区域水污染驱动因素分析及防治措施研究—以成都市为例

卢文治

（成都市污染源监测中心锦江监测站，四川 成都 610000）

目前，水污染驱动因素特征揭示以区域内生活、农业生产、城市活动，养殖等指标为主。有学者以养殖水产排污水足迹为基础视角，探讨养殖产量、经济产值等方面与水环境经济脱钩关系，以分析养殖业内活动驱动因素[1]；也有学者们通过农业环境效率和水环境可持续性评估测试区域水污染状况，实现了水环境开发利用、产出、污染治理的整体过程[2-3]。为进一步掌握区域水污染驱动因素特征，本文选取典型区域—成都市水环境状态为研究对象，通过水污染因子全局模型、MLDI分解模型以及差分变量学习方法描述驱动因素变化趋势及时空分布特征，以构建水污染防治措施体系。

1 区域水环境污染现状分析

1.1 区域基本现状概述

成都市区域（平原-丘陵-高山）年均气温约16 ℃，年均降雨量约1 100 mm，区域地貌呈西北隆升，东南沉降式倾斜。同时，根据近年来流域国控数据显示，无机氮浓度年均值为0.304 mg/L，活性磷酸盐浓度年均值为0.011 mg/L，较上一年度各项指标均明显降低，表明区域水质受污染物质影响较为严重，需及时制定合理保护措施。

1.2 区域水污染来源分析

为科学、全面地探明成都市复杂地貌内水污染因素主体及来源，本文针对点源污染、面源污染和内源污染进行相关研究，结果见图1[4]。近年来，面源污染方面，区域内水体质量随着集约化、规模化不断升级，使养殖产业中面源排污水量持续增加；点源污染和内源污染方面，区域生活污水多经地下管道排放至地表水河道，侵入河道或地下水体后，经化学富集营养化，导致溶解氧（DO）指标消耗，进而使水体生物链断裂，造成平原区域内水质污染。

1.3 危害性分析

综上，该区域水污染以农业、水产养殖业为主，其污水中污染物以有机物质、无机盐等为主要元素组成[5]，排放至水体区域中不仅造成水体富营养化加剧，致使水体中生物链断裂，而且易使区域经济、社会环保生态链过度损失。点源污染多以工业用水和生活污水为主，污染性水质中多含有悬浮颗粒物质等，且具备传播速度快、范围广、处理难以及不可逆等特点。

2 水污染监测研究方法

2.1 水污染监测因子指标评价分析

为科学地分析研判成都市平原区域地带水污染主体驱动因子，本文对污染等级评价指标进行因子相关性分析，结果表明，成都市平原区域农业面源排污水以化肥氧化元素、危害物质产生量为主；生活排污水则以管道悬浮物、化学需氧量（COD）为主。在此基础上，为准确评价污水来源、种类及元素，将污水监测指标因子进行特征值分类，通过全局模型、MLDI分解模型定级污染等级。

2.2 水污染全局指数模型分析

为更进一步评估平原区域内水污染等级现状和区域污染时空分布特征[6]，本文采用全局Moran’s I指数分析水污染因子与区域水污染变化特征相关程度，结果见表1。

表1 水污染全局指数模型分析阶段流程

由表2可知，I值总体分为三部分，当I＞0时，表明研究水质区域内多指数因子易聚集，水体易富营养化，安全系数较低；而当I＜0时，表明区域水质因素不易堆积，水质污染驱动因素较少，则污染概率小且易于生态环境安全保护。

表2 I值取值含义表述

2.3 LMDI分解模型

为实现定量分析不同污染指标因子对平原区域水质、水量影响和驱动因素变化特征，本文采用对数平均迪氏指数（LMDI）分解模型判定驱动因素影响程度，见式（1）：

式（1）中：总量指标EFwp表示平原区域的水污染总生态足迹；EF wpt表示在第i各子区域范围内第t年的平原区域水污染生态足迹；T表示平原区域的总生产值；P表示平原区域的总人口数因素；Si则表示第i地区第t年水污染生态足迹占总水污染生态足迹的比重；指数L表示平原区域技术水平因素，即表示单位平原区域内生产总值的水污染生态足迹；G代表经济驱动因素，表示区域人均平原区域的生产总值。

在LMDI分解模型基础上，本文分别分析能源消耗和总能源强度指标，其中若产生能源消耗则通过式（2）、（3）分析、若产生总能源强度通过式（4）进行分步计算：

通过LMDI分解模型及能源消耗和总能源强度模型分析，成都市平原区域内水污染产生的主体驱动因子为石油类、活性磷酸盐等，当该类驱动因子特征值降低时，区域水污染总生态足迹降低，水质中物质含量降低，能有效提升区域水生态环境质量安全。

2.4 差分变量分析方法

在探明平原区域驱动因子和时空分布特征时，本文以差分变量分析各水污染驱动因子和时空差异特征，以合理制定预防方案。其中，中间变量St和各驱动效应值（∆PG、∆PY等）公式如下（5-7）所示：

中间量特征计算公式（5）：

差分变量计算公式（6）：

水污染效应计算公式（7）

当 ∆P各指标特征值总量超过最大阈值（符合GB）时，则评价该区域内水质受到生态污染，即分析各生态影响因素指标权重，合理评价各水质污染驱动因素重要性。

3 水污染驱动因素及时空分布特征分析

3.1 自然、人为驱动因素分析

本文通过全局Moran’s I指数模型、LMDI分解模型、差分变量分析法评估区域内水污染驱动因素后，其结果表明，在成都市平原-丘陵-高山区域中，点源生活排污水以人为驱动因素为主，自然因素为辅，其产生过程是未处理污水或污水中富含大量有机类化学物质未规范性排出，造成区域内水体易富营养化，破坏区域生态环境链；工业排污水则以自然驱动因素和人为驱动因素协同为主，人为化学有机物质过度使用，后经降雨、地形等自然驱动因素共同作用，以地表为受纳排污水体主体，造成区域性生态水、土环境污染。

3.2 水污染时空分布特征分析

结合平原区域驱动因素及综合模型分析得出，成都市内污水的产生以面源养殖、产排污污水为次生污染为主，为此，该区域时空分布受人为因素（管理技术、不规范性）、自然驱动因素（地形等）影响，养殖生产规模化、集约化对水生态环境造成严重破坏，呈现东南多于西北、平原多于高山和丘陵的特征区域集中状，其余区域零星分布的时空特征。

4 区域水污染防治措施

4.1 基于工业排污防治措施

在成都市区域内，工业排污水是污染主体之一，为此，污水处理中需通过强化工业排水管理和规范化建设两个时空维度进行防治措施的制定。首先，在工业企业排水管理中，要持续加强对生产企业的执法监管工作，压实生产企业自觉守法、合法排污的主体责任，接受公众的监督，如2016年至2019年期间，排污政策合理制定，工业源废水由175.7吨下降至59.2吨，下降率为66.3%。同时，工业源废水中挥发酚由2016年的12.0千克上升至2019年的65.8千克，表明其污水治理效果显著[7]。

4.2 基于生活排污防治措施

生活排污水中，驱动因素主要包括废水中DO、COD、悬浮颗粒物质，且集中分布于市政排污管道和地表河道等区域。为此，本文在城区污水管网全面排查和修复工程中，首先提出市政管网需及时保养，践行雨污分离政策，如在2016年至2019年成都市区域生活污水防治中，化学需氧量排放量分别由2016年的7 053.9吨、181.2吨下降至2019年的3 926.9吨、57.6吨，下降率分别为44.3%和68.2%，表明水污染自然、人为驱动因素经科学、合理防治管理有助于水质环境的提升；其次，城市新区建设实行雨污分流，降低雨季污染物入河、入湖量，同时全面推进城中村、老旧城区和城乡结合部的生活污水收集处理工作，进而达到了排污水高效处理的目标。

4.3 基于面源养殖生产污水的防治措施

由于面源养殖污染驱动因素具有不可根治且危害性大等特征，为此，要加强养殖企业的备案，强化周边水质监测工作，持续提升污水口排查和整治能力，督促企业落实各项整治措施，确保合法达标排污。近年来，经相关统计数据表明[7]，2016年至2019年，养殖污水中氨氮由2016年的6 903.1吨下降至2019年的6 652.6吨，下降了3.6%，制约效果显著；其次，强化禁止养殖区、限制养殖区和生态红线区的管控要求，依法规范地对非法和不符合分区管控要求的面源养殖生产进行整治，均有效地降低了面源污水的排放程度和危害性。

5 结论

本文通过分析平原区域水污染现状、来源及危害性特征，以构建三种分析方法对水污染驱动因素进行探索，进而依据成都市平原区域水污染驱动因素成因及时空特征分布制定相关污染防范措施，结论如下：

（1）平原区域水污染受到人为驱动因素、自然驱动因素影响，使水污染时空分布特征呈现面源养殖区、出海口等区域水污染严重，平原区域相对稳定的趋势。

（2）根据水污染驱动因素特征，强化生产养殖企业排水管理，践行雨污分流，降低雨季污染物入河、入湖量，能有效降低水体污染排放，提高污染水体治理防范能力。