小洪河流域生态水污染状况时空趋势分析

史淑娟，王战勇，郭悦嵩，侯胜玲

(1. 河南省环境监测中心，郑州 450004；2. 河南省环境监测技术重点实验室，郑州 450004；3. 新郑市环境监察大队，郑州 451100；4. 郑州水利科学与工程学院，郑州 450001)

0 引 言

近年来，流域水环境污染、水生态退化已成为制约社会经济发展的关键问题。两类水问题并不是单独存在的，相互之间也存在影响关系。生态流量是维系河流生态系统完整性与功能性的重要因素，随着季节性流量变化趋势，加之水污染问题，生态流量的量与质均需要得到保障。生态流量水文学法是基于水文资料，将各年份逐月进行丰、平、枯水年分组，选取不同历时点作为生态流量等级计算流域生态流量[1]，其优点为快速便捷，所需资料容易获取，其中常用方法包括Tennant法[2]、Lyon法[3]。流域生态流量是维持河道及河口的自然生态系统和维持人类生存发展所依赖的生态系统所需要的水量、时间和水质[4]，流域水污染的加剧导致生态水质降低进而影响生态水量，通过分析水质与水量的空间关联性可筛选典型污染物，明确治理方向，常用的方法有灰色关联度法[5]、单因子指数评价法[6]。利用典型污染物，可分析水质与水量时空变化趋势，主要运用的方法有Daniel趋势检验法[7]、小波分析[8]和九点二次平滑法[9]。前期的研究主要是集中在生态流量的计算和水质污染的变化趋势，很少将两者结合起来进行关联及时空趋势变化分析。因此，本文采用Lyon法计算河流生态流量，再以优序度理论计算生态流量与污染物之间的关联程度，根据优序度的大小筛选出与河流生态流量关系最为密切的典型污染物，通过九点二次平滑法对流域污染趋势进行时空分析，以小洪河驻马店段为例，进行了实例研究。本文创新性的将生态流量与污染物浓度结合进行流域生态水污染时空趋势分析，利用优序度理论筛选出对生态流量影响最大的污染物，并分析主要污染物对河流生态健康的影响，研究成果可为小洪河流域水生态、水污染相互影响变化趋势提供科学依据，为流域水资源管理提供技术支撑，具有重要的实际应用价值。

1 研究方法

为研究流域水生态、水污染状况关联变化趋势，本文采用水文学法中的Lyon法计算生态流量，利用优序度理论筛选出与生态流量关联最为密切需要的关键变量，最后再利用九点二次平滑分析法对关键变量进行时空变化的趋势分析。

1.1 Lyon法

Lyon法是美国得克萨斯州水发展局基于水文频率变动和生态需求开发的水文学方法[10]，其原理是以水文资料为基础，在年内水期变动考量方面，将年内流量划分为丰水期和枯水期，依据不同判别标准计算生态流量。本文利用Lyon法计算流域上下游生态流量。具体计算法则见表1。

表1 Lyon法的生态流量计算原理Tab.1 Calculation principle of the ecological flow by the Lyon method

1.2 优序度

优序度以数理统计为基础，要求大量数据且需遵从一定的概率分布，具有一定的科学依据。灰色关联度来源于几何相似，其实质是进行曲线间几何形态的比较，几何形态较相近的序列，变化趋势越接近，关联度也就越高；反之，序列形态相差较远，关联度越低。根据魏凤英[11]对灰色关联度的研究，进而得到一种更适合计算因变量与自变量之间关系密切程度的优序度，该计算方法更加简单，更能体现出变量与变量之间相关的紧密程度。利用关联度计算方法求出污染物与生态流量之间关联的优序度，并筛选出优序度最大的污染物。方法计算步骤如下：

(1)对m个自变量xi=(xi1,xi2,…,xin)(i=1,2,…,m)及因变量x0=(x01,x02,…,x0n)进行标准化处理，标准化处理后使各变量之间的量纲统一，n为样本量，将标准化处理后的值也记作xij。标准化计算公式如下：

(1)

(2)计算因变量x0与自变量xi之间的相关系数，计算公式如下：

(2)

式中：ξij是每个时间点因变量与自变量之间的相关系数；ai为权重系数。

①权重系数ai计算如下：

(3)

式中：li是所有自变量序列与因变量序列取最大距离Δmaxxijl时第i个自变量所占的个数；同理，si是取最小距离Δmaxxijs所占的个数。

②li、si计算步骤如下：

Δmaxxijl=max|x0jl-xijl|

Δminxijs=max|x0js-xijs|

(4)

在具体的第j个时间段取出Δmaxxijl和Δminxijs，再计算第i个自变量在所有时间序列n中所占Δmaxxijl的个数li和Δminxijs的个数si。

(3)取各时间段相关系数的平均值作为最后第i个自变量与因变量之间关联的优序度，计算公式如下：

(5)

1.3 九点二次平滑

选取优序度最大的污染物作为关键变量，利用筛选出的流域关键污染物在时间和空间上做九点二次平滑。九点二次平滑法有降低通滤波器的作用，以便展现出变量的变化趋势，与滑动平均相比九点二次平滑的优点在于不会削弱过多的波幅。

对时间序列x用二次多项式拟合：

(6)

式中：a0,a1,a2可以根据最小二乘法原理确定，然后以此确定九点二次平滑计算公式。

九点二次平滑公式如下：

59xi+54xi+1+39xi+2+14xi+3-21xi+4)

(7)

2 实例分析

2.1 流域概况

小洪河发源于河南省舞钢市伏牛山区，流经漯河市舞阳县、驻马店市西平、上蔡、平舆、新蔡四县，于新蔡班台和汝河交汇入大洪河，属于淮河上游的二级支流，小洪河干流长251 km，流域面积4 287 km2。淮河是中国水污染控制的重点之一，洪河作为淮河上游最大的支流，日益严重的水污染已成为该流域可持续发展的制约因素。根据流域水资源公报结合流域实际排污情况，选取COD、氨氮、TP作为小洪河流域的代表性污染因子。

2.2 生态流量计算结果及分析

为了选取能代表河流污染情况的典型污染物，即选择与河流生态状况关联最为密切的污染物，首先要计算河流生态流量。本文以西平、上蔡、平舆和新蔡四站1991-2016年逐日还原流量作为Lyon法计算生态流量的依据，计算结果见图1。

图1 关键断面生态流量计算结果Fig.1 Ecological flow calculation results for key sections

由图1可知，西平、上蔡、平舆和新蔡四站年内流量变化明显，枯水月份和丰水月份月均流量值相差较大，小洪河新蔡段7月份的月均水量为4月份的11倍。丰水月份集中在7-8月，分别占多年平均流量的36.1%、36.2%、44.9%和53.3%；1-4月月均水量较少，分别占多年平均流量的22.0%、20.9%、16.1%和12.5%，多年月均流量呈现明显的季节性变化。就生态流量计算结果而言，在流量的年内季节变化模拟方面，能体现出水期差异，能在一定程度上反映流量的季节性变化。

四站多年平均水量分别为46、72、97、218 m3/s，自上而下依次递增，表现出典型变化特征；所对应的生态流量值分别为21、27、45、102 m3/s，和天然流量一样，从上到下逐渐增加，其中新蔡段流量相对于以上三站增加显著。天然月均水量的水文节律变化呈现1-6月上下略有浮动，7-10月逐月减少的趋势。在水文节律的模拟效果方面，生态流量计算结果未出现与天然水文节律偏差的情况，对天然水文节律的模拟方面效果较好[12]。

2.3 关键断面优序度计算结果及分析

选取小洪河流域生态流量计算结果中2013年11月-2016年12月各月的生态流量作为因变量x0，COD、氨氮、TP三个代表性污染物指标作为自变量xi(i=1,2,3)，根据公式(1) ～式(5)计算因变量(生态流量)与自变量(COD、氨氮、TP)之间关联的优序度，计算结果见表2。

表2 各断面各指标与生态流量关联的优序度 mol/LTab.2 Index and ecological flow priority of each section

从计算结果可以看出，4个断面中西平、上蔡和平舆3个断面的氨氮浓度与小洪河流域生态流量关联的优序度最大，分别是0.95、0.90、0.95，新蔡断面优序度也达到了0.79，COD与生态流量关联的优序度也较大，而TP与生态流量关联的优序度最小，说明小洪河流域中主要影响河流生态流量健康的为氨氮浓度，其次为COD浓度，TP不易影响该断面的生态流量。西平和平舆两个河段氨氮与生态流量关联的优序度最大，达到了0.95，这与地方的经济发展以及相关政策有很大关系。

氨氮可以作为4个断面污染源的主要因子，能影响流域中水生生物与底栖动物的多样性，以及河流中水体的健康程度，小洪河流域中氨氮和生态流量的关系紧密，这主要与流域上各城市的发展有关。西平、上蔡、平舆三个县多以平原为主，都是粮食生产大县，主要农作物有小麦、玉米等，农业生产过程中使用氮肥的频率大，从而会有游离的氨氮离子或者是含氮化合物排放到小洪河流域中，引起小洪河中氨氮含量丰富；西平县养殖业发达，大型养殖场对流域中排放粪便等污染物，造成小洪河流域含氮化合物增多；平舆县工业发展迅速，城市化相对严重，工业废水以及生活污水排放量大，加剧了氨氮的污染状况。

2.4 时空趋势分析

根据多年生态流量与各断面代表性污染物的关联程度，最终选取氨氮作为典型污染物进行分析。将西平、上蔡、平舆和新蔡河段2013年11月-2016年12月的逐月氨氮监测数据利用九点二次平滑法进行时空趋势分析，分析结果见图2。

图2 关键断面氨氮浓度趋势分析Fig.2 Trend analysis of ammonia nitrogen concentration in key sections

从时间上来看，四县控制断面的氨氮浓度38个月以来总体上呈下降趋势，生态流量在季节变化模拟方面能在一定程度上反映出氨氮浓度的季节性变化。西平、平舆和新蔡氨氮浓度起初维持在较高水平，为劣五类水质[13]，经过“十二五”和国家生态文明建设，各地环保相关部门狠抓污染治理及控制企业污染排放，至2016年末，氨氮水平下降幅度明显，基本达到三类或四类水标准。查阅相关资料得知，上蔡县经济整体发展水平较低，工业发展较为落后，氨氮主要污染源来自畜牧业及农业，这就使得污染控制断面氨氮监测浓度值较低，同时上蔡县在污染治理及污染物控制等方面监管力度较大，在2014年初曾一度出现了氨氮浓度接近于0的情况，但随着经济不断发展，氨氮水平上下波动较为明显，但整体上趋于稳定，呈下降趋势。

从空间上来看，自上而下依次是西平、上蔡、平舆和新蔡监测断面。西平断面多月氨氮平均浓度最高，达到3.73 mol/L，而其生态流量为21 m3/s，在四县中最低，这与当地不合理的产业结构以及落后的生产水平和环保意识密切相关，随着政府监管力度的加强和社会发展形态的不断转变，西平县的污染治理工作成效十分显著，但还有较大的改进空间。上蔡、平舆、新蔡三县的多月氨氮平均浓度分别为1.06、1.43、2.81 mol/L，随着水流流向而逐渐增加，相应生态流量也是从上到下递增，越是靠近下游的监测断面其污染物浓度越高，与生态流量空间变化特征相符合；经过污染治理和污染物排放控制之后，最后五个月三县断面氨氮平均浓度依次递增，分别为0.74、0.79、1.47 mol/L，相对于治理前有很大改善。

总体来说，氨氮浓度时空变化趋势与生态流量时空变化特征相适应。随着国家污染防治力度的不断加强，西平、上蔡、平舆和新蔡四县典型污染物氨氮浓度总体上呈下降趋势，但当地水环境质量还未达到生态文明建设的要求，尚有很大的提升空间；除西平受自身经济条件制约外，其余三县氨氮浓度向下依次增加，经过治理之后仍是如此。

3 结 语

本文以小洪河流域西平、上蔡、平舆和新蔡段1991-2016年逐日流量为基础，以Lyon法计算其生态流量，并结合2013-2016年各断面水质监测数据，以优序度理论计算代表性污染物浓度与生态流量关联的优序度，根据计算结果，氨氮浓度与河流生态流量关联的优序度最大，即对生态流量的影响较大。进而选取和生态流量关联最密切的污染物氨氮，进行流域生态水污染时空趋势变化分析。结果表明，在时间尺度上，从2013-2016年氨氮浓度有明显下降的趋势，流域水生态环境得到改善；在空间尺度上，西平监测断面氨氮浓度最高，总体上从河流的上游到下游有下降的趋势，但水环境质量状况仍不容乐观。