漓江上游靈渠豐枯水期水量水質綜合變化分析

李 哲 卿，張 紅 艷，許 景 璇，白 凱 華，代 俊 峰，4

(1.桂林理工大學 環境科學與工程學院，廣西 桂林 541004； 2.廣西巖溶地區水污染控制與用水安全保障協同創新中心，廣西 桂林 541004； 3.桂林水文中心，廣西 桂林 541000； 4.廣西環境污染控制理論與技術重點實驗室，廣西 桂林 541004)

0 引 言

河流生態環境日益引起社會的關注，河流水量水質的變化規律分析對于河流生態環境保護十分重要。目前，對河流水量、水質變化的單一研究較多，水量水質綜合變化分析也逐漸引起重視。孟瑩瑩等[1]在對上海市3個典型分流制雨水系統的旱流污水(合流制排水系統在晴天時輸送的污水)水量水質進行綜合分析之后，再結合流程圖法、CMBM法在雨水系統旱流溯源中的應用，得到了理想結果。Cao等[2]將水量水質轉化為評價指標，提出線性可加性指標，結合水量水質進行了水資源量的計算。然而，豐枯不同水期的河流水量水質綜合變化研究相對較少。在豐水期，徑流增加對河流水質的影響包括兩個方面：一是增大河流的污染物稀釋能力和自凈能力，二是增大流域侵蝕能力，可能帶來更多的污染物進入河流。這兩方面影響的綜合結果如何，在不同地區和不同河流可能呈現不同的結果。

靈渠作為漓江的重要支流，溝通了長江支流湘江和珠江支流桂江(漓江)，在漓江流域的發展中發揮了重要作用，2018年靈渠成功入選世界灌溉工程遺產名錄。由于經濟社會的快速發展，靈渠周圍村鎮的生活污水和農業生產污水的排放，給靈渠水質帶來了污染風險。處于漓江流域的靈渠，水資源相對豐富，但豐枯季節變異大，豐枯水期對靈渠水質的影響如何，值得深入研究。本文基于收集的長序列水量水質數據，分析豐枯水期靈渠水量水質的變化及其關系，以為靈渠水環境保護和生態環境改善提供依據。

1 資料與方法

1.1 研究區概況

靈渠位于漓江流域上游(見圖1)，屬于亞熱帶季風氣候，降雨量的年際年內分配受季風活動的影響較大，雨季的降雨量高達1 100～1 400 mm，而干季的降雨量僅為370～430 mm，年平均蒸發量約為1 260.8～1 792.2 mm。本次研究選取了靈渠水文站1960～2019年徑流數據和2004～2019年的水質數據，進行靈渠豐枯水期水量水質的變化分析。

圖1 靈渠水文站位置Fig.1 The location of hydrological station in Lingqu

1.2 研究方法

采用統計分析法、Mann-Kendall法和Spearman秩相關系數法分析靈渠水量和水質的變化特點。

(1) 統計分析法，用來分析徑流的年內與年際分布特征，主要是計算出相應的參數，年內分布特征是用不均勻系數Cn和完全調節系數[3]Cr來表示，年際分布特征是用極值比K與變差系數Cv來反映。Cn與Cr越大則說明不同月份的徑流量之間的差異就越大，則年內分布不均勻[4]；K值與Cv越大，則年際分布越明顯[5]。

(2) Mann-Kendall方法是一種非參數檢驗方法[6]，計算簡便，不受異常數值的影響，該方法常被用來分析水文序列的變化趨勢[7]，其公式如下：

(1)

(2)

j

S方差計算公式為

(3)

式中：m，n表示年時間序列中具有相同值的變量數目；tp是第p組的相同值數目。

統計量Z值的公式如下：

(4)

若Z值是正值，表明該序列有上升的傾向；負值則有下降傾向[8-9]。

(3) Spearman秩相關系數是一個非參數指標，用來衡量兩個變量之間的相互依賴性。利用單調方程表示變量之間的相關性，若兩變量完全單調相關時，Spearman秩相關系數為1或-1，Spearman相關系數又被認為是等級變量之間的Pearson相關系數[10-11]。

(4) 綜合污染指數是評價水環境質量的一種重要方法[12]，具體公式如下：

(5)

(6)

式中：P是綜合污染指數；Pi是i污染物的污染指數；n是污染物的種類；Ci是i污染物的實測濃度平均值；Si是i污染物評價標準值。

2 不同水期內的徑流、水質指標變化分析

2.1 徑流變化分析

本文依照靈渠流量變化將年內時段劃分為兩個水文期：豐水期(3～8月份)與枯水期(1～2月份，9～12月份)。

2.1.1年內變化特征

靈渠各月徑流大小差異較大(見圖2)，豐水期流量占總流量的79%，5月份出現最大值，占全年流量的20%；枯水期流量占總流量的21%，最小值則出現在12月份。

圖2 徑流年內分配Fig.2 Annual distribution of runoff

為了方便分析，將1960～2019年徑流以10 a為時段計算Cn和Cr值(見表1)。繪制Cn，Cr曲線，見圖3～4。結果表明：枯水期的Cn，Cr均值大于豐水期，且都處于波動上升狀態，意味著枯水期徑流量的變化比豐水期明顯。

表1 1960～2019年不同時段年內分配結果Tab.1 Annual distribution results in different periods from 1960 to 2019

圖3 豐水期徑流年內分配參數曲線Fig.3 Annual distribution parameter curve in wet season

圖4 枯水期徑流年內分配參數曲線Fig.4 Annual distribution parameter curve in dry season

2.1.2年際變化特征

不同水文期的年際徑流變化如圖5所示，靈渠豐水期的徑流呈現上升趨勢，但幅度較緩，線性斜率k為0.02，豐水期徑流的變差系數Cv和年極值比K分別為0.60和4.30。枯水期的年際徑流呈現下降趨勢，線性斜率k為-0.04，Cv值為0.65，K值為17.76，兩者均大于豐水期。

對豐枯水期的年徑流序列進行非參數統計，1960～2019年豐枯水期的統計量Z值分別為0.23和-2.96，且枯水期的統計值通過了99%的顯著檢驗，表明枯水期的徑流下降趨勢顯著。

圖5 不同水文期內的徑流變化Fig.5 Runoff variation in different hydrological periods

2.2 水質變化分析

2.2.1水質變化趨勢

2004～2019年靈渠高錳酸鹽指數的濃度變化范圍是0.5～4.0 mg/L，2004年以外的其他年份均處于Ⅰ類標準(參照GB 3838-2002《地表水環境質量標準》)；氨氮濃度指標的變化范圍是0.01～0.62 mg/L，含量基本達標，處于Ⅰ～Ⅱ類水之間；總磷指標變化范圍是0.01～0.5 mg/L，僅有2007年處于Ⅲ類水，其余年份均處于Ⅰ～Ⅱ類水之間，總體情況較好。

靈渠屬于Ⅲ類水質保護標準，據此計算靈渠水質污染綜合指數變化(見圖6)。結果表明：2004～2019年水質狀況總體好轉，污染綜合指數呈下降趨勢，趨勢線的斜率為-0.01。

圖6 水質污染綜合指數Fig.6 Comprehensive index of water pollution

2.2.2污染物濃度變化

應用Mann-Kendall法計算豐枯水期污染物濃度的統計值Z(見表2)，不同污染物濃度豐枯水期的變化關系見圖7～8。結果顯示：豐枯水期的高錳酸鹽指數濃度統計值Z均為正值，但并未通過顯著檢驗，處于不明顯的上升趨勢；氨氮、總磷濃度的統計值在豐枯水期都為負值，表明氨氮、總磷濃度在豐枯水期內整體呈現下降趨勢，且氨氮通過了99%的顯著檢驗。

表2 不同水期污染物濃度統計值ZTab.2 Statistical values Z of pollutant concentrations in different water periods

圖7 豐水期不同污染物濃度均值變化Fig.7 Variation of mean concentration of different pollutants in wet season

圖8 枯水期不同污染物濃度均值變化Fig.8 Variation of mean concentration of different pollutants in dry season

2.2.3污染物通量變化

根據資料的詳細程度，本文分析污染物通量的影響因素時，忽略了地下水交換的影響及底質背景對污染物通量的影響，主要分析水量和污染物濃度對污染物通量的影響。污染物通量是用豐(枯)水期的月均流量乘以豐(枯)水期各月實測污染物濃度的平均值，再乘以時間轉化系數來計算的，具體公式如下：

L=KQC

(7)

式中：L是污染物通量，t；K是時間轉化系數,按一個月30 d計，K=2.59×106s；Q是豐(枯)水期的月均流量,m3/s；C是豐(枯)水期各月實測污染物濃度的平均值,mg/L。

對高錳酸鹽指數、氨氮、總磷通量變化使用Mann-Kendall法進行分析，計算豐枯水期污染物通量的統計值Z(見表3)，豐枯水期高錳酸鹽指數、氨氮、總磷通量變化趨勢見圖9～11。結果顯示：CODMn通量在豐水期間變化比枯水期劇烈，CODMn通量在豐水期呈上升趨勢，在枯水期呈下降趨勢。氨氮通量統計值Z在豐水期和枯水期都為負值，通過了99%的顯著檢驗，說明氨氮通量在豐水期和枯水期都呈現明顯的下降趨勢。總磷通量在豐水期和枯水期都呈現下降趨勢，枯水期總磷通量的變化小于豐水期。

表3 不同水期污染物通量統計值ZTab.3 Statistical value Z of pollution flux in different water periods

圖9 CODMn通量均值變化Fig.9 Mean change of CODMn flux

圖10 氨氮通量均值變化Fig.10 Mean change of ammonia nitrogen flux

圖11 總磷通量均值變化Fig.11 Mean change of total phosphorus flux

3 不同水期內徑流與水質指標的相關分析

3.1 徑流與水質指標濃度、污染物通量的相關關系

應用Spearman秩相關系數法[13-14]對2004～2019年的徑流量年平均值與水質指標濃度、污染物通量進行相關性分析，豐水期和枯水期徑流與水質指標間的相關系數見表4。結果顯示：在豐水期和枯水期間，高錳酸鹽指數濃度與徑流相關系數都為負值；氨氮、總磷與豐枯水期徑流的相關系數均為正值。豐水期、枯水期徑流與高錳酸鹽指數、氨氮、總磷通量間的相關系數均為正值，說明當徑流量增加時，污染物通量也會隨之上升，徑流量大小對污染物通量起了決定作用。

當處在枯水期時，徑流與高錳酸鹽指數、氨氮和總磷污染物濃度、污染物通量間的相關系數均大于豐水期，表明枯水期徑流對污染物的影響更大。

表4 徑流與污染物的相關性結果分析Tab.4 Analysis of correlation results between runoff and pollutants

3.2 河流污染物的來源分析

一般情況下，河流污染來自點源污染和面源污染兩個主要類型，可以通過分析水質濃度變化與徑流間的關系來判斷河流污染的來源。當徑流量增加，水質濃度呈現上升趨勢時，此時污染物主要由面源污染引起；反之，隨著徑流量的增加，水質濃度出現下降的狀況，污染物則主要由點源污染引起，此時的徑流表現出對污染物的稀釋作用[15]。

表4顯示，隨著徑流的增加，高錳酸鹽指數濃度下降，表明可氧化污染物主要來自點源污染；當徑流增加時，氨氮與總磷濃度隨之上升，說明氮磷污染以面源污染為主。

3.3 靈渠污染防控對策

實地調查結果顯示，靈渠周邊沒有工業企業點源污染，污染來源主要是未經深度處理的農村生活污水，規模以下畜禽養殖場廢水排放，和水稻、柑橘等種植業肥料流失。結合本文的分析計算結果，提出靈渠的污染防控對策：

(1) 對于高錳酸鹽指數污染消減，應加強對農村生活污水等點源污染的治理；對于氨氮和總磷污染消減，應加強對稻田、柑橘等種植業和規模以下畜禽養殖等面源污染的控制。

(2) 豐水期徑流增加了靈渠水量和河流自凈能力，但其也增大了流域氮磷侵蝕能力，增加了氮磷污染入河量。應加強豐水期氮磷污染控制，在田間采用農藝措施減少肥料流失，在岸邊設置植被過濾帶，在主要入河溝渠處建立人工濕地，消減豐水期氮磷污染入河量。

(3) 加強對靈渠生態環境保護的宣傳力度，采取生態措施加強農業農村污染治理，提升農村生活污水治理程度，建立和完善農業污染監測網絡和監管制度，嚴格把控有機化肥的使用[16]，提高肥料利用率。

4 結 論

(1) 漓江上游靈渠的高錳酸鹽指數濃度在豐、枯水期都呈現不顯著的上升趨勢，氨氮濃度在豐、枯水期都呈現顯著的下降趨勢，總磷濃度在豐、枯水期的變化幅度最小，呈現不顯著的下降趨勢。年際間高錳酸鹽指數濃度的變化比氨氮、總磷劇烈。

(2) 高錳酸鹽指數、氨氮、總磷通量在豐水期的變化均大于枯水期。氨氮、總磷通量在豐枯水期都呈現下降趨勢，并且氨氮通量的下降趨勢顯著。

(3) 枯水期徑流與高錳酸鹽指數、氨氮、總磷濃度和污染物通量的相關性，大于豐水期徑流與污染物濃度和污染物通量的相關性。豐、枯水期徑流與污染物通量之間的相關系數絕對值大于相應水期徑流與濃度之間的相關系數絕對值，表明徑流量與污染物通量之間的相關性更高。豐、枯水期高錳酸鹽指數濃度與徑流量都呈現負相關，說明徑流量增大對高錳酸鹽指數的稀釋作用起主導作用；豐、枯水期氨氮、總磷濃度與徑流量都呈正相關，說明徑流量增大引起的氨氮和總磷污染物入河增加量，大于徑流量對河流氮磷污染物的稀釋量(能力)。

(4) 河流水質變化會受點源、面源污染兩方面的影響，豐、枯水期的高錳酸鹽指數濃度隨著徑流的增加而減小，說明高錳酸鹽指數污染以點源為主。豐、枯水期氨氮、總磷濃度隨著徑流的增加而增加，說明氮磷污染以面源為主。

(5) 注重豐水期污染防控，采用農藝措施減少雨季肥料流失，采用河岸植被過濾帶、人工濕地等生態措施消減氮磷污染的入河量。

致 謝

本研究的野外采樣和室內分析得到了“廣西環境污染控制理論與技術重點實驗室科教結合科技創新基地”和“南方石山地區礦山地質環境修復工程技術創新中心”的支持，在此一并致謝！