珠江广州城区河段主要污染物变化特征及原因分析

李兰茹，王 进

(广东省水文局广州水文分局，广州 510150)

1 概述

珠江是广州市的母亲河，广州因珠江而生、因珠江而兴，但珠江水质在20世纪末到21世纪初曾极度恶化[1-2]。近10 a来，特别是2017年底全面推行河长制以来，广州市花大力气治水，取得显著的成效，使得珠江广州河段水质有了明显的好转[3-5]。本文基于珠江广州河段的4个断面11 a的水质资料，采用时间过程线、Mann-Kendall趋势分析法、Pearson积矩相关系数、Spearman和Kendall秩相关系数等方法，来研究断面之间的水质变化趋势和相关性。

2 数据与方法

2.1 研究区域

珠江广州河段是珠江三角洲的重要组成部分，上自白云区老鸦岗，下至黄埔区东江口附近，流经整个广州中心城区，自上而下有西航道、前航道、后航道、黄埔航道等4个河段。其中，西航道从老鸦岗起至白鹅潭止，全长16.24 km；白鹅潭以下分为前航道、后航道两支，两支在黄埔大蚝沙附近又汇合成黄埔航道，白鹅潭以东至黄埔为前航道，长23.24 km；白鹅潭以南至黄埔为后航道，长27.90 km；黄埔航道从大蚝沙起至东江口止，长7.00 km。黄埔航道以下经虎门水道(狮子洋)、伶仃洋通达南海(见图1)。珠江广州河段的径流与潮流的相互作用和相互影响十分复杂，黄埔最大涨潮差达3.38 m，潮差自口门向上游递减[6]，潮区界最远时可到达流溪河白云区人和坝下。受潮汐影响，珠江广州河段的水流涨落、流向变化多端，回荡往复，使得水体污染物的迁移、扩散和降解规律非常复杂。

图1 珠江广州河段示意

2.2 资料来源与评价项目

水质监测资料来源于广东省水文局。

2.2.1监测断面

本文选用了珠江西航道老鸦岗(S1)、前航道海珠桥(S2)、后航道白鹤洞(S3)和黄埔航道黄埔(S4)4个监测断面，基本情况见表1。4个断面属于省控断面，资料系列长，监测频次高，能够较好地代表珠江广州河段的水质状况。监测采用的技术规范有《水环境监测规范》(SL219—2013)、《地表水和污水监测技术规范》(HJ/T91—2002)；本文的4个断面每月监测1次，采样时间一般在每月上旬，各断面同日监测，采样断面位置在水面下0.5 m。

表1 珠江广州河段选用监测断面基本情况

2.2.2资料年份

资料年份选取了2011—2021年共11 a，主要原因是近10 a是研究区域水环境治理政策力度最大、投入最大、成效最显著的时段；同时10 a水质资料系列也具备了统计意义上的趋势性和相关性研究基础。

2.2.3评价项目

目前按GB3838开展的地表水环境监测的基本项目有24项，经统计分析珠江广州河段的超标(劣于Ⅲ类)的项目主要有氨氮(NH3-N)、总磷(TP)两项，其他项目基本能够达到或优于Ⅲ类。本文综合选取了NH3-N 和TP两个项目进行分析评价。

NH3-N的测定方法采用水质—氨氮的测定—流动注射—水杨酸分光光度法(HJ 666—2013)，主要仪器为连续流动分析仪；TP的测定方法主要采用水质—磷酸盐和总磷的测定—连续流动—钼酸铵分光光度法(HJ 670—2013)，主要仪器为连续流动分析仪。

2.3 研究方法

2.3.1水质评价方法

水质评价标准参照《地表水环境质量标准》(GB 3838—2002)[7]，本文选择的2个项目的标准限值摘录见表2。水质评价方法参照水利部《地表水资源质量评价技术规程》(SL 395-2007)[8]和环境保护部《地表水环境质量评价办法(试行)》[9]的单因子评价法。本文中年度评价数值采用每年12次监测数据的算术平均值。单项水质项目的水质类别根据该项目浓度与GB3838限值的比对结果确定。

表2 地表水环境质量标准部分项目标准限值摘录 mg/L

2.3.2Man-Kendall趋势检验方法

Man-Kendall趋势检验方法是一种非参数统计检验法，该方法无需事先设定数据分布特征，且不受少数缺失数值和异常值干扰，适于气象、水文时间序列趋势和突变分析[10-13]。

对于时间序列X={X1，X2，…，Xn}，n为时间序列长度，Mann-Kendall趋势检验的统计量如下：

(1)

(2)

公式(1)和(2)中，Xi和Xj分别是时间序列的第i、j个值，且j>i。S近似符合标准正态分布，其方差的计算可定义为：

(3)

式中：

m——n年时间序列中具有相同值的变量数目；

tp——第p组的相同值个数。

在此基础上，构建Man-Kendall检验标准化统计量Z如下：

(4)

当n>10时，统计量Z近似服从正态分布。根据正态分布双侧检验临界值，显著性水平α为0.05时对应的分位数为1.96，显著性水平α为0.01时对应的分位数为2.58。即，当|Z|>1.96时表示在α=0.05水平上上升或下降趋势显著，当|Z|>2.58时表示在α=0.01水平上上升或下降趋势极其显著。

2.3.3相关性分析方法

1)图表相关分析法

图表相关分析法把数据绘制成图表，从而清晰地发现变量的变化规律和变量间的相关联系。常用的图表有折线图和散点图，其中折线图以时间为横轴，适合表达时间序列数据，当分析的变量数量较多时，折线图中可以绘制多条折线，进行综合分析，提高分析效率。

2)相关系数法

相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。常用的相关系数有Pearson积矩相关系数、Spearman秩相关系数和Kendall秩相关系数等。在相关分析中，计算各种相关系数是有前提的。对于二元相关分析，如果2个随机变量服从二元正态分布，或2个随机变量经数据变换后服从二元正态分布，则可以用Pearson积矩相关系数，此时描述的是线性相关关系，而不宜选用Spearman或Kendall秩相关系数。如果样本数据或其变换值不服从正态分布，则计算Pearson积矩相关系数就毫无意义，此时只能计算Spearman或Kendall秩相关系数[14]。

3 水质检测数据分析

3.1 Mann-Kendall秩次趋势分析

使用Mann-Kendall秩次趋势分析法对研究区域各断面的2种水质参数的年度数据进行趋势检验，结果见表3。结果显示，NH3-N在S1、S2、S4等3个断面下降趋势显著，TP在在S1、S2和S3等3个断面下降趋势显著；NH3-N在S3下降趋势不明显，TP在S4下降趋势不明显。

表3 Kendall秩次趋势检验结果

3.2 水质评价相关性分析

3.2.1图表相关分析法

采用折线图法分析分析氨氮、总磷浓度的时空变化规律。

氨氮(NH3-N)项目年度平均浓度过程线见图2a。从图中可以看出，位于主城区的3个断面S1、S2、S3的浓度值范围与变化趋势非常相似，在2011—2018年三者的浓度范围分别为2.47～3.66 mg/L、3.23～4.29 mg/L和2.12～3.45 mg/L，均对应于GB3838—2002的劣Ⅴ类，2019—2021年急剧好转，2020年后均可以达到Ⅲ类，2021年均可以达到Ⅱ类；位于主城区下游的S4在2011—2016年的浓度范围为1.23～1.57 mg/L，介于Ⅳ～V类，2017—2019年好转为Ⅲ类，2020—2021年好转为Ⅰ类。

a 氨氮变化过程线

总磷(TP)项目年度平均浓度过程线见图2b。从图中可以看出，断面S1在2011—2016年的浓度范围为0.24～0.34 mg/L，水质类别为Ⅳ～V类，2017—2021年的浓度范围为0.10～0.20 mg/L，水质类别为Ⅱ～Ⅲ类；断面S2在2011—2019年的浓度范围为0.21～0.37 mg/L，水质类别为Ⅳ～V类，2020—2021年的浓度范围为0.11～0.14 mg/L，水质类别为Ⅲ类；断面S3在2011—2014年及2016年的浓度范围为0.23～0.27 mg/L，水质类别为Ⅳ类，2015年和2017—2021年的浓度范围为0.13～0.20 mg/L，水质类别为Ⅲ类；断面S4在2011—2019年的浓度范围为0.11～0.15 mg/L，水质类别为Ⅲ类，2020—2021年的浓度范围为0.08～0.09 mg/L，水质类别为Ⅱ类。

从总体上讲，主城区的3个断面S1、S2和S3在评价期前段受到TP污染较重，但在后段有了明显好转，三者的污染程度、变化趋势等相似，其中S2的TP总体上污染程度最重；而S4受到的污染相对较轻，随年份的变化趋势不明显。

3.2.2相关系数法检验

1)NH3-N项目相关系数法检验

由于4个断面的NH3-N资料均未通过正态性检验，相关性分析不宜采用Pearson积矩相关系数，为此，本文采用了Spearman、Kendall两类秩相关系数。分别计算4个断面NH3-N项目两两之间的Spearman、Kendall秩相关系数，得到相关系数矩阵见表4。此矩阵为对称矩阵，4个断面的两两相关关系共6对，其中大于临界值表示两者的相关关系显著，在数字末尾加了“*”。本文中数据系列长度n=11，在显著性水平a=0.05下的Spearman和Kendall秩相关系数临界值分别为0.618和0.418。从结果表中可以看出，Spearman秩相关系数通常大于Kendall秩相关系数，但是两者之间的判断结论是完全一致的，通过显著性检验的有4对，即S1-S2、S1-S3、S2-S3、S2-S4相关关系显著，而S1-S4、S3-S4的相关关系不显著；这与图2a氨氮变化过程线图的判断是基本一致的。

表4 NH3-N项目断面两两相关系数矩阵

2) TP项目相关系数法检验

4个断面的TP资料全部通过正态性检验，为此，本文选用了Pearson积矩相关系数进行相关性分析。分别计算4个断面TP项目两两之间的Pearson积矩相关系数，得到相关系数矩阵见表5。此矩阵为对称矩阵，4个断面的两两相关关系共6对，其中通过了显著性检验的数字末尾加了“*”。从表中可以后看出，6对相关系数均通过了显著性检验，即两两之间的相关性显著。这与图2b总磷氨氮变化过程线图的判断是也是基本一致的。

表5 TP项目断面两两相关系数矩阵

3.3 相关性检验方法的讨论

本文中研究的2类污染项目，根据正态性检验的结果选用了不同的相关系数。NH3-N项目采用了Kendal秩相关系数和Spearman秩相关系数进行检验，6对相关关系中有5对的相关性显著；TP项目直接采用Pearson积矩相关系数进行检验，全部6对相关关系的相关性显著。可以看出，断面之间的相关性不仅与相对位置距离有关，而且更与污染物的种类有关。本文中珠江广州城区河段的NH3-N和TP的变化趋势明显，断面之间的相关性较好。这一现象是由于污染物的来源、传输和降解规律不同引起的。

4 结论及建议

通过对珠江广州城区河段10多年来的主要污染物变化特征与相关分析，得到以下结论：

1)NH3-N和TP是珠江广州城区河段两项重要的污染物。按GB3838开展的地表水环境监测的基本项目有24项，经统计分析珠江广州河段的超标(劣于Ⅲ类)的项目主要有氨氮(NH3-N)、总磷(TP)两项，其他项目基本能够达到或优于Ⅲ类。

2)时间分布上，广州主城区S1、S2、S3在评价期的前半段的NH3-N、TP污染非常严重，NH3-N项目长期为劣Ⅴ类，TP项目长期为Ⅳ～Ⅴ类；从2018年起NH3-N、TP的污染大大减轻，可以达到或优于Ⅲ类，与广东全面推行河长制时间吻合。

3)空间分布上，广州主城区S1、S2、S3的NH3-N、TP污染程度比主城区下游的S4明显严重。分析原因可能为主城区污染来源较多且上游来水较少、下游有其他感潮清水上溯且区间污染物降解等。

4)上下游断面相关性上，S1、S2、S3的NH3-N、TP变化趋向基本一致，相关关系显著，这与河流感潮特征强、断面距离较近、污染源相似等有关。

为此在水环境治理应统筹推进干支流、上下游、左右岸系统治理，构建全要素治理，全周期治理，全面加强污染源头治理，持续攻坚断面水质，积极打造美丽幸福河湖，努力实现河畅、水清、岸绿、景美、人和。同时，可利用潮水涨落自然净化河涌污水，研究改建现有河涌的挡潮闸，充分运用自动化控制技术，根据潮水涨落特点，灵活调度，纳潮冲污。