李发荣，邱学礼，周 璟，刘 永，刘淑春，郭怀成

1.昆明市环境监测中心，云南 昆明 650028

2.云南省农业科学研究院，云南 昆明 650205

3.北京大学环境科学与工程学院，教育部水沙科学重点实验室，北京 100871

4.云南省高原湖泊流域污染过程与管理重点实验室，云南 昆明 650034

5.北京林业大学，北京 100083

目前，水体富营养化是许多国家密切关注的环境问题［1-2］。非点源污染是造成水体富营养化的重要原因，随着点源污染治理程度的逐步加深，非点源污染成为关注的焦点［3-4］。土壤以及人为活动产生的氮、磷等营养元素受到降雨的冲刷，随着地表径流及泥沙迁移汇入受纳水体，造成水质退化并产生富营养化，由此带来的环境、经济及社会问题已引起国内外普遍关注［5-9］。研究者主要通过实地监测［9-10］和模型模拟［4，11-12］等研究非点源营养负荷的排放规律，但由于受到气候、降雨、植被、土壤、地形、耕作方式等多个因素的影响，非点源污染具有随机性强、涉及范围广、时空差异大等特点，导致其监测和模拟十分困难。流域尺度的模型预测是今后研究和评价非点源污染的主要技术手段和发展趋势［15］，但该方面的研究需要建立在详尽的实地监测资料的基础之上。在流域内开展小尺度的源区监测研究，有助于识别地表径流产生的关键源区及其水质污染特征［16］，探讨湖泊等水体的外源输入，进而有针对性地采取管理措施。实地监测结果能更准确地反映汇入受纳水体的地表径流来源及其污染特征，为流域尺度上的模拟预测及实现流域生态系统管理提供基础。

滇池流域是云南省人口最密集、经济最发达的地区。由于毗邻昆明主城区，滇池水质受到人为活动的严重影响，随着污染物产生量迅速增加，滇池富营养化已成为主要的环境问题。滇池位于流域下游，宝象河、马料河等20多条河流汇入湖体。已有研究表明，流域地表径流使得大量的氮、磷等进入滇池［17］，加重水体富营养化并导致蓝藻水华频繁发生［18］。进入滇池的营养负荷主要来自工业废水、城市污水等点源及农田地表径流流失和磷矿开采［19］。随着滇池流域点源污染控制工程的实施，农田地表径流流失、磷矿开采成为滇池水体富营养化控制的重要内容［20-21］，探索并研究其相关规律已成为滇池治理的重点。因此，开展对滇池东南岸农业区和富磷采矿区的入湖河流野外布点监测，通过实地采样、降雨径流监测，结合室内分析，识别各入湖河流的地表径流及其水质污染特征，探索其污染物的时空分布特征及其变化规律，以期为滇池污染物入湖时空分布规律研究、流域非点源污染的控制、滇池环境保护管理决策提供科学依据。

1 实验部分

1.1 研究区概况

滇池流域位于云贵高原的中部，流域面积2 920 km2，其海拔为1 880.6～2 837.6 m。滇池湖体面积约为 309 km2，占整个流域面积的10.6%。流域属亚热带湿润气候，年平均气温为14.7℃，年平均降雨量为1 007 mm，年平均相对湿度为73%。一年内干湿季节分明，80%以上的年降雨集中在5—10月，汛期主要集中在7、8月。11月至次年4月为干季，日照充足，雨量稀少。流域多年平均陆地径流量约为9.7 m3/s［19］，常年汇入滇池的有盘龙江、宝象河、马料河等20多条入湖河流。农业用地约占整个流域面积的20%;流域内最具代表性的富磷区域位于滇池南岸的晋宁县上蒜乡，区域常年集中开采磷矿［21］。大规模的磷矿开采在创造良好经济效益的同时，却造成了磷矿开发区生态系统的严重破坏和流域水环境污染。

1.2 布点及采样方案

滇池东南岸是整个流域农业用地的主要分布区，农业非点源污染也主要集中在这一区域。如图1所示，选择滇池东南岸10条主要入湖河流，在其下游设置监测断面，断面靠近入湖口并不受滇池回水影响。由表1可见，这10条河流的流域面积几乎占整个流域面积的一半，且具有相同的特征，即径流量较大、汇水面积大、水土流失严重、非点源污染突出。其中，上蒜矿区所带来的污染主要通过次巷河(8#)汇入滇池，因此对次巷河的监测综合反映了农业面源和磷矿开采带来的污染特征。

由于7—9月为滇池流域集中降雨时间，从2008年8月16日至9月25日对上述10条河流进行监测。在无降雨状态下，每隔5或7 d进行一次常规监测，8月24—26日期间出现了连续降雨，因而在降雨前(8月24日)和降雨后(8月27日)分别对各河流加测一次，共进行了8次常规监测。由于降雨存在空间差异性，为了解污染物在降雨过程中的流失特征，选取了降雨过程相同的3条河流，即大河(7#)、次巷河(8#)、甸心河(10#)开展降雨径流分析。共监测了2次降雨径流全过程，分别发生在8月25日和8月26日，降雨量分别为35、24 mm。在降雨过程中，从降雨产生径流开始，每隔10 min或30 min取1次样，取样频率取决于河流水位上涨或回落的快慢程度，直至径流水质趋于稳定。样品采集时，将采样器放至河道中，采集二分之一水深处的水样，然后将水样放到预先准备好的水样瓶中，并根据分析项目，添加固定剂、贴上标签，带回实验室分析。

图1 入湖河流监测断面分布图

表1 河流基本概况

1.3 样品分析及指标测定

同时进行水量、水质指标的分析。水量指标包括降雨量、河流断面面积、水位、流速、流量。水位现场采用水文标尺测量，同时用流速仪按水文监测规范进行记录，流速测定采用信控流速仪(XHW-1型)，流量则根据流速与断面面积计算。常规监测的水质分析指标包括 pH、总氮(TN)、总 磷 (TP)、溶解性磷(DP)、氨氮硝酸盐氮化学需氧量(COD)、悬浮物(SS);在进行降雨径流监测时，水质分析指标包括 pH、TN、TP、COD、SS、氟化物(F－)、硫化物(S－)、砷(As)、铅(Pb)。分析方法按照《水和废水监测分析方法(第四版)》进行，河流采样按照《水质采样技术指导》(HJ 494—2009)进行。

1.4 数据处理与研究方法

分别分析常规监测和降雨径流监测的数据，8次常规监测共有80个样品，一次降雨过程中每条监测河流的取样数为7～10个，2次降雨径流监测共采集样品52个。对于常规监测，首先通过系统聚类的方法探讨水质污染的空间分布特征，进而通过因子分析方法分析水质影响因子，识别污染源。数据预处理与统计分析过程采用 SPSS.19.0。

1.4.1 系统聚类分析

系统聚类分析是一种应用广泛的聚类分析方法，其实质是先将每一个个体看做一类，然后将相近程度最高的2类进行合并组成一个新类，再将该新类与相似度最高的类进行合并，直到所有的个体都归为一类。此方法主要用于分析流域的水质时空变化特征［22］。分析采用欧氏距离平方，计算方法采用离差平方和法(Ward法)，即以平方欧式距离作为2类之间的距离，先将集合中每个样本自成一类，在进行类别合并时，计算类重心间方差，将离差平方和增加的幅度最小的2类首先合并，再依次将所有类别逐级合并。

1.4.2 因子分析

因子分析法通过研究众多变量之间的内部依赖程度，探求观测数据之间的基本结构，从多个实测的原变量中提取出较少的、互不相关的抽象综合指标，即因子，用于反映原来众多变量的主要信息，每个原变量可以用这些提取出的因子的线性组合表示。此方法主要用于提取水质污染因子和识别污染源［23］。

2 结果与讨论

2.1 常规监测

2.1.1 入湖河流流量及其水质污染特征

在8次常规监测中，各河流的流量情况见图2。由图2可知，新宝象河的流量最大，其平均流量达到2.6 m3/s，占总入湖流量的26.5%;其次为洛龙河，平均流量为1.47 m3/s，占总入湖流量的15.0%。入湖流量最低的是甸心河，平均流量仅为0.16 m3/s。

图2 河流入湖流量监测结果

表2 河流水质指标统计描述

2.1.2 聚类分析

10条入湖河流水质在空间上大体可分为3组(图3):海河、新宝象河和马料河、其余河流。在其余河流中，洛龙河、东大河、甸心河可归为一组，大河、次巷河、南冲河、捞鱼河又可归为一组。结合水质污染程度可看出，10条河流水质状况具有明显的空间分布特征。海河最靠近昆明主城区，人类活动与工业活动最为频繁，水资源开发强度大，水质污染程度最为严重。新宝象河与马料河区域，仍然有一定的人为活动，但工业活动已略有减少，因而这2条河的水质要好于海河。其余河流受人类活动和工业活动的影响相对较少，主要以农业面源污染为主，因而水质状况在10条河流中相对较好。

图3 入湖河流水质聚类树状图

2.1.3 因子分析

按照特征值大于1的原则，提取3个公因子用以反映入湖河流的水质特征，即 F1、F2、F3，累计贡献率为82.573%(表3)，能较好地反映原始数据的基本信息。F1贡献率为53.636%，其中 TN、TP、DP、NO－3-N所占的因子载荷较大，且均与F1呈较强的正相关，主要代表了水体中的N、P含量;F2贡献率为16.601%，其中 NH+4-N、COD、SS所占的因子载荷较大，且均与 F2呈正相关关系，主要为水体中SS及COD含量水平;F3贡献率为12.336%，只有 pH在其中占有较大载荷且与F3呈较强的正相关关系，主要代表水体的酸碱度。

因子得分反映了各监测断面的污染状况。得分越高，说明水质越差。由表4可见，海河综合得分最高，污染程度也最为严重。位于南岸的东大河，得分最低，其水质状况最好。这一结果也反映了水质的空间分异性，上游的海河、新宝象河、马料河主要受F1影响，含有较高的因子得分，频繁的人类活动会使大量的 N、P排入河道，加重污染。东岸的大河、次巷河、南冲河、捞鱼河等主要受F2影响，这些地区农耕地较为集中，以农业面源污染为主。下游的甸心河，在常规监测中其平均入湖流量为最低，但由于临近滇池出口，受下游人为活动的影响，其水质污染程度在10条河流中排在第4位，可见人为活动与生活污水对流域河流水质的影响较大。

表3 空间分析的旋转因子载荷矩阵

表4 监测断面因子得分

2.2 降雨径流监测

通过对大河(7#)、次巷河(8#)、甸心河(10#)3条河流2次降雨径流过程监测，探讨污染物的流失特征，监测结果见图4。由图4可见，在降雨径流的初期，污染物浓度开始升高，中期增长迅速，当流量到达峰值或接近峰值时，污染物也开始接近其浓度最高值，此后浓度开始下降并最终趋于稳定。COD、SS的浓度变化比 TN、TP剧烈得多，4个指标的浓度变化范围均为甸心河＞次巷河＞大河，这也反映了3条河流不同的状况。在常规监测中次巷河的水质状况要好于大河，但由于受磷矿开采区的影响，在降雨条件下，其污染物浓度变化比大河高许多，降雨量较大时，这种现象更加明显。甸心河由于受到下游人为活动的影响，其污染物浓度变化最大。值得注意的是，在25日降雨过程中，3条河流SS浓度在流量到达峰值前其浓度最高值已经出现。8月25日的降雨量(35 mm)大于8月26日(24 mm)。可见，当降雨量较大时，由于降雨径流初期的溶解冲刷作用，地表径流能携带大量的SS进入河流并迅速达到最大值，径流中后期稀释作用逐渐占主导地位，使得SS浓度开始下降。表5列出了甸心河在8月25日降雨过程中的污染物浓度变化，由于 N、P等营养元素大多吸附于SS上，因而使得污染物浓度也不断增加。

图4 甸心河、次巷河、大河在2次降雨过程中污染物浓度随地表径流的流失过程

表5 8月25日降雨过程中甸心河污染物浓度的变化

3条河流降雨径流中，流量、SS与其余指标的相关性见表6。由表6可知，在次巷河，流量与SS呈极显著相关，相关系数达到0.93。除COD、As、Pb外，次巷河的流量、SS与其余水质指标均呈正相关或显著正相关，这也说明在次巷河，过大的地表径流量将会带来更为严重的水质污染。除农业面源外，磷矿开采过程中会产生大量的扬尘，降雨时会随地表径流产生大量水土流失，并携带营养物质进入到滇池湖体。而在以农业面源为主的大河，流量与SS呈显著正相关(相关系数为0.66)，但流量、SS与其余指标的相关性均不强。其产生原因在于:①在降雨过程中可能没有采集足够的样本以正确反映污染物流失过程;②2次降雨持续时间都较长，因而使得降雨强度不大，没有带来更多的污染物;③还与该河流控制面积内的土地利用(如林地)和土壤性质有关。在受下游人为活动影响的甸心河，除 S－、Pb外，SS与其余指标均为显著相关，说明地表径流过大仍然会产生较严重的水质污染。

表6 降雨径流监测中河流流量、SS与其余指标的相关性

3 结论与建议

3.1 结论

1)在8次常规监测中，新宝象河的平均流量为2.6 m3/s，占总入湖流量的26.5%;南岸的甸心河入湖流量最低，平均流量仅为0.16 m3/s。最为靠近昆明主城区的海河，除NH4+-N外，其余指标浓度均比其他河流高。TN、TP、COD、SS是滇池的主要污染指标，许多河流均已严重超标。

2)河流水质状况在空间上可分为3类，反映了不同河流的水质污染程度;3类结果包括:①海河，靠近昆明主城区，其水质污染最为严重;②海河的新宝象河、马料河;③其余河流，水质状况相对较好。

3)N、P含量是河流水质污染的主要贡献因子，TN、TP、DP 和 NO3－-N对水质污染的贡献率达到了53.636%;因子得分结果表明，受人为活动和工业活动影响较大的海河、新宝象河、马料河，是研究区域中污染最严重的3条河流，东大河水质最好。

4)降雨条件下COD、SS浓度增长尤为迅速，磷矿开采对河流水质的影响在降雨条件下更加明显，其SS浓度在降雨条件下比只受农业面源影响的河流最高高出1.9倍。流量、SS与大多数水质指标均有相关性，当降雨量较大时，由于降雨径流初期的溶解冲刷作用，SS能迅速达到最大值。

3.2 建议

研究发现，TN、TP、COD、SS是滇池的主要污染负荷，降雨情况下COD、SS增长尤为迅速，将带来更多的水质污染。结合滇池以山地为主的地形特征，农业面源污染防治的主要措施应在进入滇池河道的径流区建立生态型沟渠，同时在周边建立生态隔离带，以阻截地表径流携带的泥沙和负荷，并在隔离带内种植植物以吸收径流中的养分;其次是在进入湖泊的下游建设缓冲池，以沉降N、P等营养物质［25-26］，达到控制地表径流，减少养分排放的目的。虽然经过了生态沟渠、生态拦截系统以及缓冲滞留池的阻截，但仍会有一部分养分进入河道，可再利用滇池的陆生湖滨带地区建设生态型人工湿地以充分阻拦泥沙、吸收养分，从而有效消减N、P入湖负荷。监测发现，河流水质状况呈现明显的空间差异性，因而今后在进行水环境模型建立、污染物目标控制等研究时，必须考虑水质参数的时空变化。不同区域的河流，如靠近主城区、以农业面源为主和综合农业面源、磷矿开采为主的河流，其水质特征差异显著，需根据具体的特征考虑不同的水质参数。

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