陈泽榕

（广东省水文局汕头水文分局，广东 汕头 515041）

引言

榕江流域是广东省地面水系中的一个主要组成部分。近年来，随着区域经济的迅速发展，各种工业建筑物不断拔高，工业企业不断壮大，导致榕江流域的水环境污染问题日益突出[1]。为解决此方面问题，解决榕江流域水质污染问题，有关单位在开展了大量研究后，提出了多种可用于防止水质污染的技术与措施，尽管相关工作在实施中已经取得了初步的成果，但由于榕江流域上游与农户排水相接，下游涨潮也会对流域水质造成影响[2]。随着近年来流域两岸农户数量的增加，榕江流域水质污染风险呈现增加趋势，为解决此方面问题，为水域污染治理等相关工作的规范化实施提供进一步的指导与帮助，本文对榕江流域开展水质污染程度变化与污染趋势进行分析研究，旨在掌握该水域的水质情况，优化水域管理等相关工作。

1 实验与方法

1.1 实验研究对象

以榕江流域现有8 个监测断面（富口、河婆、东桥园、赤坎、南河大桥、李网渡口、枫江大桥、炮台）为实验研究对象。8个监测断面布置示意图见图1。

图1 榕江流域监测断面示意图

1.2 实验样本数据

收集榕江流域8个监测断面六价铬、溶解氧、高锰酸盐指数、五日生化需氧量、氨氮、铁、锰、铜、锌、总磷等10 项指标2012—2022 年的数据，进行统计分析。榕江流域炮台断面2012—2022 年水质污染年度监测平均值统计结果见表1。

表1 榕江流域炮台断面10项指标2012—2022年水质污染年度监测平均值统计结果 mg/L

1.3 实验方法

为实现对榕江流域水质污染程度的分析，引进指数法，进行该地区水质污染程度指数的计算。为了能够更加清晰、直观对榕江流域水质污染的变化情况予以评价，先利用单因子，进行水质污染指数的计算，计算公式为：

式中：Pi表示单因子污染物i对榕江流域水质的污染指数；Ci表示榕江流域水质中污染物i的实测浓度；Si表示榕江流域水质中污染物i的评价标准。

根据计算得到的不同污染物对榕江流域水质的污染指数，结合综合污染指数计算法，计算水体中综合污染物对水质的污染情况，计算公式如下：

式中：Pw表示水体中综合污染物对水质的污染指数；Pi,max表示单因子污染物i对榕江流域水质污染指数的最大值（Pi最大值）；Pˉi,max表示单因子污染物i对榕江流域水质污染指数的平均值（Pi平均值）。

经计算，得到监测断面的水质污染程度变化指数。根据综合污染物对水质的污染指数计算结果，进行水质等级划分。划分标准与对应的水质等级如表2所示。

表2 水质等级与划分标准

按照下述公式，进行榕江流域断面水质污染秩相关系数rs计算。

其中：

式中：rs表示榕江流域断面水质污染秩相关系数；n表示监测周期；Z表示前一周期监测结果与当前周期监测结果的差值；M表示在整个水质监测周期中，前一周期监测结果（上一周期监测的水质因子平均值序列号）；Y表示在整个水质监测周期中当前周期监测结果（当前周期监测的水质因子平均值序列号）。

根据计算结果rs的绝对值，设定spearman 秩相关系数的临界值，为满足水质污染分析需求，要求n应不小于5，考虑到本次监测周期n=11，则可以根据上述计算结果，对n在不同取值下的spearman 秩相关系数临界值展开分析见表3。

表3 spearman秩相关系数临界值分析

完成spearman 秩相关系数临界值的设定后，分析临界值与rs的关系，当rs＞临界值时，说明流域水质污染指标的变化趋势具有分析或研究意义。在满足上述条件下，当rs＜0 时，说明在监测周期内根据样本数据统计的该流域水质污染指标变化呈现一定的下降趋势，当rs＞0 时，说明在监测周期内根据样本数据统计的该流域水质污染指标变化呈现一定的上升趋势。反之，当rs≤临界值时，说明流域水质污染指标的变化趋势不具有分析或研究意义，无法将其作为评价水质污染情况的关键依据。

2 水质污染趋势分析

2.1 水质污染指标年际变化过程线分析

根据水质类别，绘制榕江流域监测断面2012—2022 年污染物指标值浓度年际变化过程线。根据不同污染物指标的浓度变化情况，选择总磷和溶解氧污染物指标，进行榕江流域监测断面水质变化趋势的分析。榕江流域监测断面2012—2022 年总磷和溶解氧污染物指标值浓度年际变化过程线见图2，显著分析见图3。

图2 榕江流域监测断面年际变化过程线

图3 水质污染指标年际变化显著分析

由图2 和图3 可知，榕江流域炮台断面获取的水质污染物中总磷在8 个断面中呈现下降趋势，并且呈现显著性变化，而溶解氧浓度均在8 个断面中基本呈现逐渐增加的趋势，仅富口断面的溶解氧浓度在2022 年较2020 年之前有所降低，但是该断面的溶解氧随之时间的变化也存在较大波动，呈现了显著性变化。在2022 年总磷浓度在0.12 mg/L 以下，8个断面的总磷浓度均得到降低，而8个断面在2022 年的溶解氧均达到了3.54 mg/L 以上，但是沿着榕江流向分析8 个断面的溶解氧浓度可知，上游断面的浓度较高，而下游的溶解氧浓度较低，说明该地区有关部门对水环境污染治理等工作的实施已经取得了初步的成效。同时，存在其他污染物浓度降低，溶解氧浓度增加的情况，这是因为水环境治理措施中采用了生物技术和氧化剂等，而这些技术会降低其他污染物浓度，但是会增加含氧量，从而导致溶解氧浓度升高。

2.2 基于spearman秩相关系数法的水质污染趋势分析

在上述内容的基础上，引进spearman 秩相关系数法，对榕江流域断面进行水质污染趋势的分析。根据相关统计结果，对榕江流域断面10 项指标的水质污染秩相关系数进行计算，计算结果满足水质污染秩相关系数rs＞临界值的分析标准。10项指标的水质污染秩相关系数统计结果见图4，显著分析见图5。

图4 10项指标的水质污染秩相关系数统计结果

图5 10项指标的水质污染秩相关系数显著分析

由图4 可知，榕江流域8 个断面的10 项指标中除溶解氧外其余9 项指标秩相关系数均为负值，东桥园断面的总磷最低，达到了-4.2，而秩相关系数低于-4 还有东桥园断面的五日生化需氧量，到达了-4.2，枫江大桥断面的氨氮达到了-4.1；8个断面的溶解氧秩相关系数高于0，为正值，说明该流域的溶解氧浓度呈现上升趋势，结合图5 的数据说明榕江流域8 个断面的其他水质污染物均呈现下降趋势，并且下降趋势较大，均达到了显著变化。说明当地政府部门实施水环境治理等工作取得了良好的效果，显著改善了当地水环境，降低了水质污染。

3 讨论

综上，发现流域水质已经从2012年的重污染等级下降到轻污染等级，仍未达到清洁等级，因此需要在后续工作中进行水质的进一步改善。大部分断面中的总磷含量呈现逐年下降的趋势，而溶解氧呈现上升趋势。由水质污染秩相关系数可知，研究区域除溶解氧的水质污染秩相关系数均为负值，说明水质污染物在监测周期内变化呈现下降趋势，溶解氧的秩相关系数为正值，呈现上升趋势。说明该地区有关部门对水环境污染治理等工作的实施已经取得了初步的成效，但是在治理工作中采用含氧量较高的治理技术，降低其他污染物浓度的同时，在一定程度上增加了溶解氧的浓度。基于此，建议加强污染源头控制、推广清洁能源、建立健全环境监测体系、建立多元化的环境污染治理机制等[3-5]，通过该策略进一步治理水环境污染，提高环境质量。

4 结语

本文对榕江流域开展水质污染程度变化与污染趋势进行分析研究，结果表明：该流域现阶段采取的污染治理方案在实际应用中的效果良好，即经过阶段性的工作后，水质各项污染指标均呈现下降趋势，说明水质正在逐步被改善。为进一步深化此方面工作，可以在后续的工作中，加大对流域生态环境的保护，采用退牧还草的方式，增加流域生物多样性，并控制流域中含有大量重金属物质废水的排入，通过此种方式，持续改善流域水质，保证水质中各项生态指标达标，为环境保护等相关工作的规范化实施提供进一步保障。