近海污染物總量控制水質(zhì)監(jiān)測體系構(gòu)建方法
——以萊州灣為例?

李 巖， 李克強(qiáng)??， 王修林， 梁生康， 李雁賓， 戴愛泉， 盧 姍， 張龍軍

(中國海洋大學(xué) 1.環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院； 2.海洋化學(xué)理論與工程技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 山東 青島 266100)

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近海污染物總量控制水質(zhì)監(jiān)測體系構(gòu)建方法
——以萊州灣為例?

李 巖2， 李克強(qiáng)2??， 王修林2， 梁生康2， 李雁賓2， 戴愛泉2， 盧 姍2， 張龍軍1

(中國海洋大學(xué) 1.環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院； 2.海洋化學(xué)理論與工程技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 山東 青島 266100)

水質(zhì)監(jiān)測是總量控制實(shí)施的重要環(huán)節(jié)，當(dāng)前水質(zhì)監(jiān)測體系已不能滿足總量控制效果評估的需求。為此，本文建立了近海污染物總量控制水質(zhì)監(jiān)測站位布設(shè)的聚類抽點(diǎn)檢驗(yàn)方法，主要分為源強(qiáng)海域水質(zhì)響應(yīng)分析、陸?；旌蠀^(qū)分析、水質(zhì)濃度分布聚類分析、初始站位設(shè)置、抽點(diǎn)檢驗(yàn)分析等5個(gè)步驟，并給出了監(jiān)測項(xiàng)目和頻次的建議。以萊州灣為例進(jìn)行了評價(jià)，結(jié)果表明，利用本文方法得到的2套優(yōu)化監(jiān)測站位，不僅可以對排污口進(jìn)行有效監(jiān)控，而且水質(zhì)平面分布可以準(zhǔn)確表征水質(zhì)分布規(guī)律，無論是模擬結(jié)果還是監(jiān)測結(jié)果，相似度和相關(guān)性均超過90%(P<0.01)，相對標(biāo)準(zhǔn)偏差均小于10%，本文所建方法有助于中國近海污染物總量控制環(huán)境監(jiān)測體系的建設(shè)。

監(jiān)測站位布設(shè)；總量控制；近岸海域；聚類；抽點(diǎn)檢驗(yàn)；萊州灣

中國近海水質(zhì)監(jiān)測體系建立始于國家海洋局1966年開始實(shí)施的海洋標(biāo)準(zhǔn)斷面調(diào)查，經(jīng)1970年代的“渤海黃海環(huán)境污染監(jiān)測網(wǎng)”，到1984年國家海洋局聯(lián)合環(huán)保、農(nóng)業(yè)、交通、水利等部門成立“全國海洋環(huán)境監(jiān)測網(wǎng)”，而初具規(guī)模[1-3]。此后，農(nóng)業(yè)部和原國家環(huán)保局及所屬主要沿海城市相關(guān)部門又根據(jù)漁業(yè)生態(tài)和環(huán)境保護(hù)監(jiān)測的需求，分別于1985年和1994成立“全國漁業(yè)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測網(wǎng)”和“全國近岸海域環(huán)境監(jiān)測網(wǎng)”[4]，并于1990年代后期分別從“全海網(wǎng)”分離出去[5]。然而，從陸源排污控制與近海水質(zhì)保護(hù)密切連接的要求分析，現(xiàn)有監(jiān)測體系總體上缺乏系統(tǒng)性、整體性和協(xié)同性，突出表現(xiàn)在監(jiān)測站位布設(shè)上，現(xiàn)有監(jiān)測體系存在“重置”與“空缺”并存等嚴(yán)重缺陷。以萊州灣為例，目前海洋、環(huán)保和農(nóng)業(yè)部門分別獨(dú)立布設(shè)了共計(jì)約78個(gè)監(jiān)測站位(環(huán)保部30個(gè)；海洋局24個(gè)；農(nóng)業(yè)部24個(gè))(見圖1)，但其中約20%站位重置，而約15%的河流入?？趨s沒有布設(shè)監(jiān)測站位[5]。

自1970年代初開始實(shí)施陸源污染物容量總量控制管理以來，美國、日本、歐盟等通過環(huán)境監(jiān)測技術(shù)方法升級特別是監(jiān)測體系整合等，不斷完善“海洋環(huán)境監(jiān)測網(wǎng)”，建立了從歐洲波羅的海、地中海、黑海、北海、到東亞諸海及美國近岸區(qū)域海洋環(huán)境的監(jiān)測體系，同時(shí)與地表水、湖泊、地下水等密切連接[6-9]。但是，近海總量控制水質(zhì)監(jiān)測體系仍然在站位布設(shè)，監(jiān)測頻次，監(jiān)測項(xiàng)目上存在諸多問題[10]，如歐盟圍繞水框架指令(WFD)和海洋戰(zhàn)略框架指令(MSFD)水環(huán)境健康的目標(biāo)，還沒有給出詳盡的監(jiān)測方案[9]。原因之一在于水質(zhì)監(jiān)測方案的制定受困于設(shè)計(jì)、站位、分析誤差和數(shù)據(jù)評價(jià)等方法的解決，特別是站位位置、數(shù)量、頻次等需要根據(jù)科學(xué)和財(cái)力綜合評估。然而，當(dāng)前監(jiān)測站位的布設(shè)往往基于經(jīng)驗(yàn)判斷(Judgment Sampling)，而較少進(jìn)行優(yōu)化[11-12]。目前優(yōu)化的方法主要采用隨機(jī)、網(wǎng)格化、聚類等設(shè)置站位[12-15]，通過誤差、費(fèi)用或信息損失評判得到最優(yōu)化方案[9,16-18]。隨機(jī)方法抽點(diǎn)或加點(diǎn)設(shè)置站位難以覆蓋濃度高值區(qū)，而網(wǎng)格化設(shè)置站位盡管可以覆蓋全部海域但又缺乏效率，監(jiān)測費(fèi)用較高[12,14]。通過聚類可以節(jié)省抽點(diǎn)或加點(diǎn)檢驗(yàn)時(shí)間，而且可覆蓋濃度高值區(qū)，但目前多采用局部站位加密，或者污染特征分類，在方法上還有待改進(jìn)[14]。

圖1 萊州灣地理位置及海洋、環(huán)保和農(nóng)業(yè)部門的監(jiān)測站位Fig.1 Map of Laizhou Bay showing monitoring stations of the State Oceanic Administration, the State Environmental Protection Administration and the Ministry of Agriculture

當(dāng)前，中國陸源排污剛性增長和近海水質(zhì)急需改善的矛盾日益突出，迫切需要構(gòu)建近海污染物總量控制水質(zhì)監(jiān)測體系。因此，本文針對近海環(huán)境監(jiān)測體系構(gòu)建缺乏科學(xué)高效站位布設(shè)方法，在科學(xué)核定陸源污染物納污范圍基礎(chǔ)上，提出基于污染物濃度分布聚類的抽點(diǎn)檢驗(yàn)站位布設(shè)方法，并給出監(jiān)測時(shí)間和頻次建議。同時(shí)，以萊州灣為例，通過濃度相對標(biāo)準(zhǔn)偏差、相似度和相關(guān)性分析對監(jiān)測站位進(jìn)行了討論。

1 研究方法

1.1 監(jiān)測站位布設(shè)方法

針對目前近海站點(diǎn)布設(shè)“重置”與“空缺”并存及與流域監(jiān)測站點(diǎn)不銜接等問題，在陸源污染物納污范圍海域，全面統(tǒng)一布設(shè)海域監(jiān)測站點(diǎn)。原則如下：

(1)根據(jù)陸源污染物影響范圍確定監(jiān)測海域范圍。

(2)在陸海銜接上，以入海河流、直排海公共污水處理廠、直排海企業(yè)等各類入?？诨旌蠀^(qū)外臨近位置作為站點(diǎn)布設(shè)基點(diǎn)，作為水質(zhì)控制站位。

(3)在站點(diǎn)間距上，按污染物濃度分布規(guī)律，采取“非等間距”布點(diǎn)模式。

(4)在站點(diǎn)數(shù)量上，要同時(shí)滿足近海水質(zhì)監(jiān)測統(tǒng)計(jì)和總量控制效果評估的要求。

根據(jù)上述原則，監(jiān)測站位布設(shè)主要包括如下5個(gè)步驟：

(1)源強(qiáng)海域水質(zhì)響應(yīng)分析，確定陸源排污對應(yīng)納污海域范圍暨站位范圍。

(2)陸?；旌蠀^(qū)分析，確定站位基點(diǎn)數(shù)量、位置。

(3)水質(zhì)濃度分布聚類分析，利用水質(zhì)模型模擬計(jì)算結(jié)果，通過聚類確定站位分區(qū)數(shù)量。

(4)初始站位設(shè)置，在聚類分析結(jié)果基礎(chǔ)上，對于海灣，設(shè)置中心站位，對于平直岸線近海，沿外邊界設(shè)置站位與基點(diǎn)對應(yīng)，沿基點(diǎn)和中心站位或外邊界站位連線設(shè)置斷面，選擇濃度聚類區(qū)分界點(diǎn)作為站位，較大區(qū)域適當(dāng)增加站位。

(5)抽點(diǎn)檢驗(yàn)分析，在上述站位基礎(chǔ)上抽點(diǎn)檢驗(yàn)以優(yōu)化站位，評價(jià)方法采用標(biāo)準(zhǔn)偏差、相似度和相關(guān)性。

鑒于陸源污染物排放入海后的分布主要受水動力影響，污染物指標(biāo)選擇相對較保守物質(zhì)(如COD)構(gòu)建監(jiān)測站位，同時(shí)考慮生源要素的生物地球化學(xué)過程影響，選擇非保守物質(zhì)(如DIN)對監(jiān)測站位進(jìn)行評價(jià)。

1.2 聚類分析方法

聚類分析的基本原則是類內(nèi)差異小于類間差異，可通過比較“類內(nèi)差”與“類間差”相對大小來選定，可使用Ward’s方法進(jìn)行聚類。一般會有多種聚類結(jié)果滿足要求，可通過設(shè)定閾值確定最少聚類結(jié)果，這里根據(jù)濃度數(shù)值大小特點(diǎn)，設(shè)定最大組內(nèi)相對標(biāo)準(zhǔn)偏差(R)，一般取R≤5%或10%，即要求最大組內(nèi)相對標(biāo)準(zhǔn)偏差控制在一定范圍內(nèi)，由此得到合理的分類，第1、2、…、n類。

記數(shù)據(jù)S中第i類中有mi個(gè)數(shù)據(jù)，即Sk,k=1…m_i，最大組內(nèi)相對標(biāo)準(zhǔn)偏差(R)通過下式計(jì)算：

1.3 評價(jià)方法

采用相對標(biāo)準(zhǔn)偏差(RSD)、相關(guān)性系數(shù)(R)和相似性指數(shù)(SI)評價(jià)抽點(diǎn)檢驗(yàn)站位濃度分布趨勢和數(shù)值。其中，相對標(biāo)準(zhǔn)偏差用于定量評價(jià)抽點(diǎn)濃度與標(biāo)準(zhǔn)濃度數(shù)值上的差異，介于0和1之間，RSD值越小表明差異越小。相關(guān)系數(shù)常用于檢驗(yàn)抽點(diǎn)濃度與標(biāo)準(zhǔn)濃度間相關(guān)關(guān)系密切程度[15]，介于0和1之間，R值越大表明濃度的分布趨勢吻合越好。相似性指數(shù)來自于藻類熒光吸收色譜相似性比較[19-20]，采用反余弦公式計(jì)算：

SI=1-2×acos(CS)/π。

式中：CS表示標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)與抽點(diǎn)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)參考向量的夾角余弦。SI值介于0和1之間，數(shù)值越大表明濃度在空間分布趨勢吻合越好。

數(shù)據(jù)處理采用克里金法插值，以水質(zhì)模型模擬結(jié)果作為標(biāo)準(zhǔn)值，與抽點(diǎn)站位結(jié)果分別插值至相同的分辨率，產(chǎn)生相同排列的數(shù)據(jù)向量。評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)一般設(shè)置相對標(biāo)準(zhǔn)偏差RSD≤10%、相似性指數(shù)SI≥90%和相關(guān)系數(shù)R≥90%(P≤0.01)。

2 萊州灣案例分析

2.1 監(jiān)測站位布設(shè)

2.1.1 源強(qiáng)水質(zhì)響應(yīng)分析 為了保證納污海域范圍的準(zhǔn)確劃定，在統(tǒng)籌考慮水動力過程以及生物地球化學(xué)過程的基礎(chǔ)上，根據(jù)水質(zhì)模型模擬計(jì)算的污染物源強(qiáng)水質(zhì)響應(yīng)系數(shù)場確定。以萊州灣為例，利用渤海三維水動力-水質(zhì)耦合模型[21-22]，以相對比較保守的COD為指標(biāo)污染物，在萊州灣13條河流或排污口現(xiàn)狀輸入條件下，以排污口最高濃度衰減至1%為濃度梯度等值線作為納污海域外邊界(見圖2)。應(yīng)當(dāng)指出，若衰減至1%沒有涵蓋所有入海河口，可將最大濃度衰減系數(shù)進(jìn)一步減小，這里取0.75%，即COD濃度為0.015mg/L的等值線。這樣，COD濃度超過0.015mg/L的范圍即為陸源污染物納污范圍(37.15°N—38.46°N，118.75°E～120.6°E)(見圖2)。

(0.015-2部分為濃度超過最高濃度0.75%范圍(一般取1%，這里為了涵蓋所有入海河口將最高濃度衰減系數(shù)減小為0.75%)。其中，入海河流和排污口見表1。 Ranges of 0.015～2 is the area of the top 99.25% concentration (99% is recommended, whist, 99.25% is chosen for all outlets embodied),where, rivers and outlets are listed in table 1.)

圖2 入海河流和排污口單位源強(qiáng)排放下萊州灣海水中COD濃度分布和陸源污染物影響范圍(單位：mg/L)
Fig.2 Distribution of COD under the unit load of rivers and outlets in Laizhou Bay and the respond areas (Uint: mg/L)

2.1.2 監(jiān)測站位基點(diǎn)設(shè)定 按照入海河流和排污口位置相近歸并原則，將萊州灣入?？跉w并為13個(gè)(見圖2和表1)，站位基點(diǎn)設(shè)定在入海口混合區(qū)外臨近位置，需要首先計(jì)算確定各排污口的混合區(qū)范圍。目前計(jì)算混合區(qū)的方法主要有3種[23]： Fetterolf公式、Mackenthun公式和新田公式，其中Fetterolf公式計(jì)算混合區(qū)面積一般介于后2個(gè)公式之間，取Fetterolf公式計(jì)算值作為排污口混合區(qū)范圍(見表1)。Fetterolf公式為：

式中：M為混合區(qū)半徑；Q為排污口污水流量。這樣，共需設(shè)定9個(gè)基點(diǎn)站位(見圖3)。其中，對于相近排污口共用1個(gè)基點(diǎn)站位。

2.1.3 水質(zhì)濃度分布聚類分析及初始站位設(shè)置 以萊州灣三維水動力-水質(zhì)耦合模型網(wǎng)格(2’×2’)為水質(zhì)站位，采用matlab軟件中的word’s方法對模型模擬計(jì)算的網(wǎng)格COD濃度[21-22]進(jìn)行聚類分析，設(shè)定最大組內(nèi)相對標(biāo)準(zhǔn)偏差(R≤5%)，可以得到5個(gè)濃度聚類分區(qū)(見圖3)，進(jìn)而可得到站位分區(qū)數(shù)量。

在此基礎(chǔ)上，分別在萊州灣中心和外邊界設(shè)置站位，沿基點(diǎn)和中心站位或外邊界站位連線設(shè)置斷面，相近基點(diǎn)可共用一個(gè)斷面，以濃度聚類區(qū)分界點(diǎn)作為站位，針對聚類面積較大的灣底第4類區(qū)域和左部第2和3類區(qū)域分別增加5、2和1個(gè)站位(見圖3)。這樣，萊州灣可設(shè)35個(gè)初始站位(見圖3)，與水質(zhì)模型模擬結(jié)果對比表明，兩套COD濃度分布的RSD、SI和R分別1%、98%和98%(P<0.01)(見圖4)，初始站位基本真實(shí)反應(yīng)了海域COD模擬濃度分布狀況。

表1 萊州灣入海河流和污水處理廠序號及混合區(qū)范圍Table 1 Detailed information of the rivers and wastewater treatment facilities into Laizhou Bay and the mixing zone

(?為基點(diǎn)站位，●為中心站位和外邊界站位，×為內(nèi)插的初始站位，1-7分別表示情景1-7抽點(diǎn)站位。The basic stationsis markedby ?, the center and out boundary stationsis marked by ●, the originalstations by interpolating is marked by ×, and scenarios of seven check-point are marked by 1 to 7, separately.)

圖3 水質(zhì)濃度聚類分布和初始站位設(shè)置結(jié)果
Fig.3 Distribution by clustering of water quality and the original stations

圖4 COD模擬(a)及DIN監(jiān)測(b)插值分布相對標(biāo)準(zhǔn)偏差RSD，相似性指數(shù)SI和相關(guān)系數(shù)R，其中，0是初始站位，1-7分別為抽點(diǎn)情景1-7Fig.4 The relative standard deviation (RSD), cosine similarity index(SI) and coefficient of correlation(R)of the concentration by interpolating based on the simulation results for COD (a) and the monitoring results for DIN (b), where, the original stations is marked by 0, and scenarios of seven check-point are marked by 1 to 7, separately

2.1.4 抽點(diǎn)檢驗(yàn)分析 在上述35個(gè)初始站位基礎(chǔ)上抽點(diǎn)檢驗(yàn)以優(yōu)化站位，按照由遠(yuǎn)到近、先類內(nèi)后類間抽點(diǎn)的基本順序，分別設(shè)定7種抽點(diǎn)情景(見圖3)。采用相對標(biāo)準(zhǔn)偏差、相似度和相關(guān)系數(shù)評價(jià)，結(jié)果表明，隨著抽點(diǎn)數(shù)量的增加，相對標(biāo)準(zhǔn)偏差逐漸增大，相似度和相關(guān)系數(shù)逐漸減少，其中，對于COD數(shù)值模擬結(jié)果上的抽點(diǎn)檢驗(yàn)，7種抽點(diǎn)情景均能滿足抽點(diǎn)檢驗(yàn)結(jié)果(RSD≤10%，SI≥90%，R≥90%，P<0.01)(見圖4(a))。

對于監(jiān)測站位優(yōu)化結(jié)果，采用濃度等值線分布可直觀比較不同站位插值結(jié)果，比較COD不同情景站位插值的濃度等值線分布結(jié)果表明，COD的初始站位，抽點(diǎn)情景1和2站位與模型模擬結(jié)果等值線基本一致(RSD=1%，SI=98%，R=97%，P<0.01)，而抽點(diǎn)情景5與模擬結(jié)果等值線在灣底部符合相對較差(RSD%=2，SI=97%，R=95%，P<0.01)(見圖5(a))。

(抽點(diǎn)情景1，2和5站位插值濃度等值線分布(單位：mg/L)。The stations of scenario 1, scenario 2 and scenario 5 (Unit: mg/L)).

圖5 COD(a)和DIN(b)的模型模擬及監(jiān)測結(jié)果與初始站位
Fig.5 Distribution of the simulated COD (a) and the monitoring DIN (b), and the distribution by interpolating based on the original stations

2.2 監(jiān)測站位評價(jià)

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)抽點(diǎn)站位，采用2007年實(shí)際監(jiān)測的DIN濃度評價(jià)[24]，具體將監(jiān)測結(jié)果采用克里金法插值，然后分別與初始站位和抽點(diǎn)情景1-7站位插值結(jié)果比較。結(jié)果表明，初始站位和抽點(diǎn)情景1，2站位能較好反應(yīng)海域DIN濃度分布狀況(RSD=8%±1%，SI=93%，R=95%，P<0.01)，抽點(diǎn)情景3，4，5站位也能反應(yīng)海域DIN濃度分布狀況(RSD=10%，SI=91%，R=92%±1%，P<0.01)，而抽點(diǎn)情景6和7站位插值結(jié)果較差(RSD=22%±5%，SI=83%±2%，R=72%±8%，P<0.01)(圖4b)。

比較DIN不同情景站位插值的濃度等值線分布結(jié)果表明，DIN的初始站位和抽點(diǎn)情景1站位與模型模擬結(jié)果等值線符合較好(RSD=7%±1%，SI=93%，R=95%，P<0.01)，而抽點(diǎn)情景2和5與模擬結(jié)果等值線在灣底東南部符合相對較差(RSD=9%±1%，SI=92%±1%，R=93%±1%，P<0.01)(見圖5(b))。

這樣，綜合COD數(shù)值模型模擬數(shù)據(jù)和DIN監(jiān)測數(shù)據(jù)評價(jià)結(jié)果，萊州灣監(jiān)測站位經(jīng)優(yōu)化后可設(shè)計(jì)2套優(yōu)化站位方案(見圖6)，優(yōu)化站位方案1和2分別對應(yīng)抽點(diǎn)情景1和5站位，其中，前者需布設(shè)32個(gè)站位，信息損失較少，而后者僅需布設(shè)18個(gè)站位，監(jiān)測費(fèi)用較低。

(〇為入?？?，×為優(yōu)化站位方案1，?為優(yōu)化站位方案2。Estuary is marked by 〇，optimal stations 1 is marked by×,and optimal stations 2 is marked by ?.)

圖6 萊州灣站位優(yōu)化結(jié)果
Fig.6 The optimal stations in Laizhou Bay

2.3 監(jiān)測頻次和項(xiàng)目

萊州灣監(jiān)測監(jiān)測頻率根據(jù)陸域監(jiān)測頻次和總量量控制評估予以確定，根據(jù)總量核算的要求，采用抽點(diǎn)檢驗(yàn)法，陸源監(jiān)測頻次一年最少需要在枯、豐、平季節(jié)調(diào)查3次[25]，海上監(jiān)測應(yīng)當(dāng)與陸源監(jiān)測同步，一般也最少選擇枯、豐、平3個(gè)季節(jié)監(jiān)測，即5、8和10月各一次，對于監(jiān)測基點(diǎn)站位適當(dāng)加密監(jiān)測。監(jiān)測手段主要為人工取樣監(jiān)測，同時(shí)，可利用衛(wèi)星遙感輔助監(jiān)測水色和葉綠素。

監(jiān)測項(xiàng)目主要根據(jù)污染物總量控制評估的要求確定，同時(shí)遵照《海洋監(jiān)測規(guī)范》與《近岸海域環(huán)境監(jiān)測規(guī)范》有關(guān)要求，包括基本監(jiān)測項(xiàng)目和輔助監(jiān)測項(xiàng)目，其中，基本監(jiān)測項(xiàng)目主要是水質(zhì)受損的污染物指標(biāo)，也即總量控制的污染物指標(biāo)，不同水質(zhì)受損水體應(yīng)當(dāng)根據(jù)水質(zhì)評價(jià)的結(jié)果制定，按照當(dāng)前國家近岸海域總量控制的要求[26]，主要包括5項(xiàng)：COD、氨氮、硝酸鹽氮、亞硝酸鹽氮、活性磷酸鹽；輔助監(jiān)測項(xiàng)目主要是與基本監(jiān)測項(xiàng)目密切相關(guān)的水質(zhì)指標(biāo)，主要包括指示陸源排放的指標(biāo)，如鹽度，與污染物指標(biāo)關(guān)聯(lián)的指標(biāo)，如與COD和氮、磷相關(guān)的富營養(yǎng)化指標(biāo)[27-28]：透明度、溶解氧、pH、葉綠素等。

3 結(jié)語

根據(jù)海洋監(jiān)測站位布設(shè)的原則，通過所建立的聚類抽點(diǎn)檢驗(yàn)方法，采用源強(qiáng)海域水質(zhì)響應(yīng)分析、陸?；旌蠀^(qū)分析、水質(zhì)濃度分布聚類分析、初始站位設(shè)置、抽點(diǎn)檢驗(yàn)分析等5個(gè)步驟，在萊州海域共設(shè)計(jì)了2套優(yōu)化監(jiān)測方案，分別需布設(shè)32個(gè)和18個(gè)海洋環(huán)境監(jiān)測站位，前者信息損失較少，后者監(jiān)測費(fèi)用較低。

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責(zé)任編輯 徐 環(huán)

Method of Construction of Water Quality Monitoring System for Pollutants Total Load Control Management in Coastal Area: a Case Study in Laizhou Bay

LI Yan1, LI Ke-Qiang2, WANG Xiu-Lin2, LIANG Sheng-Kang2, LI Yan-Bin2,
DAI Ai-Quan2, LU Shan2, ZHANG Long-Jun1

(1. College of Environmental Science and Engineering; 2. The Key Laboratory of Marine Chemistry Theory and Technology, MOE, College of Chemistry and Chemical Engineering, Ocean University of China, Qingdao 266100, China)

Water quality monitoring is an important part for polltants total load control management (PTLCM), while current water quality monitoring system has been unable to meet the needs of effect evaluation for PTLCM. Method of sampling design for PTLCM was established based on the cluster and random algorithm, and the monitoring frequency and projects were given. There are 5 steps for the sampling design: (1) water quality response analysis by linking source and water quality, (2) land-sea mixing zone analysis, (3) cluster of water quality units, (4) choosing an initial sample of units and (5) random spot check on sampling units. A case study in laizhou Bay has been carried out, and 2 sets of optimization sampling stations were designed based on the mothed. And the result showed that, the method made it effective for sewage outlets monitoring, and accurate for the water quality spatial distribution, sharing similar spatial distribution trends and magnitudes. The similarity index and Pearson correlation were more than 90% (P<0.01), and relative standard deviation was less than 10% for the modeling and monotoring data. The approved method would be helpful to the construction of water quality monitoring system for Chinese coastal PTLCM.

sampling design; pollutants total load control; coast; cluster; random spot check; Laizhou Bay

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41340046)；國家自然科學(xué)基金委員會-山東省人民政府聯(lián)合資助海洋科學(xué)研究中心項(xiàng)目(U1406403)資助

2014-11-11；

2015-03-20

李 巖(1980-),男，博士生，海洋環(huán)境規(guī)劃與管理方向。

??通訊作者： E-mail:likeqiang@ouc.edu.cn

S968

A

1672-5174(2015)11-069-06

10.16441/j.cnki.hdxb.20140372