王星峰，于興修，李恒鵬，夏天宇

(1.湖北大學資源環(huán)境學院， 湖北 武漢 430062；2.中國科學院南京地理與湖泊研究所流域地理學重點實驗室， 江蘇 南京 210008)

0 引言

塘壩作為小流域的匯水區(qū)，是丘陵區(qū)濕地的重要組成部分[1].塘壩既承接上游小流域集水，作為“匯”，同時也與其下游的水系相連接，作為“源”，其水質水量變化影響流域范圍內河流的水環(huán)境質量.

天目湖流域位于太湖流域上游，行政區(qū)劃分位于江蘇省溧陽市境內，流域內的天目湖是溧陽市重要水源地，承擔溧陽市近70萬人的飲用水供給.上世紀，當?shù)厝说娘嬘盟畞碓粗饕獮樘炷亢爸苓叺男⌒吞翂嗡畮?，但是隨著天目湖流域內集中供水的實現(xiàn)，塘壩功能發(fā)生改變，不再擔負飲用水功能.近年來，流內河流及塘壩等重要水體水生態(tài)退化問題突出[2]，而作為河流“源”的上游區(qū)塘壩，其水環(huán)境質量尤其重要.因此，有必要對天目湖流域上游塘壩的水質進行監(jiān)測與評價，探究塘壩小流域內影響水質的因素.

目前常用的水質評價方法有單因子評價法、綜合污染指數(shù)評價法、模糊綜合評價法、灰色關聯(lián)法、神經(jīng)網(wǎng)絡法等[3].單因子評價法選取指標中評價最差的類別作為最終水質評價類別；綜合污染指數(shù)評價法是對各項水質指標的污染指數(shù)進行綜合評價，但是需要明確的水質目標功能約束；模糊綜合評價法能夠根據(jù)水質的相對隸屬度和權重對有多種水質指標的水體進行整體評價，但是其結果將忽略部分高濃度污染因子，不能判定劣Ⅴ類水[4]；灰色關聯(lián)法可以避免臨界值附近的樣本數(shù)據(jù)變化所導致的評價結果誤差，但是較多的指標會使評價結果的準確性下降[5]；神經(jīng)網(wǎng)絡法則需要大量的訓練樣本[6].利用單因子評價法與模糊綜合評價法對比評價既適用于沒有水質目標功能約束的水源地上游塘壩的水質評價，又能夠體現(xiàn)高濃度污染指標與多指標綜合的水質特征.因此，本文中選擇單因子評價法與模糊綜合評價法對比評價塘壩水環(huán)境質量，利用RDA分析探究塘壩流域內影響水質的因素，為維護塘壩良好水質，改善河流源頭水環(huán)境提供參考.

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況天目湖流域位于太湖流域西部邊緣，流域內的大溪水庫、沙河水庫是溧陽市重要的飲用水源地.該流域屬于亞熱帶季風型氣候，全年平均溫度17.5 ℃，年降水量1 149.7 mm，降水集中在5—9月，且有梅雨.該地具有典型的丘陵地貌，流域面積為245.9 km2，海拔高度在1～ 531 m之間.流域內有3條主要河流，中田河、平橋河由南至北流入沙河水庫，洙漕河流入大溪水庫.

1.2 數(shù)據(jù)采集與分析水質數(shù)據(jù)為2020年6月至2021年4月的實地監(jiān)測數(shù)據(jù)，監(jiān)測頻率為隔月1次，共計6次.水質的監(jiān)測點位于天目湖流域33個塘壩水域內(圖1)，每個采樣點都靠近塘壩連接到下游水體的出口處，如果排水，則從流出的水中抽取樣本，如果沒有排水，則從塘壩的不同位置(塘壩入水口、塘壩側邊、塘壩出水口)采集3個樣本并混合.取樣器皿為2 L有機玻璃取樣器，取樣深度為水面以下50 cm處，樣本采集完畢后儲存于-2 ℃的便捷式冷藏箱并將其運輸至實驗室.選取水質指標包括DO、TN、TP、NH4+-N、與CODMn.DO由美國YSI公司生產的6600V2型多參數(shù)水質儀現(xiàn)場測定，其余水質指標的采樣和分析方法參照國家標準[7]進行：TN采用堿性過硫酸鉀消解紫外分光光度法測定；TP采用鉬酸銨分光光度法測定；NH4+-N由原水過濾膜后,采用水楊酸-次氯酸鹽光度法流動分析儀測定；CODMn由堿性高錳酸鉀氧化法進行測定.

圖1 采樣點位置

高程數(shù)據(jù)來自SPOT7的5 m精度的DEM數(shù)據(jù)，平均坡度、塘壩小流域劃分由Arcgis10.6完成.小流域內土地利用數(shù)據(jù)由2020年10月5日SPOT7的衛(wèi)星遙感影像目視解譯獲得(圖2). 在本研究區(qū)的塘壩小流域內，園地全部為茶園；林地為生態(tài)林地，少有人工干擾(施肥、耕作等).每個塘壩小流域林地與茶園的面積和占比在75%以上，平均占比94.8%，林地與茶園是研究區(qū)內主要的土地利用類型.

圖2 天目湖流域土地利用情況

2 研究方法

2.1 單因子評價法根據(jù)《地表水環(huán)境質量標準》(GB 3838—2002)的評價標準劃分水質級別，采用最差單項指標的水質級別代表該樣本的水質級別.

2.2 模糊綜合評價法模糊綜合評價法是基于模糊數(shù)學的綜合評價方法.該方法依據(jù)水質的相對隸屬度和權重對有多種水質指標的水體進行整體評價.具體方法如下：

2)建立各因子的隸屬函數(shù)，具體隸屬函數(shù)為：

(1)

(2)

(3)

式中:y為實測數(shù)值，Sj為評價指標第j類水質的標準值；rj為評價指標對j類水質標準的隸屬度.根據(jù)各因子的隸屬函數(shù)，建立塘壩水質模糊評價矩陣：

(4)

式中:R為評價指標的隸屬度函數(shù)矩陣；i為第i個評價因子，i=1，2，…，m;j為第j個水質標準的隸屬度，j=1，2，…，n;rij為第i個評價因子對應第j個水質標準的隸屬度函數(shù).

3)賦權組合，本文中采用濃度超標加權法與層次分析法組合權重[8].濃度超標加權法是客觀賦權方法，公式如下：

(5)

式中:W1i為第i個因子權重；Ci為第i個因子實測濃度，Si為評價標準的平均值.

采用層次分析法對其主觀賦權.經(jīng)專家打分，確定指標權重W2，CR值為0.04，小于0.1，通過了一致性檢驗，可用于層次分析. 最終權重為：

W=0.5(W1+W2)

(6)

4)確定綜合評價矩陣，綜合評價矩陣為模糊矩陣和權重矩陣的乘積，最大值水質類別即為該樣本的水質類別.

B=WR

(7)

2.3 RDA分析本研究利用生態(tài)學中最常用的線性直接梯度排序分析方法—RDA分析，對影響塘壩水質的環(huán)境變量進行分析.RDA分析能夠確定不同環(huán)境變量和物種變量之間的關系，并能體現(xiàn)不同環(huán)境要素的貢獻率[9].在進行分析前，需將水質指標看作物種變量，進行DCA分析，結果發(fā)現(xiàn)排序軸最大梯度值小于3[10]，因此，可以選擇RDA分析對塘壩水質與環(huán)境變量進行分析. 在應用RDA分析之前，檢查數(shù)據(jù)的正態(tài)性，并對數(shù)據(jù)進行對數(shù)變換，以滿足正態(tài)假設[11].

3 結果與討論

3.1 水質特征對33個塘壩共計198個樣本的水質進行檢測，對其進行描述性統(tǒng)計，結果如表1、圖3所示.

表1 塘壩水質數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計

圖3 水質特征

DO變化范圍為4.61～13.80 mg· L-1，塘壩的DO濃度基本在Ⅱ類水標準以上.在時間變化上，6月、8月、10月的DO質量濃度普遍低于12月、2月、4月(p< 0.01).這可能是因為夏秋季水溫升高，DO飽和度提高，塘壩間藻類和有機物的數(shù)量增加，塘壩處于耗氧狀態(tài)，所以6月、8月、10月DO整體偏低；冬春季水溫低，水體完全混合，大氣復氧充分[12]，DO受藻類、浮游植物和有機物的影響較少，因此12月、2月、4月DO濃度整體較高.

TN普遍在Ⅴ類、劣Ⅴ類水質標準區(qū)間，變化范圍為0.45 ～ 8.75 mg· L-1.塘壩的TN濃度分布離散，相差較大，這可能與塘壩小流域內土地利用方式各異有關.TN年內變化不顯著(p> 0.05).

TP大多在Ⅲ類、Ⅳ類水質標準區(qū)間，變化范圍為0.01 ～ 0.22 mg· L-1.在時間變化上，6月、8月、10月的TP濃度顯著高于12月、2月、4月(p< 0.01).這可能是因為部分塘壩流域內多茶園，5月后作物進入施肥期，同時采茶后對茶樹的修剪加劇了地表的裸露，增加了地表土壤侵蝕，茶園中的TP很容易隨降水流失，匯入水體；除此之外，夏秋季溫躍層變化導致內源磷釋放磷污染進入上層水體，夏季藻類生長也會促進磷污染在水體表層集中，使6月、8月、10月TP濃度處于較高水平.

NH4+-N普遍達到Ⅰ類水質標準，年均值均在Ⅱ類水標準以上，變化范圍為0.002 ～ 0.640 mg· L-1.

CODMn多處于Ⅰ類、Ⅱ類水質標準區(qū)間，變化范圍為0.48 ～ 8.80 mg· L-1.

3.2 兩種方法下的水質評價與比較兩種評價方法下的水質類別見表2，單因子評價法的水質結果較差，所有水質的評價結果均在Ⅲ類水標準及以下. 6月、8月的塘壩水質評價以Ⅳ類水為主；其他月的水質以劣Ⅴ類水為主.在6次水質檢測中，水質處于Ⅴ類、劣Ⅴ類水標準的塘壩占塘壩總數(shù)的百分比依次為42.42%、60.60%、69.70%、60.60%、78.79%和90.90%，這與TN的水質狀況呈現(xiàn)一致性(p< 0.01)，TN是單因子水質評價的決定性因子.模糊綜合評價法的結果說明天目湖流域內源頭塘壩的水質一般，8月、10月的水質評價以Ⅳ類水為主；其他月的水質以Ⅰ類水為主.這可能是因為最終水質結果受隸屬度的關系影響較大，在8月、10月TN、TP同時處于高濃度狀態(tài)，導致模糊綜合評價法的水質結果呈現(xiàn)較大的時間差異.

表2 兩種方法下塘壩水質類別頻率

比較每個塘壩的較差水質次數(shù)占6次采樣的頻率發(fā)現(xiàn)(圖4)，有23個塘壩一半以上次數(shù)處于Ⅴ類、劣Ⅴ類，占總數(shù)的69.7%；模糊綜合評價法下，有9個塘壩一半以上次數(shù)處于Ⅳ類、Ⅴ類，占總數(shù)的27.27%.相較其他塘壩，3、5、6、7、10號塘壩水質長時間處于較差狀態(tài)，應優(yōu)先治理.

在同一塘壩點上，不同評價方法在夏秋季的評價結果相差較小，冬春季的評價結果相差較大，這與各指標時間異質性有關.另外，由于天目湖流域內TN濃度普遍處于較高水平[13]，單因子評價法掩蓋了其他指標在最終水質評價結果中的體現(xiàn)；模糊綜合法利用層次分析法和超標濃度法賦權，使得權重向量能客觀地反映整體情況，在TN突出的情況下，可以綜合劃分塘壩的水質狀況.

3.3 塘壩小流域內影響水質的因素在水陸關系的視角下，施肥量、土地利用類型等均可以通過生物地球化學循環(huán)影響水質狀況[14].本文中選擇的水質解釋變量包括：小流域內林地面積占比(Tree)、小流域內平均坡度 (Slope)、固體懸浮物(SS)、小流域內單位面積施肥量 (Fertilization).其中，小流域內單位面積施肥量依據(jù)文獻[15]，將耕地施肥量與茶園施肥量相加后除以小流域面積總量獲得.以水質指標作為物種變量、上述因子作為環(huán)境變量，應用RDA分析揭示環(huán)境變量對塘壩水質的貢獻率，提取塘壩水質的控制性因素，如圖5、表3所示.

表3 塘壩水質與環(huán)境變量的RDA結果

圖5 RDA分析結果

RDA分析結果顯示，小流域內林地占比、小流域內平均坡度、小流域內單位面積施肥量與塘壩水質的關系都呈現(xiàn)顯著相關性，偏蒙特卡羅置換檢驗p值均小于0.05.對于水質指標的分布，TN大致沿第一軸延展，說明第一軸更多是塘壩TN的反映；TP、NH4+-N、CODMn多沿第二軸延展，說明第二軸與其他水質指標相關.對于塘壩水質與環(huán)境變量的RDA結果(表2)，前兩軸的水質解釋率共為43.2%，對水質與環(huán)境變量的關系累計能達到96.1%.與第一軸相關系數(shù)最大的兩個解釋變量為小流域內單位面積施肥量、小流域內林地占比；與第二軸相關系數(shù)最大的解釋變量為小流域內平均坡度.

RDA分析的結果說明，小流域內單位面積施肥量與TN呈顯著正相關關系(p< 0.01)，與其他水質指標沒有相關性.這與李恒鵬等[16]在天目湖流域的觀測結果相符.在丘陵區(qū)，導致水體水質變差的主要原因是農業(yè)開發(fā)帶來的面源污染[17].在本研究區(qū)主要種植作物為茶樹，小流域的茶園面積占比平均為41.3%，耕地面積占比平均僅為1%.研究區(qū)緩坡土壤以黃棕壤為主，陡坡土壤以石質土、山砂土為主，保水保肥能力差，茶園的有機肥施量可以達到18 000 kg/(hm2a-1)，折合純氮為959 kg/(hm2a-1)，而耕地的施肥量約為茶園施肥量的一半[15]，肥料中的大量氮素隨徑流匯入坡底的塘壩，導致水中TN濃度增加.另外，由于施加的氮肥大約是磷肥的3倍以上[18]，與TP相比，小流域內單位面積施肥量與TN關系更為密切.

小流域內林地面積占比與TN呈顯著負相關關系(p< 0.01)，本文中研究區(qū)內，植被多為毛竹林、馬尾松和混交林，對于匯入水體的污染物具有攔截過濾功能，對TN有“匯”的作用[19]，增加林地的覆蓋能夠有效降低塘壩TN的濃度[20].小流域內平均坡度與CODMn呈顯著負相關性(p< 0.01)，這可能和坡度較高的地區(qū)人類擾動較少、耗氧有機物少有關.

4 結論

2)單因子評價法下，流域內塘壩水質結果差，以Ⅴ類、劣Ⅴ類水為主，TN是決定性因子.模糊綜合評價法下，流域內塘壩水質結果一般，Ⅰ至Ⅴ類水均有分布.

3)對比單因子評價法和模糊綜合評價法，模糊綜合法的評價效果更好，在塘壩TN濃度集體偏高的情況下，模糊綜合法評價分類更有層次，容易區(qū)分塘壩整體水質的級別，找出污染嚴重的塘壩.

4)通過RDA分析說明小流域內單位面積施肥量對TN的影響最大，茶園施肥是天目湖流域上游塘壩TN濃度高的主要原因.小流域內林地面積占比與TN呈顯著負向關.對于水源地上游的塘壩流域建議應控制作物施肥量，限定開發(fā)比例，注重植被建設，降低人類擾動對塘壩水質的影響.