康若熙,謝文理,趙文星,龐曉斯,余 剛*

從水質(zhì)變化趨勢(shì)看常州市武南區(qū)域重點(diǎn)河流治理成效

康若熙1,謝文理2,趙文星1,龐曉斯1,余 剛1*

(1.清華大學(xué)環(huán)境學(xué)院,新興有機(jī)污染物控制北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100084；2.常州市環(huán)境監(jiān)測(cè)中心,江蘇 常州 213001)

為探究武南區(qū)域重點(diǎn)河流水質(zhì)的變化規(guī)律、驅(qū)動(dòng)因素以及河流治理成效,基于2006~2018年連續(xù)水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),綜合分析了4條重點(diǎn)河流(太滆運(yùn)河、武宜運(yùn)河、武進(jìn)港和永安河)水質(zhì)演變趨勢(shì),并對(duì)污染較重的永安河各項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行了季節(jié)性分析和相關(guān)性分析.結(jié)果表明:2006~2018年,4條河流水質(zhì)整體呈好轉(zhuǎn)趨勢(shì),修正內(nèi)梅羅指數(shù)分別下降36.2%,31.5%,56.4%,48.7%,受河流清淤工程影響,永安河2017年水質(zhì)有所下降;4條河流氨氮濃度、總氮濃度與高錳酸鹽指數(shù)下降趨勢(shì)明顯(<0.05),總磷濃度則存在一定波動(dòng);永安河的總氮、氨氮和高錳酸鹽指數(shù)間或存在同源關(guān)系,氨氮和總氮季節(jié)性變化明顯,雨季濃度低于旱季,總磷和高錳酸鹽指數(shù)沒(méi)有明顯季節(jié)性變化趨勢(shì);城鎮(zhèn)化發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由傳統(tǒng)工業(yè)、農(nóng)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)變均對(duì)區(qū)域水環(huán)境改善有積極作用.

武南區(qū)域；水質(zhì)；變化趨勢(shì)；驅(qū)動(dòng)因素

太湖是我國(guó)第三大淡水湖泊,地處長(zhǎng)江下游的太湖流域,是我國(guó)人口最密集、工農(nóng)業(yè)最發(fā)達(dá)的地區(qū)之一[1].然而,隨著經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,流域內(nèi)水質(zhì)下降、水體富營(yíng)養(yǎng)化加劇的問(wèn)題日益突出[2].相關(guān)研究表明,近20年來(lái),太湖流域水體氮、磷營(yíng)養(yǎng)元素污染嚴(yán)重,湖體夏季水華藍(lán)藻暴發(fā)等情況已嚴(yán)重影響到流域水環(huán)境質(zhì)量及生活用水安全[3-5],因入湖河流污染負(fù)荷重,流速低,自凈能力差所造成的流域生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)上升、水質(zhì)性缺水情況增多等問(wèn)題層出不窮[6-7],流域水環(huán)境污染與水生態(tài)受到了廣泛關(guān)注.

已有部分學(xué)者分析研究了太湖流域水質(zhì)變化趨勢(shì).于東升[8]等采用Mann-Kendall法對(duì)太湖西岸水質(zhì)變化趨勢(shì)進(jìn)行了分析,結(jié)果表明,2009~2015年太湖西岸水質(zhì)呈逐年改善趨勢(shì),影響區(qū)域水質(zhì)的主要驅(qū)動(dòng)因子為氨氮和COD;左一鳴等[9]對(duì)太湖各水質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行了聚類分析,表明總氮、氨氮與亞硝酸鹽氮,高錳酸鹽與總磷具有相同的變化趨勢(shì);朱偉等[10]對(duì)太湖梅梁灣和貢湖灣的水質(zhì)變化趨勢(shì)分析情況顯示,2010年以來(lái),監(jiān)測(cè)區(qū)域總氮濃度呈波動(dòng)下降趨勢(shì),總磷濃度在2015、2016年有所反彈.然而,已有研究多側(cè)重于水質(zhì)指標(biāo)變化情況分析,對(duì)影響水質(zhì)變化的深層次因素探討較少,且研究對(duì)象多為太湖湖體或流域內(nèi)單條河流,尚缺乏針對(duì)太湖流域西北部區(qū)域長(zhǎng)時(shí)間跨度水質(zhì)變化趨勢(shì)及影響因素的深入分析.

本研究以太湖流域西北部武南區(qū)域的4條重點(diǎn)河流為對(duì)象,系統(tǒng)分析了河流上、中、下游點(diǎn)位在2006~2018年間的水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),采用修正內(nèi)梅羅指數(shù)法探討了各河流水質(zhì)的總體情況,并對(duì)細(xì)分水質(zhì)指標(biāo)的變化趨勢(shì)進(jìn)行了Mann-Kendall檢驗(yàn),同時(shí)通過(guò)主成分分析與相關(guān)性分析探討了水質(zhì)變化的內(nèi)在驅(qū)動(dòng)因素.此外,本研究對(duì)污染較重河流永安河的各水質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行了季節(jié)性和相關(guān)性分析,研究結(jié)果對(duì)科學(xué)評(píng)價(jià)武南區(qū)域水環(huán)境治理進(jìn)展和完善治理方案具有重要意義.

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

常州市武進(jìn)區(qū)地處江蘇省南部,太湖流域西北部,東鄰無(wú)錫市,西毗金壇區(qū)和丹陽(yáng)市,南接宜興市,北靠常州天寧區(qū)、鐘樓區(qū)和新北區(qū).區(qū)域內(nèi)地勢(shì)低平,河網(wǎng)繁復(fù)稠密,屬于典型平原河網(wǎng)結(jié)構(gòu).

武南區(qū)域是指武進(jìn)區(qū)內(nèi)京杭運(yùn)河以南的部分,面積約800km2,是多條河流的入湖處.武南區(qū)域內(nèi)“兩縱(武進(jìn)港、武宜運(yùn)河)一橫(太滆運(yùn)河)”是骨干河流,接納了區(qū)域內(nèi)主要污染負(fù)荷,其中,武進(jìn)港與太滆運(yùn)河為太湖西北部主要入湖河流,武宜運(yùn)河為太湖湖西區(qū)主要入湖河流[11].此外,永安河是區(qū)域內(nèi)污染較重的一條河流.該區(qū)域由于環(huán)境容量有限、本地和外來(lái)污染負(fù)荷高,多個(gè)監(jiān)測(cè)斷面水質(zhì)超標(biāo)時(shí)常發(fā)生.

1.2 點(diǎn)位選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

武南區(qū)域內(nèi)共包含5個(gè)國(guó)考斷面和9個(gè)省控點(diǎn)位,覆蓋湖區(qū)及8條入太湖河流.因本研究主要針對(duì)區(qū)域內(nèi)骨干河流(武進(jìn)港、武宜運(yùn)河、太滆運(yùn)河)與污染較重河流(永安河),考慮到各點(diǎn)位已有監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)間的充分性與可比性,選取4條河流上、中、下游共12個(gè)國(guó)考、省考和重點(diǎn)監(jiān)測(cè)點(diǎn)位,點(diǎn)位名稱及布設(shè)位置見圖1.

本研究數(shù)據(jù)為2006~2018年常州市環(huán)境監(jiān)測(cè)站水質(zhì)例行監(jiān)測(cè)結(jié)果,各點(diǎn)位每月均有至少1次水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),指標(biāo)包括高錳酸鹽指數(shù)、氨氮、總磷、流速、溫度等.武進(jìn)區(qū)城鎮(zhèn)化與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)來(lái)源為2007~2018年常州統(tǒng)計(jì)年鑒[12].

圖1 武南區(qū)域重點(diǎn)河流研究點(diǎn)位分布圖

1.3 評(píng)價(jià)方法

1.3.1 修正內(nèi)梅羅指數(shù) 常用的水質(zhì)評(píng)價(jià)方法包括單因子指數(shù)評(píng)價(jià)法[13]、綜合污染指數(shù)評(píng)價(jià)法[14]、模糊綜合評(píng)價(jià)法[15]、層次分析法[16]等.其中,綜合污染指數(shù)法具有操作簡(jiǎn)便,可直觀反映多個(gè)水質(zhì)參數(shù)與相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)間的綜合對(duì)應(yīng)關(guān)系[17].內(nèi)梅羅指數(shù)是一種兼顧極值或突出最大值的計(jì)權(quán)型多因子環(huán)境質(zhì)量指數(shù),其相較于SWQI法與均值法更加科學(xué)合理[18].修正的內(nèi)梅羅法相較傳統(tǒng)內(nèi)梅羅法更多地考慮了各污染指標(biāo)間的權(quán)重,修正了極端值對(duì)指數(shù)的影響,其主要計(jì)算公式如下[19]:

本研究采用修正后的內(nèi)梅羅指數(shù)對(duì)研究區(qū)域水質(zhì)進(jìn)行衡量與分析.

1.3.2 Mann-Kendall統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn) Mann-Kendall統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)是環(huán)境數(shù)據(jù)時(shí)間序列趨勢(shì)分析的一種方法,也是檢驗(yàn)水文水質(zhì)指標(biāo)時(shí)間序列單調(diào)趨勢(shì)的有效工具[20].該方法能有效區(qū)分某一自然過(guò)程是處于自然波動(dòng)還是有確定的變化趨勢(shì)[21].本研究所涉及的一系列水質(zhì)指標(biāo)為時(shí)間變量,故用Mann-Kendall統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)對(duì)各水質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行趨勢(shì)分析.

1.3.3 主成分分析 主成分分析法是一種將多維因子納入同一系統(tǒng)進(jìn)行降維定量化研究的多元統(tǒng)計(jì)分析方法,它可從諸要素中找出影響水質(zhì)狀況的主導(dǎo)因子,逐級(jí)劃分合并以達(dá)到綜合評(píng)價(jià)水環(huán)境的目的[22].本研究采用主成分分析法與相關(guān)性分析法歸納分析各水質(zhì)指標(biāo)的深層次影響因素.

2 結(jié)果與討論

2.1 修正內(nèi)梅羅指數(shù)分析結(jié)果

修正內(nèi)梅羅指數(shù)的評(píng)價(jià)因子選擇主要從水資源利用角度出發(fā),評(píng)價(jià)結(jié)果盡可能客觀反映區(qū)域內(nèi)的水資源用途與污染類型[23].武南片區(qū)污染源主要由工業(yè)源、農(nóng)業(yè)源和生活源三部分構(gòu)成,其中,生活源與畜禽養(yǎng)殖源排放造成的氮、磷污染倍受關(guān)注.綜合考慮研究區(qū)域污染特征,選取高錳酸鹽指數(shù)、氨氮、總氮、總磷4項(xiàng)具有代表性評(píng)價(jià)因子進(jìn)行水質(zhì)評(píng)價(jià).因修正內(nèi)梅羅指數(shù)法需在同一標(biāo)準(zhǔn)下比較,根據(jù)各河流點(diǎn)位已有的水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)值,選取《國(guó)家地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)GB3838-2002》[24]中IV類水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)作為基準(zhǔn).以河流上、中、下游水質(zhì)指標(biāo)年均值代表河流整體水質(zhì)狀況,所得修正內(nèi)梅羅指數(shù)計(jì)算結(jié)果見圖2.

根據(jù)修正內(nèi)梅羅指數(shù)計(jì)算結(jié)果,2006~2018年,4條河流總體水質(zhì)呈好轉(zhuǎn)趨勢(shì).太滆運(yùn)河整體呈上游水質(zhì)較好,中游污染較嚴(yán)重,下游水質(zhì)有所好轉(zhuǎn)的特點(diǎn),中游運(yùn)村點(diǎn)位沿岸分布的化工廠、機(jī)械廠、水泥廠、農(nóng)業(yè)面源以及錫溧漕河來(lái)水為河流主要污染來(lái)源[25-26].2006~2010年間,得益于“十一五”期間所采取的污染源監(jiān)管、河道污染攔截、上游湖蕩凈化等措施,太滆運(yùn)河水質(zhì)改善明顯,修正內(nèi)梅羅指數(shù)由1.64下降至0.94;2010~2018年,太滆運(yùn)河河口生態(tài)攔截工程對(duì)上游紅湖大橋水質(zhì)改善明顯,中游水污染控制工程持續(xù)推進(jìn),全河修正內(nèi)梅羅指數(shù)維持在0.90左右,水質(zhì)狀況較好.武進(jìn)港是入太湖梅梁灣的主要河流,受京杭運(yùn)河來(lái)水及沿岸污染源排放影響[27],上游慈瀆橋點(diǎn)位水質(zhì)污染較中、下游嚴(yán)重.“十一五”期間,武進(jìn)港治理工程對(duì)入太湖污染負(fù)荷量削減達(dá)20%,河流水質(zhì)提升,2006~2010年修正內(nèi)梅羅指數(shù)下降21.1%.2013~2016年,受沿線污染源排放和支流匯水的影響,武進(jìn)港水質(zhì)略有下降,但隨著河流整治工程的竣工,2017~2018年,武進(jìn)港各點(diǎn)位水質(zhì)有所好轉(zhuǎn),修正內(nèi)梅羅指數(shù)達(dá)0.95.武宜運(yùn)河流經(jīng)武南區(qū)域工業(yè)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)聚集地,承接區(qū)域內(nèi)較多工業(yè)、農(nóng)業(yè)、生活污染負(fù)荷,河流中、下游水質(zhì)狀況較差.受河流綜合治理工程影響,2006~2018年,武宜運(yùn)河水質(zhì)持續(xù)好轉(zhuǎn),修正內(nèi)梅羅指數(shù)下降56.4%.永安河流量?jī)H為1.1m3/s,不及另三條河流的十分之一,河流流經(jīng)前黃鎮(zhèn)內(nèi)農(nóng)業(yè)區(qū)、工業(yè)區(qū)與集鎮(zhèn)生活區(qū),沿線農(nóng)業(yè)面源、工業(yè)源與生活源眾多,小流量與高沿線污染排放共同導(dǎo)致了河流水體污染嚴(yán)重.盡管2006~ 2018年,永安河存在明顯好轉(zhuǎn)趨勢(shì),修正內(nèi)梅羅指數(shù)降幅達(dá)48.7%,但與其他3條河流仍存在較大差距.因當(dāng)?shù)卣掷m(xù)推動(dòng)“三河工程”,永安河拓浚工程于2017年10月底竣工,工程投資16億元,全長(zhǎng)約20km,涉及項(xiàng)目包括河道清淤、河道拓寬、建設(shè)生態(tài)保護(hù)岸等.因河道清淤過(guò)程對(duì)河流水質(zhì)的不利影響,2017年永安河水質(zhì)有所下降,但清淤工程完成后,2018年河流水質(zhì)狀況明顯好轉(zhuǎn).

圖2 2006~2018年4條重點(diǎn)河流修正內(nèi)梅羅指數(shù)

2.2 4項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)時(shí)間跨度分析

圖3是4條重點(diǎn)河流2006~2018年水質(zhì)指標(biāo)變化曲線,可見,太滆運(yùn)河、武宜運(yùn)河和武進(jìn)港的氨氮濃度、總氮濃度和高錳酸鹽指數(shù)均波動(dòng)下降,得益于“十一五”、“十二五”期間各項(xiàng)整治措施,2006~2010年3項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)濃度下降尤為明顯,2010~2015年各指標(biāo)維持低位波動(dòng).各河流高錳酸鹽指數(shù)基本達(dá)標(biāo),氨氮與總氮變化趨勢(shì)相似,武進(jìn)港各項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)相對(duì)較好.目前,區(qū)域內(nèi)3條主干河流氨氮濃度基本達(dá)到IV類水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn).永安河氨氮污染仍較重,盡管自2006年至今,河流氨氮濃度得到了一定控制,但河流水質(zhì)仍處于劣V類水平,氨氮為永安河最應(yīng)引起重視的污染物.太滆運(yùn)河、武宜運(yùn)河和武進(jìn)港總磷濃度均符合IV類水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn),且變化較平穩(wěn),永安河總磷濃度在2006~2017年均維持在相對(duì)較高的劣V類水平, 為重點(diǎn)關(guān)注的污染指標(biāo).自永安河拓浚工程施工完成后,河流水體磷污染得到了有效控制,2018年全年平均總磷濃度達(dá)到IV類水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn).

表1 Mann-Kendall水質(zhì)變化趨勢(shì)檢驗(yàn)

注:*,**和***分別表示通過(guò)90%,95%和99%的顯著性檢驗(yàn).

表1是Mann-Kendall法水質(zhì)變化趨勢(shì)檢驗(yàn)結(jié)果,可見4條河流氨氮濃度、總氮濃度和高錳酸鹽指數(shù)在2006~2018年下降趨勢(shì)顯著(<0.05).武進(jìn)港和武宜運(yùn)河總磷濃度下降趨勢(shì)也較明顯,而永安河和太滆運(yùn)河總磷濃度增減趨勢(shì)不明顯,存在不規(guī)則波動(dòng).

2.3 水質(zhì)變化驅(qū)動(dòng)因素分析

“十一五”至“十三五”期間,武進(jìn)區(qū)政府采取了系列措施治理當(dāng)?shù)厮h(huán)境,本研究重點(diǎn)分析主要措施對(duì)武南區(qū)域水質(zhì)變化的影響.在2006~2017年期間,城鎮(zhèn)化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整是推動(dòng)武進(jìn)區(qū)發(fā)展的兩大主要因素.武進(jìn)區(qū)政府相繼采取了系列產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整措施,如鼓勵(lì)產(chǎn)業(yè)集聚,培育新產(chǎn)業(yè),扶持服務(wù)業(yè)等[28],并通過(guò)民營(yíng)經(jīng)濟(jì)帶動(dòng)、特色園區(qū)建設(shè)、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)發(fā)展、產(chǎn)教融合互促等做法實(shí)現(xiàn)了區(qū)域經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展[29].

本研究采用SPSS 22統(tǒng)計(jì)軟件,對(duì)城鎮(zhèn)化推進(jìn)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化相關(guān)指標(biāo)分別進(jìn)行主成分分析.城鎮(zhèn)化發(fā)展可體現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)與收入增長(zhǎng)、人口與城市規(guī)模擴(kuò)大等方面[30],基于上述考慮,選取總產(chǎn)值、城鎮(zhèn)人口占比、人均綠地面積、人均道路面積和人均GDP共5項(xiàng)指標(biāo)作為城鎮(zhèn)化推進(jìn)的主要驅(qū)動(dòng)因素;區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可由各產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值以及其他特征產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)體現(xiàn),選取農(nóng)作物播種面積、淡水養(yǎng)殖面積、工業(yè)產(chǎn)值占比、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比和農(nóng)林牧漁業(yè)產(chǎn)值占比5項(xiàng)指標(biāo)作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的主要驅(qū)動(dòng)因素.主成分分析結(jié)果見表2,KMO值分別為0.719和0.679,Bartlett的球形檢驗(yàn)值均為0.000(<0.05),適合進(jìn)行因子分析.

城鎮(zhèn)化推進(jìn)因素可提取1個(gè)有效因子,對(duì)方差的貢獻(xiàn)率為92.747%,基本涵蓋了全部信息.其中,總產(chǎn)值、城鎮(zhèn)人口占比、人均綠地面積、人均道路面積和人均GDP均占有較高正向權(quán)重,即地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展越快,城市建設(shè)越好,該因子值越大,將該有效因子定義為城鎮(zhèn)化因子.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化因素可提取出1個(gè)有效因子,因子對(duì)方差貢獻(xiàn)率為90.643%,其中,農(nóng)作物播種面積、淡水養(yǎng)殖面積、工業(yè)產(chǎn)值占比、和農(nóng)林牧漁業(yè)產(chǎn)值占比的載荷值均較高且為正,第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比比值較高,但載荷值為負(fù),即區(qū)域產(chǎn)業(yè)越由工業(yè)、農(nóng)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型,該因子值越小,將此因子命名為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因子.

分別計(jì)算了2006~2017年城鎮(zhèn)化因子和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因子,并將兩因子分別與4條河流監(jiān)測(cè)點(diǎn)位年均綜合污染指數(shù)進(jìn)行Pearson相關(guān)性分析,結(jié)果見表3.在0.05(雙尾)水平下,太滆運(yùn)河、武進(jìn)港和武宜運(yùn)河這3條區(qū)內(nèi)主要河流綜合污染指數(shù)均與城鎮(zhèn)化因子顯著負(fù)相關(guān),與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因子顯著正相關(guān).武南區(qū)域內(nèi)城鎮(zhèn)化發(fā)展的穩(wěn)步推進(jìn)對(duì)重點(diǎn)河流水質(zhì)改善具積極影響,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由工業(yè)、農(nóng)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)變也對(duì)區(qū)內(nèi)河流水質(zhì)有正向作用.政府所推進(jìn)的新型城鎮(zhèn)化建設(shè)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化理念對(duì)區(qū)域內(nèi)主干河流水質(zhì)改善成效較顯著.從污染源排放角度探究?jī)?nèi)在原因可知,區(qū)內(nèi)城鎮(zhèn)化的推進(jìn)可大幅減少農(nóng)村生活源的直接排放,并減少部分農(nóng)業(yè)面源向地表徑流的排放,從而降低河流污染負(fù)荷,提升河流水質(zhì);產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化可使區(qū)域內(nèi)工業(yè)企業(yè)數(shù)量減少,產(chǎn)業(yè)聚集程度提高,從而降低工業(yè)源的入河負(fù)荷,促進(jìn)區(qū)域內(nèi)水質(zhì)改善.

表2 各因子主成分分析結(jié)果

注:*表示相關(guān)系數(shù)30.75.

表3 內(nèi)梅羅指數(shù)與因子Pearson相關(guān)性分析結(jié)果

注:*表示在0.05水平下顯著相關(guān),**表示在0.01水平下顯著相關(guān).

同時(shí),各因子與永安河年均綜合污染指數(shù)不存在顯著的相關(guān)關(guān)系,這主要是因?yàn)橛腊埠恿髁枯^小,監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)波動(dòng)較大,且河流水質(zhì)也受相關(guān)治理工程影響.因此,本研究將單獨(dú)分析永安河水質(zhì).

2.4 重污染河流(永安河)各指標(biāo)季節(jié)性變化及相關(guān)性分析

永安河位于武進(jìn)區(qū)內(nèi),北連采菱港,南接太滆運(yùn)河.流經(jīng)湖塘、南夏墅、禮嘉和前黃鎮(zhèn),屬太湖流域武澄錫虞區(qū)骨干調(diào)節(jié)河道.由于河流沿岸化工、電鍍、印染企業(yè)繁多,且排放管控難,永安河及其主要支浜的水質(zhì)黑臭問(wèn)題一度非常嚴(yán)重,其所排放的污染份額曾占據(jù)太滆運(yùn)河的80%[31].由前述分析可知,永安河各項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)濃度遠(yuǎn)高于其它幾條河流,且水質(zhì)變幅較大.根據(jù)當(dāng)?shù)亟邓?將一年分為雨季(4~9月)和旱季(1~3月,10~12月)兩個(gè)時(shí)段,并分別分析永安河氨氮、總氮、總磷、高錳酸鹽指數(shù)變化趨勢(shì)如圖4所示.

分析結(jié)果顯示,永安河氨氮和總氮季節(jié)性變化較明顯,雨季濃度明顯低于旱季,這主要是由于降水對(duì)各污染指標(biāo)有一定的稀釋作用.就時(shí)間跨度而言,2006~2018年,2項(xiàng)指標(biāo)呈好轉(zhuǎn)趨勢(shì),但在2017年有明顯反彈.河流氨氮和總氮濃度的降低主要是由于當(dāng)?shù)卣畬?duì)永安河采取了治理措施,政府對(duì)河流沿岸高污染企業(yè)進(jìn)行了專項(xiàng)整治,規(guī)范了工業(yè)廢水處理要求,并關(guān)停了不合格企業(yè).而2017年的反彈則是永安河清淤工程所致暫時(shí)現(xiàn)象.永安河總磷濃度和高錳酸鹽指數(shù)的季節(jié)性變化不明顯,雨季和旱季濃度相差不大.就時(shí)間跨度而言,總磷濃度和高錳酸鹽指數(shù)在2006~2018年間變化趨勢(shì)不明顯,說(shuō)明2項(xiàng)污染指標(biāo)與工廠點(diǎn)源排放關(guān)系不大,更多來(lái)自河流沿岸面源污染.

永安河沿岸,工業(yè)點(diǎn)源與農(nóng)業(yè)面源分布錯(cuò)綜復(fù)雜,所流經(jīng)的前黃鎮(zhèn)為武南區(qū)域最大的農(nóng)業(yè)區(qū),經(jīng)估算,前黃鎮(zhèn)所排農(nóng)業(yè)面源占比高達(dá)全區(qū)的44%.降水既能對(duì)河流產(chǎn)生稀釋效應(yīng),也會(huì)因地表徑流將更多污染源帶入河流.因此要使河流水質(zhì)進(jìn)一步好轉(zhuǎn),在進(jìn)行工業(yè)點(diǎn)源整改與河道清淤的同時(shí),也應(yīng)注重河流沿岸農(nóng)業(yè)面源管理.

為進(jìn)一步探究各水質(zhì)污染指標(biāo)間的內(nèi)部聯(lián)系,對(duì)高錳酸鹽指數(shù)、氨氮、總磷、總氮4項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行Pearson相關(guān)性分析,結(jié)果見表4.高錳酸鹽指數(shù)與總氮、氨氮間存在顯著相關(guān)性,而總磷與其他3項(xiàng)指標(biāo)相關(guān)性均不顯著.該結(jié)果說(shuō)明河流中高錳酸鹽指數(shù)、總氮和氨氮相互影響,指標(biāo)間或存在同源關(guān)系.對(duì)比區(qū)域內(nèi)污染源估算結(jié)果,永安河流經(jīng)地主要污染源為農(nóng)業(yè)源和生活源,各污染源對(duì)高錳酸鹽指數(shù)、氨氮和總氮濃度均有貢獻(xiàn),為3項(xiàng)指標(biāo)的共同污染源;而水產(chǎn)養(yǎng)殖源、種植源和畜禽養(yǎng)殖源為影響總磷濃度的主要污染源,其他污染源對(duì)總磷排放的貢獻(xiàn)較小.

表4 各水質(zhì)指標(biāo)Pearson相關(guān)性分析結(jié)果

注:*表示在0.05水平下顯著相關(guān),**表示在0.01水平下顯著相關(guān).

3 結(jié)論

3.1 在2006~2018年間太滆運(yùn)河、武宜運(yùn)河、武進(jìn)港、永安河4條河流水質(zhì)總體好轉(zhuǎn),修正內(nèi)梅羅指數(shù)降幅分別達(dá)36.2%,31.5%,56.4%,48.7%.受河流清淤工程影響,永安河水質(zhì)在2017年有所反彈.

3.2 2006~2018年間,4條河流氨氮濃度、總氮濃度和高錳酸鹽指數(shù)下降趨勢(shì)顯著(<0.05),武進(jìn)港和武宜運(yùn)河總磷濃度下降明顯,太滆運(yùn)河和永安河不同年份總磷濃度存在不規(guī)則波動(dòng).

3.3 永安河氨氮濃度和總氮濃度季節(jié)性變化明顯,雨季濃度明顯低于旱季,總磷濃度和高錳酸鹽指數(shù)不存在明顯季節(jié)性變化趨勢(shì).氨氮、總氮和高錳酸鹽指數(shù)間相關(guān)性較顯著,各污染物或存在同源關(guān)系,而總磷與其他3項(xiàng)指標(biāo)間不存在顯著相關(guān)關(guān)系.

3.4 武南區(qū)域內(nèi)城鎮(zhèn)化發(fā)展對(duì)區(qū)域水環(huán)境改善有積極影響,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由傳統(tǒng)工業(yè)、農(nóng)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)變有助于河流水質(zhì)好轉(zhuǎn).

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KANG Ruo-xi1, XIE Wen-li2, ZHAO Wen-xing1, PANG Xiao-si1, YU Gang1*

(1.Beijing Key Laboratory for Emerging Organic Contaminants Control, School of Environment, Tsinghua University, Beijing 100084, China；2.Changzhou Environmental Monitoring Center, Changzhou 213001, China)., 2019,39(10)：4186~4193

The aims of this study were to explore spatiotemporal differences in water quality of 4 main rivers (Taige River, Wuyi River, Wujin River and Yongan River) in Wunan District based on 2006~2018 water quality monitoring data, to identify the contributions of different activities on water quality parameters, to evaluate the effects of treatment projects on water quality, and to conduct seasonal and correlation analysis for the most heavily polluted river (i.e., Yongan River). The results showed that water quality of 4 rivers improved from 2006 to 2018, with the modified Nemerow index declining by 36.2%, 31.5%, 56.4% and 48.7%. Water quality of Yongan River deteriorated in 2017 due to dredging activities. The ammonia nitrogen (NH3-N) concentration, total nitrogen (TN) concentration and permanganate index significantly decreased year by year (<0.05), but the total phosphorus (TP) concentrations fluctuated across the same period. The correlation analysis indicated that NH3-N, TN and permanganate index may stem from the same sources. NH3-N and TN exhibited an obvious seasonal variation, but no clear trend was observed for TP and permanganate index. Overall, increased urbanization, decreased traditional industry, and decreased agricultural activity had positive effects on improving water quality in Wunan District.

Wunan District；water quality；variation tendency；driving force

X522

A

1000-6923(2019)10-4186-08

康若熙(1993-),女,四川成都人,清華大學(xué)環(huán)境學(xué)院碩士研究生,主要從事水質(zhì)數(shù)據(jù)分析研究.

2019-03-25

國(guó)家水體污染控制與治理科技重大專項(xiàng)(2017ZX07202006)

* 責(zé)任作者, 教授, yg-den@tsinghua.edu.cn