廊坊市地表水水质综合评价*

孔滕滕 ， 刘婧然，2 ， 于朝霞

（1.河北工程大学水利水电学院，河北 邯郸 056038；2.河北工程大学河北省智慧水利重点实验室，河北 邯郸 056038；3.中水北方勘测设计研究有限责任公司，天津 300222）

0 引言

廊坊市位于海河流域中下游，处在北京和天津两个城市之间，是京津冀城市群核心地带、环渤海腹地，区位优势十分明显。但是廊坊市属于典型的资源性和水质性缺水地区，多年水资源量8.04亿m3，人均水资源量185 m3，仅为全省平均水平的60%，全国人均水平的10%[1]。辖区内虽有4大河系、10条主要河道，但受上游城市拦河闸的影响，绝大多数河道的水量严重不足，湿地数量锐减，水中动植物大多消亡，水体自净能力基本丧失[2]，加上工业、农业以及生活废水不加处理直接排放造成本地地表水资源污染严重，在全省设区市地表水环境质量达标排名中，廊坊市地表水环境达标指数仅为0.912，位于全省倒数第五位，地表水质达标率偏低，地表水环境质量状况堪忧。因此，为了有效地对廊坊市地表水进行综合管理，直观地反映地表水环境质量，亟需开展地表水水质综合评价。当前，针对地表水水质评价方法的研究很多，主要包括主成分分析法[3]、聚类分析法[4]、污染指数法[5]、模糊综合评价法[6]、灰色系统法[7]、人工神经网络法[8]等，每种方法都有其侧重点，但都无法全面地反映复杂的水环境质量状况。为此，在实际研究中将各种方法结合使用成为全面了解水环境质量的良好选择。此外，如何选择适合的评价因子也是准确评价的关键步骤。主成分分析法能对数据进行降维处理，在损失较少信息的前提下，把多个指标综合成几个综合指标以提取影响水质的关键指标因子，提高评价效率[9]。模糊综合评价法是由模糊数学的发展而产生的一种综合评价方法，该方法根据最大隶属度原则表示各指标对水质标准的隶属程度[10]。具有结果清晰、系统性强的特点，能较好地解决模糊的、难以量化的问题，适合各种非确定性问题的解决，目前已经被广泛地应用于各种评价类问题。因此，项目小组选择主成分分析法和模糊综合评价法对廊坊市进行地表水水质评价研究。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

选择廊坊市2021年7月13个监测断面的水质资料作为基础数据，如表1所示。初步选取溶解氧、CODMn、COD、NH3-N、T-P、T-N、BOD5、F-共8个监测指标作为评价因子，应用基于主成分分析法的模糊综合评价模型进行水质评价。文中地表水水质类别标准由《地表水环境质量标准》（GB 3838—2002）确定。

表1 廊坊市地表水监测数据 单位：mg/L

1.2 研究方法

1.2.1 主成分分析法

主成分分析法能对影响因子的相对重要性进行识别，从而确定出影响研究区域地表水水质的关键因子。其原理是对有关指标因子进行降维处理，在保留大量原始信息的前提下通过计算协方差把众多复杂的指标转变为若干综合指标，利用少数几个主成分解释不同因子内在的联系，从而减少变量的个数[9]。该方法的步骤如下：

1）设系统中有n个评价样本，每个样本具有m项评价指标，原始数据矩阵如式（1）所示：

2）对原始矩阵进行标准化处理。由于原始数据的量纲存在差异，为了方便计算与比较，需对数据进行标准化处理，如式（2）所示：

3）建立相关系数矩阵R如式（3）所示：

其中rij表示xi和xj之间的相关系数，计算公式如式（4）所示：

4）确定特征向量与特征值。相关系数矩阵R的前n个较大的特征值λ1＞λ2＞…＞λn，就是前n个主成分对应的方差，对应的单位特征向量aj就是主成分关于原变量的系数。

6）根据各主成分荷载的计算结果综合选取影响因子。

7）确定评价因子权重。主成分荷载值lij与主成分的方差贡献率αi决定评价因子的权重，计算公式如式（6）所示：

式中：ωj为第j个评价因子的权重；r为选取的评价因子数。

1.2.2 模糊综合评价法

水质评价中的模糊综合评价法是以隶属度来定义水质指标的模糊界限，通过模糊关系矩阵与权重矩阵的复合运算得出总体水质对地表水标准各级别的隶属程度，最后根据最大隶属度原则确定评价水体的水质级别[11]。其主要计算步骤如下。

1）确定隶属度矩阵。隶属度用来表征评价指标属于评价标准各级别的程度，它可以通过隶属度函数求解。常用的构建隶属度函数的方法包括模糊统计法、指派法等，通常水质模糊综合评价的隶属度函数由降半梯形分布函数法确定[12]，降半梯形分布中又可分为偏小型分布和偏大型分布。根据隶属度函数半梯形分布可以写出各类别隶属函数，具体如下。

①Ⅰ类水，隶属函数如式（7）所示：

②Ⅱ～Ⅳ类水，隶属函数如式（8）所示：

③Ⅴ类水，隶属函数如式（9）所示：

式中：Ci为第i个评价指标的实测浓度，i=1,2,...,m；j为水质等级，j=1,2,3,4,5；Sij为第i个评价指标的j级评价标准值；yij为第i个评价指标对j级水质的隶属度。本研究中，溶解氧根据偏大型梯形分布构造函数，其余指标的隶属度函数根据偏小型分布构造。

模糊关系矩阵（隶属度矩阵）Y由yi1，yi2，…，yi5确定，如式（10）所示：

2）权重矩阵的确定。本研究采用上述主成分分析法赋权，具体见公式（1）～（6）。

3）评价结果的计算。评价指标的权向量ωj与模糊关系矩阵Y进行合成运算得到模糊评价结果集合B，如式（11）、（12）所示：

评价结果的最终指标是评价结果集合B中数值最大的

2 结果与分析

2.1 主成分分析

借助SPSS软件进行主成分分析以识别地表水水质关键因子，在进行主成分分析前需对数据进行KMO和Bartlett检验，当KMO值大于0.5且显著性水平小于0.05时方可进行主成分分析。

本研究运用SPSS26软件对评价指标原始数值进行了KMO和Bartlett检验，结果如表2所示。

表2 KMO和Bartlett检验

由表2可以看出，KMO值显示为0.504，大于0.5，显著性水平结果为0，小于0.05，因此，可以进行主成分分析。由主成分分析法，可以得到各监测断面水质指标的碎石图，如图1所示。

图1 碎石图

由图1可知，特征值大于1的有3个主成分，因此原来的8个指标因子可以综合为3个主成分。其特征值及方差贡献率如表3所示。

表3 总方差解释

由表3可以看出，前三个主成分的方差累计贡献率达到86.61%，大于85%，说明前三个主成分能代替原来的变量，且不会造成太多信息的缺失。主成分分析中，主成分系数矩阵就是其特征向量，但利用SPSS软件计算时要除以相应主成分特征值的平方根，所选主成分荷载值如表4所示。

表4 各主成分荷载值

由表4可知，第1主成分主要控制的因子有NH3-N、T-P、BOD5；第2主成分控制的因子有COD、F-；第3主成分控制的因子是溶解氧。因此选择这些因子进行模糊综合评价。

根据主成分分析法公式（1）～（6）可以得到溶解氧、COD、NH3-N、T-P、BOD5、F-的权重，结果如表5所示。

表5 各指标权重

2.2 模糊综合评价

根据模糊综合评价法公式（7）、公式（8）、公式（9）可以得到各指标因子的隶属度，通过隶属度矩阵和各指标的权重进行合成运算，由最大隶属度原则可得13个监测断面的评价结果，具体如表6所示。为了检验模糊综合评价法的准确性，运用熵权法加以验证，结果如图2（a）所示。

表6 地表水水质评价结果

图2 廊坊市地表水水质评价结果

由表6可知，廊坊市13个监测断面中杨洼闸、罗屯闸、台头断面的污染状况较为严重，水质级别为Ⅳ类或Ⅴ类水；大王务、南疃村、小王庄和小河闸断面的水质情况较好，达到Ⅰ类水质，其余断面均为Ⅲ类水。另外，由图2（a）不同方法的水质评价结果中可以看出，模糊综合评价法与熵权法的评价结果除桑梓红旗闸和台头断面有所区别外，其余断面结果均一致，说明基于主成分分析的模糊综合评价法具有较高的准确性；评价结果表明，廊坊市地表水各类水质中，Ⅲ类水占比最高，达到46.15%，Ⅰ类水占到30.77%，Ⅳ类、Ⅴ类水分别占到15.39%和7.69%，无Ⅱ类水质。

3 讨论

3.1 廊坊市地表水水质关键影响因子

为了找出影响廊坊市各监测断面地表水水质的关键影响因子，利用GIS技术[13]将各水质指标的浓度分布进行可视化统计，结果如图3所示。通过图3中的水质等级分布和各主要污染物浓度分布图可知，在水质污染较为严重的杨洼闸、罗屯闸和台头断面中T-P、BOD5、COD、NH3-N和F-分布浓度较高，是影响该地区地表水水质的主要指标。具体来说，杨洼闸断面主要分布的污染物有T-P、NH3-N；罗屯闸断面的T-P、BOD5、COD、NH3-N的含量均较高；而台头断面主要受到COD和F-的影响。这些指标中，NH3-N是农业水体污染的主要贡献者，普遍存在于畜禽养殖和农田地表径流，BOD5、COD用于指示有机物的含量，通常在生活污水中含量较高，T-P则主要来源于化肥等农业废弃物。

3.2 廊坊市地表水水质空间分布特征分析

由图3（f）可以看出，廊坊市地表水污染最严重的地区几乎都集中在北三县（大厂、香河、三河）和台头断面，这与其地理位置和产业模式有着密切关系。北三县作为对接北京的桥头堡，在与北京区域合作，服务保障北京、承接北京诸多城市功能外溢的同时，也承载了很多压力，其中外来人口激增，高耗能、高污染企业大量涌入等因素是造成当地地表水污染的原因之一。此外，由于北三县境内的主要河道均属入境河流的中下游，上游北京方向的工业废水排放也是造成水质污染的重要原因之一。

图3 廊坊市地表水水质主要污染物分布

具体来说，位于三河市的泃河是该市的主要水系之一，由北京市平谷区入境，主要受到市区污水处理厂的影响，COD的浓度达到20.7 mg/L～25 mg/L，NH3-N的浓度到达0.66 mg/L～2.0 mg/L，基本维持在地表水Ⅲ～Ⅳ类水质。另外，与北京交界处的潮白河上游是一个超级居住带，受到生活污水的影响，COD和BOD5的含量分别超标1.15倍和1.3倍，水质总体维持在Ⅲ类水；北运河干流在北三县境内长21.7 km，涉及香河县的9个镇，其干流北京段至廊坊土门楼段水质受到沿岸生活垃圾及农业废弃物的影响，COD、TP、BOD5的浓度分别超标1.2、0.9和1.73倍，水质以Ⅳ类水为主。

除了北三县外，廊坊市的台头断面地表水污染也较为严重，影响其水质的主要污染物是F-和COD，根据《廊坊市大清河台头断面区域氟化物本底超标情况技术报告》可知，台头断面F-超标主要是受地质因素影响，而COD超标主要是接纳了周边村庄的生活废水和农业污水。

4 结论

1）运用主成分分析法将影响廊坊市地表水水质的8个指标综合成3个主成分，并从3个主成分中提取出溶解氧、COD、NH3-N、T-P、BOD5、F-等6个指标作为影响廊坊市地表水水质的主要因子。

2）根据主成分分析法提取出的主要影响因子，运用模糊综合评价法对廊坊市地表水水质进行综合评价，并用熵权法对评价结果加以验证。结果显示：模糊综合评价法与熵权法的评价结果基本一致，评价较为准确。廊坊市13个断面的地表水中，大王务、南疃村、小王庄和小河闸的水质总体较好，达到Ⅰ类水质，杨洼闸、罗屯闸和台头断面的水质较差，仅达到Ⅳ类和Ⅴ类水质。全市地表水Ⅰ～Ⅴ类水质所占比例分别为30.77%、0%、46.15%、15.39%、7.69%。

3）从空间上看，廊坊市地表水水质污染主要集中于北三县和台头镇地区。其中，北三县的水质污染主要受到上游北京市和本地工业及生活废水排放的影响，主要污染物是COD、TP、BOD5、NH3-N；台头断面的水质污染主要来源于当地地质因素导致的F-污染和农业、生活废弃物导致的COD超标。