區域水污染驅動因素分析及防治措施研究—以成都市為例

盧文治

（成都市污染源監測中心錦江監測站，四川 成都 610000）

目前，水污染驅動因素特征揭示以區域內生活、農業生產、城市活動，養殖等指標為主。有學者以養殖水產排污水足跡為基礎視角，探討養殖產量、經濟產值等方面與水環境經濟脫鉤關系，以分析養殖業內活動驅動因素[1]；也有學者們通過農業環境效率和水環境可持續性評估測試區域水污染狀況，實現了水環境開發利用、產出、污染治理的整體過程[2-3]。為進一步掌握區域水污染驅動因素特征，本文選取典型區域—成都市水環境狀態為研究對象，通過水污染因子全局模型、MLDI分解模型以及差分變量學習方法描述驅動因素變化趨勢及時空分布特征，以構建水污染防治措施體系。

1 區域水環境污染現狀分析

1.1 區域基本現狀概述

成都市區域（平原-丘陵-高山）年均氣溫約16 ℃，年均降雨量約1 100 mm，區域地貌呈西北隆升，東南沉降式傾斜。同時，根據近年來流域國控數據顯示，無機氮濃度年均值為0.304 mg/L，活性磷酸鹽濃度年均值為0.011 mg/L，較上一年度各項指標均明顯降低，表明區域水質受污染物質影響較為嚴重，需及時制定合理保護措施。

1.2 區域水污染來源分析

為科學、全面地探明成都市復雜地貌內水污染因素主體及來源，本文針對點源污染、面源污染和內源污染進行相關研究，結果見圖1[4]。近年來，面源污染方面，區域內水體質量隨著集約化、規模化不斷升級，使養殖產業中面源排污水量持續增加；點源污染和內源污染方面，區域生活污水多經地下管道排放至地表水河道，侵入河道或地下水體后，經化學富集營養化，導致溶解氧（DO）指標消耗，進而使水體生物鏈斷裂，造成平原區域內水質污染。

1.3 危害性分析

綜上，該區域水污染以農業、水產養殖業為主，其污水中污染物以有機物質、無機鹽等為主要元素組成[5]，排放至水體區域中不僅造成水體富營養化加劇，致使水體中生物鏈斷裂，而且易使區域經濟、社會環保生態鏈過度損失。點源污染多以工業用水和生活污水為主，污染性水質中多含有懸浮顆粒物質等，且具備傳播速度快、范圍廣、處理難以及不可逆等特點。

2 水污染監測研究方法

2.1 水污染監測因子指標評價分析

為科學地分析研判成都市平原區域地帶水污染主體驅動因子，本文對污染等級評價指標進行因子相關性分析，結果表明，成都市平原區域農業面源排污水以化肥氧化元素、危害物質產生量為主；生活排污水則以管道懸浮物、化學需氧量（COD）為主。在此基礎上，為準確評價污水來源、種類及元素，將污水監測指標因子進行特征值分類，通過全局模型、MLDI分解模型定級污染等級。

2.2 水污染全局指數模型分析

為更進一步評估平原區域內水污染等級現狀和區域污染時空分布特征[6]，本文采用全局Moran’s I指數分析水污染因子與區域水污染變化特征相關程度，結果見表1。

表1 水污染全局指數模型分析階段流程

由表2可知，I值總體分為三部分，當I＞0時，表明研究水質區域內多指數因子易聚集，水體易富營養化，安全系數較低；而當I＜0時，表明區域水質因素不易堆積，水質污染驅動因素較少，則污染概率小且易于生態環境安全保護。

表2 I值取值含義表述

2.3 LMDI分解模型

為實現定量分析不同污染指標因子對平原區域水質、水量影響和驅動因素變化特征，本文采用對數平均迪氏指數（LMDI）分解模型判定驅動因素影響程度，見式（1）：

式（1）中：總量指標EFwp表示平原區域的水污染總生態足跡；EF wpt表示在第i各子區域范圍內第t年的平原區域水污染生態足跡；T表示平原區域的總生產值；P表示平原區域的總人口數因素；Si則表示第i地區第t年水污染生態足跡占總水污染生態足跡的比重；指數L表示平原區域技術水平因素，即表示單位平原區域內生產總值的水污染生態足跡；G代表經濟驅動因素，表示區域人均平原區域的生產總值。

在LMDI分解模型基礎上，本文分別分析能源消耗和總能源強度指標，其中若產生能源消耗則通過式（2）、（3）分析、若產生總能源強度通過式（4）進行分步計算：

通過LMDI分解模型及能源消耗和總能源強度模型分析，成都市平原區域內水污染產生的主體驅動因子為石油類、活性磷酸鹽等，當該類驅動因子特征值降低時，區域水污染總生態足跡降低，水質中物質含量降低，能有效提升區域水生態環境質量安全。

2.4 差分變量分析方法

在探明平原區域驅動因子和時空分布特征時，本文以差分變量分析各水污染驅動因子和時空差異特征，以合理制定預防方案。其中，中間變量St和各驅動效應值（?PG、?PY等）公式如下（5-7）所示：

中間量特征計算公式（5）：

差分變量計算公式（6）：

水污染效應計算公式（7）

當 ?P各指標特征值總量超過最大閾值（符合GB）時，則評價該區域內水質受到生態污染，即分析各生態影響因素指標權重，合理評價各水質污染驅動因素重要性。

3 水污染驅動因素及時空分布特征分析

3.1 自然、人為驅動因素分析

本文通過全局Moran’s I指數模型、LMDI分解模型、差分變量分析法評估區域內水污染驅動因素后，其結果表明，在成都市平原-丘陵-高山區域中，點源生活排污水以人為驅動因素為主，自然因素為輔，其產生過程是未處理污水或污水中富含大量有機類化學物質未規范性排出，造成區域內水體易富營養化，破壞區域生態環境鏈；工業排污水則以自然驅動因素和人為驅動因素協同為主，人為化學有機物質過度使用，后經降雨、地形等自然驅動因素共同作用，以地表為受納排污水體主體，造成區域性生態水、土環境污染。

3.2 水污染時空分布特征分析

結合平原區域驅動因素及綜合模型分析得出，成都市內污水的產生以面源養殖、產排污污水為次生污染為主，為此，該區域時空分布受人為因素（管理技術、不規范性）、自然驅動因素（地形等）影響，養殖生產規模化、集約化對水生態環境造成嚴重破壞，呈現東南多于西北、平原多于高山和丘陵的特征區域集中狀，其余區域零星分布的時空特征。

4 區域水污染防治措施

4.1 基于工業排污防治措施

在成都市區域內，工業排污水是污染主體之一，為此，污水處理中需通過強化工業排水管理和規范化建設兩個時空維度進行防治措施的制定。首先，在工業企業排水管理中，要持續加強對生產企業的執法監管工作，壓實生產企業自覺守法、合法排污的主體責任，接受公眾的監督，如2016年至2019年期間，排污政策合理制定，工業源廢水由175.7噸下降至59.2噸，下降率為66.3%。同時，工業源廢水中揮發酚由2016年的12.0千克上升至2019年的65.8千克，表明其污水治理效果顯著[7]。

4.2 基于生活排污防治措施

生活排污水中，驅動因素主要包括廢水中DO、COD、懸浮顆粒物質，且集中分布于市政排污管道和地表河道等區域。為此，本文在城區污水管網全面排查和修復工程中，首先提出市政管網需及時保養，踐行雨污分離政策，如在2016年至2019年成都市區域生活污水防治中，化學需氧量排放量分別由2016年的7 053.9噸、181.2噸下降至2019年的3 926.9噸、57.6噸，下降率分別為44.3%和68.2%，表明水污染自然、人為驅動因素經科學、合理防治管理有助于水質環境的提升；其次，城市新區建設實行雨污分流，降低雨季污染物入河、入湖量，同時全面推進城中村、老舊城區和城鄉結合部的生活污水收集處理工作，進而達到了排污水高效處理的目標。

4.3 基于面源養殖生產污水的防治措施

由于面源養殖污染驅動因素具有不可根治且危害性大等特征，為此，要加強養殖企業的備案，強化周邊水質監測工作，持續提升污水口排查和整治能力，督促企業落實各項整治措施，確保合法達標排污。近年來，經相關統計數據表明[7]，2016年至2019年，養殖污水中氨氮由2016年的6 903.1噸下降至2019年的6 652.6噸，下降了3.6%，制約效果顯著；其次，強化禁止養殖區、限制養殖區和生態紅線區的管控要求，依法規范地對非法和不符合分區管控要求的面源養殖生產進行整治，均有效地降低了面源污水的排放程度和危害性。

5 結論

本文通過分析平原區域水污染現狀、來源及危害性特征，以構建三種分析方法對水污染驅動因素進行探索，進而依據成都市平原區域水污染驅動因素成因及時空特征分布制定相關污染防范措施，結論如下：

（1）平原區域水污染受到人為驅動因素、自然驅動因素影響，使水污染時空分布特征呈現面源養殖區、出海口等區域水污染嚴重，平原區域相對穩定的趨勢。

（2）根據水污染驅動因素特征，強化生產養殖企業排水管理，踐行雨污分流，降低雨季污染物入河、入湖量，能有效降低水體污染排放，提高污染水體治理防范能力。