基于距離矩陣計算的上海市水質監測斷面優化方法研究

陳 昊，盧士強，邵一平，楊漪帆，劉 揚

(1.同濟大學 環境科學與工程學院，上海 200092；2.上海市環境科學研究院，上海 200135)

1 引言

在人民群眾對水環境質量的需求尚未滿足的背景下，對水環境質量的精細化管理提出了更高的要求，而水質監測的能力提升是水環境質量高效管理的基礎。長期以來，國家及各地市級的水利系統與環保系統分別構建了針對管理目標的區域河湖水環境質量監測體系并開展了長時間序列的水環境質量監測[1]。在2018年3月第十三屆全國人民代表大會第一次會議批準的國務院機構改革方案實施后，水功能區管理職責由水利部轉隸至生態環境部，與地表水環境質量結合管理[2]。上海市的水務系統水功能區等河湖水環境質量監測網絡、生態環境保護系統的地表水環境監測站網，在近年來都得到了快速建設和發展，在2018年水功能區管理整合至生態環境部后，兩套水質監測體系在逐步合并同步監測的過程中，發現了點位重疊、點位臨近等問題。

為了兼顧現有水功能區劃職責由水利部門轉隸至生態環境部門，結合目前河長制管理需求不斷強化的趨勢，同時由于上海市的中小河道水質監管治理也是后續上海市重點關注的方向[3]，因此，在原有兩套水環境質量監測體系的基礎上，有必要結合前述需求，研究探索現有水質監測站網的優化方法，提出監測站網建設完善的思路。

2 材料與方法

2.1 河流概況

上海市位于長江入海口處，處于太湖流域下游，域內江湖河網密布，港汊縱橫交錯，主要包括有黃浦江、蘇州河、吳淞江等水系[4]。根據2019年上海市河道(湖泊)報告統計，上海市共有河道(湖泊)47332條(個)，河道湖泊面積632.79 km2，河湖水面率達到9.98%，河網密度4.71 km/km2。其中市管河道31條，長853.88 km，市管湖泊2個，面積48.27 km2；區管河道515條，長2931.78 km，區管湖泊19個，面積21.43 km2；鎮管河道2655條，長6524.13 km，鎮管湖泊20個，面積3.04 km2；村級河道39045條，長達18452.95 km。除此以外，上海市有小微水體共計51898個，面積達到68.69 km2(表1)。

表1 上海市各等級河道(湖泊)情況統計表

2.2 監測站網概況

上海市河湖水質監測站網經過多年發展，逐步形成了分別以水務系統和環保系統為主線的對重要江河湖泊水功能區管理、全市主要河流水質狀況評價、中小河道綜合治理、城市黑臭水體的消黑除劣攻堅戰、全市水污染防治行動計劃推進、飲用水水源地監管、出入境河流水質監測等多套上海市水環境質量監測站網體系。

上海市全國重要江河湖泊水功能區共計117個，設置監測斷面217個，上海市與江浙省界河流93條，設置監測斷面26個，上海市中小河道綜合治理河流共計1864條段，設置斷面1918個，水污染防治行動計劃實施方案中明確全市國市考水質監測斷面259個，另外區界斷面生態環境部門設置51個，水務部門設置7個。通過初步合并規整，將水務系統及生態環境系統的所有鎮級以上河流監測斷面進行合并，最終形成全市4016個鎮級以上河流水質監測斷面。

不同監測斷面的設置和監測體系的構建滿足了各方面行政管理和污染治理等需求，然而，不同的監測體系間存在較多差異，包括行政管理部門的不同，監測因子、監測頻次、分析方法等監測需求的不同，管理目標和要求的不同等。這些不同監測體系間的差異，帶來了同一點位的監測斷面重復監測、同一河流上下游監測斷面水質趨同、相交河流點位距離較近等問題，監測站網的優化完善存在較大空間。

2.3 優化思路

2.3.1 相鄰斷面合理性分析

利用QGIS中distance matrix矢量分析工具，計算各點間直線距離的距離矩陣，保留相鄰斷面中等級較高河道的監測斷面，同等級監測斷面保留監測數據更全面的斷面[5]，以此進行相鄰斷面的合理性分析和斷面優化。

2.3.2 斷面水質相關性分析

利用斯皮爾曼Spearman相關系數，計算相鄰斷面間的水質相關系數，同時判斷溶解氧、高錳酸鹽指數、氨氮和總磷4項指標的相關性，并進行相關系數累加比較[6]，以此篩選水質存在較大相關性的相鄰斷面，作為斷面優化的篩選條件。

2.4 統計方法

斯皮爾曼Spearman相關系數被定義成等級變量之間的皮爾遜相關系數。Spearman秩相關可用等級相關系數rs來說明變量間的直線相關關系的密切程度與相關方向[7]。其基本思想是將n對觀察值Xi、Yi(i=1，2，…，n)分別由小到大編秩，Pi表示Xi的秩，Qi表示Yi的秩，di=Pi-Qi表示X、Y兩變量秩排列的一致性情況，對于樣本容量為n的樣本，n個原始數據被轉換成等級數據，相關系數ρ為：

(1)

3 結果與分析

3.1 距離計算

將全市鎮級以上河道4016斷面根據經緯度信息導入QGIS地理信息系統，利用矢量分析工具distance matrix對各斷面間相互距離一一進行計算，設置計算每個斷面最近距離的3個斷面，共獲得20238組距離數據。進一步對其中重復值進行篩選，獲得12266組斷面間距數據(圖1)。

圖1 QGIS距離矩陣distance matrix 設置及輸出結果

3.2 距離篩選

根據12266組斷面間距離進行統計，整體呈正態分布，如下圖2。其中，間距范圍在1000～2000 m有6591組，占總體組數的53.7%，其次為500～1000 m間距范圍的斷面有3206組，占整體26.1%，2000～3000 m間距范圍的斷面有1205組，占9.8%，100～500 m間距范圍的斷面有921組，占整體的7.5%。上述4個范圍段即100～3000 m間距范圍的斷面占整體的97%。

除此以外，完全重合的斷面有19組，即19個斷面為重復設置斷面，間距在0～10 m的斷面有45組，10～100 m范圍的斷面有92組(表2、圖2)。

表2 斷面間距計算結果分布范圍

圖2 斷面間距分布情況

3.3 斷面間相關性分析

利用RStudio軟件中相關系數計算函數cor()，逐一計算前述12266組斷面間月度水質監測數據(溶解氧DO、高錳酸鹽指數CODMn、氨氮NH3-N、總磷TP)相關性，形成每組斷面間水質監測因子相關系數矩陣。將四項因子相關系數進行加和，得到每組斷面組的相關系數加和數(表3、圖3)。

表3 相鄰斷面的相關系數計算(部分)

圖3 Rstudio處理語句示意

統計12266組相鄰斷面組，有效組數11884組，另有382組因兩個斷面有1個以上斷面月度監測數少于7個月，主要原因包括施工停測、斷面調整等，不納入本次斷面優化調整考慮范圍。在11884組相鄰斷面組中，參考各項因子相關系數為0、0～0.5、0.5～0.6、0.6～0.7、0.7～0.8、0.8～0.9、0.9～1、1以及<0共計9個梯度，將各因子相關系數總和范圍劃分為0、0～2、2～2.4、2.4～2.8、2.8～3.2、3.2～3.6、3.6～4、4以及<0同樣9個組別進行統計。統計結果可以看出，相關系數總和在3.6以上的斷面組數達到51組，相關系數總和在3.2～3.6的斷面組數為453組，為同組兩個斷面存在強相關性組別，建議進行優化調整。

同時，從斷面間距離范圍的角度分析，有18組斷面位置完全重復、45組斷面間距在10 m以內，多數為同一斷面不同監測部門進行監測，盡管部分斷面相關系數不高，同樣進行優化調整(表4、圖4)。

表4 各因子相關系數綜合范圍組數情況

圖4 各相鄰斷面組間距范圍內相關系數總和比例

3.4 斷面優化過程

基于上述相關性分析及斷面間距統計，確定斷面優化范圍的選取原則，斷面優化范圍主要考慮各斷面間相鄰距離和水質指標相關系數，具體如下。

(1)間距為0的兩個斷面，即為同一位置的兩個斷面，多為不同監測部門對同一點位的重復監測，建議進行優化。

(2)間距為0～10 m的兩個斷面，若為同一河流，多為不同監測部門對同一河流點位的重復監測，建議進行優化。

(3)相關系數總和大于3.2的兩個相鄰斷面組。

在此基礎上，篩選出需優化的斷面組別，進一步按照河道管理等級、監測頻次、水質狀況為原則進行優化[8]。具體判斷邏輯如下。

(1)判斷河道管理等級，河道管理等級基于河道長度、寬度、所涉及行政區域等確定，因此，在河道管理等級不同的斷面組別中，保留河道管理等級較高的斷面。

(2)若相鄰斷面組中河道管理等級一致，則進一步判斷河道監測頻次，監測頻次較高的斷面可認為具有更多歷史數據，并往往具有更好的采樣監測條件，因此，若河道管理等級相同則保留年度監測頻次更高的斷面。

(3)當兩個相鄰斷面的河道管理等級相同且監測頻次一致的情況下，保留年均值水質較差的斷面，以上海市主要水質超標因子氨氮、總磷為參考因子，分別比較兩個斷面氨氮年均值之差與所有斷面氨氮年均值的比值，以及兩個斷面總磷年均值之差與所有斷面總磷年均值的比值，以兩個比值的絕對值相對大值來判斷兩個斷面的相對水質優劣[9]。

3.5 斷面優化結果

根據斷面優化的選定范圍及篩選原則，共選定符合優化范圍的相鄰斷面組共570組，按照篩選原則進行優化后，共選定439個斷面予以優化，其中，依據河道等級予以取舍的斷面72個，依據監測頻次予以取舍的斷面34個，依據水質優劣程度進行取舍的斷面333個(表5)。

表5 建議優化斷面調整依據統計

將相鄰斷面按照水體(是否同一水體)、管理部門(是否同一管理部門，生態環境、水務)、行政區(是否數據同一行政區)進行歸類，作為相鄰斷面優化的判別依據之一，并對優化結果按此分類進行統計，439個斷面中，水體、部門、行政區完全相同的相鄰斷面24組，其間距多集中于100～4000 m范圍內，以1000～2000 m范圍居多；同水體、同行政區但不同管理的斷面36組，其間距多集中于0～1000 m范圍內，以0～10 m范圍居多，說明該類型斷面組多為不同部門設置的重復斷面；同水體、同部門但不同行政區的相鄰斷面2組，間距在500～2000 m范圍內；同水體、不同部門、不同行政區的相鄰斷面5組，其間距均小于10 m，說明該類型斷面組可理解為不同行政區設置的跨區重復斷面；另有不同水體的相鄰斷面372組，多集中于100～2000 m范圍內，是本次優化的主要區間范圍(表6)。

表6 建議優化斷面相鄰間距統計

4 結論與討論

上海市的水環境質量監測站網需考慮各方面需求，包括對水功能區管理和評估考核的需求、全市河長制管理考核的需求、水污染防治行動計劃管理考核的需求，以及中小河道的水質評估和治理需求。不同的管理需求在現階段存在較大差異[10]，目前階段尚不具備將各方面考核評估體系作合并和優化的條件，應在現有體系的基礎上繼續按照各自體系需求進行完善優化。從長遠來看，水功能區、河長制等不同體系對于河道的水質要求、管理要求將逐步協調，隨著監測能力的持續提升，應在滿足現有管理需求的前提下，以全市鎮級以上河道監測網絡為基礎，進一步兼顧村溝宅河等中小水體的水質狀況評價。

水質監測的站網優化方式各式各樣，常用的理論方法包括模糊聚類分析法、主成分分析法、BP神經網絡優化法[11,12]等，核心理論都是基于水質歷史狀況進行相似斷面的優化合并。本研究針對全市鎮級以上河道，提出了利用空間地理信息進行的相鄰斷面合理性分析和spearman相關特征分析相結合的優化方法，形成了439個斷面的優化方案?？傮w而言，水質監測站網應加快水務系統、生態環境系統等不同管理部門之間數據共享共建，提升水質監測效率和效益。