張家口柴宣盆地淺層地下水水化學特征及水質評價

陳迎輝, 馬苗苗, 劉月東, 閆佰忠, 陳瑩

(1.河北省地質礦產勘查開發局第三地質大隊, 張家口 075000; 2.河北省張承地區生態環境保護與修復技術創新中心, 張家口 075000; 3.河北省水資源可持續利用與產業結構優化協同創新中心/河北地質大學水資源與環境學院, 石家莊 050000)

地下水作為水資源的重要組成部分,為生活供水、工農業生產和經濟可持續發展等提供重要保障[1-2]。張家口市位于北京市西北部,官廳水庫上游,與首都北京同屬一個自然生態系統。2019年,在《京津冀協同發展規劃綱要》中提出了將張家口建設成首都水源涵養功能區和生態環境支撐區的目標[3-4],2022年,冬奧會和殘奧會在張家口舉辦,全力保障水資源的安全性至關重要[5]。目前,張家口市主要供水水源為地下水[6],但近年來隨著工農業不斷發展,農藥大量使用,場礦廢渣和生活污水排放等問題,使張家口地區地下水受到污染[7]。因此研究張家口地區化學特征并進行水質評價,對保護張家口和首都兩地生態環境、保障用水安全非常重要。

不同地區的地下水化學特征和成因各異,地下水質量評價方法眾多,常用的水化學分析方法有因子分析[8]、Gibbs圖、巖石風化端元圖、主成分分析法[9]等,常用的水質評價方法有內梅羅指數法、模糊綜合評價[10]、綜合指數評價法[11]等。國外學者對水質評價方法的研究在不斷進行,Tripathi等[12]對印度恒河水質狀況進行分析,首先利用主成分分析篩選了水質評價因子,而后通過水質指數法(water quality index, WQI)評價了水質狀況,節約了經濟成本和時間精力。Amiri等[13]通過Gibbs圖得出伊朗亞茲德地區地下水礦化度升高是由于地下水與硅酸鹽的相互作用,并利用熵權水質指數(entropy-weighted water quality endex, EWWQI)評價了水質狀況。José等[14]利用多變量分析技術改進了地下水水質指數(groundwater quality index, GWQI),對巴西巴伊亞州的地下水水質進行分析,方法改進后更加理性客觀和準確。More等[15]通過Piper三線圖、Gibbs圖、氯堿圖等分析印度特朗加納邦地下水和地表水中溶質來源,并利用主成分分析探討了水化學控制因素。Inacio等[16]利用地下水水質指數和地理信息系統(geographic information system,GIS)相結合的方法對巴西半干旱小流域地下水水質狀況進行了評價。中國眾多學者對水質評價也進行了大量研究,夏璐等[17]通過相關性分析和模糊綜合評價等方法對膠東半島沿海地區地下水水化學特征及水質進行分析,表明地下水主要受到巖石風化和海水入侵影響。劉宜鑫等[18]運用水化學、綜合評價和因子分析等方法探究了西安主城區地下水化學特征,并進行了水質評價,發現水巖作用是水化學組分的主要控制因素。田大永等[19]通過離子比例系數法、Gibbs圖解法和氯堿指數法等對鄭州市不同埋深地下水化學特征進行了分析,并評價了水質狀況。綜上,對于水質評價的研究國內外多采用水質指數法、多元統計分析和綜合水質評價法等,但不同水質評價方法側重點和精確度有一定差異。現通過模糊綜合評價法和改進內梅羅指數法相結合,并對水質進行評價,兩種方法都考慮權重因素,更便于對比調整從而減小誤差,同時配合多元統計法進一步分析,提高水質評價結果的準確性。

目前,對于張家口地區多是對地表水水質的研究,地下水研究很少,僅蔣萬軍等[20]對張家口整個區域的水質進行研究,得出受到一定污染,其他鮮有研究。因此,現采用2020年81個淺層地下水水質監測數據,運用數理統計分析[21]和水化學方法查明張家口柴宣盆地地區淺層地下水水化學特征,并通過模糊綜合評價法和改進內梅羅指數法進行水質評價,最后采用多元統計分析確定地下水主要污染物類型及來源,從而對張家口柴宣盆地地區地下水資源的保護和利用提供技術支持。

1 研究區概況

研究區位于河北省西北部張家口市中部的壩下柴宣盆地,與張北、崇禮、赤城、懷來、涿鹿等區縣接壤,地理坐標范圍為40°19′～40°45′N、115°2′～115°40′E,研究區面積為1 451.22 km2(圖1)。該地屬于北寒溫帶大陸性季風氣候區,四季分明,年平均降水量370.73 mm,降水量年內分配集中,多集中在6—9月,約占全年降雨量的70%,年平均水面蒸發量1 768.65 mm,年內溫差大,年平均氣溫5.7 ℃。研究區屬海河流域永定河水系,主要河流為洋河及其支流。年均徑流量為1.54 億m3,近5年最大年徑流量為1.26 億m3(2016年),最小為0.98 億m3(2018年)。

圖1 研究區采樣點分布Fig.1 Distribution of sampling points in the study area

研究區地處陰山山脈東段,海拔600～1 500 m,所處地形為山間盆地,盆地近東西向展布,中心為洋河帶狀平原,兩側為山前沖洪積平原,整個盆地地勢自西向東傾斜。地下水賦存于松散巖類孔隙,碳酸鹽巖溶隙溶洞、碎屑巖類孔隙裂隙和玄武巖孔洞裂隙之中,本次主要研究對象為賦存于松散巖類孔隙中的淺層地下水,其分布受地層巖性組合、地質構造和地貌條件的嚴格控制,變化極大,具有較大的不均勻性,地下水流向整體上自西向東。

2 材料與方法

2.1 數據來源

2.2 研究方法

2.2.1 模糊綜合評價法

模糊綜合評價法是以模糊數學為原理的綜合評價方法[22],該方法能最大限度排除極端超標因子的影響,提高綜合評價結果可信度。首先根據水質實測數據計算出各影響因子相對I～Ⅴ級水質的隸屬度和權重,并建立模糊關系矩陣和權重矩陣,隨后兩矩陣相乘得到所有采樣點的I～Ⅴ級水質的隸屬度,最后根據最大隸屬度原則得出模糊綜合評價結果。計算步驟如下:

(1)隸屬度和模糊關系矩陣的計算。

第Ⅰ類水(j=1),隸屬度函數為

(1)

第Ⅱ～Ⅳ類水(j=2,3,4),隸屬度函數為

(2)

第Ⅴ類水(j=5),隸屬度函數為

(3)

式中:xi為第i個評價因子的實測值,mg/L;cij為第i個評價因子對應的第j級標準值,mg/L;rij為第i個評價因子對第j級水的隸屬度。

然后根據各評價因子的隸屬度建立n×m的模糊關系矩陣R,即

(2)權重及權重矩陣的計算。權重計算公式為

(4)

式(4)中:Wi為第i個評價因子的權重值;xi為第i個評價因子的實測值,mg/L;cij為第i個評價因子對應的第j級標準值,mg/L。

因此,建立1×n的權重矩陣A=[W1W2…Wn]。

(3)模糊矩陣復合運算。矩陣A和R相乘,得到矩陣B,計算公式為

B=AR

(5)

最后根據最大隸屬度原則得出模糊綜合評價結果。

2.2.2 改進內梅羅指數法

改進內梅羅指數法相較于傳統的內梅羅指數法,消除了最大污染因子突出帶來的影響,增加了權重因素,考慮到各污染因子之間的差異性和綜合性[23],使評價結果更加合理。改進內梅羅指數法是通過計算出n=14個水質因子的m=81個采樣點的改進內梅羅指數Pj′,最后按照Pj′大小劃分水質等級,如表1所示,計算公式為

表1 改進的內梅羅指數法水質等級表Table 1 Improved Nemerow index method water quality grade table

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

2.2.3 主成分分析

主成分分析法是通過降維的思想,在確保原有信息損失最小的情況下,將多個水質影響因子濃縮組合成幾組綜合指標來反映水質信息。本研究采用IBMSPSSStatistics26進行主成分分析。

選取19個水質因子,對81個水質數據進行標準化處理和相關性檢驗后(KMO值大于0.5,Bartlett球形度檢驗對應的顯著性小于0.05),進行主成分分析,確定主成分個數(選取特征值大于1,累計方差貢獻率大于80%),得出主成分載荷矩陣、特征值及方差貢獻率。

2.2.4 系統聚類分析

系統聚類法是把多個樣品按照親屬關系和相似度逐個逐級地合并到不同的類當中,直至整個樣品組都在一個集合之內為止。本研究通過IBMSPSSStatistics26進行系統聚類分析,首先將數據進行標準化處理,然后根據平方歐式距離,把距離最小的兩類合并為一個新類,依次進行下去,一直到合并到一類為止,畫出聚類圖并確定聚類數。

3 結果與討論

3.1 地下水化學特征

3.1.1 地下水主要化學組分

表2 地下水主要化學組分情況Table 2 Main chemical components of groundwater

3.1.2 地下水化學類型

圖2 柴宣盆地研究區水樣點Piper圖Fig.2 Piper diagram of water samples in the study area of Chaixuan Basin

3.1.3 地下水化學控制因素

圖3 地下水Gibbs模型圖Fig.3 Gibbs model diagram of groundwater

圖4 水體巖石風化端元圖Fig.4 Endmember diagram of water rock weathering

3.2 地下水質量評價

3.2.1 模糊綜合評價法和改進內梅羅指數法

模糊綜合評價和改進內梅羅指數法的水質評價結果如圖5和圖6所示。模糊綜合評價所得研究區內Ⅰ～Ⅴ類地下水都存在,其中Ⅰ、Ⅲ類水占比較大,81個采樣點中,Ⅰ類水49組,占比60.49%;Ⅱ類水7組,占比8.64%;Ⅲ類水14組,占比17.28%;Ⅳ類水9組,占比11.11%;Ⅴ類水2組,占比2.47%;改進內梅羅指數法得出區內存在Ⅰ～Ⅳ類水,其中Ⅰ、Ⅱ類水占比較大,81個采樣點中,Ⅰ類水34組,占比41.98%,Ⅱ類水24組,占比29.63%,Ⅲ類水18組,占比22.22%,Ⅳ類水5組,占比6.17%。

圖5 改進內梅羅指數法水質分布圖Fig.5 Water quality distribution of improved Nemerow index method

圖6 模糊綜合評價水質分布圖Fig.6 Water quality distribution of fuzzy comprehensive evaluation

模糊綜合評價法和改進內梅羅指數法所得的每個水樣點的水質等級大體一致,最大不超出一個水質級別。改進內梅羅指數法充分考慮了各個水質污染因子的權重,適合研究水體的功能;模糊綜合評價法著重考慮了各污染因子對水質的綜合作用,適合研究水質類型的精確劃分。

因此,根據改進內梅羅指數法和模糊綜合評價法的綜合評價結果可知,研究區西部地區地下水水質較好,均為Ⅰ類或Ⅱ類水,研究區東部地區水質較差,為Ⅲ類或Ⅳ類水,其中經開區老鴉莊鎮、宣化區河子西鄉新李家村和大房子村、宣化區羊坊路口村及其周邊地區水質較差。

3.2.2 主成分分析

表3 主成分特征值及因子貢獻率Table 3 Principal component eigenvalue and its factor contribution rate

圖7 主成分旋轉因子載荷方差圖Fig.7 Principal component rotation factor load variance diagram

3.2.3 系統聚類分析

圖8 地下水水質聚類分析分布圖Fig.8 Cluster analysis distribution of groundwater quality

4 結論

根據2020年張家口市柴宣盆地地區81個水質采樣數據,對淺層地下水水化學特征進行分析,并用模糊綜合評價和改進內梅羅指數法對水質進行評價,最后通過主成分分析和系統聚類分析對污染物的種類和來源進行分析,得出如下結論。

(2)模糊綜合評價和改進內梅羅指數法綜合分析得出,地下水水質整體滿足III類標準,但部分地區水質較差;沿著地下水流方向(由西部地區到東部地區),水質逐漸變差。

(3)通過主成分分析可知,污染物主要主要來源于原生地質環境影響和工業、農業污染三個方面。系統聚類分析表明:工農業污染主要分布在東部地區,對地下水造成污染;原生地質環境廣泛分布于整個研究區內,對地下水的影響較小。

(4)模糊綜合評價法在確定最高一級權重時存在人為主觀性,改進內梅羅指數法同時出現多個最大權重時,也會造成結果偏差。因此采用兩種方法結合的方式能夠減小權重賦值帶來的誤差,提高評價結果的準確性。