侯凯+李亚斌+钱会+杨咪
摘要:黄河是宁夏地区最重要的地表水资源,所以整个黄河宁夏段水环境质量的优劣将影响宁夏社会经济的发展。基于2010年-2014年宁夏环境监测站的统计资料,以污染最严重的指标COD、氨氮、总磷的监测资料为基础,采取物元分析法、模糊聚类法及WASP模型对黄河干流宁夏段水质监测断面的布设进行优化。结果表明:现有的6个国控监测断面对黄河干流水质变化状况的监测不完善,须增设2个监测断面,分别位于下河沿与金沙湾国控断面间及叶盛公路桥与银古公路桥国控断面间,地理位置分别处于石空镇与临河镇,即105°40′31″E,37°34′04″N与106°18′36″E,38°16′11″N。
关键词:水质监测;断面优化;物元分析;模糊聚类;WASP模型
中图分类号:X832 文献标识码:A 文章编号:1672-1683(2017)03-0100-08
Abstract:The Yellow River is the most important surface water resource in Ningxia,so the water environment quality will directly affect the social and economic development of Ningxia.Based on the statistical data from the environmental monitoring station in Ningxia from 2010 to 2014,using the monitoring data of the main pollutants such as chemical oxygen demand,ammonia nitrogen,and total phosphorus,we employed matter-element analysis,fuzzy clustering,and WASP model to optimize the layout of the Yellow River water quality monitoring cross-sections in Ningxia section.The results showed that the present six national monitoring cross-sections could not provide sufficient monitoring of the water quality variation of Yellow River,and two additional monitoring cross-sections should be added.One should be between Xiaheyan and Jinshawan national monitoring cross-sections,and the other should be between Yesheng Road Bridge and Yingu Road Bridge national monitoring cross-sections.They are respectively at Shikong county (105°40′31″E,37°34′04″N) and Linhe county (106°18′36″E,38°16′11″N).
Key words: water quality monitoring;cross-section optimization;matter-element analysis;fuzzy clustering;WASP model
随着现代社会经济、工业的迅速发展,水环境保护已经成为社会高度关注的问题,其中江河作为重要的地表水资源,它的污染问题倍受关注。为了解我国河流水质的变化规律及污染物空间分布,需要对河流水质的监测断面进行合理布置,使水质监测状况更加合理有效,保证河流水环境的健康发展[1]。蒋艳君等[3]运用改进TOPSIS法对浦阳江干流水质监测断面进行优化,将原来9个断面优化为7个,证明此方法成立且计算结果准确有效。王辉等[4]运用改进的贴近度法对浑河干流水质监测断面进行优化,其中引入重心距离算法对贴近度法进行改进,优化结果科学准确。蒋艳君等[5]也将改进的物元分析法应用到水质监测断面的优化中,对浦阳江干流断面进行优化。目前国内水系干流水质监测断面优化的研究主要采用实测数据进行优化计算,由于个别监测断面间距离过大,污染物在河流中迁移输运规律复杂多变,不能了解其真实情况。故本文采用WASP模型对黄河宁夏段干流进行细分概化处理,对概化后的断面进行优化研究,使结果更加准确合理,从而为宁夏水环境的监测、控制及水网建设提供更科学的保障,同时为宁夏的农业发展提供建设性的指导意义。
1 研究区概况
黄河宁夏段是从中卫县南长滩开始,沿程至石嘴山市头道坎,整个流程距离为397 km。由于工业废水、生活污水和农田退水持续排入黄河,对沿河水环境造成极大污染。流域内河流TDS高、含沙量大,TDS一般为0.5~7.0 g/L,最高可达19 g/L,黄土丘陵区河流年均含沙量为100~380 kg/m3,年输沙模数达到2 000~12 000 t/km2[2]。根據《2014年宁夏回族自治区环境状况公报》,黄河干流宁夏段Ⅱ类水质断面比例为66.7%,Ⅲ类水质断面比例为33.3%,良好以上水质断面达100%。
黄河宁夏段现有六个国控监测断面,监控中卫、吴忠、银川及石嘴山四市境内黄河水质状况。其中中卫市境内黄河河道长度占总体35.8%,下河沿至金沙湾断面间距较其他断面间距离过大,监测数据不能反映其间水质真实情况;银川市境内存在9条入黄排水沟(中干沟、永二干沟及第二排水沟等)及多个工业园区(宁东能源化工基地、望远工业园区及银川经济开发区等),仅有一个监测断面不能全面反映水质变化情况(见表1及图1)。因此,对黄河宁夏段水质监测断面的优化具有重要的实际意义。
2 研究方法与原理
2.1 模糊聚类法
聚类分析是采用数学方法判断样品之间的关系,客观的对其进行分类,是数理统计中“物以类聚之”的多元分析方法[6-7]。由于水环境本身就是灰色系统,存在极大的模糊性,故将模糊数学的方法引入到聚类分析中,使分类更符合实际[8]。该方法在很多文献中均有详细介绍,这里不再赘述。
2.2 物元分析法
物元分析法是解决矛盾问题的方法,可将复杂问题抽象为形象化模型,并应用这些模型进行研究,提出相应的应用方法[9]。通过建立各点位物元模型和节域分析模型,计算各点位的线性关联函数和综合关联函数,根据计算结果绘制点聚图,根据图中点位分布确定优化的点位。
2.2.1 确立各监测断面物元模型
对全部监测断面的污染指标进行对比,选出每项指标的最优值A、最差值B及期望值C,然后选择各监测指标的最大值、最小值和平均值,用每一项指标的最优值A、最差值B及期望值C构造出2个物元矩阵:
3 WASP水质模型构建
基于黄河干流宁夏段地形特征、水环境特征及水动力学条件可知:黄河河道属于宽浅型,水深远小于河宽,且干流流量与污水流量之比远大于10~20,可认为污染物短时间内在河道中混合均匀,其垂向和横向浓度梯度变化可忽略不计,主要靠断面纵向混合作用向前輸移,河流水力要素和水质状况均可采用断面平均值。综合考虑以上水质模型适用性和可行性,选取WASP模型建立黄河干流水质模型。
3.1 模型概化
为保证研究的科学准确性,运用WASP水质模型将黄河干流宁夏段概化为两部分,即卫宁段(WN)与青石段(QS):卫宁段为下河沿至青铜峡段,划分为27个断面,各断面间的距离约为4 km;青石段为青铜峡至石嘴山河段,划分为44个断面,各断面间的距离约为4 km(其中将卫宁段最后一个断面数据作为青石段初始条件输入模型)。为增加模型精度,运用差值法对部分河段进行适当加密,分别计算出每段水体体积、相邻分区间的特征距离及分区间剖面面积,作为模型输入条件。图2和图3分别为卫宁段与青石段WASP模型概化后的划分情况,其中由下河沿至金沙湾依次为WN1、WN2、…、WN27,青铜峡至石嘴山依次为QS1、QS2、…、QS44。
3.2 模型建立及参数率定
以2014年黄河干流水环境为基础建立水质模型,模型选用EUTRO模块,时间步长设为1,模拟指标为COD、氨氮、总磷,依次输入河段初始浓度、边界浓度、含氧量及水温等相关参数。模型部分参数参考WASP用户手册进行设定,COD、氨氮、总磷自净系数根据黄河上、中、下游水样的室内降解实验求得,分别为0.05/d、0.015/d和0.025/d,污染物纵向离散系数取50 m2/s,卫宁段与青石段河道综合粗糙率分别为0.045和0.036。
3.3 相关性检验
通过MATLAB中corrcoef函数对实测数据与模拟数据进行相关性分析,表3为三种污染物的实测数据与模拟数据进行相关性分析后所得r值与p值,其中3种水质指标在6个监测断面监测频率均为每月一次,监测时间为上午9点至12点之内,采用水质自动监测技术。由表3可知:三种污染物实测数据与模拟数据的r值分别为0.978 9、0.993 1、0.986 9,均通过了95%的置信水平。图4、图5、图6分别为COD、氨氮、总磷的实测数据与模拟数据对比,三幅图中横坐标序号(1至6)依次代表6个水质监测断面,即下河沿、金沙湾、叶盛公路桥、银古公路桥、平罗黄河大桥与麻黄沟监测断面。由图4-图6可知:WASP水质模型的模拟结果与实际较符合,证明运用WASP水质模型对黄河干流的概化分段是科学的,能够有效模拟河流水质的变化规律。
4 水质监测断面优化过程
4.1 卫宁段断面优化
4.1.1 卫宁段物元分析法
根据《地表水环境质量标准》(GB 3838-2002)中污染指标的标准值,运用指数超标法可得污染指标的权值Wj,经计算最后得归一化权值的结果,表4为各污染指标的分级标准及归一化权值,由表4可知:污染指标COD、氨氮、总磷的归一化权值分别为0.100、0.425、0.475。将Wj代入式(7)、式(8),可得各断面的综合关联函数,表5为代入公式后的各断面综合关联函数。
在以KA为横坐标、KB为纵坐标的平面上,绘制27个监测断面综合关联函数的点聚图,所有点均分布于第II、IV象限内。图7(a)为第II象限内散点图,由图7(a)可知:在第II象限内KA>0,符合最佳断面,断面从左到右依次为WN1至WN10,其中WN2、WN10符合程度最高,选为最优断面。图7(b)为第IV象限内散点图,由图7(b)可知:在第IV象限内KB>0,符合最差断面,断面从左到右依次为WN11至WN27,其中WN11至WN15与WN24最为符合,是断面中条件最优化的点,由于WN27有青铜峡断面作为监测断面,故可舍去。综上所述,采用物元分析法将卫宁段优化为以下8个监测断面:WN2、WN10、WN11、WN12、WN13、WN14、WN15、WN24。
4.1.2 卫宁段模糊聚类法
采用MATLAB进行模糊聚类分析,判断各监测断面的相关性。运用聚类函数分析法,对各监测断面进行聚类分析,得到聚类树图(图8),由图8可知:卫宁段水质监测断面总体上分为三部分。第一部分中的WN1至WN8八个断面看作一类,WN9看作一类;第二部分中,WN10、WN11看作一类,WN12、作为一类,WN14至WN19看作一类;第三部分中,WN20至WN22、WN27作为一类,WN24至WN26划为一类,WN23属于单独一类。4.1.3 综合对比
表6为综合物元分析法与模糊聚类法得到的优化结果,综合两种方法最终得到的优化后断面为WN2、WN11、WN13、WN15、WN24。
4.2 青石段断面优化
青石段水质监测断面优化方法与卫宁段一致。表7为最后所得到的优化结果,综合两种方法最终得到的优化后断面为QS5、QS7、QS10、QS25、QS30、QS44。4.3 优化结果
依据宁夏区域的地形地貌及沿河主要入黄排水沟、支流的分布情况,布置与优化监测断面需考虑如下因素:(1)城镇密集或工业园区流域内,需布设对照断面、控制断面和消减断面;(2)污染严重河段可
根据主要入黄排污口分布及排污状况,连续设置几个控制断面;(3)若河段内有较大支流汇入,须在交点上游与干流下游处设监测断面;四、流入或流出行政区边界处应设置监测断面。
对于卫宁段,由于WN2距下河沿监测断面过近,考虑去掉WN2,保留下河沿断面;因WN11、WN13、WN15相邻,且在它们之前有第一、第四排水沟及清水河汇入,考虑选择其中一个断面,鉴于监测的方便,最终选择WN13,即石空镇处设置监测断面;WN24距金沙湾监测断面过近,考虑去掉WN24,保留金沙湾断面。对于青石段,由于QS5、QS7距叶盛公路桥断面过近,考虑去掉它们,保留叶盛公路桥断面;鉴于QS10处于临河镇上游,断面之前聚集较多城镇及罗家河排水沟的汇入,为了解此处水质受污染状况,需在此设立监测断面,即QS10(临河镇上游)处设置监测断面;鉴于QS25、QS30距平羅黄河大桥较近,考虑去掉QS25、QS30,保留平罗黄河大桥断面;因QS44距麻黄沟监测断面较近,考虑去掉QS44,保留麻黄沟断面。
综合上述物元分析法、模糊聚类法、地理因素等,最终确定水质监测断面为8个,较原来增设2个。表8为水质监测断面最终优化结果,增设断面分别位于石空镇(靠近下河沿)与临河镇,其地理位置分别为105°40′31″E,37°34′04″N与106°18′36″E,38°16′11″N(见图9)。对于增设的石空镇监测断面,可弥补因下河沿与金沙湾两监测断面之间距离过大,且两断面间有清水河及一系列入黄排水沟汇入,而造成对其间水质真实变化情况监测的空白;增设的临河镇监测断面,可弥补因此段较多的城镇及入黄排水沟汇入,而造成对其间水质真实变化情况掌握的空白。
5 结论
对黄河干流宁夏段国控水质监测断面进行优化设置,可为宁夏水环境监测控制及水网建设提供建设性意见,且优化后监测断面能更加科学合理的监测水质变化,为宁夏农业的发展提供保障。本文运用物元分析法、模糊聚类法及WASP水质模型对现有监测断面进行优化布置,得以下结论。
(1)采用WASP水质模型对黄河宁夏段干流进行概化,将污染物的实测数据与模拟数据进行对比,得到其相关性检验的r值分别为0.978 9、0.993 1、0.986 9,均通过95%的置信水平,证明运用WASP水质模型对黄河干流宁夏段概化分段是合理有效的。
(2)为全面了解干流流域水质变化情况,监测断面最终优化结果为:将原来6个国控水质监测断面增加为8个,增设的水质监测断面分别位于石空镇与临河镇,其地理位置分别为105°40′31″E,37°34′04″N与106°18′36″E,38°16′11″N。
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