石家莊滹沱河地區地下水高硬度成因:影響因素及多元統計分析

秦正峰,吳昊瀾,薛 強,劉 菲,荊繼紅,楊曉芳

(1.中國地質大學 (北京) 水資源與環境工程北京市重點實驗室,北京 100083;2.中國地質科學院 巖溶地質研究所,廣西 桂林 541004;3.中國科學院 生態環境研究中心環境水質學國家重點實驗室,北京 100085;4.中國地質科學院 水文地質環境地質研究所,石家莊 050061)

石家莊市位于滹沱河平原,主要由地下水供給生活、農業和工業用水,隨著經濟的發展,地下水開采量逐年增加,地下水超采導致水位下降,形成常年性地下水降落漏斗[1],鈣鎂離子濃度升高。鈣鎂離子濃度的總和為地下水的總硬度,是反映地下水化學特征的重要因素[2],我國《地下水質量標準》(GB/T 14848—1993)中規定0～150、150～300、300～450、450～550和大于550 mg/L分別對應Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ類水。高硬度的水對人體的健康、生活和工農業的發展有很大的不利影響。硬度超標是石家莊地下水水質不達標的主要原因之一[3],但是對于石家莊地區硬度升高成因的研究較少。于開寧等[4]用雙權均值法評價了石家莊地下水鹽污染,得出硬度和硝酸鹽、氯離子、硫酸根正相關,但對機理缺乏深入探討。因此,急需找到一種科學的方法來綜合、全面地對地下水硬度的升高機理進行分析,明確每種因素對地下水硬度升高的貢獻程度,進而更好地為該地區地下水硬度防治提供科學依據。

多元統計法是研究水質演化和污染來源的有效工具, 現已被廣泛應用于地表水和地下水水化學特征的研究中, 其主要包括主成分分析(PCA)、 因子分析(FA)和聚類分析(HCA)[5-7]。 因子分析(FA)是一種通過降維減少變量的個數, 用濃縮后的幾個因子代替原始變量來研究整個問題的一種方法, 其又分為基于變量的R 型因子分析和基于樣品的Q 型因子分析[8-9]。 聚類分析(HCA)能夠將具有相似特征的數據歸為一類,即類別之內數據間差異較小,而不同類之間的數據差異較大。聚類分析又分為基于樣品的Q型聚類和基于變量的R型聚類。研究中常采用Q型聚類法將具有相同水化學特征的地下水樣品歸為一類,通過比較不同類之間的差異,進而研究地下水水化學成因[10]：袁建飛等利用因子分析法研究了地下水水化學演化特征,共提取了4個公因子,主要受碳酸鹽礦物的溶解和人類活動的控制[11]；Jiang等研究了云南南洞巖溶地區地下河的水化學演化,因子分析表明人類活動影響最大,貢獻率為47.1%,其次是含鈣的碳酸鹽的溶解和白云巖的溶解,貢獻率分別為17.9%和14.3%[12]；Ledesma-Ruiz等利用Q型聚類分析對墨西哥西北部農業種植區的地下水樣品進行了研究,將地下水樣品分成了3類:Ca-HCO3型的補給區、Ca-HCO3-SO4型的徑流區和Ca-SO4型的排泄區[13]。

本文以石家莊滹沱河典型地區為研究對象,綜合運用描述性分析、因子分析和聚類分析的方法進行系統分析。從統計學角度分析影響地下水硬度升高的主要因素,為該地區地下水污染防治及合理開發利用和管理提供科學依據。

1 研究區概況

研究區位于石家莊市與正定縣之間的滹沱河沿岸地區,西起黃壁莊水庫,東至藁城工業區,地理坐標為東經114°18′—114°54′,北緯38°02′—38°17′(圖1)。區內年平均降水470～550 mm, 多年平均氣溫13.1 ℃。

滹沱河發源于山西省, 從黃壁莊流出太行山后, 沿石家莊市域東北部向西南部流入藁城區境內。 研究區西北部地區為大片農田, 種植小麥、 玉米、 花生等, 主要施用銨態氮肥。 市內工業眾多, 比較著名的有石家莊煉油廠、化肥廠、制藥廠等, 且大都分布在城區及周邊[14]。石家莊市地下水中研究區地下水主要賦存于第四系松散巖類孔隙含水巖系, 根據埋藏條件以及巖層富水條件, 該含水巖系又可分為兩部分: (1)上部為(Q2-4)孔隙潛水-微承壓水巖組， 該含水巖組在平原區分布較為廣泛, 厚度一般為80～100 m。 其中上部Q3-4巖性主要為砂礫石、 砂卵石、 砂土, 且從西北向東南巖性由粗變細, 滲透性逐漸變差, 富水性隨之變弱; 下部Q2巖性為砂礫夾砂質粘土, 富水性較Q3-4弱, 自西向東其巖石風化程度減弱, 富水性變強,上部和下部含水巖段之間無連續隔水層和弱透水層, 水力聯系密切, 具有統一水位。(2)下部為(Q1)承壓含水巖組,巖性為粘土和中粗砂。

圖1 研究區地理位置Fig.1 Location of the research area

大氣降水是研究區地下水主要補給方式, 渠水、 河道等地表水也可直接入滲補給地下水。 黃壁莊水庫壩下存在滲漏, 可以補給地下水, 同時還存在山區巖溶水對平原孔隙水的補給。 本區農田廣泛分布, 農業用水可以直接下滲補給地下水。 天然條件下, 地下水總體從西北流向東南。人工開采是研究區地下水排泄主要方式, 多年平均開采量為2.21×107m3/a, 徑流排泄僅次于人工排泄，居第2位[16]。

2 研究方法和數據來源

2.1 樣品采集與分析

2016年7月在研究區進行現場采樣,共采集27個地下水樣品和2個地表水樣品(因為滹沱河處于斷流狀態,2個地表水樣分別采集于滹沱河始出黃壁莊水路處以及正定縣城景觀水段),其中淺層地下水樣品21個,深層地下水樣品6個,將整個研究區分為A、B兩個區,石家莊主城區和正定縣城區的西北區域為A區,東南方向(包括主城區)的區域為B區,采樣點位置如圖2所示。

圖2 采樣點位置Fig.2 Location of the sampling points

本次研究所采集的地下水全部來源于生活或農業機井, 地表水為滹沱河河水。 采樣時用德國Garmin GPS進行坐標定位, 并在現場用CLEAN便攜式水質分析儀檢測pH、 DO、 Eh、 EC和水溫、 氣溫等指標, 待指標穩定后再進行采樣,現場采樣工作按《地下水污染調查評價技術規范》(DD 2008—01)要求進行,水樣采集后在7天之內送往實驗室進行分析,水化學分析指標包括:氯離子、 硫酸根、 氟離子、 重碳酸根、 碳酸根、 鉀離子、 鈉離子、 鈣離子、 鎂離子、 總硬度、 總溶解固體(TDS)及銨根、 硝酸鹽氮、 亞硝酸鹽氮、 TOC、 logPCO2、 總鉻、 總鎘、 鐵、錳、 硅、 銅、 鋁、 鋅等, 總硬度、 總溶解固體和logPCO2采用計算的方法。 采集樣品時, 按照10%進行平行樣品的采集, 根據分析出的結果計算每個樣品的陰陽離子平衡,所有樣品的電荷平衡均在5%以內,合格率為100%。

2.2 多元統計分析法

此外,采用Sufer差值軟件對地下水總硬度以及因子得分進行了差值,并根據實際情況適當的進行了人為干預,作出了其分布特征圖,邊界是根據中國地質科學院水文地質和環境地質研究所以往調查結果,結合本次野外工作區域,在滹沱河沿岸圈定河水和地下水相互影響的區域。

3 結果與討論

3.1 地下水總硬度分布特征

研究區地下水總硬度超標嚴重(圖3), 只有正定縣城區東北方向少部分地區地下水總硬度符合地下水質量標準, 其余地區均超標, 尤其在研究區西北部的正定縣曲陽橋鎮、 正定縣城區及藁城區, 地下水總硬度大都為Ⅴ類水質標準。 在采集的27個地下水樣品中, 有23個地下水樣品超過《地下水質量標準》的Ⅲ類標準, 超標率為85.2%, 其中總硬度屬于Ⅴ類(>550 mg/L)地下水的有10個, 占總樣品數的37%, 總硬度最大值為1 151.48 mg/L,位于藁城區九門回族鄉只照村。

研究區西部大部分地區為農業種植區和養殖區, 且包氣帶介質滲透系數較大, 農業上施用的化肥以及養殖場的糞便等容易滲入到地下水中,可能致使地下水硬度升高。正定縣城區人口密集,該區地下水硬度較高與生活污水的大量排放有關。藁城區工業眾多,據現場勘查,區內有化纖廠、造紙廠、建材廠、化工廠、熱電廠等大小企業數十家,工業產生的廢水如果排放不當就有可能流入地下水中,使地下水硬度升高。

3.2 地下水硬度與其他指標的關系

地下水總硬度與pH在0.01水平上呈顯著負相關關系(圖4), 總硬度超過450 mg/L的點其pH值大都小于7.3。 除了1個井深為300 m的深層地下水, 2個地表水樣品的pH值都大于地下水, 且總硬度都比地下水的小。pH值偏低的地下水都集中在B區淺層,這可能是由于該區人口密集、工業眾多,排放的污水中含有大量的有機質,在微生物作用下產生大量的CO2,降低了地下水的pH,較低的pH可能會增強巖層中鈣鎂碳酸鹽或硅酸鹽的溶濾作用,從而使地下水中溶解態的鈣鎂增多,導致地下水總硬度升高[18]。

圖3 地下水總硬度分布特征Fig.3 Distribution characteristics of groundwater total hardness

圖4 總硬度與pH的關系Fig.4 Relation between total hardness and pH

地下水總硬度與TDS在0.01水平上呈顯著正相關關系(圖5)。地表水由于其水巖作用微弱,故其TDS比地下水的小得多。總硬度與TDS呈現較好的正相關關系,造成的原因可能有:一是鹽效應,即在TDS較高的地下水中,地下水的離子強度會增大, 離子對數量增多, 從而導致游離態離子數量的減少, 方解石、 白云巖等礦物由飽和態變成不飽和態, 更多的鈣鎂進入地下水中使總硬度升高[19]; 另一方面, TDS較高的地下水中Na+和K+的濃度可能較高,Na+和K+會與土壤中交換態的Ca2+和Mg2+發生陽離子交換反應, 使Ca2+和Mg2+進入地下水中,導致總硬度增大[20]。

圖5 總硬度與TDS的關系Fig.5 Relation between total hardness and TDS

總硬度與井深在0.01水平上呈顯著負相關(圖7)。 在天然條件下, 如果外界對地下水的輸入較少的話,隨著井深的增加, 水在包氣帶中的淋溶時間隨之增加, 水與周圍的巖石反應將更加充分,地下水中溶解的鈣鎂離子也會增多, 呈現出總硬度與井深呈正比關系, 但是研究區地下水受到外界人為污染的影響十分嚴重。 一般而言,隨著深度的增加, 地下水受到來自地表的污染的可能性就會減小, 地下水總硬度隨井深的增大呈減小趨勢。

圖6 總硬度與的關系Fig.6 Relation between total hardness and

圖7 總硬度與井深之間的關系Fig.7 Relation between total hardness and well depth

3.3 聚類分析

圖8為27個地下水樣品的聚類分析樹狀圖,當距離為5時, 分類效果比較好, 27個樣品被分成了3類。 結合其空間分布位置與總硬度分布特征圖(圖9)可以看出, 3類水具有不同的分布特征: Ⅰ類樣品點主要為深層地下水井,其總硬度均較小; Ⅱ類樣品點在研究區比較分散, 且都分布在總硬度超過450 mg/L的區域;Ⅲ類樣品點大都分布在總硬度超過550 mg/L的區域。

表1為聚類分析3類水的水化學組分平均值。

圖8 聚類分析樹狀圖Fig.8 Cluster analysis dendrogram

表1 聚類分析3類水的水化學組分平均值

注： 除pH、 Eh和井深外， 其余單位均為mg/L。

圖9 聚類分析3類水空間分布圖Fig.9 Spatial distribution of three types water by cluster analysis

圖10 聚類分析三類水Piper圖Fig.10 Piper diagram of three types water for cluster analysis

3.4 因子分析

對研究區27組地下水樣品進行主成分提取和因子分析, KMO和Bartlett的檢驗結果為KMO度量值為0.629, Bartlett球形檢驗顯著性水平小于0.01, 表明數據可以進行因子分析[8]。 按照特征值大于1的方法進行因子抽取, 抽取后的公因子能夠解釋每個變量信息的75%以上, 效果較好。 采用最大方差法進行因子旋轉得出了因子載荷矩陣, 并且提取的3個公因子的累計方差貢獻率為86.2%(表3), 認為可以反映原始數據信息總量的86.2%, 將載荷大于0.7的變量提取出來, 最后計算每個地下水樣品的3個因子得分, 并作出因子得分等值線圖。

表2 相關性矩陣

表3 旋轉成分矩陣

圖11 F1因子得分圖Fig.11 Scores of Factor F1

圖12 F2因子得分圖Fig.12 Scores of Factor F2

圖13 F3因子得分圖Fig.13 Scores of the Factor F3

4 結 論

(2)聚類分析將地下水分成了I、 Ⅱ、 Ⅲ 3種類型。 Ⅰ類樣品點主要為深層地下水井, 水化學類型為HCO3-Ca-Mg, 其總硬度均較小; Ⅱ類樣品點在研究區比較分散, 且都分布在總硬度超過450 mg/L的區域, 水化學類型為HCO3-SO4-Ca-Mg; Ⅲ類樣品點大都分布在總硬度超過550 mg/L的區域,且在藁城區分布較密集, 地下水化學類型