基于馬爾科夫模型的太湖水質綜合評價

范麗麗,邱 利,田 威,李夢迪,許賀偉,章雙雙,李一平

(1.南京水利科學研究院,江蘇 南京 210029; 2.水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室,江蘇 南京 210098; 3.河海大學淺水湖泊綜合治理與資源開發(fā)教育部重點實驗室,江蘇 南京 210098; 4.河海大學環(huán)境學院,江蘇 南京 210098; 5.江蘇省水文水資源勘測局,江蘇 南京 210029; 6.南京信息工程大學濱江學院,江蘇 南京 210044)

基于馬爾科夫模型的太湖水質綜合評價

范麗麗1,2,邱 利3,4,田 威5,李夢迪4,許賀偉4,章雙雙6,李一平3,4

(1.南京水利科學研究院,江蘇 南京 210029; 2.水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室,江蘇 南京 210098; 3.河海大學淺水湖泊綜合治理與資源開發(fā)教育部重點實驗室,江蘇 南京 210098; 4.河海大學環(huán)境學院,江蘇 南京 210098; 5.江蘇省水文水資源勘測局,江蘇 南京 210029; 6.南京信息工程大學濱江學院,江蘇 南京 210044)

對2000—2005年太湖整個湖區(qū)水質監(jiān)測資料進行分析,得出不同湖區(qū)水質濃度均值,采用灰色聚類法對各湖區(qū)水質進行評價,并根據(jù)馬爾科夫模型計算各湖區(qū)水質季節(jié)變化的相對進步度。結果表明:太湖水質的時空差異性較大,竺山湖和梅梁灣的水質最差,為Ⅴ類,而東太湖和東部湖區(qū)水質相對較好,為Ⅱ類;不同的水質指標中,NH3-N的空間差異性最大,TN、TP,CODMn的空間差異性相對較小,表明城鎮(zhèn)污水是太湖的主要外源污染;竺山湖和梅梁灣的水質季節(jié)性變化最大,在夏秋季水質相對較好,冬春季水質相對較差,其他湖區(qū)的水質季節(jié)性變化很小。

馬爾科夫模型;水質評價;灰色聚類;時空特性;太湖

太湖是我國著名的淡水湖泊,隨著太湖流域社會經(jīng)濟的迅猛發(fā)展,太湖水環(huán)境質量逐漸惡化。20世紀70年代之前,太湖平均水質為Ⅱ類,自80年代以來太湖水質平均每十年下降一個等級,90年代末以來,太湖水質惡化趨勢得到初步遏制,DO、NH3-N、CODMn等主要水質指標均有所好轉,但北部湖灣水質仍較差[1],目前太湖已經(jīng)發(fā)展為重富營養(yǎng)化狀態(tài)[2]。水質污染對太湖水環(huán)境和社會環(huán)境均造成了嚴重的危害。水質評價是了解水環(huán)境質量的重要途徑,分析太湖水質的空間分布特性以及隨時間變化規(guī)律,能夠更好地了解太湖水體惡化的原因和機理,為太湖水資源綜合管理提供理論依據(jù)。很多學者對太湖水質時空特征進行了研究,如李一平等[3]利用動態(tài)聚類分析法將太湖所有監(jiān)測點進行了聚類分析,結果表明太湖水質存在很強的時空相關性。李森等[4]基于主成分分析方法進行克里格插值,研究了水質時空分布狀況。朱廣偉[2]研究指出太湖水質時空異質性既受太湖湖泊形態(tài)特征的影響,也更多受到外源污染的影響。然而目前太湖水質時空相關性研究基本上是定性分析,很少有對水質時空變化程度進行定量分析。常用的水質評價方法有很多,如單因子指數(shù)法、內梅羅指數(shù)法、灰色聚類法、模糊綜合評判法以及綜合水質標志指數(shù)法等[5],其中灰色聚類法是評價水質的一種好方法,與模糊綜合評判法和綜合水質標志指數(shù)法相比,灰色聚類法具有更合理、更客觀等優(yōu)點[6]?；疑垲惙ú粌H注意到水質分級界線的模糊性,而且信息利用率和精度均有較大幅度提高[7]。

馬爾科夫模型具有描述事物隨機變化的良好特性,已大量應用于環(huán)境評價與預測等方面。如馬惠群等[8]將基于Kendall的指標權重引入馬爾科夫模型,并應用于大明湖的水質評價。張又等[9]根據(jù)馬爾科夫模型計算了“引江濟太”調水過程中望虞河水質的變化規(guī)律。筆者采用灰色聚類法對太湖8個湖區(qū)水質進行評價,定量描述太湖不同湖區(qū)水質的優(yōu)劣程度,同時根據(jù)馬爾科夫模型,采用進步度的方法定量計算了各湖區(qū)水質隨季節(jié)的變化規(guī)律。研究結果可以定量的了解太湖水質時空變化規(guī)律,為太湖流域水資源保護和管理提供理論支持。

1 數(shù)據(jù)來源與評價方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究將太湖劃分為8 個子區(qū)域,分別為:竺山湖、梅梁灣、貢湖、西北湖、西南湖、湖心區(qū)、東部湖區(qū)和東太湖(圖1)[10]。為了研究太湖水質的空間變化特征,選取2004年25個監(jiān)測點(圖1)每月1次的水質監(jiān)測資料作為研究對象,監(jiān)測項目包括TP、TN、NH3-N、CODMn和BOD5等重要水質指標,通過計算得到各個湖區(qū)不同水質指標的平均值。采用灰色聚類法對太湖8個湖區(qū)水質進行評價。

圖1 太湖湖區(qū)劃分及監(jiān)測點位置

同時為了研究太湖水質在時間上的變化規(guī)律,根據(jù)2000—2005年水質監(jiān)測數(shù)據(jù),選擇TP、TN、NH3-N、CODMn和BOD5等5個水質指標,計算不同季節(jié)各湖區(qū)的水質指標平均值,根據(jù)馬爾科夫模型與模糊隸屬度相結合的方法計算各湖區(qū)的水質變化相對進步度,得到太湖水質隨季節(jié)變化的趨勢,定量地分析太湖水質的時空差異性。季節(jié)劃分如下:春季為3—5月,夏季為6—8月,秋季為9—11月,冬季為12至次年2月。

1.2 評價方法

采用灰色聚類法對太湖各湖區(qū)水質進行評價,水質評價標準采用GB 3838—2002《地表水環(huán)境質量標準》?；疑垲惙ǖ挠嬎悴襟E如下:①給出聚類樣本,建立聚類的白化數(shù)矩陣;②無量綱化處理;③確定白化函數(shù);④求聚類權矩陣;⑤求聚類系數(shù),并構成聚類行向量;⑥聚類,即判斷聚類對象所屬灰類[11]。

馬爾科夫模型具體計算步驟[9]如下:①水質劃分。為了避免監(jiān)測值大量集中在水環(huán)境質量標準中的同一個水質類別,因此本研究未采用水環(huán)境質量標準分類,而是重新規(guī)定了隸屬范圍更小、更精細的狀態(tài)劃分標準,將規(guī)格化后的指標值劃分為11個等級。②指標規(guī)格化。③構造概率轉移矩陣,得到隸屬矩陣。④根據(jù)進步度計算方法,計算得到太湖各湖區(qū)的相對進步度。

2 結果與分析

2.1 太湖水質空間分布特征

由圖2可見,太湖水質存在明顯的空間差異性,不同湖區(qū)水質相差較大。就TN而言,太湖平均質量濃度為3.36 mg/L,超出地表水環(huán)境Ⅲ類標準(≤1 mg/L)3倍多,竺山湖和梅梁灣的TN平均質量濃度很高,分別為7.47 mg/L和6.02 mg/L,遠遠高于其他湖區(qū),東太湖的TN平均質量濃度最小為0.99 mg/L,其他湖區(qū)的TN平均質量濃度為2～3 mg/L之間。全湖TP平均質量濃度為0.096 mg/L,超出地表水環(huán)境Ⅲ類標準(≤0.05 mg/L)約2倍,其中竺山湖和梅梁灣的TP平均質量濃度分別為0.201 mg/L和0.148 mg/L,遠遠高于其他湖區(qū),東太湖和東部湖區(qū)的TP平均質量濃度分別為0.036 mg/L和0.048 mg/L,能達到地表水環(huán)境Ⅲ類標準,其他湖區(qū)的TP平均質量濃度在0.08～0.09 mg/L之間。全湖CODMn質量濃度相差不大,平均為5.3 mg/L,能達到地表水環(huán)境Ⅲ類標準(≤6 mg/L),其中竺山湖和梅梁灣的質量濃度相對較大,分別為7.39 mg/L和6.73 mg/L。全湖NH3-N質量濃度分布極不均勻,竺山湖和梅梁灣的NH3-N平均質量濃度分別為4.31 mg/L和3.17 mg/L,而其他湖區(qū)NH3-N質量濃度較小,均在0.15～0.50 mg/L之間,能達到地表水環(huán)境Ⅲ類標準(≤1 mg/L)。

圖2 太湖各湖區(qū)不同水質指標空間分布

太湖各湖區(qū)水質評價等級結果如表1所示,竺山湖、梅梁灣、西南湖以及湖心區(qū)的評價結果為Ⅴ類,貢湖、西北湖、東部湖區(qū)以及東太湖為Ⅱ類。其中竺山湖和梅梁灣均以較大的聚類系數(shù)被劃為Ⅴ類,表明這兩個湖區(qū)水質最差,而西南湖和湖心區(qū)雖也被劃為Ⅴ類,但不同水質類別的聚類系數(shù)相差不大。東太湖和東部湖區(qū)水質最好,均以較大的聚類系數(shù)被劃分Ⅱ類,而貢湖和西北湖雖也被劃為Ⅱ類,但也是以較小的聚類系數(shù)差別被劃分為Ⅱ類。該評價結果客觀地反映了太湖水質在空間上的差異,即使被評價為同一水質類別,通過聚類系數(shù)的大小也能進一步比較出水質的優(yōu)劣。

2.2 太湖水質季節(jié)變化特征

太湖各湖區(qū)水質變化進步度為水質變化的相對進步度,能直接反映水質變好或變壞的情況。太湖各湖區(qū)水質季節(jié)進步度變化見圖3。圖3(a)表明從春季到夏季轉變時,竺山灣、梅梁灣以及貢湖的水質均有所改善,其中梅梁灣的水質進步度為0.205,是水質改善幅度最大的湖區(qū),其次是竺山灣,水質進步度為0.08,貢湖的水質進步度為0.04,其他湖區(qū)的水質進步度幾乎為0,表明春季至夏季水質情況幾乎保持不變。同樣地,圖3(b)、(c)、(d)分別給出了從夏季至秋季、從秋季至冬季以及從冬季至春季變化時太湖各湖區(qū)水質變化情況。從夏季至秋季,竺山湖、梅梁灣、西北湖以及東部湖區(qū)的水質有所改善,其中竺山湖的進步度最大為0.113,改善程度最好,而其他湖區(qū)的進步度幾乎為0,水質幾乎沒有變化。秋季至冬季轉變時,梅梁灣的進步度絕對值最大,為-0.125,表明梅梁灣水質變差的幅度最大,而其他湖區(qū)水質幾乎沒有改變。冬季至春季轉變時,各湖區(qū)水質進步度沒有正值,表明太湖整體水質有變差的趨勢,其中竺山湖的進步度絕對值最大,為-0.102,表明竺山湖水質變差的幅度最大,其次是梅梁灣,其他湖區(qū)的水質變化幅度很小。

表1 太湖各湖區(qū)水質評價結果

圖3 太湖各湖區(qū)水質季節(jié)進步度變化

3 討 論

太湖水質的空間變化特征為:①竺山湖的各類水質指標濃度最高,其次是梅梁灣,東太湖和東部湖區(qū)的水質相對最好?？梢哉J為太湖水質空間分布不均與外源污染有很大相關性,因為入湖河道主要集中在太湖西北部。②不同的水質指標空間變化的幅度也不相同,其中NH3-N濃度空間差異性最大。表明太湖的外源污染主要來自于城鎮(zhèn)污染源,太湖流域居民生活水平較高,導致入湖的NH3-N污染源較大,因此靠近入湖河道的湖區(qū)NH3-N濃度較高,而其他湖區(qū)經(jīng)過稀釋降解等自凈作用使得NH3-N濃度有所減小。③竺山湖和梅梁灣Chl-a濃度最高,說明湖灣區(qū)藻類水華頻發(fā)與較高的N、P等營養(yǎng)元素含量有關,因此控制并減少營養(yǎng)物質的濃度是減少湖灣區(qū)藻類生長、降低藻類暴發(fā)風險的有效途徑,而對于其他湖區(qū),控制N、P營養(yǎng)物質濃度的增加對于避免藻類水華的暴發(fā)有至關重要的作用。

造成竺山湖和梅梁灣水質差的原因主要是太湖西北部入湖河道眾多,且入湖河道水質差,大量外源污染物進入太湖,且長期積累的外源污染會向內源污染轉化,在風浪的作用下內源不斷釋放,最終導致該部分湖區(qū)水質一直很差,難以得到緩解。因此控制入湖河道水質關鍵是改善太湖水質,其次應提高太湖水質自凈能力,減少內源污染,最終才能緩解太湖污染問題。東太湖及東部湖區(qū)以出湖河道為主,外源污染較少,因此水質相對較好。

太湖水質季節(jié)變化規(guī)律為:①從春季至夏季,再至秋季,太湖水質整體有改善的趨勢,而從秋季至冬季,再至春季,太湖水質整體有惡化的趨勢;②太湖北部梅梁灣和竺山湖水質季節(jié)變化性最大,且冬春季水質變差,夏秋季水質好轉;其他湖區(qū)水質季節(jié)變化性很小。分析其原因可能性較多,梅梁灣和竺山湖的污染物濃度較高、水質較差,這與周邊入湖河道帶來的外源污染有很大的相關性[1],由于污染源廢水量的脈動值很大,季節(jié)分布也不均勻,致使主要受外源污染影響的湖區(qū)水質季節(jié)性變化性較大。另外可能與降雨量的季節(jié)變化有關,太湖流域2000—2008年各季節(jié)降雨量如圖4所示,太湖降雨中TN質量濃度大致介于1.64～5.23 mg/L之間,大多數(shù)情況下為2～3 mg/L[2],質量濃度明顯低于太湖西北部湖灣的水質質量濃度,所以降雨對梅梁灣和竺山湖的稀釋作用很明顯,而其他水質較好的湖區(qū)受降雨的影響則不明顯。因此,梅梁灣和竺山湖在降雨量偏少的冬春季節(jié)水質較差,在降雨量較多的夏秋季水質有所好轉。還有學者認為太湖水質的季節(jié)性變化與微生物活動有關,冬春季節(jié)溫度低,微生物活性減弱,生物化學反應速率減小,水體自凈能力減弱,因此水體污染物含量較高,而在夏秋季微生物活性增強,水體自凈能力增加,因此水質轉好,但是這不能很好地解釋除竺山湖和梅梁灣以外的其他湖區(qū)水質季節(jié)變化性很小的現(xiàn)象。作者認為,這可能與夏秋季藻類等浮游植物大量生長繁殖吸收了水體中的氮磷元素,導致水體營養(yǎng)元素含量明顯降低,而冬春季節(jié)藻類處于冬眠期,對水體中營養(yǎng)元素的需求也相應減少,從而導致水體水質濃度增加,這就很好地解釋了為什么藻類易發(fā)湖區(qū)的水質季節(jié)變化性較大,而其他湖區(qū)變化性很小的原因。

圖4 2001—2008年太湖流域不同季節(jié)降雨量

4 結 論

太湖水質在時間和空間上都存在差異性。竺山湖和梅梁灣水質最差(Ⅴ類),而東太湖和東部湖區(qū)水質相對最好(Ⅱ類)。這與太湖入湖河道主要分布在西北部且入湖水質較差有關,而東部湖區(qū)分布著主要的出湖河道,表明外源污染是導致太湖水質空間差異性的主要原因。對于不同的水質指標,氨氮濃度的空間差異性最大,表明城鎮(zhèn)污水是太湖外源污染的主要成分。竺山湖和梅梁灣的水質隨季節(jié)變化幅度較大,冬春季水質較差,夏秋季水質較好,其原因可能是北部湖灣區(qū)夏秋季藻類大量生長繁殖吸收了水體中的營養(yǎng)元素,從而降低了水體中污染物含量,而冬春季藻類等浮游植物處于冬眠期導致水體營養(yǎng)元素含量恢復高濃度的狀態(tài),這也很好地解釋了其他湖區(qū)水質隨季節(jié)變化幅度較小的原因。

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Comprehensive evaluation of water quality in Taihu Lake based on Markov model

FAN Lili1,2, QIU Li3,4, TIAN Wei5, LI Mengdi4, XU Hewei4,ZHANG Shuangshuang6, LI Yiping3,4

(1.NanjingHydraulicResearchInstitute,Nanjing210029,China;2.StateKeyLaboratoryofHydrologyWaterResourcesandHydraulicEngineering,Nanjing210098,China;3.KeyLaboratoryofIntegratedRegulationandResourcesDevelopmentofShallowLakesofMinistryofEducation,Nanjing210098,China;4.CollegeofEnvironment,HohaiUniversity,Nanjing210098,China;5.HydrologyandWaterResourcesInvestigationBureauofJiangsuProvince,Nanjing210029,China;6.BinjiangCollegeofNanjingUniversityofInformationScience&Technology,Nanjing210044,China)

The author of this paper analyzed the water quality monitoring data, of Taihu lake from 2000 to 2005,getting the average value of water quality in different areas. The grey clustering method was used to evaluate the water quality of different lake areas, and the relative progress degree of seasonal variation of water quality in different lake areas was calculated by using Markov model. The results show that spatial and temporal differences of water quality in Taihu Lake is obvious: the water quality of Zhushan Lake and Meiliang Bay is worst, the water class is Ⅴ,but the water quality of east Taihu Lake and eastern of Taihu Lake is relatively better, the water class is Ⅱ. Among different water quality indicators, the degree of spatial heterogeneity of ammonia nitrogen is the largest, followed by the total nitrogen and total phosphorus, while the degree of permanganate index is relatively smaller. The results indicate that sewage is the main source pollution of Taihu Lake. The seasonal variation of water quality in Zhushan Lake and Meiliang Bay is the largest, and the water quality in summer and autumn is relatively better than that in winter and spring. While the seasonal variation of water quality in the other lake areas is small.

Markov model; water quality evaluation; grey clustering; spatial-temporal characteristic; Taihu Lake

10.3880/j.issn.1004-6933.2015.02.010

國家自然科學基金(51409172);國家自然科學基金(51379061);江蘇省自然科學基金(BK20131370)

范麗麗(1981—),女,博士,工程師,主要從事水環(huán)境規(guī)劃工作。E-mail: llfan@nhri.cn

X824

A

1004-6933(2015)02-0050-05

2014-05-12 編輯：徐 娟)