辽宁省入海河流总氮浓度时空变化特征及风险预测

武暕 赵奎 刘佳奇 丁振军

（1.辽宁省生态环境监测中心，辽宁沈阳 110161；2.中国科学院沈阳计算技术研究所，辽宁沈阳 110168；3.辽宁大学，辽宁沈阳 110036）

1 引言

氮是陆生和水生生态系统中不可缺少的营养要素，在生物活动中起着不可替代的作用，总氮是GB 3838—2002《地表水环境质量标准》中的一项重要水质监测指标［1］，也是富营养化评价的要素之一［2］。近年来，氮污染已成为影响水生态系统健康和饮用水安全的重要因素［3］，对氮的污染特征研究及溯源分析工作已有序开展，并且得出陆源是造成湖库水体富营养化以及近岸海域水质恶化的主要来源［4-5］，而入海河流作为连接陆地和海洋的载体，是陆源污染物质来源中主要途径之一。2018年，生态环境部等部门印发了《渤海综合治理攻坚战行动计划》，要求减少总氮等污染物入海量，并对总氮的削减量提出了考核要求。本文基于2017—2021 年辽宁省主要入海河流断面监测数据，分析总氮时空分布特征，利用ARIMA 模型对总氮污染较重的入海河流进行预测，以期掌握辽宁省总氮污染的主要特征，为管理部门精准管控、靶向施策提供有效技术支持。

2 研究区域及方法

2.1 研究区域

辽宁省主要入海河流共计23 条，覆盖沿海6个城市，从东到西依次为丹东、大连、营口、盘锦、锦州和葫芦岛。其中，8 条河流注入黄海，15 条河流注入渤海。

2.2 数据来源与分析

采用2017—2021 年辽宁省入海河流入海断面总氮监测数据进行分析。评价标准执行GB 3838—2002《地表水环境质量标准》的Ⅴ类标准及《地表水环境质量评价办法（试行）》。数据统计采用Microsoft Excel 和R 语言（v4.2.2），数据处理与绘图使用tidyverse包（v1.3.2），ARIMA 预测使用forecast 包（v8.20）进行处理。

2.3 研究方法

利用ARIMA 模型开展时间序列预测分析，该模型是一种精度较高的时间序列短期预测方法，能够很好地认识时间序列的结构与特征，获得最小方差意义下的最优预测［6-7］。

3 结果分析

3.1 总体情况

2017—2021 年辽宁省23 条入海河流断面总氮浓度均值在2.30～16.20 mg/L 之间，均超过地表水Ⅴ类标准，全部为劣Ⅴ类，其中，5 条河流总氮浓度在2～4 mg/L 之间，15 条河流总氮浓度在4～8 mg/L 之间，3 条河流总氮浓度大于8 mg/L，其中，浮渡河超标最为严重，5 年总氮均值为16.2 mg/L，超Ⅴ类标准7.1 倍。

按汇入海区看，入渤海河流总氮浓度均值为6.99 mg/L，入黄海河流总氮浓度均值为3.62 mg/L，浓度同比高出93.1%，说明入渤海河流的氮污染重于入黄海河流，应引起管理部门的重视，加强对入渤海河流总氮管控措施。

3.2 时空变化趋势

3.2.1 时间变化趋势

从年度变化趋势看，2017—2021 年5 年间辽宁省入海河流断面总氮年均值在4.34～6.39 mg/L 之间，呈逐年上升趋势。其中，2017 年最低，2021 年最高，与2017 年相比，2021 年总氮浓度均值增长76.2%，说明总氮污染持续加重。2017—2021 年辽宁省入海河流总氮年均值变化见表1。

表1 2017—2021 年辽宁省入海河流总氮浓度年均值

2017—2021 年辽宁省入海河流总氮年均值变化趋势见图1。

图1 2017—2021 年辽宁省入海河流总氮年均值变化趋势

从月度变化趋势看，2017—2021 年辽宁省入海河流的总氮月均值呈现明显的季节变化特征，两端高中间低，即春季与冬季总氮月均值较高，平均浓度在6.00 mg/L 以上，最高月份出现在2 月；夏季与秋季总氮月均值相对较低，在2.00～6.00 mg/L 之间变化，最小值出现在10 月。可能与汛期径流量有很大相关性，因冬季气温低降雨量少，总氮无法消耗易蓄积，夏季随着降雨量增大，总氮浓度被稀释，所以呈现出“U”型变化特征［3］。2017—2021 年辽宁省入海河流总氮月均值变化如图2 所示。

图2 2017—2021 年辽宁省入海河流总氮月均值变化趋势

3.2.2 空间变化趋势

分析辽宁省2017—2021 年5 年数据变化趋势得出，辽宁省入海河流总氮浓度从东到西总体呈现增大趋势，入渤海河流总氮浓度总体高于入黄海河流，且集中分布在营口、盘锦、锦州及葫芦岛4 个城市［8-10］，结合近年来近岸海域监测情况来看，主要超标因子为无机氮，且超标点位多集中在辽东湾顶部，与入海河流总氮污染有较好对应关系，因此加强入海河流，尤其是入渤海河流总氮污染治理势在必行。

3.3 预测

为更好地掌握总氮污染变化趋势，尤其是入渤海河流的总氮污染状况，有必要基于历史监测数据对其进行变化趋势预测，为海洋环境精细化管理和精准治污提供有力的技术支撑。选取位于辽东湾顶部的4 条入海河流，即辽河、大辽河、大凌河、小凌河开展预测分析。首先利用2017—2021年总氮逐月数据，运用ARIMA 模型预测2022 年总氮逐月数据，其次根据2022 年实测数据进行校验［7］。预测结果见图3。

图3 辽宁省主要入海河流总氮浓度变化趋势预测

A 区域和B 区域分别代表95%置信区间与80%置信区间。辽河入海断面2022 年总氮浓度各月的预测值在1.52～6.75 mg/L 之间，均值为3.94 mg/L，年度呈“U”型变化趋势，年际间总体呈下降趋势。大辽河入海断面2022 年总氮浓度各月的预测值在3.83～7.96 mg/L 之间，均值为5.89 mg/L，年度呈“U”型变化趋势，年际间总体呈上升趋势。大凌河入海断面2022 年总氮浓度各月的预测值在4.33～5.24 mg/L之间，均值为4.51 mg/L，年度平稳，年际间总体呈波动变化趋势。小凌河入海断面2022 年总氮浓度各月的预测值在3.45～14.4 mg/L 之间，均值为8.19 mg/L，年度呈“U”型变化趋势，年际总体呈下降趋势。

为了判断模型的精准度，采用预测值和实测值的均方误差（MSE）来进行预测精度的检验，公式为：

式中，n 为样本数量；yi为实测值；yi为预测值。

根据均方误差计算结果，大辽河均方误差值最小，为0.543，表明预测值和实测值很接近；辽河和大凌河均方误差值分别为6.197 和3.608，表明误差很小，在合理范围内；小凌河均方误差值为14.14，表明预测值和实测值误差较大，主要原因为水环境实际上是受多方面影响的系统，而预测值是根据前5 年的数据波动情况来进行测算的，小凌河在2017年数据波动较大，可能是影响预测值的主要原因［6］。

4 结论与建议

通过上述分析，得出2017—2021 年辽宁省主要入海河流的总氮污染年度呈“U”型变化趋势，年际间呈上升趋势，且入渤海河流总氮污染重于入黄海河流，分布特征为总氮浓度从东到西总体呈现增大趋势，污染主要集中分布在营口、盘锦、锦州及葫芦岛4 个城市。选择ARIMA 模型对总氮污染较重的4 条入海河流进行预测，得出ARIMA 模型能较好地拟合总氮浓度变化趋势，但是由于总氮监测受环境等多方面因素影响以及模型本身的限制因素，未来结合其他模型共同预测可以提高预测的科学性和准确性。建议管理部门有效控制总氮入河入海量，开展氮污染溯源分析工作，精准治污，助力打好重点海域综合治理攻坚战。