郭中偉，鄭 蕾，趙紅金，陳成勇

（聊城市水文中心，山東 聊城 252000）

引言

湖泊生態(tài)系統(tǒng)在維持生物多樣性、支持人類生存發(fā)展和提供各種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。湖泊水質(zhì)是指決定湖泊生態(tài)系統(tǒng)健康和功能的物理、化學(xué)和生物特征。湖泊富營(yíng)養(yǎng)化是自然或人類引起的營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)過(guò)度富集的過(guò)程，是導(dǎo)致湖泊水質(zhì)惡化的主要原因之一，主要是因?yàn)闋I(yíng)養(yǎng)物質(zhì)（如氮和磷）輸入的增加，導(dǎo)致湖泊藻類過(guò)度生長(zhǎng)、氧氣耗盡和生態(tài)失衡，了解湖泊水質(zhì)和評(píng)估富營(yíng)養(yǎng)化水平對(duì)于湖泊管理和淡水資源保護(hù)至關(guān)重要。本文以東昌湖為研究對(duì)象，分析其水質(zhì)狀況及富營(yíng)養(yǎng)化情況，以期為城市內(nèi)陸湖泊的管理提供技術(shù)支撐和方法借鑒。

1 研究區(qū)概況

聊城市位于山東省西部，與河北省、河南省接壤，境內(nèi)有衛(wèi)運(yùn)河、馬頰河、徒駭河、京杭大運(yùn)河、金堤河、黃河、東昌湖等河流、湖泊，年平均降水量為560.0 mm。東昌湖位于聊城市中心城區(qū)，總面積約為6.3 km2，湖岸線長(zhǎng)達(dá)16 km，水深為3～5 m，除自然降雨外，湖泊主要水源為“引黃補(bǔ)水”，是我國(guó)江北地區(qū)罕見(jiàn)的大型城內(nèi)湖泊。

2 分析方法

水質(zhì)是指水的化學(xué)、物理和生物特性，它決定了水是否適合于各種特定用途，如生活飲用、娛樂(lè)活動(dòng)、農(nóng)業(yè)灌溉、工業(yè)使用和生態(tài)系統(tǒng)支持等，它是衡量水體與其預(yù)期用途的重要指標(biāo)。

富營(yíng)養(yǎng)化是一個(gè)自然或人類活動(dòng)引起的過(guò)程，其特點(diǎn)是水生生態(tài)系統(tǒng)，如湖泊、河流和沿海地區(qū)的營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)過(guò)度富集，特別是氮和磷過(guò)度富集。這種過(guò)度的營(yíng)養(yǎng)輸入刺激了藻類和其他水生植物的生長(zhǎng)，導(dǎo)致生物量過(guò)剩，繼而改變了生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能。富營(yíng)養(yǎng)化會(huì)導(dǎo)致溶解氧的耗盡，藻類大量繁殖，生物多樣性喪失，以及水質(zhì)的整體退化。

2.1 單因子評(píng)價(jià)法

單因子評(píng)價(jià)法[1]是將每個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的實(shí)測(cè)濃度與《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》（GB 3838-2002）[2]中Ⅲ類水指標(biāo)限制進(jìn)行比較，以確定各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的水質(zhì)類別，并以最差的水質(zhì)類別作為斷面水質(zhì)類別。

式中：Ri為第i個(gè)水質(zhì)指標(biāo)的單因子評(píng)價(jià)指數(shù)；ρi為第i個(gè)水質(zhì)指標(biāo)的實(shí)測(cè)值（mg/L）；ρs為第i個(gè)水質(zhì)指標(biāo)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)值（mg/L）。

2.2 季節(jié)性Kendall檢驗(yàn)法

季節(jié)性Kendall檢驗(yàn)是一種非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，它不需要對(duì)數(shù)據(jù)的分布進(jìn)行任何假設(shè)，可以處理缺失數(shù)據(jù)和異常值，不受數(shù)據(jù)中的離群值或極端值的影響，可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更準(zhǔn)確和更完整的動(dòng)態(tài)分析，在水質(zhì)分析中常用于檢測(cè)水質(zhì)數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的趨勢(shì)，劉敏[3]等人對(duì)季節(jié)性Kendall檢驗(yàn)法的原理進(jìn)行了詳細(xì)闡述。本文運(yùn)用基于季節(jié)性Kendall檢驗(yàn)方法的水質(zhì)趨勢(shì)分析軟件PWQTrend進(jìn)行分析，它能夠定量描述并表達(dá)水質(zhì)的演變趨勢(shì)[4]。

2.3 綜合營(yíng)養(yǎng)指數(shù)法

綜合營(yíng)養(yǎng)指數(shù)法通過(guò)對(duì)葉綠素a（Chl-a）、高錳酸鹽指數(shù)（CODMn）、總氮（TN）、總磷（TP）和透明度（SD）劃分等級(jí)來(lái)判斷水體富營(yíng)養(yǎng)化程度，具體計(jì)算方法如下。

2.3.1 營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)的計(jì)算

TLI（Chl-a）=10（2.5+1.086lnCChl-a）

TLI（CODMn）=10（0.109 +2.661lnCCODMn）

TLI（TN）=10（5.453+1.694lnCTN）

TLI（TP）=10（9.436+1.624lnCTP）

TLI（SD）=10（5.118-1.940lnCSD）

式中，TLI為營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)；C為濃度，其中，Chl-a采用μg/L為單位；SD采用m為單位；其他指標(biāo)采用mg/L為單位。

2.3.2 各指數(shù)相關(guān)權(quán)重的計(jì)算

ηj為第j種指標(biāo)的營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)的相關(guān)權(quán)重。以Chl-a作為基準(zhǔn)指標(biāo)，則第j種指標(biāo)的歸一化的相關(guān)權(quán)重計(jì)算公式如下。

式中，Nij為第j種指標(biāo)與基準(zhǔn)指標(biāo)Chl-a的相關(guān)系數(shù)，其取值詳見(jiàn)表1；m為評(píng)價(jià)指標(biāo)的個(gè)數(shù)。

表1 湖泊部分指標(biāo)與Chl-a的相關(guān)關(guān)系

2.3.3 綜合營(yíng)養(yǎng)指數(shù)（TLI）

采用0～100的數(shù)值對(duì)湖泊營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)進(jìn)行分級(jí)：TLI<30，代表貧營(yíng)養(yǎng)；30≤TLI≤50，代表中營(yíng)養(yǎng)；5070，代表重度富營(yíng)養(yǎng)。在同一營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)下，綜合營(yíng)養(yǎng)指數(shù)越高，其富營(yíng)養(yǎng)程度越高。

3 結(jié)果分析

3.1 水質(zhì)現(xiàn)狀評(píng)價(jià)結(jié)果

東昌湖斷面每月監(jiān)測(cè)1次，年度共監(jiān)測(cè)12次。利用單因子評(píng)價(jià)法獲得2022年度評(píng)價(jià)結(jié)果，見(jiàn)表2。

表2 2022年?yáng)|昌湖監(jiān)測(cè)斷面水質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果

由表2可以看出，2022年?yáng)|昌湖水質(zhì)優(yōu)于Ⅲ類的占比超過(guò)了80%，達(dá)83.4%，主要超標(biāo)指標(biāo)為化學(xué)需氧量和總磷，年度水質(zhì)級(jí)別為Ⅲ類。

3.2 水質(zhì)指標(biāo)變化趨勢(shì)

對(duì)2018～2022年?yáng)|昌湖斷面的5項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)運(yùn)用PWQTrend軟件計(jì)算其變化趨勢(shì)，東昌湖水質(zhì)指標(biāo)高度顯著上升（↑↑）、顯著上升（↑）、無(wú)明顯升降趨勢(shì)（?）、顯著下降（↓）和高度顯著下降（↓↓）五類變化趨勢(shì)結(jié)果見(jiàn)表3。

表3 季節(jié)性Kendall 檢驗(yàn)水質(zhì)指標(biāo)趨勢(shì)分析結(jié)果

由表3可以看出，高錳酸鹽指數(shù)和透明度指標(biāo)均呈現(xiàn)無(wú)明顯升降趨勢(shì)，總氮、總磷、葉綠素a均呈顯著下降或高度顯著下降趨勢(shì)。

3.3 綜合營(yíng)養(yǎng)指數(shù)分析結(jié)果

經(jīng)分析計(jì)算，2022年?yáng)|昌湖的綜合營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)在汛期（6—9月）為52.4，處于輕度富營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)；年平均值為48.7，處于中營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)。

4 結(jié)論

在2022年的12次監(jiān)測(cè)中，東昌湖水質(zhì)評(píng)價(jià)級(jí)別優(yōu)于Ⅲ類的占比達(dá)到83.4%，其中化學(xué)需氧量和總磷為主要超標(biāo)指標(biāo)，東昌湖全年水質(zhì)級(jí)別為Ⅲ類。通過(guò)對(duì)東昌湖的葉綠素a、高錳酸鹽指數(shù)、總磷、總氮和透明度指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算，2022年?yáng)|昌湖綜合營(yíng)養(yǎng)指數(shù)處于中營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)，在汛期處于輕度富營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)，汛期降雨形成的城市雨水徑流匯入東昌湖可能是引起營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)變化的主要因素。2018—2022年?yáng)|昌湖的總磷、總氮、葉綠素a水質(zhì)指標(biāo)均呈下降趨勢(shì)，這對(duì)于降低湖泊綜合營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)較為有利。

5 結(jié)語(yǔ)

5.1 湖泊水質(zhì)評(píng)價(jià)和富營(yíng)養(yǎng)化分析的重要性

湖泊水質(zhì)評(píng)價(jià)和富營(yíng)養(yǎng)化分析是環(huán)境管理者和決策者的重要工具，這些評(píng)價(jià)為制定減輕富營(yíng)養(yǎng)化和恢復(fù)受損湖泊生態(tài)系統(tǒng)的戰(zhàn)略提供了科學(xué)依據(jù)。通過(guò)確定營(yíng)養(yǎng)物來(lái)源和了解營(yíng)養(yǎng)物動(dòng)態(tài)，可以實(shí)施適當(dāng)?shù)墓芾砀深A(yù)措施，以減少營(yíng)養(yǎng)物的輸入，促進(jìn)水質(zhì)改善。

健康的湖泊生態(tài)系統(tǒng)支持多樣化的水生生物，包括魚(yú)類、水生植物和動(dòng)物，促進(jìn)生物多樣性，湖泊水質(zhì)評(píng)價(jià)有助于監(jiān)測(cè)和保護(hù)這些寶貴的生物多樣性熱點(diǎn)區(qū)域。通過(guò)評(píng)價(jià)各種組成的變化和生態(tài)相互作用，研究人員和保護(hù)人員可以更好地了解富營(yíng)養(yǎng)化對(duì)生物多樣性的影響，并制定相應(yīng)的保護(hù)計(jì)劃。

湖水質(zhì)量直接影響人類的健康和福祉，富營(yíng)養(yǎng)化造成的不良水質(zhì)會(huì)導(dǎo)致有害藻類大量繁殖，產(chǎn)生毒素并造成魚(yú)類種群退化。評(píng)價(jià)湖泊水質(zhì)有助于保障公眾健康，維持可持續(xù)的漁業(yè)生產(chǎn)，并支持依賴旅游業(yè)的地方經(jīng)濟(jì)。

5.2 未來(lái)研究方向

新興污染物、氣候變化、非點(diǎn)源污染以及收集、分析全面和高質(zhì)量的數(shù)據(jù)給水質(zhì)研究帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。因此，本文針對(duì)未來(lái)東昌湖的水質(zhì)評(píng)價(jià)及富營(yíng)養(yǎng)化分析提出以下研究建議：（1）為東昌湖建立一個(gè)全面和長(zhǎng)期的監(jiān)測(cè)計(jì)劃，其可以提供關(guān)于水質(zhì)參數(shù)、營(yíng)養(yǎng)水平、藻類繁殖和生態(tài)動(dòng)態(tài)的寶貴數(shù)據(jù)。長(zhǎng)期的數(shù)據(jù)收集可以確定湖泊水質(zhì)變化趨勢(shì)，使相關(guān)人員了解其季節(jié)性變化，并評(píng)估相應(yīng)管理策略的有效性。（2）相關(guān)人員需要進(jìn)一步研究東昌湖營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)的來(lái)源、運(yùn)輸和歸宿，包括研究來(lái)自補(bǔ)水、城市徑流和廢水排放的營(yíng)養(yǎng)物負(fù)荷。了解養(yǎng)分動(dòng)態(tài)將有助于確定養(yǎng)分污染的關(guān)鍵途徑，并為有針對(duì)性的管理干預(yù)措施提供依據(jù)。（3）考慮到氣候變化對(duì)水質(zhì)和富營(yíng)養(yǎng)化的潛在影響至關(guān)重要，未來(lái)的研究可以探索氣候變化因素（如溫度、降水模式等）與東昌湖富營(yíng)養(yǎng)化過(guò)程之間的相互關(guān)系，這包括調(diào)查氣候變化如何影響?zhàn)B分循環(huán)、藻類生長(zhǎng)及湖泊生態(tài)系統(tǒng)的整體自我修復(fù)能力。（4）開(kāi)發(fā)預(yù)測(cè)模型可以幫助預(yù)測(cè)東昌湖的水質(zhì)變化和富營(yíng)養(yǎng)化動(dòng)態(tài)，對(duì)水動(dòng)力模型、營(yíng)養(yǎng)循環(huán)模型和生態(tài)模型的整合可以幫助相關(guān)人員 理解其復(fù)雜的相互作用，并為情景分析和決策提供工具。