西明江流域水质时空分异特征及污染源识别
2020-10-15覃楠钧赵侣璇刘凯宋晓薇黄业翔
覃楠钧 赵侣璇 刘凯 宋晓薇 黄业翔
【摘 要】论文应用多种多元统计方法对广西南宁市西明江流域水质进行时空分异特征分析及污染源识别。结果表明,流域水质采样点可分为A(农村生活用地)、B(城市生活用地)两个组,其中,B组区域营养盐污染及有机物污染水平均高于A组区域;全年可分为a(丰水期)、b(平、枯水期)两个时段,a时段河流水质相对较好,b时段流量较小,水质易受河流沿程生活污水直排口污染;A组区域主要污染来源于面源污染,B组区域主要污染来源于生活污染及底泥内源释放。
【Abstract】This paper uses a variety of multivariate statistical methods to analyze the spatio-temporal variation characteristics of the water quality of the Ximingjiang basin in Nanning City, Guangxi Province and identify pollution sources. The results show that the water quality sampling points of the basin can be divided into two groups: A (rural living land) and B (urban living land). Among them, the level of nutrient pollution and organic pollution in group B area is higher than that in group A area. The whole year can be divided into two periods: a (wet period) and b (normal and dry period). The river water quality in period a is relatively good, and the flow in period b is relatively small, and the water quality is easily polluted by the direct discharge of domestic sewage along the river. The main pollution in group A area comes from non-point source pollution, and the main pollution in group B area comes from domestic pollution and sediment endogenous release.
【关键词】多元统计;时空分异;污染源识别;水质管理
【Keywords】multivariate statistics; spatio-temporal variation; identification of pollution sources; water quality management
【中圖分类号】X522 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069(2020)09-0033-05
1 引言
西明江是流入邕江的一级支流,是广西南宁市打造“中国水城”重点综合治理的十八条内河之一。在西明江未开展综合整治前,长期承担着“城市下水道”的功能,雨水、生活污水一同直排入河道,水质污染严重,恶臭不堪,一直为劣Ⅴ类,严重制约着城市经济社会可持续发展和威胁着人民生命财产安全。西明江流域面积相对较小,但受到土地利用、人类活动方式的影响,流域水质在时间和空间上仍呈现出较大的异质性。水环境时空分布特征研究能够为水质评价提供动态信息,同时,这也是河流水质监测和管理的手段,正确识别流域水污染时空分异特性及污染源特征是科学、有效开展流域综合治理和水生态环境监管的基础与前提[1,2]。目前,西明江仅在入邕江口处设有一个环保水质监测点,监测数据有限,且流域水文水资源、气候气象、土地利用等数据存在不同程度的缺失,难以建立起高精度的水质模拟模型。在此有限条件下,本文尝试应用多元统计分析方法分析西明江流域水质时空分布特征。
多元统计分析方法主要包括主成分分析法[3]、聚类分析[4]、判别分析[5]、多维尺度分析[6]等方法,在河流、近海海域、湖泊和地下水水质评价与分析中得到了很好的应用。例如,陈静生等[7]应用多元统计法分析长江、黄河、松花江20世纪60年代到80年代水质变化趋势及其成因和机理;董慧峪等[8]应用空间聚类分析方法得出制约南苕溪支流锦溪水质改善的主要因素为农业面源;田智慧等[9]利用方差分析对清潩河流域(许昌段)12个断面进行时空间显著差异性检验;韩向楠[10]通过Mann-Kendall趋势检验、有序聚类分析等方法分析泾河流域多年来径流、泥沙、降水的时空变化特征。但在以往的研究中多是分别进行水污染时间特征和空间特征分析,单独探讨时间或空间尺度的污染源特征,对流域综合治理和水生态环境监管指导意义有限。同时,过去的研究多以大河和湖泊水质变化过程分析,对于小型河流的研究较少,在有限的数据资料中较为准确掌握小流域水环境时空分异特征也是值得探讨的问题。鉴于此,本研究应用聚类分析、判别分析等方法对西明江水污染物时空变化特征进行分析,掌水污染物在时间、空间两个尺度上的演变规律,应用时空联合分析、因子分析识别不同时间和区域的污染源特征,实现横向和纵向对比,以利于相关部门掌握流域水质特征,有针对性地制定综合治理方案。
2 研究区域
西明江位于邕江北岸,广西南宁市西乡塘区,发源于西乡塘区大弯弓、小香炉岭、大香炉岭一带,于罗文园艺场东侧约500m处汇入邕江。天然河长13.9km,宽30~60m,深度7~13m,左右支流上游修建有罗文、禾屋等小水库,控制流域面积33.6km2,河道枯水期水深0.1m左右,丰水期水深约1.5m,天然河道的常水位水域面积为27.5hm2。西明江月平均径流量为Q=0.19m3/s(表1),河道径流量在南宁市内河水系中相对较小。西明江的功能定位是“邕江支流,城市排洪通道,作为城市内的自然生态要素,结合水体形成防护林带,与邕江交汇的河段形成公共、开敞的滨水景观带”,根据《南宁市水功能区划》(南府〔2012〕107号),西明江流域执行地表水Ⅲ类标准。
3 数据采集与研究方法
3.1 数据采集
为了对西明江流域水质时空分布变化特征进行研究,沿西明江河段有大量废水集中排入河段、沿岸主要居民密集区域、支流与干流汇合处的上下游等布设地表水质采样点位16个(图1),其中于沿岸畜禽养殖区域、污水直排口和已判定为黑臭水体的河段加密布点。采样点位避开死水区、回水区和排污口附近。各采样点位结合水宽和水深的实际情况,按照HJ/T 91—2002《地表水和污水监测技术规范》、HJ 494—2009《水质 采样技术指导》要求设置相应的采样垂线数和采样点数。根据流域水文规律,分别在2018-2019年的丰水期(6~7月)、平水期(8~9月)和枯水期(2~3月)进行采样。在前期调查中未发现有重金属污染物,所以本次采样监测项目主要包括:温度(T)、pH值、溶解氧(DO)、化学需氧量(CODGr)、五日化学需氧量(BOD5)、高锰酸盐指数(CODMn)、氨氮(NH3-N)、总氮(TN)、总磷(TP)、硫化物(SULF)、悬浮物(SS)、电导率(SEC)、硫酸盐(SO42-)、硝酸盐(NO3-)共14项指标,按照HJ/T 91—2002《地表水和污水监测技术规范》规定的分析方法进行测定。西明江流域水质采样监测数据统计描述见表2。
3.2 研究方法
3.2.1 聚类分析
聚类分析是一种研究“物以类聚”问题的多元统计方法,根据样本(或研究对象)的数值特征,对其进行分类,判定各
样本的亲疏关系。本文所采用的层次聚类分析又叫作系统聚类分析,是目前使用最多的一种聚类方法。本次分析采用平方欧式距离度量样本间的距离,运用离差平方和法(Ward法)生成具有层次结构的聚类树,分别在空间尺度和时间尺度上对西明江水质进行分类分析[11-13]。
3.2.2 判别分析
判别分析是在已知样本(或研究对象)分成若干类,并已知各类样品观测数据的基础上,根据一定的准则建立判别函数,然后根据判别函数对位置所属类别的样本进行分类的一种分析方法[14]。本文采用后退式逐步判别法对聚类分析结果进行验证分析,相应的判别函数表达式为:
式(1)中,i为组别G的序号,ki为各组的固有常数,n为各组用于分类的变量个数,Wj为特定变量(Pj)的权重系数,Pj为某变量的数值,f为判别函数值。
3.2.3 因子分析
因子分析是在以丢失最少信息为前提,将具有一定相关关系的多个变量综合为少数几个指标(即因子)的分析方法[15]。本文在聚类分析和判别分析基础上,采用因子分析逐步识别各个时间与空间组合的污染源特征,数据分析采用KMO和Bartlett球形检验进行适宜性检验,通过最大方差法进行旋转,以特征值大于1为原则提取因子变量[16,17]。
3.2.4 数据处理方法
为了消除量纲的影响,在进行聚类分析和因子分析前,需对数据进行标准化预处理,主要采用Z得分法,即将各变量值减去均值后除以标准差,标准化后的Z分数平均值为0,标准差为1。数据预处理和多元统计过程采用Microsoft Excel 2013和IBM公司的SPSS 24。
4 结果与分析
4.1 空间尺度聚类分析
由空间尺度聚类分析结果可知(图2),当20<聚类距离<25时,采样点可分为2组;当18<聚类距离<20时,采样点可分为3组。应用后退式判别分析分别对空间两种分组方式的原始数据进行判别,其中2组分类的判别正确率为89.6%,3组分类的判别正确率为81.3%(表3)。因此,采样点应当分为2组:A组{2、4、1、3、10、11、13、12};B组{5、8、14、15、6、9、16、7}。基本上是以大学西路为分界,以北区域为罗文村所在地,人类活动影响较小,主要受农业面源、养殖源影响,A组解释为农村生活用地;以南为城市建设所在地,人类活动较为频繁,主要受城镇生活源、点源影响,B组解释为城市生活用地。通过水质指标标准化箱式图分析空间污染特征差异(图3),可以看出A组DO、TN浓度明显高于B组,而B组CODGr、BOD5、CODMn、NH3-N、TP、SS浓度明显高于A组,即大学西路以南区域有机物污染水平均高于以北区域,建议重点加强监测与管控。
4.2 时间尺度聚类分析
由时间尺度聚类分析結果可知(图4),可分为两个时段:a时段{6月、7月};b时段{10月、11月、2月、3月},对比西明江径流表(表1),分组情况基本符合流域水文规律,a时段可以解释为丰水期,b时段可以解释为平、枯水期。通过水质指标标准化箱式图分析时间污染特征差异(图5),b时段pH、CODGr、BOD5、CODMn、NH3-N、TN、TP浓度明显高于a时段,结合表1可知在P=90%标准条件下b时段最枯季流量多在0.02~0.07m3/s,水体环境容量小,稀释能力弱。根据前期污染源调查,西明江沿程污水直排口平均流量约为0.01m3/s,污水流量接近b时段最枯季流量,易造成水体污染。
4.3 因子分析
4.3.1 A组各时段因子分析
将A组原始数据分为A组-a时段、A组-b时段进行因子分析,识别不同时间段的污染源特征。由因子分析结果可知(表4),在A组-a时段抽取了3个因子,A组-b时段抽取了4個因子,累计方差分别为85.3%和81.2%。
在A组-a时段,因子1方差贡献42.8%,特征因子为TN、TP;因子2方差贡献30.6%,特征因子为CODMn;因子3方差贡献11.9%,特征因子为BOD5。此类特征因子表明,污染主要来源于过量的营养盐和有机物,A组区域沿河有大片蔬菜地和养鸭场,a时段雨水冲刷土壤中氮、磷进入水体以及畜禽养殖污染物排入河道引起耗氧有机物和营养盐污染。
在A组-b时段,因子1方差贡献28.3%,特征因子为DO、SEC;因子2方差贡献25.5%,特征因子为CODMn、T;因子3方差贡献15.3%,特征因子为SS;因子4方差贡献12.1%,特征因子为TN。此类特征因子表明,b时段河流水量小,水中含氧量不足,温度升高极易加速有机物和营养盐消耗氧气。
4.3.2 B组各时段因子分析
将B组原始数据分为B组-a时段、B组-b时段进行因子分析,识别不同时间段的污染源特征。由因子分析结果可知(表5),在B组-a时段抽取了4个因子,B组-b时段抽取了5个因子,累计方差分别为87.9%和85.7%。
在B组-a时段,因子1方差贡献35.9%,特征因子为NH3-N、TN;因子2方差贡献30.8%,特征因子为CODMn;因子3方差贡献11.6%,特征因子为BOD5、SULF;因子4方差贡献9.5%,特征因子为DO。此类特征因子表明,B组区域因左右两侧支流交汇且a时段河流流量大,因此,DO增加,但由于该区域有生活污水直排口汇入,导致水体有机污染物浓度升高。
在B组-b时段,因子1方差贡献29.2%,特征因子为CODGr、CODMn、NH3-N、T;因子2方差贡献19.5%,特征因子为SS、SEC;因子3方差贡献16.4%,特征因子为pH;因子4方差贡献11.4%,特征因子为BOD5、SULF;因子5方差贡献9.3%,特征因子为TN。此类特征因子表明,B组-b时段流量小,来自左右两侧支流的底质不断堆积,此时不仅有生活污水带来大量的有机污染物,还有底泥释放的有机污染和氨氮。
4 结论
①在空间尺度上,西明江流域水质采样点分成A(农村生活用地)、B(城市生活用地)两个组。其中,大学西路以南的B组区域营养盐污染及有机物污染水平均高于以北的A组区域,建议重点加强监测与管控。
②在时间尺度上,全年分a(丰水期)、b(平、枯水期)两个时段。其中,a时段河流水质相对较好,b时段流量较小,河流沿程生活污水直排口流量接近该时段最枯季流量,易造成水体污染。
③综合时空联合分析与因子分析的结果,A组区域主要污染来源于面源污染,a时段雨水冲刷土壤以及畜禽养殖污染物排入河道引起耗氧有机物和营养盐污染;b时段水中含氧量不足,温度升高极易加速有机物和营养盐消耗氧气。B组区域主要污染来源于生活污染及底泥内源释放,a时段河流流量大,但生活污水直排口汇入导致水体有机污染物浓度升高;b时段不仅有生活污水带来大量的有机污染物,还有底泥释放的有机污染物和氨氮。
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