裴雙保，延子軒，馮民權,*

(1.晉城市供水保障中心，山西 晉城 048000；2.西安理工大學 省部共建西北旱區(qū)生態(tài)水利國家重點實驗室，西安 710048)

0 引 言

2019年我國原煤產量為38.5×108t，同比增長4%，煤炭在未來短期內，依舊是我國的主要的能源之一[1]。煤炭開采帶來巨大能源收益的同時，也引發(fā)了一系列的生態(tài)環(huán)境隱患，尤以水環(huán)境問題較為突出[2]。采煤作業(yè)會產生大量的礦井水與廢水，發(fā)生了風化、溶解、氧化等一系列復雜的物理化學反應，這些反應直接或間接影響地下水質量[3]。地下水作為全球分布最廣的淡水資源，也是人類生活生產的供水主要來源，一旦遭受破壞，自凈能力較弱，會對生態(tài)環(huán)境造成影響[4-7]。煤炭開采區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱，對地下水的保護形勢更為嚴峻，明晰采煤對地下水水質的影響因素與水體質量的優(yōu)良，是水資源保護和開發(fā)利用的基礎。

20世紀60年代以來，水質指數(shù)的概念和公式提出之后，水環(huán)境質量評價進入了新的研究領域[8]。近年來，水質指數(shù)法[9-10]、主成分分析法[11]、模糊數(shù)學法[12]、BP神經網絡[13]、灰色系統(tǒng)理論[14]等方法被引入到水質評價中，地下水水質評價由單因子評價到綜合評價[15]，從數(shù)理統(tǒng)計到建立數(shù)學模型，方法與體系日趨完善，以期獲得更為準確的評價結果。近年來，國內外研究學者在煤礦礦區(qū)水質研究領域做了大量的工作[16-17]，總體來說，復雜的水環(huán)境質量評價需要更加準確地對水質影響因子進行分析，但每個水質評價方法都有其不同的側重點，都不能全面地反映復雜的水質情況[18]。地下水是一個復雜的系統(tǒng)，存在著許多影響因素，從而難以準確定量分析水質情況。主成分分析法可以充分考慮各指標之間的信息重疊，通過對數(shù)據標準化的處理，保留原始數(shù)據的信息基礎上，結合秩和比法確定多個影響因子的權重，可以準確的定量化分析影響水質的主要因素。

晉城市及周邊居民飲水來源主要是中層地下水，地下水質量的好壞直接影響人民的生活質量。研究區(qū)位于晉城市西北部澤州縣，是晉城市經濟帶中的重要區(qū)域，同時也是煤礦富集區(qū)域，區(qū)內有煤礦14座，采煤引發(fā)的一系列環(huán)境問題刻不容緩，其中對飲水來源的地下水水質有著深遠的影響。工業(yè)發(fā)達，人口密集，地理環(huán)境與社會環(huán)境復雜，是研究區(qū)的主要特征，這些因素影響著地下水水質。研究區(qū)地下水水質的準確評價與主要影響因素分析對于合理保護、開采地下水至關重要?；诖?，本文通過主成分分析法構建水質評價指標體系，秩和比法確定權重系數(shù)，將二者結合建立評價模型，可減少指標信息重疊所造成的評價誤差，對研究區(qū)復雜的地下水環(huán)境做出水質評價，結果可為晉城市地下水開發(fā)與利用提供科學的建議。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于山西省晉城市澤州縣西北部(N 35°12′～35°42′，E 112°31′～113°14′)。地勢西高東低，北高南低，流城內峰巒疊嶂，丘陵起伏，屬典型的土石山地丘陵區(qū)，流域屬典型的暖溫帶半濕潤季風氣候，四季分明，年平均氣溫10.9 ℃，年平均降水量為591.8 mm，年降水分布不均。根據含水層巖性組合特征及其層位分布，研究區(qū)含水層劃分為3個主要含水層組：①第四系松散巖類孔隙含水巖組；②二疊系、三疊系碎屑巖類裂隙含水巖組；③石炭系碎屑巖夾碳酸鹽巖類層間裂隙巖溶含水巖組。水質類型為HCO3-Ca、HCO3·SO4-Ca、HCO3-Ca·Na、SO4·HCO3-Ca·Na、HCO3·SO4-Ca·Mg、HCO3-Ca·Na·Mg等6種。

1.2 主成分分析法

主成分分析法(PCA)是一種將多維因子納入同一系統(tǒng)中定量化分析的方法，通過降低由許多相互關聯(lián)變量組成的數(shù)據集的維數(shù)，對原始變量相關矩陣的內部結構關系研究，找出多個影響環(huán)境質量的綜合指標，此方法可以保留數(shù)據的原始信息，又可以使各指標之間互不相關，對數(shù)據的處理更為精準[19]。為消除水質數(shù)據與評價指標量綱的影響，利用SPSS軟件Z-score歸一化處理水質數(shù)據與水質評價標準。

(1)

式中：Zij為標準化后的變量值；Xij為實際變量值；Xi為方差；Si為標準差。

通過降維處理，根據相關系數(shù)矩陣和特征值，計算出主成分特征值貢獻率：

(2)

1.3 秩和比法

秩和比法(RSR)是一種參數(shù)與非參數(shù)融合的方法，可較好地消除無關因子的干擾，能綜合多項指標的信息，既使數(shù)據量多而雜，也可以通過合理分檔數(shù)表分檔聚類，進行分析研究。基于主成分分析計算得出的特征值貢獻率作為經驗權重系數(shù)，對相應的主成分進行編秩計算，編秩原則采用高優(yōu)或低優(yōu)指標。結合秩和比法(RSR)中的SR確定權重系數(shù)[20]，通過分比SR與特征值貢獻率計算各指標權重系數(shù)W。

高優(yōu)指標：

(3)

低優(yōu)指標：

(4)

(5)

式中：∑R為各項指標秩和;k、m分別為矩陣的行和列。

(6)

(7)

式中:SR為分比；W′為特征值貢獻率。

1.4 PCA-RSR水質模型法

通過RSR法確定的權重系數(shù)及PCA法提取的主成分，在歸一化后的水質評價標準下，計算水質等級闕值，對研究區(qū)地下水水質評價分析。

fi=WiuiPi

(8)

(9)

式中:fi為水質閾值；Wi為權重系數(shù)；ui為主成分荷載系數(shù)；Pi為歸一化后的地下水質量標準；f為水質綜合評價值;Fi(x,y)為各指標主元值大小。

圖1 研究區(qū)地下水水質指標含量分布Fig.1 Groundwater quality index content distribution in the study area

2 結果與討論

2.1 地下水水質空間分布特征

2019年7月實地調研，結合研究區(qū)地下水分布特征、含水層特性以及城鎮(zhèn)居民用水現(xiàn)狀，依據GB/T14848-2017《地下水質量標準》和長河流域多年地下水水質監(jiān)測數(shù)據，在研究區(qū)布設了12個水質監(jiān)測點，對研究區(qū)中層地下水水質進行監(jiān)測研究。統(tǒng)計監(jiān)測點水質數(shù)據，制出水質指標空間分布圖，見圖1。由圖1可見，pH和氟化物，在研究區(qū)中游區(qū)域濃度較高；氯化物、硝酸鹽氮、硫酸鹽、溶解性固體和總硬度，在研究區(qū)上游區(qū)域濃度較高；亞硝酸鹽氮和高錳酸鹽指數(shù)在研究區(qū)下游區(qū)域濃度高；而渾濁度在整個研究區(qū)域濃度都較高?？梢?，研究區(qū)地下水水質污染因子呈現(xiàn)規(guī)律性分布，除了渾濁度和氟化物，其余指標值都是在上游或者下游較高，根據現(xiàn)場實地考察分析，長河上游區(qū)域有城鎮(zhèn)居民生活污水排放和采煤廠煤礦開采活動，下游區(qū)域有化工廠工業(yè)污水排放，整個區(qū)域在長河煤礦經濟帶內，因此地下水水質受到工業(yè)污染可能性較大，且污染物質影響復雜，各個污染物之間相互聯(lián)系，相互影響，使得水質評價復雜且不能準確展示不同區(qū)域水質的等級。

2.2 地下水水質評價

2.2.1 數(shù)據處理及相關性分析

依據GB/T14848-2017《地下水質量標準》，選取相對應的監(jiān)測點水質指標(pH、渾濁度、氯化物等)，對其水質評價等級和水質數(shù)據進行歸一化處理(式1)。通過主成分分析法確定地下水水質評價因子相關系數(shù)矩陣(圖2)，進一步計算出特征值貢獻率W′=(0.422 7、0.207 7、0.152 1)，從而得出特征值。對水質監(jiān)測數(shù)據及水質評價等級的歸一化處理，可以使建立的新的水質評價等級更準確，消除因為數(shù)據信息不同而產生的誤差。歸一化目的是將數(shù)據進行無量綱化。

圖2 相關系數(shù)矩陣Fig.2 Correlation coefficient matrix

由圖2可見,各指標之間的相關性。氯化物和硫酸鹽呈正相關，R=0.81；硫酸鹽和高錳酸鹽指數(shù)呈高度正相關，R=0.98；總硬度與溶解性固體呈高度正相關，R=0.99；溶解性固體與硝酸鹽氮、高錳酸鹽指數(shù)與亞硝酸鹽氮，都呈正相關性，其余指標R值為負，呈現(xiàn)負相關性。根據相關性分析得出的碎石圖可見，第三個公因子后的特征值變化趨于緩慢，因此選取3個公共因子較為合理，進一步確定地下水水質指標主成分分析后可得3個主元。

2.2.2 秩和比法確定權重系數(shù)

對評價指標體系中3個提取的主元指標進行橫向排序，運用秩和比(RSR) 法對各指標編秩，測算秩和比、分比及權重系數(shù)，結果見表1，通過對每個監(jiān)測點的計算分析，得出3個主成分的秩和比權重系數(shù)，為建立新的水質評價模型提供基礎。

2.2.3 基于水質模型法的地下水水質評價

根據上述RSR法確定的權重系數(shù)W、PCA法提取的主元與歸一化處理的地下水質量標準，利用式(8)建立三者之間的聯(lián)系，計算出水質等級閾值(表2)，水質臨界閾值分級標準依據原《地下水質量標準》劃分得來。由PCA-RSR法建立的地下水水質評價模型[21]，結合各主元值，通過式(9)計算各個監(jiān)測點的綜合評價值f，進行水質評價。評價結果見表3。

由表3可見，研究區(qū)共有12個水質監(jiān)測點，整體水質良好。其中Ⅲ類水占比較大，JC1、JC10-JC11是Ⅳ類水，JC2-JC8、JC12是Ⅲ類水，JC9是Ⅱ類水。根據PCA-RSR模型計算得出主要污染物為pH、渾濁度、總硬度、亞硝酸鹽氮等，并且綜合指標f值越大，污染越嚴重，水質也越差。

水質較差區(qū)域主要集中在長河流域上游段與下游段，為Ⅳ類水質，中游段水質較好，可達到Ⅲ類水。在以往的水質評價研究中，多數(shù)是采用水質標準(GB/T 14848-93)或者固定的數(shù)據計算進行評價，而PCA-RSR模型法可對水質評價等級進行優(yōu)化，減小評價的誤差，更加準確、客觀地評價水質級別。本文利用Arcgis強大的可視化功能，將PCA-RSR水質模型計算出的綜合評價值f賦值到gis中，通過IDW插值法(IDW是一種確定性插值技術，它根據其與測量點的接近程度來估計非測量點的值)得出研究區(qū)域水質評價分區(qū)見圖3。

表1 RSR法計算結果

表2 地下水水質等級臨界閾值

表3 地下水綜合評價

圖3 研究區(qū)地下水水質評價分區(qū)Fig.3 Zoning map of groundwater quality evaluation in the study area

2.3 水質影響因素分析

研究區(qū)處于山谷之間，上游山地較多，地勢高，地下水的補給大多是降雨補給和河道滲漏補給，流域位于晉城市煤炭經濟帶，區(qū)內有大小煤礦14座，煤炭業(yè)與化工業(yè)較發(fā)達，城鎮(zhèn)居民的飲水主要來源于地下水，水質受到人類活動影響較大。結合上述地下水水質評價結果與研究區(qū)整體生態(tài)環(huán)境情況，總結影響研究區(qū)地下水水質的因素：

1)工業(yè)污水排放。晉城市長河流域2018年工業(yè)污水排放總量為504.35萬t，據統(tǒng)計排放污水的主要成分為COD、氨氮、總磷和SS。研究區(qū)內人口密集處在長河上游處，采煤廠和化工廠也集中于上游和下游地勢平緩處。研究區(qū)內大部分污廢水直接排入長河，通過地表水與地下水的水力交換，污染物質下滲到地下水，是造成研究區(qū)地下水硝酸鹽氮、亞硝酸鹽氮、溶解性固體濃度高的主要原因，也是長河流域上游與下游地下水污染較為嚴重的重要原因。

2)地下水開采。研究表明，地下水鹽污染主要是由硝酸鹽污染和硬度升高造成，二者間存在密切的聯(lián)系，陽離子交換、硝化作用是導致地下水硝酸鹽和硬度升高的重要機制[22]。隨著硬度升高，溶解性總固體含量也隨之增加。根據區(qū)內中層地下水位監(jiān)測點近年來水位數(shù)據，研究區(qū)整體地下水埋深呈逐年升高的趨勢，因此，人為超采是導致地下水各指標升高的主要原因之一。研究區(qū)各水位監(jiān)測點2018—2019年地下水埋深變化曲線見圖4。

綜上所述，在長河上游區(qū)域，因為大量煤礦分布，常年的采煤活動及工業(yè)污水的排放，導致長河污染嚴重，長河地表水與地下水的水力聯(lián)系以及煤礦煤矸石堆集下滲的污水，影響了地下水水質，使地下水受到不同程度的污染。而下游污染嚴重段建有煤化工廠，大量工業(yè)污水排放也會影響地下水水質。整體而言，研究區(qū)地下水水質良好，但個別區(qū)域水質較差，應加大管理力度，適度合理開采地下水。

圖4 2018—2019年長河流域中層地下水水位埋深變化Fig.4 2018—2019 Changhe River Basin groundwater level changes in depth

3 結 論

本文以晉城市長河流域地下水為研究對象，運用主成分分析和秩和比法相結合的方法對水質主要影響指標進行評價，分析其影響因素，結論如下：

1)針對研究區(qū)12個不同區(qū)域監(jiān)測點的地下水水質，主成分分析指出，可將10個水質指標綜合為3個主成分，分別為：硫酸鹽、亞硝酸鹽氮和渾濁度。

2)12個水質監(jiān)測點中，1個Ⅱ類水，8個Ⅲ類水和3個Ⅳ類水，研究區(qū)地下水整體水質良好，Ⅲ類水居多，水質較差區(qū)域主要分布在上、下游區(qū)域，主要污染物為pH值、渾濁度、總硬度、硝酸鹽氮、亞硝酸鹽氮等。

3)運用PCA-RSR水質模型法在反應研究區(qū)水質好壞的同時，也可以根據主元權重系數(shù)來確定影響研究區(qū)域的主要污染物質，更科學有效地進行地下水的保護與開采。