水生植物對水塘水質影響的實例研究

彭愛凌，顧 準，黃金柏，張 欽，倪 韜，陶駟驥

(揚州大學水利科學與工程學院，江蘇 揚州 225009)

中國許多城市，尤其是位于平原地區的中小城市中分布著很多水塘[1]。這些城市水塘是城市水體的重要組成部分，為市民提供優美、舒適生活環境的同時，發揮著調蓄水量、調節氣候和增加生物多樣性等的重要作用[2]。城市水塘多為靜止或流動性差的封閉緩流水體，具有水域面積小、自凈能力差的特點，一旦受到大量的外源污染時，往往會出現水質急劇惡化、水體富營養化等現象[3]。近年來，城市水塘水污染現象較多，水塘水質污染問題亟待解決[4]。發達國家關于水生植物對水塘和湖泊水質影響方面的研究起步較早，以開展水質情況調查進行水質評價的研究較多[5-8]。國內相關研究雖然起步稍晚，但發展很快，如孫霖等[9]研究了長沙地區4種水生植物對水體的色度、含氧量、氮和磷含量的影響；謝杰等[10]對滇池和洱海湖濱區水生植被狀況與水質的關系進行了調查研究；向速林等[11]分析了太湖東部湖灣區大型水生植物的生長對水體營養鹽含量、理化因子等的影響；付監貴等[12]的研究發現水蕹菜能夠有效去除對蝦池塘亞硝酸鹽氮的含量，空心蓮子草能有效降低養殖水體總氮、總磷含量。有關水生植物對城市水塘或湖泊水質影響的研究是當前水環境領域的研究熱點問題之一。

隨著中國城市建設發展過程中更加重視水塘的應用，城市區域水塘數量顯著增加，城市水塘的水質狀況對城市水體的水環境和水生態有直接的影響[13]。揚州城區分布著各種尺度數以百計的水塘，開展水生植物對水塘水質影響的研究，對揚州城區水塘水質的改善具有重要意義，踐行了綠水、青山、凈土的生態發展理念。為揭示水生植物對水塘水質的影響，本研究選取揚州大學江陽中路南校區水塘為研究區，基于2020年4月21日至2020年6月20日該水塘水生植物有無區域水質參數觀測的分析，評價水生植物對水塘水質的影響，以期為揚州城區針對水塘水質改善采取的相關措施提供決策依據，以及為水塘水質監測分析提供方法上的參考。

1 材料與方法

1.1 研究區概況與水質觀測

揚州大學江陽路南校區水塘平面示意見圖1。水塘南北方向最長約為80 m，東西方向最寬約為70 m，水塘水面面積約為5 626 m2。水塘采用攔網方式將其分為水生植物區和無水生植物區，其中水生植物區主要為荷、浮萍其間分布著少量睡蓮。水塘所在區域無工業污水排入，但存在著周邊居民隨機傾倒生活污水(如洗衣用水等)的現象，對該水塘的水質有一定程度的影響。

圖1 水塘平面示意

水塘實景見圖2。在水塘水生植物區和無水生植物區分別選取觀測點p1(32°22′49.96′′N，119°25′9.87′′E)，p2(32°22′50.63′′N，119°25′9.82′′E)，采用Seven2GoTM單指標水質分析儀(產地上海)于2020年4月21日至6月20日對所選觀測點水質參數水溫(WT)、pH、電導率(EC)、及溶解氧(DO)進行逐日1h序列觀測，每日觀測時段為8:00—19:00，并于每日10:00采用多參數水質分析儀(型號YeoKal 615型，產地澳大利亞)對兩點Phyco(藍綠藻濃度)進行觀測。

a)4-21水生植物區

1.2 研究方法

1.2.1變異系數法

變異系數是反映樣本分布離散程度的指標，變異系數越大，則樣本分布離散程度越高。變異系數法基于指標數據推求各參數的權重，能夠較為直觀地反映評價指標的相對重要程度[14]。變異系數以及權重的計算公式為：

(1)

(2)

1.2.2單因子水質標識指數法

單因子水質標識指數法由徐祖信[15]提出，其計算公式為：

Pi=X1.X2X3

(3)

其中X1為第i項指標的水質類別，將測得的水質參數與GB 3838—2002《國家地面水環境質量標準》進行比較，確定水質類別，水質類別為I類，則X1為1，以此類推。

由于DO是重要的水質因子，也是衡量水體自凈能力的主要指標之一，所以采用DO為指標，計算其單因子水質標識指數，對水質進行評價。以DO為評價指標時，X2計算公式為：

(4)

ρk,u為k類水質DO的上邊界值，ρk,d為k類水質DO的下邊界值，ρ為DO實測濃度。當水質劣于V類水時，計算公式為：

(5)

m為計算修正系數，經過試算，取m=4可以使溶解氧的標識指數與其他非溶解氧指標劣于V類水時的標識指數值大致相對應。

X3為水質類別與功能區規劃設定類別的比較結果，為一位或兩位有效數字。若水質類別好于或達到水環境功能區類別，則X3取0；若水質類別比功能區類別差且X2不為0，則：

X3=X1-fi

(6)

若水質類別比功能區類別差且X2等于0，則：

X3=X1-fi-1

(7)

式中fi——水環境功能區類別。

1.2.3多元線性回歸分析模型

多元線性回歸分析法根據因變量和自變量的實測序列建立回歸方程，對方程中的未知參數進行估計，利用所得多元線性回歸模型預測因變量的變化趨勢[16]。本研究采用多元線性回歸法分析WT、pH和Phyco對DO的影響，設DO實測值為Y，WT為X1，pH為X2，Phyco為X3。假定多元線性回歸方程為Y=b0+b1X1+b2X2+b3X3，其中b0、b1、b2、b3為待定系數，將觀測數據代入方程(矩陣形式)Y=XB，其中b0、b1、b2和b3為待定系數，將實測數據代入方程Y=XB，其中[17]：

根據最小二乘法計算中間變量：

(8)

(9)

建立矩陣方程：

(10)

采用R檢驗法檢驗DO與WT、pH、Phyco的線性關系，R檢驗法公式為：

(11)

R值越接近1，說明DO與WT、pH、Phyco之間相關性越顯著，模型可更好地反映因變量與自變量的線性關系。

2 結果與分析

2.1 觀測結果

圖3為觀測期間內，水塘水生植物有無區域每日1 h序列WT和EC的算術平均值。由圖3可知，觀測期間水塘兩區域WT變化過程基本相同且總體呈上升趨勢；水生植物區WT略低于無水生植物區，其主要原因為水生植物區植物的葉片漂浮于水面，形成良好的遮陽效果，導致水體無法吸收更多熱量；由圖3可以看出，兩區域EC變化趨勢相似，其中無水生植物區的EC變化范圍為345.5 μS/cm(6月10日)～409.4 μS/cm(5月13日)，均值為388.6 μS/cm，水生植物區的EC變化范圍為344.6 μS/cm(6月14日)～415.1 μS/cm(6月2日)，均值為394.1 μS/cm。水生植物區EC多高于同期無水生植物區，說明水生植物區水體所含雜質更多。

圖3 水生植物有無區域WT與EC觀測結果

圖4為觀測期間水塘水生植物區和無水生植物區pH、DO的變化過程。由圖4可知，水生植物區和無水生植物區pH與DO具有相似的變化過程，兩區域pH與DO的相關系數分別為0.71、0.87，說明pH與DO呈正相關，且無水生植物區pH與DO正相關程度更高。水生植物區有無區域的pH變化范圍分別為7.32(4月29日)～8.08(6月20日)、7.38(5月5日)～8.64(6月4日)，均呈堿性。水塘無水生植物區DO、pH均高于水生植物區且水塘無水生植物區pH的波動程度明顯高于水生植物區。其主要原因是水生植物區存在大量的荷葉及浮萍，形成良好的遮陽效果，對水體與大氣之間的水氣交換過程具有一定的阻礙作用，加之水生植物區復雜的生物耗氧作用，導致水體CO2濃度高于無水生植物區，從而pH值降低，故水生植物區的DO、pH顯著低于無水生植物區。

圖4 水生植物有無區域pH與DO觀測結果

2.2 變異性分析

觀測期間內，水生植物有無區域各水質參數序列每日8：00—19：00各時刻的變異系數、總變異系數與權重計算結果見表1。

由表1可知，無水生植物區WT序列每日8：00—19：00各時刻的變異系數與同期水生植物區WT的變異系數相近，結合圖3可知，兩區域WT的變化過程相似；水塘無水生植物區每日8：00—19：00各時刻DO序列的變異系數小于同期水生植物區DO的變異系數，說明水生植物區DO波動程度較同期無水生植物區大，水生植物有無區域DO變異系數的變化范圍分別為0.492～0.791、0.314～0.458；水塘無水生植物區pH的變異系數略大于同期水生植物區且兩區域pH的變異系數均小于0.1，說明觀測期間內水塘pH的波動程度較小；水生植物有無區域EC的變異系數相近，變化范圍分別為0.044～0.059、0.042～0.052。兩區域DO的變異系數均大于同期其他水質參數，說明DO波動程度高于同期其他水質參數。研究時段內各水質參數的權重計算結果表明：各水質參數的權重從大到小依次為DO>WT>EC>pH。

表1 水生植物有無區域各水質參數序列的變異系數、總變異系數及權重值

2.3 單因子水質標識指數法計算結果

以DO為評價指標的單因子水質標識指數計算結果見圖5。觀測期間內，無水生植物區DO的單因子水質標識指數多在2～4之間，即無水生植物區以DO為指標的水質類別多為III、IV類，其中達III類水的時段占觀測期間的67.7%；水生植物區以DO為指標的單因子水質標識指數值在6月6日和6月8日小于6，其余時間均大于6，即以DO為指標的水質類別為劣V類水；DO單因子水質標識指數結果表明，無水生植物區水質優于水生植物區。

圖5 水生植物有無區域DO單因子標識指數計算結果

2.4 多元回歸分析結果

取每日10:00 DO、WT、pH和Phyco的觀測結果，以DO為因變量，WT(X1)、pH(X2)和Phyco(X3)為自變量，構建水生植物有無區域的多元線性回歸模型，結果如下。

水生植物區:Y=-7.24+0.019X1+1.019X2+4.168X3(RP1=0.537)

(12)

無水生植物區:Y=-34.40-0.014X1+5.158X2+6.059X3(RP2=0.687)

(13)

式中Y——DO；X1——WT；X2——pH；X3——Phyco。

水生植物有無區域R檢驗結果分別為RP1=0.537、RP2=0.687，可知上述多元線性回歸方程能夠較好地反映DO與WT、pH、Phyco的線性關系；RP1X2>X1，即3個自變量對DO影響的權重從大到小依次為Phyco>pH>WT。

3 結論

本文基于2020年4月21日至6月20日揚州大學江陽路南校區水塘逐日1 h序列水質參數觀測結果，采用變異系數法、單因子水質標識指數法以及構建多元線性回歸模型對水生植物有無區域水質參數的變化特性進行了比較、分析，得到主要結論如下。

a)無水生植物區WT、DO、pH均低于同期水生植物區；兩區域WT變化過程相似，pH與DO具有相似的變化過程；水體均呈堿性，無水生植物區pH普遍高于水生植物區。

b)水生植物區DO的波動程度大于同期無水生植物區；無水生植物區pH、WT的變異系數多大于同期水生植物區；各水質參數總變異系數權重關系為DO>WT>EC>pH。

c)以DO為指標的單因子水質標識指數結果表明無水生植物區水質優于水生植物區。

d)研究期間內，池塘水生植物有無區域WT與對DO的影響不一致；各水質參數對DO影響權重為Phyco>pH>WT。