陳慧文 陳錦輝 吳建輝

摘 要：在海水質(zhì)量評價中，為獲得研究區(qū)范圍內(nèi)連續(xù)環(huán)境分布狀況，空間插值方法是一種有效的手段。由于空間插值方法的假設(shè)不同，針對不同變化趨勢的水環(huán)境要素，最適合的方法可能存在差別。該研究利用反距離權(quán)重插值方法（Inverse Distance Weighting，IDW）、普通克里金法（Ordinary Kriging，OK）以及徑向基函數(shù)（Radial Basis Function，RBF），對2018年長江口中華鱘自然保護區(qū)及周邊水域的溶解氧（DO）、pH、化學(xué)需氧量（COD）和銅（Cu）數(shù)據(jù)進行插值，并基于最優(yōu)插值結(jié)果對海水質(zhì)量進行評價。其中，普通克里金法的半方差模型分別選擇指數(shù)（OKE）、高斯（OKG）和球面（OKS）模型，徑向基函數(shù)包括完全規(guī)則樣條函數(shù)（Regularized Spline Function，RS）和張力樣條函數(shù)（Tension Spline Function，TS）。結(jié)果表明：（1）經(jīng)交叉驗證，DO較為適用的空間插值方法為RS，pH為TS，COD為IDW，Cu為OKE;（2）四季中所得DO值均達海水質(zhì)量評價第I類標準;冬季pH在東灘水域部分范圍內(nèi)為第III/IV類標準，其他季節(jié)pH均達第I類標準;秋季COD在東灘水域部分范圍內(nèi)為第IV類標準，其余季節(jié)主要為第II類標準和第III類標準;冬季Cu污染最為嚴重，在研究區(qū)范圍內(nèi)均為第III/IV類標準，春季北支和東灘水域大部分為第II類標準。說明不同空間插值方法會對長江口水環(huán)境要素的預(yù)測造成影響，并且針對不同空間變化趨勢的環(huán)境數(shù)據(jù)，每種變量適用的空間插值方法也有所不同，最終影響海水質(zhì)量的評價。因此，建議在今后的長江口海水質(zhì)量評價研究中將以上潛在影響納入考慮范圍內(nèi)。

關(guān)鍵詞：空間插值法;長江口;水質(zhì);評價

中圖分類號 X824文獻標識碼 A文章編號 1007-7731（2020）06-0077-06

Abstract： In the seawater quality assessment， in order to obtain the continuous environmental distribution in the study area， the spatial interpolation method is an effective method. Due to the different assumptions of the spatial interpolation method， the most suitable method may be different for the water environment elements with different changing trends. In this study， inverse distance weight interpolation （Inverse Distance Weighting， IDW）， ordinary Kriging method （Ordinary Kriging，OK） and radial basis function （Radial Basis Function，RBF） were used to interpolate the dissolved oxygen （DO）， pH， chemical oxygen demand （COD） and copper （Cu） data of the Yangtze Estuary Chinese Sturgeon Nature Reserve and its surrounding waters in 2018， and the seawater quality was evaluated based on the optimal interpolation results. The semi-variance model of ordinary Kriging method chooses exponential （OKE）， Gaussian （OKG） and spHerical （OKS） model respectively， and the radial basis function includes fully regular spline function （Regularized Spline Function， RS） and tension spline function （Tension Spline Function， TS）. The results show that：1） after cross-verification， the suitable spatial interpolation method of DO is that RS， pH is TS， COD and IDW， Cu is OKE; 2） the DO values obtained in the four seasons all meet the Class I standard of seawater quality evaluation， the pH is Class III / IV standard in part of Dongtan waters in winter， and the pH in other seasons reaches Class I standard. In autumn， COD is Class IV standard in part of Dongtan waters， while in other seasons， it is mainly Class II and Class III standards; Cu pollution is the most serious in winter， which is Class III / IV standard in the study area， and most of the North Branch and Dongtan waters are Class II standards in spring. The study shows that different spatial interpolation methods will affect the prediction of the environmental elements of the Yangtze River Estuary， and according to the environmental data of different spatial trends， the applicable spatial interpolation methods of each variable will be different， which will eventually affect the evaluation of seawater quality. It is suggested that these potential effects should be taken into account in the future study of seawater quality assessment in the Yangtze River Estuary.

Key words： Spatial interpolation; Yangtze Estuary; Seawater quality; Evaluation

海洋環(huán)境變化對維持海洋生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性有著重要影響，隨著人類活動加劇和氣候變化的影響，海洋生態(tài)系統(tǒng)遭到了嚴重破壞[1-5]。海洋物理環(huán)境屬性（例如基質(zhì)和水深）對于構(gòu)造生物的生境非常重要[6]，在海洋生物多樣性及魚類群落的聚集和分布格局中起著非常重要的作用[7]。例如，透明度、鹽度和溫度是描述海水性質(zhì)的重要物理量，其時空分布和變化幾乎是大部分海洋生態(tài)系統(tǒng)空間變異的原因[8-11];渾濁度、基質(zhì)類型和深度可能是影響近岸海域幼魚分布的最重要因素[12]。長江口作為我國的第一大河口，生態(tài)環(huán)境復(fù)雜多變，營養(yǎng)物質(zhì)及餌料生物豐富，是我國魚類生物多樣性最高、生產(chǎn)潛力最大的河口[13-14]。因此，探討河口環(huán)境要素的質(zhì)量及空間分布特征，對于研究生物群落的聚集和分布格局十分重要。

目前，常規(guī)的海洋調(diào)查方法都是按照站位采樣測量的，為獲得整個研究范圍內(nèi)的環(huán)境變化情況，制作連續(xù)分布的等值線或等值面圖是反映海洋環(huán)境要素分布與變化情況的有效手段[15]。空間插值方法能夠重構(gòu)數(shù)據(jù)的缺失值[16]，改變數(shù)據(jù)的分辨率，并能將同一時間的實測值外推到整個研究區(qū)域[17]，在氣象[18]、降水[19]、土壤[20]、電磁場[21]等研究領(lǐng)域已有了廣泛的應(yīng)用。在海洋生態(tài)學(xué)中，常見的空間插值方法主要有反距離權(quán)重插值、普通克里金、徑向基函數(shù)等[22-25]，主要用于水質(zhì)評價[17]、環(huán)境數(shù)據(jù)的重構(gòu)[18，26]，以及資源豐度指標的估計的應(yīng)用[27-30]。本研究利用不同空間插值方法對2018年長江口環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)中的溶解氧（DO）、pH、化學(xué)需氧量（COD）和銅（Cu）進行插值，基于插值結(jié)果對長江口及周邊水域海水質(zhì)量進行評價，旨在更全面的了解研究范圍水環(huán)境連續(xù)變化情況，為海水環(huán)境質(zhì)量評價提供更準確、可靠的方法。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源 數(shù)據(jù)源于2018年長江口中華鱘自然保護區(qū)執(zhí)行的漁業(yè)資源常規(guī)監(jiān)測。監(jiān)測期間，于春季（5月）、夏季（8月）、秋季（11月）和冬季（2月）進行4次調(diào)查。監(jiān)測調(diào)查租用“滬崇漁1511號”漁船，監(jiān)測內(nèi)容包括水文物理環(huán)境（水溫、鹽度、懸浮物等）和水化學(xué)環(huán)境（營養(yǎng)鹽、DO、pH、COD、揮發(fā)酚、總磷、總氮、石油類、水體中重金屬含量等）。在長江口中華鱘自然保護區(qū)及周邊水域設(shè)置14個監(jiān)測站點（圖1），按照地理位置劃分為3個區(qū)域：北港（Z1、Z3）、東灘（Z6、Z9、Z14、Z16、Z17、Z18、Z19）和北支（Z4、Z5、Z7、Z13、Z15）。

所有水環(huán)境監(jiān)測站點在漲、落潮期各采集1次水樣。水樣取樣方法參照《海洋監(jiān)測規(guī)范》第3部分（GB 17378.3-2007）。取樣層次按《海洋監(jiān)測規(guī)范》第4部分（GB17378.4-2007）的要求確定，當水深小于10m，只取表層水樣，水深大于10m，分表、底層取樣，其中油類采集表層下0.5m的水樣500mL，加入0.1N鹽酸溶液調(diào)節(jié)pH至4.0以下，避光4℃保存至分析。氣溫、鹽度、水深、透明度、pH、溶解氧等使用儀器現(xiàn)場測量，懸浮物、硝酸鹽、重金屬等采集水樣后于實驗室分析檢測。

1.2 空間插值方法 選擇3種空間插值對水環(huán)境要素進行插值，包括反距離權(quán)重插值方法（Inverse Distance Weighting，IDW）、普通克里金法（Ordinary Kriging，OK）和徑向基函數(shù)（Radial Basis Function，RBF）。其中普通克里金法的半方差模型分別選擇指數(shù)（OKE）、高斯（OKG）和球面（OKS）模型，徑向基函數(shù)包括完全規(guī)則樣條函數(shù)（Regularized Spline Function，RS）和張力樣條函數(shù)（Tension Spline Function，TS）。

IDW假定未知點受近距離已知點的影響比遠距離已知點的影響更大[31]，所有預(yù)測值都介于已知的最大值和最小值之間。IDW利用到采樣點距離的反函數(shù)加權(quán)值的線性組合來估計在未采樣點的值，權(quán)重隨著距離的增加而減小。影響IDW精度的主要因素是指數(shù)冪的取值[32]，并且指數(shù)冪和鄰域大小的選擇是任意的[33]。

克里金法是一種用于空間插值的地統(tǒng)計學(xué)方法，重點考慮測量點之間的空間關(guān)系和空間相關(guān)性，并可用估計的預(yù)測誤差來評估預(yù)測的質(zhì)量，能夠提供更好的預(yù)測[34]。克里金法用半方差來測量空間相關(guān)部分，用平均半方差和平均距離可以繪制半方差圖，半方差圖通常須用數(shù)學(xué)函數(shù)或模型來擬合，經(jīng)擬合的半方差圖可用于估算任意給定距離的半方差[35]。常用的模型有球體模型、指數(shù)模型、高斯模型等。OK重點考慮空間相關(guān)的因素，并用擬合的半方差直接進行插值?？死锝鸱ㄖ杏玫降臋?quán)重不僅與估算點和已知點之間的半方差有關(guān)，還與已知點之間的半方差有關(guān)。因此，克里金插值法與IDW相區(qū)別。

RBF基函數(shù)或方程的設(shè)置決定了面與控制點間如何匹配[36]。RBF是指插值方法的一個大類，每種方法各有其控制生產(chǎn)表面光滑程度的參數(shù)。RS生成一個平滑、漸變的表面，插值結(jié)果可能超出樣本點的取值范圍[37]。TS根據(jù)所擬合的表面來調(diào)整表面的硬度，將生成一個相對不太光滑的表面，但插值結(jié)果更接近限制在樣本點的取值范圍內(nèi)[38]。

關(guān)于各插值方法的算法細節(jié)，具體見Shen等[39]。本研究使用ArcGIS10.3軟件進行空間插值計算，空間分辨率為0.1°×0.1°。

1.3 插值方法比較 利用交叉驗證對不同空間插值方法進行比較。交叉驗證中，從數(shù)據(jù)集中除去一個已知點的測量值，用保留點的值估算除去點的值，然后比較已知值和估算值并計算預(yù)計誤差[40]。對每個點完成上述步驟之后，計算出預(yù)測誤差的算數(shù)平均值（mean error，ME）和均方根誤差（root mean square error，RMSE）作為評價插值方法精度的指標。ME反映了插值方法的總體估計偏差，ME越接近于0，則說明預(yù)測值越是無偏;RMSE可以用來量化觀測密度和擬合密度之間的差異，RMSE接近0值，表明擬合更好[41]。在結(jié)果中，RMSE應(yīng)首先被比較，當RMSE相等時再比較ME的值[42-43]。ME和RMSE的計算公式分別為：

2 結(jié)果與分析

2.1 環(huán)境因子的插值結(jié)果 經(jīng)不同空間插值方法得到的環(huán)境要素值存在差異（表2）。各環(huán)境變量與實測數(shù)據(jù)的均值均較為接近，DO和COD插值結(jié)果的均值都大于調(diào)查數(shù)據(jù)，pH和Cu插值結(jié)果的均值都小于調(diào)查數(shù)據(jù)。除DO外，所有環(huán)境變量插值結(jié)果的標準差和變異系數(shù)均小于調(diào)查數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)離散程度降低。其中，pH的標準差和變異系數(shù)最小，離散程度最低;Cu的標準差和變異系數(shù)最大，離散程度最高。通過比較偏度和峰度系數(shù)，pH與調(diào)查數(shù)據(jù)分布形態(tài)一致，呈正偏態(tài)尖峰分布?；贠KS插值的DO結(jié)果偏度由正偏態(tài)轉(zhuǎn)為負偏態(tài)，基于OKG插值的COD結(jié)果峰度由尖峰分布轉(zhuǎn)為平峰分布，Cu的全部插值結(jié)果均由尖峰分布轉(zhuǎn)為平峰分布。

各環(huán)境變量插值結(jié)果的離散程度發(fā)生變化，數(shù)據(jù)的集中趨勢也存在差別（圖2）。不同空間插值方法獲得的DO、pH、COD數(shù)據(jù)結(jié)果差別較小，但3種環(huán)境數(shù)據(jù)插值結(jié)果的上四分位數(shù)值和下四分位數(shù)值均發(fā)生變化，說明插值方法對數(shù)據(jù)的集中趨勢造成影響。Cu數(shù)據(jù)的插值結(jié)果中，RBF的結(jié)果與其他插值方法結(jié)果差異較大。不同空間插值方法對各環(huán)境變量的響應(yīng)不同，但并未出現(xiàn)變量值偏大或偏小的一致性趨勢。

2.2 環(huán)境因子空間分布預(yù)測 以2018年冬季環(huán)境數(shù)據(jù)為例制作環(huán)境因子的空間分布圖（圖3～6）。從圖3～6可以看出，不同空間插值方法獲得的環(huán)境數(shù)據(jù)在數(shù)值上存在差異，但不會改變環(huán)境因子的整體分布趨勢，如：北支DO較高，pH和COD較低，北港Cu最低。對于自身空間分布變化較小的環(huán)境數(shù)據(jù)（如pH和COD），各插值方法獲得的空間分布差異較小。DO的空間分布圖中，東灘的插值結(jié)果差異較大，北支IDW的插值結(jié)果明顯高于其他結(jié)果。Cu的空間分布圖中，各插值方法在東灘和北支結(jié)果差異較大，OK的半方差模型未表現(xiàn)出差異，但與IDW和RBF插值結(jié)果差別較大，北港OK的插值結(jié)果較低。

2.3 不同空間插值方法對環(huán)境因子插值結(jié)果的影響 各環(huán)境要素插值結(jié)果的交叉驗證結(jié)果顯示，不同環(huán)境因子適用的空間插值方法不同（表3）。DO較為適用的空間插值方法為RS，RMSE值為0.283;pH適用的方法為TS，RMSE值為0.113;COD適用的方法為IDW，RMSE為0.704;Cu適用的方法為OKE，RMSE為3.429。RMSE最小的環(huán)境因子為pH，并且其離散程度也最低。各環(huán)境要素不同插值結(jié)果的ME均接近0，說明插值結(jié)果幾乎是無偏的。

2.4 長江口海水質(zhì)量評價 使用各環(huán)境要素最適用插值方法獲得的結(jié)果，對2018年長江口中華鱘自然保護區(qū)及周邊水域海水質(zhì)量進行了評價（圖7）。所得插值結(jié)果中，DO值均大于6為第I類標準。pH除冬季在東灘范圍內(nèi)部分海域為第III/IV類外，其他季節(jié)均達第I類標準。長江口COD主要為第3類，污染較為嚴重，春季未達第I類標準，其他季節(jié)僅北支部分水域達第I類標準，秋季東灘出現(xiàn)第IV類水質(zhì)。Cu在四季中污染狀況變化最大，秋季達第I類標準，春夏季污染出現(xiàn)第II類，冬季整個水域呈第III/IV類，污染最為嚴重。

3 討論與結(jié)論

在海水質(zhì)量評價中，為了解整個研究區(qū)范圍內(nèi)連續(xù)水環(huán)境要素的分布情況，常利用空間插值方法來實現(xiàn)。空間插值方法用已知點的值估算未知點的值，對于需要描述評價總體環(huán)境狀況變化的研究對象具有實際意義[44]。吳翠晴等[45]采用空間插值和營養(yǎng)指數(shù)方程相結(jié)合的方法，對錦州灣海域海水富營養(yǎng)化狀態(tài)進行評價，結(jié)果表明，普通克里金法所得的插值結(jié)果評價錦州灣海水的富營養(yǎng)化狀態(tài)更直觀和準確。姜紅等[46]使用5種插值方法對博斯騰湖的礦化度進行了空間插值，全局多項式插值方法在博斯騰湖礦化度插值中取得的精度最高，并發(fā)現(xiàn)博斯騰湖水體礦化度存在明顯的空間梯度。李冕等[47]根據(jù)海水污染物分布擴散規(guī)律和采樣點之間的關(guān)系，給出了一種自適應(yīng)凸包選點的反距離權(quán)重插值方法，結(jié)果表明，該方法能夠很好的反映海水污染物空間分布狀況。不同空間插值方法存在不同的假設(shè)，針對不同海域、不同的水環(huán)境要素，最適用的空間插值方法可能存在差別。

本研究使用反距離權(quán)重插值、普通克里金法（半方差模型：指數(shù)、高斯和球面）以及徑向基函數(shù)（完全規(guī)則樣條函數(shù)和張力樣條函數(shù)）對2018年長江口中華鱘自然保護區(qū)及周邊水域DO、pH、COD和Cu進行插值，并基于插值結(jié)果對海水質(zhì)量進行了評價。經(jīng)交叉驗證發(fā)現(xiàn)，DO較為適用的空間插值方法為RS，pH為TS，COD為IDW，Cu為OKE。不同空間插值方法雖然不會改變環(huán)境要素的整體空間分布狀況，但可能會得到不同的值，進而對海水質(zhì)量的評價造成影響。因此，在進行海水質(zhì)量評價之前，為確保評價結(jié)果的真實性和可靠性，選擇合適的空間插值方法十分重要。

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（責編：張宏民）