1 引言(Introduction)
隨著《水污染防治行動計劃》的持續推進，國家對各河流水體提出了明確的水質目標，“治污”工作極其緊迫.河流污染來源復雜，如生活污水、工業廢水、養殖廢水排放、農藥化肥的施用及內源污染等，且不同支流、河段污染特征差異明顯(Bhaduri et al., 2001;Uuemaa et al., 2007).掌握河流水環境污染特征及其影響因素，準確估算主要污染物通量，是加快落實總量控制，有效提高河流水污染治理效率的重要手段(Volk，2010;Vieira et al., 2012;Li et al., 2014).但目前國內水文、水環境監測網絡尚不完善，不少河流缺乏基礎水文、水質監測數據，因此，如何在有限資料下“摸清家底”，掌握流域污染特征及其影響因素，定量解譯出污染來源，具有重要的研究意義，也是全面推進流域“精準治污”、打好水污染防治攻堅戰急需突破的關鍵環節.
練江是廣東省水環境整治的重點流域，而北港河是練江重要的一級支流，其水質常年為劣Ⅴ類，屬練江重污染支流.流域內缺乏系統的水文水質監測數據，并且流域現狀排水管網不成體系，水污染來源及關鍵源區不明，為練江水環境綜合整治提出了巨大的挑戰，也是練江流域污染整治攻堅戰的重點、難點.本文以北港河為例，通過對2015—2017年常規水質數據進行分析，選取典型水期開展系統的水環境調查，獲取多次閘控周期的水文、水質實測數據，并進一步估算入河日均污水量及主要污染物日通量，診斷主要水環境問題，識別流域關鍵污染源區，以期為有限資料條件下河流整治工作針對性污染控制和管理提供重要科學依據.
2 材料與方法(Materials and methods)2.1 研究區概況
北港河發源于揭陽普寧市，流經汕頭市潮陽區匯入練江，是潮陽區、普寧市工農業生產、生活用水的主要水源和防洪排澇的主要通道.流域總面積222.2 km2，干流全長26.62 km，坡降1‰，其中，汕頭境內干流長約13.5 km，匯水面積約107.23 km2，主要有官田坑、谷饒溪、東寮坑、蟹窯泄洪渠等支流.北港河正常狀態下流入練江干流前有水閘控制，水閘平常為關閉狀態，待蓄水至一定水位后再開閘放水，其一級支流也多有閘壩或電排站控制.流域年平均氣溫21.4 ℃，年平均降雨量為1820 mm.流域常住人口39.35萬人，平均人口密度為2843人·km-2，是廣東省平均人口密度的5倍以上，屬于人口高度密集區域.
2.2 樣品采集與數據分析
本研究收集北港河2015年2月—2017年2月逐月水質數據，基于對常規數據的分析于2017年3月16—23日開展為期8 d的同步水文、水質調查，監測點位包括潮陽區北港河干流的起點(1號點位)、流域出口處(26號點位)及各主要支流匯入口(2~25號點位)，共26個點位，各點位分布見圖 1.監測期間，流速、水深數據主要采用挪威安德拉海洋衛士自記式水流/水深儀(Sea Guard-RCM)與RBR潮位儀進行采集(10 min·次-1)，同時每8 h利用聲學多普勒水流剖面儀(River Surveyor M9)進行1次移動測流.各點位用塑料采樣桶或塑料瓶采集表層水樣，采樣頻率為3 h·次-1，采樣后水樣立刻置于采樣箱低溫保存(< 4 ℃)，24 h后送往實驗室采用國標法進行分析.主要分析指標包括：總磷(TP)、總氮(TN)、氨氮(NH4+-N)、硝酸鹽氮(NO3--N)、亞硝酸鹽氮(NO2--N)、溶解氧(DO)、pH值、懸浮物(SS)、化學需氧量(CODCr)、高錳酸鹽指數(CODMn)，共11個指標.
圖 1
圖 1北港河流域控制單元劃分及監測點位分布圖
2.3 控制單元劃分及概況
基于30 m分辨率數字高程數據(DEM)，利用ArcGIS軟件水文分析功能進行小流域劃分，并結合水系特征及行政邊界等情況，按照“水環境功能區-陸域控制范圍”的水陸響應關系，將北港河流域劃分為11個控制單元.控制單元劃分結果見圖 1，各控制單元概況見表 1.流域土地利用數據通過對2016年Landsat TM遙感影像數據解譯得到，結果表明，流域耕地約占30.00%，林地約占27.59%，園地約占11.01%，城鎮約占7.65%，村莊約占19.76%，利用GIS對各控制單元土地利用數據重分類為自然用地(包括林地和草地)、農業用地(包括水田、旱地及園地)、建設用地(包括城鎮和村莊)，結果見表 1.
表 1 控制單元概況
2.4 數據處理
多元統計分析方法可以有效地簡化數據結構及提取潛在信息，常用的有相關性分析、主成分分析、聚類分析等，在國內外水環境研究領域中均有較好的應用效果(Alberto et al., 2001;Shrestha et al., 2007;Bu et al，2010;張璇等，2010;李文贊等，2012;Dhakate et al., 2013).本研究采用主成分分析與聚類分析對原始數據進行分析處理.
主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)在評估和研究區域的水質時空特征中被廣泛應用(黃金良等，2012;陳永娟等，2015;邱瑀等，2017)，本研究采用K-S檢驗對原始數據進行正態分布檢驗，結果表明，Skewness值與Kurtosis值分別為0.375、0.821，均小于1，數據近似于正態分布.
聚類分析(Cluster Analysis，CA)是一種探索的模式識別技術，其中，水環境研究領域中層次聚類分析(HCA)方法的應用最為廣泛(周豐等，2007;楊學福等，2016).參考其他學者相關文獻(Singh et al., 2004;汪冬華等，2010;杜麥等，2017)，本研究對原始數據使用Z-score方法消除量綱影響，然后采取常用的離差平方與歐氏距離平方法，對各監測點位或控制單元進行空間相似性分析，識別北港河流域不同級別污染源區.以上分析方法均在SPSS 13.0及EXCLE 2010完成.
本文在常用的5種通量估算方法中(富國等，2003;郝晨林等，2012)，結合實際采樣布點與采樣時間頻率，采用Webb等(1997)利用時段平均濃度與時段流量乘積、各時段通量之和建立的時段通量估算法進行計算.該方法由于采用同步的流量與污染物濃度數據，在數據頻率較高的情況下具有較好的準確性.計算公式如下：
式中，j為水文水質同步測量期間某日的第j次監測;m為該日的最大監測次數;n為同步監測的天數(d);α為時間系數，其取值為第j次監測代表的時段的秒數(s)，例如，重點監測斷面每日進行8次監測，每次相隔3 h，則m=8，α=3600×24/8=10800;ρj為第j次采樣污染物濃度值(mg·L-1);Qj為第j次測量時斷面流量(m3·s-1)，當其方向為從上游往下游時定義為正值，反之為負.
3 結果與討論(Results and discussion)3.1 流域水質季節性特征
北港河目前僅在流域總出口設有1個常規監測斷面，選取該斷面2015年3月—2017年2月逐月水質常規監測數據，按豐、平、枯水期進行分析，其中，豐水期為5—9月，枯水期為12—3月，其余月份為平水期.由圖 1可知，CODCr、NH4+-N及TP濃度平均值均呈現平水期>枯水期>豐水期，總體而言，北港河流域水質平水期最差，受降雨影響河流生態流量較大，豐水期水質最佳.因此，本次監測選取平水期開展補充調查，進一步探討流域水質空間污染特征.
圖 2
圖 2北港河主要污染物分水期分布
3.2 流域主要污染物及污染源識別
通過研究水質參數描述統計特征與各污染物指標相關性，可初步判斷北港河流域總體污染現狀.由表 2可知，北港河流域總體處于劣Ⅴ類，污染狀況較為嚴重，主要特征污染物為TN、NH4+-N、CODCr、TP，污染物濃度平均值分別為21.15、13.88、121.71、1.06 mg·L-1，分別達到了地表水Ⅴ類標準值的9.58、5.94、2.04、1.64倍(國家環境保護總局，2002);從變異系數看，pH最小，NO3--N最大，除pH外其他指標變異系數均較大，為38.13%~80.13%，這表明不同監測點位或不同時段污染物濃度值差異性大.
表 2 水質參數描述統計特征
由表 3可知，TP、TN、NH4+-N與CODCr、CODMn等有機物指標呈現顯著正相關，各污染物濃度呈現較高值，均與DO值呈顯著負相關，表明北港河水質主要受點源影響，水體中N、P及耗氧有機污染物含量較高，藻類快速繁殖消耗大量的溶解氧，當藻類死亡時又釋放出大量的有機物(周啟星等，2004;陳永娟，2015);NH4+-N與TN呈顯著正相關，與NO3--N呈負相關，主要是由于硝化細菌活躍并發生硝化作用，使NH4+-N轉化為NO2--N，再轉化為NO3--N(Pernet-Coudrier et al., 2012).SS與各污染物指標相關系數均較低，這可能是由于北港河流域污染物均以溶解態為主，監測期間為平水期(3月)未發生降雨事件，河流水質受非點源污染影響較小.
表 3 水質參數相關性分析
采用Barttleet球度檢驗表明，除pH外各指標顯著性檢驗值均為0.00(p < 0.01)，表明可采用主成分分析法選擇少量參數進行解釋(Xu et al., 2009;孫國紅等，2011).以特征值是否大于1為依據(Varol et al., 2012)，提取出3個主成分，因子負荷矩陣及各指標得分見表 4，累計方差百分比可達到72.21%，可以反映原始數據的基本信息.其中，第1主成分對原始變量的解釋貢獻了總方差的47.95%，負荷值最高的指標包括NH4+-N、TN、CODCr、CODMn、TP，分別為0.90、0.88、0.91、0.89、0.75(以絕對值大于0.7判定負荷值為較高)(黃金良等，2012);第2主成分及第3主成分的貢獻率則分別為12.50%、11.76%;這3個主成分的累計方差貢獻率為72.21%，表明這3個主成分及5個水質參數指標可以解釋流域大部分的水質變化.
表 4 主成分負荷矩陣
各控制單元主成分綜合得分可表征其受潛在污染因子的影響程度.由表 5可知，北港河中游貴嶼鎮南邊控制單元、東寮坑下游銅盂鎮控制單元及北港河中游貴嶼鎮控制單元受因子1的影響最大，谷東寮坑上游谷饒鎮控制單元及蟹窯水貴嶼鎮控制單元受因子2的影響較大，此外，谷饒溪下游銅盂鎮控制單元受因子3的影響也不容忽視.
表 5 各控制單元因子得分表
為進一步研究各污染物的可能來源及水質現狀的主要影響因素，本文對各污染物與土地利用類型、人口密度及重污染企業數量的相關性進行分析，結果見表 6.由表 6可知，人口密度與NH4+-N、NO3--N、CODCr及CODMn顯著正相關，與DO顯著負相關，表明NH4+-N、NO3--N、CODCr、CODMn及DO指標主要受人類活動影響，這也與黃金良等(2012)、Bahar等(2008)的研究成果類似;重污染企業數與TN、CODCr、CODMn及主成分2顯著正相關，與主成分3及NH4+-N不相關，除SS外，重污染企業數與大部分指標均呈正相關性，這表明工業污染源是北港河流域的主要的影響因子;林地比例與SS、主成分1呈顯著正相關，與其他指標主要呈現負相關，主要是因為林地能減少徑流，進而減輕水土流失和由于水土流失造成的水質下降，這與其他研究成果是一致的，即表明林地和草地是水體潛在的污染物的“匯”，有利于減小水體的污染(Sliva et al., 2001;Novotny, 2002;Lopez et al., 2008;黃金良等，2011);農用地比例與SS、主成分1呈顯著正相關，受農藥化肥施用的影響，農業面源污染也是流域主要的污染源之一;建設用地比例與NO3--N及CODMn呈顯著正相關，與CODCr、CODMn、DO及主成分3呈無顯著相關性，建設用地面積百分比是水質最重要的影響因子，主要是由于建成區內人類活動產生(Osborne et al., 1988;Galbraith et al., 2007).具體聯系污水寶或參見http://www.bnynw.com更多相關技術文檔。
表 6 主要污染指標與土地利用類型比例、人口密度及污染企業相關系數
此外，主成分1與林地、農用地比例有顯著的正相關關系，與人口密度有無相關關系，表明主成分1主要表征生活污水、面源污染與畜禽養殖廢水等水質影響因子;主成分2與重污染企業數有顯著正相關關系，與其他指標相關性不顯著，主成分2主要表征工業廢水排放等因子對水質的影響，結合北港河流域工業行業類型來看，主要以印染、紡織化工為主，具有高色度、高化學需氧量(COD)、高pH、高鹽度等特點，對水體中有機污染物濃度影響極大(Valh et al., 2011;Fan et al., 2014).
3.3 流域污染物空間特征分析
選用主成分分析中負荷較高的幾個水質參數(NH4+-N、TN、CODCr、CODMn、TP)進行聚類分析，分析各采樣點位空間差異性和相似性，結果見圖 3.以歐式距離7為基準，可將全部采樣點分為3類：第1類包括8、12、13、16~20號點位，第2類包括2~7、10、11、14、15、23、25號點位，第3類包括1、9、21、22、24、26號點位.
圖 3
圖 3采樣點聚類分析結果
類別1主要為蟹窯排洪渠、東寮坑及谷饒溪3條支流相關控制單元，NH4+-N、CODCr、TP平均值分別23.97、218.67、1.62 mg·L-1，為北港河流域主要重污染區域，其主成分1及主成分2綜合得分較高，生活污水與工業廢水排放是其主要污染因子.研究發現，該區域人口密度大、建成區面積比例大，NH4+-N、TN及CODCr有機污染物等指標濃度值較高，這與Miserendino等(2011)的研究類似，城市流域的氮、有機物濃度比其他類型流域高.
類別2主要為北港河中上游監測點位，包括北港河上游貴嶼鎮、南徑鎮及中游銅盂鎮和貴嶼鎮區域，為流域輕污染區域，主要呈現人口密度小、林地及農用地比例較大的特征，從各控制單元主成分綜合得分看，其受主成分1的影響也較小.
類別3為北港河中度污染區域，中、上游各有1個點位，其他均位于下游銅盂鎮附近，所在匯水區范圍內存在一定面積的農業用地或林地，與類別1相比人口密度相對較低，污染負荷在流域內屬中等水平，NH4+-N、CODCr、TP平均值分別14.88、93.59、1.29 mg·L-1.
3.4 流域主要污染物通量估算
通過對北港河水質調查及多元統計分析，可知北港河主要污染物為氮、磷及有機污染物.選取CODCr、NH4+-N及TP指標估算流域污染物總通量，監測期間流域污染物通量隨時間變化趨勢如圖 4所示.由圖 4可知，CODCr、NH4+-N通量變化趨勢基本與流量變化趨勢一致，TP通量則在3月21—22日出現突增現象，與流量變化趨勢存在一定差異性，初步推斷可能是受上游點源排放影響.總體而言，污染物通量主要受水閘調度影響，在開閘期間(3月17日及22日)出現較大幅度上升，閉閘期間大幅度下降，在部分時段流量及污染物通量呈負值，則主要是由于閉閘初期練江干流水位高于北港河水位，受頂托作用影響練江干流水倒灌入北港河.此外，監測期間CODCr、NH4+-N最高日通量出現在第2次開閘期間(3月22日)，分別為39.23、4.98 t·d-1;受污染源排放影響，TP最高日通量則出現在第1次開閘期間(3月17日)，為547.36 kg·d-1.
圖 4
圖 4監測期間主要污染物通量變化趨勢
為進一步摸清各支流污染潛力及導致水質惡化的主要污染源，對其主要污染物進行通量分析.由圖 5可知，北港河流域CODCr、NH4+-N及TP的日均污染物通量分別為32.26 t·d-1、4.05 t·d-1及266.81 kg·d-1，干流水質主要受北片支流影響，其中，谷饒溪COD、氨氮、總磷污染貢獻率分別可達到64%、47%、22%，東寮坑CODCr、NH4+-N及TP的貢獻率分別達到了26%、28%、25%，是北港河主要的重污染支流，分析發現這主要是因為谷饒溪、東寮坑匯水范圍內以建成區為主，人口高度密集，工業企業集中，生活與工業污染源負荷重.受閘壩及地形走勢影響，部分南片支流(如15、25號點位所在支流)其流量為負值，污染物通量也為負值，表明污染物不匯入北港河，以輸出為主，直接匯入練江干流.
圖 5
圖 5流域主要污染物通量
從各控制單元貢獻率看，谷饒溪上游谷饒鎮控制單元的貢獻率最高，CODCr、NH4+-N及TP貢獻率分別為42.5%、31.6%及27.9%，其次為東寮坑下游銅盂鎮控制單元，CODCr、NH4+-N及TP貢獻率分別為23.3%、23.7%及21.8%;此外，谷饒溪下游銅盂鎮控制單元貢獻率也遠高于其它控制單元.分析發現污染物貢獻率較高的控制單元主要呈現重污染企業集中、人口高度密集等特征，建議在谷饒溪及東寮坑重點加強生活污水、工業廢水等點源污染控制.
4 結論(Conclusions)
1) 北港河水系污染嚴重，主要污染物為氮、磷及有機污染物，主要受到生活污水及工業廢水排放影響，此外，流域內農用地面積比例大，農業面源污染影響也不容忽視.
2) 污染物潛在影響因子相關性分析結果顯示，重污染企業數、人口密度、建設用地占比與流域氮、有機污染物具有顯著正相關性，表明重污染企業數、人口密度與建成區分布是影響水質的最主要指標.林地占比與大部分指標具有負相關性，主要是因為林地能減少徑流，進而減輕水土流失和由于水土流失造成的水質下降，即表明林地和草地是水體潛在的污染物的“匯”，有利于減小水體的污染.
3) 污染物通量及源匯分析結果顯示，北港河干流水質主要受北片支流影響，其中，谷饒溪CODCr、NH4+-N及TP污染貢獻率分別可達到64%、47%、22%，東寮坑CODCr、NH4+-N及TP的貢獻率分別達到了26%、28%、25%，是北港河主要的重污染支流.南片支流污染物通量主要為負值，污染物以直接輸出至練江干流為主，北港河流域污染防治工作應重點關注干流北片匯水區.
4) CODCr、NH4+-N通量變化趨勢基本與流量變化趨勢一致，而TP通量則受上游點源排放影響出現一定差異性.總體而言，污染物通量受水閘調度影響呈現開閘期大幅度上升、閉閘后較大幅度下降的規律，在部分時段流量及污染物通量呈負值，則主要是閉閘初期練江干流水位較高，受頂托作用影響練江干流水倒灌入北港河.此外，監測期間CODCr、NH4+-N最大日通量出現在第2次開閘期間，分別為39.23、4.98 t·d-1;TP最大日通量則出現在第1次開閘期間，547.36 kg·d-1.
5) 污染物貢獻率較高的控制單元及支流匯水區主要呈現重污染企業集中、人口高度密集等特征，建議在谷饒溪及東寮坑重點加強生活污水、工業廢水等點源污染控制.此外，北港河下游銅盂鎮控制單元、北港河中游貴嶼鎮控制單元等中下游段區域農業用地面積比例較大，建議在提高污水收集處理率的同時，重視由農藥化肥施用導致的農業面源污染對水質的影響.(來源：環境科學學報 作者：黃志偉)
