劉偉 吳慶梅 鄧力 楊兵

摘要 2013年對(duì)三峽水庫(kù)次級(jí)河流10個(gè)點(diǎn)位7個(gè)參數(shù)進(jìn)行了原位高頻自動(dòng)監(jiān)測(cè)研究。結(jié)果顯示濁度的季節(jié)性差異不顯著（P>0.05），為光合生物提供了良好的光照基礎(chǔ)條件。水溫、電導(dǎo)率、溶解氧、pH表現(xiàn)出季節(jié)性極顯著差異（P<0.001），葉綠素a、藍(lán)綠藻的季節(jié)性差異顯著（P<0.01）。pH與藍(lán)綠藻顯著正相關(guān)（P<0.05），溶解氧與葉綠素a、藍(lán)綠藻顯著正相關(guān)（P<0.01）。pH的變化幅度、葉綠素a和藍(lán)綠藻的最大值，單獨(dú)或結(jié)合分析都可預(yù)警水環(huán)境發(fā)生重大量變，但是否發(fā)生質(zhì)變，則需要進(jìn)一步研究算法。

關(guān)鍵詞 三峽水庫(kù);次級(jí)河流;高頻自動(dòng)監(jiān)測(cè);數(shù)據(jù)挖掘

中圖分類號(hào)：X524 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-3305（2019）05-057-03

DOI： 10.19383/j.cnki.nyzhyj.2019.05.023

High Frequency Automatic Monitoring and Data Mining of Secondary Rivers in the Three Gorges Reservoir

LIU Wei? ?et al（Ecological and Environment Monitoring Center of Chongqing，Chongqing 401147）

Abstract In 2013，the in-situ high-frequency automatic monitoring of 7 parameters at 10 points in the secondary river of the Three Gorges Reservoir was carried out. The results showed that the seasonal difference of turbidity was not significant （P>0.05），which provided a good light base for photosynthetic organisms. The seasonal differences of water temperature，conductivity，dissolved oxygen and pH value were significant （P<0.001），the seasonal differences of chlorophyll a and blue-green algae were significant （P<0.01），and the pH value was positively correlated with that of blue-green algae （P<0.05）. Dissolved oxygen was positively correlated with chlorophyll a and blue-green algae （P<0.01）. The mean value of dissolved oxygen，the variation range of pH，the abnormal value of chlorophyll a，the maximum value of blue-green algae，alone or in combination with the analysis，could be used to predict the significant quantitative change of water environment，but whether the qualitative change occurs or not，the algorithm needs to be further studied.

Key words? ?Three Gorges Reservoir;Secondary river;High frequency automatic monitoring;Data mining

三峽水利工程蓄水后，許多學(xué)者對(duì)次級(jí)河流水體富營(yíng)養(yǎng)化程度加重[1]這一現(xiàn)象進(jìn)行了研究。有以單一季節(jié)水華藻類優(yōu)勢(shì)種、毒性及營(yíng)養(yǎng)限值為研究對(duì)象[2-3]，以單次水華事件及其發(fā)生時(shí)的理化條件為研究對(duì)象[4]，以特定水期氮、磷分布特征為研究對(duì)象[5]，也有以每月定時(shí)定點(diǎn)河流的生物和理化因子變化為研究對(duì)象[6]。均采取現(xiàn)場(chǎng)采樣、實(shí)驗(yàn)室分析的傳統(tǒng)研究手段。從時(shí)間序列看，這種單次觀測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)“離散”，難以捕捉水華的暴發(fā)-消亡生態(tài)過程。近年來，有學(xué)者在太湖研究了原位高頻自動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)[7]，并把它作為水華預(yù)警監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的子系統(tǒng)加以應(yīng)用，但仍需要完善且保持穩(wěn)定運(yùn)行[8]。筆者將該技術(shù)全天候應(yīng)用到三峽庫(kù)區(qū)次級(jí)河流中，為水華研究獲取了長(zhǎng)時(shí)間序列基線數(shù)據(jù)，為預(yù)警算法的研究打下基礎(chǔ)。

1 材料與方法

2013年在三峽水庫(kù)次級(jí)河流回水區(qū)設(shè)置10個(gè)監(jiān)測(cè)斷面，分別為S1金竹灘、S2紅旗、S3老龍?zhí)?、S4雙江、S5清水碼頭、S6草堂、S7大昌、S8白水口、S9龍頭山、S10葡萄壩，點(diǎn)位設(shè)置和水位變化見圖1。五參數(shù)（水溫、pH、電導(dǎo)率、濁度、溶解氧）直接反映水質(zhì)，連續(xù)監(jiān)測(cè)成本低且與其他指標(biāo)存在一定相關(guān)性，因而在預(yù)警監(jiān)測(cè)中不可或缺[9]。熒光法測(cè)定藍(lán)綠藻比傳統(tǒng)方法速度快，可信度高，可為預(yù)警監(jiān)測(cè)提供有力支持[10-11]，熒光法測(cè)定葉綠素和其他測(cè)量方法間具有極好的線性關(guān)系，且測(cè)定速度快[12]。因此該項(xiàng)目中五參數(shù)采用成熟的自動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)[13-14]，藍(lán)綠藻和葉綠素測(cè)定采用熒光法。監(jiān)測(cè)設(shè)備為HACH公司Hydrolab5，搭載在浮標(biāo)上進(jìn)行原位監(jiān)測(cè)，每小時(shí)一組數(shù)據(jù)，通過對(duì)數(shù)據(jù)的分析，為預(yù)警的輪詢算法和事件算法提供基線，為后期管理提供咨詢建議[15-16]。采用SPSS24.0軟件，運(yùn)用方差（單因素ANOVA分析LSD法）和相關(guān)性分析法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 水溫變化特征

全年水溫表現(xiàn)出極顯著性差異（P<0.001），呈現(xiàn)出非常明顯的季節(jié)變換特征（圖2）。各斷面2、9月水溫差別較小，差別最小出現(xiàn)在高水位的2月，最大溫差0.90℃。6—8月低水位期間各斷面水溫差別較大，其中最大溫差8.32℃出現(xiàn)在6月?？梢姎鉁刈兓且鹚疁卦路莶町惖闹饕?，庫(kù)區(qū)水位變化是不同月份內(nèi)不同點(diǎn)位水溫差異的主要原因。

2.2 濁度變化特征

全年濁度季節(jié)性差異不顯著（P>0.05）。6—9月低水位期間各斷面濁度差別大，可能是各斷面降水特征各異、流速差別較大綜合導(dǎo)致。斷面S4和S8出現(xiàn)離群值較多，主要原因是斷面所在地水域較狹小，易受周邊地表徑流的濁度影響（圖3）。濁度總體不高，全年為光合生物生長(zhǎng)提供了良好的透明度條件。

2.3 電導(dǎo)率變化特征

全年電導(dǎo)率季節(jié)性差異極顯著（P<0.001），年均值379 μs/cm。2、3、4月電導(dǎo)率較大，均值約為420 μs/cm，8月電導(dǎo)率較小，平均327 μs/cm（圖4）。電導(dǎo)率呈現(xiàn)冬（春）季較高夏季較低的趨勢(shì)，與傳統(tǒng)方法研究[17]發(fā)現(xiàn)的規(guī)律基本相同?？傮w來看各斷面各月份均存在差異，說明電導(dǎo)率受支流流域特點(diǎn)影響較大。高水位期間電導(dǎo)率有趨同趨勢(shì)，低水位期間差別有拉大趨勢(shì)，這和水位變化導(dǎo)致水動(dòng)力學(xué)改變，進(jìn)而影響干支流的水體混合有關(guān)。

2.4 溶解氧變化特征

全年溶解氧季節(jié)性差異極顯著（P<0.001），在5.48～10.01 mg/L波動(dòng)（圖5），年均值7.46 mg/L。溫度和水位的變化對(duì)溶解氧的影響并不明顯（圖1～2，圖5）。藍(lán)綠藻在2、5、8月出現(xiàn)極值的同時(shí)，溶解氧未出現(xiàn)相應(yīng)的最大值，這和張述太等[6]的發(fā)現(xiàn)不同，主要原因是數(shù)據(jù)量差異造成。溶解氧與葉綠素a、藍(lán)綠藻顯著正相關(guān)（P<0.01），說明藻類生命活動(dòng)是影響溶解氧的主導(dǎo)原因之一;溶解氧也可作為葉綠素a、藍(lán)綠藻探頭運(yùn)行正常與否的輔助判別指標(biāo)。

2.5 pH變化特征

全年pH季節(jié)性差異極顯著（P<0.001），年均值7.98，呈弱堿性。12月pH均值最?。?.44）， 5月pH均值最大（8.27）。pH與藍(lán)綠藻顯著正相關(guān)（P<0.05），說明藻類生命活動(dòng)主導(dǎo)了pH的變化。pH在高水位的1、2、12月，各斷面pH差異大于1.5（圖6a），說明生化作用強(qiáng)度因斷面不同而有較大差異。pH在S5、S7的年際變化大于1.5，說明此兩斷面生化作用的季節(jié)變化更劇烈，是容易發(fā)生水華的斷面（圖6b），其所在河流是歷史上常發(fā)生水華的梅溪河[18]和大寧河[19]。pH的變化幅度可作為預(yù)警水華的指標(biāo)。

2.6 葉綠素a變化特征

全年葉綠素a季節(jié)性差異顯著（P<0.01），10個(gè)斷面葉綠素a差異顯著（P<0.01）。葉綠素a與藍(lán)綠藻顯著正相關(guān)（P<0.01）。12月葉綠素a均值最低（1.5 mg/m3），其次為11月;3月葉綠素a均值最高，為7.3 mg/m3，其次為2、5、8月。葉綠素a極值出現(xiàn)在2、3、5月，也是水華暴發(fā)的慣常月份。S2、S3、S5和S7與其余斷面差異顯著（圖7），S2、S3所在東溪河和黃金河生態(tài)環(huán)境較好[20-21]，未見水華報(bào)道。結(jié)合各斷面pH變化特征分析，S5、S7的葉綠素a與水華的相關(guān)性更大。葉綠素a極值可作為預(yù)警水華的指標(biāo)。

2.7 藍(lán)綠藻變化特征

全年藍(lán)綠藻季節(jié)性差異顯著（P<0.01）。藍(lán)綠藻斷面性差異顯著（P<0.01）。因藍(lán)綠藻的暴發(fā)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，關(guān)注其極值更具有意義。斷面極值較高的月份為2、8、5月（圖8），也是水華暴發(fā)的慣常月份。S2和S8與其余各斷面差異顯著。S2、S4、S6、S8斷面極值較大。S4所在的澎溪河[22]、S6所在的草堂河[23]、S8所在的大寧河均在春季出現(xiàn)過不同程度的水華?？梢娝{(lán)綠藻的極值可作為預(yù)警水華的指標(biāo)。

3 討論

三峽水庫(kù)次級(jí)河流屬亞熱帶濕潤(rùn)季風(fēng)區(qū)，7個(gè)監(jiān)測(cè)因子中濁度受季節(jié)性變化影響最小，為水體中各類光合生物創(chuàng)造了良好的光照條件。pH的變化幅度、葉綠素a的極值、藍(lán)綠藻的極值都可單獨(dú)作為水環(huán)境發(fā)生重大變化的預(yù)警指標(biāo);溶解氧可作為判別以上3個(gè)監(jiān)測(cè)指標(biāo)正常運(yùn)行與否的輔助指標(biāo)。從預(yù)警到鎖定到水華，則需多指標(biāo)綜合分析。預(yù)警的閾值則需要在長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)的基礎(chǔ)上研究算法。這種高頻自動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)是解放人力、降低成本進(jìn)行預(yù)警的好方法，但進(jìn)行業(yè)務(wù)化運(yùn)行還需要進(jìn)一步進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘工作。

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責(zé)任編輯：鄭丹丹

作者簡(jiǎn)介 劉偉（1978-），男，重慶人，高級(jí)工程師，碩士，主要從事環(huán)境監(jiān)測(cè)研究。*通訊作者，高級(jí)工程師，主要從事環(huán)境監(jiān)測(cè)研究。

收稿日期 2019-07-02