彭愛凌，顧 準，黃金柏，張 欽，倪 韜，陶駟驥

(揚州大學水利科學與工程學院，江蘇 揚州 225009)

中國許多城市，尤其是位于平原地區(qū)的中小城市中分布著很多水塘[1]。這些城市水塘是城市水體的重要組成部分，為市民提供優(yōu)美、舒適生活環(huán)境的同時，發(fā)揮著調(diào)蓄水量、調(diào)節(jié)氣候和增加生物多樣性等的重要作用[2]。城市水塘多為靜止或流動性差的封閉緩流水體，具有水域面積小、自凈能力差的特點，一旦受到大量的外源污染時，往往會出現(xiàn)水質(zhì)急劇惡化、水體富營養(yǎng)化等現(xiàn)象[3]。近年來，城市水塘水污染現(xiàn)象較多，水塘水質(zhì)污染問題亟待解決[4]。發(fā)達國家關(guān)于水生植物對水塘和湖泊水質(zhì)影響方面的研究起步較早，以開展水質(zhì)情況調(diào)查進行水質(zhì)評價的研究較多[5-8]。國內(nèi)相關(guān)研究雖然起步稍晚，但發(fā)展很快，如孫霖等[9]研究了長沙地區(qū)4種水生植物對水體的色度、含氧量、氮和磷含量的影響；謝杰等[10]對滇池和洱海湖濱區(qū)水生植被狀況與水質(zhì)的關(guān)系進行了調(diào)查研究；向速林等[11]分析了太湖東部湖灣區(qū)大型水生植物的生長對水體營養(yǎng)鹽含量、理化因子等的影響；付監(jiān)貴等[12]的研究發(fā)現(xiàn)水蕹菜能夠有效去除對蝦池塘亞硝酸鹽氮的含量，空心蓮子草能有效降低養(yǎng)殖水體總氮、總磷含量。有關(guān)水生植物對城市水塘或湖泊水質(zhì)影響的研究是當前水環(huán)境領(lǐng)域的研究熱點問題之一。

隨著中國城市建設發(fā)展過程中更加重視水塘的應用，城市區(qū)域水塘數(shù)量顯著增加，城市水塘的水質(zhì)狀況對城市水體的水環(huán)境和水生態(tài)有直接的影響[13]。揚州城區(qū)分布著各種尺度數(shù)以百計的水塘，開展水生植物對水塘水質(zhì)影響的研究，對揚州城區(qū)水塘水質(zhì)的改善具有重要意義，踐行了綠水、青山、凈土的生態(tài)發(fā)展理念。為揭示水生植物對水塘水質(zhì)的影響，本研究選取揚州大學江陽中路南校區(qū)水塘為研究區(qū)，基于2020年4月21日至2020年6月20日該水塘水生植物有無區(qū)域水質(zhì)參數(shù)觀測的分析，評價水生植物對水塘水質(zhì)的影響，以期為揚州城區(qū)針對水塘水質(zhì)改善采取的相關(guān)措施提供決策依據(jù)，以及為水塘水質(zhì)監(jiān)測分析提供方法上的參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況與水質(zhì)觀測

揚州大學江陽路南校區(qū)水塘平面示意見圖1。水塘南北方向最長約為80 m，東西方向最寬約為70 m，水塘水面面積約為5 626 m2。水塘采用攔網(wǎng)方式將其分為水生植物區(qū)和無水生植物區(qū)，其中水生植物區(qū)主要為荷、浮萍其間分布著少量睡蓮。水塘所在區(qū)域無工業(yè)污水排入，但存在著周邊居民隨機傾倒生活污水(如洗衣用水等)的現(xiàn)象，對該水塘的水質(zhì)有一定程度的影響。

圖1 水塘平面示意

水塘實景見圖2。在水塘水生植物區(qū)和無水生植物區(qū)分別選取觀測點p1(32°22′49.96′′N，119°25′9.87′′E)，p2(32°22′50.63′′N，119°25′9.82′′E)，采用Seven2GoTM單指標水質(zhì)分析儀(產(chǎn)地上海)于2020年4月21日至6月20日對所選觀測點水質(zhì)參數(shù)水溫(WT)、pH、電導率(EC)、及溶解氧(DO)進行逐日1h序列觀測，每日觀測時段為8:00—19:00，并于每日10:00采用多參數(shù)水質(zhì)分析儀(型號YeoKal 615型，產(chǎn)地澳大利亞)對兩點Phyco(藍綠藻濃度)進行觀測。

a)4-21水生植物區(qū)

1.2 研究方法

1.2.1變異系數(shù)法

變異系數(shù)是反映樣本分布離散程度的指標，變異系數(shù)越大，則樣本分布離散程度越高。變異系數(shù)法基于指標數(shù)據(jù)推求各參數(shù)的權(quán)重，能夠較為直觀地反映評價指標的相對重要程度[14]。變異系數(shù)以及權(quán)重的計算公式為：

(1)

(2)

1.2.2單因子水質(zhì)標識指數(shù)法

單因子水質(zhì)標識指數(shù)法由徐祖信[15]提出，其計算公式為：

Pi=X1.X2X3

(3)

其中X1為第i項指標的水質(zhì)類別，將測得的水質(zhì)參數(shù)與GB 3838—2002《國家地面水環(huán)境質(zhì)量標準》進行比較，確定水質(zhì)類別，水質(zhì)類別為I類，則X1為1，以此類推。

由于DO是重要的水質(zhì)因子，也是衡量水體自凈能力的主要指標之一，所以采用DO為指標，計算其單因子水質(zhì)標識指數(shù)，對水質(zhì)進行評價。以DO為評價指標時，X2計算公式為：

(4)

ρk,u為k類水質(zhì)DO的上邊界值，ρk,d為k類水質(zhì)DO的下邊界值，ρ為DO實測濃度。當水質(zhì)劣于V類水時，計算公式為：

(5)

m為計算修正系數(shù)，經(jīng)過試算，取m=4可以使溶解氧的標識指數(shù)與其他非溶解氧指標劣于V類水時的標識指數(shù)值大致相對應。

X3為水質(zhì)類別與功能區(qū)規(guī)劃設定類別的比較結(jié)果，為一位或兩位有效數(shù)字。若水質(zhì)類別好于或達到水環(huán)境功能區(qū)類別，則X3取0；若水質(zhì)類別比功能區(qū)類別差且X2不為0，則：

X3=X1-fi

(6)

若水質(zhì)類別比功能區(qū)類別差且X2等于0，則：

X3=X1-fi-1

(7)

式中fi——水環(huán)境功能區(qū)類別。

1.2.3多元線性回歸分析模型

多元線性回歸分析法根據(jù)因變量和自變量的實測序列建立回歸方程，對方程中的未知參數(shù)進行估計，利用所得多元線性回歸模型預測因變量的變化趨勢[16]。本研究采用多元線性回歸法分析WT、pH和Phyco對DO的影響，設DO實測值為Y，WT為X1，pH為X2，Phyco為X3。假定多元線性回歸方程為Y=b0+b1X1+b2X2+b3X3，其中b0、b1、b2、b3為待定系數(shù)，將觀測數(shù)據(jù)代入方程(矩陣形式)Y=XB，其中b0、b1、b2和b3為待定系數(shù)，將實測數(shù)據(jù)代入方程Y=XB，其中[17]：

根據(jù)最小二乘法計算中間變量：

(8)

(9)

建立矩陣方程：

(10)

采用R檢驗法檢驗DO與WT、pH、Phyco的線性關(guān)系，R檢驗法公式為：

(11)

R值越接近1，說明DO與WT、pH、Phyco之間相關(guān)性越顯著，模型可更好地反映因變量與自變量的線性關(guān)系。

2 結(jié)果與分析

2.1 觀測結(jié)果

圖3為觀測期間內(nèi)，水塘水生植物有無區(qū)域每日1 h序列WT和EC的算術(shù)平均值。由圖3可知，觀測期間水塘兩區(qū)域WT變化過程基本相同且總體呈上升趨勢；水生植物區(qū)WT略低于無水生植物區(qū)，其主要原因為水生植物區(qū)植物的葉片漂浮于水面，形成良好的遮陽效果，導致水體無法吸收更多熱量；由圖3可以看出，兩區(qū)域EC變化趨勢相似，其中無水生植物區(qū)的EC變化范圍為345.5 μS/cm(6月10日)～409.4 μS/cm(5月13日)，均值為388.6 μS/cm，水生植物區(qū)的EC變化范圍為344.6 μS/cm(6月14日)～415.1 μS/cm(6月2日)，均值為394.1 μS/cm。水生植物區(qū)EC多高于同期無水生植物區(qū)，說明水生植物區(qū)水體所含雜質(zhì)更多。

圖3 水生植物有無區(qū)域WT與EC觀測結(jié)果

圖4為觀測期間水塘水生植物區(qū)和無水生植物區(qū)pH、DO的變化過程。由圖4可知，水生植物區(qū)和無水生植物區(qū)pH與DO具有相似的變化過程，兩區(qū)域pH與DO的相關(guān)系數(shù)分別為0.71、0.87，說明pH與DO呈正相關(guān)，且無水生植物區(qū)pH與DO正相關(guān)程度更高。水生植物區(qū)有無區(qū)域的pH變化范圍分別為7.32(4月29日)～8.08(6月20日)、7.38(5月5日)～8.64(6月4日)，均呈堿性。水塘無水生植物區(qū)DO、pH均高于水生植物區(qū)且水塘無水生植物區(qū)pH的波動程度明顯高于水生植物區(qū)。其主要原因是水生植物區(qū)存在大量的荷葉及浮萍，形成良好的遮陽效果，對水體與大氣之間的水氣交換過程具有一定的阻礙作用，加之水生植物區(qū)復雜的生物耗氧作用，導致水體CO2濃度高于無水生植物區(qū)，從而pH值降低，故水生植物區(qū)的DO、pH顯著低于無水生植物區(qū)。

圖4 水生植物有無區(qū)域pH與DO觀測結(jié)果

2.2 變異性分析

觀測期間內(nèi)，水生植物有無區(qū)域各水質(zhì)參數(shù)序列每日8：00—19：00各時刻的變異系數(shù)、總變異系數(shù)與權(quán)重計算結(jié)果見表1。

由表1可知，無水生植物區(qū)WT序列每日8：00—19：00各時刻的變異系數(shù)與同期水生植物區(qū)WT的變異系數(shù)相近，結(jié)合圖3可知，兩區(qū)域WT的變化過程相似；水塘無水生植物區(qū)每日8：00—19：00各時刻DO序列的變異系數(shù)小于同期水生植物區(qū)DO的變異系數(shù)，說明水生植物區(qū)DO波動程度較同期無水生植物區(qū)大，水生植物有無區(qū)域DO變異系數(shù)的變化范圍分別為0.492～0.791、0.314～0.458；水塘無水生植物區(qū)pH的變異系數(shù)略大于同期水生植物區(qū)且兩區(qū)域pH的變異系數(shù)均小于0.1，說明觀測期間內(nèi)水塘pH的波動程度較??；水生植物有無區(qū)域EC的變異系數(shù)相近，變化范圍分別為0.044～0.059、0.042～0.052。兩區(qū)域DO的變異系數(shù)均大于同期其他水質(zhì)參數(shù)，說明DO波動程度高于同期其他水質(zhì)參數(shù)。研究時段內(nèi)各水質(zhì)參數(shù)的權(quán)重計算結(jié)果表明：各水質(zhì)參數(shù)的權(quán)重從大到小依次為DO>WT>EC>pH。

表1 水生植物有無區(qū)域各水質(zhì)參數(shù)序列的變異系數(shù)、總變異系數(shù)及權(quán)重值

2.3 單因子水質(zhì)標識指數(shù)法計算結(jié)果

以DO為評價指標的單因子水質(zhì)標識指數(shù)計算結(jié)果見圖5。觀測期間內(nèi)，無水生植物區(qū)DO的單因子水質(zhì)標識指數(shù)多在2～4之間，即無水生植物區(qū)以DO為指標的水質(zhì)類別多為III、IV類，其中達III類水的時段占觀測期間的67.7%；水生植物區(qū)以DO為指標的單因子水質(zhì)標識指數(shù)值在6月6日和6月8日小于6，其余時間均大于6，即以DO為指標的水質(zhì)類別為劣V類水；DO單因子水質(zhì)標識指數(shù)結(jié)果表明，無水生植物區(qū)水質(zhì)優(yōu)于水生植物區(qū)。

圖5 水生植物有無區(qū)域DO單因子標識指數(shù)計算結(jié)果

2.4 多元回歸分析結(jié)果

取每日10:00 DO、WT、pH和Phyco的觀測結(jié)果，以DO為因變量，WT(X1)、pH(X2)和Phyco(X3)為自變量，構(gòu)建水生植物有無區(qū)域的多元線性回歸模型，結(jié)果如下。

水生植物區(qū):Y=-7.24+0.019X1+1.019X2+4.168X3(RP1=0.537)

(12)

無水生植物區(qū):Y=-34.40-0.014X1+5.158X2+6.059X3(RP2=0.687)

(13)

式中Y——DO；X1——WT；X2——pH；X3——Phyco。

水生植物有無區(qū)域R檢驗結(jié)果分別為RP1=0.537、RP2=0.687，可知上述多元線性回歸方程能夠較好地反映DO與WT、pH、Phyco的線性關(guān)系；RP1X2>X1，即3個自變量對DO影響的權(quán)重從大到小依次為Phyco>pH>WT。

3 結(jié)論

本文基于2020年4月21日至6月20日揚州大學江陽路南校區(qū)水塘逐日1 h序列水質(zhì)參數(shù)觀測結(jié)果，采用變異系數(shù)法、單因子水質(zhì)標識指數(shù)法以及構(gòu)建多元線性回歸模型對水生植物有無區(qū)域水質(zhì)參數(shù)的變化特性進行了比較、分析，得到主要結(jié)論如下。

a)無水生植物區(qū)WT、DO、pH均低于同期水生植物區(qū)；兩區(qū)域WT變化過程相似，pH與DO具有相似的變化過程；水體均呈堿性，無水生植物區(qū)pH普遍高于水生植物區(qū)。

b)水生植物區(qū)DO的波動程度大于同期無水生植物區(qū)；無水生植物區(qū)pH、WT的變異系數(shù)多大于同期水生植物區(qū)；各水質(zhì)參數(shù)總變異系數(shù)權(quán)重關(guān)系為DO>WT>EC>pH。

c)以DO為指標的單因子水質(zhì)標識指數(shù)結(jié)果表明無水生植物區(qū)水質(zhì)優(yōu)于水生植物區(qū)。

d)研究期間內(nèi)，池塘水生植物有無區(qū)域WT與對DO的影響不一致；各水質(zhì)參數(shù)對DO影響權(quán)重為Phyco>pH>WT。