基于主成分分析法的湖库型饮用水源地富营养化状况评价——以攀枝花市胜利水库为例

杨 玖，张 利，林 武，陈美芳，王小将

(1.四川省攀枝花生态环境监测中心站，四川 攀枝花 617000；2攀枝花市仁和区生态环境监测站，四川 攀枝花 617000)

前 言

一直以来富营养化是造成内陆水库水体污染最主要的方式。水体富营养化指水体中氮磷等营养性物质含量过多而藻类及其他耗氧性水生生物过度繁殖，造成水质恶化的现象。氮磷元素是水体富营养化的主要控制因子[1]，而人类生产活动向水体中排放过量的氮磷元素，农田化肥，渔业养殖以及人畜粪便是氮磷元素的主要来源。富营养化破坏了水体的生态环境，导致水生生物多样性降低。处于缺氧状态，植物的营养素氨氮，在缺氧条件下会转化为亚硝酸盐，这是合成亚硝胺的前体[2]。其次，水体感官性状恶化，在富营养化的水体中，透明度降低，并散发出腥臭味，大大降低其应有的美学价值；再次加剧水资源危机[3]，减短水体寿命。

胜利水库位于四川省攀枝花市金沙江南岸一级支流大河干流与支流片那立沟汇口处下游，以灌溉和灌区人畜用水为主，兼有防洪、水产、旅游等综合利用任务，是当地重要的饮用水水源地。近年来，当地投入大量资金开展了饮用水水源地规范化建设并取得良好成效，但随着区域社会经济的快速发展，包括重点发展特色有机农业、特色农产品加工产业以及观光休闲农业，农业发展带来的农田径流污染将进一步加大对胜利水库水源地水质的影响。流域集水区域内的面源等污染形势日趋严峻，本文利用近五年的水质监测数据，在综合营养指数变化趋势评价为基础，采用主成分分析方法PCA分析了胜利水库水质富营养化的主要影响因子、演变趋势和富营养化状态，分析胜利水库营养化程度的关键因素，为当地科学应对水生态环境问题和降低饮用水水源地生态环境风险提供数据支持和科学依据，同时，相关分析方法和结论为我国湖库型饮用水水源地水质评价及污染成因分析提供参考。

1 材料与方法

1.1 监测数据来源

数据来源于攀枝花市环境监测站《攀枝花市县级饮用水源水地水质监测报告》(2014年-2019)及攀枝花市仁和区环境监测站监测。监测点位为取水点(库头)和库尾，监测时间为每个季度一次，监测方法采用GB3838-2002《地表水环境质量标准》的推荐方法。监测报告最终数据为两个点位的算术平均值。

1.2 评价方法

单因子评价法是各评价项目检测值与相应的水质标准值进行比较，确定单项项目的水质类别，是目前使用最多的水质评价法，可直接了解水质状况与评价标准之间的关系。根据《地表水环境质量评价办法(试行)》(环办[2011]22号)的相关技术规定，本文主要选取总氮(TN)、 总磷(TP)、 高锰酸盐指数 (CODMn)、氨氮(NH3-N)、 五日生化需氧量(BOD5)、 叶绿素(Chla)、水温、pH溶解氧(DO)等9项指标进行评价。

主成分分析(PCA)是利用降维的思想，将多个相互关联的数值变量转化为少数几个互不相关的综合指标，通常用来寻找判断某种事物或现象的综合指标，并且给综合指标所包含的信息以适当的解释，从而更好地揭示事物内在的规律，因此被广泛应用于水质评价中，这种方法在引用多个变量的同时将复杂因素归结为较少的因素，使问题简单化，得到的结果更加科学有效，可在众多影响因素中筛选出主要污染指标，进而判断主要污染来源。Spearman相关性分析是一种不依赖于总体分布的非参数检验，可以准确描述两者之间的关系。

本文水库营养状态评价采用综合营养状态指数法，评价指标有叶绿素a(Chla)、总氮(TN)、总磷(TP)、透明度(SD)和高锰酸盐指数(CODMn)[4]。加权综合营养状态指数为:

综合营养状态指数计算公式为：

式中：TLI(∑)—综合营养状态指数；

Wj—第j种参数的营养状态指数的相关权重。

TLI(j)—代表第j种参数的营养状态指数。

水库营养状态分级包括:贫营养、中营养、富营养、轻度富营养、中度富营养和重度富营养，与污染程度关系如表1。

表1 水库水质类别与评分值对应表Tab.1 Water quality categories and corresponding rating values

2 结果与讨论

2.1 水质变化趋势分析

各指标近5年变化见图1。胜利水库水温各年份均呈季节性变化，pH随着温度的变化而变化，且变化趋势与水温一致，水库pH值均符合地表水环境质量标准。高锰酸盐指数 (CODMn)在每年夏季最高，其他季节较低，整体趋势随着年份增加而降低(2019年7月除外)；溶解氧(DO)是水体与大气交换平衡以及经化学和生物化学反应后，溶解在水中的氧气。洁净水体中的DO一般接近饱和，如果水体受到有机物质和还原性物质污染[5-6]时，DO会低于饱和值。溶氧量随季节变化呈现一定的规律，在春冬季溶氧量较高，夏秋季较低，大概是因此时处于丰水期，降雨多，阴天多，水温高，排污量大，藻类光合作用受阻所致。溶解氧在4月、7月较高，其他时间较低，且随着年份增加而增加的趋势；透明度随着年份的增加呈下降的趋势；作为浮游植物现存量的重要指标，Chla在时间上的变化趋势在一定程度上反映了水域环境因子对浮游植物生长的影响，也反映了湖泊生态系统的发展状况。Chla随着时间的增加呈上升的趋势，在2017年10月达到最大值，且每年7月、10月份均高于其他月份。总氮在2015年后突然增大，随后下降。总磷整体随着年份的增加呈下降趋势；氨氮随着年份的增加呈上升趋势，且在每年7月份浓度较大。总氮中硝酸盐氮的比例较高，且变化趋势一致。

图1 各指标2014～2019年变化趋势Fig.1 Changes of eutrophication evaluation indicators in Shengli reservoir from 2014 to 2019

根据季节变化，对每个监测指标进行单因素方差分析，从表2中可以看出，CODMn在夏秋季节较高，显著高于冬、春两季；BOD5随着季节变化呈显著性变化，且在秋季最高；氨氮在春秋两季高于冬夏两季；透明度随着季节变化呈下降趋势，在冬天显著上升。总氮在各季节中无显著性变化；TP、Chla两项指标在春季最低，随后上升，随季节呈倒V字形。

表2 各监测项目不同季节的变化Tab.2 Seasonal variation of monitoring projects in Shengli Reservoir

2.2 各指标之间相关性分析

水库主要污染指标的Spearman相关性见表3。CODMn分别与pH、BOD5呈显著正相关，pH、CODMn、BOD5、NH3-N、Chla与水温呈显著正相关，SD与TN呈显著负相关。部分项目均受水温影响，可能与水中植物及生物生理活动有关。DO与Chla含量变化趋势相反，存在一定的负相关性。NH3-N与水温存在着显著的正相关，Chla与TN、TP呈无明显相关性。

表3 各监测指标相关性分析Tab.3 Correlation analysis of water quality monitoring indicators in Shengli Reservoir

续表3

2.3 主要影响因子分析

2.3.1 近6年水库水质主要影响因子分析

根据特征值的大小提取主成分，特征值分析见表4。根据主成分选取原则，特征值大于1，对应第1、第2、第3主成分，其方差贡献率分别为32.083%、54.357%和15.853%， 累积方差贡献率为70.21%，其中成分2解释方差所占比例最大。为了更好地解释各项指标的意义，需对因子载荷图进行旋转，得到表5。可知，BOD5、CODMn、DO在成分1上有较大的载荷，可推断为该水库以生活污染源和水生植物的生理作用；SD和TN在成分2上有较大的载荷；TP和Chla在成分3上有较大载荷。由此表明，水库中营养状态变化的主要驱动因子(特征值大于0.8)为BOD5、TN、TP，根据调查结果，水库周边农村生活污染源、规模化畜禽养殖污染、农田径流污染等随降雨、地表径流进入库区，因此应在相应污染源污染防治上采取措施。

表4 水库营养状态主成分特征值Tab.4 Principal component eigenvalues of reservoir nutrition status (%)

表5 主成分矩阵Tab.5 Principal component system matrix

2.3.2 不同季节水库水质主要影响因子分析

各季节主成分特征值及成分得分系数矩阵见表6和表7，根据主成分选取原则，春季，特征值大于1的根对应第1、第2、第3主成分， 其方差贡献率分别为53.163%、24.467%和15.601%， 累积方差贡献率为93.437%，其中成分1解释方差所占比例最大。根据成分得分系数可知表，TN、BOD5和DO在成分1上有较大的载荷，由此推断，水库主要受的影响，SD在成分2上有较大的载荷，TP在成分3上有较大的载荷。夏季，选取3个主成分，各主成分的贡献率和累计贡献率分别为38.542%、28.298%、17.632%和84.472%，成分1贡献率较大，由表可知，TP、SD和Chla在成分1上有较大的载荷。秋季，提取2个主成分，各主成分的贡献率和累计贡献分别为55.258%、22.256%，成分1贡献率较大，结合表，TN、DO和CODMn在成分1上有较大的载荷。冬季，提取2个主成分，各主成分的贡献率和累计贡献率分别为50.769%、79.433%，成分1贡献率较大，结合表，TN、DO和SD在成分1上有较大的载荷。可以看出，每个季节水库受主要污染物不同，TN是水库水质污染的重要污染指标。

表6 水库营养状态各季节主成分特征值Tab.6 Principal component eigenvalues of reservoir nutrition status

表7 主成分矩阵Tab.7 Principal component system matrix

2.4 主成分分析差异性分析

将矩阵中的系数与标准化后的监测数据对应相乘再相加，得到主成分表达式F1、 F2、F3值及综合评价表达式 F。主成分分析和综合营养状态指数如图 2所示，两种评价方法的得分变化规律大致相同。根据营养状态分级标准，水库近6年水质均在中营养程度以上，且在每年夏季、秋季为轻度富营养程度。用于特性分析数据中，综合营养状态法评价得分范围为33.7～52.8，得分最高为 2016 年10月，综合营养状态得分为52.8。根据《地表水环境质量评价办法(试行)》营养程度判定等级为轻度富营养状态，当月Chla为14.2 mg/m3、CODMn为3.3mg/L、BOD5为2.7 mg/L，TN为2.35 mg/L，并表现出轻度富营养状态，两种方法结果表现一致；两种方法的差异性最大表现在 2017年1月和4月，结合单因子浓度，1月份、4月份水体中Chla浓度分别为0.43mg/m3、4.0 mg/m3；CODMn浓度为2.0 mg/L、3.3 mg/L；BOD5浓度为2.6 mg/L、1.9 mg/L；TN浓度为2.19 mg/L、1.70 mg/L，表现出中度富营养状态，即中度污染，但4月份Chla浓度较高，差别较大。综上讨论分析，主成分分析法相对于综合营养状态法相比可靠性会更高些，这与廖宁等研究相一致[7]。

图2 主成分分析法和综合营养状态法评价营养状态得分情况Fig.2 Nutrition status evaluation score of Principal Component analysis and comprehensive nutrition status method

N、P 是水体发生富营养化的主导因素，氮磷的增加和适宜的温度和光照再加上水库水体流动缓慢更新较慢的水环境，会导致浮游植物的生长加快，主要表现在Chla的增加[8-9]。一般认为当氮磷比小于 10∶ 1时为氮限制，大于 10∶ 1 时为磷限制，从图3可以看出，氮磷比大部分大于10∶ 1，磷为限制因子，因此，必须严格控制磷元素的输入，控制生活污水等的排放以防止藻类的大量繁殖引起水华。Chla的含量变化趋势与 TN/TP 变化趋势相反，即保持着良好的相关性。

图3 叶绿素a和氮磷比随时间的变化Fig.3 The changes of Chla and the N/P over time from 2014 to 2019

3 结 论

3.1 2014～2019年，胜利水库总体水质处于Ⅱ～Ⅲ类。相比常规的综合营养状态法，主成分分析法对富营养化指标的定量评价更加全面和准确，结论具有更强的针对性，因而具有更加现实的指导意义。通过主成分分析法，胜利水库水质主要污染因子为BOD5、TN、TP，且不同季节主要污染因子不同，且污染主要来自于库区周边农村生活面源污染、农田面源污染和畜禽养殖污染。

3.2 目前胜利水库已进入中营养化状态甚至轻度富营养化状态。氮磷是水库的限制因子，但磷因子测定结果均未超过Ⅲ类标准，总氮是造成水体富营养化的主要因子，减缓富营养化应重点关注氮元素的输入和输出。强化湖库周边农村环境综合整治，控制农业面源污染，加快推进农村生活污水治理，达到控制氮元素的输入的目的，防止湖库水质进一步恶化，保障饮用水水源安全。