凌河流域不同時期水環境質量評價

王　琦， 陳秋穎， 王　艷， 楊　明， 李　慧， 欒天新

(1.沈陽師范大學生命科學學院，遼寧沈陽 110034； 2.遼寧省凌河保護區管理局，遼寧朝陽 122099)

水環境質量評價是對水環境質量的好壞作出定量或半定量分析、描繪或鑒定[1]，結果可揭示特定地區水環境質量的水平和差異，闡明影響水環境質量的原因，從而有針對性地制定治理方案和綜合防治計劃，為水環境保護工作提供科學依據[2]。目前，單指標評價方法因其簡單明了且容易使用，成為水質評價最常用的方法，也是其他模式的基礎。因此，一些簡單的綜合指數法如綜合污染指數法、布朗水質指數法、內梅羅水污染指數法和羅斯水質指數法等發展起來了。但這些方法多是各項評價因子標準指數加和的算術平均值，無法體現大區域綜合污染因子對水質的影響。由于水環境中存在大量不確定性因素，其中水質級別、分類標準都是一些模糊概念，因此基于模糊集合的模糊數學方法在地下水[3-4]、流域水環境[5-6]、城市空氣質量評價以及環境決策[7-8]等領域得到廣泛發展和應用。模糊數學評價法用隸屬函數描述環境質量分級界限，不但考慮各單項參數在總體污染中的作用，給予不同權重，還考慮實際存在的界限模糊性，使評價結果更接近客觀，與單因子水質評價法相比具有較強的優勢。常用的模糊數學方法主要包括模糊聚類分析和模糊綜合評價[9-10]，相對于模糊聚類分析，模糊綜合評價對水環境質量的評價具有更好的數據相關性，能了解多個水質參數與相應標準之間的綜合相對關系[11-14]。由于綜合評價法的數學模型簡單、容易掌握，更適合于對多因素、多層次的復雜問題的評價，將其應用于對水質的評價能更客觀、科學地反映水質情況。

凌河(大小凌河)流域橫跨遼寧省葫蘆島、朝陽和錦州3個城市。20世紀90年代沿途許多城市污水和工業廢水排入到河流當中，超出河流的自凈能力，致使凌河流域水質下降[9]。近年來，遼寧省凌河保護區管理局的成立，于凌河流域干流水源地到入海口實施了多處人工濕地建設及生態恢復工程，使流域水生態環境得到明顯改善，評估流域干流、支流水質狀況是區域經濟發展和流域管理部門迫切須要掌握的信息。然而，目前關于凌河水質評價的研究較少，尤其是對不同時期水質變化的研究還須加強。本研究以凌河流域干流、支流水體為研究對象，在源頭、城市段前后、入海口等設置采樣監測斷面，采用單因子污染指數法和模糊數學法評價不同水期水質變化情況，掌握凌河流域干流、支流水環境變化規律，及時了解水環境變化趨勢，為水環境管理提供科學依據。

1　材料與方法

1.1　研究區概況

凌河(大、小凌河)流域位于遼寧省西部，是遼寧省貧水地區。其中，大凌河北源出凌源市打鹿溝，南源出建昌縣黑山，到大城子附近會合，東北流經努魯兒虎山和松嶺間縱谷，接納老虎山河、牤牛河、西涼河等支流，到義縣轉向循醫巫閭山西側南流，在錦縣東南注入遼東灣，河流全長397 km，流域面積達2.35萬km2，流域內年降水量450～600 mm，年均徑流量16.67億m3；流域人均水資源占有量為378 m3，不到全省人均水資源占有量820 m3的1/2，為全國人均占有量 2 210 m3的1/6。小凌河發源于建昌東北境樓子山，北流轉入朝陽市，又東流入錦縣境內。河流全長206 km，流域面積 5 475 km2，年平均徑流量為3.98億m3。凌河流域沿途經過了城市和工業區，大量的生活污水和工業污水排入其中，造成河流水質惡化，水環境承載力變低。

1.2　樣品的采集

根據凌河流域自然概況，考慮監測結果準確性與監測過程的可行性，結合監測目的、人力物力等因素以及采樣斷面的代表性，本研究在河流源頭、流經濕地前后、城市段前后以及入海口共選取12個監測斷面(圖1)，于2013年5月(汛前)、6月(汛中)和10月(汛后)采集河道斷面水下0.5 m深處水樣。根據GB3838—2002《地表水環境質量標準》中規定的基本項目，本研究監測指標為溶解氧(DO)含量、化學需氧量(COD)、總氮(TN)含量、總磷(TP)含量、氨態氮(NH3-N)含量。其中，DO含量使用便攜式多參數測量儀(奧立龍/ORION-520M-01A)現場測定，COD、TN含量、TP含量、NH3-N 含量等指標采用多參數比色計(奧立龍/ORION-AQ3700)實驗室測定。

1.3　評價方法

運用單因子污染指數法和模糊綜合評價法對凌河流域水質狀況進行評價，評價標準執行GB3838—2002《地表水環境質量標準》，步驟如下：(1)隸屬度。以往的水質分級中多用一個簡單的數學指標為界限，造成界限兩邊分為截然不同的等級。由于水質的污染程度屬于模糊概念，所以這里用隸屬概念來描述模糊的水質分級界限。所謂隸屬度系指某事物所屬某種標準的程度，當DO含量為7.1 mg/L時，隸屬Ⅰ級水的程度為100%；當DO含量為6.9 mg/L時，隸屬Ⅰ級水的程度達95%。隸屬度可用隸屬函數表示，為方便起見，取線性函數

式中：y是對應于x0或x1所規定的那一級水的隸屬度，x是實測值，x0、x1是某項參數相鄰的2級水質標準值。

(2)權重及歸一化運算。根據各參數超標情況進行加權，超標越多，加權越大。權重值為

式中：Wi是第i種污染物以平均標準為基準的超標指數，即為權重；Ci是第i種污染物實測濃度；Si是第i種污染物各級標準值的算術平均值。為進行模糊運算，將各單項權重再進行歸一化運算

式中：Vi是第i種污染物的歸一化權重。

(3)模糊矩陣的負荷運算。在進行綜合評價時，會用到2個模糊矩陣的復合運算。這種運算同一般矩陣乘法相似，不同的是兩數相乘“·”改為“∧”，并取其中小者為“積”；兩數相加的“+”改為“∨”，并取其中大者為“和”[15]。“∨”表示取加數中最大者，而“∧”表示取相乘兩數較小者為“積”。因此得出

y=(y1類水，y2類水，…，yn類水)。

該結果對應于集合V上的各項隸屬度，取其中最大者所對應的水質級數，作為該水體的水質級數[13]。

(4)評價算法描述。設用污水等級標準對T(T表示被評價水質的某個參數)項目進行評價，標準中等級數為Gk(k=1，2，3，…，s)，即有s個等級。假設某水質有m個評價因素(參數)uj(j=1，2，3，…，m)。每個評價參數有n個定性的評價等級Vi=1，2，3，…，n。這些等級按評價要求具體劃分，可以定為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、…等級別。對照標準可以確定某水質的每個評價參數uj所在的評價等級標準，記為Rmn，得到的評價表(表1)。

表1　污水等級評價結果

表1反映了各單項參數與等級之間的關系，這種關系用隸屬度表示稱作模糊關系，Rji表示被評價水質的第j個因素(參數)u可能為等級Vi的概率，即隸屬度，用模糊矩陣R表示

由于評價參數中各個等級標準在某水質評價中的地位不同，因此要求對評價參數賦予權值，其和為1。矩陣A表示為A=(a1，a2，…，am)，其中，設被評價水質的參數評價矩陣為B，則B=A·R，即

A與B是2個模糊矩陣，所以以上矩陣的運算遵循模糊矩陣的復合運算法，得B=(b1，b2，…，bn)[9]。B矩陣表示水質中的某評價中屬于V1等級的程度(比例)是b1，屬于V2等級的程度是b2，…，依此類推。

2　結果與分析

2.1　單一污染指標變化特征

從表2、圖2可知，除斷面6(顧洞河上)外，汛后DO含量高于汛前和汛中，這主要是由于季節變化水溫的影響，總體上水體的DO含量均為Ⅰ類或Ⅱ類水質。汛前COD變化波動較大，尤其是在小凌河斷面10(羊山)、11(女兒河入河口)、12(西樹林)處，分別為96、90、76 mg/L，屬于劣Ⅴ類水，這可能是由于小凌河穿過錦州工業區到達入海口受到了一定程度的工業污染。總體上，汛前COD較高，汛中和汛后較低且波動較小，大多數斷面能達國家Ⅱ類水質標準，水質較好。凌河流域的TP含量總體較低，其中除了汛前斷面1(喀左上為 0.63 mg/L)和汛中斷面8(章吉營為0.48 mg/L)屬劣Ⅴ類水質，其他時段各斷面均為Ⅳ類或更優，且與汛前和汛中比較，汛后TP含量有降低的趨勢。除了5個斷面(汛前4，汛中4、6、7、12)外，其余監測時段所有斷面的TN含量均高于Ⅴ類水標準值(2.00 mg/L)，86.1%的斷面屬于劣Ⅴ類水，且汛前高于汛中和汛后。所有監測時段斷面的NH3-N含量均低于Ⅴ類水標準值(2.00 mg/L)，其中汛前含量明顯高于汛中和汛后。因此，從單一指標上看，凌河流域的DO、NH3-N、TP含量都屬于輕污染水平，且部分指標(如TN、TP含量)呈現汛前高于汛中和汛后的趨勢，這可能是由于汛期水量增大、污染物被稀釋的結果。COD部分點位污染較重，主要可能是因為流域周邊工廠的工業廢水和周邊市區、鄉鎮的生活污水排入河流水系，污染物超過水體的自凈能力，造成水體污染。

表2　GB 3838—2002《地表水環境質量標準》

2.2　模糊綜合評價

以采樣點1(喀左上)為例，利用模糊數學綜合評價法對其水質進行評價，分別對DO含量、COD、TN含量、TP含量、NH3-N含量5項指標對應Ⅰ類～Ⅴ類的隸屬度求解，然后計算權重并進行歸一化計算，結果見表3。

以喀左上斷面為例作如下說明，其余斷面計算方法與此相同。根據表4計算結果可得喀左上斷面污染項目隸屬度及歸一化權重，根據評價參數中各等級標準在水質評價中的地位對評價參數賦予權值，其和為1。可得矩陣A，即A=(0.245，0.015，0.388，0.286，0.064)，此矩陣表示喀左上斷面水質各指標權重，將各指標隸屬度和歸一化權重進行矩陣符合運算，得到矩陣R

表3　喀左上斷面5月(汛前)各類指標隸屬度及歸一化權重計算結果

被評價的參數矩陣B=A·R=(0.245，0.030，0.051，0.000，0.674)，則d值為39.8分，因為35分≤d≤55分，所以喀左上斷面為Ⅳ類水體。利用同樣方法對其余采樣斷面進行計算，可得表4、表5和表6。

由表4可知，凌河流域汛前時期d值為31.6～66.3分，屬于“有污染組符合要求”或中污染水平，其中，4號李家灣大橋下、6號顧洞河上和8號章吉營3個采樣點水質為Ⅲ類水質，3號東至卜漫水橋下，10號羊山、11號女兒河入河口和12號西樹林3個采樣點水質為Ⅴ類水質，其余采樣點均為Ⅳ類水質。由歸一化權重計算結果可明顯看出，水中TN含量較高，導致水質下降。由表5可知，凌河流域汛中d值為 38.7～84.9分，其中5個點位(41.67%)處于“有污染但符合要求”水平，7號采樣端面為Ⅱ類水質，4、6、9、12號點位為Ⅲ類水質，其他均為Ⅳ類水質。由歸一化權重計算結果可明顯看出，水中TN含量較高，導致河水水質下降。由表6可以看出，凌河流域汛后d值為46.2～71.9分，其中7個點位(58.33%)處于“有污染但符合要求”水平，其中 3～10號采樣端面均為Ⅲ類水質，其他為Ⅳ類水質，水中TN含量較高，導致河水水質下降。部分流經人工濕地前后d值有明顯上升，特別是汛中顧洞河斷面上游d值為56.2分，下游為84.9分，凈化效果明顯。總體上，汛中水質優于汛后，汛后水質優于汛前。凌河流域水質污染主要由于生活污水排放與農業肥料的施用，導致氮、磷等營養元素升高，水體環境質量下降。

表4、表5、表6顯示，汛前5月在2、3、9、10、11、12號點位水質評價結果相同，而1、4、5、6、7、8號點位用單因子指數法評價的水質均較模糊評價法更差。6月汛中時期，單因子指數法評價的所有點位的水質均較模糊評價法更差，如模糊評價顯示顧洞河上和顧洞河下分別是Ⅲ類和Ⅱ類水，而單因子指數法顯示的是Ⅴ類和Ⅳ類水。同樣在汛后10月，單因子指數法評價的所有點位也均較模糊評價法顯示的水質更差。可見，單一指數法簡單明了，容易發現主要污染物，但對水質有“過保護”的傾向，而模糊數學法能體現指標與標準之間的關系，相對更客觀。因此，水質評價結合多種方法綜合評判，才能更準確地掌握真實的水質狀況。

表4　凌河流域5月(汛前)水質模糊綜合評價

表5　凌河流域6月(汛中)水質模糊綜合評價

表6　凌河流域10月(汛后)水質模糊綜合評價

3　結論

本研究采用單因子污染指數法和模糊綜合評價法對大、小凌河水質進行評價，主要結論如下：(1)從單一指標上看，凌河流域DO、NH3-N、TP含量屬于輕污染水平，且部分指標(如TN、TP含量)呈現汛前高于汛中和汛后的趨勢，可能是由于汛期水量增大，污染物被稀釋。其中，COD部分點位污染較重，主要原因可能是周邊工廠的工業廢水和市區、鄉鎮的生活污水排入河流，導致水環境質量下降。(2)采用5項污染指數作為參數，水質模糊綜合評價結果顯示，流域整體水質較好。d值均在31.6～84.9分之間波動，汛中和汛后水質均優于汛前，且流經東至卜漫水橋濕地、顧洞河濕地等人工濕地前后水質變好。水體主要污染物為TN，可能是由于農業氮肥的使用和生活污水的排入導致水體營養元素含量升高。(3)單因子污染指數法對水質的評價結果較模糊數學法的評價結果較劣，單一指數法對水質有“過保護”的傾向。結合多種方法綜合評價水質，才能更準確地掌握水質狀況。

參考文獻：

[1]苗群. 南四湖水環境質量評價研究[D]. 青島：青島大學，2008.

[2]薛巧英. 水環境質量評價方法的比較分析[J]. 環境保護科學，2004，30(4)：64-67.

[3]Dahiya S，Singh B，Gaur S，et al. Analysis of groundwater quality using fuzzy synthetic evaluation[J]. Journal of Hazardous Materials，2007，147(3)：938-946.

[4]Liuy H，Fang P P，Bian D D，et al. Fuzzy comprehensive evaluation for the motion performance of autonomous under water vehicles[J]. Ocean Engineering，2014(88)：568-577.

[5]Wang X J，Zou Z H，Zou H. Water quality evaluation of Haihe River with fuzzy similarity measure methods[J]. Journal of Environment Science，2013，25：2041-2046.

[6]Liu J L，Chen Q Y，Li Y L，et al. Fuzzy synthetic model for risk assessment on Haihe River basin[J]. Ecotoxicology，2011，20(5，SI)：1131-1140.

[7]Onkal-Engin G，Demir I，Hiz H. Assessment of urban air quality in Istanbul using fuzzy synthetic evaluation[J]. Atmosphere Environment，2004，38：3809-3815.

[8]Fisher B. Fuzzy environmental decision-making：applications to air pollution[J]. Atmosphere Environment，2003，37：1865-1877.

[9]于軍，李之富，李寧. 大凌河流域水質污染狀況與評價[J]. 沈陽建筑工程學院學報(自然科學版)，2002，18(4)：295-297.

[10]初征. 水環境質量評價中的幾種方法[J]. 有色金屬，2010，62(3)：160-162.

[11]蘭文輝，安海燕. 環境水質評價方法的分析與探討[J]. 干旱環境監測，2002，16(3)：167-169.

[12]陳潤羊，涂安國. 長江流域水質評價與預測[J]. 環境科學與技術，2008，31(12)：169-173，178.

[13]周林飛，許士國，孫萬光. 基于灰色聚類法的扎龍濕地水環境質量綜合評價[J]. 大連理工大學學報，2007，47(2)：240-245.

[14]付智娟. 用模糊數學綜合評價法對地下水質進行評價[J]. 城市建設理論研究(電子版)，2011(23)：1-5.

[15]孫韌，李玉，張瑞芝. 應用模糊數學評價和預測海河的水質狀況[J]. 城市環境與城市生態，1998，11(4)：33-35.