河南省2009—2017 年水体污染物时空分布特征解析

2020-10-28梁志杰黄仲冬齐学斌

灌溉排水学报 2020年10期

张彦，梁志杰，李平，窦明，黄仲冬，齐学斌 *

（1.中国农业科学院农田灌溉研究所，河南新乡 453002；2.农业农村部农产品质量安全水环境因子风险评估实验室，河南新乡 453002；3.中国农业科学院农业水资源高效安全利用重点开放实验室，河南新乡 453002；4.郑州大学水利科学与工程学院，郑州 450001）

0 引言

区域河流水质状况是水环境管理部门关心的核心问题，也是区域河流生态环境可持续发展重要的制约因素。受区域社会经济发展和人类活动的影响，区域河流水质具有时空差异性，分析河流水质时空分布特征可为区域水环境管理提供动态信息[1-2]。目前，用于分析水体污染物时空相似性和差异性的方法为多元统计分析方法，如描述性统计法、方差分析法、主成分分析法、因子分析法、Mann-Kendall 检验法以及聚类分析法等[3-6]。这些方法对沁河流域[7]、黄河流域[8]、淮河流域[9-10]、涡河[11]等水质的时空分布特征及污染源解析方面起到了重要的作用；黄金良等[12]运用GIS 和多元统计分析相结合的方法识别了九龙江流域水质的时空特征及其影响因素；余明勇等[13]利用时间序列法和相关性分析法分析了长湖水体污染物季节性变化及水体污染的主要影响因子；顾胜等[14]通过t 检验分析了汉江堵河流域水质季节性的变化及水体污染物空间尺度的分类情况。另外，相关的统计分析方法在国外河流流域水质时空分布特征分析方面也有运用，如韩国Nakdong 河[15]，尼泊尔Bagmati河[16]等。综上所述，目前针对流域水质时空分布分析的成果较多，但对河南省境内河流而言，仅对个别河流流域分析，缺少较为全面的分析。因此，本文以河南省2009—2017 年地表水责任目标断面的监测数据为依据，通过多元统计方法分析河南省境内河流水体污染物时空分布特征及其变化趋势，同时利用聚类分析分析水体污染物在时间和空间的相似性和差异性，研究成果对区域内水环境治理和防污调度具有一定的指导意义，也为相关管理部门提供了一定的依据。

1 材料与方法

1.1 研究区域概况

河南省位于我国的中东部，其自北向南横跨海河流域、黄河流域、淮河流域和长江流域四大水系，境内有1 500 多条河流纵横交织。黄河横贯中部，境内干流711 km，流域面积为3.62 万km2，约占全省面积的20%；河南中南部的淮河，支流众多，水量丰沛，干流长340 km，流域面积为8.83 万km2，约占全省面积的50%；北部卫河和漳河流入海河，东部涡河、沙河、颍河流入淮河，西南部丹江、湍河和唐白河流入汉江。2017 年河南省辖海河流域、黄河流域、淮河流域和长江流域年降雨量分别为503.5、611.4、945.2 和92.7 mm[17]。

1.2 数据来源

本研究数据主要来源于河南省环境监测中心编制的《河南省地表水环境责任目标断面水质周报》，选取了36 个监测断面，COD 和NH3-N 2 个水质监测指标，水质监测数据为2009—2017 年的原始水质监测数据，监测频率为每周1 次，通过数据整理将水质监测数据整理为月平均值，共计108 个水质监测系列，水质监测数据分析执行《地表水环境质量标准》（GB 3838—2002）。监测断面名称及监测断面位置具体如图1 所示。

1.3 研究方法

Mann-Kendall 检验法（M-K 检验）是一种基于秩的非参数检验的方法，其优越性在于能够检验线性或非线性的趋势[18]，扩展的精确性在水质趋势分析中得到了广泛应用[19]。标准化检验统计值ZMK为时间序列数据变化趋势，若ZMK>0，表示时间序列数据随着时间的推移呈现增加趋势；反之表示时间序列数据随着时间的推移呈减小趋势。当│ZMK│>Z（1-α/2）时，则拒绝0 假设，认为时间序列数据存在显著趋势性；Z（1-α/2）值可由标准正态分布表中查得，当取显著性水平α=5%时，其对应的Z（1-α/2）值为1.96[20]。

系统聚类分析是根据研究对象的特性，对它们进行定量分析的一种多元统计方法。系统聚类分析的基本思想是在样品之间定义距离，在变量之间定义相似系数，距离或相似系数代表样品或变量之间的相似程度，按照相似程度的大小，将样品或变量都聚集完毕，形成一个表示亲属关系的谱系图。流域水质评价中常按照监测时间和监测断面的地理位置进行聚类，分析流域水质的时空变化特征[1-2,21]。

本文数据统计分析工具采用Excel 2007、SPSS 21和Matlab 2014。

2 结果与分析

2.1 水体污染物的分布特征分析

根据2009—2017 年各监测站点的水质监测数据，计算出各监测站点水质监测数据近9 年的平均值，水体污染物具体分布情况如图2 所示。据统计，舞阳栗园桥的COD 平均质量浓度最大为47.51 mg/L，超过了III 类水质标准的2.5 倍；叶舞公路桥的COD 平均质量浓度最小为5.86 mg/L，达到了I 水质标准。COD平均质量浓度达到I 类水质标准的监测站点有4 个，占比11.11%；III 类水质标准的监测站点有8 个，占比22.22%；IV 类水质标准的监测站点有7 个，占比19.44%；V 类水质标准的监测站点有10 个，占比27.78%；劣V 类水质标准的监测站点有7 个，占比19.44%。睢县板桥的NH3-N 平均质量浓度最大为6.44 mg/L，超过了III 类水质标准的6.44 倍；叶舞公路桥的NH3-N 平均质量浓度最小为0.23 mg/L，达到了II水质标准。NH3-N 平均质量浓度达到II 类水质标准的监测站点有7 个，占比19.44%；III 类水质标准的监测站点有5 个，占比13.89%；IV 类水质标准的监测站点有6 个，占比16.67%；V 类水质标准的监测站点有1 个，占比2.78%；劣V 类水质标准的监测站点有17 个，占比47.22%。总体来说，白沙水库、叶舞公路桥、西华址坊、西华程湾、新野梅湾、新野新甸铺、永城张桥、淮滨水文站和鹿邑付桥9 个监测站点的水体污染物的平均质量浓度较低，达到了水质III类及以上标准，但仍有超过一半以上监测站点的水体污染物质量浓度超过了III 水质标准，因此在今后的还要进一步加强水环境的治理工作。

2.2 水体污染物多年变化趋势分析

根据Mann-Kendall 检验法对COD 和氨氮监测数据的时间序列进行分析，其变化趋势分布情况如图3所示。分析可知，郾城漯邓桥、中牟陈桥、睢县板桥、扶沟摆渡口、通许邸阁等25 个监测站点COD 质量浓度呈显著性减小趋势，鹿邑东孙营、白沙水库、新郑黄甫寨、伊洛汇合处、舞阳马湾、叶舞公路桥、西华址坊和柘城砖桥8 个监测站点COD 质量浓度的变化趋势不显著，渑池吴庄、新野梅湾和淮滨水文站3 个监测站点COD 质量浓度呈显著增加趋势；郾城漯邓桥、鹿邑东孙营、淮滨水文站、中牟陈桥、白沙水库等26 个监测站点NH3-N 质量浓度呈显著减小趋势，渑池吴庄、通许邸阁、鹿邑付桥、台前贾垓桥、获嘉东碑村、卫辉皇甫和新郑黄甫寨7 个监测站点NH3-N质量浓度的变化趋势不显著，叶舞公路桥、新野梅湾和永城张桥3 个监测站点NH3-N 质量浓度呈显著性增加趋势。总体来说，河南省水体污染物整体趋势呈现减小趋势，说明水环境状况逐渐变好，近几年对河流污染的治理成果较为显著。

图3 各监测站点水体污染物质量浓度变化趋势 Fig.3 The variation trends of water pollutant mass concentrations for each monitoring station

为了分析水体污染物质量浓度的突变性，运用M-K 检验对郾城漯邓桥、渑池吴庄、鹿邑东孙营和白沙水库2009—2017年COD 质量浓度逐月序列的突变性进行分析，具体结果如图4 和图5 所示。

根据图4 可知，郾城漯邓桥的COD 质量浓度逐月序列在2013 年4 月之后发生明显突变；渑池吴庄的COD 质量浓度逐月序列在2010 年3 月之后发生明显突变；鹿邑东孙营的COD 质量浓度逐月序列的UF和UB 统计量趋势基本一致，略有交叉，说明鹿邑东孙营的COD 质量浓度没有显著突变；白沙水库的COD 质量浓度逐月序列没有显著突变。根据图5 可知，郾城漯邓桥的NH3-N 质量浓度逐月序列在2014年4 月之后发生明显突变，渑池吴庄的NH3-N 质量浓度逐月序列没有显著突变，鹿邑东孙营的NH3-N质量浓度逐月序列在2012 年6 月之后发生明显突变，白沙水库的NH3-N 质量浓度逐月序列在2013 年3 月前后发生明显突变。

图4 2009—2017 年COD 质量浓度M-K 检验 Fig.4 The M-K test of COD mass concentrations from 2009 to 2017

图5 2009—2017 年NH3-N 质量浓度逐月序列M-K 检验Fig.5 The M-K test of NH3-N mass concentrations from 2009 to 2017

2.3 水体污染物聚类分析

2.3.1 时间聚类分析

根据各监测站点水体污染物月平均数据进行年内月份聚类分析，采用欧式距离平方计算样本间距离，运用ward 算法通过SPSS 21 软件生成时间聚类树（图6）。根据图6 结果可知，水体污染物COD 的监测时段可以划分为4 个时段，时段1 为8—11 月、时段2为12 月、时段3 为5—7 月、时段4 为1—4 月；水体污染物NH3-N 的监测时段可以划分为3 个时段，时段1 为5—11 月、时段2 为4 月和12 月、时段3为1—3 月。总体来说，水体污染物COD 和NH3-N在时间上的分布大体上一致。

图6 水体污染物时间尺度聚类分析结果 Fig.6 Results of timescale cluster analysis for water pollutant concentrations

为了分析各个监测站点水体污染物月平均质量浓度实际情况，水体污染物月平均质量浓度各水质类别断面占比情况如图7 所示，COD 质量浓度达到IV 类水质标准的监测站点占比最大为9 月，占比为38.89%；达到V 类水质标准的监测站点占比最大为5—7 月和11 月，占比为33.33%；达到劣V 类水质标准的监测站点占比最大为1 月、3 月和4 月，占比为25.00%；超过III 类水质标准的监测站点占比最大为2 月和5月，达到了77.78%；III 类及以下水质标准的监测站点占比最大为11 月和12 月，达到了36.11%。NH3-N质量浓度达到IV 类水质标准的监测站点占比最大为6月和10 月，占比为13.89%；达到V 类水质标准的监测站点占比最大为2 月，占比为16.67%；达到劣V 类水质标准的监测站点占比最大为3 月，占比为66.67%；超过III 类水质标准的监测站点占比最大为3 月，达到了85.56%；III 类及以下水质标准的监测站点占比较大为7—9 月，分别达到了50.00%、55.56%和52.78%。综上所述，在2 月、3 月和5 月水体污染物污染程度较大的监测站点相对较多，在7—9 月、11 月和12 月水体污染物污染程度较小的监测站点相对较多。

图7 水体污染物月平均质量浓度各水质类别断面占比 Fig.7 Proportion of monitoring stations in the monthly average mass concentration of water pollutants

2.3.2 空间聚类分析

根据各监测站点水体污染物月平均数据进行空间聚类分析，采用欧式距离平方计算样本间距离，运用ward算法通过SPSS 21软件生成空间聚类树（图8）。根据图8 结果可知，水体污染物COD 在空间上可分为3 组，第1 组为西华址坊、沈丘纸店、鹿邑付桥、白沙水库、鹿邑东孙营等18 个监测站点，第2 组为中牟陈桥、新郑黄甫寨、卫辉下马营、扶沟摆渡口、大名龙王庙等17 个监测站点，第3 组为睢县板桥1个监测站点；水体污染物NH3-N 在空间上可分为3组，第1 组为西华址坊、沈丘纸店、鹿邑付桥、白沙水库、鄢陵陶城闸等20 个监测站点，第2 组为中牟陈桥、新郑黄甫寨、卫辉下马营、扶沟摆渡口、大名龙王庙等15 个监测站点，第3 组为睢县板桥1 个监测站点。水体污染物COD 和NH3-N 的空间聚类情况基本一致，说明水体污染物在空间分布具有一致性。

图8 水体污染物空间尺度聚类分析结果 Fig.8 Results of spatialscale cluster analysis for water pollutant concentrations

3 讨论

河南省是人口和农业大省，其境内水体污染物来源主要为工业废水、生活污水和农业面源污染等。目前河南省水体污染仍较为严重，但整体上呈减小趋势，说明在国家制定重点流域水污染防治战略规划以来，河南省内各流域水质得到了显著的改善。另外，根据《河南省环境统计年报》，2009 年河南省COD 和NH3-N 排放量分别为62.62 万t 和7.52 万t，2017 年COD 和NH3-N 排放量分别为43.07 万t 和6.21 万t，从水体污染物来源方面说明了河南省水体污染物排放量近年来呈减小趋势。

对于贾鲁河的中牟陈桥，惠济河的睢县板桥以及卫河水系的卫辉下马营、汤阴五陵和南乐元村集监测站点，水体污染物COD和NH3-N污染严重，这与相关的研究成果一致[22-23]；大名龙王庙的水体污染物呈现减小趋势，徐华山等[1]研究也表明大名龙王庙水质明显好转；随着对沙颍河的大力治理，目前取得了一些成效，沙颍河河南段水质呈逐年变好的趋势[24]，舞阳马湾、西华址坊、西华程湾和沈丘纸店的NH3-N质量浓度明显好转。从时间角度来说对于水体污染物全年整体上水质呈现先变好后变坏的波动趋势，如NH3-N水质在7月—9月III类水质标准及以下的断面占比相对较大，由于在7月—9月降雨多，河流径流量较大，使河流水质处于较好的状态。

河南省水体污染物在时间和空间分布上基本上一致，但个别水质监测站点之间的水质状况具有较大的差异性，说明在不同流域不同河流水体污染物治理程度不同，因此为加快河南省水体污染物的治理工作，使河南省境内河流达到预定的水质目标和水环境得到有效的保护。