氣候變化和污染防治政策對岷江流域水質的影響研究

吳 瑤，袁 旺，柳 強，史 箴，周 淼

(1.四川省生態環境監測總站，成都 610091；2.中國科學院生態環境研究中心，北京 100085)

引 言

水質在區域和國家層面上受到人類活動[1]和氣候變化[2～4]的影響是顯著的[5～10]。目前，分析氣候變化和人類活動的研究是基于過程耦合與數學統計方法開展的。比如結合了氣候模型、水文模型、水質模型或生態模型的綜合模型[11]、SWAT等[12]，然而，面對水生環境的復雜性和多樣性，基于過程的模型對數據的深度和廣度要求較高，對一些偏遠河流或缺少基礎資料的流域系統操作難度大，并且僅適用于小區域或一條河流[13]。對于數學統計方法，可以直接分析目標變量之間的關系，包括多元回歸[14]、趨勢分析[15～17]等，它們對數據的限制較低，利于對大尺度和缺少長期觀測資料的流域進行水質分析研究。

岷江流域作為長江上游地區重要的一級支流，許多學者已在岷江流域開展部分研究，如水資源的時空分布[18～20]和限于短期水質變化等[21]。然而，對岷江流域的長期水質動態變化研究尚且不夠。本研究運用趨勢分析方法系統分析了在氣候變化和人類活動的影響下，岷江流域水質的時空變化特征和影響機制，以此為流域水質的長期管理工作提供基礎數據、決策依據和科學支撐。

1 數據來源與方法

1.1 研究區概況

岷江流域位于中國西南部的四川省(東經102.5～104.7，北緯28.3～33.2)，全長約760km，流域面積為45000km2。岷江流域流經阿壩州、成都、眉山、樂山和宜賓市，年平均降水量和年平均溫度分別為1036.7mm和17.8℃(圖1)。作為四川省的重要經濟區之一，GDP為2.44萬億元，分別占四川省2020年的31.94% 。

1.2 數據來源

本研究選擇岷江流域的17個氣象站點(上游的M1～M2，中游的M3～M12和下游的M13～M17)和26個水質站點(上游的S1～S4，中游的S5～S17和下游的M18～M26)構成氣象與水質數據集(表1)。氣象數據從四川省氣象局獲得，包括2011～2020年的每日的降水量、最高溫度、最低溫度和平均溫度數據。水質數據由四川省生態環境監測總站通過地表水自動監測系統收集并提供，選取每日的溶解氧(DO)、高錳酸鹽指數(CODMn)、

圖1 岷江流域地形圖與水質站點、氣象監測站點分布圖Fig.1 Map of topography and distribution of water quality and meteorological stations in the MRB.

五日生化需求量(BOD5)、氨氮(NH3-N)、總磷(TP)和化學需氧量(CODCr)。水質參數由地表水自動監測系統每4小時自動采樣一次，每日數據代表當天所有數據的算術平均值。所有水質參數的檢測方法與精度均符合生態環境部頒布的相關標準。廢水排放數據和經濟發展數據來自岷江流域流經城市(成都市、眉山市、樂山市、宜賓市、阿壩藏族羌族自治州)各市2011-2020的統計年鑒。生態工程措施的數據(包括投資額、生態工程建設規模等)由四川省生態環境監測總站提供。

1.3 數據分析

數據分析通過R 3.4.0、Microsoft Office Excel 2016、Origin 2021實現，顯著性水平為0.05。使用ArcMap 10.8 進行空間制圖。

1.3.1 Seasonal Mann-Kendall test

Seasonal Mann-Kendall檢驗(SMK)是一種穩健的非參數檢驗方法[22-23]，適用于研究季節性變化特征的變量在時間上的變化趨勢。根據SMK檢驗，在原假設H0中，數據集是(x1，x2，x3，…，xn是n個獨立同分布的隨機變量的樣本。設X=(X1，X2，…，Xn)T和Xi=(xi1，xi2，…，xinp)，其中X和Xi分別為監測樣本系列和子樣本系列，每個月的統計量Si定義如下：

表1 岷江流域水質站點與氣象站點信息Tab.1 Information of water quality stations and meteorological stations in the MRB

(1)

式中，sgn(x)是符號函數：

(2)

(3)

(5)

標準正態差 (標準化統計量)遵循標準正態分布，計算如下：

(6)

1.3.2 Sen’s slope

Sen’s slope被認為是比傳統趨勢估計方法更強的線性趨勢估計方法，這種方法可以描述趨勢的斜率(作為每年/每月的變化)[24]。為了得到趨勢估計值G，所有配對數據的計算如下：

(7)

(8)

2 結果與討論

2.1 水質的變化趨勢

SMK檢驗和Sen's slope分別用于分析岷江流域的水質參數趨勢和趨勢變化強度分析(表2、表3)。pH雖然在流域尺度上并沒有明顯的變化趨勢。溶解氧在岷江流域中呈現明顯的上升趨勢，<0.05(△Mean=+0.11 mg/L·year-1)?！鱉ean(平均變化強度)的值是以具有顯著變化趨勢的站點的Sen’s slope值的平均值計算的?？傮w而言，全流域CODMn(△Mean=-0.16 mg/L·year-1)、BOD5(△Mean=-0.23 mg/L·year-1)、NH3-N(△Mean=-0.06 mg/L·year-1)、TP(△Mean=-0.02 mg/L·year-1)和CODCr(△Mean=-0.88 mg/L·year-1)呈明顯下降趨勢(P<0.05)。65.38%的站點的溶解氧呈上升趨勢，主要分布在岷江流域中游和上游。此外，64.71%的站點的上升強度超過了流域平均值，主要分布在岷江中游。CODMn下降的站點61.54%集中在流域北部，BOD5下降的站點76.92%集中在岷江中游北部和中部，但是這兩個區域的下降強度數值都低于流域平均值。NH3-N下降的站點占76.92%，其中40.00%的站點集中在岷江中游，其下降強度大于流域平均值。而TP呈下降趨勢的有21個站點，主要在岷江中游，岷江流域北部的TP沒有明顯趨勢。CODCr的下降的站點約占84.62%，其中60.00%的下降幅度小于流域平均值。CODCr下降幅度大于流域平均值的站點主要分布在中部地區。

表2 岷江流域水質SMK趨勢分析Tab.2 SMK trend analysis of water quality in the MRB

2.2 氣候變化對水質的影響

岷江流域的氣溫和降水都表現出明顯的季節性和周期性，屬于典型的高溫季節和降水同步的氣候模式。具體來說，岷江流域每年有70.26%～90.14%的降水集中在6～9月，同時水質參數與降水一樣呈周期性變化，水質變化的周期性與汛期是相關的。在非汛期(10月～次年5月)，降水的增加可能導致陸地上積累的污染物隨徑流進入水體，或河道中的擾動沉積物，使污染物返回到水體中，導致水質變差。進入汛期(6～9月)后，隨著陸上污染輸入的減少和河流流量的增加，污染物被稀釋，自凈能力增強，水質得到改善。2013年至2016年，年降水量平均每年減少49.03mm，2016年后，年降水量明顯增加，平均每年增加138.32mm。隨著降水的增加和人類活動的介入，岷江流域的水質有所改善，CODMn、BOD5、NH3-N、TP和CODCr每年分別下降7.59%、10.15%、20.54%、19.68%和10.80%，而DO每年增加4.45%(圖2)。

在近年來氣候變化的影響下，降水中心南移是岷江流域降水模式變化的一個重要特征。強降水主要集中在岷江流域西部和西南部。岷江下游的年平均降水量比上游和中游分別多198.15mm和68.82mm。特別是在2018年降水大幅增加后，這種聚集效應更加明顯。在岷江流域，南部平原因為受到來自南海的氣流影響，會出現大量降水。而北部高原的降水較少，是因為來自印度洋的氣流受到橫斷山脈的阻擋[25]。降水的時空差異可能進一步推動對水質變化的空間異質性的影響。

圖2 岷江流域降水與水質關系圖Fig.2 Relationship between precipitation and water quality in the Minjiang River Basin

2.3 污染防治措施(污染排放和生態工程)對水質的影響

表4 廢水排放變化及其與水質的關系擬合參數統計Tab.4 Statistics of fitting parameters of wastewater emission change and its relationship with water quality

續表4

3 結 論

岷江流域水質在2011～2020期間在氣候變化和污染防治政策的影響下得到了明顯改善，尤其是在“十三五”計劃期間。全流域水質參數的削減強度平均為0.23 mg/L· year-1，其中，CODCr是主要的削減指標。在岷江流域的水質改善過程中，隨著降水的增加和污染防治政策的介入，岷江流域的表征污染水平的水質參數平均每年下降13.75%，而DO每年增加4.45%。污染防治政策對水質的改善行為主要在污染減排措施和生態工程的建設，僅每減少10t CODCr或1噸NH3-N的排放可以使岷江流域污染物當量有效下降0.60 mg/L，而生態工程建設如人工濕地、河流生態修復區、對非點源污染的削減也是有效的，兩者的共同作用是岷江流域水質改善的主要的驅動因子。