白洋淀近30年水质时空变化特征

王欢欢，白 洁，刘世存，田 凯，赵彦伟*，李春晖

（1.水环境模拟国家重点实验室，北京师范大学环境学院，北京 100875；2.水沙科学教育部重点实验室，北京师范大学环境学院，北京 100875）

湖泊是一种重要自然资源，具有重要生态服务功能[1]，其水质影响着周边生产生活和区域经济发展[2]。近年来，我国湖泊水污染问题突出，对社会经济发展造成不利影响[3]，因此亟需进行湖泊综合治理。水质综合评价是湖泊水环境治理的必要基础工作，对水质时空变化进行客观全面的分析，有助于更为准确地界定水质特征，为湖泊水质改善与生态修复提供依据。

白洋淀是海河平原上最大的浅水湖泊，被誉为“华北明珠”，也是雄安新区生态安全的重要依托。近几十年来，白洋淀入淀水量逐年减少[4]，流域工农业、旅游业与养殖业快速发展，但大量处理或未经处理的城市污水通过孝义河、府河进入淀区[5]，淀区水环境污染形势严峻，成为制约雄安新区建设与发展的主要瓶颈。目前，白洋淀水质研究多集中在水质评价、水质对水生生物的响应等方面。部分学者采用集对分析法[6]、主成分分析法[7]、原生动物群落评价法[8]等方法评价了白洋淀水质状况，也有学者研究了水生生物与水质的关系[9-11]，而关于水质时空变化研究尚缺乏。张婷等[12]、龙幸幸等[13]做了相关研究，但研究中选取指标较少，不足以全面表征水质，且仅研究1～2 年府河入淀口水质空间变化，时间序列短。针对长时间序列，考虑多项指标的淀区水质时空变化研究相对较少，这就难以阐明白洋淀水质全面、动态的变化信息，无法对白洋淀水质改善与综合治理提供充分支持。

本文采用多元统计分析方法，针对近30 年白洋淀水环境问题，采用综合污染指数法、累积距平法、Mann-Kendall检验法等多种方法，分析水质单因子指数与综合指数的年际、年内变化特征，运用分层聚类法揭示了水质空间分布特征，为白洋淀水环境改善决策提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

白洋淀（115°38′～116°07′E，38°43′～39°02′N）是华北平原唯一的天然湖泊，主要位于河北省保定市安新县内（图1）。淀区主要由143 个淀泊和3700 多条沟壕组成，总面积366 km2，水面面积150 km2，平均水位7.5 m，平均水深2.3 m。白洋淀原有9条入淀河流，现除府河、孝义河常年有水外，其余河流基本断流或季节性断流，入淀水量逐年减少。自20 世纪80 年代以来，干淀现象多次出现，水资源短缺严重，承载污染负荷大，水质状况不容乐观。

1.2 数据来源

本文主要采用1988—2016 年水质监测数据。1988—2009 年水质数据为逐月监测数据，来源于环境质量公报及相关监测资料，由于受部分时段干淀等的影响，缺少 1990、1993、1994、1995 年水质监测数据，2010—2015 年水质数据为逐年数据，来源于相关文献[5，9-10，14]，2016 年水质数据为逐月监测数据，通过实地监测获得。

1.3 研究方法

1.3.1 污染指数计算

污染指数包括单因子污染指数、综合污染指数与年内水质指数。

单因子污染指数是一种常用的水质评价方法，是利用实测数据和标准对比分类评价水质，评价标准采用《地表水环境质量标准》（GB 3838—2002）Ⅲ类水质标准，计算公式为：

图1 白洋淀地理位置及监测点位分布图Figure 1 Location of Baiyangdian and distribution of monitoring points

式中：Ci为第i个水质因子的监测浓度值，mg·L-1；Csi为第i个水质因子的标准浓度值，mg·L-1。

综合污染指数法是评价水质的一种重要方法，可更全面、综合评价水质污染状况。本文采用水质平均污染指数（WQI）进行水质综合评价，计算公式[15]为：

式中：n为污染物个数；Pi为第i个水质因子的平均污染指数。

年内水质变化采用综合污染指数法中的代数叠加法[16]，计算公式为：

式中：P为综合污染指数；m为月份数或季数；n为水质指标个数；∑Pi为综合污染分指数；∑Pj为某类污染物分指数；Pij为多年月均值或多年季节均值。

1.3.2 时间序列分析方法

时间序列分析包括趋势、季节、循环、不规则变化分析，广泛应用于水文、气象、地质、经济、环境等领域，常用方法包括累积距平法和Mann-Kendall 检验法等。累积距平法是一种由曲线判断变化趋势的分析方法[17]，能直观准确地描述水质年际变化阶段性特征。Mann-Kendall 检验法是一种非参数秩次检验，不需要样本保持一定分布，不受少量异常值影响，适用于顺序变量，在揭示趋势变化及突变特征中极为有用[18-19]。本文采用累积距平法分析白洋淀水质变化趋势，采用Mann-Kendall 检验法分析水质突变特征。

1.3.3 空间分析方法

聚类分析是一种模式识别技术，其中层次聚类分析（HCA）应用最为广泛[20-21]，该方法通过变量之间相似程度，将相似程度大的优先聚合到一起，再逐步聚合，达到聚类目的[22]。本文基于SPSS 软件，采用HCA作为空间分析方法，利用平方欧氏距离法（Squared Euclidean distance）分析各监测点位水质特征的空间相似性和差异性。

2 结果与分析

2.1 时间变化

2.1.1 年际变化

（1）污染指数变化

对8 个监测点位的年均值求平均值后得到白洋淀年均值，根据式（1）计算白洋淀 1988—2016 年CODMn、-N、TN、TP、BOD5、DO、pH 7项水质指标的污染指数，白洋淀主要超标污染物为CODMn、-N、TN、TP、BOD5，对这5 项指标进行分析的结果见图2。由图可见，CODMn、-N、TN、TP、BOD5的平均污染指数范围分别为 0.963～2.260、0.003～5.227、1.006～6.607、0.145～2.600、0.535～3.331，变异系数分别为0.220、0.859、0.341、0.793、0.607。总体来看，-N年际变化最大，CODMn年际变化最小，TN 污染情况最严重，BOD5、-N污染情况较轻。

根据式（2）计算出白洋淀综合污染指数为0.832～2.229（图2），总体呈上升趋势，近两年略有下降，变异系数为0.257。1988—1997 年水质相对较好，其中，1992年WQI 达到最小值 0.833，水质最好。21 世纪以来，除 2010年WQI 为 0.850 外，其余年份 WQI 均大于1，污染严重。近30 年来，2015 年白洋淀水质最差，WQI达到最大值2.229。

（2）趋势分析

1988—1996 年间监测时间序列不连续，无法进行趋势分析，故采用累积距平法绘制1996—2016 年各水质指标和综合污染指数累积距平曲线（图3），分析水质变化趋势。由图3（a）～图3（e）可见，CODMn总体呈先上升后下降趋势，自2012 年起，CODMn污染指数逐渐降低，污染负荷减小；-N 总体呈现先下降后波动上升趋势，-N由污染相对较低状态上升至较严重状态，近期略有下降；TN、TP波动大，总体呈现先波动下降后上升趋势；BOD5呈波动上升后下降趋势，近几年平均污染指数相对较低。

图2 白洋淀污染指数年际变化Figure 2 Interannual variation of water pollution index in Baiyangdian

由图3（f）可见，WQI 总体表现为波动。1996—2001 年，综合污染指数累积距平曲线呈现波动下降趋势，表明此阶段白洋淀水质相对较好；2002—2016年，综合污染指数总体呈上升趋势，可能是生产生活污染排放增加[23]与入淀水量减少[24]所致。

（3）突变检验分析

1988—1996 年间监测时间序列不连续，无法进行突变分析，故从1996 年开始分析。对白洋淀1996—2016 年各项指数进行Mann-Kendall 突变检验分析，得到突变诊断曲线图（图4）。图中，UF 为Mann-Ken⁃dall 统计值正向序列，UB 为逆向序列，（-1.96，1.96）为95%显著水平置信区间。由图可见，CODMn污染指数在1996—2013年增加，2014—2016年有所减少；两条统计曲线在位于置信区间内有唯一交点，说明CODMn污染指数在2012 年开始发生突变。-N 污染指数总体呈增加趋势，2004 年以后显著增加，2000年-N 污染指数突变开始，突变显著。TN 污染指数呈现波动变化，突变不显著。TP 污染指数总体呈现增加趋势，突变不显著。BOD5污染指数在1996—2013年增加，2002—2008年增加趋势显著，2012年产生突变。综合污染指数大体呈现增加趋势，2005—2008 年增加趋势显著；两条统计曲线有多个交点，且都位于置信水平线内，突变不显著。突变检验分析结果与趋势分析结果一致。

图3 污染指数累积距平曲线Figure 3 Cumulative anomaly curve of water pollution index

2.1.2 年内变化

利用1988—2016 年水质监测数据的多年月均值和季节均值，根据式（3）计算白洋淀各水质指标和综合污染指数年内水质变化，结果如图5 和表1所示。从图5 可以看出，CODMn、BOD5水质指标月变化不大；4、9、11、12 月-N 污染指数较大，1 月污染指数最小；TN 年内变化较大，3、4、9—12 月污染指数较大，其余月份污染指数较小；TP 最大污染指数出现在7 月。总体而言，7 月水质最差，2 月水质最好，污染指数从低到高为BOD5、CODMn、-N、TP、TN。

从表1 可以看出，夏季污染最严重，综合污染指数最高为13.75，冬季综合污染指数最低为11.35，综合污染指数从高到低为夏、秋、春、冬。TN 污染指数最高，BOD5污染指数最低，污染指数从低到高分别是BOD5、CODMn、-N、TP、TN。

图4 污染指数突变诊断曲线Figure 4 Mutation diagnosis curve of water pollution index

图5 白洋淀综合污染指数和水质分指数月变化Figure 5 Monthly variation of comprehensive pollution index and individual indexes of water quality in Baiyangdian

表1 水质分指数和综合污染指数季节变化Table 1 Seasonal variation of comprehensive pollution index and individual indexes of water quality in Baiyangdian

2.2 空间变化

对近30 年各监测点位水质指标污染指数均值进行空间聚类分析。结果表明，白洋淀8 个监测点位存在空间相似性和差异性（图6）。如图所示，8 个点位可分为三类：第一类点位为南刘庄；第二类点位包括王家寨和烧车淀；第三类点位包括光淀张庄、枣林庄、圈头、端村、采蒲台。第一类点位位于白洋淀西北部府河入淀口，府河水质较差，不满足Ⅴ类标准要求，对南刘庄区域影响较大。第二类点位位于北部，水质相对较好。第三类点位位于东部和南部，该区域淀中村较多，受到一定程度的居民排污、水产养殖等人为干扰，水质一般。

图6 空间聚类结果Figure 6 Results of spatial clustering

3 讨论

水质年际变化分析显示，水质总体为波动变化，WQI 在2000、2006、2015 年为高值，近两年略有下降。其中，1988—2000 年间，水质呈下降趋势，主要缘于入淀流量的减少与污染负荷的增加；在2002—2009年间，多次进行生态补水[25]，2006—2010 年水质有所改善，尤其是2015 年“水十条”发布后，淀区污染治理力度加大，水质状况明显好转。张婷等[12]研究也发现2006 年白洋淀水质差，Zhao 等[26]研究表明白洋淀2000—2010 年综合污染指数变化具有波动性，2000年综合污染指数高。以上研究结果与本文结论基本一致，但不完全相同。可能与水质指标选取不同有关，张婷等选取了 DO、BOD5、CODMn3 项指标，Zhao 等选取了pH、DO、BOD5、TN、-N、TP 6 项指标，而本文选择指标多，共7 项指标，导致年际变化分析有所差异；也可能与选取时间序列不同有关，张婷等、Zhao等分别分析了1973—2007年和2000—2010年的年际变化，本文分析了1988—2016 年年际变化，污染累积效应与污染物种类、污染时间有关，选取时间序列不同，可能导致结果有所差异。

水质年内变化分析结果表明，夏季水质最差，冬季水质最好。造成这一现象的原因可能是湖泊水体交换缓慢，气候条件对水质影响显著。夏季非点源污染负荷大，水温高，水中溶解氧消耗快，旅游与人为活动强烈，水文扰动会加快淀区底泥污染释放，影响水质。张婷等[12]认为综合污染指数从高到低依次为春、夏、冬、秋，与本文长时间序列研究结果不一致，单就2006年看，研究结果一致。原因可能是选取的水质指标、研究时间序列不同。张婷等选取了TP、-N、CODMn、BOD54项指标，研究了2006年年内变化，选取指标较少，时间序列较短；本文选取7 项指标，研究了1988—2016 年变化，对年内水质变化特征的分析更为全面。目前，白洋淀水质变化机理研究不够，内源与外源的贡献率与贡献强度及水质年内变化的驱动机制等问题还需进一步研究。

水质空间分析结果表明，白洋淀东部水质总体好于西部，以烧车淀和王家寨为代表的北部水质最好，光淀张庄、枣林庄等所处的东部和南部水质次之，南刘庄所在的西北部水质最差。这可能是由于淀区地势自西北向东南倾斜，水流沿着地势向东流动，中东部围堤围埝多，流速减缓，同时淀中芦苇、香蒲等水生植物密度高，对水体污染物有一定去除效果，提升了水体自净作用，使得水质由西向东逐渐好转。同时，近年来多次利用外调水源补淀[27]，其中引黄济淀工程较为稳定，入淀后主要在东部对污染物进行稀释，提升了东部水质。此外，淀区北部荷花等挺水植物茂盛，淀中村少，人为干扰小，水质相对较好。Zhao等[28]研究发现西北部污染最严重，北部和西南部为中度污染，中部和东部污染较轻，该结果与本文结果不完全相同，可能与选取时间序列、监测点位、监测指标不一致有关，Zhao 等对 2007—2008年13 个点位数据进行了短时间序列研究，本文对1988—2016年8个点位数据进行研究，可以更加充分地反映污染趋势与分布。

1988—2016 年，白洋淀水质总体呈现下降趋势，主要污染物为CODMn、-N、TN、TP、BOD5，与马牧源等[10]、孟睿等[29]的研究结果一致。水质下降的主要原因有：（1）入淀河流水质较差，多为劣Ⅴ类；（2）入淀水量减少，淀泊自净能力下降；（3）淀中村生活污水直接入淀，旅游活动、养殖业污染排放[30-32]。近年采取调水补淀、排污企业整治、城镇污水处理设施建设、淀中村污染治理、水产养殖清理等系列措施治理白洋淀，水环境得到了一定程度的改善，但仍需进一步强化与管理。对白洋淀西北部区域应逐步恢复入淀河流流量，控制入淀河流污染；对东部和南部区域应严控淀中村与养殖污染；对整个淀区应加大补水量，优化补水时空分配，实施综合治理。

4 结论

（1）从年际变化上看，1988 年至今，白洋淀水质年际变化具有波动性，-N 的变异系数最大为0.859，CODMn、-N、BOD5污染指数大体呈现上升趋势，综合污染指数波动上升，但在近两年略有下降。CODMn、-N、BOD5分别在2012、2000、2012 年产生突变，其余指标突变不显著。

（2）从年内变化上看，7 月综合污染指数最高，2月综合污染指数最低，污染指数从低到高为BOD5、CODMn、-N、TP、TN；在季节分布上，综合污染指数呈现出夏＞秋＞春＞冬，污染指数从低到高分别为BOD5、CODMn、-N、TP、TN。

（3）淀区水质在空间分布上具有差异性，白洋淀东部水质总体好于西部，以烧车淀和王家寨为代表的北部水质最好，光淀张庄、枣林庄等所处的东部和南部水质次之，南刘庄所在的西北部水质最差。