基于季节性Kendall法的岷江干流水质变化趋势分析

孟春晓，王小波，黄　芸，许　瑞，彭道平

(1. 四川省环境监测总站，成都　610091；2. 西南交通大学，地球科学与环境工程学院，成都　611756)

基于季节性Kendall法的岷江干流水质变化趋势分析

孟春晓1，王小波1，黄芸1，许瑞1，彭道平2

(1. 四川省环境监测总站，成都610091；2. 西南交通大学，地球科学与环境工程学院，成都611756)

为进一步了解岷江水质污染趋势，应用季节性Kendall检验法对岷江干流5个监测断面2009～2014年的典型水质指标(CODCr、BOD5、TP、NH3-N)监测数据进行趋势分析。结果表明岷江中下游的NH3-N和TP浓度总体呈上升趋势，如在凉姜沟断面NH3-N平均每年上升0.0074mg/L，TP平均每年上升0.0132mg/L；而CODCr的变化趋势波动较大，BOD5的变化不明显；流量调节检验结果和非流量检验结果基本一致。通过浓度-流量相关分析，发现在岷江上游水质指标浓度与流量的相关性较高，且随流量的增加而增大，表明污染主要来自于面源；在中游的污染主要来自点源；而在下游马鞍山和凉姜沟断面，发现水质污染来自于点源和面源的综合作用。

岷江；季节性Kendall法；水质趋势；相关性分析

岷江是长江上游最大支流之一，其水质安全对维持成都平原正常的生产生活起着至关重要的作用[1]。岷江发源于松潘弓杠岭，由北向南流经汶川、都江堰市、乐山市到宜宾市后注入长江，全长711km, 流域面积13.6万km2。根据2009～2014年四川省环境状况公报报道，岷江干流的水质达标情况由2009年的100%，逐年将至2014年的30.8%，水质污染主要出现在岷江中下游段，以总磷(TP)、氨氮(NH3-N)污染为主要特征[2]。因此为了进一步改善水环境质量，强化地方政府的环境责任，自2011年9月开始，四川省在岷江等流域执行跨界生态补偿断面水质超标资金扣缴制度[3]。而采用科学的方法，开展岷江干流水质污染趋势分析，对于岷江流域的水环境保护和污染控制工作具有重要的意义。

1 　数据与方法

1.1数据及分析年限

四川省环境监测总站在岷江流域设置了7个考核断面，每月不定期开展一次跨界断面水质监测工作，具有近20年的监测资料。水质序列的长短对趋势分析有很大影响，序列过长或过短都会影响趋势分析的准确性[4]。本论文依托2009年～2014年的岷江干流5个监测断面月年水质监测数据，筛选了CODCr、BOD5、TP、NH3-N四个主要参数开展相关研究。5个监测断面分别为渭门大桥、黎明村、眉山白糖厂、马鞍山和凉姜沟，如图1所示。其中，渭门大桥是岷江干流上游水质监测站点，黎明村站是进入成都平原的水质监测点，眉山白糖厂、马鞍山和凉姜沟3个断面是监测的是岷江中下游水质情况，对反映岷江干流水质变化趋势具有较强的代表性。

图1　监测断面位置Fig.1　Position map of monitoring sections

1.2分析方法

《环办〔2011〕22 号地表水环境质量评价方法》( 试行) 》中推荐了Spearman 秩相关系数法进行水质变化趋势分析。但由于天然水质数据具有其自身的特征，如水质数据的非正态分布性以及与流量、季节性相关、经常出现“漏测值”和“未检出值”等， Spearman 秩相关系数法无法监测到许多显著性变化趋势，且无法定量分析趋势变化的大小[5]。因此结合水质数据的特征，统计学家G.Kendall提出了一种更加广泛适用、合理的非参数检验方法，即季节性Kendall检验法[6]。

季节性Kendall检验法的原理是将历年相同月(季)的水质资料进行比较，如果后面的值大于前面的值则记为“+”号，否则为“-”号。如果“+”号个数比“-”号多，则可能为上升趋势；如果“-”号个数比“+”号多，则为下降趋势。如果+”号和“-”号各占50%，则水质资料不存在上升下降趋势。此外，由于季节性Kendall检验的水质资料为历年相同月份间的比较，因此避免了水质资料受汛期和非汛期河流流量季节性变化的影响。同时，由于数据比较只考虑数据相对排列而不考虑其大小，故能避免水质资料中常见的“漏测值”问题，也使奇异值对水质趋势分析影响降到最低限度。具体的计算可参见文献[7,8]。本文借助PWQTrend2010软件，来分析岷江干流的水质变化趋势，并利用流量调节浓度检验，来判断水质变化趋势是由河流流量还是污染源变化造成的。

2　结果分析

2.1水质状况趋势

对2009～2014年岷江干流的渭门大桥、黎明村、眉山白糖厂、马鞍山和凉姜沟5个断面的CODCr、BOD5、TP、NH3-N水质监测资料进行季节性Kendall检验，检验结果如表1所示。从表1可以看出， CODCr从中下游开始浓度呈上升趋势，在汇入长江前浓度又显著下降。BOD5的浓度在中下游的变化不明显。而NH3-N 和TP的浓度从上游开始呈显著上升趋势，而到了中下游，特别是进入眉山后，其浓度总体呈上升趋势。这5个断面NH3-N的浓度变化速率分别为：渭门大桥断面平均每年上升0.0270mg/L，黎明村断面平均每年下降0.0173mg/L，眉山白糖厂断面平均每年上升0.1011mg/L，马鞍山断面平均每年下降0.0128mg/L，凉姜沟断面平均每年上升0.0074mg/L。而TP的浓度变化速率为：渭门大桥断面平均每年上升0.0075mg/L，黎明村断面平均每年下降0.0040mg/L，眉山白糖厂断面平均每年上升0.0250mg/L，马鞍山断面平均每年下降0.0049mg/L，凉姜沟断面平均每年上升0.0132mg/L。表明岷江干流的TP、NH3-N污染确实呈逐年上升趋势。

表1　岷江干流季节性Kendall水质浓度检验表

2.2流量调节水质状况趋势

河流水质受流域内的土壤、植被、地质及化学性质、降雨、径流及人类活动等多方面的影响，但河流水质变化的主要驱动因素是河道污水的排放和径流的变化[9]。通过分析浓度与流量的相关即可体现污染物来源于面源还是点源，然后再通过污染物浓度与流量相关的残差分析来决断流量对浓度的影响程度。表2为流量调节水质状况趋势分析结果。

表2　岷江干流季节性Kendall流量调节水质浓度检验表

续表2

监测断面项目显著水平(%)相关系数平方变化率(%)趋势眉山白糖厂CODCr75.620.02512.49无明显升降趋势BOD555.320.1486-1.63无明显升降趋势NH3-N0.0010.035812.61显著上升TP0.0010.190726.27高度显著上升马鞍山CODCr0.000.032413.01显著上升BOD546.870.14601.79无明显升降趋势NH3-N33.520.10672.13无明显升降趋势TP45.380.196310.31显著上升凉姜沟CODCr4.370.0173-14.85显著下降BOD535.270.19301.68无明显升降趋势NH3-N12.350.0141-0.93无明显升降趋势TP25.630.162728.33高度显著上升

从表2可以看出：CODCr从中游开始出现上升趋势，在下游凉姜沟开始下降。除渭门大桥断面高度显著下降外，BOD5在中下游表现出无明显升降趋势。NH3-N在中下游两个监测断面呈现显著上升趋势，到了凉姜沟则无明显升降趋势。TP在渭门大桥为高度显著上升趋势，在黎明村为显著下降，进入中下游后呈高度显著上升和显著上升趋势。从上面的分析可以看出，NH3-N和TP在中下游有逐年增加的趋势。

结合各个断面水质参数与流量的对应关系(图2～图6)，在渭门大桥断面和黎明村断面(图2、图3)， CODCr、BOD5、TP和NH3-N的实测浓度分布在浓度-流量曲线附近，表明浓度与流量的相关性较高，且浓度随流量的增加而增大，表明污染主要来自于面源。在眉山白糖厂断面(图4)除BOD5外，其余3个参数浓度随流量的增加而降低且相关性较好，表明河流水质污染主要来自点源。在下游的马鞍山和凉姜沟断面(图5、图6)，各个水质参数实测浓度在浓度-流量曲线的分布较为混乱，即与浓度大小相关性较差，这表明水质污染来自于点源和面源的综合作用。通过分析可以看出，岷江的中下游贯穿成都平原，沿江有众多城市和农村分布，未经处理的生活污水、工业废水及农业污水等点、面源污染注入大小支流后汇入岷江，导致岷江水质呈现出变坏的趋势，表现为以TP、NH3-N污染为主要水质污染。

图2　渭门大桥断面污染物浓度与流量关系Fig.2　Relationship between contaminants concentration and flow in Weimen bridge section

图3　黎明村断面污染物浓度与流量关系Fig.3　Relationship between contaminants concentration and flow in Limingcun section

图4　眉山白糖厂断面污染物浓度与流量关系Fig.4　Relationship between contaminants concentration and flow in Meishan sugar factory section

图5　马鞍山断面污染物浓度与流量关系Fig.5　Relationship between contaminants concentration and flow in Ma’anshan section

3　结论及建议

3.1本文采用PWQTrend2010软件对岷江干流2009～2014年6年来的5个监测断面的CODCr、BOD5、TP、NH3-N水质监测资料进行水质趋势分析，结果表明：进入中下游后NH3-N和TP呈现出高度显著上升或显著上升趋势，水质污染以TP、NH3-N污染为主，干流的水质呈现逐年恶化趋势，需加以控制。

3.2通过分析污染物浓度与流量关系发现，由于大量的生活污水、工业废水和农业污水通过进入支流后汇进岷江干流，岷江中下游水质逐渐变差，受点、面污染源的综合作用较为明显。因此，需要加强岷江流域水污染源的综合治理，合理调整工业布局，并加大对生活污水和农业污水的治理。

[1]杨朋，宋述军. 岷江流域地表水水质的模糊综合评价[J]. 资源开发与市场，2007，23(2)：101-104.

[2]四川省环境保护厅.2009-2014年四川省环境状况公报[R]. http://www.schj.gov.cn/cs/hjjc/zkgg/.

[3]余恒，陈雨艳，李纳，等. 岷、沱江流域跨界生态补偿断面水质监测与资金扣缴情况分析研究[J]. 环境科学与管理，2015，40(5)：115-118.

[4]王海荣. 大夏河2006-2013 年水质污染趋势及原因探讨[J]. 地下水，2015，37(2)：83-85.

[5]刘争. 松花江流域水质变化趋势研究[D]. 北京:中国地质大学，2014.

[6]Van Belle G, Hughes J P. Nonparamertic tests for trend in water quality [J]. Water Resources Research, 1984, 20(1): 127-136.

[7]冯健，周怀东，彭文启，等. 基于Kendall法的三门峡水库水质趋势分析[J]. 中国农村水利水电，2015，(3)：68-75.

[8]欧阳志宏，郭怀成，王婉晶，等. 1982-2012年滇池水质变化及社会经济发展对水质的影响[J]. 中国环境监测，2015，31(2)：68-73.

[9]王浩，陈敏健，唐克旺． 水生态环境价值和保护对策[M]． 北京：北京交通大学出版社，2005．

Analysis of Water Quality Tendency of the Mainstream of Minjiang River with Seasonal Kendall Method

MENG Chun-xiao1, WANG Xiao-bo1, HUANG Yun1, XU Rui1, PENG Dao-ping2

(1.SichuanEnvironmentalMonitoringCenter，Chengdu610091，China; 2.FacultyofGeosciences&EnvironmentalEngineering,SouthwestJiaotongUniversity,Chengdu611756,China)

For further understanding of the water quality tendency of Minjiang River, seasonal Kendall method was applied to analyze the main water quality indexes (CODCr, BOD5, TP and NH3-N) of 5 monitoring sections in Minjiang River from 2009 to 2014. The results showed that concentrations of NH3-N and TP appeared an upward trend in the middle and lower reaches, where NH3-N had an average annual increase of 0.0074mg/L and TP of 0.0132mg/L in Liangjianggou. However, the concentration of CODCrshowed a significant fluctuation and the concentration of BOD5showed less variations. Flow control test results were basically identical with non-flow test results. By correlation analysis of concentration and flux, it was found that a higher positive correlation between concentration and flux showed in the upper reaches, which indicated the contaminants were mainly from diffused pollution. Pollutions in the middle reaches were mainly from point sources. In the lower reaches, the water pollution was synthetically caused by diffused pollution and point source pollution.

Minjiang River; seasonal Kendall method; water quality tendency; correlation analysis

2015-08-04

孟春晓(1986-)，女，山东济宁人，2011年毕业于西南交通大学地球科学与环境工程学院市政工程专业，硕士，主要从事环境监测工作。

彭道平，pdp0330@swjtu.cn。

X522

A

1001-3644(2015)06-0087-07