张军莉，赵 磊，聂菊芬

（1.云南高原湖泊流域污染过程与管理重点实验室，云南省环境科学研究院，云南昆明650034）

云南高原小湖泊水质空间分布特征研究

张军莉，赵 磊，聂菊芬

（1.云南高原湖泊流域污染过程与管理重点实验室，云南省环境科学研究院，云南昆明650034）

针对云南省内较少关注的水面面积＜30km2的小湖泊开展了调查工作，以调查所得的水质数据为基础，采用多因子分析方法和ArcGIS的统计分析方法，对云南省内的20个小湖泊的水质进行综合评价，并以评价结果为基础，结合ArcGIS的统计分析工具，进一步对云南省小湖泊的水质空间分布特征进行探索研究。结果发现，云南湖泊空间分布呈现出相对集中的特征，小湖泊水质状况也呈现集中分布的特点。滇东南片区的湖泊形成一个冷点区域，即滇东南三个湖泊的水质均较差。滇西北的大理和丽江区域形成一个热点区域，以茈碧湖为代表的湖泊水质总体保持较好。

水质；多元分析；空间分布；高原湖泊；云南

0 引言

自20世纪50年代至今，全国通过两次湖泊调查已获得全国范围内的湖泊数量、面积和空间分布状况。云贵高原湖区 （含云南、贵州、四川、重庆）是我国五大湖区之一［1］。第二次全国湖泊调查结果显示，云贵高原湖区面积＞1km2的湖泊有65个，其中云南省境内有31个，约占整个云贵高原湖区总数的48%。云南省境内拥有云贵高原湖区接近半数的湖泊，其中湖泊面积＞10km2的湖泊有11个，面积＞1km2但＜10km2的湖泊有20个［2］。

云南高原湖泊的调查研究工作开始较早，但对面积＜10km2小湖泊的研究相对缺乏。20世纪50年代，黎尚豪等首次开展云南高原湖泊的调查，对云南境内11个湖泊的分布成因、湖水的理化性质、生物学特征等进行了研究［3］。随着我国湖泊科学研究的深入，万国江等、许其功等、于洋等、倪兆奎等均开展了对云贵高原湖泊水化学、富营养化状况的研究、分析及评价工作［4－7］。以上的研究均以云南境内面积＞10km2的湖泊为主。同时，湖泊以水质为基础的空间分布研究多以湖泊水面水质空间分布为主［8－10］，国家级和区域级的大尺度研究不多［11－12］，中尺度 （如省级）的研究较少［13］。云南省向来重视高原湖泊的保护，专门成立了云南省九大高原湖泊水污染综合防治领导小组，开展针对云南省境内面积＞30km2的九个高原湖泊的研究、保护和管理工作。因此，关于九大高原湖泊的研究较为广泛和深入，且开展了定期的水质监测工作。但是，针对云南省境内面积＜30km2的湖泊，特别是对面积＜10km2湖泊的研究和管理相对缺乏。然而，云南省境内众多的小湖泊具有灌溉、供水、航运、养殖、发电等多种功能，对于湖泊流域内人们的经济、生活等方面均有至关重要的作用。鉴于此，开展云南省小湖泊调查研究工作意义重大，可填补在云南进一步开展小湖泊研究的空白。

本文在云南小湖泊调查的基础上，以开展的20个小湖泊调查的水质监测数据为基础，对小湖泊水质采用因子分析方法进行水质的综合评价，并采用ArcGIS的统计分析方法，分析云南省境内小湖泊水质状况的空间分布特征，为下一步开展云南小湖泊的研究、保护和管理奠定基础。

1 云南小湖泊的基本情况及空间分布

本次调查了云南省境内湖泊水面面积＜30km2的小湖泊，共计20个。被调查小湖泊基本情况见表1。

由于云南省特殊的地质构造条件，湖泊空间分布呈现出相对集中的特征。黎尚豪、杨留法等早期的调查发现［3，14］，云南高原湖泊的分布与滇东山字型 （云南弧）构造密切相关，主要分布在滇东山字型构造的弧顶、两翼和脊柱部分的断裂带上，湖泊长轴方向与断裂构造线方向一致，随断裂方向的变化而变化。总体来说，湖泊分布大多集中在昆明凹陷地区，且在横断山脉东部区域亦分布有小湖群。云南小湖泊的空间分布见图1。从图1上看，云南省小湖泊分布相对集中，主要集中在滇西北、滇东和滇东南区域。

表1 云南小湖泊的基本情况

2 研究方法

2.1 因子分析法

因子分析由Charles Spearman在1904年首次提出，通过研究多个变量间相关系数矩阵 （或协方差矩阵）的内部依赖关系，找出能综合所有变量主要信息的少数几个随机变量，通常称为因子。各个因子间互不相关，所有变量都可以表示成公因子的线性组合。因子分析的目的就是减少变量的数目，用少数因子代替多有变量去分析整个问题［15］。

水质评价是一个多指标的综合评价。因子分析法广泛用于水质的综合评价中，以解决水质多指标综合评价带来的难度和工作量。同时，因子分析法在水质的综合评价中，根据提取的公因子的累积贡献率大小和公因子中变量载荷的大小，对影响水质的主要污染类型进行分析。单因子评价法是我国目前水质监测公报中判定水质是否达标的主要方法。单因子评价法以参与评价指标中最差水质指标所属类别作为综合水质类别，尹海龙等提出单因子评价结论表现为过保护［16］。同时，该方法未考虑到多指标间综合作用对水质类别的影响。另外，由于水质评价标准中，不同类别评价指标值有一定的区间，可能发生不同样品虽同属于同一水质类别，但评价指标值相差较大的现象，不足以客观反映不同水样间的水质差异。因子分析法可确保原始数据所携带的信息量丢失最少，同时尽量保留所有变量对综合水质贡献的情况下，减少评价指标，达到综合评价的目的，客观反映不同水质间的差异。在四川江安河［17］、甘肃酒泉地区［18］、四川嘉陵江［19］、天津［20］、辽宁太子河［21］、黄河白银段［22］、湖北黄柏河［23］、洞庭湖［24］等开展的运用多因子法进行水质综合评价的结果均显示：因子分析法是一种将多变量纳入同一系统中进行定量化研究且理论较完善的多元统计分析方法，在解决国内外关于地表水污染等其他实际问题时取得了较好效果，且方法简便，准确率高。该方法尽管无法对水质综合类别进行判定，但可揭示水质的性质和时空变化规律，同时对水质的主要污染类型进行定性分析。

本文在上述研究的基础上，采用IBM SPSSS tatistics21软件对20个湖泊的监测数据进行多元分析处理，分析采用的方法和步骤参考上述文献和《SPSS统计分析高级教程（第2版）》［15］，文内不再赘述。

2.2 GIS的空间统计分析

随着地理信息技术的不断发展，运用ArcGIS软件的空间分析和统计工具，可直观地分析云南小湖泊的水质状况的空间分布特征。ArcGIS软件的空间分析和统计工具基于地理学第一定律（Tobler' s First Law of Geography，简称TFW）：“Everything is related to everything else，but near things aremore related than distant things（任何事物都与其他事物相联系，但邻近的事物比较远事物联系更为紧密）［25］。该定律由美国地理学家沃尔多－托布勒于1970年发表在 《经济地理》杂志上。地理学第一定律揭示了地理学中的一个普遍现象，但也存在例外［26］。以因子分析法得到的小湖泊的综合评价得分为湖泊空间分析的属性数据，采用ArcMap软件中的“Analyzing patterns”中的“spatial autocorrelation（Moran's I）”和“Mapping clusters”中的“Cluster and Outlier Analysis（Anselin Local Morans's I）”和“Hot Spot Analysis（Getis－Ord Gi*）”工具，希望对云南高原小湖泊水质的空间分布特征有深入的了解，明确小湖泊水质分布是否呈现出集中、分散或者随机分布的特征，同时，进一步明确小湖泊水质分布是否出现了热点区域。Moran's I的结果可揭示出云南省小湖泊水质分布格局，是集中、分散、还是随机分布［26］，Anselin Local Morans 's I和Hot Spot Analysis可进一步分析单个湖泊水质是如何影响了整体分布格局，并发现湖泊水质与周围附近湖泊水质好坏的差异［26］。通过分析水质的热点区域的空间分布，可更好地揭示空间分布特征产生的原因，为下一步有针对性地采取治理和保护措施奠定基础。

空间统计分析基于ArcMap10.2软件，分析原理和步骤以Andy Mitchell的著作《The Esri Guide to GIS Analysis Volume2：Spatial Measurementd＆Statistics》为基础［26］。

3 数据处理

采用的数据主要是云南20个小湖泊调查的水质数据。水质指标包括：溶解氧 （DO）、透明度、氨氮（NH3－N）、硝酸盐氮（NO3－N）、可溶性总氮（DTN）、总氮（TN）、磷酸盐（PO4－P）、可溶性总磷（DTP）、总磷（TP）、高锰酸盐指数（CODMn）、总悬浮物（SS）和叶绿素a（chl－a），共计12个水质指标。在进行因子分析时，由于溶解氧和透明度为反向指标，参考李文生等的数据处理方式［21］，将其取倒数后带入计算。首先对上述数据进行标准化处理（SPSS软件自动完成），对所得到的相关系数矩阵进行Kaiser－Meyer－Olkin（KMO）和巴特利球形（Bartlett’stest of Sphericity）统计学检验；然后再进行统计分析，用回归因子得分的方法估计因子得分系数，然后对提取的因子载荷矩阵进行正交旋转，最终得出各主因子得分，以此计算各小湖泊的综合评价得分。所有的计算都在SPSS软件下完成（IBM SPSS Statistics21）。小湖泊的综合评价得分作为小湖泊空间属性数据加入到ArcMap中，进行湖泊水质的空间分布特征分析。

4 结果分析与讨论

4.1 水质单因子评价结果

在进行因子分析前，采用单因子评价法，对照《地表水环境质量标准》（GB3838－2002）就溶解氧（DO）、氨氮（NH3－N）、总氮（TN）、总磷（TP）和高锰酸盐指数（CODMn）对湖泊水质进行评价。评价结果见表2。

表2 小湖泊水质评价结果

表3 水质数据的描述统计量

KMO和Bartlett球形检验结果显示（表4），各变量间具有相关性，KMO的值为0.575，＞0.5，说明变量间的偏相关性好，可用因子分析法进行分析［15］。

表4 KMO和Bartlett球形检验结果

通过表5可看出，特征根＞1的主成分有3个，累积贡献率达到83.799%。说明该3个主成分包含了全部变量的将近84%的信息，认为其可作为水质状况描述的指标。

进行方差最大旋转后，旋转后的因子载荷矩阵如表6。从表中可看出，第一公因子在可溶性总磷、氨氮、溶解氧、总磷、磷酸盐、高锰酸盐指数6个指标有较大的载荷；第二公因子在叶绿素a、透明度、总悬浮颗粒物上有较大载荷；第三公因子在可溶性总氮、硝酸盐氮和总氮上有较大载荷。从上述3个公因子变量的不同载荷可看出，云南小湖泊主要污染物是磷污染物、氨氮和有机污染。第二公因子表明云南小湖泊正面临富营养化的威胁。而氮污染物（除氨氮外）对云南小湖泊水质的贡献略低于磷污染物。

表5 主因子特征值、贡献率和累积贡献率

表6 旋转后的因子载荷矩阵

进行公因子得分计算后结果得云南小湖泊水质评价综合得分 （表7、图2）。湖泊公因子的得分也显示出该湖泊的主要污染物的类型。综合得分最高的是茈碧湖，最低的是大屯海。换言之，茈碧湖是所调查的小湖泊中水质最好的湖泊，而大屯海是水质最差的湖泊。摆龙海、清水海、长桥湖的氮污染物是影响其水质的主要因素。属都湖和西湖的磷污染物、氨氮和有机污染对水质的贡献较大。三角海和普者黑的叶绿素a、透明度和总悬浮物颗粒是影响水质的主要因素。纳帕海氮磷污染较为突出。青海湖和大屯海的公因子均为负，说明其水质状况已低于调查小湖泊的平均水平。

表7 云南小湖泊水质综合评价得分

4.2 湖泊水质空间分布特征分析

以上述水质综合评价得分作为湖泊空间数据的属性值，得到云南小湖泊水质综合评价图 （图3）。

从图3可直观地看出云南小湖泊水质状况的空间分布特征。图中点越大，说明水质状况越好，反之则水质状况越差。滇东南3个湖泊 （三角海、大屯海、长桥湖）水质较差。滇东湖泊水质较滇东南水质状况好。滇西北大理和丽江片区总体水质较好。滇西北迪庆区域总体水质不如滇东和滇西北的大理和丽江区域。许其功等对云南高原湖泊水质差异性的研究［5］与本研究结论相似。

用ArcGIS软件的Moran's I工具计算得到云南小湖泊水质Moran's I值为0.516075，标准分数（Z－Score）值为2.377651，假设几率（Pvalue）为0.017423。从上述3个值分析，由于Z－Score为1.96～2.58，95%可能性显示，云南小湖泊水质状况集中分布。

由于各湖泊水质显示集中分布，使用了Anselin Local Moran's I和Hot Spot Analysis找出集中分布的区域和热点区域 （图4～图7）。图4中，Anselin Local Moran's I的值越大，湖泊与其周边湖泊的水质状况越相似，可能水质都好或都差，而Moran's I的值越小，湖泊与其周边湖泊的水质状况越不相似［26］。Z－Score（图5）显示有显著统计意义的集中分布区域，大的正Z－Score值揭示了高值或低值的集中分布区域，而负的Z－Score则表明大值被小值包围，反之亦然［26］。图6展示了在何种置信水平下的热点区域或冷点区域［26］。热点区域是水质较好湖泊集中的区域，而冷点区域是水质较差湖泊集中分布的区域。图7进一步明确了各湖泊与其周边湖泊水质的差异状况。

将图3～图7综合分析发现，滇东南片区的湖泊，特别是大屯海、长桥湖、三角海Anselin Local Moran's I的值较大，呈现出集中分布的趋势，由于其水质差，在置信度为95%水平统计上显著，形成了一个冷点区域。而滇西北大理片区的茈碧湖和海西海的Anselin Local Moran's I的值较大，呈现出集中分布的趋势，由于其水质好，形成了一个热点区域，在置信度为90%水平统计上显著，说明两湖周边湖泊水质也较好。滇西北迪庆片区的3个湖泊 （纳帕海、属都湖、碧塔海），滇东的4个湖泊（清水海、海峰湿地、月湖、长湖）未呈现集中分布的趋势，未形成热点或冷点区域，说明这两个片区的湖泊水质相差较大。纳帕海水质较属都湖和碧塔海水质差，长湖、海峰湿地的水质优于月湖和清水海。长湖和月湖地理位置近，但水质差异大，海峰湿地和清水海也出现了类似的情况。

统计方法学展示了邻近湖泊水质的差异现场，除了滇南湖区邻近湖泊水质较为相似，其它区域未表现出明显类似的特征，这与地理学第一定律既相符又相悖。然而，这正反映了影响高原湖泊水质因素的复杂性和多样性。吴峰等通过对中国22个湖泊的研究发现，中国湖泊富营养化的主要驱动力是地球表征特征、气象要素、生物因子与人类经济活动四个方面［27］。陶文东提出由于云南高原地势由北向南的逐级下降，导致云南高原湖泊及其流域自然环境、动植物种类的地域分异，且各湖泊的生物生态和热力学特征又有一定差异［28］。从对云南小湖泊的现场调查可知，由于云南小湖泊地理分布相对集中，相邻湖泊的气象要素、人类经济活动较为相似，对水质差异明显的滇东区域、滇西北区域，从另一个侧面反映了云南高原湖泊地球表征特征、生物因子的差异可能是导致湖泊水质状况差异的主要因素，也表明即使是地理位置相邻近的湖泊也显示出高原湖泊各自独特的自然和生物条件。

5 结论

云南高原湖泊是云南省极为宝贵的自然资源，在社会经济的发展中起着重要的支撑作用。其独特的地理位置和自然环境状况，使得云南高原湖泊群成为中国湖泊中独特的湖泊群，拥有与其他中国四大湖泊群不同的特点。小湖泊 （湖面面积 ＜30km2）在云南高原湖泊群中占了绝对的优势，然而，针对小湖泊保护和管理等方面的研究较少。随着云南社会经济的快速发展，了解云南小湖泊的现状，加强云南小湖泊的保护和管理已经刻不容缓。本文在云南省第一次小湖泊调查的基础上，对调查的20个小湖泊的水质进行多元综合评价，并在此基础上将云南小湖泊作为一个整体对其水质的空间分布特征进行分析。研究显示：

（1）调查的20个小湖泊中，茈碧湖水质综合评价得分最高，水质最好，大屯海水质综合评价得分最低，水质最差。

（2）滇东南3个湖泊 （三角海、大屯海、长桥湖）水质较差。滇东湖泊水质较滇东南水质状况好。滇西北大理和丽江片区总体水质较好。滇西北迪庆区域总体水质不如滇东和滇西北的大理和丽江区域。

（3）湖泊水质呈现集中分布的特征。滇东南片区的湖泊形成一个冷点区域，即滇东南3个湖泊的水质均较差。滇西北的大理和丽江区域形成一个热点区域，以茈碧湖为代表的湖泊水质总体较好。

（4）研究表明，云南高原湖泊地球表征特征、生物因子的差异可能是导致湖泊水质状况差异的主要因素，也表明即使是地理位置相邻近的湖泊也显示出高原湖泊各自独特的自然和生物条件。

（5）滇西北迪庆片区湖泊群水质状况堪忧，应引起足够的重视。纳帕海、属都湖和碧塔海3个湖泊水质差异大，属都湖水质最好，纳帕海水质最差。从水质综合评价得分看，3个湖泊水质排名偏后，且碧塔海和纳帕海水质总体已低于所有湖泊综合得分的平均水平。迪庆是云南滇西北区域，也是云南海拔最高的区域，随着近年来旅游业的不断发展，湖泊水质正面临恶化的风险，应当引起足够的重视。

目前，除了云南九大高原湖泊外，被调查的湖泊多数均暂无常规的水质监测数据，文中以一次水质调查数据为基础进行分析，在一定程度上结果有失偏颇。但是，由于水质采样和分析方法均严格按照国家相关规定及要求开展，水质数据能够反映被调查湖泊在某一特定时期的水质现状。

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Research on Spatial Distribution of W ater Qualities of Small Lakes in Yunnan Province

ZHANG Jun－li，ZHAO Lei，NIE Ju－fen
（Yunnan Key Laboratory of Pollution Process and Management of Plateau Lake－watershed，Yunnan Institute of Environmental Science，Kunming Yunnan 650034，China）

Yun－Gui plateau lake region is one of the five largest lake regions in China.Yunnan province has the most of the lakes among four provinces and cities in Yun－Guiplateau lakes.Much attention has been paid to those lakeswith the water surface larger than 30km2 in Yunnan province.However，the small lakes have been neglected.A survey on small lakes in Yunnan has been conducted.Based on the water quality data of twenty small lakes obtained during the survey，thewater quality of these investigated lakes has been evaluated.Meanwhile，the spatial distribution of water qualities of these lakes was explored.Multivariate analysis based on SPSS 21.0 was borrowed to assess thewater qualities of lakes.The statistic tools based on ArcGISsoftwarewere applied to explore the spatial distribution ofwater qualities of small lakes in a provincial scale.The results showed that Cibi Lake has the best water quality than other lakes.The water quality of Datunhai Lake ranks the last.The spatial distribution of small lakes in Yunnan was clustered geographically.The water qualities of these lakes indicated a clustered distribution aswell.Three lakes in the south－eastern Yunnan formed a cold area，whichmeant that thewater qualities of these lakes were all bad.However，Daliand Lijiang areas in the north－west Yunnan produced a hot spot，which indicated a cluster of all good water qualities of small lakes near each other.

water quality；multivariate analysis；spatial distribution；plateau lake；Yunnan

X52

A

1673－9655（2015）02－0026－09

2014－11－12