丽江拉市海湖库水环境质量变化趋势分析及预测

木晓丽

摘 要：为研究丽江拉市海近年水质变化情况，对拉市海2018—2021年营养化状态指数和内梅罗污染指数进行Spearman相关分析，对监测项目变化趋势、单因子污染指数和主成分进行分析，对出现过超标情况的pH值变化原因进行分析，应用时间序列预测传统模型预测了2022年拉市海水质，为生态环境部门保护拉市海提供了思路和方法。研究结果显示：拉市海内梅罗污染指数显著升高，营养化状态指数变化趋势不显著，整体水质变差；监测项目结果无显著变化，有7个监测项目单因子污染指数超过0.5，其中pH值最高，主成分分析结果表明目前影响拉市海水环境质量的主要项目涉及到拉市海中的耗氧物质、溶解氧濃度、酸碱性和氮磷循环；pH值随月份规律变化，预测2022年pH值在8月和9月可能出现超标情况，2022年年均值能达到Ⅲ类标准。

关键词： 水质；pH值；趋势分析；时间序列；拉市海

中图分类号：X824文献标志码：A文章编号：1673-9655（2023）01-0-05

0 引言

拉市海位于丽江市中心城区西面约10 km处，拉市海为坝中洼地，湖底高程2437 m，平均深度2m，为典型的高原湖泊湿地。拉市海属金沙江水系，流域水系发育，主要入湖河流有清水河、南沙河和美泉河，呈向心状由四周汇入拉市海，但多为季节性河流。2020年到拉市海越冬的候鸟达200多个种类12.2万多只，是国际重要湿地、野生动物科普教育基地、迁徙候鸟的栖息地。拉市海的保护工作对丽江生物多样性保护有着重要的意义。

1 拉市海水质监测情况

拉市海水质监测工作于2011年开始，但监测点位设于湖东岸的拉市海引水渠，不足以代表全湖水质，自2018年5月拉市海湖心列为省控监测点位后，每月开展监测工作，监测项目为《GB 3838-2002地表水环境质量标准》表1中所有项目和电导率、叶绿素a、透明度，共27个项目。2021年起每季度第一月开展27个项目监测，其余月份开展水温、pH、溶解氧、电导率、浊度、高锰酸盐指数、氨氮、总磷、总氮、叶绿素a和透明度11个项目监测。本文对2018年5月—2021年12月监测数据进行统计分析，其中浊度为新增监测项目未进行统计分析。

2 拉市海水质变化情况

2. 1 拉市海水质总体变化情况

分析拉市海2018—2021年水体总体变化情况选择了营养化状态指数和内梅罗污染指数两个综合指数。营养化状态指数由透明度、高锰酸盐指数、总氮、总磷和叶绿素a共5个项目综合计算所得，内梅罗污染指数由《GB 3838-2002地表水环境质量标准》表1除水温外23个项目进行综合计算所得[1-2]，拉市海功能类别为地表水Ⅲ类。

对2018—2021年年度营养化状态指数和内梅罗污染指数随年度变化趋势进行Spearman相关分析，相关性分析结果详见表1，内梅罗污染指数随年份变化趋势如图1所示。内梅罗污染指数均＜0.8，说明水质较好，2018—2020年变化较缓，2021年明显升高，说明水质变差，随年度相关性分析呈显著正相关，说明内梅罗污染指数显著升高，水质变差。营养化状态指数呈上升趋势，但其变化趋势不显著。整体而言，拉市海水质有变差的趋势。

2. 2 拉市海重要监测项目变化情况

2. 2. 1 各监测项目变化趋势

为研究各监测项目2018—2020年变化趋势，应用Spearman相关分析方法对所有27个监测项目进行分析，发现27个监测项目变化趋势都不显著。

2. 2. 2 单因子污染指数变化情况

对《GB 3838-2002地表水环境质量标准》表1除水温外23个项目单因子污染指数进行计算分析[3]，其中pH值、溶解氧、高锰酸盐指数、化学需氧量、五日生化需氧量、总磷和总氮7个监测项目单因子污染指数出现超过0.5的情况。2018—2021年单因子污染指数变化情况见图2，发现pH值的单因子污染指数持续保持最高。

2. 2. 3 主成分分析结果

利用spss软件对7个监测项目进行主成分分析，输出结果如表2和表3所示。拉市海水质主成分有2组，其积累贡献率达93.946%，满足因子选取原则（>85%），说明2个主成分可以很好地反映拉市海水质情况。第一主成分的贡献率是55.517%，与其相关联项目主要是高锰酸盐指数、pH值、溶解氧、五日生化需氧量和化学需氧量，代表了拉市海水环境耗氧物质、氧气含量和酸碱环境；第二主成分的贡献率是38.430%，与其相关联项目主要是总磷和总氮，代表了拉市海的氮磷循环。表明目前影响拉市海水环境质量的主要项目涉及到拉市海中的耗氧物质、溶解氧浓度、酸碱性和氮磷循环。

pH值是拉市海到目前为止出现过多次超标的监测项目，根据分析结果发现pH值的单因子污染指数持续保持最高，同时是第一主成分的重要关联项目，说明pH值对于拉市海而言是一个重要的监测项目。

2. 3 拉市海pH值变化情况

2. 3. 1 拉市海pH值逐月变化情况

pH值逐月变化趋势如图3所示，发现pH值在2018年7月、8月和9月，2021年7月和8月共出现了5次超标情况。根据各年度变化情况，pH值随月份的变化规律基本相似，1—6月基本保持稳定，7—9月出现上升情况，到10月下降后又保持稳定，总体而言pH值在夏季会有上升情况。

2. 3. 2 拉市海pH值与其他监测项目的相关分析

将拉市海pH值逐月监测结果与重点监测项目其余9项进行Spearman相关分析，高原地区水体溶解氧浓度受到气象和水文条件影响，故增加溶解氧饱和率继续相关分析[4-5]。发现水温、电导率、溶解氧饱和率、叶绿素a和总氮5个监测项目与pH值变化呈显著相关，相关分析结果如表4所示，其中电导率为负相关，其余4个监测项目为正相关，同时发现叶绿素a与总磷相关系数为0.329，显著正相关。

水温、电导率、溶解氧饱和率、叶绿素a、总氮和总磷逐月变化趋势见图4。发现水温、电导率、溶解氧饱和率、叶绿素a和总氮也出现了随月份规律变化的情况，各年度相同月份存在一定重合情况。在2021年发生pH值超标月份为7月和8月，而在6月叶绿素a为0.018 mg/L，是历史最高值。

2. 4 拉市海pH值变化原因分析

查阅研究水质pH值变化的相关文献，发现影响水质pH值的原因主要是水生生物，特别是夏季藻类大量繁殖后，光合作用过程中消耗各类营养物质和无机物，产生氧气和OH-，导致水质的溶解氧和pH值升高[6-12]。根据分析结果，拉市海pH值和相关监测项目变化与文献分析结果相符，拉市海pH值变化可能的机理图如图5所示。

3 拉市海水质预测分析

根据分析发现，拉市海pH值的变化与季节有关系，与其显著相关的指标也随季节发生规律变化，故对pH值和相关的水温、电导率、溶解氧饱和率、叶绿素a、总氮和总磷6个项目进行预测分析。预测方法为spss软件时间序列预测中传统模型，利用专家建模器，以2018—2020年逐月监测数据为样本数据建模，预测模型统计如表5所示，平稳R方均＞0.5，模型拟合度可接受。预测2022年全年结果，并以2022年已完成监测的1月数据对模拟数据进行验证。2022年1月6个监测项目实际监测结果均在置信区间范围内，预测模型基本可信。

预测结果表明pH值在8月和9月可能出现超标情况，其余预测项目各月能达到地表水Ⅲ类水质要求。预测项目2022年年均值能达到Ⅲ类标准。

4 结论及拉市海保护对策措施建议

4. 1 结论

整体而言，拉市海水质有变差的趋势。影响拉市海水环境质量的主要项目涉及到拉市海中的耗氧物质、溶解氧浓度、酸碱性和氮磷循环。pH值是拉市海到目前为止出现过多次超标的监测项目，根据分析结果发现pH值的单因子污染指数持续保持最高，同时是第一主成分的重要关联项目，说明pH值对于拉市海而言是一个重要的监测项目。影响拉市海pH值变化的主要因子是水温、藻类和氮磷。根据预测结果表明pH值在8月和9月可能出现超标情况，其余预测项目各月能达到地表水Ⅲ类水质要求。预测项目2022年年均值能达到Ⅲ类标准。

4. 2 拉市海保护对策措施建议

加强拉市海水生生物研究调查，开展藻类、不同形态氮化合物、不同形态磷化合物和无机离子等项目监测，结合调查结果进一步开展水质pH值在夏季升高的机理分析。同时调查候鸟越冬对水环境质量影响。

对拉市海流域氮循环和磷循环开展研究分析，明确拉市海总磷和总氮来源，采取有效措施切断人类活动产生的氮、磷进入拉市海水体。开展农业面源污染調查，一是目前种植的耕地退水对拉市海影响，二是开展过去用于农业种植的周期性淹没区土壤调查[13]；开展生活污水环湖截污建设工程效益分析，并对未覆盖污水管网区域开展调查分析，若氮、磷循环表明氮、磷来源为湖底沉积物等，就需要开展进一步研究[14-15]。

目前拉市海保护已得到各个部门的重视，也采取了工程措施，取得了一定成效，但是乡村生态观光旅游产业仍是拉市海流域的发展重点，因此要探索出保护和发展协同共进的新思路。

参考文献：

[1] 王书锦，刘云根，侯磊，等.基于内梅罗指数的阳宗海湖滨湿地水环境质量评价[J].环境污染与防治，2016，38（8）：6-9，14.

[2] 陈雨艳，杨坪，向秋实，等.岷江流域水质状况评价及变化趋势分析[J].中国环境监测，2015，31（6）：53-57.

[3] 杜娟娟，李荣峰.基于单因子指数法的沁河水质评价与分析[J].山西水利科技，2015（4）：62-64.

[4] 吕琳莉，李朝霞，崔崇雨.高原河流溶解氧变化规律研究[J].环境科学与技术，2018，41（7）：133-140.

[5] 袁琳娜，杨常亮，李晓铭，等.高原深水湖泊水温日成层对溶解氧、酸碱度、总磷浓度和藻类密度的影响：以云南阳宗海为例[J].湖泊科学，2014，26（1）：161-168.

[6] 王龄松.夏季松花湖特定区域水质pH值变化原因的分析[D].长春：吉林大学，2015.

[7] 王晋虎，盖园春，古向前.太湖水源地pH变化与水生生物生长的关系[J].环境与发展，2020，32（12）：153-155.

[8] 刘瑀，娄亚迪，王海霞，等.赤潮藻类在碳源受限生长过程中培养液pH的变化规律[J].海洋环境科学，2019，38（2）：286-293.

[9] 徐恩兵，孙健，韦雷.黑臭河道中的藻类光合作用对pH和溶解氧的影响[C]//环境工程2018年全国学术年会论文集（上册）.2018：82-83，148.

[10] 隋昕，邓宇杰.松花湖藻类光合作用对pH值和溶解氧的影响[J].科技创新导报，2015，12（33）：168-170.

[11] 张雪，周洵，李琴，等.太湖原水pH值季节性变化规律及突变成因探索[J].供水技术，2015，9（5）：13-17.

[12] 王晓芳，马振，冷冰琦，等.水中叶绿素和藻类含量及环境因子的相关分析[C]//第九届中国城镇水务发展国际研讨会论文集，2014：211-214.

[13] 贺阳. 三峡库区腹心地带消落区土壤氮磷含量调查及其释放潜力分析[D].重庆：重庆大学，2009.

[14] 王家齐. 高原深水湖泊磷污染源解析及控制技术研究[D].南京：南京大学，2012.

[15] 延霜.水体—沉积物界面氮迁移转化的生物化学过程[D].西安：西安建筑科技大学，2010.