长江口重金属负荷驱动机制研究

郜佳琪,罗家宏，方砚秋

(河海大学 环境科学与工程学院,江苏 南京 210098)

长江三角洲经济圈是我国经济最发达的地区之一，因此，长江口流域也是受人类活动影响最为强烈的地区。强大的陆源径流每年除带来巨大的入海水沙和营养物质外，还带来大量的油类、COD、氨氮、重金属等有机和无机污染物。据国家海洋局发布的全国海洋环境质量公报显示，不包括入海排污口排放的重金属污染物，每年由长江口携带入海的重金属就达2～3万t。入海重金属中Cu、Pb是常见的重金属污染物，当人体内残存了大量的重金属之后，急易对身体内的脏器造成负担，特别是肝和胆，当这两种器官出现问题后，维持人体内的新陈代谢就会出现紊乱，会导致肝硬化，肝腹水甚至更为严重[1-9]。河口中的沉积物是重金属的汇聚处，重金属吸附在水中的沉积物中，而后由于悬浮的作用被释放出来，危害水中生物和人类的健康[10-16]。早在20世纪80年代很多学者都对长江口的重金属的存在形式和转移机理进行了研究[17-20]。王百顺等学者调查了1984年到2000年长江口溶解态Hg,Pb,Cd 和 Cu 的分布变化，帮助我们在时间和空间两个维度上分析了长江口重金属的总体变化和分布特征[21]。

基于小组内其他成员对长江口2004～2016近十年徐六泾、启东港、东风西沙水源地、石洞口、南港、北港六个水域水相中的Cu、Pb数据，借以运用R/S与Mann-Kendall分析法，定量地分析口水体近十年Cu、Pb的演变趋势。本文在此基础之上对长江口负荷驱动机制进行研究。利用Pearson相关性分析找出各重金属负荷与各驱动要素之间的相关密切程度，建立多元回归方程确认长江口重金属负荷与4个负荷驱动因子的量化线性关系。

1 研究区域及监测点分布

长江口是长江在东海入海口的一段水域，是世界上最大的入海口之一。从江苏江阴鹅鼻嘴起，到入海口的鸡骨礁止，长约232kg。长江口平面呈喇叭形，窄口端江面宽度5.8kg，宽口江面宽度90kg。徐六泾以下河槽有分汊，徐六泾以下被崇明岛分成南支和北支，南支后被横沙岛和长兴岛分为南北两港，南港又由九沙分为南北两槽，使长江形成四个入海通道[22]。由于长江口的特殊位置，排入其中的污染物会受到径流和潮流两股巨大的动力，以及水中泥沙颗粒等多方面因素所影响[23]。长江口水域作为上海的重要水源地，对上海市的经济发展发挥着重要的作用。因此，长江口的水质情况成为众人的焦点。

本文将长江口分为七个水域(图1)，本文的研究水域为A区徐六泾、C区启东港、D区东风西沙水源地、E区石洞口和F区北港、G区南港6个区域，以分析长江口近岸区域上覆水中的Cu演变情况。A区徐六泾、B区青龙港区、C区启东港、D区东西风沙水源地、E区石洞口区和F区北港区6个区域，以分析长江口近岸区域上覆水中的Pb演变情况。

本文采用的水质数据为长江水文水资源委员会在长江口水域六个监测站位对重金属Cu常规监测提供的监测值，监测站位分别为徐六泾断面、石洞口断面、南港断面、北港断面、吴淞口下23km断面、启东港断面(图1)。2004年3月到2016年12月的12年间一共进行了516个航次监测。样品采集以及具体分析方法按照《海洋监测规范(GB17378-1998)[24]。

图1 长江口研究水域及监测点位分布图

2 研究方法

2.1 数据来源

农业面源：选取农田土壤中的重金属含量(Cu、Pb、)作为代表因子进行量化分析。收集整理长江口沿线地区(徐六泾、浮桥、石洞门、南支北支、启东区域)具有代表性的农田区域土壤重金属含量数据。生活污水：由于生活污水的多源性及难以确定性，拟选取区域人口分布作为代表因子进行量化分析。收集整理长江口沿线地区的人口数量。工业废气排放因子：选取工业废气排放后废弃中的重金属离子通过干湿沉降进入水体对水体造成污染。收集整理长江口沿线地区的工业废气排放数量。工业废水排放因子：选取工业废水的重金属排放量(Cu、Pb)作为代表因子进行量化分析。收集整理长江口沿线排污口总工业重金属排放量数据 。

2.2 分析方法

将重金属浓度因子与4种驱动要素(工业废水排放、农业面源、生活污水、工业废气因子)各自进行标准化数据处理后进行相关性分析，从而衡量重金属负荷与各驱动要素之间的相关密切程度。如上的因子变量都为连续型变量，对重金属浓度变化与4个驱动要素进行Pearson相关性分析，分析重金属因子与4个驱动要素之间的相关性。

评判标准为：r值(Pearsoncorrelation)为皮尔逊相关系数。

(1)当r>0表示两变量正相关，r<0表示两变量负相关。

(2)当|r|≥0.8时，可以认为两变量间高度相关；

(3)当0.5≤|r|≤0.8时，可以认为两变量中度相关；

(4)当0.3≤|r|≤0.5时，可以认为两变量低度相关；

(5)当0≤|r|≤0.3时，说明相关程度弱，基本上不相关。

由以上操作可得出各个i组皮尔逊相关系数r1i，r2i，r3i，r4i。(i代表不同的研究水域，r1i代表该研究水域下工业废水排放因子与重金属浓度因子的皮尔逊相关系数，r2i代表该研究水域下工业废气排放因子与重金属浓度因子的皮尔逊相关系数，r3i代表该研究水域下生活污水因子与重金属浓度因子的皮尔逊相关系数，r4i代表该研究水域下农业面源因子与重金属浓度因子的皮尔逊相关系数，通过分析四组皮尔逊相关系数，将4种重金属负荷驱动因子对重金属浓度的相关程度按大小排序(各研究水域均进行排序)。

2.3 多元回归分析

以重金属浓度为因变量，以工业排放因子、农业面源因子、生活污水因子、干湿沉降因子、生物消耗因子为自变量，建立重金属浓度与五项因子的多元回归方程。在这里同样利用R语言软件进行五元回归方程的确认。方程为：yi=b0i+b1ix1i+b2ix2i+b3ix3i+b4ix4i。(i表示不同的研究水域，b0i为该研究水域下方程的常数项，b1i,b2i,b3i,b4i为该研究水域下方程的回归系数，x1i,x2i,x3i,x4i，分别为为该研究水域下工业废水排放因子、农业面源因子、生活污水因子、工业废气因子，yi即为该研究水域下重金属浓度因子)。通过建立此五元回归方程，确认了长江口重金属负荷与4个负荷驱动因子的量化线性关系。

3 结果分析

由图2中R语言相关检验结果可以看出：A区徐六泾水域Cu浓度变化与工业废水排放因子之间r11=0.45两变量低度相关，与工业废气排放因子之间r12=-0.16两变量低度相关，与生活污水因子之间r13=-0.16两变量低度相关，与农业面源因子之间r14=0.62两变量低度相关。|r14|> |r11|>|r12|=|r13|，A区与重金属负荷相关性最密切的因子是农业面源因子。

图2 长江口水域Pb浓度与驱动因子相关性分析结果图

C区启东港水域Cu浓度变化与工业废水排放因子之间r11=0.31两变量低度相关，与工业废气排放因子之间r12=-0.69两变量中度相关，与农业面源因子之间r13=0.79两变量中度相关，与生活污水因子之间r14=-0.39两变量低度相关。|r13|>| r12|>| r14|>| r11|，C区与重金属负荷相关性最密切的因子是农业面源因子。

D区东风西沙水源地Cu浓度变化与与工业废水排放因子之间r11=-0.39两变量低度相关，与工业废气排放因子之间r12=-0.33两变量低度相关，与农业面源因子之间r13=0.79两变量中度相关，与生活污水因子之间r14=0.31两变量低度相关。|r13|>|r11|>|r12|>|r14|，D区与重金属负荷相关性最密切的因子是农业面源因子。

E区石洞口水域Cu浓度变化与与工业废水排放因子之间r11=0.45两变量低度相关，与工业废气排放因子之间r12=-0.53两变量中度相关，与农业面源因子之间r13=0.76两变量中度相关，与生活污水因子之间r14=-0.67两变量中度相关。|r13|> |r14|> |r12|> |r11|，E区与重金属负荷相关性最密切的是农业面源因子。

F区北港水域Cu浓度变化与与工业废水排放因子之间r11=0.73两变量中度相关，与工业废气排放因子之间r12=-0.63两变量中度相关，与农业面源因子之间r13=0.60两变量中度相关，与生活污水因子之间r14=-0.83两变量高度相关。|r14|> |r11|> |r12|> |r13|，F区与重金属负荷相关性最密切的是生活污水因子。

G区南港水域Cu浓度变化与与工业废水排放因子之间r11=0.82两变量高度相关，与工业废气排放因子之间r12=-0.73两变量中度相关，与农业面源因子之间r13=0.44两变量低度相关，与生活污水因子之间r14=-0.92两变量高度相关。|r14|> |r11|> |r12|> |r13|，G区与重金属负荷相关性最密切的是生活污水因子。

由图3中R语言相关检验结果可以看出：A区徐六泾水域Pb浓度变化与工业废水排放因子之间r11=0.26两变量低度相关，与工业废气排放因子之间r12=-0.58两变量中度相关，与农业面源因子之间r13=0.77两变量中度相关，与生活污水因子之间r14=-0.82两变量高度相关。|r14|>|r13|>|r12|>|r11|，A区与Pb负荷相关性最密切的是生活污水因子B区青龙港水域Pb浓度变化与工业废水排放因子之间r11=-0.51两变量中度相关，与工业废气排放因子之间r12=-0.44两变量低度相关，与农业面源因子之间r13=0.31两变量低度相关，与生活污水因子之间r14=0.96两变量高度相关。|r14|>|r11|>|r12|>|r13|，B 区与Pb负荷相关性最密切的是生活污水因子。

C区启东港水域Pb浓度变化与工业废水排放因子之间r11=-0.07两变量基本不相关，与工业废气排放因子之间r12=-0.53两变量中度相关，与农业面源因子之间r13=0.49两变量低度相关，与生活污水因子之间r14=0.20两变量基本不相关。|r12|>|r13|>|r14|>|r11|，C 区与Pb负荷相关性最密切的是工业废气排放因子。

D区东风西沙水域Pb浓度变化与工业废水排放因子之间r11=-0.19两变量基本不相关，与工业废气排放因子之间r12=-0.52两变量中度相关，与农业面源因子之间r13=0.56两变量中度相关，与生活污水因子之间r14=-0.51两变量中度相关。|r13|>|r12|>|r14|>|r11|，D区与Pb负荷相关性最密切的是农业面源因子。

E区石洞口水域Pb浓度变化与工业废水排放因子之间r11=0.45两变量低度相关，与工业废气排放因子之间r12=-0.53两变量中度相关，与农业面源因子之间r13=0.76两变量中度相关，与生活污水因子之间r14=-0.67两变量中度相关。|r13|>|r14|>|r12|>|r11|，E区与Pb负荷相关性最密切的是农业面源因子。

F区北港水域Pb浓度变化与工业废水排放因子之间r11=0.55两变量中度相关，与工业废气排放因子之间r12=-0.55两变量中度相关，与农业面源因子之间r13=-0.02两变量中度相关，与生活污水因子之间r14=-0.69两变量中度相关。|r14|>|r12|=|r11|>|r13|，F区与Pb负荷相关性最密切的是生活污水因子。

图3 长江口水域Cu浓度与驱动因子相关性分析结果图

由相关性分析可以看出，重金属负荷与各驱动因子之间相关性密切程度均不是很高，推测重金属负荷是各驱动因子共同作用的结果。为进一步确认长江口重金属负荷与4个负荷驱动因子的量化线性关系。找出与长江口重金属负荷关系最密切的因子，利用R语言软件进行多元回归方程的确认。得到各多元回归方程及其散点矩阵图(图4、图5)。

Pb多元回归方程：

A区徐六泾水域：y=-0.06145+0.338134x1-0.05794x2-0.79059x3+0.118796x4

B区青龙港水域：y=9.59×10-9+0.090952x1-0.03416x2+0.943336x3+0.204763x4

C区启东水域：y=1.93×10-8-0.505879x1-0.49047x2+0.697419x3+0.684995x4

D区东风西沙水域：y=0.150775+0.292593x1+0.319948x2-0.97111x3+0.215248x4

E区石洞口水域：y=-1.20×10-8+0.4309235x1-0.113853x2-0.862486x3+0.49001x4

F区北港水域：y=1.46×10-8+1.19757x1-0.28677x2-2.05891x3-0.36158x4

图4 Pb多元回归矩阵散点图

A区徐六泾水域：y=1.28×10-10+0.166415x1+0.094243x2+0.228675x3+0.793053x4

C区启东水域：y=8.52×10-9+0.62908x1+-0.92545x2+0.016877x3+0.004182x4

D区东风西沙水域：y=1.7×10-8-0.20997x1-0.07252x2+0.0313x3+0.732928x4

E区石洞口水域：y=-1.2×10-8+0.430923x1-0.11385x2-0.86249x3+0.49001x4

F区北港水域：y=-1.8×10-9-0.04837x1+0.167091x2-0.59395x3+0.539831x4

G区南港水域：y=1.48×10-9+0.214813x1+0.153157x2-0.96014x3+0.306127x4

图5 Cu多元回归矩阵散点图

4 结论

通过A区、B区、C区、D区、E区、F区六个研究水域的监测数据，以及利用皮尔逊相关性分析确认各因子与各水域Pb、Cu浓度变化趋势的相关性，通过建立多元回归方程确认长江口重金属浓度变化与各因子间量化线性关系，可以得出以下结论：

(1)总体而言，近十年来长江口水域附近：工业废水排放量逐年增加，但工业废水排放因子与重金属浓度变化相关性逐年降低至负相关，说明工业废水重金属排放治理效果显著。(2)工业废气排放量逐年上升，工业废气排放因子与重金属浓度变化相关性逐渐下降并趋于稳定呈负相关，说明工业废气重金属排放治理效果显著。(3)农业播种面积逐年减少，但农业面源因子与重金属浓度变化总体呈正相关且相关性较高，说明农业污染治理有待提高，具体可表现为农业化肥使用量逐年上升，可导致农业播种地区地下水重金属含量上升，水流入江后导致长江口水域重金属含量增加。(4)长江口水域附近城镇常驻人口总数逐年上升，生活污水因子与重金属浓度变化呈正相关且相关性较高，说明向长江排放的生活污水中重金属浓度含量较高。(5)通过对长江口重金属浓度与各因子间量化线性分析，发现农业污染与生活污水污染仍然严重，应注意对长江口地区生活污水排放和农业化肥使用进行合理管控。