武陵山區女兒寨森林小流域地表水環境評價

黃忠良，周小玲,3*，常明慶，王 平

(1.湖南省林業科學院，湖南 長沙 410004； 2.中南林業科技大學， 湖南 長沙 410004；3.林木無性系育種技術湖南省重點實驗室， 湖南 長沙 410004)

武陵山區女兒寨森林小流域地表水環境評價

黃忠良1，周小玲1,3*，常明慶2，王 平2

(1.湖南省林業科學院，湖南 長沙 410004； 2.中南林業科技大學， 湖南 長沙 410004；3.林木無性系育種技術湖南省重點實驗室， 湖南 長沙 410004)

以武陵山區女兒寨森林小流域5個水質監測斷面的監測結果為依據，以總氮、總磷、高錳酸鹽指數、氨氮作為評價指標，運用綜合指數法、模糊數學評價法和灰色關聯分析法對其地表水環境進行綜合評價。結果表明，源頭水、山洞出水口、二級出水口上、二級出水口下和總出水口的水質分別可以達到《地表水環境質量標準》(GB 3838-2002)中的Ⅲ、Ⅰ、Ⅰ、Ⅱ和Ⅱ類標準，表明源頭水受到了一定程度的污染，其主要原因是林業非點源污染的影響，此外人類活動和農業生產也會對小流域地表水水質產生影響。

森林小流域；地表水；綜合指數法；模糊數學評價法；灰色關聯分析法

森林和水是人類生存與發展的重要物質基礎，也是當今林學和生態學領域研究的核心問題，水環境是森林植被與生態環境相互作用和相互影響最為重要的因素之一[1-3]。地表水水質是一個隨時間、空間動態變化的量，年內、年際變化極其復雜。森林小流域一般被認為是清潔水源的發源地[4]，通過對小流域地表水的綜合評價，可以了解和掌握水環境的主要污染因子，從而可以有針對性地制定改善環境質量的方案和措施[5]。水質評價是水環境質量評價的主要內容，運用數學模型的方法可以進行這方面的定量化研究，國內外目前常見的評價方法主要有：單因子指數法、分級加權平均法、普通概率統計法、模糊數學法等，每1種方法各有其優缺點，但是都不足以對水質進行綜合評價。水質綜合評價的難點在于：水質系統是由多維因子(各種污染物含量指標變量)組成的復雜系統，各因子之間具有不同程度的相關性，每1種因子都只是從某一個方面反映水的質量，因此，必須對水質進行綜合評價[6]。目前水質綜合評價方法主要有3種：綜合指數法、模糊數學評價法和灰色關聯分析法。因為每1種綜合評價方法都不足以全面反映水體的水質，我們采用以上3種評價方法對女兒寨小流域河流水水質進行評價。

1 研究區概況

研究區地處武陵山脈腹地，位于湖南省張家界市慈利縣零陽鎮兩溪村女兒寨，其地理座標為北緯29°30′，東經110°10′，是國家退耕還林工程生態效益監測站、國家長防林工程生態效益監測站和湖南省林業科學院生態定位研究站所在地。該流域封閉相對良好，屬武陵山脈低山區、澧水二級小支流，大致呈東西向，流域面積2.81km2，人口180人，溝口海拔210m，最高峰海拔917.4m，主溝長約1.2km。母巖以板頁巖、砂巖為主，土壤主要為紅壤和山地黃壤。流域內地形復雜，山巒起伏，溝壑縱橫，溝壑密度約2.6km/km2,主溝縱比降約28.4‰。境內屬中亞熱帶山原型季風性濕潤氣候，年平均日照1440h，年平均氣溫16.7℃，年平均降水量約1347mm，年內降雨主要集中在4—8月，其降雨量占全年降雨量的68.6%，年平均無霜期為269d[13-14]。

女兒寨小流域現有林地面積202.32hm2(其中次生林129.32hm2，人工林73hm2)、水田4.13hm2、旱地5.07 hm2、菜地1.54hm2、溝道水域38.80hm2、道路24.52hm2、居民住宅地4.62hm2，是一個典型的以林業為主的小流域[7]。20世紀60、70年代，由于受到當時社會各方面的影響，小流域內森林遭到了毀滅性破壞，水土流失非常嚴重。1993年，該流域開始實施人工造林和封山育林相結合的植被恢復與重建措施，同時，結合“長防林”工程和退耕還林工程的實施，現在已形成的典型林分類型有馬尾松(Pinusmassoniana)天然林、杉木(Cunninghamialanceolata)人工林、杜仲(Eucommiaulmoides)人工林、油桐(Verniciafordii)人工林、柑桔(CitrusreticulataL.)人工林、潤楠(Machilussp.)次生林、毛竹(Phyllostachysedulis)杉木混交林、楓香(Liquidambarformosana)與樟樹(Cinnamomumcamphora)混交林等。此外還有薔薇(RoseL.)、檵木(Loropetalumchinensis)、苧麻(Boehmerianivea)、白背葉(Mallotusapelta)、飛蛾槭(Aceroblongum)、油茶(Camelliaoleifera)、鐵芒萁(Dicranopterislinearis)、香石竹(Dianthuscaryophyllus)等林下植物。目前該流域的森林覆蓋率已有了很大的提高。

2 研究方法

2.1采樣點的布設

綜合考慮所選樣點的代表性、小流域的面積、水體特征及其功能、項目要求等因素，共布設5個采樣點。

(1)源頭水(RSW, River Source Water)處,為河流上游一年四季都有明顯水流的斷面。

(2)山洞出水口(CWO，Cave Water Outlet)。山洞水是河流水的一個主要支流。

(3)二級出水口上(WO1，Water Outlet 1),其入流區域內有林地和少量坡耕地。

(4)二級出水口下(WO2，Water Outlet 2),其入流區域內有人口居住、林地和少量耕地。

(5)總出水口(TWO，Total Water Outlet)。

2.2水質綜合評價分析方法

2.2.1 綜合污染指數評價法 選用等標指數和綜合等標指數法及超標指數和累計指數法相結合的方法[8]。等標指數法和綜合等標指數法的計算公式如下：

(1)

式中:Ii——某種污染物的單項等標分指數；

Ci——某種污染物濃度的實測值(mg/L)；

Ci0——某種污染物的評價標準濃度(mg/L)。

(2)

式中:M——綜合等標指數；

n——某種評價項目數；

Ii——單項污染物的等標分指數。

地表水水質分類標準[6]見表1。

表1 地表水水質分類標準Tab.1 ClassificationstandardsofsurfacewaterqualityM值水質類別M值水質類別≤0.10Ⅰ清潔1.01～2.00Ⅳ重度污染 0.1～0.40Ⅱ尚清潔≥2.01Ⅴ嚴重污染0.41～1.00Ⅲ輕度污染

2.2.2 模糊數學評價法 由于水體環境本身存在大量不確定性因素，各個項目的級別劃分、標準確定都具有模糊性，因此，模糊數學在水質綜合評價中得到了廣泛應用。模糊評價法的基本原理是利用監測數據建立各因子指標對各級標準的隸屬度集，形成隸屬度矩陣，再把因子權重集與隸屬度矩陣相乘，得到模糊積，獲得1個綜合評判集，表明評價水體水質對各級標準水質的隸屬程度，反映綜合水質級別的模糊性[9]。這樣得到的結果更能全面反映地表水體的質量狀況。

模糊數學用于水質綜合評價的方法主要有模糊綜合指數法、模糊概率法、模糊貼近度法、模糊距離法等。一般常用模糊綜合指數法，其具體步驟如下[9-10]：

設給定2個有限論域：

式中:U——綜合評判所選定的監測指標；

V——最終評語所組成的集合。

取U上的模糊子集A和V上的模糊子集B，通過模糊關系矩陣R，則有如下模糊變換：

B=AR

(3)

式中:A——各水質指標的權；

R——各水質指標實測值對各級水質的隸屬度。

根據地表水質量分級標準確定各單因子實測值(x)對各級別的隸屬度，其函數關系式[6]如下：

i=1, 2, 3, 4, 5

(4)

上面各式適用于各級標準由小到大的情況。計算各單項因子對各級水質的隸屬度，依次排列成1個i×j模糊矩陣，即R=(rij)，(0≤rij≤1)。

各因素在綜合評價中權重(W)的計算公式如下:

(5)

式中：Ci——某污染物指標的測定值；

Si——地表水某污染物指標的水質標準，取均值，即：

(6)

各單項權重均一化方法為：

(7)

由此組成1個1×6矩陣，A=(W1W2…W6)。

在單項評價和配以權重后，得到2個模糊矩陣R和A，對R和A進行復合運算求得Y，即Y=AR。根據最大隸屬度原則，Y中最大隸屬度所對應的類別，即為綜合評價類別[11]。

2.2.3 灰色關聯分析法 用灰色關聯分析法進行水質綜合評價，主要是用關聯度大小的次序描述，按關聯度大小將所評價的水質樣本分在相應的水質類別中[6, 12]。

將水質分級標準及待評價水質樣本看作1個灰色系統：U=U(i)(i=0,1,2,3,4,5)

其中i=0表示待評價水質樣本；i=1,2,3,4,5表示水質的Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ類的分類標準。

定義Δi(k)=X0(k)-Xi(k)(i=1,2,3,4,5)，為對應于指標k的X0與Xi的絕對差。

(8)

式中:ai(k)與bi(k)——指標k第i個級別之上限與下限。

其余符號同前。

按下式計算關聯系數：

(9)

式中:ρ——分辨系數，是0與1之間的數，一般取0.5。

(10)

由此可得出每個水質分類標準樣本與待評價水質樣本的關聯度γi(i=1,2,3,4,5)，其中最大的γi即表示待評價水質樣本應被評為第i類水質。

3 結果與分析

根據女兒寨小流域河流水監測結果，選取總氮、總磷、氨氮、高錳酸鹽指數4項水質參數作為重點評價指標，選用 《地表水環境質量標準》 (GB 3838-2002)作為評價標準(表2)，采用上述3種方法進行綜合評價。

表2 地表水環境質量標準Tab.1 Thestandardofenvironmentqualityofsurfacewa-ter(mg/L)類別參數TN≤TP≤NH3-N≤CODMn≤Ⅰ0.20.020.15 2Ⅱ0.50.10.54Ⅲ1.00.21.06Ⅳ1.50.31.510Ⅴ2.00.42.015

源頭水、山洞出水口、二級出水口上、二級出水口下和總出水口5個河流水監測斷面的總氮、總磷、氨氮、高錳酸鹽指數等4項參數的分析結果見表3。

表3 水質分析結果Tab.3 Thewaterqualityanalysisresult監測斷面水質參數不同采樣時間分析結果平均01—0103—2604—0504—1304—2005—3006—0908—2509—2110—2212—20RSWTN1.091.201.521.621.361.181.141.062.071.642.631.50TP0.0100.0490.0040.0940.0290.0050.0170.0110.0170.0130.0010.023NH3—N0.2600.0060.0440.0020.0620.1570.0280.0430.0250.0050.0010.058CODMn1.011.721.451.921.961.851.931.232.571.290.901.62CWOTN0.400.741.571.080.670.611.170.540.490.460.520.75TP0.0160.0680.0240.0320.0210.0140.0200.0220.0330.0150.0030.024NH3—N0.5900.0880.0770.0440.1830.0410.0620.0930.0150.0130.0110.111CODMn1.051.351.101.671.311.501.451.211.531.870.901.36WO1TN0.950.120.430.340.220.120.380.120.420.490.250.35TP0.0040.0230.0200.0640.0800.0270.0250.0230.0250.0170.0020.028NH3—N0.2250.0090.0630.0340.1250.0390.0850.0620.0160.0010.0010.060CODMn0.851.631.662.641.872.372.641.321.411.280.991.70WO2TN0.650.380.650.600.430.420.590.140.710.360.670.51TP0.0180.0450.0150.0640.0190.0210.0320.0270.0270.0130.0020.026NH3—N0.6440.0110.0500.0610.1080.0650.0720.0190.0120.0080.0010.095CODMn1.241.991.672.812.262.332.421.692.682.161.232.04TWOTN0.800.731.081.061.520.741.010.210.530.381.060.83TP0.0180.1010.0070.0570.0220.0210.0320.0360.0300.0120.0020.031NH3—N0.7090.0080.0380.0230.0340.0340.0450.0310.0220.0580.0100.092CODMn1.251.741.672.652.482.242.651.771.641.641.331.91

3.1各監測斷面水質評價

3.1.1 綜合指數法評價 由公式(1)、(2)依次可以求得不同監測斷面的單項等標分指數和綜合等標指數，結果見表4。

由表4可知，二級出水口上監測點的水質最好，受污染程度較小；二級出水口下監測點的次之，主要是入流區域內有人類活動；山洞出水水質較差的可能原因是與山坡上種植有柑桔人工林，人類活動和管理措施影響了水質；水流中的污染物經遷移、擴散和稀釋以后的總出水口，其水質為尚清潔，表明區域內受污染較小；源頭水水質最差，為Ⅲ類，屬于輕度污染，主要原因是受到了林業非點源污染的影響。

表4 不同監測斷面綜合指數法評價結果Tab.4 Resultsofevaluationmethodsofcomprehensivein-dexindifferentmonitoringsections監測斷面ITNITPINH3-NICODMnM值水質分類RSW1.5 0.120.060.270.49ⅢCWO0.750.120.110.230.30ⅡWO10.350.140.060.280.21ⅡWO20.510.130.100.340.27ⅡTWO0.830.160.090.320.35Ⅱ

3.1.2 模糊數學法評價 根據公式(3)、(4)、(5)、(6)、(7)，依次對不同監測斷面進行模糊數學法評價，結果見表5。

由表5可知，山洞出水口和二級出水口上的水質為Ⅰ類，其中二級出水口上水質最好；二級出水口下的水質為Ⅱ類，表明已受到了一定的污染；總出水口水質為Ⅲ類，水質較差；源頭水水質為Ⅳ類，表明已經重度污染，主要原因是總氮含量較高。

表5 不同監測斷面模糊數學法評價結果Tab.5 Resultofevaluationoffuzzymathematicsmethodindifferentmonitoringsections監測斷面隸屬函數(Y)最大隸屬度水質類別RSW0.21000.7900.79ⅣCWO0.360.320.32000.36ⅠWO10.760.240000.76ⅠWO20.480.510.01000.51ⅡTWO0.370.230.40000.40Ⅲ

3.1.3 灰色關聯分析法評價 首先將表2中的地表水環境質量標準進行歸一化處理，得到表6。

表6 地表水環境質量標準歸一化處理結果Tab.6 Resultsofstandardswaterqualityindicatorstand-ardization類別監測項目TNTPNH3—NCODMnⅠ0～0.20～0.020～0.150～2 Ⅱ0.2～0.50.02～0.10.15～0.52～4 Ⅲ0.5～1.00.1～0.20.5～1.04～6 Ⅳ1.0～1.50.2～0.31.0～1.56～10Ⅴ1.5～2.00.3～0.41.5～2.010～15

運用灰色關聯分析法評價，根據公式(8)、(9)、(10)，依次對不同監測斷面的水質進行灰色關聯分析，評價結果見表7。

表7 不同斷面水質灰關聯度Tab.7 Thegreyincidenceofdifferentrunoff監測斷面灰關聯度最大灰關聯度評價結果RSW0.830.800.620.590.500.83ⅠCWO0.850.860.730.540.330.86ⅡWO10.930.960.680.460.330.96ⅡWO20.890.980.740.470.330.98ⅡTWO0.820.850.740.510.330.85Ⅱ

由表7灰色關聯度分析表明：整個小流域各監測斷面的水質總體較優，均為I類或II類。其中源頭水(RSW)總體水質的監測指標雖然稍高，但測定值年際波動較小，說明其N、P等各類污染物來源相對穩定，隨季節變化不大，受人類活動等擾動因素影響小。

3.2河流水評價

將各個河流監測斷面水質的各種評價結果比較后，通過綜合平衡來確定綜合水質評價結果，評價結論見表8。

從表8綜合評價結果來看，5個監測斷面中水質最差的是源頭水，其水質屬于輕度污染水平，由于入流區域內沒有農業生產活動和極少有人類日常活動的干擾，說明其主要受到了林業非點源污染的影響；其次是總出水口和二級出水口下，其水質屬于尚清潔水平，表明對下游的污染程度較小，其中二級出水口下受到了一定的人類活動的影響；山洞出水口和二級出水口上的水質屬于清潔水平，表明少量的人類活動和農林業生產會對地表水環境質量產生影響。

4 結論與討論

(1) 武陵山區女兒寨森林小流域5個監測斷面中水質最差的是源頭水，其水質屬于輕度污染水平，說明已受到了一定程度的林業非點源污染的影響；其次是總出水口和二級出水口下，其水質屬于尚清潔水平，表明對下游的污染程度較小；山洞出水口和二級出水口上的水質屬于清潔水平。因此應主要采取合適的植被恢復模式來防治源頭水區域的污染，減少氮、磷等營養元素的流失，從而可以提高小流域的地表水環境質量。

(2)3種綜合評價方法的結果存在一定的差異，尤其是當某種污染物的濃度較高時，使其最終的評價結果偏向較高的水質等級。因此在水質評價過程中應綜合多種評價方法的結果，以獲得滿意和客觀的評價結論。

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EvaluatethesurfacewaterenvironmentofNuer-villageforestwatershedinWulingMountainarea

HUANG Zhongliang1, ZHOUXiaoling1,3*, CHANG Mingqing2, WANG Ping2

(1．Hunan Academy of Forestry, Changsha 410004, China; 2．Central South University of Forestry and Technology, Changsha 410004, China; 3．Trees Clones Breeding Technology Key Laboratory of Hunan Province, Changsha 410004, China)

Based on the monitoring date of the five water quality monitoring sections with the evaluation index of TN, TP, CODMn, NH3-N, comprehensive evaluation of the surface water environment of Nuer-village forest watershed in Wuling Mountain area using the comprehensive index method, fuzzy mathematics method and grey relational analysis method. The evaluation results show that the water quality of the RSW, CWO, WO1, WO2, TWO can achieve the standards of Ⅲ, Ⅰ,Ⅰ,Ⅱand Ⅱ(GB 3838-2002)respectively. It means that the surface water was slightly polluted by the forest non-point source pollution, and other human activities such as farming can influence the water quality also.

forest watershed; surface water; comprehensive index method; fuzzy mathematics method; grey relational analysis method

2011-07-14

2011-09-23

國家“十一五”科技支撐項目(2006BAD03A16-04);湖南省林業科學院創新基金項目(XLKJ-0909)。

黃忠良(1982-)，男，湖南省瀏陽市人，助理研究員，主要從事林業生態與環境研究工作。

*為通訊作者。

S 715.3

A

1003-5710(2011)05-0022-05

10. 3969/j. issn. 1003-5710. 2011. 05. 006

(文字編校：唐效蓉，龔玉子)