王红，姚君兰，KUNG Hsiang-te，李兆华*，李艳蔷，梅新，陈红兵

1.湖北大学资源环境学院，湖北 武汉 430062 2.区域开发与环境响应湖北省重点实验室，湖北 武汉 430062 3.美国孟菲斯大学地球科学系，田纳西州 孟菲斯 38152

梁子湖水环境时空变异分析

王红1,2，姚君兰1，KUNG Hsiang-te3，李兆华1,2*，李艳蔷1，梅新1，陈红兵1

1.湖北大学资源环境学院，湖北 武汉 430062 2.区域开发与环境响应湖北省重点实验室，湖北 武汉 430062 3.美国孟菲斯大学地球科学系，田纳西州 孟菲斯 38152

梁子湖；水质因子；克里金(Kriging)插值；时空分析

水环境是构成环境的基本要素之一，是人类社会赖以生存和发展的重要场所。水环境的污染和破坏已成为当今世界主要的环境问题之一[1]。水环境在不同时间和空间上具有差异，对水环境分析需从时间、空间相结合的角度出发，动态地、立体地阐述水质变化规律，为决策提供大量的信息支持。目前常用的水质评价方法主要有单因子评价法、主成分分析法、污染指数评价法、模糊综合评价法、灰色评价法、物元分析法等[2-4]。

近年来许多研究者将地统计分析法引入水环境的时空分析中。地统计分析方法作为一种空间分析方法，已广泛用于研究在空间分布上既有结构性又有随机性的自然现象[5-7]。刘瑞民等[8]将地统计分析应用到太湖水环境研究中，通过克里金插值得到水质的评价图，分析了太湖的空间变异性；李一平等[9]利用地统计分析对太湖水质时空相关性及时空分布规律进行了研究，得出太湖水质季节变化强度及其空间差异规律；吴红艳等[10]使用地统计方法分析了洪湖水质的时空变异。以上研究均是地统计分析在水环境时空分析的应用案例。

1 数据来源

注：比例尺为1∶250 000。图1 梁子湖不同季节采样点分布Fig.1 Distribution of sampling points of Liangzi Lake in different seasons

2 研究方法

首先对湖泊监测所得数据用K-S检验方法进行统计特征分析，判断数据是否符合正态分布；再进行空间拟合和空间异质性分析，以此为基础，进行空间插值分析。

2.1 水质基本数据统计

用最大值、最小值、标准差、平均值、偏度、峰度、中位数、变异系数及分布类型描述各采样点上不同水质指标时间序列数据的基本统计特征，统计分析在SPSS 22.0软件中完成。

2.2 空间分布结构

用块金值、偏基台值、基台值、块金系数、变程及空间相关性来描述对象的空间分布结构。常见的理论模型包括指数模型、高斯模型、三角模型、球状模型等。根据监测数据，在ArcGIS软件中进行地统计分析，同时对常见的理论模型进行交叉验证，模型的选取要求：具有接近于0的标准平均预测误差、接近于1的标准平方根和较小的均方根，综合评价选取最符合数据分布状态的半变异函数模型。水质参数的空间相关性可用块金系数(块金值与基台值之比)来划分：小于25%，说明具有强烈的空间相关性；25%～75%，说明具有中等的空间相关性；大于75%，说明空间相关性较弱[14-15]。

2.3 空间分布分析

为了更直观地反映水质参数在梁子湖中不同季节的分布状况，基于ArcGIS软件，应用普通Kriging的最优插值原理和方法，以梁子湖岸线为边界，对水质参数进行插值，并生成水质参数的空间分布图，分析水质的空间变化特征。

3 结果与分析

3.1 不同季节梁子湖水质中TN浓度分布特征

水中的TN浓度是判断湖泊水体富营养化程度的重要指标之一。地表水中氮、磷浓度超标时，微生物大量繁殖，浮游生物生长旺盛，水质出现富营养化状态[16]。通过对2012年7月、10月、12月和2013年3月4个季节研究区各采样点TN浓度数据检测结果初步分析可知，TN浓度分析结果不存在特异值。用SPSS软件计算得到梁子湖4个季节TN浓度数据的实际变异函数值(表1)。经过K-S检验，对7月和10月数据进行对数变换后显示，7月和10月数据属于对数正态分布，12月和次年3月数据处于标准正态分布，数据符合地统计学分析的要求，可以应用普通Kriging法进行地统计学分析。

表1 不同季节TN浓度基本统计类型

在ArcGIS中进行地统计分析，经交叉验证指数模型、高斯模型、三角模型和球面模型4个常用模型，统计预测误差的标准平均差、标准均方根和均方根,对比3个参数与标准值的接近程度，选取合适的半变异函数。综合对比得出2012年7月、10月和12月指数模型，次年3月选择高斯模型，模型可较好地反映水中TN浓度的空间结构特征，并得到各测试月半变异函数的必要参数值。地统计分析结果表明，7月、10月和12月指数模型得到的块金系数为分别为5.99%，8.81%和22.25%；次年3月数据用高斯模型模拟效果较好，块金系数为18.67%：结果均小于25%。说明4个季节数据具有强相关性。利用普通Kriging插值对4个季节的TN浓度进行空间插值，并根据文献[13]对地表水进行分类，生成不同季节的TN浓度分布图(图2)。

他一手将昔日的小厂发展成为国家农业产业化重点企业、国家肉制品龙头企业，不仅“重新定义了火腿肠”“开启中国冷鲜肉时代”，更是推动了行业全产业链发展创新模式，成为行业博兴的中坚力量。

注：比例尺为1∶250 000。图2 梁子湖不同季节TN浓度分布Fig.2 TN distribution of Liangzi Lake in different seasons

由图2可以看出，在时间上，梁子湖的TN浓度随季节的变化而有所不同。梁子湖水体中TN浓度的年度变化特征为2012年12月>同年7月>同年10月>次年3月，即枯水期>丰水期>平水期，冬季TN浓度最高。4个季节中，秋季TN浓度最小；冬季TN浓度最大，甚至达到劣Ⅴ类。在空间上，梁子湖水体的TN浓度分布不均。夏季湖区北部出现TN浓度高达Ⅴ类的较大水体。冬季西南部湖区水体TN浓度加大，以Ⅴ类和劣Ⅴ类水质为主。综合其他季节的分析可知，TN浓度较高的地区大多分布在西部河流的入湖口附近，可能受河流水质的影响。

3.2 不同季节梁子湖水体中TP浓度分布特征

水体中的磷是藻类生长需要的关键元素，磷浓度过高容易使水体出现异味，造成湖泊发生富营养化。对TP浓度的检测数据分析发现，2013年3月存在2个异常值，将异常值用正常值的最大值代替。对更正后的数据再次进行分析，4个季节TP浓度的总体差异较小。单样本处理中，用SPSS软件计算得到梁子湖4个季节TP浓度数据的实际变异函数值(表2)，对2012年7月和10月数据进行对数变换后，显示7月和10月数据属于对数正态分布，12月数据为标准正态分布，次年3月数据需经Box-Cox变换(Box-Cox变换是统计建模中常用的一种数据变换，用于连续的响应变量不满足正态分布的情况)得到正态分布。4个季节的数据均呈正态分布，符合地统计学分析的要求，可以用普通Kriging进行统计分析。

表2 不同季节梁子湖水体中TP浓度分布特征

在ArcGIS下进行地统计分析，分析过程中通过交叉验证得到4个常用模型预测误差的3个参数。综合对比得出2012年10月和12月选择指数模型，7月和次年3月选择高斯模型，可较好地反映水质中TP浓度的空间结构特征，并得到4个季节的半变异函数的必要参数值。结果表明，7月和次年3月高斯模型得到的块金系数为20.34%和0；10月和12月用指数模型，由于块金值为0，得到的块金系数为0%：结果均小于25%。说明4个季节的数据具有强相关性。利用普通Kriging插值对4个季节的TP浓度进行空间插值，并进行分类，生成不同季节的TP浓度分布图(图3)。

注：比例尺为1∶250 000。图3 梁子湖不同季节TP浓度分布Fig.3 TP distribution of Liangzi Lake in different seasons

由图3可知，在时间上，一年内梁子湖水体的TP浓度变化较小，全年TP浓度主要以Ⅱ类和Ⅲ类水质为主，这2类水体总和占梁子湖水体总面积的80%以上。7月TP浓度明显高于其他各测试月，这可能是因为随着温度的升高，微生物的活性增强，好氧反应增多，溶解氧减少，从而使氧化还原电位降低，发生了Fe3+转化成Fe2+化学反应，使铁磷(PFe)得以释放；另外微生物的活动还可使沉积物中的有机磷转化成无机态的磷酸盐而得以释放，使沉积物释放的磷量逐渐增多[17]。因此，夏秋季节湖水的TP浓度总体上要大于冬春季节。

在空间上，梁子湖水体TP分布不均。从图3可以看出，整体上从东到西TP浓度呈片状依次降低。春季西梁子湖全湖和东梁子湖的大部分TP浓度均为Ⅱ类水质，相对差一些的水质分布在梁子湖东北部。到了夏季TP浓度升高，水质较差的湖区明显增加，主要集中在梁子湖东部，尤以湖口区域浓度最高。秋季TP浓度有所减轻，湖面部分湖区的TP浓度符合Ⅱ类水质标准。冬季全湖的TP浓度相对均匀，入湖口的水质为Ⅲ类，大部分湖区的水质符合Ⅱ类水质标准。

时间NH+4-N浓度∕(mg∕L)最大值最小值标准差平均值偏度峰度中位数变异系数∕%分布类型2012年7月0.95290.11070.14180.37651.63253.34680.341737.67对数正态2012年10月0.85200.11300.16020.29801.78173.59730.257053.76标准正态2012年12月1.96170.32620.33330.78041.20732.03710.712542.71标准正态2013年3月0.43310.13790.07830.27560.2685-0.89090.275628.40标准正态

注：比例尺为1∶250 000。图4 梁子湖不同季节浓度分布

3.4 不同季节梁子湖水质CODMn分布特征

CODMn是反映水体中有机及无机可氧化物污染的常用指标[19]。对CODMn分析表明，数据中不存在特异值，算术平均值和中位数差异较小，数据均符合正态分布，用SPSS软件计算得到梁子湖4个季节的实际变异函数值(表4)，4个季节的CODMn均处于标准正态分布，所有数据可以进行地统计分析。

表4 不同季节CODMn分布特征

在ArcGIS下进行地统计分析，分析过程中通过交叉验证统计4个常用模型预测误差的3个参数，模型较好地反映了水质中CODMn的空间结构特征。结果表明，7月用指数模型得到的块金系数为0%，说明7月数据具有强空间相关性；10月用指数模型得到的块金系数为27.31%；12月用指数模型得到块金系数为34.58%；次年3月用高斯模型模拟较好，得到块金系数为44.90%。说明这3个季节CODMn具有中等相关性。利用普通Kriging插值进行空间插值并进行分类，生成不同季节的CODMn分布图(图5)。

注：比例尺为1∶250 000。图5 梁子湖不同季节CODMn分布Fig.5 CODMn distribution of Liangzi Lake in different seasons

由图5可知，在时间上，冬春季节梁子湖水体中CODMn较低且较为稳定，而夏秋季节CODMn较高且较为复杂。春季全湖基本可达到Ⅱ类水质标准，CODMn最大值为3.81 mg/L，最小值为2.58 mg/L，极差小，分布均匀。从春季到秋季CODMn呈上升趋势，其与藻类等生长有关。CODMn的变化基本是夏季偏高、冬季偏低的趋势，这主要是因为夏季温度升高，微生物分解活跃。一般来说，温度为20～30 ℃时微生物活性较强，武汉夏天的平均气温是28.7 ℃，加上夏天的光照适合，所以微生物代谢速率快，活性强，氧化分解有机污染物作用活跃，化学需氧量较大[20]。

在空间上，夏季CODMn高的地区主要为西梁子湖的中部和东梁子湖的中部，这可能与水生植物的数量增加有关，秋季CODMn稍有增加，且逐步扩散，而梁子岛附近的水域CODMn依然较高。冬季气温下降，水生植物减少，水中的需氧量降低，CODMn减少，春季又逐步回升。

4 结论

在空间上，通过克里金(Kriging)插值分析得到的水质分布图可以看出，梁子湖的水质有明显的区域性。梁子湖湖区中心的水质较好，但东梁子湖和河流的入湖口附近水质明显较差。要求当地的工厂企业注意减少含P、N、Mn等元素的废水排放，或对废水进行相关处理后排放。

[1] 雷玉桃.流域水环境管理的博弈分析[J].中国人口·资源与环境,2006,16(1):122-126. LEI Y T.Game′s analysis on water environment in river basin[J].China Population,Resources and Environment,2006,16(1):122-126.

[2] 兰文辉,安海燕.环境水质评价方法的分析与探讨[J].干旱环境监测,2002,16(3):167-169. LAN W H,AN H Y.Discussion on methods of water quality assessment[J].Arid Environmental Monitoring,2002,16(3):167-169.

[3] 黄兴国,刘秀花.水环境质量评价中几种方法的对比[J].地下水,2005,27(2):125-126. HUANG X G,LIU X H.Comparison on several methods of quality evaluation on water environment[J].Ground Water,2005,27(2):125-126.

[4] 申杰,潘杨,黄勇.城市地表水环境评价方法综述[J].环保科技,2011,17(4):41-45. SHEN J,PAN Y,HUANG Y.A review on evaluation methods of urban surface water[J].Environmental Protection and Technology,2011,17(4):41-45.

[5] WEBSTER R.Quantitative spatial analysis of soil in the field[M].New York:Springer,1985.

[6] GOOVAERTS P.Geostatistics in soil science:state of the art and perspectives[J].Geoderma,1999,89(1/2):1-45.

[7] 王政权.地统计学及其在生态学中的应用[M].北京:科学出版社,1999.

[8] 刘瑞民,王学军,郑一,等.地统计学在太湖水质研究中的应用[J].环境科学学报,2002,22(2):209-212. LIU R M,WANG X J,ZHENG Y,et al.The application of geostatistics in the study of water quality of Taihu Lake[J].Acta Scientiae Circumstantiae,2002,22(2):209-212.

[9] 李一平,严莹,韩广毅.太湖水质时空相关性分析[J].河海大学学报(自然科学版),2005,33(5):505-508. LI Y P,YAN Y,HAN G Y.Temporal-spatial correlation analysis of water quality for Taihu Lake[J].Journal of Hohai University(Natural Sciences),2005,33(5):505-508.

[10] 吴红艳,程东升,周文兵,等.基于地统计学插值方法的洪湖水质时空状况分析[J].华中农业大学学报,2013,32(3):82-87. WU H Y,CHENG D S,ZHOU W B,et al.Temporal-spatial correlation analysis of water quality for Honghu Lake[J].Journal of Huazhong Agricultural University,2013,32(3):82-87.

[11] 李兆华,孙大钟.梁子湖生态环境保护研究[M].北京:科学出版社,2009.

[12] 国家环境保护总局.水和废水监测分析方法[M].4版.北京:中国环境科学出版社,2002.

[13] 国家环境保护总局.地表水环境质量标准:GB 3838—2002[S].北京:中国环境科学出版社,2002.

[14] CAMBARDELLA C A,MOORMAN T B,NOVAK J M,et al.Field-scale variability of soil properties in central Iowa soils[J].Soil Science Society of America Journal,1994,58(5):1501-1511.

[15] ELTAIB S M,AMIN M S M,HANAFI M M,et al.Spatial variability of N,P,and K in rice field in Sawah Sempadan,Malaysia[J].Songklanakarin Journal of Science & Technology,2002,24(2):321-328.

[16] 刘佳琦,黄宇,潘保原.镜泊湖水质分析及水质预测研究[J].环境科学与管理,2013,38(6):183-186. LIU J Q,HUANG Y,PAN B Y.Analysis and prediction on water quality of Jingpo Lake[J].Environment Science and Management,2013,38(6):183-186.

[17] 韩沙沙,温琰茂.富营养化水体沉积物中磷的释放及其影响因素[J].生态学杂志,2004,23(2):98-101. HAN S S,WEN Y M.Phosphorus release and affecting factors in the sediments of eutrophic water[J].Chinese Journal of Ecology,2004,23(2):98-101.

[18] 张玉先.排水工程[M].北京:中国建筑工业出版社,2011.

[19] 国家环境保护局.水质 高锰酸盐指数的测定:GB 11892—1989[S].北京:中国环境科学出版社,1990.

[20] 魏星,易杨柳.武汉市某小型浅水人工湖泊水质季节性变化研究[J].四川环境,2008,27(5):31-35. WEI X,YI Y L.Study on seasonal change of water quality of a small adlittoral artificial lake in Wuhan[J].Sichuan Environment,2008,27(5):31-35. ○

A study of spatial and temporal water quality variation in Liangzi Lake

WANG Hong1,2, YAO Junlan1, KUNG Hsiang-te3, LI Zhaohua1,2, LI Yanqiang1, MEI Xin1, CHEN Hongbing1

1.Faculty of Resource and Environmental Science, Hubei University, Wuhan 430062, China 2.Hubei Key Laboratory of Regional Development and Environmental Response, Wuhan 430062, China 3.Department of Earth Sciences, University of Memphis, Memphis 38152, USA

Liangzi Lake; water quality factors; Kriging interpolation; temporal and spatial analysis

2016-07-02

科技部科技惠民计划项目(S2013GMD100042)；湖北省科技支撑计划项目(2015BCA294)

王红(1975—)，女，副教授，博士，主要从事地理信息在环境领域的应用及制图表达研究，j-wanghong@163.com

*责任作者：李兆华(1964—)，男，教授,博士，主要从事水污染控制环境规划，zli@hubu.edu.cn

X524

1674-991X(2017)02-0161-07

10.3969/j.issn.1674-991X.2017.02.024

王红，姚君兰，KUNG H T,等.梁子湖水环境时空变异分析[J].环境工程技术学报,2017,7(2):161-167.

WANG H,YAO J L,KUNG H T,et al.A study of spatial and temporal water quality variation in Liangzi Lake[J].Journal of Environmental Engineering Technology,2017,7(2):161-167.