程度为11.710%，其中影响程度较大的是氟化物。因此可以直接将F3定义为氟因子。氟化物的来源大致可以分为两类:一类是地层中的矿石，萤石的主要成分为CaF2，当地下水呈弱碱性时，Ca2+浓度会降低，溶解平衡会向右移动，利于F-富集；另一类是工厂排放的废气，工厂铝制品的生产过程中，采用的是氧化铝熔于熔融的冰晶石进行电解还原的方法，电解过程中会产生大量氟化铝、氟化钙等粉尘，排到空气中通过大气降水入渗到地下水中，空间分布图见5，影响区域主要为菜园村、史王庄村及西山村。

图5 F3空间分布图

3.4 水文地球化学模拟

反向水文地球化学模拟是根据观测的化学资料来确定系统中进行的水岩相互作用，即解释观测资料。可以定量分析矿物的沉淀量以及不同水体的混合比例。基本原理是上游取样点的水化学组分加上中间过程发生的水岩相互作用等于下游取样点的水化学组分，所以运用反向水文地球化学模拟，根据始末位置的水化学组分，可以定量判断演化过程。本文采用phreeQC进行模拟。

图6 水文地球化学模拟路径图

表5 反向水文地球化学模拟结果 mol/L

4 结论与建议

(1)改进后的内梅罗指数法平衡了最大值的影响，结果的准确程度提高，但可能会偏大或偏小，有一定的不确定性；改进后的模糊综合评价法在原有的基础上对结果在算法上进一步改进，使结果具有一定的连续性，可以将同种类别的水样细化对比，评出优劣。因此得出，改进后的模糊综合评价法结果更加准确。

(2)研究区河流流向大体由西北流向东南，沿河流流向，水质逐渐变差；枯水期水质略差于丰水期，枯、丰水期整体水质类别的分布情况大致相同，做为沂河源头，研究区水质出现大面积的IV、V类水，将会对沂河下游水质产生负面影响，水质情况不容乐观。

(3)F1为研究区主要的影响因子，其影响程度为44.088%，F1中影响程度较大的是溶解性总固体、氯化物、总硬度、硫酸盐、硝酸盐以及亚硝酸盐6种指标；F2对研究区的影响程度为26.732%，其中影响程度较大的是总锰、氨氮、耗氧量及总铁4种指标；F3对研究区的影响程度为11.710%，其中影响程度较大的是氟化物。

(4)沂源县地下水水质主要的影响因素为地层中各个因子的含量、地下水径流产生的溶滤作用、工业废水和粉尘的不当排放及化肥农药的不当使用等。

(5)研究区内区域水文地球化学混合作用模拟的比例为73%和27%，发生的主要化学作用是矿物的溶解、离子的析出沉淀和离子的交换作用。

(6)做好芝芳等上游水源地的保护工作， 禁止再在上游建设新的工厂等建设项目；由于研究区地下水与地表水联系密切，禁止向螳螂河排放污水，保证河流的水质清澈。

(7)由于Ⅳ、Ⅴ类水多出现于沂源县城区，表明水质受人为因素影响严重，所以建议为提高人们用水、排水的意识，多进行以居民区为单位的水资源保护宣传活动；对于工厂等大型企业，要严格把控排水地点及排水质量。