银川市主要河湖湿地水质及富营养化变化趋势与评价

＊郑兰香 杨桂钦 董亚萍 杨程

（1.宁夏大学生态环境学院 宁夏 750021 2.宁夏大学地理科学与规划学院 宁夏 750021 3.宁夏生态环境监测中心 宁夏 750011 4.北方民族大学土木工程学院 宁夏 750021）

银川市作为宁夏回族自治区首府，有“回族之乡”“西夏古都”“塞上湖城”的美誉。2018年联合国国际湿地公约组织授予银川市全球首批“国际湿地城市”称号，银川市正式成为首批候选“国际湿地城市”，也是西部地区唯一一家入选的城市。

阅海国家湿地公园、鸣翠湖国家湿地公园及贯穿银川市南北的典农河做为银川市代表性河湖湿地，在改善局部气候、美化环境和维持区域生态系统平衡等方面具有重要的作用。水质是河湖湿地生态系统的一个重要组成部分，本文以2011年-2019年的水质数据，在单因子指数评价和水质污染分担率分析的基础上，采用水质综合指数、T-S模糊神经网络水质评价和综合营养状态指数对银川市的典农河、鸣翠湖国家湿地公园及阅海国家湿地公园进行水质和富营养化评价，分析水质变化趋势，为银川市河湖湿地水质控制和水生态保护提供参考。

1.研究区概况

典农河，原名艾依河。作为宁夏引黄灌区重要的河湖湿地连通水系，其全长158.5km，集防洪、排水、旅游、生态、景观为一体。典农河河道来水主要靠农田退水和黄河补水，对改善银川市防洪排水条件、调控地下水位以及提高城区人居环境具有重要意义。

鸣翠湖位于银川市兴庆区掌政镇东，距黄河3km，总面积667hm2。鸣翠湖集河流、湖泊、沼泽、灌渠于一体，是历史上黄河改道后遗留下的湿地。其自然生态系统完整，自然植被丰富。鸣翠湖主要通过农田退水、地下水和沟渠进行补水。

银川市阅海国家湿地公园于2006年6月被国家林业局批准为国家湿地公园。总面积2667公顷，是银川市面积最大，原始地貌保存最完整的一块湿地。阅海湿地资源丰富，生态系统完整，既是银川市良好的水源涵养地，也是银川市西部的生态屏障。阅海与典农河贯通，补水水源主要来自唐徕渠、农田退水、地下水、山洪雨水等。是集湿地保护、渔业养殖、鸟类保护、科研教育、生态旅游于一体的国家湿地公园。

2.材料与方法

(1)数据来源及评价标准

2011-2019年的水质数据通过《宁夏环境质量报告书》获得。根据3个河湖湿地的考核目标，以《地表水环境质量标准》（GB 3838-2002）中的Ⅲ类水质做为评价标准。分析3个河湖湿地24个水质指标的逐年数据，结果显示化学需氧量、生化需氧量、高锰酸盐指数、总氮，总磷等5个水质指标出现超标现象，其余19项指标均能满足Ⅲ类水体的水质标准。因此，本文采用化学需氧量、生化需氧量、高锰酸盐指数、总氮，总磷等5个指标做为评价因子，分析水质变化。

(2)水质评价方法

①污染分担率

均值综合污染指数是各项单因污染指数之和与单因子个数的比值，能够全面、准确地反映水质的综合状况[1]。本文依据《地表水环境质量标准》（GB 3838-2002）中Ⅲ类水质标准，采用式（1）计算单因子污染指数，然后采用式（2）和式（3）分别计算均值综合污染指数和各年各指标的污染分担率。

式中，pij为第i年指标j的单因子指数；pi为第i年均值综合污染指数；Cij为第i年指标j的实测浓度；C0为第i个水质因子在Ⅲ类水标准中的浓度限值；Kij为第i年j指标的污染分担率。

②T-S模糊神经网络水质评价

传统评价方法不能解决复杂的非线性、不确定性问题[2]，神经网络（Fuzzy Neural Network，FNN）有着强大的处理大规模复杂非线性问题的能力[3]，可逼近任意非线性连续函数[4]。Takagi-Sugeno（T-S）模糊神经网络是一种自适应能力很强的模糊系统[5]，它保留了模糊逻辑和神经网络的优点[6]。T-S模糊神经网络通过构造混合训练样本，通过Matlab编程实现，详见参考文献[7]。

③综合营养状态指数

根据《湖泊富营养化调查规范》选取总氮、总磷、高锰酸盐指数、透明度（SD）、叶绿素a为指标，采用综合营养状态指数法对水体富营养化程度进行评价[8]。

3.结果与分析

(1)主要水质指标的污染分担率

图1显示了2011年-2019年典农河、鸣翠湖和阅海的总磷、总氮、高锰酸盐指数、生化需氧量和化学需氧量的污染分担率。由图可见，典农河、鸣翠湖和阅海的总氮污染分担率分别为32.10%-53.86%、19.30%-31.57%、14.82%-33.29%。3个河湖湿地总氮的污染分担率中位值均高于其他4个水质指标，说明3个典型河湖湿地的总氮污染最为严重。各湿地污染分担率中位值仅次于总氮的为化学需氧量和总磷，且总氮、总磷、化学需氧量的污染分担率之和大于60%，可见3个河湖湿地的主要污染物指标为总氮、总磷和化学需氧量。

图1 主要水质指标的污染分担率Fig.1 The pollution sharing rate of the main water quality indicators

(2)T-S模糊神经网络水质评价

选择高锰酸盐指数，化学需氧量，生化需氧量，总氮和总磷作为水质评价指标，构造混合训练样本训练T-S模糊神经网络。其中混合训练样本由标准样本（在国家《地表水环境质量标准》（GB3838-2002）中相邻两类水质标准指标值之间插值得到）和实测样本构成。在训练T-S模糊神经网络之前，对训练样本的数据采用最大最小法进行归一化处理，归一化后的数据位于区间[-1,1]。标准样本训练和测试样本测试结果如图2所示。

图2 训练样本和测试样本预测值与实际值对比图Fig.2 Comparison between the predicted and actual values of training samples and test samples

表1显示了3个河湖湿地2011年-2019年的水质评价结果。由表可见，2011年-2016年鸣翠湖、阅海、典农河均为Ⅳ类水质，鸣翠湖、阅海、典农河分别在2017年、2018年、2019年开始水质达到Ⅲ类。

表1 T-S神经网络水质评价结果Tab.1 Water quality evaluation results of T-S neuralnetwork

(3)富营养化评价

2012年-2019年典农河、鸣翠湖、阅海的富营养化评价结果见图3所示。可见，三个河湖湿地中，典农河的营养状况相对稳定，基本在中营养状态。2013年-2017年鸣翠湖均达到轻度富营养状态，2018年后开始恢复至中营养状态，营养状况呈好转趋势。近年来阅海一直处于轻度富营养状态，但其综合营养指数值总体呈下降趋势，说明阅海的富营养状态也呈现出好转的趋势。

图3 富营养化状态逐年变化Fig.3 Eutrophication state varies with time

4.讨论

2011年-2019年典农河、鸣翠湖和阅海3个河湖湿地的水质总体呈转好趋势。其中，鸣翠湖水质变化最大，呈明显的逐年变好趋势，并在2017年达到Ⅲ类水质，2018年达到中营养水平。这主要是2016年鸣翠湖管理方对湖底进行了全面清淤，辅以岸边植物带修复及荷花池预净化工程[7]，鸣翠湖的水质得以迅速改善提升。阅海的水质2018年达到Ⅲ类，并一直处于轻度富营养状态，这主要是阅海沿岸农灌退水、水土流失及生活用水携带营养物入湖造成其水质现状[9]。典农河（亲水大桥采样点）水质转好趋势最慢，在2019年才达到Ⅲ类水质，主要是因为农田退水是河道主要补水水源，水体富含氮、磷、有机污染物等[10]，导致水质恢复存在一定难度。

总体而言，银川市近年来加大湖泊湿地保护与恢复力度，形成完整的湖泊湿地生态保护体系。以“城内湖泊湿地以治理保护为主，城边湖泊湿地以恢复保护为主，城市远郊湿地以自然保护为主”的原则，开展了退田（塘）还湖、扩湖增容、植被恢复、鸟类栖息地修复、河湖连通、湿地管理等项目建设。利用建设湿地、恢复地表植被，合理的调控生态补水等手段，河湖湿地的水质得以明显的改善，维持了银川湿地生态系统的稳定性。

5.结论

做为“国际湿地城市”，银川市河湖湿地的水质控制十分重要。通过治理保护和恢复措施，2011年-2019年银川市3个典型河湖湿地的水质总体呈转好趋势。鸣翠湖、阅海和典农河分别从2017年、2018年和2019年开始由Ⅳ类水质转好为Ⅲ类水质，阅海呈轻度富营养状况。河湖湿地的主要污染物指标为总氮、总磷和化学需氧量，是水质控制和水环境管理的重点，需要采取防控措施确保水质持续稳定转好。