密云水库不同林地配置下地表水水质状况分析

王俭成，杨建英，白 麟

（北京林业大学 水土保持学院，教育部水土保持与荒漠化防治重点实验室，北京100083）

水源涵养林，是指具有涵养水源、改善水文状况、调节区域水分循环、防止河流、湖泊、水库淤塞，以及保护可饮水水源为主要目的森林、林木和灌木林。其核心功能是调节水量、控制土壤侵蚀和改善水质[1]，是国家规定的5大林种之一防护林中的二级林种，是发挥森林涵养水源功能的特殊林种。北京是一个严重缺水的城市，而密云水库是北京的重要水源地，它为北京市提供了70%左右的生活用水[2]，因此在水源地营造水源涵养林，保护库区生态环境，无疑是一项重要举措。森林水环境是森林对化学环境变化反应最直接最敏感的部分，分析森林水环境的化学成分及变化，对探索地表水水质的变化，水源林净化水源的作用机制，都具有重要的作用[3]。本文通过对密云水库黄各庄村水源涵养林示范区内10种不同造林模式下地表水水质状况的差异分析，探索水源涵养林的造林模式与地表水水质的关系，以便从造林的角度探讨如何才能最大限度地发挥森林的水源涵养和改善水质的功能，为密云地区乃至北京地区的水源涵养林的经营和管理提供理论依据。

1 研究地概况

密云水库位于京郊密云县城北山区，横跨潮河、白河主河道，距北京市区约100km。水源涵养林试验区位于密云县太师屯镇黄各庄村，北纬40°28′，东经117°01′，属于一级水源保护区，西邻密云水库东岸，地势东北高，西南低，至密云水库达到最低点。气候类型属于暖温带半湿润季风性气候，年平均气温10.5℃，多年平均降水量605.5mm，且降雨主要集中在6—8月，占全年降雨量的65%～75%，降水不平衡导致该地区春末干旱，夏季山洪暴发，水土流失严重，流失的土壤养分和泥沙最终被冲入水体，造成对水库的污染。当地地类以荒山为主，植被稀疏，乔木以刺槐（Robiniapseudoacacia）为主，零星分布，灌木以荆条（Vitexnegundo）为主，盖度为0.1～0.3，山体坡度为20°～25°，海拔200～300m，土壤以褐土为主，坡地土质为壤质和石砾质，沟谷阶地则为壤质和沙质土，土层厚度15～20cm。研究区以人工植被为主，包括刺槐、侧柏（latycladusorientalis）、山杏（Prunusarmeniaca）等，还有很多经济林如板栗（Castaneamollissima）、核桃（Juglansregia）、苹果（Malusdomestica）、梨（Pyrusspp）等[4]。

2 研究方法

2.1 造林模式介绍

试验地共选择油松（Pinustabuliformis）、侧柏、橡栎（Quercusacutissima）、板栗、黄栌（Cotinuscoggygria）、五角枫（Acerelegantulum）、山杏、山桃（Amygdalusdavidiana）、紫穗槐（Amorphafruticosa），荆条、沙棘（Hippophaerhamnoides）、三裂叶绣线菊（Spiraea trilobata）等12个造林树种，其中针叶树种1个，阔叶树种7个，阔叶树种中经济树种2个，灌木4种。按照立地条件相同的原则，在试验区内选定10块区域，每块区域约占地0.67hm2，根据树种、混交比例、整地方式的不同，分别配置以不同的造林模式。在每一块试验地均设计建造标准五孔分流径流小区，作径流、泥沙观测及水质检测使用。造林模式见表1。

表1 造林模式介绍

2.2 水样采集

根据试验区的气候特点，采样时间定在8月份，在密云县黄各庄村水源涵养林示范区内的10个径流小区同时取水，用于水质状况评价。收集桶为清洁的塑料制品，采样器为清洁的蒸馏水水瓶。取样时，因集水池水样已经沉淀，因此进行均匀搅拌后取水，以最大程度地保证数据的真实性和可靠性。取样后放入车载冰箱低温保存，水样离心之后测定。

2.3 样品的测定

pH值使用便携式pH测量仪测定（GB／T 6920—1986），氨氮测定用紫外可见分光光度计（GB／T 7479—1987），总磷测定用紫外可见分光光度计（GB／T 11893—1989），总氮测定用紫外可见分光光度计（GB／T 11894—1989），总硬度测定采EDTA络合滴定法（GB／T 7477—87），溶解性总固体采用数显鼓风干燥箱测定（GB／T 5750.4—2006），化学需氧量（CODcr）采 用 重 铬 酸 钾 法 测 定 （GB／T 11914—1989）[4]。水质评价标准为地面水环境质量标准（GB3838—88）。

3 结果与分析

2010年5月份对黄各庄2007年栽植的10块标准地进行每木检尺测量，并进行存活率统计。结果表明：各林种的保存率从高到低分别为：五角枫（96.64%）、油松（95.52%）、黄栌（91.20%）、山桃（81.91%）、侧柏（77.18%）、沙 棘 （59.14%）、板 栗 （51.78%）、橡 栎（48.81%），可见五角枫、油松、黄栌的成活率相对较高。各试验地的保存率：1号试验地（96.20%）、2号试验地（92.80%）、3号试验地（78.33%）、4号试验地（93.45%）、5 号 试 验 地 （68.37%）、6 号 试 验 地（87.60%）、7 号 试 验 地 （95.39%）、8 号 试 验 地（85.00%）、9 号 试 验 地 （92.46%）、10 号 试 验 地（68.22%）。其中，第10号样地树种成活率较其他地块的保存率偏低，经实地调查发现，由于该地块靠近农地，人为和牲畜破坏较为严重，使得部分苗木严重受损。所采集的水样中几种主要化学指标含量分析结果见表2。

表2 径流小区水质中几种主要物质的含量

3.1 水质基本状况分析

根据地面水环境质量标准可知，1号地与8号地的pH值偏高，超出正常范围，其他样地的pH值均符合地面水环境质量要求；各试验地氨氮水平与总磷水平含量符合Ⅱ类水环境标准；总氮指标检测中，2号地符合Ⅰ类水环境标准，3号、4号、6号、9号、10号指标符合Ⅱ类水环境标准，其他试验地指标较差，属于Ⅴ类水；化学需氧量指标中，1号、2号、3号、4号、7号属于Ⅰ类水，5号、6号、9号、10号属于Ⅲ类水，8号属于Ⅳ类水；总硬度与溶解性固体都符合生活饮用水水源水质标准限值的Ⅰ类水质标准。

从直观上看，2号试验地的水质条件较好，3号、4号试验地水质条件一般，其它试验地水质条件较差。由于水质量系统是由多种变量组成的，每个变量都只能从单一方面反应水质质量，同时各变量因子之间也有不同程度的相关性，因此，必须运用科学的方法对水质进行综合评价、判定。目前，水质评价分析采用的方法有很多，如有最差因子判别法、灰色关联法、主成分分析法、模糊数学法、综合指数法等，每种方法都有各自的优缺点和使用条件。使用单个综合评价方法不足以全面反映水体的水质情况，为使分析结果更具有可信度，故本文使用综合指数法、模糊数学法和灰色关联法[5]这3种综合评价法对密云水库地表水水质状况进行分析评价。

3.2 综合指数法分析

综合指数法使用简单、评价结果直观、精确度高，能较完整地反映水质的污染程度。该方法是最早用于环境质量评价的一种方法，近几十年来，这一方法在环境质量评价中得到了广泛的应用，并取得了很大的发展。本文选用等标指数和综合指数法[6－7]。以提高评价级别划分的科学性。

通过对实验数据运用综合指数法分析，选取I1（氨氮）、I2（总磷）、I3（总氮）、I4（化学需氧量）作为该4项指标的等标分指数，M为综合等标指数，根据M值在地表水水质分类标准中的级别，得出的评价结果见表3。

表3 综合指数法评价结果

2号、3号、4号、6号、9号、10号试验地水质较好，达到了地面水环境质量标准Ⅱ类水标准；1号、9号试验地达到Ⅲ类水标准，水质轻度污染；5号、7号试验地属于Ⅳ类水标准，水质较差（表3）。

3.3 模糊数学法分析

模糊数学法是水质类别评价中最常用的一种方法，由于影响地表水水质状况的因素较多，存在随机性，而水质评价又存在模糊性，鉴于此，本文采用水质评价的模糊概率综合评价法。该方法把概率统计与模糊数学进行了有机结合，可较为全面的描述水质评价中存在的大量的随机性和模糊性。模糊数学法的运算过程如下：选定的水质参数变量有4项，取U＝（氨氮、总磷、总氮、化学需氧量）；地表水质量等级分为5类，取分类集合V＝（Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ，Ⅴ）；设定各水质参数变量的标准值分别为S1，S2，S3，S4，S5。首先根据公式求得各水质参数变量的标准均值，然后根据各水质参数在综合评价中的权重求得权重矩阵A，并根据实测数据，利用公式求得模糊矩阵R，最后对A与R进行矩阵运算得出隶属度矩阵Y。根据最大隶属度原则，Y中最大隶属度所对应的类别就是水质评价类别[8－10]，评价结果见表4。

表4 不同试验地模糊数学法评价结果

2号、3号、4号试验地的水质为Ⅰ类，水质优良；6号、9号、10号试验地的水质为Ⅱ类，水质较好；其它水质的均为Ⅴ类，水质状况较差（表4）。

3.4 灰色关联法分析

灰色关联法是分析系统中各因素关联程度的方法，是一种多因素统计分析方法，以各因素的样本数为依据，根据因素之间发展态势的相似或相异程度衡量因素间的接近程度。灰色关联法具有对样本要求低、计算量小等优点，因此在环境质量评价、水质评价中经常用到。运用灰色关联法进行水质综合评价，主要是用关联度的大小次序进行描述，按关联度最大将所评价的水质样本分在相应的水质类别中[11－12]。分析结果见表5，2号试验地的水质最佳，为Ⅰ类水；其他试验地均为Ⅱ类水，Ⅱ类水质中按照最大灰色关联度从大到小排列得出同一级水质之间从好到差的顺序为：6号＞9号＞4号＞10＞3号＞1号＞5号＞8号＞7号（表5）。

表5 不同试验地水质灰色关联度分析

3.5 综合评价结果与分析

通过运用综合指数法、模糊数学法、灰色关联法这3种方法对数据进行综合分析后，得出水质的综合评价结果，见表6。

表6 密云径流小区水质的综合结果

由表6可知，2号试验地的水质符合《地面水环境质量》GB3838－88的Ⅰ级标准；3号、4号、6号、9号、10号试验地都属于Ⅱ类水；1号、8号试验地均属于Ⅲ类水，已经被轻度污染；5号、7号试验地属于Ⅳ类水，属于重度污染。其中1号、5号、7号、8号试验地水质较差的主要原因是总氮含量严重超标。

4 结论

（1）1号地属于Ⅲ类水，树种成活率虽高，但只有油松一个树种，对比其他试验地改善水质功能相对较差，由此可得出混交林改善水质的功能要优于纯林。

（2）5号地属于Ⅳ类水，水质已受到重度污染，原因是5号试验地的水源涵养林林种适地适应性较差，不能适应当地的土壤、气候条件，成活率很低，造成改善水质能力很差。

（3）7号、8号试验地水质分别属于Ⅳ、Ⅲ类水，都受到了不同程度的污染，他们的共同点是混交林种中都有五角枫，所以五角枫不适于改善密云库区的水质问题，且8号试验地的橡栎成活率极低，并非适地适树树种。

（4）2号试验地的水质达到了Ⅰ类水，在所有试验地中改善水质的效果最好，且2号试验地的混交树种油松和黄栌平均成活率较高，均达到了90%以上。

本文以密云水库示范区内10个径流小区所采集的地表水为样本进行水质分析，找到了密云库区改善水质最佳的水源涵养林造林模式（油松＋黄栌，混交比例6∶4），为本地区的水质保护规划和控制措施实施提供了理论依据。据此建议密云太师屯镇政府可以以2号试验地的造林模式为样本进行大范围栽植，这对于保护密云水库流域水质、发展当地经济乃至改善北京饮用水水质都具有重要的现实意义和应用价值。

[1]于志民，王礼先.水源涵养林效益研究[M].北京：中国林业出版社，1999.

[2]韩光辉，王林弟.新时期北京水资源问题研究[J].北京大学学报，2000，37（6）：118－126.

[3]欧阳学军，周国逸.鼎湖山森林地表水水质状况分析[J].生态学报，2002，22（9）：1373－1379.

[4]仇雁翎，陈玲.饮用水水质监测与分析[M].北京：化学工业出版社，2005.

[5]张旭臣.水质分级评价的模糊数学方法研究[J].水文，1998（6）：24－27.

[6]廖为权，姜齐.水质评价的浓度级数法[J].水文，1992（3）：25－32.

[7]方菊，湛贻胜，童祯恭.综合指数法在饮用水水质评价中的应用[J].给水排水工程，2011，29（1）：63－65.

[8]付雁鹏.模糊数学在水质评价中的应用[M].武汉：华中工学院出版社，1987.

[9]马建华，季凡.水质评价的模糊概率综合评价法[J].水文，1994（3）：21－25.

[10]鄢贵权.模糊矩阵复合运算法在水质评价中的应用[J].贵州工业大学学报，1992，21（2）：30－36.

[11]邓聚龙.灰色系统基本方法[M].武汉：华中工学院出版社，1987.

[12]沈珍瑶，谢彤芳.一种改进的灰关联分析方法及其在水环境质量评价中的应用[J].水文，1997（3）：13－15.