生态旅游城市水环境污染风险评价与预警方法研究

朱智慧

关键词：生态旅游城市；水环境污染；风险评价；潜在污染风险；预警平台

中图分类号：X706 文献标志码：B

前言

随着经济提升和城市发展，大多数城市均开发了旅游产业，但由于游客量的不断增加，城市垃圾逐年增长且没有在短时间内进行有效治理，长期以往严重危害当地居民的身体健康。为此，不定时对城市水环境进行风险评价并进行预警是非常有必要的。文献[1]提出一种基于Markov约束的水环境生态污染风险评价方法。采用Markov约束计算污染物的转移速率、浓度等变化参数，按照参数变化构建生态风险污染评价模型。文献[2]以山东某沿海城市为例.提出集中水质健康风险评价方法。采用现场水环境数据，计算不同污染物占比权重的方式，结合现下水污染评定标准来建立风险评价等级。但上述方法都没有考虑到水环境中其他干扰因素，导致评价精准度较低。

为解决上述问题，文章对生态旅游城市水环境污染风险评价与预警方法展开研究。

通过上述内容，将潜在污染风险、考虑污染空间的自相关性以及考虑水环境冷点和热点分布作为评价指标，完成生态旅游城市水环境污染风险评价体系，实现水环境污染风险评价。

2生态旅游城市水环境污染预警方法

通过XML技术和WEB业务的数据交换功能，建立以城市污水处理厂、城市垃圾处理厂、排水管网和再生水厂信息为基础的城市水环境系统设施综合污染预警平台，以城市污水处理厂、城市垃圾处理厂、排水管网和再生水厂信息为基础，构建生态城市水环境污染预警模型，将评价指标作为预警判定阈值输入值模型中，通过模型进行趋势预报分析，进行实时监控、模型数据分析、污染风险评估、应急方案以及实时应急处理，为城市环保系统提供决策支持。

预警平台采用监控设备对排水设施进行监测，通过传感器得到反馈信息，输入预警平台中，采用8座抽水泵站对生态城市内部的河湖工程进行实时监测，以城市内多家污水处理厂为研究对象，对废水处理设施进行在线监测；包含84个蓄水点的城市有关水域监测预警。

3实验测试

3.1实验环境设置

对文章中提出生态旅游城市水环境污染风险评价与预警方法进行实验验证，主要对风险源、风险受体以及周围各个区域污染评价，为保证实验质量，选择12个生态旅游城市作为实验环境，该城市每年的污染物排放量较大，水体受污染严重。此次实验应用搭载i7处理器的Win 10系统，结合74HC165D数据寄存器进行测试。其中，水质传感器来自MDS-9900系列，可监测pH值、溶解氧、氨氮等多种参数，能够满足文章的实验需求。通过6个月的水环境监测，对12个生态旅游城市测点的污染指标平均值进行统计，具体见表1。

通过表1内容可以看出，相比于其他测点，10、11、12测点的污染指标平均值处于较高水平，存在的水环境污染风险较高；测点4的污染指标平均值处于较低水平，存在的水环境污染风险较低。

3.2评价结果与分析

3.2.1潜在水环境风险污染评价结果

结合文章中给出的潜在污染风险、考虑污染空间的自相关性以及考虑水环境冷点和热点分布的三种污染评价结果，验证所提方法的评价有效性和实用性，实验结果如图2～图4所示。为提高实验质量，在3种测试指标的基础上，分别对基于环境受污染风险等级、环境受体敏感等级分析以及区域环境中污染可接受程度进行具体污染风险评价。潜在水环境风险污染评价结果见图1。

从图1中可以看出，污染物潜在风险评价结果呈现一种扩散性，其中，地图中心位置的潜在污染风险最高，为高风险地区，周围相邻区也多为中高风险地域，潜在污染风险等级均较高。这是因为，在该区域范围内存在大量加工厂，其中的化学和冶金加工厂数量最多分布也较为密集。化学加工厂产生的大量有害气体、废料以及浓硝酸等有害物质会通过废水排放大量流入城市河流中，冶金工厂则会产出大量重金属污染物流入地下水环境中，导致城市水环境潜在污染风险逐年增加。由此可知，方法污染评价结果符合实际情况表达。

3.2.2考虑空间的自相关性的风险评价结果

基于城市水环境的自相关性污染风险评价是指，在不考虑其他因素影响，只考虑现阶段实时的污染风险情况。考虑空间的自相关性的风险评价结果见图2。

从图2中可以看出，基于不同指标分析得到的风险评价结果分布差异较大。其中，针对环境风险危险等级的评价结果，重大风险集中在河流的中下游区域，该区域内的城市基本均为重大污染风险，受体敏感度较高，风险可接受程度整体较低。将该结果与潜在环境评价结果对比，发现下游区域的重污染情况比较严重，这是因为，城市的水环境一般存在流动性，城市废水通过循环系统不可避免会进入到城市的主河流中，上游污染物进入河流会逐渐融入下流区域，所以中下游地区的实时污染风险等级较高，但随着时间推移，由于水体具备一定的流动性和自愈能力，所以下游潜在污染风险低。

3.2.3基于区域冷热点风险评价结果

基于水环境冷热点显著程度的污染风险评价，其中，冷点分布越多代表受污染情况越轻，风险等级越低；反之，热点分布越多，代表受污染情况越严重，风险等级越高。基于区域冷热点风险评价结果见图3。

从图3中可以看出，在河流的中下流域呈现极显著热点风险分布，这是因为该位置的工厂点分布较为密集，污染物排放量较大，水资源承载压力日益增大，因此，该位置周围的污染源、污染受体风险较大，形成了极显著热点区。其中，基于环境可承受水平指标却呈现相反分布结果，所以形成了极显著冷点区。

3.3生态旅游水环境污染预警结果

为了验证文章提出方法的有效性，将Markov约束污染评价法、水质及健康风险评价法作为对比方法，污染预警率是指在同等条件下，计算不同方法的污染物预警率。污染物预警率越高，说明该方法的预警效果越好。三种方法污染物预警率对比图见图4。

从图4中可以看出，Markov约束污染评价法的预警率最低为40%，最高为76%，水质及健康风险评价法的预警率最低为45%，最高为85%，预警效果较差。但是所提方法的预警率能够保持在60%以上，最高可达到95%，均高于对比的两种方法。并且受到季节环境因素的影响，秋冬季的预警率整体来看要高于春夏季。

4结束语

随着工业化和城市化的快速发展，旅游城市的水环境受到了越来越多的污染威胁。文章以生态旅游城市水环境为研究对象，针对水环境污染风险评价以及预警方法展开研究。考虑到污染物种类较多、基数较大，构建生态旅游城市水环境污染风险评价体系，以潜在污染风险、考虑污染空间的自相关性以及考虑水环境冷点和热点分布为一级评价指标，结合风险源、风险受体、环境可接受程度、对周围环境的污染风险、污染风险的概率分布、污染物冷热点风险数值概率分布和水中污染物关键指标浓度风险等级作为二级指标，并通过XML技术和WEB业务的数据交换功能，建立预警模型，实现污染风险评价以及预警。实验数据证明，所提方法风险评价精准度和预警率较高，效果好。