不同方法评价深圳湾富营养化问题的研究

黄徐, 罗欢, 吴琼, 韩春阳, 黑亮

不同方法评价深圳湾富营养化问题的研究

黄徐, 罗欢, 吴琼, 韩春阳, 黑亮*

水利部珠江河口动力学及伴生过程调控重点实验室, 珠江水利委员会珠江水利科学研究院, 广州 510610

首先运用单因子指数法评价深圳湾氮磷污染程度, 结果表明, 以三类海水水质标准为基准, 所有监测站点的PIDIN和PIDIP几乎都大于1, 显然各个站点的DIN和DIP均超过三类海水水质标准, 且各个监测站点的PIDIN和PIDIP平均值都呈现出外湾向内湾逐渐增大的趋势, 可以看出深圳湾氮磷污染呈现外湾向内湾逐渐加重的趋势。再运用富营养化指数法、潜在性富营养化评价模式及营养状态质量指数法对深圳湾富营养化程度进行评价, 结果表明所有监测点的E值都大于1, NQI均大于3, 显然所有监测站点均呈现富营养化状态, 且各个监测点的E值和NQI几乎都呈现外湾向内湾逐渐增大的趋势, 表明深圳湾富营养化程度呈现外湾向内湾逐渐加重的趋势。最后运用模型模拟深圳湾丰枯水期富营养化程度, 并用营养状态质量指数法计算模型结果, 结果显示所有区域NQI均大于3, 表明不管枯水期还是丰水期, 深圳湾基本处于富营养化状态。枯水期NQI最大值为22, 最小值为3; 丰水期NQI最大值为23, 最小值为4, 表明丰水期深圳湾的富营养化程度较枯水期更为严重; 不管枯水期还是丰水期, 外湾的NQI基本在5左右, 而内湾NQI基本都大于外湾, 因此内湾的富营养化程度较外湾更为严重; 枯水期涨潮时NQI最大值为22, 落潮时NQI最大值为21; 丰水期涨潮时NQI最大值为23, 落潮时NQI最大值为22, 因此涨潮时深圳湾的富营养化程度较落潮时更为严重。所有结果均表明深圳湾已呈现富营养化状态, 因此治理深圳湾富营养化问题刻不容缓。

单因子指数法; 氮磷污染; 富营养化指数法; 潜在性富营养化评价模式; 营养状态质量指数法

0 引言

随着经济快速发展, 环境污染问题也日益突出, 而环境与人们的生活息息相关, 环境持续恶化对人们生活产生了很大影响, 尤其水污染问题日益显著, 工业废水及生活污水大量排放大大加重了水污染问题, 而这些污染水体中尤以氮磷污染物居多, 氮磷污染是水体富营养化的主要成因, 大量工业废水和生活污水直接或间接排入是导致各水体富营养化的关键因素。深圳湾位处珠江口, 存于深圳和香港之间, 是一个半封闭海湾, 且湾内水深较浅, 水动力条件较差[1]。近几十年来深圳和香港的快速发展给深圳湾输入了大量污染物, 使深圳湾水环境问题日益明显[2], 尤其富营养化问题一直尚未解决, 1981年以来深圳湾赤潮问题已经发生了三十多次[3–6], 影响了深圳湾生态系统的稳定, 也进一步影响了深圳及香港的经济发展。

为了解水体富营养化程度, 国内外学者进行了深入的研究, 并提出了一些评价方法和模型[7–10], 想以此为依据更为客观的表征水体富营养化程度, 预测水质变化趋势, 从而为科学治理水环境问题提供依据。至今为止国内外对于水体富营养化评价方法有几十种, 国际上也未对富营养化评价方法进行统一, 目前国内采用的主要是第一代富营养化评价方法, 如单因子指数法、综合指数法[11–12]、富营养化模糊评判模型[13]、主要成分分析法及人工神经网络等方法,其中综合指数法包括富营养化指数法(EIM)和营养状态质量指数法(NQI)等[14]。而国外主要采用以富营养化特征为基础兼顾生态系统所受压力和相应趋势的第二代评价方法, 如美国的ASSETS[15]和欧盟的OSPAR-COMPP等。富营养化问题是由各个污染因子综合形成的, 用单个指标来评价不能较为全面的反应富营养化问题, 因此综合指数法是如今运用最广泛的方法[16]。围绕深圳湾富营养化问题, 国内学者也作出了相关研究[17–19], 但运用的方法都比较单一, 不能更为全面的说明深圳湾的富营养化问题, 而本文拟采用单因子指数法、富营养化指数法、潜在性富营养化评价模式及富营养化质量指数法, 将多种方法的结果结合共同研究深圳湾的富营养化问题; 并在监测数据的基础上模拟深圳湾丰/枯水期各污染指标的变化情况, 再运用营养状态质量指数法分析研究丰水期和枯水期不同水文条件下深圳湾富营养化问题。

1 材料、分析与评价方法

1.1 深圳湾监测与分析

本文采用海洋局2017年3月、5月、8月、10月及2018年3月、6月和9月共七期水质监测数据表征深圳湾水体富营养化特征, 监测点位图如图1所示。主要分析指标为无机氮(DIN)、活性磷酸盐(DIP)、化学耗氧量(CODMn)和叶绿素-a(Chl.a)。

1.2 富营养化评价方法

1.2.1 单因子指数法(SFI)

单因子指数法(SFI)是将海水中某污染物实测含量与该污染物的评价标准进行对比, 以确定污染类别的方法[9], 公式为:

式中: PIi为某点位污染物i的污染指数; Ci为污染物i的实测值; S0i为污染物i的评价标准。评价标准采用《海水水质标准》(GB3097-1997)。由于富营养化的主要成因是氮磷污染物含量超标, 因此本文仅对无机氮(DIN)和活性磷酸盐(DIP)进行单因子评价。若PIi≤1, 则表明该点位营养盐i的含量符合该类海水水质标准, 若PIi≥1, 则表明该点位营养盐i的含量超过该类海水水质标准。

Figure 1 Distribution map of Shenzhen Bay conventional monitoring site (Shenzhen Ocean Bureau)

1.2.2 富营养化指数法(EIM)

富营养指数法(EIM)是由日本的冈氏友利于1972年首次提出, 后来由国内学者邹景忠等[7]将之引入, 结合我国海湾水体的实际情况并参考我国水质相关标准将其进行了优化, 确定为:

式中:为富营养化指数;C、C、C为COD、DIN、DIP的含量(单位均为mg·L-1)。若≥1, 则表明该水体为富营养化水体, 富营养化的程度取决于值的大小,越大富营养化程度越大。

1.2.3 潜在性富营养化评价模式(PEAM)

水中浮游植物一般按照氮磷摩尔比约为16: 1的值来摄取营养盐, 因此肯定由一部分氮磷营养盐相对过剩, 根据富营养化指数法的计算方法, 相对过剩的营养盐会使被评价海域营养化水平升高, 然而该营养盐并未被浮游植物消耗, 也未对水体富营养化产生实质性的影响, 因此只能被视作具有潜在性, 据此, 郭卫东等提出了一种可体现营养盐限制的富营养化评价方法, 即潜在性富营养化评价模式(PEAM)[20]。该模式把富营养化状态分为9个营养级, 其划分原则如表1所示。

表1 潜在性富营养化评价模式营养级的划分原则[20]

1.2.4 营养状态质量指数法(NQI)

营养状态质量指数(NQI)法[21–22]综合考虑无机氮(DIN)、磷酸盐(DIP)、化学耗氧量(CODMn)和叶绿素a(Chl.a)4个水质指标, 计算相应的营养状态质量指数(), 具体计算公式如下:

式中: 分子项为监测值, 分母项为标准值, 依据海水水质标准(GB3097-1997), 深圳湾执行海水三类水质标准, 因此制定无机氮、磷酸盐、化学需氧量和叶绿素a的标准值为COD=4.000 mg·L-1,DIN= 0.400 mg·L-1,DIP=0.030 mg·L-1,=5.000 mg·m-3。当＞3为富营养化水平,＜2为贫营养化水平,介于2和3之间为中营养化水平[23]。

2 结果与讨论

2.1 监测数据结果与讨论

2.1.1 单因子指标法评价结果与讨论

采用单因子指标法对深圳湾各监测点监测数据进行评价, 统计结果如图2和图3显示。由于深圳湾执行的时三类海水水质标准, 因此以三类海水水质标准为基准进行评价。从图2可以看出, 若以DIN为评价因子,PI值的范围为0.53–18.07, 94%的监测结果都大于三类海水水质标准, 只有6%的监测结果达标, 而且大部分监测结果的PI值都远远大于1, 因此深圳湾除很小区域无氮污染外, 大部分区域氮污染都比较重。监测站点GD082的PI平均数值为7.84, 监测站点ZQ019的PI平均数值为5.14, 监测站点GD083的PI平均数值为3.99, 监测站点GD084的PI平均数值为3.16, 监测站点GD085的PI平均数值为3.14, 可以看出深圳湾从外湾至内湾呈现氮污染程度逐渐加重的趋势。由图3可以看出, 若以DIP为评价因子,PI值的范围为1.17~9.63, 所有监测结果均超过三类海水水质标准, 而且大部分监测结果的PI值都远远大于1, 因此深圳湾除很小区域磷污染比较小外, 大部分区域磷污染都比较重。监测站点GD082的PI平均数值为6.43, 监测站点ZQ019的PI平均数值为6.14, 监测站点GD083的PI平均数值为4.63, 监测站点GD084的PI平均数值为3.36, 监测站点GD085的PI平均数值为2.69, 可以看出磷污染呈现从内湾向外湾逐渐递减的趋势。

图2 深圳湾各监测站点各监测时期以三类海水水质标准为基准时的PIDIN值

Figure 2PIof each monitoring station in Shenzhen Bay at each monitoring period based on class III standard of sea water quality standard

图3 深圳湾各监测站点各监测时期以三类海水水质标准为基准时的PIDIP值

Figure 3PIof each monitoring station in Shenzhen Bay at each monitoring period based on class III standard of sea water quality standard

2.1.2 富营养化指数法评价结果与讨论

富营养化指数法评价结果显示, 所有区域均呈现富营养化, 图中值都远远大于1, 因此所有区域的富营养化程度都比较大。监测站点GD082的平均数值为63.63, 监测站点ZQ019的平均数值为56.19, 监测站点GD083的平均数值为46.13, 监测站点GD084的平均数值为35.30, 监测站点GD085的平均数值为26.72, 可以看出深圳湾的富营养化程度在内湾最大, 内湾到外湾富营养化程度逐步减轻。GD082处的值都大于其余各点, 而GD082处于深圳河口附近, 因此可以看出深圳河口附近富营养化程度最高。

图4 富营养化指数法评价结果

Figure 4 Evaluation results of eutrophication index method

2.1.3 潜在性富营养化评价模式的评价结果与讨论

图5、图6和图7分别为深圳湾各监测点的DIN浓度、DIP浓度和氮磷比。对比潜在性富营养化评价模式营养级的划分原则可以看出, 77%的监测结果都属于富营养化, 9%的监测结果属于磷中等限制潜在性富营养。从图5和图6可以看出几乎所有监测结果氮磷浓度都比较高, 特别是内湾氮磷污染相对外湾更为严重。

2.1.4 营养状态质量指数法的评价结果与讨论

运用监测数据对深圳湾水体营养状态质量指数进行计算, 结果如图8所示。深圳湾各监测站点各时期的均超过3, 表明水体为富营养化水平。监测站点GD082的平均值为21.1, 监测站点ZQ019的平均值为15.4, 监测站点GD083的平均值为8.2, 监测站点GD084的平均值为6.0, 监测站点GD085的平均值为5.3, 可以看出深圳湾从外湾至内湾呈现富营养化程度逐渐加重的趋势。

图5 深圳湾各监测点DIN的浓度

Figure 5 DIN concentration at each monitoring point in Shenzhen Bay

图6 深圳湾各监测点DIP的浓度

Figure 6 DIP concentration at each monitoring point in Shenzhen Bay

图7 深圳湾各监测点氮磷比

Figure 7 N/P at each monitoring point in Shenzhen Bay

图8 深圳湾各监测站点各监测时期营养状态质量指数(NQI)

Figure 8in each monitoring points in Shenzhen Bay

2.2 模型结果分析与讨论

运用模型软件对深圳湾富营养化情况进行模拟, 模拟的污染物指标为CODMn、叶绿素a、无机氮、活性磷酸盐。枯水期和丰水期各模拟三个月, 模拟时间分别为2018年1月1日至3月31日和7月1日至9月31日。根据模拟结果算出的如图9和图10所示。

图9(a)为深圳湾丰水期落潮污染物浓度最高时统计的, 从图中可以看出, 深圳湾丰水期落潮时基本所有区域都大于3, 根据评价标准, 大于3的区域均是富营养化区域, 因此深圳湾丰水期落潮时基本所有区域都处于富营养化状态。图9(b)为深圳湾丰水期涨潮污染物浓度最高时统计的, 从图中可以看出, 深圳湾丰水期涨潮时基本所有区域都大于3, 根据评价标准, 大于3的区域均是富营养化区域, 因此深圳湾丰水期涨潮时基本所有区域都有富营养化问题。对比落潮和涨潮富营养情况, 涨潮时最大值为23, 而落潮时最大值为22, 因此在丰水期涨潮时深圳湾的富营养化程度明显比落潮时要严重。

图10(a)为深圳湾枯水期落潮时污染物浓度最高时统计的, 从图中可以看出, 深圳湾枯水期落潮时基本所有区域都大于3, 根据评价标准, 大于3的区域均是富营养化区域, 因此深圳湾枯水期落潮时基本所有区域都处于富营养化程度。图10(b)为深圳湾枯水期涨潮时污染物浓度最高时统计的, 从图中看出, 深圳湾枯水期涨潮时基本所有区域都大于3, 根据评价标准, 大于3的区域均是富营养化区域, 因此深圳湾枯水期涨潮时基本所有区域都有富营养化问题。对比涨、落潮深圳湾富营养化情况, 落潮时最大值为21, 而涨潮时最大值为22, 因此在枯水期也是涨潮时深圳湾的富营养化程度更为严重。

3 结论

采用监测数据与数学模型相结合, 运用多种评价方法对深圳湾的富营养化特征进行分析, 分析结果如下:

(1)运用单因子指数法对深圳湾氮磷污染情况进行评价。大部分监测结果的PI和PI均远远大于1, 表明大部分区域氮磷污染都比较严重。各监测点的PI和PI平均值皆由外湾向内湾递增, 表明深圳湾从外湾至内湾呈现氮磷污染程度逐渐加重的趋势。因此减轻深圳湾的氮磷污染必须要加强监督管理各支流和排污口的污染物排放。

图9 深圳湾丰水期污染物浓度最高时NQI图

Figure 9of the highest concentration of pollutants in the rainy season of Shenzhen Bay

图10 深圳湾枯水期污染物浓度最高时NQI图

Figure 10of the highest concentration of pollutants in the dry season of Shenzhen Bay

(2)运用富营养化指数法、潜在性富营养化评价模式和营养状态质量指数法对深圳湾富营养化情况进行评价。结果表明几乎所有区域均呈现富营养化, 且内湾富营养化程度较外湾更为严重, 丰水期富营养化程度较枯水期更为严重。所有监测点的值都远远大于1,均远远超过3, 表明所有区域的富营养化程度都比较大。GD082处的富营养化程度最高, 而GD082处于深圳河口附近, 可以看出深圳河口附近富营养化程度最高, 因此要治理深圳湾富营养化问题必须加强治理深圳河的污染问题。

(3)模型结果显示不管在丰水期还是枯水期, 深圳湾整体都呈现富营养化状态, 且呈现外湾向内湾逐渐加重的趋势, 因此需要加强内湾污染源的治理。丰水期深圳湾的富营养化情况比枯水期更差, 因此需要加强丰水期入湾污染源的治理。不管枯水期还是丰水期, 外湾的基本在5左右, 而内湾基本都大于外湾, 这是由于入湾支流基本都在内湾, 而且内湾水动力条件较差, 污染物扩散能力较弱, 导致大量污染物囤积在湾内, 因此入湾支流的治理问题不容忽视。

(4)近几年来深圳湾富营养化问题尤为突出, 而深圳湾又是重要的湿地生态系统, 因此治理深圳湾的污染问题尤为重要。而治理深圳湾污染问题尤其注重治理内湾污染源的排放问题, 特别是深圳河污染物排放, 因此需要加强深圳河入河污染源的监督管理。

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Study on the evaluation of eutrophication in Shenzhen Bay by different methods

HUANG Xu, LUO Huan, WU Qiong, HAN Chunyang, HEI Liang*

Key Laboratory of the Pearl River Estuarine Dynamics and Associated Process Regulation, Ministry of Water Resources, Pearl River Hydraulic Research Institute, Pearl River Water Resource Commission, Guangzhou 510611, China

The single factor index method was used to evaluate the pollution degree of nitrogen and phosphorus in Shenzhen Bay. The results show that with the class III standard of sea water quality standard, the PIDINand PIDIPof all monitoring stations are almost greater than 1. Obviously, the DIN and DIP of each station exceed the class III standard of sea water quality standard, and the average values of PIDINand PIDIPof each monitoring station show the trend of increasing gradually from outer bay to inner bay. It can be seen that the nitrogen and phosphorus pollution in Shenzhen Bay shows the trend of increasing gradually from outer bay to inner bay.The eutrophication index method, potential eutrophication assessment model and nutritional quality index method were used to evaluate the eutrophication degree of Shenzhen Bay. The results showed that the E of all monitoring points were greater than 1, and the NQI was greater than 3. Obviously, all monitoring stations were eutrophication, and the E and NQI of each monitoring point showed a tendency of gradually increasing from the outer bay to the inner bay, indicating that the eutrophication degree of the Shenzhen bay showed a trend of gradually increasing from the outer bay to the inner bay. Finally, the model was used to simulate the degree of eutrophication in the Shenzhen Bay during the high-water period and low-water period, and the model results were calculated using the nutritional quality index method. The results show that the NQI is greater than 3 in the bay, indicating that the Shenzhen Bay is basically in the state of eutrophication regardless of the dry season or the rainy season. The maximum NQI during the dry season is 22 and the minimum is 3; the maximum NQI during the rainy season is 23 and the minimum is 4, which indicates that the eutrophication of Shenzhen Bay during the high-water season is more severe than that during the dry season. Regardless of the dry season or the rainy season, the NQI of the outer bay is basically around 5, and the NQI of the inner bay is basically larger than that of the outer bay. Therefore, the eutrophication of the inner bay is more severe than that of the outer bay. The maximum NQI is 22 in the high tide during the dry season, and the maximum NQI is 21 in the ebb; the maximum NQI is 23 in the high tide during the rainy season, and the maximum NQI is 22 in the ebb, so the eutrophication of Shenzhen Bay is more serious than the ebb in the high tide. All the results indicate that the Shenzhen Bay has already become eutrophic, so it is urgent to tackle the problem of eutrophication in Shenzhen Bay.

single factor index method;nitrogen and phosphorus pollution;eutrophication index method;potential eutrophication assessment model;nutritional quality index method

10.14108/j.cnki.1008-8873.2020.04.028

黄徐, 罗欢, 吴琼, 等. 不同方法评价深圳湾富营养化问题的研究[J]. 生态科学, 2020, 39(4): 226–232.

HUANG Xu, LUO Huan, WU Qiong, et al. Study on the evaluation of eutrophication in Shenzhen Bay by different methods[J]. Ecological Science, 2020, 39(4): 226–232.

X821S1

A

1008-8873(2020)04-226-07

2019-12-09;

2020-05-10

广州市科技计划项目(201904010367); 珠江水利科学研究院科技创新项目([2018]ky018); 广东省水利科技创新项目([2017]07); 广东省重点研发项目(2019B110205004); 国家自然科学基金项目(5170929)

黄徐(1995—), 男, 硕士, 主要研究水环境模拟及预测, E-mail: 1041493801@qq.com

黑亮, 女, 博士, 教授级高级工程师, 主要从事水环境研究, E-mail:hidige@sina.com