基于改良综合水质标识指数法的松花江流域(吉林省)水质评价

2017-03-21金世佳

节水灌溉 2017年5期

殷飞，金世佳

(1.吉林农业科技学院，吉林吉林 132101；2. 沈阳农业大学水利学院，沈阳 110866)

随着我国经济社会的快速发展和人口的增长，河流以及湖库的水环境生态系统出现了恶化的趋势，局部地区的经济社会发展受到阻碍，甚至成为影响和制约区域可持续发展的瓶颈问题之一。国家环保部在2014年《中国环境状况公报》中指出，长江、黄河等7大流域和浙闽片河流、西北诸河、西南诸河共有968个国控水质监测点，其中水质处于Ⅳ～Ⅴ类和劣Ⅴ类的比例占27.7%和9.2%[1]，我国地表水体依然为轻度污染。严重污染的水体会导致其丧失水生态功能和使用价值，从而威胁生态平衡，危害人类健康。因此，合理、正确地监测和评价地表水水质，不但可以为流域水体污染防治提供重要的理论依据，而且对于生活、生产用水和水生态安全极其重要。

对于水质评价方法的研究非常多，比如综合污染指数评价法[2,3]、模糊数学综合评判[4-6]、人工神经网络法[7,8]、灰色关联度法[9]、层次分析法[10,11]、综合水质标识指数法[12,13]等，这些方法都存在着这样或那样的缺点。综合污染指数法只能进行定性评价；模糊综合评价法以水质样本的隶属度最大来对应水质，定量计算相对复杂；人工神经网络法因其样本的选择不固定而导致定性评价结果不太直观；灰色关联度法评价有可能掩盖部分超标污染因子对综合评价结果的影响；层次分析法因其评价指标体系不易确定问题可能影响评价结果，计算也较繁琐。其中以综合水质标识指数法在水质评价中应用起来最为方便，并且可以比较简单、准确地对河流的综合水质进行定性、定量评价[14]，但是在应用中因四舍五入时会出现小数点后第1位不为个数的现象，因而本研究对徐祖信的综合水质标识指数法进行改进，进而对松花江流域吉林省段 2005-2014 年的水质监测数据进行评价并分析其水质变化的趋势，以期为吉林省水环境治理与保护提供理论依据。

1 研究区概况与研究方法

1.1 研究区概况

松花江流域(N 41°42′～51°38′、E 119°52′～132°31′)面积55.68 万km2，跨辽、吉、黑、内蒙古4省(自治区)，见图1，包括哈尔滨、长春、吉林等105个市县(旗)辖区，多年平均降水量为500 mm左右，汛期的降水量约占全年降水量的60%～80% 。其中吉林省松花江流域面积 7.80 万km2，占松花江流域面积的14.01%，流经长春市、吉林市等10个地市43个县区，经济发展水平较高，是吉林省主要的商品粮产区和工业分布区，主要有吉林化工和长春汽车等重工业，因而也是松花江流域的主要污染源地，具体位置见图2。

图1 松花江流域位置[15]Fig.1 Location map of Songhuajiang river basin

图2 研究区位置示意图[16]Fig.2 Sketch map of location of the study area

松花江流域(吉林省段)内工业布局密集，人口集中，随着社会经济的发展，工业及生活污水排放对流域内的水体造成了严重程度的污染，其中长春、吉林2市对松花江流域(吉林省段)环境类型区的污染效应系数分别达0.55 和0.22，2市共占 0.77[17]，而水体环境质量的好坏直接影响到吉林省经济社会的发展和水生态的安全。因此本文选取国控水质监测断面吉林省6个断面(其中2005-2011年3个断面，2012-2014年6个断面)，分别为延边圈河、吉林长春松花江、吉林白城白沙滩、吉林敦化新甸、吉林松原、吉林溪浪口，前3个断面为共有断面。

此次水质评价指标主要为溶解氧、高锰酸盐指数、氨氮，所有水质监测数据均来源于环保部数据中心的全国主要流域重点断面水质自动监测周报，采用各项评价因子的年均值对松花江流域(吉林省段)的水质进行评价，同时采用秩相关系数法来判定水质的变化趋势。

1.2 水质标识指数法

水质评价方法已有许多研究成果，本研究采用改良的综合水质标识指数法，具体的步骤为：

(1)确定各水质参数的单因子水质标识指数P，表示为：Pi=X1·X2X3，总的来讲Pi数值越大，表示第i项监测指标的水质污染越严重。

(2)在单因子水质标识指数P的基础上，确定综合水质标识指数I：I=X1·X2X3X4，总的来讲I数值越大，表示综合水质越差。

具体各字母含义见徐祖信等的研究[12,13]。

1.3 水质变化趋势检验

由于水质监测值会受到许多因素的影响，常常表现出波动性，时而趋于上升，时而趋于下降[18]，因而很难确定水质的变化趋势是上升还是下降，水质变化趋势的分析就必须依赖于数理统计学原理来进行趋势检验分析[19]。

松花江流域吉林省段2005-2014年水质变化趋势分析采用的是我国环保部公布的《地表水环境质量评价办法》中推荐的Daniel的趋势检验，使用Spearman秩相关系数法来判定。它的特点是将各监测点水质数据转化为依次的排名，而不用考虑实际值。采用此法可以全面了解水质的变化趋势，从而判别水质是否好转、加重或水质变化平稳[20]，从而避免单因子评价法造成的一些不合理现象。

具体过程如下：给定时间Y1,…,YN和相应的监测值X(即年均值C1，…，CN)，由小到大将顺序排好，这种排列的次序就称为秩。具体按下式计算：

式中：di表示变量Xi与Yi的差值；Xi表示Y1到YN期间内水质监测数据由小到大排列的序号；Yi表示按时间排列的序号。

将|rs|同临界值Wp进行比较。rs>Wp表明水质变化趋势具有显著的意义：如果rs<0，则表明水质趋于好转；如果rs>0，则表明水质趋于恶化。rs≤Wp表明水质的变化不显著，说明水质变化趋于稳定。

2 水质评价及其变化趋势分析

2.1 改良单因子水质标识指数法评价

以延边圈河溶解氧(6.34 mg/L)为例来说明单因子水质标识指数的计算，对照中华人民共和国地表水环境质量Ⅱ类标准，X2为2；X2代表6.34 mg/L在Ⅱ类水中所处的位置，7.50、6.00分别代表溶解氧在Ⅱ类水中的上限值和下限值，则X2=100 (7.50-6.34)/(7.50-6.00)=77；X3表示水质类别(Ⅱ)好于功能区类别(Ⅲ)，则X3=0，即单因子水质标识指数为2.770。以此类推，对松花江流域吉林省段在2005-2014年各断面水质进行评价，见表1。结果表明：参与水质评价的3项水质指标在10 a里仅有白城白沙滩和延边圈河2个断面的水质指标存在不同程度的超标，超标的水质指标为高锰酸盐指数、溶解氧；其中白城白沙滩断面仅在2005年溶解氧超标，延边圈河断面高锰酸盐指数在10 a中均超标，超标频次为10次，其余4个断面都达标(未知数据年份除外)。从表1可知，高锰酸盐指数在松花江流域吉林省段水质中超标频次最高，程度较深，是影响水质的主要污染指标。

表1 2005-2014年单因子水质标识指数法对各断面水质的评价结果Tab.1 Assessment of the section water quality based on the single factor water quality identification index in 2005-2014

注:“-”表示该年份无自动监测的水质数据。

2.2 改良综合水质标识指数法评价

单因子水质标识指数能够很好地判别水体中主要的污染物，但是进行综合评价时不应以污染最严重的指标来判定水质的类别，需要综合考虑各种污染物对水质的影响。大量的研究表明，综合水质标识指数法的评价结果与灰色关联法等的评价结果拟合程度最高，且运算结果更为稳定、计算过程更为简单、实用性更好[21,22]。因而，本文采用综合水质标识指数法对松花江流域吉林省段的水质进行综合定性的评价，评价结果见表2。结果表明： 2005-2014年，仅有延边圈河断面在2006年综合评价时为Ⅳ类水质，未达到功能区Ⅲ类水质标准，其余各断面水质不仅达到而且超过功能区的标准。在2014年，综合水质标识指数延边圈河断面最高(3.001 0)，溪浪口最低(2.280 0)，从优到劣排序见图3。

图3 2014年各断面综合水质的变化Fig.3 The comprehensive water quality of each section in 2014

2.3 典型方法的比较分析

单因子评价法在我国水质监测公报中被广泛采用, 计算简便，缺点是它常常以水质最差因子所属的水质类别来判定综合水质；污染指数评价法不仅考虑单项最差的水质指标，而且考虑其他水质评价指标，通过采用加权等数学方法得到各单项污染指数的综合指数来判定水体的综合水质。具体比较结果见表3。

表2 2005-2014年综合水质标识指数法对各断面水质的评价结果Tab.2 Assessment of the section water quality based on the comprehensive water quality identification index in 2005-2014

表3 评价方法结果比较Tab.3 The comparison of evaluation methods

分析表3可知，单因子评价法的评价结果突出了污染最严重因子对水质的影响，掩盖了其他因子的影响，表现对水质判别过为保护，因此，比较适合定性来确定水体中主要污染物。等权重污染指数法则通过比较计算结果是否大于1来判断达到相应水质标准,但是在确定综合水质类别时则显得无能为力。相比较以上2种评价方法，综合水质标识指数法则能直观反映综合水质的级别，是否达到功能区目标以及劣于功能区的单项指标个数，计算过程简单，无需复杂的矩阵运算和编程语言，具有很强的操作性和可推广性，优势明显，在一定程度上得到了广泛的应用。

2.4 水质变化趋势分析

对松花江流域吉林省国控断面的水质进行常规监测和分析、评价非常重要，通过水质变化趋势的分析，不仅能够判定松花江流域目前实行的水污染治理措施是否得当，而且对进一步采取何种有效的管理与治理措施具有重要的意义。本文采用环境保护部常用的Spearman秩相关系数法对2005-2014年的水质变化趋势进行分析，前提是使用该方法需要足够的数据，一般至少具备4对及以上的数据[23]，因为松原、敦化新甸、溪浪口断面只有3 a数据，所以只能选取其余3个断面数据进行分析，结果见表4。

表4结果表明，松花江流域吉林省3个断面均为|rs|>Wp0.05，说明这些断面的水质在10 a间呈显著好转趋势，从而说明流域治理措施效果明显。主要措施为吉林省“十一五”、“十二五”期间相继投资50.39 亿元和97.87亿元建设了一批重点项目防治松花江水污染，同时加以生态恢复，确保松花江得以休养生息。