王臻

(福建省海洋環(huán)境與漁業(yè)資源監(jiān)測中心，福建福州 350003)

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基于時間序列的三沙灣水質(zhì)狀況變化趨勢分析

王臻

(福建省海洋環(huán)境與漁業(yè)資源監(jiān)測中心，福建福州 350003)

根據(jù)2007—2016年福建省寧德市三沙灣海水水質(zhì)狀況調(diào)查資料，采用時間序列模型對三沙灣海域水體的富營養(yǎng)化和劣四類海水水質(zhì)面積比例變化趨勢進行分析。同時，利用資源與環(huán)境承載力評價模型對三沙灣海域空間開發(fā)強度進行分析。結(jié)果表明，三沙灣海域開發(fā)強度指數(shù)為0.33，開發(fā)強度較高。2017年海水富營養(yǎng)化指數(shù)預測為4.5，變化不大，依然處于中度富營養(yǎng)化狀態(tài)。劣四類水質(zhì)面積比例為36.77%，較2016年有所惡化。三沙灣水質(zhì)的惡化可能與其開發(fā)強度較高有關(guān)。

三沙灣；水質(zhì)變化趨勢；時間序列

三沙灣位于福建省東北部沿海，是我國天然良港，漁業(yè)資源十分豐富。海灣由一澳(三都澳)、三港(盧門港、白馬港、鹽田港)、三洋(東吾洋、官井洋、福鼎洋)等次一級海灣匯集而成[1]，是福建省重要的港灣之一。作為許多專家學者的研究對象，對三沙灣水質(zhì)狀況的研究報告也頗為眾多[2-6]。但是對水質(zhì)狀況變化趨勢的預測較少，行政管理部門在對三沙灣的開發(fā)與保護的決策上，缺少科學依據(jù)。本文利用2007—2016年三沙灣的調(diào)查結(jié)果，從水體污染總體狀況出發(fā)，利用SPSS軟件中的時間序列模型預測三沙灣水質(zhì)變化趨勢，為相關(guān)部門做出決策提供科學支撐。

1 材料與方法

1.1 水樣采集與監(jiān)測方法

水樣的采集依據(jù)《海洋監(jiān)測規(guī)范 第3部分樣品采集、貯存和運輸》(GB 17378.3—2007)執(zhí)行。實驗室分析方法分按照《海洋監(jiān)測規(guī)范 第四部分：海水分析》(GB 17378.4—2007)執(zhí)行，其中COD采用堿性高錳酸鉀法，石油類采用紫外分光光度法，PO4-P采用磷鉬藍分光光度法，NO2-N采用重氮-偶氮分光光度法，NO3-N采用鋅-鎘還原法，NH4-N采用次溴酸鈉氧化法進行分析。

1.2 評價依據(jù)和方法

1.2.1 評價依據(jù)

水質(zhì)評價按照《海水水質(zhì)標準》(GB 3097—1997)。

1.2.2 空間插值法

劣四類水質(zhì)面積采用距離反比例法進行空間插值。

1.2.3 富營養(yǎng)化評價法

海水中富營養(yǎng)化狀況評價采用富營養(yǎng)化指數(shù)法，見公式：

E=(CCOD×CDIN×CDIP×106)/4500

式中，E為富營養(yǎng)化指數(shù)；CCOD為化學需氧量濃度，mg/L；CDIN為無機氮濃度，即亞硝酸鹽氮(NO2--N)、硝酸鹽氮(NO3--N)、氨氮(NH4+-N)的總和，mg/L；CDIP為活性磷酸鹽濃度，mg/L。

1.3 預測模型

本文主要采用SPSS軟件中的B-J模型來預測水質(zhì)趨勢，基本模型有3種：自回歸(AR)模型、移動平均(MA)模型和自回歸綜合移動(ARIMA)模型。

1.3.1 自回歸模型

一般形式為：xt=Φ1xt-1+Φ2xt-2+…+Φpxt-p+εt

式中，εt假設(shè)為白噪聲序列，且和t時刻之前的原始序列xk(k

1.3.2 移動平均模型

一般形式為：xt=εt+θ1εt-1+θ2εt-2+…+θqεt-q

式中，εt為白噪聲序列，說明時間序列xt能表示是為若干個白噪聲的加權(quán)平均和。此式稱為q階移動平均模型，記為MA(q)。

1.3.3 自回歸移動平均模型

一般形式為：xt=Φ1xt-1+Φ2xt-2+…+Φpxt-p+εt+θ1εt-1+θ2εt-2+…+θqεt-q

式中，εt為白噪聲序列，且和t時刻之前的原始序列xk(k

2 結(jié)果與討論

2.1 統(tǒng)計結(jié)果

從表1中可以看出，十年來，活性磷酸鹽、無機氮、石油類含量和COD基本變化不大。2013年后富營養(yǎng)化程度有所減輕，劣四類水質(zhì)面積逐漸減少。由于2013年劣四類水質(zhì)比例面積變化太大，對預測結(jié)果可能產(chǎn)生較大影響，因此在預測時應(yīng)作特殊處理，如圖1所示。

圖1 2007—2016年水質(zhì)變化趨勢Fig.1 The variation trend of water quality from 2007 to 2016

圖2 富營養(yǎng)化指數(shù)自相關(guān)函數(shù)和偏相關(guān)函數(shù)值Fig.2 The ACF and PACF of eutrophication index

年份活性磷酸鹽/(mg/L)無機氮/(mg/L)石油類/(mg/L)COD/(mg/L)富營養(yǎng)化劣四類水質(zhì)面積比例/%20070.0320.3760.0320.902.439.120080.0230.2750.0140.550.845.620090.0570.4280.0140.573.151.420100.0480.4120.0130.924.045.120110.0430.3460.0120.872.934.420120.0350.3750.0120.992.931.420130.0560.3800.0141.245.999.920140.0470.5110.0160.864.658.820150.0390.4860.0170.803.434.820160.0370.4540.0180.823.014.4

2.2 預測與分析

2.2.1 富營養(yǎng)化指數(shù)

從圖2可以看出富營養(yǎng)化指數(shù)的ACF(自相關(guān)函數(shù)值)和PACF(偏自相關(guān)函數(shù)值)完全落入上下置信區(qū)間，判斷序列為平穩(wěn)序列。通過表2看出，自相關(guān)函數(shù)拖尾，偏自相關(guān)函數(shù)5階截尾，因此采用AR(5)模型進行預測，得到2017年富營養(yǎng)化指數(shù)預測值為4.5，處于中度富營養(yǎng)化狀態(tài)。

表2 富營養(yǎng)化指數(shù)偏相關(guān)和偏自相關(guān)函數(shù)值

圖3可以看出AR(5)在2009年以后觀測值與預測值可以較好地擬合。由表3看出，5階滯后t統(tǒng)計量顯著性(Sig.)小于0.05，判斷該模型較為恰當[7]。根據(jù)圖4殘差自相關(guān)和偏相關(guān)函數(shù)值均在置信區(qū)間以內(nèi)，表明殘差統(tǒng)計值滿足白噪聲的兩個基本標準[8-9]，由此說明AR(5)可以較好地模擬富營養(yǎng)化指數(shù)變化趨勢，2017年預測值基本可信。

圖3 富營養(yǎng)化指數(shù)擬合圖Fig.3 The fitting chart of eutrophication index

估計SEtSig.常數(shù)3.3410.22414.9230.000AR滯后10.3910.1402.8030.049滯后2-0.0900.202-0.4440.680滯后3-0.0510.176-0.2920.785滯后40.3710.1852.0060.115滯后5-0.9460.151-6.2490.003

圖4 殘差自相關(guān)和偏相關(guān)函數(shù)值Fig.4 The ACF and PACF of residual

2.2.2 劣四類水質(zhì)面積比例

在剔除了2013年的異常數(shù)據(jù)后，在SPSS軟件中采用線性插值法替換缺失值，替換值為45.1%，并對新的數(shù)據(jù)組進行自相關(guān)分析。

表4 劣四類水質(zhì)面積比例偏相關(guān)和偏自相關(guān)函數(shù)值

圖5 劣四類水質(zhì)面積比例自相關(guān)函數(shù)和偏相關(guān)函數(shù)Fig.5 The ACF and PACF of the water area worse than Grade IV

從圖5可以看出，劣四類水質(zhì)面積比例的ACF(自相關(guān)函數(shù)值)和PACF(偏自相關(guān)函數(shù)值)基本落入上下置信區(qū)間，判斷序列為平穩(wěn)序列。通過表4看出，自相關(guān)函數(shù)拖尾，偏自相關(guān)函數(shù)2階截尾，因此采用AR(2)模型進行預測，得到2017年劣四類水質(zhì)面積預測值為36.77%，見圖6。

由圖7看出AR(5)觀測值與預測值可以較好地擬合。2階滯后t統(tǒng)計量顯著性(Sig.)小于0.05，判斷該模型較為恰當(見表5)。由圖7看出，AR(2)模型殘差自相關(guān)和偏自相關(guān)函數(shù)值均在置信區(qū)間以內(nèi)，預測值基本可信。

圖6 劣四類水質(zhì)面積比例擬合圖Fig.6 The fitting chart of the proportion of water area worse than Grade IV

估計SEtSig.常數(shù)41.0701.64125.0280.000AR滯后10.3740.2631.4200.199滯后2-0.9040.324-2.7880.027

圖7 殘差自相關(guān)和偏自相關(guān)函數(shù)值Fig.7 The ACF and PACF of residual

2.3 海域開發(fā)強度評價

鑒于三沙灣的富營養(yǎng)化指數(shù)和劣四類水質(zhì)面積比例較2016年均有所提高可能是由于海域開發(fā)造成的，因此以2015年的海域調(diào)查資料為基礎(chǔ)，對三沙灣海域開發(fā)強度進行評價。海洋資源環(huán)境承載力的模型眾多[10-12]，本文采用國家海洋局海洋領(lǐng)域研究組編制的《海洋資源環(huán)境承載能力監(jiān)測預警技術(shù)方法

(2016)》進行評價。

2.3.1 海域開發(fā)資源效應(yīng)指數(shù)

三沙灣海域使用類型有漁業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施用海、圍海養(yǎng)殖用海、開放式養(yǎng)殖用海、港口用海、路橋用海、臨海工業(yè)用海、旅游基礎(chǔ)設(shè)施用海、城鎮(zhèn)建設(shè)用海和海岸防護工程用海,如圖8所示

海域開發(fā)資源效應(yīng)指數(shù)(PE)采用如下計算公式：

式中，PE為海域開發(fā)資源效應(yīng)指數(shù)，n為海域使用類型數(shù)，Si為第i種用海類型的面積，S為省級海洋功能區(qū)劃數(shù)據(jù)獲得的海域總面積，li為第i種用海類型的資源耗用系數(shù)。通過遙感影像及現(xiàn)場補充調(diào)查，統(tǒng)計得到各類型用海面積，見表6。根據(jù)表6，計算得三沙灣海域開發(fā)資源效應(yīng)指數(shù)PE=0.15。

圖8 三沙灣海域開發(fā)利用現(xiàn)狀Fig.8 The current status of development and utilization of the sea area in Sansha Bay

2.3.2 海域空間開發(fā)利用標準

以《福建省海洋功能區(qū)劃(2011—2020年)》為基礎(chǔ)得出三沙灣海域各類功能區(qū)面積，并計算該海域空間開發(fā)利用標準。海域空間開發(fā)利用標準計算公式如下：

式中，PM0為海洋空間開發(fā)利用標準;ai為第i類海洋功能區(qū)面積;hi為第i類海洋功能區(qū)允許的海洋開發(fā)程度，賦值方法見表7;S為區(qū)域海洋功能區(qū)劃面積總和。經(jīng)計算，三沙灣海域海洋空間開發(fā)利用標準PM0=0.46。

2.3.3 三沙灣海域開發(fā)強度評估

根據(jù)海域開發(fā)資源效應(yīng)指數(shù)與海洋空間開發(fā)利用標準之比，得到三沙灣海域開發(fā)強度S2，其計算公式如下：

經(jīng)計算，三沙灣海域開發(fā)資源效應(yīng)指數(shù)PE=0.15。海洋空間開發(fā)利用標準PM0=0.46，因此，海域開發(fā)強度S2=0.33。

表6 海域使用類型資源耗用指數(shù)

由于當S2>0.3時，海域開發(fā)強度較高；當S2介于0.15～0.3時，海域開發(fā)強度臨界；當S2≤0.15時，海域開發(fā)強度適宜。因此，三沙灣海域開發(fā)強度較高。

表7 主要海洋功能區(qū)海洋開發(fā)對海域空間資源的影響

3 結(jié)論

(1)時間序列模型預測水質(zhì)變化，能在一定程度上反映排除人為因素干擾下，水體變化情況。預測過程需要排除異常值的影響。異常值不能直接剔除，需要通過替換缺失值的方式進行補齊，否則會導致原有時間序列周期性的破壞，而無法得到正確的預測分析結(jié)果。

(2)三沙灣的主要污染物為無機氮和活性磷酸鹽。近年來，各參數(shù)變化幅度不大。2013年的劣四類水質(zhì)面積上升幅度較大，之后幾年回落到正常水平。2013年水質(zhì)狀況較為異常，需要結(jié)合當年多方面因素對數(shù)據(jù)作進一步分析判斷。

(3)2017年富營養(yǎng)化指數(shù)預測值為4.5，較2016年有所升高，但變化幅度不大，屬于基本維持現(xiàn)狀，依然處于中度富營養(yǎng)化狀態(tài)。劣四類水質(zhì)面積比例預測值為36.77%，〗較2016年來說，水質(zhì)有所惡化。三沙灣海域開發(fā)強度為0.33，開發(fā)強度較高，水質(zhì)惡化原因可能與三沙灣海域開發(fā)強度較高有關(guān)。相關(guān)行政主管部門應(yīng)對此高度重視。

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Analysis of Variation Trend of Water Quality Based on Time Series in Sansha Bay

WANG Zhen

(Ocean Environment and Fishery Resources Monitoring Center of Fujian Province, Fuzhou 350003, China)

According to the survey data of water quality in Sansha Bay, Ningde City, Fujian Province from 2007 to 2016, the time series model is used to analyze the variation trend of the eutrophication and proportion of the water area which was worse than Grade IV. At the same time, the paper analyzes the spatial development intensity of the area in Sansha Bay based on the resource and environment bearing capacity model. The results showed that the development intensity index was 0.33 in Sansha Bay, which indicated high development intensity. In 2017, the eutrophication index was forecasted to be 4.5, still a moderate eutrophication. The proportion of the water area worse than Grade IV was 36.77%, which was worse than that in 2016. The deterioration of water quality in Sansha Bay may be related to its high development intensity.

Sansha Bay; variation trend of water quality; time series

2017-06-08

福建省海洋與漁業(yè)廳資源與環(huán)境承載力監(jiān)測專項(閩海漁〔2015〕289號)

王臻(1982—)，男，福建福州人，工程師，本科，主要從事海洋環(huán)境監(jiān)測和評價工作，E-mail：wangcom20@126.com

10.14068/j.ceia.2017.04.017

X824

A

2095-6444(2017)04-0076-06