地表水重金屬評價方法的改進與運用比較研究

趙一蔚 高良敏 陳曉晴 查甫更 石闖 張海強

摘 要：針對重金屬污染指數（HPI）、重金屬評估指數（HEI）方法的部分局限性，對重金屬污染指數（HPI）進行了改進，形成了改進的地表水重金屬污染指數|r-HPI|方法，并分別應用重金屬污染指數（HPI）、重金屬評估指數（HEI）、改進的重金屬污染指數（|r-HPI|）對研究區域連續三年共1 164個地表水樣品統計分析，驗證了|r-HPI|方法使用方便，具有靈活性，并且綜合考慮了不同重金屬之間的內在聯系，有利于反映出水體重金屬污染的真實狀況?；谄胀死锝鸩逯档牡乩砜臻g圖清楚地反映了|r-HPI|的年際變化。通過Kolmogorov-Smirnov檢驗數據集的正態性，觀察到顯著差異（P <0.05）。|r-HPI|通過Bland-Altman分析并驗證了其有效性，表明在地表水重金屬污染研究中的良好適用性。

關鍵詞：地表水;重金屬評價;修正重金屬污染指數（|r-HPI|）;Bland-Altman分析

中圖分類號： X824文獻標志碼：A

文章編號：1672-1098（2021）02-0045-06

收稿日期：2020-11-08

基金項目：安徽省重點研究與開發計劃基金資助項目（202004i07020012）

作者簡介：趙一蔚（1998-），女，山東菏澤人，在讀碩士，研究方向：生態環境效應、水污染控制、環境規劃管理與評價。

Comparative Study on Improvement and Application of Evaluation Methods of Heavy Metals in Surface Water

ZHAO Yiwei， GAO Liangmin， CHEN Xiaoqing， ZHA Fugeng SHI Chuang， ZHANG Haiqiang

（School of Earth and Environment， Anhui University of Science and Technology， HuainanAnhui 232001，China）

Abstract：To some of the limitations of the Heavy Metal Pollution Index （HPI） and Heavy Metal Evaluation Index （HEI） methods， HPI was specially improved in this article to form an improved surface water heavy metal pollution index |r-HPI| method. 1164 surface water samples in the study area for three consecutive years were analyzed statistically with HPI， HEI and |r-HPI|， verifying the convenience and flexibility of |r- HPI |method， which was in favor of reflecting the real situation of heavy metal pollution in water because of the internal relationship between different heavy metals comprehensively considered. The geospatial map based on ordinary Kriging interpolation reflected clearly the inter-annual changes of |r-HPI|. When the normality of the data set was tested by Kolmogorov-Smirnov， a significant difference was observed （P<0.05）. |r-HPI| has been verified effective by Bland-Altman， showing its good applicability in the study of heavy metal pollution in surface water.

Key words：surface water; Heavy metal assessment; modified heavy metal pollution index （|r-HPI|）; Bland-Altman analysis

在世界范圍內，水體重金屬的不可逆轉性和長期累積性對人類健康和生態安全的損害引起了廣泛關注[1-2]。重金屬污染指數[3]（heavy metal pollution index，HPI）和重金屬評估指數[4-9]（heavy metal evaluation index，HEI）被廣泛采用[10-13]，但是也有不少弊端：HPI方法中的重要參數Qi與重金屬濃度、最高期望濃度的絕對差值有關。因此，使用HPI方法表示水體重金屬污染狀況存在一定誤差。HEI方法主要取決于允許濃度，未將水中重金屬濃度的標準限值考慮在內。另外，無論是HPI還是HEI均是將不同種類的重金屬單獨劃分為一類，通過對不同類的指數求和獲得整體水體重金屬污染狀況，忽略了不同重金屬的潛在聯系，很有可能與實際情況產生偏差。

針對現有HPI、HEI方法使用的局限性問題，本研究特提出通過使用數理統計方法修正HPI，旨在：①基于現有的重金屬污染評價指數評估淮河流域的水體重金屬，并改進重金屬污染指數（|r-HPI|），使用多元統計技術并將其與GIS集成以進行水體重金屬的空間表示;②通過Bland-Altman分析對HPI、HEI、|r-HPI|進行有效性驗證。

1 資料與方法

1.1 研究區域

本研究選擇中國的淮河流域作為研究區，該區域人口密集，地理位置特殊。研究區位于半濕潤與半干旱區域的交界地帶，是黃河流域和長江流域的過渡區，地形主要以平原為主，西部及西南部、東北部是山區和丘陵，在行政劃分上，淮河流域橫跨河南、安徽、江蘇等省。

1.2 樣品收集

在收集研究區點位數據之前查閱了大量該地區的文獻資料，并進行了實地勘察，本課題組通過水文年鑒收集到研究區的各個點位水質數據，并前往水文局及生態環境局，對已掌握的數據（站點實際位置等）進行核實以及對未掌握或掌握不全的數據進行溝通獲取。在此基礎上，本研究中數據點的選擇綜合考慮了淮河水系的一、二級支流的交界處，水系的較大支流匯入前的河口處，主要河流、水庫（響洪甸水庫、佛子嶺水庫、梅山水庫）的出入口，有水工建筑物（蚌埠閘、王家壩等）并受人工控制的河段。本研究共收集了2015～2017a連續三年36個數據點逐月水質數據，對數據初步整理后，共獲得1 164個可利用水體重金屬數據。

1.3 水體重金屬污染評價方法

重金屬污染指數HPI針對單個重金屬對水質的相對重要性劃分權重，計算公式為

∑ni=1WiQi∑ni-1Wi（1）

式中：Wi為單位權重，Qi是第i個參數的子指數，在該研究中，選取6個重金屬指標（Pb、Cu、As、Zn、Cd、Cr）。

Qi=∑ni=1|Mi-Ii|Si-Ii×100（2）

式中：Si代表第i個參數的標準值[14]，Mi是監測到的相應參數的濃度。Ii是第i個參數的最高期望濃度[15]，一般認為低于50，表示污染較低;介于50～100，表示處于中度污染;大于100，表示污染程度高[16]。

重金屬評估指數HEI是通過考慮每個指標的監測值與標準值之比的總和，一般認為低于40，表示污染較低;介于40～80，表示處于中度污染;大于80，表示污染程度高[17]。計算公式為

∑ni=1MiSi（3）

針對現有HPI、 HEI方法的使用局限性問題，本研究特提出通過使用數理統計方法修正HPI—|r-HPI|， |r-HPI|方法使用方便，具有靈活性，綜合考慮了不同重金屬之間的內在聯系，有效反映污染的真實情況。

xi，j=∑ni=1Mi-Ii|Si-Ii|×100（4）

li，j=xi，jzi，j（5）

pi=li，j×Zj（6）

r-HPI=∑ni=1ki×pi（7）

式中：xi，j為第j個重金屬指標的第i個成分矩陣重因子載荷分布，zi，j為對應的第j個重金屬指標的第i個成份特征值。li，j是對應的因子載荷權重，Zj為第j個重金屬指標的標準化子指數，pi為第j個重金屬參數的分配率，ki為相應的方差貢獻率。

首先對原始數據（xi，j）進行標準化映射，然后將因子分析應用于每個獨立簇的數據集，獲得了相應子指數的因子載荷。使用（Keiser-Meyer-Olkin，KMO）準則驗證了數據的充分性， 與此同時， Bartlett的球形度檢驗表明了該數據集對因子分析的適用性。 將經Varimax旋轉后成分矩陣系數與特征值進行相除獲得對應參數的因子載荷權重li，j，可以實現數據不相關化且正交。值得注意的是，累計方差百分比要高于80%。在獲得子得分后與對應的貢獻率相乘獲得每個樣本的修正重金屬污染指數?；谏鲜霾襟E，本研究根據獲得的 |r-HPI|值將水樣劃分成3類：|r-HPI|<0.5時， 重金屬污染程度低;0.5≤|r-HPI|<1時，屬于中度污染;|r-HPI|≥1時，屬于高度污染。

2 結果與分析

2.1 |r-HPI|

在該項研究中， 使用6個重金屬參數計算了研

究區36個點位連續三年的|r-HPI|值，以評估地表水的重金屬污染程度。2015a的樣品中|r-HPI|保持在0～0.8范圍，平均值為0.14，重金屬含量偏低，但在2016年，部分點位重金屬含量升高，尤其是25、36號點位，|r-HPI|值達到了0.5以上，該項研究中的地區擁有較高的工農業生產水平，采礦、煤炭燃燒以及農業耕作等都有可能是造成水體重金屬濃度增加的原因[18]。盡管仍在本研究所規定的地表水重金屬標準范圍內，但隨著重金屬濃度的增加，人體和水中動植物的健康將受到嚴重威脅。2017a的整體點位水體重金屬水平良好，盡管在4、24等點位重金屬濃度較高，但|r-HPI|值仍符合本研究規定的水體重金屬良好范疇內。

2.2 |r-HPI|的空間分布

利用克里金插值技術在GIS平臺上繪制了2015～2017a間|r-HPI|的地理空間變化圖，以觀察整個研究區域內水體重金屬水平的年際變化和空間分布?？死锝鸱ㄊ亲詈玫木€性無偏技術之一，它可以在稀疏的數據區域中制作出令人滿意的空間地圖，并給出地圖的隨機歧義性[19]。研究區連續三年的|r-HPI|空間分布變化如圖3所示，整體而言，三年來研究區|r-HPI|的空間分布趨勢高度相似，|r-HPI|熱點出現在研究區西部。

2.3 |r-HPI|與HEI、HPI結果比較

本研究中提出的|r-HPI|方法評估地表水中重金屬水平的一個優勢是在確保評估指標穩定性的前提下考慮到各個參數的差異，盡管降低了任何低于理想極限的變量以及高于允許極限的變量對指標的影響，但“特殊值”并不因此被忽略。此外，即使一個變量變化，修改后的|r-HPI|結果也提供了準確而科學的評估。彌補了一些現有的評估方法的不足，因為它們并未考慮單因素評估。

通過對該區域數據點進行HEI、HPI及新提出|r-HPI|三種方法的評估，從表1中可看出，HPI在區域中的值并沒有顯著差異，均顯示低污染水平。HEI值在1、2、23、24、25、35號點位出現了高值，由此方法可以判斷對應點位所在區域受到較大程度的污染，其余點位也受到一定程度的污染。所有點位的 r-HPI 均小于1，表明研究區處于重金屬低污染水平，與HPI的結果一致。進一步發現，當各重金屬指標中有兩個指標超過《地表水環境質量標準（GB3838-2002）》I級標準時， r-HPI 范圍保持在0.4～0.58之間，只有一個指標為II級標準時， r-HPI 小于0.4，因此， r-HPI 值準確反映出了重金屬各指標的超標情況。

2.4 |r-HPI|有效性檢驗

Bland-Altman適用于連續變量的兩種測量方法進行一致性比較，通過繪制散點圖量化測量方法之間的差異。由于本研究中測量方法的結果不同，故先對原始數據進行了標準化處理，并使用Kolmogorov-Smirnov檢驗數據的正態性，結果表明，無論是HPI、HEI還是本研究中提出的|r-HPI|方法，其對應的K-S檢驗的漸進相關性均為0，顯著小于標準值（0.05），由此得出，以上三種水體重金屬評價方法之間的差異具有顯著的統計意義。在95%的一致限（limits of agreement， LoA）內觀察到最大差異（見圖4），其偏差值為8.333×10-7（見圖4b）和-2.778×10-7（見圖4c）。表明使用|r-HPI|代替HPI的錯誤概率僅為0.000 08%，代替HEI錯誤概率僅為0.000 03%，可忽略不計。在HPI與HEI組合的情況下，錯誤概率為0.000 1%，差值也分散在95%一致限之間，偏差值為1.111×10-6（見圖4a）。該分析表明，|r-HPI|可以替代現有方法，因為|r-HPI|對任何定性參數均有用。

3 結論

運用重金屬污染指數（HPI）、重金屬評估指數（HEI）、修正重金屬污染指數（|r-HPI|）分析研究區域連續三年共1 164個地表水樣品（點位數為36），表明|r-HPI|方法使用方便，具有靈活性。基于普通克里金插值的地理空間圖清楚地反映了|r-HPI|的年際變化，整體而言，三年來研究區|r-HPI|空間分布趨勢高度相似，|r-HPI|熱點出現在研究區西部。通過Kolmogorov-Smirnov檢驗數據集的正態性，觀察到顯著差異（P<0.05）。|r-HPI|通過Bland-Altman分析并驗證了其有效性，表明它在地表水重金屬污染研究中的良好適用性。

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（責任編輯：李 麗）