综合污染指数法在太子河流域水质监测中的应用

孙忠明

（辽宁省朝阳水文局，辽宁 朝阳 122000）

1 水质监测指标变化规律

1.1 水质年际变化规律

利用单指标法和综合指标法分析水质监测指标的年际水质情况［1］，再用MK趋势分析方法分析其变化趋势。水质评定的单指标法是根据污染物实测浓度与相应类别的标准值比值作为评价依据［2］，该方法使用操作简单、结果安全可靠。 单项污染指数公式如下：

式中 Ci为污染物实测浓度；Si为相应类别的标准值；Pi为某污染物的分指数。

利用COD、BOD、TN、TP和NH3-N将5个监测指标的监测值与评价标准进行比较， 判断水体是否达到相应的水质标准，利用水质标准限值标准，对2012—2018年间各监测站的水质指标进行分析。5个监测指标中，COD、BOD 2个指标由于检出较低，在各监测时间点均达到了I类水质标准，而TN的检出较高，基本都在2mg/L以上，最高达到了6mg/L以上，各监测点TN指标的监测值均达到或超出V类水质标准。

经分析可知，NH3-N在大部分时间都达到了I类水质标准， 小部分时间段为II、III类水质；TP检出也较高，且不同站点和时段的差异比较大。 NH3-N在观音阁水库和南甸两站的浓度较低，都在I类水质标准内； 兴隆水库站的NH3-N指标大部分时段都在I类水质标准内，2016和2018年污染浓度一度达到了V类标准水平；泉水站的NH3-N大部分时段都在II类标准以内，个别时段。其中观音阁水库的TP大部分时段都在II类水质以上，但2018年的浓度较高。 南甸站的TP含量从2012年的V类一直下降，2014—2017年的大部分时段都保持在I类水平， 但2018年TP含量有所增加。这可能与连续几年的降雨偏少有关。

从分析结果可知， 在2012—2018年间，2014—2017年各监测站水质均较好，2018年由于降雨连续偏少的原因水质较差。 5个监测指标中，影响水质标准的是总氮（TN）、总磷（TP），使太子河流域的水质达到了V类甚至劣V类水平。

1.2 综合指标法

考虑到本溪市水体污染的特点， 选用COD、BOD、TN、TP和NH3-N 5个指标来计算。 综合污染指数计算公式如下：

式中 P为水质综合污染指数；n为评价指标的项目数。

根据综合污染指数法，分别计算观音阁水库站、南甸站、兴隆水库站、泉水站4个监测站点的综合污染指数来反映2012—2018年期间的各月的水质污染状况。

经分析可知，2012—2018年间观音阁水库各月的综合污染指数结果以轻污染为主， 小部分的评价结果为中污染， 仅2012年9月出现了一次重污染状况。南甸站2012—2014年间污染评价结果为清洁，但2015—2018年间的水质状况有所下降， 大部分为中污染，小部分为重污染。兴隆水库综站2012—2015年间污染评价结果为清洁或尚清洁，2016—2018年间的评价结果中重污染与中污染占比基本相同， 水质有明显变差趋势。 泉水站2012—2015年间水质评价结果为清洁或尚清洁，2016—2018年间的评价结果大部分为重污染，小部分为严重污染。

从4个站点的分析结果可知，各监测点的水质在2015年之前都在清洁水平，2018年及其之后的3年，各站的水质都表现为重污染甚至严重污染， 水质有明显变差趋势， 且主要是因为由TN的监测指标较高引起。

利用数据样表中各监测站2012—2018年间水质中BOD、COD、NH3-N、TN、TP含监测数据， 分析各指标浓度的变化趋势，由于COD指标大部分未检出，故不在此进行分析。

经过分析可知，BOD浓度虽然检出较低， 但4个监测点中有3个监测点呈现非常显著的增加趋势；NH3-N指标各个站点的差异比较大， 观音阁水库站呈显著增加趋势，泉水站呈明显下降趋势，其他两个站上升趋势不明显；对于TN，观音阁水库站呈显著嫌少趋势， 其他3个站则呈现显著以上水平的增加趋势；TP的在各个站的变化趋势与TN基本一致。

总体来看， 各监测站不同指标的浓度整体呈现显著的增加趋势， 而河段对应的水质则呈现明显的下降趋势［3］。

1.3 各指标变化规律分析

1.3.1 水质监测指标年内变化趋势

针对本溪市多年降水量进行分析， 在2012—2018年内选择降水较多的2014年作为丰水年、 较少的2017年作为枯水年，2016年为平水年。 将3个水平的年份作为典型年， 分别绘制各典型年BOD、NH3-N、TN和TP 4个指标的折线图（如图1～图4），分析水质年内变化规律。

图1 2014、2016、2017年BOD浓度

图2 2014、2016、2017年内NH3-N指标

图3 2014、2016、2017年内TN指标

图4 2014、2016、2017年内TP指标

（1）3个典型年间BOD浓度在汛后期都有明显升高。3个典型年间呈现一定程度的增加趋势。3个典型年中，丰水年由于水的稀释作用，污染物浓度较低；枯水年由于水量较少，污染物浓度较高。

（2）2014年NH3-N的浓度维持在较低且稳定的水平。 2016年则是在6月以后出现了波动增加的趋势；2017年在3月份的浓度达到了最高， 随后保持较低的水平。

（3）在典型年内的1—4月及10—12月TN指标有明显升高，即在枯水期TN指标排放量有明显上升。

（4）观音阁水库监测站点TP在年内分布上呈现无规律的波动，且波幅逐年加大。

1.3.2 藻类浓度分析本项目统计了本溪市观音阁水库坝前和老官砬子（观音阁水库本溪取水口）2个监测点2016—2018年的藻类细胞浓度数据， 据此分析该监测点2016—2018年间藻类密度对水质的影响。 观音阁水库坝前每年各月的藻类细胞浓度变化情况如图5。

图5 观音阁水库2016—2018年间藻类细胞浓度变化情况

河库藻类浓度受到水温和水量的直接影响［4-5］，由图5可以看出每年4月中下旬至五月中旬该监测站藻类的细胞浓度在较高的水平， 这与此时间段水库处于低水位运行而水温快速上升有直接的关系。5月中旬之后汛期到来，水库蓄水量增加，藻类细胞浓度开始大幅下降。 此后一直到8月份，水库蓄水量维持在较高的水平，藻类的浓度较为平稳。

对2010—2018年年均藻类浓度进行MK趋势分析，计算结果Z为0.44，表明分析期内藻类浓度呈现不显著增加的趋势。

2 结语

2012—2018年间， 太子河流域水体TN和TP平均值随着时间的变化呈现不显著的下降趋势；而BOD和NH3-N则随时间变化先略微降低再升高。BOD和NH3-N超标是太子河流域水体存在的主要问题。 对于所监测河段，各监测点的水质由2012年的清洁转为2018年的重污染甚至严重污染，水质有明显变差的趋势。