葉焰中，陳 凡，黃廷林

(1.深圳市北部水源工程管理處，廣東 深圳 518110； 2.西安建筑科技大學(xué)環(huán)境與市政工程學(xué)院，陜西 西安 710055)

充足優(yōu)質(zhì)的水資源是社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必要條件之一[1]。深圳作為粵港澳大灣區(qū)重要城市，改革開放以來(lái)人口爆發(fā)增加，經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)，全市總用水量從2000年的12.27億m3增加到2019年的20.62億m3[2-3]。深圳水資源絕大部分需從境外補(bǔ)給，這使得水庫(kù)成為連接水源和用戶之間重要樞紐，對(duì)保障用水安全起到重要作用。同時(shí)，水庫(kù)作為人工修筑的水利工程，改變了原有水動(dòng)力條件和周圍環(huán)境[4]，對(duì)水質(zhì)可能產(chǎn)生不利影響，特別是處于人口高密度區(qū)和工業(yè)集中區(qū)的水源型水庫(kù)面臨水質(zhì)惡化的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。水質(zhì)評(píng)價(jià)作為水質(zhì)管理重要措施之一，具有判別水質(zhì)類別、識(shí)別主要污染因子和解析水質(zhì)時(shí)空變化等作用[5]。通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)收集數(shù)據(jù)了解水體真實(shí)情況，進(jìn)行水質(zhì)評(píng)價(jià)，針對(duì)性實(shí)施水質(zhì)管理，在國(guó)內(nèi)外水質(zhì)提升中發(fā)揮了重要的作用[6-8]。

目前水質(zhì)評(píng)價(jià)常用的方法主要有單因子評(píng)價(jià)法、水質(zhì)綜合指數(shù)(water quality index，WQI)法、主成分分析法、灰色評(píng)價(jià)法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和層次分析法等。與其他方法相比，WQI法將各種水質(zhì)參數(shù)整合成一個(gè)可以代表整體水質(zhì)的無(wú)量綱數(shù)，可以綜合反映和評(píng)價(jià)水環(huán)境質(zhì)量狀況，對(duì)于水質(zhì)規(guī)律分析和制定環(huán)境政策均簡(jiǎn)單易用[9]。Silva等[5]使用WQI評(píng)價(jià)不同季節(jié)流域水質(zhì)，成功建立了周邊土地使用類型和水質(zhì)的關(guān)系；Hou等[10]通過(guò)WQI評(píng)價(jià)了黃河流域5個(gè)不同水庫(kù)水質(zhì)異同點(diǎn)；Frncu[11]運(yùn)用CCME (Canadian Council of Ministers of the Environment)-WQI提高了評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性；de Andrade Costa等[12-13]將因子分析、聚類分析等方法與WQI結(jié)合，在不同湖庫(kù)和河流水質(zhì)評(píng)價(jià)中均取得了良好的效果。近年來(lái)，如何利用WQI快速得到精確的水質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果成為研究熱點(diǎn)[9]。通過(guò)數(shù)學(xué)方法識(shí)別關(guān)鍵水質(zhì)參數(shù)，建立主要污染指標(biāo)水質(zhì)綜合指數(shù)(WQImin)模型，使得在水質(zhì)評(píng)價(jià)過(guò)程中降低水質(zhì)檢測(cè)成本，減少化學(xué)試劑對(duì)環(huán)境的污染成為可能。研究表明，WQImin與WQI呈現(xiàn)出高度線性相關(guān)，能較好地反映WQI變化，在南水北調(diào)工程、太湖、巢湖水環(huán)境評(píng)價(jià)中均通過(guò)運(yùn)用WQImin模型提高了水質(zhì)評(píng)價(jià)的便捷性和準(zhǔn)確度[14-16]。WQImin模型實(shí)際運(yùn)用過(guò)程中參數(shù)和權(quán)重的選擇是其準(zhǔn)確性的決定因素，需結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行分析與評(píng)估。

深圳市茜坑水庫(kù)擔(dān)負(fù)向深圳西北地區(qū)400多萬(wàn)人供水的任務(wù)，近年來(lái)局部水華偶有發(fā)生，影響供水安全。楊瀅等[17-18]對(duì)茜坑水庫(kù)浮游植物和動(dòng)物等水生態(tài)現(xiàn)狀及相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行了研究，但對(duì)于茜坑水庫(kù)水質(zhì)指標(biāo)現(xiàn)狀的詳細(xì)報(bào)道較少。為此，本文采集2016—2020年主要水質(zhì)指標(biāo)數(shù)據(jù)，分析茜坑水庫(kù)水質(zhì)變化規(guī)律，采用WQI綜合評(píng)價(jià)水庫(kù)水質(zhì)狀況，以期為粵港澳大灣區(qū)調(diào)水型水源水庫(kù)水環(huán)境評(píng)價(jià)提供參考。

1 茜坑水庫(kù)概況

茜坑水庫(kù)位于深圳市龍華區(qū)福城街道，是北部水源工程的轉(zhuǎn)輸調(diào)蓄水庫(kù)，作為龍華區(qū)主要供水源負(fù)責(zé)向片區(qū)內(nèi)多個(gè)自來(lái)水廠供水。水庫(kù)總庫(kù)容1 980萬(wàn)m3，設(shè)計(jì)洪水位75.2 m，死水位55.3 m，死庫(kù)容36萬(wàn)m3，水面面積1.6 km2，水庫(kù)集雨面積4.43 km2，年平均降水量1 918.6 mm。茜坑水庫(kù)水源來(lái)自東深干渠供應(yīng)的東江水，無(wú)入庫(kù)支流，日均進(jìn)出水量基本平衡，保持在32萬(wàn)m3/d。水庫(kù)水位保持在72～73 m，水庫(kù)平均換水周期約為46 d。深圳位于典型亞熱帶氣候區(qū)，全年氣溫較高，光照充足，季節(jié)性變化不如溫帶地區(qū)顯著，汛期降水充沛，非汛期降水稀少[19]，這些特征成為影響亞熱帶水源型水庫(kù)水質(zhì)變化的重要因素。

2 數(shù)據(jù)采集和研究方法

2.1 數(shù)據(jù)采集和檢測(cè)

圖1 茜坑水庫(kù)及采樣點(diǎn)Fig.1 Schematic diagram of sampling points in Xikeng Reservoir

2.2 研究方法

WQI計(jì)算公式[20]為

(1)

WQImin計(jì)算方法分為兩種，考慮權(quán)重采用式(1)的形式，不考慮權(quán)重的計(jì)算式如下：

(2)

式中：Imin為WQImin值；n′為主要水質(zhì)指標(biāo)的數(shù)量。WQImin模型擬合選擇多元線性回歸分析，選取2016—2019年數(shù)據(jù)為訓(xùn)練集，2020年數(shù)據(jù)為檢驗(yàn)集。通過(guò)確定性系數(shù)R2和顯著性水平p對(duì)WQImin模型進(jìn)行評(píng)價(jià)，誤差分析采用均方根誤差(RMSE)和百分比誤差(PE)[14]。

由于監(jiān)測(cè)結(jié)果未能全部滿足正態(tài)分布，選用Kruskal-Wallis秩檢驗(yàn)對(duì)不同點(diǎn)位及日期數(shù)據(jù)差異性進(jìn)行檢驗(yàn)，相關(guān)性分析采用Spearman系數(shù)法，Mann-Kendall (M-K) 檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)各參數(shù)的變化趨勢(shì)。對(duì)S1和S2點(diǎn)所有指標(biāo)進(jìn)行逐月配對(duì)Kruskal-Wallis秩檢驗(yàn)，結(jié)果顯示無(wú)顯著差異，故后續(xù)分析中取S1和S2點(diǎn)指標(biāo)的平均值評(píng)價(jià)水庫(kù)水質(zhì)。本研究中通過(guò)計(jì)算各指標(biāo)的M-K檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量(z)對(duì)其變化趨勢(shì)進(jìn)行判斷[21]，若z>0則表示增大，z<0則表示減小，p<0.05表示結(jié)果具有顯著性。

3 水質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果和因素分析

3.1 水質(zhì)變化特征

表1統(tǒng)計(jì)了水庫(kù)13個(gè)水質(zhì)指標(biāo)的基本特征及變化情況，根據(jù)深圳氣候特點(diǎn)、水庫(kù)水深，并參考相關(guān)研究[22]可知，水庫(kù)混合期為每年10月到次年2月，分層期為每年3—9月。變化顯著的6個(gè)指標(biāo)時(shí)間變化趨勢(shì)如圖2和圖3所示。

由表1、圖2和圖3可知，水體長(zhǎng)期處于堿性狀態(tài)，分層期pH均值顯著大于混合期，部分月份pH值超過(guò)地表水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)限值9，M-K趨勢(shì)檢驗(yàn)表明其無(wú)顯著變化。CODMn和BOD5均可表征水體有機(jī)物污染綜合狀態(tài)。2016—2020年CODMn質(zhì)量濃度的M-K趨勢(shì)檢驗(yàn)表現(xiàn)出顯著減小的趨勢(shì)(z=-2.01，p<0.05)，大部分月份水體CODMn質(zhì)量濃度均處于較低水平，分層期CODMn質(zhì)量濃度顯著高于混合期。BOD5質(zhì)量濃度均值為(2.40±1.19) mg/L，分層期和混合期無(wú)顯著差異。

表1 水質(zhì)指標(biāo)基本特征Table 1 Basic characteristics of water quality indicators

(a) pH值

(a) pH值

一般來(lái)說(shuō)，水庫(kù)NH3-N質(zhì)量濃度較低[23]，研究期間水庫(kù)NH3-N質(zhì)量濃度均滿足地表水Ⅱ類標(biāo)準(zhǔn)，分層期和混合期無(wú)顯著差異，大部分月份NH3-N質(zhì)量濃度均處于較低水平。TN主要來(lái)源于NO3-N，兩者具有類似的濃度變化規(guī)律。大部分月份NO3-N和TN質(zhì)量濃度均高于地表水Ⅱ類標(biāo)準(zhǔn)，控氮是茜坑水庫(kù)主要任務(wù)之一。此外，M-K趨勢(shì)檢驗(yàn)顯示NO3-N和TN質(zhì)量濃度均無(wú)顯著變化，但兩者分層期質(zhì)量濃度顯著低于混合期，可能原因是混合初期底層大量氮素進(jìn)入中上層水體且分層期藻類攝取表層氮素。研究期間大部分月份TP質(zhì)量濃度較低且變化趨勢(shì)不明顯，分層期和混合期TP質(zhì)量濃度無(wú)顯著差異?？傮w上，由于水體中TP質(zhì)量濃度較低，N/P比遠(yuǎn)大于16，與大部分水庫(kù)類似，茜坑水庫(kù)也是磷限制水體[24]。

3.2 基于WQI水質(zhì)評(píng)價(jià)

圖4展示了2016—2020年分層期和混合期WQI值變化情況。從數(shù)值上來(lái)看，監(jiān)測(cè)期間WQI值均位于61～80之間，水質(zhì)狀況好，分層期和混合期WQI值無(wú)顯著差異，說(shuō)明監(jiān)測(cè)期間水庫(kù)表層水體質(zhì)量總體上較好且受水體分層影響較小。2016年夏季和2018年秋季至2020年夏季水質(zhì)好于其他時(shí)段，但在部分時(shí)段WQI也出現(xiàn)異常值或變化幅度較大的情況，表明由于水庫(kù)自凈能力有限，偶發(fā)引水污染對(duì)水庫(kù)水質(zhì)有明顯的影響。M-K趨勢(shì)檢驗(yàn)顯示，WQI在研究期間逐漸增大(z=1.89，p=0.06)，p值接近0.05的顯著性水平，說(shuō)明水庫(kù)水質(zhì)呈現(xiàn)整體向好的趨勢(shì)。

圖4 WQI變化趨勢(shì)Fig.4 Change trend of WQI

3.3 水質(zhì)現(xiàn)狀及其驅(qū)動(dòng)因素分析

總體來(lái)說(shuō)，茜坑水庫(kù)在研究期間水質(zhì)穩(wěn)定，水質(zhì)狀況好，說(shuō)明其水質(zhì)基本滿足城市供水需求。茜坑水庫(kù)始建于1992年，初期水庫(kù)收納周邊大量面源和點(diǎn)源污染，水質(zhì)曾經(jīng)面臨嚴(yán)重問(wèn)題，多次爆發(fā)嚴(yán)重“水華”，水質(zhì)近幾年保持基本穩(wěn)定與水庫(kù)采取多種治理措施密切相關(guān)。一方面，優(yōu)化水源調(diào)度阻斷直接外源輸入，通過(guò)密切監(jiān)測(cè)來(lái)水水質(zhì)，靈活調(diào)控進(jìn)水量。另一方面，水庫(kù)自身多種措施并行，改善了水體自凈能力，例如，采取多進(jìn)水、多出水，加快水體交換，改善水庫(kù)水力條件；投放白鰱魚、鳙魚進(jìn)行生物防治，一定程度上控制浮游植物生長(zhǎng)；嚴(yán)格實(shí)施隔離圍網(wǎng)項(xiàng)目，全面加強(qiáng)水源保護(hù)等。

表2 主要指標(biāo)相關(guān)性分析Table 2 Correlation analysis of main indicators

3.4 分層對(duì)水質(zhì)的影響

水庫(kù)修建與運(yùn)行過(guò)程中，在氣象、水動(dòng)力、地貌及水質(zhì)等因素影響下，可能造成水體熱分層。穩(wěn)定的熱分層可以阻礙上下層水體的物質(zhì)交換，甚至在水體底部形成厭氧區(qū)，對(duì)水體性質(zhì)及水生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生重大影響[31]。特別在深水型湖庫(kù)中水溫分層的溫差大、持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)，一方面在分層期造成沉積物中N、P、Fe、Mn和有機(jī)物等明顯釋放，另一方面從分層期進(jìn)入混合期會(huì)引發(fā)水庫(kù)“翻庫(kù)”現(xiàn)象，大量污染物進(jìn)入上層水體，嚴(yán)重影響水質(zhì)。

對(duì)于茜坑水庫(kù)，從表層水質(zhì)指標(biāo)來(lái)看，pH值和CODMn質(zhì)量濃度在分層期顯著大于混合期，這說(shuō)明水體分層的相對(duì)靜止環(huán)境是浮游植物大量繁殖的原因之一?！胺瓗?kù)”引起混合期NO3-N和TN質(zhì)量濃度顯著大于分層期也反映了分層影響。其他指標(biāo)(例如TP和Fe)每年分層期與混合期質(zhì)量濃度存在差異，并未體現(xiàn)出明顯規(guī)律。WQI在分層期和混合期同樣未出現(xiàn)顯著差異，但部分時(shí)段個(gè)別指標(biāo)驟然升高，可能原因是茜坑水庫(kù)平均水深約15 m，水深較淺且易受風(fēng)浪影響，大部分區(qū)域底層難以形成穩(wěn)定分層，持續(xù)厭氧造成污染物釋放狀態(tài)難以穩(wěn)定維持。水庫(kù)沉積物釋放試驗(yàn)結(jié)果也表明，內(nèi)源釋放僅是茜坑水庫(kù)水質(zhì)的影響因素之一[32]，而引水是調(diào)水型水庫(kù)主要特征，引水一方面可能帶來(lái)污染負(fù)荷，另一方面對(duì)水體起到去分層及充氧效果，有利于水質(zhì)改善[33]。因此，僅表層監(jiān)測(cè)難以全面體現(xiàn)分層對(duì)水質(zhì)的影響，后期應(yīng)增加對(duì)水體垂向特別是底層的水質(zhì)監(jiān)測(cè)，警惕分層引起的水質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)。

4 WQImin模型指標(biāo)確定和不確定性分析

4.1 WQImin模型指標(biāo)確定和驗(yàn)證

利用Shapiro-Wilk法對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集(2016—2019年)WQI值進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果表明，WQI值呈顯著正態(tài)分布，適合進(jìn)行回歸分析。對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集所有指標(biāo)進(jìn)行逐步多元線性回歸，結(jié)果如表3所示。TP對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集WQI值貢獻(xiàn)最大(R2=0.418,p<0.001)，隨著Fe、CODMn和NH3-N的加入，R2分別提高了0.206、0.136、0.087，最終達(dá)到0.847。進(jìn)一步增加NO3-N、Mn和TN只略微提高了R2，且此后擬合模型常數(shù)與WQI不存在顯著相關(guān)性。因此，選擇TP、Fe、CODMn和NH3-N作為WQImin模型基本指標(biāo)，考慮NO3-N和Mn作為可能補(bǔ)充。

通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)選定的WQImin模型進(jìn)行評(píng)價(jià)，結(jié)果如表4所示。4種模型中，考慮權(quán)重組所有結(jié)果均優(yōu)于未考慮權(quán)重組，說(shuō)明考慮權(quán)重有利于得到準(zhǔn)確的WQI值。而指標(biāo)增加對(duì)于R2和RMSE的提升作用微小，且模型增加指標(biāo)Mn后PE值大大增加，增大了模型誤差。從圖5(下標(biāo)a、b分別表示未考慮權(quán)重和考慮權(quán)重模型,下標(biāo)數(shù)字表示模型序號(hào))可以看出，WQImin-b2和WQImin-b3模型均值與原始WQI均值最為接近，且無(wú)顯著差異。綜上，選擇WQImin-b2模型作為預(yù)測(cè)模型最為合適。

使用2020年逐月數(shù)據(jù)對(duì)得到的WQImin模型進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果如圖6所示。WQImin與WQI呈現(xiàn)顯著相關(guān)性(R2=0.66，p<0.05)，且RMSE為2.09，PE為2.0%，說(shuō)明該模型具有良好的預(yù)測(cè)性能。

表3 逐步多元線性回歸結(jié)果Table 3 Stepwise multiple linear regression results

表4 WQImin模型評(píng)價(jià)結(jié)果Table 4 WQImin model evaluation results

圖5 WQI與WQImin均值比較Fig.5 Comparison of averages of WQI and WQImin

圖6 WQI與WQImin擬合結(jié)果Fig.6 Fitting results of WQI and WQImin

4.2 WQImin模型不確定性分析

一般來(lái)說(shuō)，WQImin模型指標(biāo)選擇應(yīng)該符合能代表大部分環(huán)境特征和易于分析測(cè)量的基本要求。選擇TP、Fe、CODMn、NH3-N和NO3-N共5個(gè)指標(biāo)作為WQImin模型組成，不僅能夠很好反映茜坑水庫(kù)水質(zhì)狀況，還有利于簡(jiǎn)化WQI計(jì)算和降低監(jiān)測(cè)成本。TP作為第1個(gè)選擇指標(biāo)，對(duì)水質(zhì)變化影響最大，這與水庫(kù)常年較低的TP質(zhì)量濃度和較高的N/P比有關(guān)。Fe作為第2個(gè)指標(biāo)，是對(duì)人體健康構(gòu)成潛在風(fēng)險(xiǎn)的金屬元素，對(duì)于水庫(kù)而言，過(guò)高的Fe質(zhì)量濃度會(huì)引起水庫(kù)多種水質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)增加水廠后續(xù)處理成本等[34]。CODMn作為有機(jī)物綜合指標(biāo)是模型的第3個(gè)指標(biāo)，能夠反映水體浮游植物的變化情況。NH3-N和NO3-N作為最后兩個(gè)指標(biāo)能夠反映氮素在水庫(kù)中的變化，水庫(kù)NH3-N大部分來(lái)源于外源輸入，其自身含量通常處于較低水平，NH3-N質(zhì)量濃度發(fā)生變化說(shuō)明出現(xiàn)明顯外源污染輸入；NO3-N作為除NH3-N外最易被水體生物利用的氮素，其質(zhì)量濃度變化情況可以反映水庫(kù)氮素與水體生物的相互作用。從表1可以看出，茜坑水庫(kù)NO3-N質(zhì)量濃度均值為TN的67%，NO3-N質(zhì)量濃度變化能夠較好地反映水體氮素變化情況，且相比于TN，NO3-N分析方法簡(jiǎn)便且成本更低，更適合日常監(jiān)測(cè)?？傊?，這5種指標(biāo)能夠較好地反映水庫(kù)主要水質(zhì)特征及風(fēng)險(xiǎn)，且分析方法較為成熟和便利。

在模型運(yùn)用過(guò)程中權(quán)重和歸一化因子的引入都提高了模型的準(zhǔn)確性。最初的WQI計(jì)算過(guò)程僅對(duì)各種指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理以避免不同單位帶來(lái)的誤差。Wu等[35]在研究中考慮不同指標(biāo)權(quán)重，進(jìn)一步優(yōu)化了WQI計(jì)算，取得了較好的效果。同樣，本研究中對(duì)是否考慮權(quán)重進(jìn)行了對(duì)比，引入權(quán)重后WQImin模型能夠更好地解釋水質(zhì)變化，精度和準(zhǔn)確性均有不同程度提高。權(quán)重的選取大部分基于參考文獻(xiàn)或研究人員的經(jīng)驗(yàn)，在一定程度上依賴個(gè)人主觀判斷[36]。隨著基本監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和研究人員工作經(jīng)驗(yàn)的積累，應(yīng)根據(jù)水庫(kù)實(shí)際情況，適時(shí)靈活調(diào)整權(quán)重值以獲取準(zhǔn)確的計(jì)算結(jié)果。

5 結(jié) 論

a.水庫(kù)整體水質(zhì)較好，滿足飲用水源要求。單項(xiàng)指標(biāo)pH值和CODMn受浮游植物繁殖影響，部分時(shí)段超標(biāo)，TN質(zhì)量濃度偏高應(yīng)引起注意，TP質(zhì)量濃度和F.coli數(shù)部分時(shí)段較高，F(xiàn)e質(zhì)量濃度上升趨勢(shì)應(yīng)予以重點(diǎn)關(guān)注，其他指標(biāo)均處于較低水平。

b.表層監(jiān)測(cè)難以全面體現(xiàn)分層對(duì)水質(zhì)影響。目前水庫(kù)水質(zhì)監(jiān)測(cè)采取每月1次表層采樣，大部分指標(biāo)變化幅度很小，引水對(duì)供水直接影響程度和分層對(duì)水庫(kù)潛在污染水平尚需明確。為全面掌握水庫(kù)水質(zhì)變化規(guī)律，應(yīng)實(shí)施垂向分層采樣，掌握水庫(kù)主要污染來(lái)源，準(zhǔn)確把握水質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)。

c.引入權(quán)重后的WQImin模型由TP、Fe、CODMn、NH3-N和NO3-N 5個(gè)指標(biāo)組成，能夠反映水庫(kù)主要水質(zhì)特征及風(fēng)險(xiǎn)，且易于檢測(cè)，有利于降低水庫(kù)水質(zhì)評(píng)價(jià)成本，提升評(píng)價(jià)效率。