2005～2018年涡河玄武河段水质演变趋势分析

2021-07-20王淑丽李志萍赵贵章姚思雨袁巧灵

人民长江 2021年5期

王淑丽李志萍赵贵章姚思雨袁巧灵

摘要：水质演变趋势分析是水质研究的基础，也是水质污染防治的有效手段，在水环境研究中具有重要意义。基于涡河流域玄武河段2005～2018年水质指标数据，通过综合污染指数法、模糊综合评价法和灰色关联度评价法，对涡河玄武河段水质进行了综合评价，分析水质中的组分变化特征;采用线性趋势、累积距平法、Mann-Kendall突变检验相结合的方式，识别涡河流域河流2005～2018年水质指标的变化趋势，并进行突变分析。结果表明：2010年前后水质明显好转，水质主要为Ⅱ类和Ⅲ类水，且较稳定;溶解氧总体呈上升的趋势，氨氮、高锰酸盐指数、化学需氧量和总磷含量总体呈下降趋势，且氨氮、高锰酸盐指数和化学需氧量下降趋势显著;各水质指标突变次数和突变时间存在着差异，且集中出现在2008～2013年和2016年。研究结果可为涡河水环境治理提供依据。

关键词：

水质变化; 综合污染指数法; Mann-Kendall突变检验; 涡河流域

中图法分类号： X522

文献标志码： A

DOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2021.05.003

0 引言

水质污染趋势研究是水资源管理和水污染防治的基础。涡河作为淮河流域第二大支流，水质的变化严重影响着淮河水质及沿岸地区国民经济的发展。近几十年来，随着工农业生产的快速发展，污水大量排入河流，导致涡河入境水质不佳，加上沿河各级控制闸长期关闭，河水径流量逐年减少，水体自净能力差，致使涡河成为淮河流域水污染严重、水资源供需矛盾突出、生态环境不断恶化的典型支流之一。因此，研究涡河流域长时间尺度下水质演变趋势，对深入了解涡河水资源循环规律，保护流域生态环境具有重要的指导意义。

目前，国内常用的水质评价方法有单因子污染指数法[1-2]、模糊评价法[3-4]、主成分分析法、灰色关联度评价法[5-6]等。刘荣荣等[1]基于单因子污染指数法对浏河水质进行评价，结果表明各监测断面水质监测指标超标严重。张洪伟等[3]把模糊综合评判法应用于甘肃省正宁县区域内，针对不同河流和水库地表水的水质指标检测数据作出了定量的综合评价。岳超等[5]通过引入灰色系统理论对东平湖进行水质评价，得出了各断面水质的隶属情况及水质类别。国内常用的水质变化趋势分析方法有Mann-Kendall非参数统计检验法、Spearman秩相关系数法、线性趋势法等。刘秀花等[7]应用Spearman秩相关系数分析了丹江口水库断面主要污染因子的变化趋势，并对显著上升因子进行了累积变化分析，结果表明水库水质总体上能达到调水的标准，但主要污染指标的变化均呈上升趋势。赵秋娜[8]基于Mann-Kendall趋势检验方法，对洋河水库2004～2016年的总磷、高锰酸盐指数和氨氮3项水质指标进行分析，结果表明洋河水库3项水质指标升高趋势不显著，水质基本维持在Ⅱ类水标准，水质突变点基本集中在2005～2006年和2014～2015年。宋昱等[9]运用季节性Kendall检验原理对松花江哈尔滨段的5个监测站点2006～2015年的4项主要污染因子进行了变化趋势检验，结果表明5个监测站点的4项污染因子变化趋势及显著性存在差异，但基本都维持在Ⅲ类水标准之内。

由于水质序列存在多因素干扰，为确保研究的可靠性，本文通过多種方法相结合的方式，在对研究结果分析比较的基础上，开展综合评估。为了提高水质评价结果的准确性，采用了水质评价较为全面的综合污染指数法，并分别引入模糊综合评价法和灰色关联度评价，进行水质评价及污染程度分析。采用线性趋势、累积距平法、Mann-Kendall突变检验3种方法相结合的方式，对水质的变化趋势过程、显著性及突变点进行综合分析。

1 研究区概况及数据来源

1.1 研究区概况

涡河是淮河第二大支流，淮北平原区主要河道，呈西北向东南走向。涡河发源于河南省开封县贾鲁河脚下，东南流经开封、通许、扶沟、太康、鹿邑和安徽省亳州、涡阳等地，最终注入淮河，具体地理位置如图1所示。玄武段位于涡河中游，太康与鹿邑之间，玄武站是涡河流域中上游重要控制站，站以上河长147.6 km，流域面积4 020 km2。

1.2 数据来源

本文研究所用的数据来源于涡河流域玄武站2005～2018年的监测数据，应用的水质评价指标为溶解氧、高锰酸盐指数、氨氮、化学需氧量和总磷共5项，其监测数据完整且连续。按照GB3838—2002《地表水环境质量标准》和《地表水环境质量评价办法（试行）》的要求进行水质分析。

2 研究方法

2.1 水质评价方法

本研究采用将综合污染指数法[1-2]、模糊综合评价法[3-4]、灰色关联度评价法[5-6]相结合的方法，对涡河流域2005～2018年的水质进行综合评价。其中，综合污染指数法是目前我国较为常用的水质评价方法。该方法在推求各污染因子实测浓度与选定的水质等级标准浓度比值的基础上，进行加和平均得到综合污染指数（P），以此来确定水质类别。综合污染指数越低，水质则越洁净。若某水质评价指标的污染指数大于1，表明该水质指标超过了规定的水质标准限制，水质参数的标准越大，说明该水质参数超标越严重。

2.2 水质变化趋势分析方法

3 结果与讨论

3.1 水质评价

进行综合污染指数评价时，以GB3838-2002《地表水环境质量标准》中Ⅲ类水为基准，计算各年的地表水环境质量综合污染指数，结果如表1所列。由表1可知：2006～2008年水质污染较为严重，综合污染指数达到了1以上，2009年以后水质污染程度逐渐降低。在多年监测指标中氨氮、高锰酸盐指数、化学需氧量的污染指数结果多次大于1，属于超标项，污染最严重。

为了探究水质污染程度与各水质指标之间的关系，绘制涡河流域2005～2018年各水质指标变化过程与综合污染指数及Ⅲ类水标准之间的关系如图2所示。由图2可以直观地看出：除溶解氧与综合污染指数呈负相关，其他水质指标均与综合污染指数呈正相关;2010年之后溶解氧、高锰酸盐指数、氨氮、总磷含量均达到Ⅲ类水标准，化学需氧量在Ⅲ类水标准附近上下波动;综合污染指数的变化趋势与氨氮变化趋势基本一致，且综合污染指数总体呈现出波动下降趋势，水质污染程度逐渐好转。

借助于综合污染指数评价法、模糊综合评价法以及灰色关联度评价法3种方法，对涡河流域2005～2018年的水质进行了综合评价，结果如表2所列。由表2可知：3种方法的评价结果存在一定差异，但评价结果总体而言具有一定吻合度，且均显示2006～2008年水质污染较为严重，2010年前后水质明显好转;从综合污染指数评价法的结果来看，2010年之后水质主要是中度污染和轻度污染;由模糊综合评价法和灰色关联度评价法的结果可知，2010年之后水质主要是Ⅱ类和Ⅲ类水，且较稳定。

3.2 水质变化趋势

线性趋势分析结果及显著性检验结果分别如图3所示和表3所列。由图3可知：溶解氧线性系数为0.086 3，总体呈上升趋势;氨氮、化学需氧量、高锰酸盐指数、总磷线性系数分别为-0.207 7，-1.947 0，-0.262 6，-0.020 1，均小于零，总体呈下降趋势。由表3可知：溶解氧、总磷检验值|t|t（0.05/2）=1.64，因此下降趋势显著。

累积距平法检验结果如图4所示。由图4可知：溶解氧含量在2005～2010年呈现下降趋势，在 2011～2018年呈现波动上升的趋势;氨氮含量在2005～2011年呈现上升的趋势，2012～2018年呈现下降的趋势，且在2011年发生了跳跃;化学需氧量在2005～2008年呈现上升趋势，在2009～2018年呈现波动下降趋势，且在2008年发生了跳跃;高锰酸盐指数在2005～2011年呈现上升的趋势，在2012～2018年呈现下降的趋势，且在2011年发生了跳跃;总磷含量在2005～2008年呈现上升的趋势，在2010～2018年呈现下降的趋势，且在2008年发生了跳跃。

Mann-Kendall检验结果如图5所示。由图5可知：溶解氧含量存在2个突变点，突变时间分别发生在2013年和2016年，且2个突变点均位于显著信度线（α=0.05）之间，表明突变不显著;氨氮含量在2009年发生了突变，突变不显著;化学需氧量在2009，2012年和2016年发生了突变，均不显著;高锰酸盐指数在2011年和2016年发生了突变，突变不显著;总磷含量存在2个突变点，突变时间分别发生在2008年和2016年，2个突变点均不显著。综上所述，水质指标突变次数和突变时间存在着差异，但集中出现在2008～2013年和2016年。

4 结论

本文选取涡河流域玄武河段2005～2018年的溶解氧、氨氮、高锰酸盐指数和化学需氧量5项水质指标，运用综合污染指数评价、模糊综合评价和灰色关联度评价法进行了水质综合评价，分析其水质变化特征;其次，运用线性回归、累积距平法和Mann-Kendall突变检验法识别涡河流域水质指标时间序列的变化趋势，并进行了突变检验。得到结论如下：

（1） 3种水质评价方法的结果具有一定吻合度，均显示2006～2008年水质污染较为严重，2010年以后水质污染程度逐渐降低，水质主要为Ⅱ类和Ⅲ类水，且较为稳定;从2010年开始，溶解氧、高锰酸盐指数、氨氮、总磷含量均达到Ⅲ类水标准，化学需氧量在Ⅲ类水标准上下波动;主要超标污染物是化学需氧量、高锰酸盐指数和氨氮。

（2）溶解氧总体呈上升趋势，而氨氮、高锰酸盐指数、化学需氧量和总磷总体呈下降的趋势，其中氨氮、化学需氧量和高锰酸盐指数满足置信度为95%的显著性检验;溶解氧在2005～2010年呈现下降的趋势，在 2011～2018年呈现波动上升的趋势;氨氮和高锰酸盐指数在2005～2011年呈现上升趋势，2012～2018年呈现下降的趋势;化学需氧量和总磷含量在2005～2008年呈现上升指数的趋势，在2009～2018年呈现波动下降的趋势。

（3）各水质指标的突变次数和突变时间存在差异，但集中出现在2008～2013年和2016年;累积距平法突变点检验结果包含在Mann-Kendall突变检验结果中;突变点和水质明显好转时间点具有较高吻合度，可为水质预测提供依据。

参考文献：

[1] 刘荣荣，顾妮娜，李国栋，等.基于单因子标准指数法的浏河水质评价[J].江汉大学学报（自然科学版），2019，47（2）：139-145.

[2] 郑琨，张蕾，薛晨亮.单因子指数法在水质评价中的应用研究[J].地下水，2018，40（5）：79-80.

[3] 张洪伟，周添红，张国珍，等.模糊综合评判法在地表水水质评价中的应用[J].地下水，2017，39（1）：83-86.

[4] 潘俊，高维春，臧海洋.基于模糊综合评价法在溪泉湖地表水中的水质评价[J].环境科学与技术，2010，33（增2）：551-553.

[5] 岳超，郑志国，杨会清，等.灰色关联分析法在地表水水质评价中的应用[J].治淮，2017（12）：17-18.

[6] 郑志国，张升第，张秀敏.灰色关联分析法在东平湖水质评价中应用[J].山东水利，2016（9）：55-56.

[7] 刘秀花，胡安焱.汉江丹江口水库水质变化趋势研究[J].人民长江，2008，39（15）：36-38.

[8] 赵秋娜.基于Mann-Kendall模型的洋河水库水质变化趋势分析[J].吉林水利，2018（3）：53-55.

[9] 宋昱，张思冲，王雪娇，等.基于季节性肯达尔检验法的松花江哈尔滨段水质变化趋势分析[J].哈尔滨师范大学自然科学学报，2019，35（5）：105-110.

[10] 金保明.基于线性回归与重标极差R/S法的年平均流量变化趋势分析[J].南昌大学学报（工科版），2014，36（4）：347-350.