葉焰中，陳 凡，黃廷林

(1.深圳市北部水源工程管理處，廣東 深圳 518110； 2.西安建筑科技大學環(huán)境與市政工程學院，陜西 西安 710055)

充足優(yōu)質(zhì)的水資源是社會經(jīng)濟發(fā)展的必要條件之一[1]。深圳作為粵港澳大灣區(qū)重要城市，改革開放以來人口爆發(fā)增加，經(jīng)濟快速增長，全市總用水量從2000年的12.27億m3增加到2019年的20.62億m3[2-3]。深圳水資源絕大部分需從境外補給，這使得水庫成為連接水源和用戶之間重要樞紐，對保障用水安全起到重要作用。同時，水庫作為人工修筑的水利工程，改變了原有水動力條件和周圍環(huán)境[4]，對水質(zhì)可能產(chǎn)生不利影響，特別是處于人口高密度區(qū)和工業(yè)集中區(qū)的水源型水庫面臨水質(zhì)惡化的嚴峻挑戰(zhàn)。水質(zhì)評價作為水質(zhì)管理重要措施之一，具有判別水質(zhì)類別、識別主要污染因子和解析水質(zhì)時空變化等作用[5]。通過現(xiàn)場收集數(shù)據(jù)了解水體真實情況，進行水質(zhì)評價，針對性實施水質(zhì)管理，在國內(nèi)外水質(zhì)提升中發(fā)揮了重要的作用[6-8]。

目前水質(zhì)評價常用的方法主要有單因子評價法、水質(zhì)綜合指數(shù)(water quality index，WQI)法、主成分分析法、灰色評價法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和層次分析法等。與其他方法相比，WQI法將各種水質(zhì)參數(shù)整合成一個可以代表整體水質(zhì)的無量綱數(shù)，可以綜合反映和評價水環(huán)境質(zhì)量狀況，對于水質(zhì)規(guī)律分析和制定環(huán)境政策均簡單易用[9]。Silva等[5]使用WQI評價不同季節(jié)流域水質(zhì)，成功建立了周邊土地使用類型和水質(zhì)的關(guān)系；Hou等[10]通過WQI評價了黃河流域5個不同水庫水質(zhì)異同點；Frncu[11]運用CCME (Canadian Council of Ministers of the Environment)-WQI提高了評價的準確性；de Andrade Costa等[12-13]將因子分析、聚類分析等方法與WQI結(jié)合，在不同湖庫和河流水質(zhì)評價中均取得了良好的效果。近年來，如何利用WQI快速得到精確的水質(zhì)評價結(jié)果成為研究熱點[9]。通過數(shù)學方法識別關(guān)鍵水質(zhì)參數(shù)，建立主要污染指標水質(zhì)綜合指數(shù)(WQImin)模型，使得在水質(zhì)評價過程中降低水質(zhì)檢測成本，減少化學試劑對環(huán)境的污染成為可能。研究表明，WQImin與WQI呈現(xiàn)出高度線性相關(guān)，能較好地反映WQI變化，在南水北調(diào)工程、太湖、巢湖水環(huán)境評價中均通過運用WQImin模型提高了水質(zhì)評價的便捷性和準確度[14-16]。WQImin模型實際運用過程中參數(shù)和權(quán)重的選擇是其準確性的決定因素，需結(jié)合實際情況進行分析與評估。

深圳市茜坑水庫擔負向深圳西北地區(qū)400多萬人供水的任務(wù)，近年來局部水華偶有發(fā)生，影響供水安全。楊瀅等[17-18]對茜坑水庫浮游植物和動物等水生態(tài)現(xiàn)狀及相關(guān)問題進行了研究，但對于茜坑水庫水質(zhì)指標現(xiàn)狀的詳細報道較少。為此，本文采集2016—2020年主要水質(zhì)指標數(shù)據(jù)，分析茜坑水庫水質(zhì)變化規(guī)律，采用WQI綜合評價水庫水質(zhì)狀況，以期為粵港澳大灣區(qū)調(diào)水型水源水庫水環(huán)境評價提供參考。

1 茜坑水庫概況

茜坑水庫位于深圳市龍華區(qū)福城街道，是北部水源工程的轉(zhuǎn)輸調(diào)蓄水庫，作為龍華區(qū)主要供水源負責向片區(qū)內(nèi)多個自來水廠供水。水庫總庫容1 980萬m3，設(shè)計洪水位75.2 m，死水位55.3 m，死庫容36萬m3，水面面積1.6 km2，水庫集雨面積4.43 km2，年平均降水量1 918.6 mm。茜坑水庫水源來自東深干渠供應(yīng)的東江水，無入庫支流，日均進出水量基本平衡，保持在32萬m3/d。水庫水位保持在72～73 m，水庫平均換水周期約為46 d。深圳位于典型亞熱帶氣候區(qū)，全年氣溫較高，光照充足，季節(jié)性變化不如溫帶地區(qū)顯著，汛期降水充沛，非汛期降水稀少[19]，這些特征成為影響亞熱帶水源型水庫水質(zhì)變化的重要因素。

2 數(shù)據(jù)采集和研究方法

2.1 數(shù)據(jù)采集和檢測

圖1 茜坑水庫及采樣點Fig.1 Schematic diagram of sampling points in Xikeng Reservoir

2.2 研究方法

WQI計算公式[20]為

(1)

WQImin計算方法分為兩種，考慮權(quán)重采用式(1)的形式，不考慮權(quán)重的計算式如下：

(2)

式中：Imin為WQImin值；n′為主要水質(zhì)指標的數(shù)量。WQImin模型擬合選擇多元線性回歸分析，選取2016—2019年數(shù)據(jù)為訓練集，2020年數(shù)據(jù)為檢驗集。通過確定性系數(shù)R2和顯著性水平p對WQImin模型進行評價，誤差分析采用均方根誤差(RMSE)和百分比誤差(PE)[14]。

由于監(jiān)測結(jié)果未能全部滿足正態(tài)分布，選用Kruskal-Wallis秩檢驗對不同點位及日期數(shù)據(jù)差異性進行檢驗，相關(guān)性分析采用Spearman系數(shù)法，Mann-Kendall (M-K) 檢驗用于檢驗各參數(shù)的變化趨勢。對S1和S2點所有指標進行逐月配對Kruskal-Wallis秩檢驗，結(jié)果顯示無顯著差異，故后續(xù)分析中取S1和S2點指標的平均值評價水庫水質(zhì)。本研究中通過計算各指標的M-K檢驗統(tǒng)計量(z)對其變化趨勢進行判斷[21]，若z>0則表示增大，z<0則表示減小，p<0.05表示結(jié)果具有顯著性。

3 水質(zhì)評價結(jié)果和因素分析

3.1 水質(zhì)變化特征

表1統(tǒng)計了水庫13個水質(zhì)指標的基本特征及變化情況，根據(jù)深圳氣候特點、水庫水深，并參考相關(guān)研究[22]可知，水庫混合期為每年10月到次年2月，分層期為每年3—9月。變化顯著的6個指標時間變化趨勢如圖2和圖3所示。

由表1、圖2和圖3可知，水體長期處于堿性狀態(tài)，分層期pH均值顯著大于混合期，部分月份pH值超過地表水質(zhì)標準限值9，M-K趨勢檢驗表明其無顯著變化。CODMn和BOD5均可表征水體有機物污染綜合狀態(tài)。2016—2020年CODMn質(zhì)量濃度的M-K趨勢檢驗表現(xiàn)出顯著減小的趨勢(z=-2.01，p<0.05)，大部分月份水體CODMn質(zhì)量濃度均處于較低水平，分層期CODMn質(zhì)量濃度顯著高于混合期。BOD5質(zhì)量濃度均值為(2.40±1.19) mg/L，分層期和混合期無顯著差異。

表1 水質(zhì)指標基本特征Table 1 Basic characteristics of water quality indicators

(a) pH值

(a) pH值

一般來說，水庫NH3-N質(zhì)量濃度較低[23]，研究期間水庫NH3-N質(zhì)量濃度均滿足地表水Ⅱ類標準，分層期和混合期無顯著差異，大部分月份NH3-N質(zhì)量濃度均處于較低水平。TN主要來源于NO3-N，兩者具有類似的濃度變化規(guī)律。大部分月份NO3-N和TN質(zhì)量濃度均高于地表水Ⅱ類標準，控氮是茜坑水庫主要任務(wù)之一。此外，M-K趨勢檢驗顯示NO3-N和TN質(zhì)量濃度均無顯著變化，但兩者分層期質(zhì)量濃度顯著低于混合期，可能原因是混合初期底層大量氮素進入中上層水體且分層期藻類攝取表層氮素。研究期間大部分月份TP質(zhì)量濃度較低且變化趨勢不明顯，分層期和混合期TP質(zhì)量濃度無顯著差異。總體上，由于水體中TP質(zhì)量濃度較低，N/P比遠大于16，與大部分水庫類似，茜坑水庫也是磷限制水體[24]。

3.2 基于WQI水質(zhì)評價

圖4展示了2016—2020年分層期和混合期WQI值變化情況。從數(shù)值上來看，監(jiān)測期間WQI值均位于61～80之間，水質(zhì)狀況好，分層期和混合期WQI值無顯著差異，說明監(jiān)測期間水庫表層水體質(zhì)量總體上較好且受水體分層影響較小。2016年夏季和2018年秋季至2020年夏季水質(zhì)好于其他時段，但在部分時段WQI也出現(xiàn)異常值或變化幅度較大的情況，表明由于水庫自凈能力有限，偶發(fā)引水污染對水庫水質(zhì)有明顯的影響。M-K趨勢檢驗顯示，WQI在研究期間逐漸增大(z=1.89，p=0.06)，p值接近0.05的顯著性水平，說明水庫水質(zhì)呈現(xiàn)整體向好的趨勢。

圖4 WQI變化趨勢Fig.4 Change trend of WQI

3.3 水質(zhì)現(xiàn)狀及其驅(qū)動因素分析

總體來說，茜坑水庫在研究期間水質(zhì)穩(wěn)定，水質(zhì)狀況好，說明其水質(zhì)基本滿足城市供水需求。茜坑水庫始建于1992年，初期水庫收納周邊大量面源和點源污染，水質(zhì)曾經(jīng)面臨嚴重問題，多次爆發(fā)嚴重“水華”，水質(zhì)近幾年保持基本穩(wěn)定與水庫采取多種治理措施密切相關(guān)。一方面，優(yōu)化水源調(diào)度阻斷直接外源輸入，通過密切監(jiān)測來水水質(zhì)，靈活調(diào)控進水量。另一方面，水庫自身多種措施并行，改善了水體自凈能力，例如，采取多進水、多出水，加快水體交換，改善水庫水力條件；投放白鰱魚、鳙魚進行生物防治，一定程度上控制浮游植物生長；嚴格實施隔離圍網(wǎng)項目，全面加強水源保護等。

表2 主要指標相關(guān)性分析Table 2 Correlation analysis of main indicators

3.4 分層對水質(zhì)的影響

水庫修建與運行過程中，在氣象、水動力、地貌及水質(zhì)等因素影響下，可能造成水體熱分層。穩(wěn)定的熱分層可以阻礙上下層水體的物質(zhì)交換，甚至在水體底部形成厭氧區(qū)，對水體性質(zhì)及水生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生重大影響[31]。特別在深水型湖庫中水溫分層的溫差大、持續(xù)時間長，一方面在分層期造成沉積物中N、P、Fe、Mn和有機物等明顯釋放，另一方面從分層期進入混合期會引發(fā)水庫“翻庫”現(xiàn)象，大量污染物進入上層水體，嚴重影響水質(zhì)。

對于茜坑水庫，從表層水質(zhì)指標來看，pH值和CODMn質(zhì)量濃度在分層期顯著大于混合期，這說明水體分層的相對靜止環(huán)境是浮游植物大量繁殖的原因之一?！胺瓗臁币鸹旌掀贜O3-N和TN質(zhì)量濃度顯著大于分層期也反映了分層影響。其他指標(例如TP和Fe)每年分層期與混合期質(zhì)量濃度存在差異，并未體現(xiàn)出明顯規(guī)律。WQI在分層期和混合期同樣未出現(xiàn)顯著差異，但部分時段個別指標驟然升高，可能原因是茜坑水庫平均水深約15 m，水深較淺且易受風浪影響，大部分區(qū)域底層難以形成穩(wěn)定分層，持續(xù)厭氧造成污染物釋放狀態(tài)難以穩(wěn)定維持。水庫沉積物釋放試驗結(jié)果也表明，內(nèi)源釋放僅是茜坑水庫水質(zhì)的影響因素之一[32]，而引水是調(diào)水型水庫主要特征，引水一方面可能帶來污染負荷，另一方面對水體起到去分層及充氧效果，有利于水質(zhì)改善[33]。因此，僅表層監(jiān)測難以全面體現(xiàn)分層對水質(zhì)的影響，后期應(yīng)增加對水體垂向特別是底層的水質(zhì)監(jiān)測，警惕分層引起的水質(zhì)風險。

4 WQImin模型指標確定和不確定性分析

4.1 WQImin模型指標確定和驗證

利用Shapiro-Wilk法對訓練數(shù)據(jù)集(2016—2019年)WQI值進行檢驗，結(jié)果表明，WQI值呈顯著正態(tài)分布，適合進行回歸分析。對訓練數(shù)據(jù)集所有指標進行逐步多元線性回歸，結(jié)果如表3所示。TP對訓練數(shù)據(jù)集WQI值貢獻最大(R2=0.418,p<0.001)，隨著Fe、CODMn和NH3-N的加入，R2分別提高了0.206、0.136、0.087，最終達到0.847。進一步增加NO3-N、Mn和TN只略微提高了R2，且此后擬合模型常數(shù)與WQI不存在顯著相關(guān)性。因此，選擇TP、Fe、CODMn和NH3-N作為WQImin模型基本指標，考慮NO3-N和Mn作為可能補充。

通過訓練數(shù)據(jù)集對選定的WQImin模型進行評價，結(jié)果如表4所示。4種模型中，考慮權(quán)重組所有結(jié)果均優(yōu)于未考慮權(quán)重組，說明考慮權(quán)重有利于得到準確的WQI值。而指標增加對于R2和RMSE的提升作用微小，且模型增加指標Mn后PE值大大增加，增大了模型誤差。從圖5(下標a、b分別表示未考慮權(quán)重和考慮權(quán)重模型,下標數(shù)字表示模型序號)可以看出，WQImin-b2和WQImin-b3模型均值與原始WQI均值最為接近，且無顯著差異。綜上，選擇WQImin-b2模型作為預(yù)測模型最為合適。

使用2020年逐月數(shù)據(jù)對得到的WQImin模型進行驗證，結(jié)果如圖6所示。WQImin與WQI呈現(xiàn)顯著相關(guān)性(R2=0.66，p<0.05)，且RMSE為2.09，PE為2.0%，說明該模型具有良好的預(yù)測性能。

表3 逐步多元線性回歸結(jié)果Table 3 Stepwise multiple linear regression results

表4 WQImin模型評價結(jié)果Table 4 WQImin model evaluation results

圖5 WQI與WQImin均值比較Fig.5 Comparison of averages of WQI and WQImin

圖6 WQI與WQImin擬合結(jié)果Fig.6 Fitting results of WQI and WQImin

4.2 WQImin模型不確定性分析

一般來說，WQImin模型指標選擇應(yīng)該符合能代表大部分環(huán)境特征和易于分析測量的基本要求。選擇TP、Fe、CODMn、NH3-N和NO3-N共5個指標作為WQImin模型組成，不僅能夠很好反映茜坑水庫水質(zhì)狀況，還有利于簡化WQI計算和降低監(jiān)測成本。TP作為第1個選擇指標，對水質(zhì)變化影響最大，這與水庫常年較低的TP質(zhì)量濃度和較高的N/P比有關(guān)。Fe作為第2個指標，是對人體健康構(gòu)成潛在風險的金屬元素，對于水庫而言，過高的Fe質(zhì)量濃度會引起水庫多種水質(zhì)風險，同時增加水廠后續(xù)處理成本等[34]。CODMn作為有機物綜合指標是模型的第3個指標，能夠反映水體浮游植物的變化情況。NH3-N和NO3-N作為最后兩個指標能夠反映氮素在水庫中的變化，水庫NH3-N大部分來源于外源輸入，其自身含量通常處于較低水平，NH3-N質(zhì)量濃度發(fā)生變化說明出現(xiàn)明顯外源污染輸入；NO3-N作為除NH3-N外最易被水體生物利用的氮素，其質(zhì)量濃度變化情況可以反映水庫氮素與水體生物的相互作用。從表1可以看出，茜坑水庫NO3-N質(zhì)量濃度均值為TN的67%，NO3-N質(zhì)量濃度變化能夠較好地反映水體氮素變化情況，且相比于TN，NO3-N分析方法簡便且成本更低，更適合日常監(jiān)測?？傊?，這5種指標能夠較好地反映水庫主要水質(zhì)特征及風險，且分析方法較為成熟和便利。

在模型運用過程中權(quán)重和歸一化因子的引入都提高了模型的準確性。最初的WQI計算過程僅對各種指標進行歸一化處理以避免不同單位帶來的誤差。Wu等[35]在研究中考慮不同指標權(quán)重，進一步優(yōu)化了WQI計算，取得了較好的效果。同樣，本研究中對是否考慮權(quán)重進行了對比，引入權(quán)重后WQImin模型能夠更好地解釋水質(zhì)變化，精度和準確性均有不同程度提高。權(quán)重的選取大部分基于參考文獻或研究人員的經(jīng)驗，在一定程度上依賴個人主觀判斷[36]。隨著基本監(jiān)測數(shù)據(jù)和研究人員工作經(jīng)驗的積累，應(yīng)根據(jù)水庫實際情況，適時靈活調(diào)整權(quán)重值以獲取準確的計算結(jié)果。

5 結(jié) 論

a.水庫整體水質(zhì)較好，滿足飲用水源要求。單項指標pH值和CODMn受浮游植物繁殖影響，部分時段超標，TN質(zhì)量濃度偏高應(yīng)引起注意，TP質(zhì)量濃度和F.coli數(shù)部分時段較高，F(xiàn)e質(zhì)量濃度上升趨勢應(yīng)予以重點關(guān)注，其他指標均處于較低水平。

b.表層監(jiān)測難以全面體現(xiàn)分層對水質(zhì)影響。目前水庫水質(zhì)監(jiān)測采取每月1次表層采樣，大部分指標變化幅度很小，引水對供水直接影響程度和分層對水庫潛在污染水平尚需明確。為全面掌握水庫水質(zhì)變化規(guī)律，應(yīng)實施垂向分層采樣，掌握水庫主要污染來源，準確把握水質(zhì)風險。

c.引入權(quán)重后的WQImin模型由TP、Fe、CODMn、NH3-N和NO3-N 5個指標組成，能夠反映水庫主要水質(zhì)特征及風險，且易于檢測，有利于降低水庫水質(zhì)評價成本，提升評價效率。