郑群威, 苏维词,, 杨振华, 龙海飞, 周 奉, 刘振振

(1.重庆师范大学 地理与旅游学院, 重庆 400047;2.贵州省山地资源研究所, 贵阳 550001; 3.贵州省水文水资源局, 贵阳 550002)

随着社会经济发展，生态环境问题日益突出[1]，而水环境作为生态环境的重要组成部分，其好坏对人类生活和社会经济发展起着重要作用[2]。为更加系统、深入的研究水环境质量、水资源可持续利用等水问题，诸多学者在评价水资源质量的方法上不断改进，并日趋成熟。目前，比较典型、应用较多的水质评价方法有单因子评价法、综合污染指数法、物元分析法、灰色系统评价法、水污染指数法、模糊综合评判法、综合水质标志指数法等[3-7]。宋焱等采用改进后倍斜率聚类分析的方法对南沙红树林湿地公园水环境质量进行了时空差异分析[8]；郑德凤等采用基于熵权的模糊物元模型对伊通河水环境质量进行了评价[9]；李名升等针对长江流域和淮河流域190个国控断面监测数据分别采用单因子评价法、内梅罗综合指数法、模糊综合评价法、物元可拓评价法等7种评价方法进行了实证研究，并结合环境管理需求、综合各种评价方法理论的优缺点，认为单因子评价法和综合水质标识指数法是两种优选方法[10]。上述研究均对水环境的发展研究有贡献，但却不能进一步分析各污染物的贡献率，进而导致无法对水环境进行精确治理，Singh认为对河流水质评价需要确定其污染源并定量化的确定其污染贡献率[11]。与传统的水质评价方法相比，单因子水质标识法[12]不仅能对水质类别进行评价，亦能对属于同一类水的水质指标进行定量比较，综合水质标识法[13]既能够对I～V类水进行评价，也能对劣V类水的水质级别进行详细划分和评价；而主成分分析法(APC)[14-15]和绝对主成分多元线性回归分析法(APCS-MLR)[16-19]更可筛选影响水质的主要因子，并量化各污染物的贡献率。

不同河流，自然河道形态差异不同，自净能力也不相同[20]，随社会经济发展，受污染程度不同，水质亦千差万别，当前对水环境的研究文献中，研究对象多集中在东部沿海地区及中部发达城市，但对具有典型喀斯特地貌背景的河流水质的研究相对较少。乌江是贵州省第一大河，受工业、城镇生活、农业和规模化禽畜养殖等的影响，造成水环境问题日益突出，对贵州生态文明建设和长江经济带尤其是三峡库区生态大保护造成威胁。因此，本文依据乌江流域水文规律，对乌江流域贵州段枯水期(典型月份1月)、丰水期(典型月份7月)、平水期(典型月份11月)3个时期进行采样，采用单因子水质标识指数法和综合水质标识指数法对其进行水质综合评价，采用主成分分析法(APC)选取影响水质的主要污染物，进而采用绝对主成分多元线性回归分析法(APCS-MLR)对各水期各污染物的污染贡献率进行量化研究，以期为乌江流域贵州段水环境的保护和管理提供参考。

1 材料和方法

1.1 研究区概况

乌江是长江上游南岸最大支流，乌江干流在化屋基以上为上游，化屋基至思南为中游，思南至涪陵为下游，全长1 037 km，其中贵州省境内乌江干流长889 km，流域面积6.68万km2，乌江水系呈羽状分布，地势西南高，东北低，主要支流有六冲河、猫跳河、清水河、洪渡河、偏岩河、洋水河、息烽河、翁安河等，乌江流域属亚热带季风气候，年平均气温为13～18℃，年均降雨量900～1 400 mm。乌江上游受威宁、六盘水、水城县煤矿企业污水排放以及居民生活污水排放的影响，六冲河支流、响水河支流、三岔河干流上游水质受污严重；乌江流域中下游开阳县、息烽县、织金县等共有28家涉磷企业，总磷污染严重。

1.2 水质数据

本研究共在乌江流域设置38个各采样点位(图1)，其中J1-J3位于六冲河流域，J4-J13位于三岔河流域，J14-J16位于乌江干流中游，J17-J23位于清水河流域，J24-J30位于乌江干流下游，J31-J35位于湘江流域，J36-J38位于芙蓉江流域。于2016年1月、7月、11月进行采样，将样品放置于温度为4℃的低温保温箱中，并在48 h内带回实验室，根据GB 3838—2002《地表水环境质量标准》流域监测原则和方法测定污染物浓度；并用样品瓶采集2个容量为2 L的平行水样来反映仪器测试精密度，测试结果可行。根据检测结果，Cr6+(<0.004mg/L)、Hg(<0.000 01mg/L)、Cu(<0.05 mg/L)、Pb(<0.001 mg/L)、Cd(<0.005 mg/L)、Zn(<0.05 mg/L)、As(<0.000 2 mg/L)、Se(<0.000 3 mg/L)、挥发酚(<0.000 3 mg/L)、氰化物(<0.004 mg/L)等低于检出限，对水质评价研究没有意义，故选择DO(溶解氧含量mg/L)、CODMn(高锰酸盐指数mg/L)、CODCr(化学需氧量mg/L)、BOD5(五日生化需氧量mg/L)、NH3-N(氨氮mg/L)、TP(总磷mg/L)共6个影响水质的指标作为主要水质评价因子。

1.3 评价方法

1.3.1 单因子水质标识指数 单因子水质标识指数Pi由1位整数、小数点后2位或者3位有效数字组成，可表示为：

Pi=X1.X2X3

(1)

式中：Pi表示第i项指标的水质标识指数;Xi表示第i项评价指标的水质类别;X2表示监测数据在X1类水质变化区间所处的位置；X2越大，表示在同一类别的水质中污染越严重；X3表示水质类别与功能区划设定类别的比较结果。

图1 乌江流域采样点分布

(1) 当水质介于I类和V类之间时，X1，X2分开计算：

X1的确定。当水质介于I类和V类之间时，X1由监测数据与国家标准的比较确定，其意义为：X1=1，表示为I类水，X1=2，表示为Ⅱ类水，X1=3，表示为Ⅲ类水，X1=4，表示为Ⅳ类水，X1=5，表示为V类水。

X2的计算。对于非溶解氧指标(PH、温度、溶解氧除外)X2根据公式2确定：

(2)

对溶解氧指标X2根据公式3确定：

(3)

式中：ρi表示第i项指标的实测浓度；ρi，k上和ρi，k下表示第i项指标第k类水区间质量浓度的上限值和下限值；X2根据四舍五入的原则取一位整数确定。

(2) 当水质等于或低于V类水上限值时，X1、X2同时计算：

对于非溶解氧指标：

(4)

对于溶解氧指标：

(5)

式中：ρi表示第i项指标的实测浓度；ρi，5上表示第i项指标V类水区间质量浓度的上限值；ρD0.5下表示溶解氧V类水区间质量浓度的下限值；ρD0表示溶解氧实测浓度。

(3)X3的确定。X3主要通过该单项水质类别与水环境功能区设定类别的比较得出，若水质达到或好于水环境功能区设定类别，则X3=0；若水质类别差于水环境功能设定区类别，且X2不等于0，则X3=X1-fi，若水质类别差于水环境功能区设定类别，且X2等于0，则X3=X1-fi-1，fi为水环境功能区设定类别。

1.3.2 综合水质标识指数 综合水质标识指数法是在单因子水质标识指数法的基础上提出的，主要由1位整数和3位或4位小数位构成：

Iwq=X1.X2X3X4

(6)

式中：X1表示河流的综合水质类别；X2表示综合水质在X1类水质变化区间中所处位置；X3表示参与综合水质评价的各项指标中劣于水功能区目标的指标数量；X4表示综合水质类别与水功能区设定类别的比较结果。

(1)X1.X2的计算

(7)

式中：m表示参与综合水质评价的单项水质标识指数指标的个数，P1，P2，P3，Pm分别表示第1，2，m项指标的单因子水质标识指数中的X1.X2，按照四舍五入原则保留小数点后一位小数。

(2)X3的确定。X3表示参与综合水质评价的单项指标中低于水环境功能区目标的指标个数，若X3=0，表示所有指标均达到水环境功能区目标，若X3=1，则表示有一个指标未达到水环境功能区目标，以此类推。

(3)X4的确定。X4通过综合水质类别与水环境功能区设定类别的比较得到，若水质达到或好于水功能区类别，则X4=0，若水质类别差于水功能区类别，且X2不等于0，则X4=X1-fi，若水质类别差于水功能区类别，且X2等于0，则X4=X1-fi-1。

1.3.3 主成分分析(APC)及APCS-MLR Shrestha认为采用多元统计技术可分析复杂数据矩阵，有助于了解研究区的水质及生态状况[21]。APC是基于降维思想，将具有相关性的多个变量转换为几个不相关并能保留以前多数变量所反映的大部分信息的新变量的方法，主要通过奇异值的分解、维数的选择以及旋转进行主成分分析，并依据kaiser标准即特征值大于1选择合适的因子数目，更多关于APC的介绍详见Thurston[22]和Miller[23]的介绍。

绝对主成分多元线性回归分析(APCS-MLR)是一种根据因子得分[24-26]，评价各因子对各变量贡献的统计方法。具体公式如下：

(8)

(9)

将通过PCA得到的归一化的各指标的因子分数减去0浓度样本的因子分数，得到各指标的绝对主成分得分(APCS)，并以APCS为自变量，以污染物浓度为因变量进行APCS-MLR，得到相应的回归系数，确定各主成分对污染物的贡献率：

(10)

式中：b0i表示指标 经过多元线性回归得到常数项；bpi为源P对指标i的回归系数；APCSp表示调整后的因子P的分数；n表示因子个数；APCSp×bpi表示因子P对Ci的浓度贡献，所有样本的APCSp×bpi的平均值表示因子平均绝对贡献率。

2 结果与分析

2.1 单因子水质标识指数法评价

从表1和图2来看，溶解氧(图2A)在丰水期和平水期其水质标识指数高于枯水期，其原因是丰水期径流量较大，水中溶解氧未达到饱和时，大气中的氧气会向水体渗入，而且丰水期主要集中在夏季，水生植物通过光合作用释放氧气强烈，导致水体中溶解氧在丰水期较高；水体中总磷的质量浓度因稀释作用，通常丰水期浓度要低于枯水期，而研究中总磷含量(图2F)在丰水期反而高于枯水期，其因为丰水期正值农田耕种、施肥期，河流沿岸农田过量施用磷肥，大量未经有效利用的磷肥通过雨水冲刷等方式进入河流，导致总磷含量在丰水期过高；高锰酸盐指数(图2B)、化学需氧量(图2C)、五日生化需氧量(图2D)在丰、平、枯三水期内的水质标识指数变化并不明显，表明三水期水中有机物、还原性物质的质量浓度变化不大，但丰水期受径流量大的影响，其含量大于其他水期，原因在于夏季用水较多，所产生的生活垃圾、生活污水也较多，加之夏季工业生产过程中产生的冷却废水等也较冬季多，共同导致丰水期水中有机物、还原性物质等的含量较大；以氨氮计算的单因子水质标识指数(图2E)在丰水期要略低于平水期和枯水期，表明氨氮的质量浓度在丰水期要低于平水期和枯水期，是因为枯水期和平水期主要集中在秋冬两季，水温较低时，氨氮转化速率较慢，随着水温的升高，水中活跃的微生物促进氨氮向硝氮转化，使水中氨氮含量逐渐降低。

从各因子的污染严重程度来看，氨氮、总磷是乌江流域水环境的主要污染因子，其中总磷在三水期均有10个及以上的样点超标，超标率达30%左右，且均有7个以上的样点处于Ⅳ类水以下，这主要受流域内磷化工企业排放的工业废水以及规模化畜禽养殖的影响，流域内主要的磷化工企业磷石膏年产生量为700万t，规模化畜禽养殖产生总磷约1 475 t，其中有743 t排放入环境中，导致总磷污染严重。氨氮在三水期亦均有8个左右样点超标，超标率达21%，且低于Ⅳ类水的样点数均超过5个，污染程度仅次于总磷，2016年乌江流域氨氮总排放量分别为2.28万t，其中，生活污染源排放量所占比例最大为70.93%，流域内河流沿岸乡镇、村寨生活污水、生活垃圾直接排放入河，且部分市、县城区未实现雨污分流或污水收集管网不完善，部分生活污水未能有效处理便直接排入河流；其次是农业污染源占26.80%，流域内农田、果园等在耕作期均需施用氮肥促进作物生长，部分氮肥随农田径流等进入河流；工业污染源占15.65%，这主要与三岔河流域威宁县、钟山区、水城县的煤矿废水排放有关。化学需氧量、五日生化需氧量在三水期均有6个左右样点超标，2016年化学需氧量排放总量为16.73万t，其中，生活污染源排放比例占57.55%，农业污染源和工业污染源分别占26.80%和15.65%，其污染来源与氨氮相似；五日生化需氧量属耗氧有机污染物，质量浓度越高，表示水中有机污染物越多，流域内居民生活垃圾年产生量达283.68万t，是导致水体有机污染物增加的主要因素，溶解氧为水质评价的重要指标，并不直接来自某一项污染源，而以高锰酸盐指数得到的水质标识指数基本不存在超标。

表1 评价指标各水期各水质类别样点数及超标数

2.2 综合水质标识指数法评价

综合水质标识法不仅能够对I—V类水进行评价，而且能够将劣V类水细分为劣V类但不黑臭以及劣V类并黑臭两个类别，解决劣V类水的模糊性描述问题[14]。从表2和附图6可以看出，乌江全流域丰水期、平水期和枯水期综合水质标识指数法的评价结果差异并不明显，均有80%以上的样点处于Ⅱ类水以上，仅低于Ⅳ类水质的样点数略有差异，丰水期共10.52%的样点处于Ⅳ类水及以下，略低于平水期的15.78和枯水期的13%，且丰水期并无劣V类样点，而平水期和枯水期均有2.63%的样点劣于V类水；从各样点实测水质与目标水质的对比来看，丰水期样点超标率为10.53%，也略低于平水期的15.79%和枯水期的13.16%。丰水期的水质状况主要反映非点源污染造成的河流污染程度，枯水期的水质状况最能反映点源污染的强度[27]，乌江流域枯水期、平水期水质略差于丰水期，表明非点源污染所占比重稍大。

若水体中污染物含量固定，当水量增加时，污染物浓度会有所下降，因此，若无外来污染，丰水期水质一般要好于枯水期水质。从各流域各水期水质状况看，三岔河流域、芙蓉江流域、湘江流域和乌江干流下游多数样点在丰水期和平水期水质反而比枯水期略差，分析其流域内各因子水质状况，发现主要是氨氮和总磷的含量在丰水期和平水期比枯水期高，导致枯水期水质反而较好，这主要是由于丰水期正值农作物耕作、施肥时期，流域内农业农药、化肥过度施用，大量未有效利用氮肥、磷肥随农田径流或雨水冲刷进入河道所致；其余流域丰水期水质均略好于枯水期，基本符合这一规律，而对于那些水质较差的样点区域，如清水河流域以及湘江流域的J33样点区域，受贵阳市和遵义市点源污染主导，也基本符合这一规律。

图2 丰水期、平水期和枯水期各单因子水质标识指数分布

从全流域水质状况看，清水河流域水质最差，三水期平均样点超标率高达62%，流域内氨氮、总磷超标严重，亦受溶解氧、化学需氧量、五日生化需氧量不同程度的污染，主要受生活污水、农业面源和畜禽养殖的污染，2009年贵阳市生活污水排放量达13 190万t，依据其历年变化趋势，随居民生活条件的提高，2016年生活污水排放量将会更高(2016年生活污水排放量贵阳市环境状况公报中并未公布)；2016年贵阳市农用化肥施用量(折纯)6.04万t，其中施用氮肥2.93万t、磷肥0.59万t，农药507 t，农业面源产生的化学需氧量20 812 t，氨氮4 163 t，畜禽养殖产生的化学需氧量为7 399 t，氨氮505 t，同时乌江上游磷化工企业也对清水河流域的总磷污染有贡献。湘江流域虽仅有20%样点超标，但超标样点污染严重，均劣于V类水，遵义市现有污水处理设施尚不能完全净化污水，导致部分生活污水排放入河，加上当地工业企业众多，大量工业废水排放入河，导致其水质受污严重；乌江干流中游水质次之，仅平水期有33%的样点超标，其余流域样点均处于Ⅱ类以上，且无样点超标。

2.3 因子贡献率分析

为明确各因子对水质状况的影响程度，本研究采用因子贡献率的方法对其进行定量分析。

乌江流域38个监测站点的丰水期、平水期和枯水期的主成分值见表3，根据因子分析提取的碎石图变化情况，丰、平、枯三水期均从第二主成分趋于平缓，且特征值小于1，故皆提取1个主成分。丰水期PCA1的总方差贡献率为68%，从因子载荷值看，氨氮与PCA1的相关性达0.934，呈显著相关；平水期与第一主成分呈显著相关的主要有溶解氧、高锰酸盐指数、化学需氧量、五日生化需氧量和氨氮，总方差贡献率为73.35%；枯水期基本包含了6中污染物的主要信息，化学需氧量、五日生化需氧量、氨氮。总磷与PCA1的相关性均达0.9以上，总方差贡献率为80.78%。

表2 各流域不同水质类别所占比例和超标率

表3 乌江流域主成分载荷矩阵及总方差的解释

依据主成分分析结果，进一步利用APCS-MLR对因子贡献率进行计算。由表4可知，除化学需氧量在丰水期R2较小外，其余R2都在0.6以上，表明进行回归分析在统计学上具有可行性。对于PCA/APCS来说，污染物的贡献率可能为负数，也可能大于100%，主要与污染物的选择有关[24]。丰水期第一主成分对氨氮的贡献率为45.99%，根据主成分分析结果及上述水质评价结果，表明丰水期的污染物主要来源于流域内煤矿废水、生活污水排放入河以及农业面源；平水期第一主成分主要影响高锰酸盐指数、化学需氧量、五日生化需氧量和氨氮，对其贡献率分别为113.05%，117.88%，117.39%和118.38%，表明平水期污染物主要来源于乌江流域内河流沿岸乡镇及村寨的生活垃圾、生活污水以及部分市、县未经有效处理的生活污水；枯水期第一主成分对溶解氧、化学需氧量、五日生化需氧量、氨氮、总磷的贡献率分别为-5.63%，6.38%，6.08%，6.21%，6.26%，表明枯水期污染物主要来源于生活污水、农业面源、流域内规模化畜禽养殖、下游磷化工企业及矿产开发。

表4 各时期主成分对因子的贡献率

3 结 论

(1) 采用单因子水质标识指数法对乌江流域水质进行评价，结果表明溶解氧、总磷在丰水期和平水期水质标识指数高于枯水期，其余指标在各水期变化并不明显；氨氮、总磷是乌江流域水环境的主要污染因子，其次为化学需氧量、五日生化需氧量和溶解氧，而高锰酸盐指数基本不存在污染。

(2) 采用综合水质标识指数法对乌江流域水质进行综合评价，结果表明丰水期受农业面源影响水质略差于平水期和枯水期；在空间上，清水河流域水质最差，三水期平均样点超标率高达62%，湘江流域虽仅有20%样点超标，但超标样点污染严重，均劣于V类水，乌江干流中游水质次之，仅平水期有33%的样点超标，其余流域样点均处于Ⅱ类以上，且无样点超标。

(3) 采用PCA和APCS-MLR对乌江流域丰、平、枯三水期的主要污染源贡献率进行分析计算，结果表明丰水期第一主成分对氨氮的贡献率为45.99%、平水期第一主成分对化学需氧量、五日生化需氧量和氨氮的贡献率分别为117.88%，117.39%和118.38%，主要受生活污水排放入河和农业面源污染的影响，枯水期第一主成分对化学需氧量、五日生化需氧量、氨氮、总磷的贡献率分别为6.38%，6.08%，6.21%，6.26%，主要受工业企业、规模化畜禽养殖、农业面源、生活污水的影响。