徐州市云龍湖水質(zhì)評價及污染原因分析

張雙圣,劉喜坤,強(qiáng) 靜,劉漢湖,萬永智,孫詠林

(1.中國礦業(yè)大學(xué)環(huán)境與測繪學(xué)院,江蘇徐州 221116;2.徐州市城區(qū)水資源管理處,江蘇徐州 221018; 3.中國礦業(yè)大學(xué)理學(xué)院,江蘇徐州 221116;4.江蘇省水文水資源勘測局徐州分局,江蘇徐州 221000)

徐州市云龍湖水質(zhì)評價及污染原因分析

張雙圣1,2,劉喜坤2,強(qiáng) 靜3,劉漢湖1,萬永智4,孫詠林2

(1.中國礦業(yè)大學(xué)環(huán)境與測繪學(xué)院,江蘇徐州 221116;2.徐州市城區(qū)水資源管理處,江蘇徐州 221018; 3.中國礦業(yè)大學(xué)理學(xué)院,江蘇徐州 221116;4.江蘇省水文水資源勘測局徐州分局,江蘇徐州 221000)

以徐州市云龍湖為例,通過層次聚類分析法將2015年15個采樣點180個樣本分成13組,以各組樣本均值為基礎(chǔ),采用水質(zhì)綜合標(biāo)識指數(shù)方法得到各組水質(zhì)評價結(jié)果,并將其分配到各組對應(yīng)的水質(zhì)樣本點,以實現(xiàn)對多斷面、長時間大量樣本的水質(zhì)評價;基于水質(zhì)評價結(jié)果,進(jìn)行各樣本點NH4+-N、CODMn濃度逐月增加值與降水量的相關(guān)性分析。結(jié)果表明:云龍湖采樣點水質(zhì)狀況分布在I~Ⅳ級之間,其中大部分處于Ⅲ級以上。空間上云龍湖中心湖區(qū)水質(zhì)明顯好于入湖補(bǔ)水水質(zhì),時間上枯水期水質(zhì)優(yōu)于豐水期。中心湖區(qū)NH4+-N、CODMn質(zhì)量濃度逐月變化量與降水量呈顯著正相關(guān),降水?dāng)y帶污染物入湖是云龍湖區(qū)水質(zhì)變劣的主要原因之一。

云龍湖;聚類分析;綜合水質(zhì)標(biāo)識指數(shù);水質(zhì)評價;降水量;相關(guān)性分析

水質(zhì)評價與污染特征研究是水環(huán)境治理及水資源保護(hù)的基礎(chǔ)性工作,也是水資源管理的重要研究內(nèi)容之一。目前,常用的水質(zhì)評價方法有單因子評價法、綜合指數(shù)法[1-2]、模糊數(shù)學(xué)評價法[3-4]、層次分析法[5]、灰色系統(tǒng)法[6]及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[7-8]等。這些方法的普遍思路是將各斷面、各時期采樣數(shù)據(jù)獨立進(jìn)行評價,沒有考慮采樣數(shù)據(jù)在時間和空間上的相似性以及水質(zhì)分類標(biāo)準(zhǔn)的區(qū)間性特點,將會導(dǎo)致不必要的重復(fù)計算。

統(tǒng)計學(xué)中的聚類分析方法可以按照樣本之間的相似程度把數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,避免大量的重復(fù)計算,提高分析效率。常用的聚類分析算法有k-means聚類算法、層次聚類算法、SOM聚類算法以及FCM聚類算法等[9]。本文以徐州市云龍湖為例,采用層次聚類分析法和綜合水質(zhì)標(biāo)識指數(shù)方法,實現(xiàn)對多斷面、長時間大量樣本的水質(zhì)評價;并對評價結(jié)果進(jìn)行相關(guān)性分析,確定污染原因。

1 原理與方法

1.1 基于層次聚類分析的樣本點分組

層次聚類分析法又稱系統(tǒng)聚類法,其基本思想是:先將n個樣本各自看成一類,并規(guī)定樣本與樣本之間的距離和類與類之間的距離。開始時,因每個樣本自成一類,類與類之間的距離與樣本之間的距離是相同的。然后,在所有的類中,選擇距離最小的兩個類合并成一個新類,并計算出所得新類和其他類的距離;接著再將距離最近的兩類合并,這樣每次合并兩類,直至將所有的樣本都合并成一類為止。本文中,樣本與樣本之間距離的計算方法采用平方歐氏距離;類與類之間距離的計算方法采用離差平方和法(Ward法)[10-15]。

Ward法認(rèn)為,如果分類合理,則同類樣本間離差平方和應(yīng)當(dāng)較小,類與類間離差平方和應(yīng)當(dāng)較大。假定已經(jīng)將n個樣本分成了k類,用mt表示類Gt中樣本的個數(shù)(其中G1,G2,…,Gk,t=1,2,…,k,表示類別),用Xit表示Gt中的第i個樣本的變量指標(biāo)值向量表示類Gt的均值向量,則Gt中樣本的離差平方和St的計算公式為

全部類內(nèi)離差平方和S的計算為

綜上所述,Ward法的算法如下:①把n個樣本看成n類,此時S=0;②每次縮小一類。每縮小一類,離差平方和S就要增大,選擇使S增加最小的兩類合并,直到所有的樣本歸為一類。

1.2 水質(zhì)標(biāo)識指數(shù)評價法

1.2.1 單因子水質(zhì)標(biāo)識指數(shù)的確定

單因子水質(zhì)標(biāo)識指數(shù)Pi由一位整數(shù)和小數(shù)點后兩位有效數(shù)字組成,其中,整數(shù)部分代表水質(zhì)指標(biāo)的水質(zhì)類別,小數(shù)部分代表監(jiān)測數(shù)據(jù)在此類水質(zhì)變化區(qū)間中所處的位置。單因子水質(zhì)標(biāo)識指數(shù)公式表示如下:

式中:Ki為第i項水質(zhì)指標(biāo)所處的水質(zhì)類別,取值為1,2,…,6;ρi為第i項指標(biāo)的實測質(zhì)量濃度;ρi,Ki上為第i項水質(zhì)指標(biāo)第Ki類水區(qū)間質(zhì)量濃度的上限值;ρi,Ki下為第i項水質(zhì)指標(biāo)第Ki類水區(qū)間質(zhì)量濃度的下限值。另GB3838—2002《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》中,DO是越大越優(yōu)型水質(zhì)指標(biāo),其水質(zhì)標(biāo)識指數(shù)用式(4)計算,其余均為越小越優(yōu)型水質(zhì)指標(biāo),水質(zhì)標(biāo)識指數(shù)用式(3)計算。

當(dāng)水體質(zhì)量為Ⅰ類水時,由于各項指標(biāo)的上限(對DO來說是下限)受到很多因素的控制,不考慮樣本數(shù)據(jù)在此類水質(zhì)變化區(qū)間中所處的位置,直接認(rèn)為Pi= 1。

1.2.2 綜合水質(zhì)標(biāo)識指數(shù)的確定

GB3838—2002《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》中采用的單因子評價法忽略了其他指標(biāo)對水質(zhì)的影響,難以全面反映水體的綜合狀況,可能會造成水體水質(zhì)評價等級偏低。為了克服單因子評價法以偏概全的缺點,綜合水質(zhì)標(biāo)識指數(shù)既考慮了污染最嚴(yán)重的指標(biāo),又綜合考慮了所有單項指標(biāo),從而可以全面反映水體的水質(zhì)狀況。綜合水質(zhì)標(biāo)識指數(shù)P的公式如下:

式中,Pmax為n項單項指標(biāo)水質(zhì)標(biāo)識指數(shù)中的最大值。

通過綜合水質(zhì)標(biāo)識指數(shù)能夠?qū)Β駘Ⅴ類水、劣Ⅴ類水不黑臭、劣Ⅴ類水黑臭進(jìn)行全面完整的連續(xù)性刻畫。比如,當(dāng)1.0≤P≤2.0時,水質(zhì)狀況為Ⅰ級;2.0 6.0時,水質(zhì)狀況為劣Ⅴ級。

2 應(yīng)用與討論

2.1 研究區(qū)概況

云龍湖位于徐州市區(qū)西南部奎河上游,是一座中型水庫,屬淮河流域奎濉河系,東依云龍山,西連韓山。云龍湖水庫上游連接玉帶河、閘河、廢黃河、丁萬河及京杭運河不牢河段,下游經(jīng)奎河下泄洪水,向南流經(jīng)濉河入洪澤湖。水庫集水面積59.1 km2,總庫容3 330萬m3,興利庫容905萬m3,水面面積已達(dá)到6.76 km2。汛限水位32.5 m(故黃河標(biāo)高),興利水位32.8 m。

2.2 數(shù)據(jù)收集

云龍湖被湖中路和湖南路分為3部分,即西湖、東湖和南湖,共設(shè)置15個采樣點,分別在西湖設(shè)置4個監(jiān)測點、東湖設(shè)置5個監(jiān)測點,小南湖設(shè)置3個監(jiān)測點,另在入湖河道設(shè)置3個監(jiān)測點(圖1)。

數(shù)據(jù)來源于徐州市云龍湖水質(zhì)監(jiān)測專報(2015年),水質(zhì)指標(biāo)共有8項,包括濁度、電導(dǎo)率、DO、NH+4-N、CODMn、水溫、透明度和p H值。由于上述數(shù)據(jù)資料中水溫、透明度和p H值3項指標(biāo)的變化幅度不大,在聚類分析中可以直接忽略,所以僅選用濁度、電導(dǎo)率、DO、NH+4-N和CODMn5項指標(biāo)進(jìn)行聚類分析。

每個采樣點每月進(jìn)行一次水質(zhì)檢測,共有180個數(shù)據(jù)樣本。數(shù)據(jù)分析采用的軟件為SPSS19.0.

圖1 采樣點分布示意圖

2.3 應(yīng)用Ward法對樣本分組

通過對云龍湖水質(zhì)樣本作指標(biāo)數(shù)據(jù)時空差異性檢驗,可知水體中各污染物濃度在空間和時間尺度上不僅存在差異性,更存在著相似性。

采用Ward法對180個樣本進(jìn)行層次聚類分析。通過觀察SPSS生成的聚類表可以看出,離差平方和的系數(shù)從13類到12類時出現(xiàn)了一個大幅增加,從134.9增加到了149.4。據(jù)此,將樣本分成13個組。表1顯示了通過層次聚類得到的13個組各自對應(yīng)的水質(zhì)樣本點。

通過聚類分析將處于同一水質(zhì)級別的樣本劃為一組,實現(xiàn)整體統(tǒng)一評價。各組樣本的數(shù)據(jù)特征用組內(nèi)樣本的均值來表示(表2),并以此進(jìn)行各組的水質(zhì)評價,再把每一組的評價結(jié)果根據(jù)表1分配給各自對應(yīng)的樣本點。

表1 13組樣本各自對應(yīng)的水質(zhì)樣本點

表2 13組樣本各項水質(zhì)指標(biāo)的均值

由表2可見,組G1、G3聚集了有較低NH+4-N和CODMn質(zhì)量濃度的水質(zhì)樣本點;組G6、G9聚集了有較高NH+4-N和CODMn質(zhì)量濃度的水質(zhì)樣本點;組G11、G12、G13這3個組里面各自只含有一個樣本點,這3個樣本和其余樣本差別很大,組G11的樣本中DO的質(zhì)量濃度最低,組G12的樣本中CODMn的質(zhì)量濃度最高,組13的樣本中NH+4-N的質(zhì)量濃度最高;組G2、G5、G8、G10聚集了中等NH+4-N和CODMn質(zhì)量濃度的水質(zhì)樣本點;組G4、G7聚集了較低NH+4-N質(zhì)量濃度的水質(zhì)樣本點。

2.4 水質(zhì)標(biāo)識指數(shù)評價結(jié)果

2.4.1 各組樣本的水質(zhì)標(biāo)識指數(shù)評價結(jié)果

由于GB3838—2002《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》沒有濁度和電導(dǎo)率的評價適用標(biāo)準(zhǔn),故僅對表2中各組水質(zhì)樣本中DO、NH+4-N和CODMn這3項指標(biāo)進(jìn)行評價。將各組水質(zhì)樣本中DO、NH+4-N、CODMn這3項指標(biāo)的均值帶入到式(1)~(3)中,得到各組水質(zhì)樣本的單項指標(biāo)水質(zhì)標(biāo)識指數(shù)及綜合水質(zhì)標(biāo)識指數(shù)(表3)。

表3 13組樣本單項指標(biāo)和綜合水質(zhì)標(biāo)識指數(shù)評價結(jié)果

由表3可知,13組樣本水質(zhì)狀況從Ⅰ級到Ⅳ級均有分布。G1組樣本的水質(zhì)狀況最好,組中共29個樣本,除14、15號采樣點外,其他采樣點均在G1組中,且樣本監(jiān)測時間主要集中在1月、2月、3月及12月;G6組樣本的水質(zhì)最差,組內(nèi)共7個樣本,其中6個樣本取自15號采樣點,且樣本監(jiān)測時間集中在4—11月。通過綜合水質(zhì)標(biāo)識指數(shù)分析可知,空間上云龍湖湖區(qū)水質(zhì)明顯優(yōu)于入湖河流水質(zhì),時間上枯水期水質(zhì)優(yōu)于豐水期。

2.4.2 多斷面、長時間的水質(zhì)評價

將表3中各組的綜合水質(zhì)標(biāo)識指數(shù)分配到表1各組對應(yīng)的水質(zhì)樣本點,結(jié)果見表4、圖2。

由表4可知,采樣點S13的水質(zhì)最好,采樣點S11、S12次之,而S14的水質(zhì)較差,S15的水質(zhì)最差。實際上,S13為玉帶河入湖口采樣點,由于上游有南望閘將S13與S14兩個采樣點隔開,同時新河礦礦井水云龍湖補(bǔ)水工程將新河礦井水(水質(zhì)達(dá)到GB5749—2006《生活飲用水衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)》)通過管道輸送至南望閘下,有效提升了S13的水質(zhì),S13水質(zhì)顯著優(yōu)于S14;S14為玉帶河補(bǔ)水通道采樣點,由于云龍湖為間歇性補(bǔ)水,玉帶河水體流動性較差,導(dǎo)致S14水質(zhì)較差;S15監(jiān)測水樣為A學(xué)校污水處理廠排水,水質(zhì)很差。

表4 2015年各采樣點各月綜合水質(zhì)標(biāo)識指數(shù)及其年均值

圖2 5個采樣點2015年各月水質(zhì)評價結(jié)果

2.5 相關(guān)性分析

由表4及圖2可知,云龍湖枯水期水質(zhì)最好,豐水期水質(zhì)較差。因此推斷,在外界補(bǔ)水條件不變的條件下,采樣點水質(zhì)與降水量可能存在相關(guān)性。

由圖2可知,15個采樣點各月水質(zhì)變化集中表現(xiàn)為4條曲線,其中云龍湖湖區(qū)各采樣點(S1-S12)各月綜合水質(zhì)標(biāo)識指數(shù)基本一致,故選取采樣點S11作為湖區(qū)各采樣點的代表進(jìn)行相關(guān)性分析。根據(jù)采樣點S11、S13、S14、S15的實測數(shù)據(jù),運用統(tǒng)計分析軟件SPSS19.0分別對其進(jìn)行NH+4-N、CODMn質(zhì)量濃度逐月變化量與降水量P的相關(guān)性分析[16],分析結(jié)果見圖3~6及表5。

圖3 S11采樣點NH+4-N、CODMn質(zhì)量濃度逐月變化量與降水量線性擬合

由表5可知,S11與S15兩個采樣點污染物濃度逐月變化量與降水量表現(xiàn)為顯著相關(guān),而采樣點S13與S14兩處不顯著相關(guān)。實際上,S11為云龍湖湖區(qū)代表采樣點,由于云龍湖周邊被山丘環(huán)抱,且周邊有公路環(huán)繞,降水時雨水從山上攜帶有機(jī)污染物進(jìn)入湖區(qū),而且雨水沖刷路面,使瀝青、輪胎磨損物及汽車尾氣中的含氮化合物一同進(jìn)入湖區(qū),導(dǎo)致降水時湖區(qū)水質(zhì)變劣[17-18]。S15污染物濃度逐月變化量與降水量表現(xiàn)為負(fù)相關(guān),這主要是由于S15處來水為A學(xué)校退水,其污染物濃度本身高于云龍湖區(qū)及雨水?dāng)y帶的污染物濃度,降水對退水產(chǎn)生稀釋作用。因此降水是云龍湖水質(zhì)變劣的主要原因之一,同時A學(xué)校退水是造成云龍湖水質(zhì)變劣的另一原因。

圖4 S13采樣點NH+4-N、CODMn質(zhì)量濃度逐月變化量與降水量線性擬合

圖5 S14采樣點NH+4-N、CODMn質(zhì)量濃度逐月變化量與降水量線性擬合

圖6 S15采樣點NH+4-N、CODMn質(zhì)量濃度逐月變化值與降水量線性擬合

表5 各采樣點污染物濃度逐月變化值與降水量相關(guān)性分析

3 結(jié) 論

a.將層次聚類法應(yīng)用于大尺度、多斷面、長時間的大量樣本的水質(zhì)評價工作,可大大減輕水質(zhì)分析的工作量;在水質(zhì)評價過程中綜合考慮各項水質(zhì)評價指標(biāo),又突出了最差指標(biāo)的影響,避免了單因子評價方法以偏概全的缺點,反映了水質(zhì)樣本的總體特征。

b.采樣點水質(zhì)狀況分布在Ⅰ~Ⅳ級之間,其中大部分處于Ⅲ級以上,空間上云龍湖湖區(qū)水質(zhì)明顯好于入湖補(bǔ)水水質(zhì),時間上枯水期水質(zhì)優(yōu)于豐水期,建議對入湖河道采取工程措施或者生態(tài)修復(fù)措施進(jìn)行河道水質(zhì)治理。

c.云龍湖湖區(qū)水質(zhì)與降水量呈顯著性負(fù)相關(guān)關(guān)系,降水及A學(xué)校退水是造成云龍湖水質(zhì)變劣的兩個主要原因。建議一方面加強(qiáng)對雨水徑流的處理,通過工程措施將初期雨水?dāng)r截進(jìn)入污水管網(wǎng),減低入湖污染物流入量;另一方面,A學(xué)校污水處理站退水全部進(jìn)入污水管網(wǎng),或者提高再生水利用率,作消耗性利用。

[1]李錄娟,鄒勝章.綜合指數(shù)法和模糊綜合法在地下水質(zhì)量評價中的對比:以遵義市為例[J].中國巖溶,2014,33 (1):22-30.(LI Lujuan,ZOU Shengzhang.Comparison of comprehensive index method and fuzzy comprehensive method in the evaluation of groundwater quality:a case study in Zunyi City[J].Carsologica Sinica,2014,33(1):22-30.(in Chinese))

[2]LUMB A,HALLIWELL D,SHARMA T.Application of CCME water quality index to monitor water quality: a case study of the Mackenzie River Basin,Canada[J]. Environmental Monitoring and Assessment,2006,113 (1/2/3):411-429.

[3]吳運敏,陳求穩(wěn),李靜.模糊綜合評價在小流域河道水質(zhì)時空變化研究中的應(yīng)用[J].環(huán)境科學(xué)學(xué)報,2011,31 (6):1198-1205.(WU Yunmin,CHEN Qiuwen,LI Jing. Fuzzy comprehensive assessment on spatio-temporal variations of water quality of a small catchment[J]. Acta Scientiae Circumstantiae,2011,31(6):1198-1205. (in Chinese))

[4]YUN Yi,ZOU Zhihong.An improved synthetic evaluation method on water quality evaluation in city sections of the Three Gorges reservoir area[C]// Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE).Proceedings of the 2007 IEEE International Conference on Grey Systems and Intelligent Services. Nanjing:Curran Associates,2007:289-293.

[5]徐兵兵,張妙仙,王肖肖.改進(jìn)的模糊層次分析法在南苕溪臨安段水質(zhì)評價中的應(yīng)用[J].環(huán)境科學(xué)學(xué)報,2011, 31(9):2066-2072.(XU Bingbing,ZHANG Miaoxian, WANG Xiaoxiao.Application of an improved fuzzy analytic hierarchy process in water quality evaluation of the South Tiaoxi River,Lin?an Section[J].ActaScientiae Circumstantiae,2011,31(9):2066-2072.(in Chinese))

[6]魯珍,李曄,馬嘯,等.大冶湖2000—2009年地表水質(zhì)評價及污染趨勢預(yù)測[J].環(huán)境科學(xué)與技術(shù),2012,35(5): 174-178.(LU Zhen,LI Ye,MA Xiao,et al.Surface water quality assessment in period 2000—2009 and forecasting on changing tendency of pollution in Daye Lake[J].Environmental Science&Technology,2012, 35(5):174-178.(in Chinese))

[7]GIRIJA T R,MAHANTA C,CHANDRAMOULI V. Water quality assessment of an untreated effluent impacted urban stream:the bharalu tributary of the Brahumaputra River,India[J].Environmental Monitoring and Assessment,2007,130(1/2/3):221-236.

[8]陳守煜,李亞偉.基于模糊人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別的水質(zhì)評價模型[J].水科學(xué)進(jìn)展,2005,16(1):88-91.(CHEN Shouyu,LI Yawei.Water quality evaluation based on fuzzy artificial neural network[J].Advance in Water Scince,2005,16(1):88-91.(in Chinese))

[9]王淑芬.應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)[M].北京:北京大學(xué)出版社,2011.

[10]張旋,王啟山,于淼,等.基于聚類分析和水質(zhì)標(biāo)識指數(shù)的水質(zhì)評價方法[J].環(huán)境工程學(xué)報,2010,4(2):476-480.(ZHANG Xuan,WANG Qishan,YU Miao,et al. An approach for water quality assessment based on hierarchical cluster analysis and comprehensive water quality identification index[J].Chinese Journal of Environmental Engineering,2010,4(2):476-480.(in Chinese))

[11]富天乙,鄒志紅,王曉靜.基于多元統(tǒng)計和水質(zhì)標(biāo)識指數(shù)的遼陽太子河水質(zhì)評價研究[J].環(huán)境科學(xué)學(xué)報,2014, 34(2):473-480.(FU Tianyi,ZOU Zhihong,WANG Xiaojing.Water quality assessment for Taizi River watershed in Liaoyang section based on multivariate statistical analysis and water quality identification index [J].Acta Scientiae Circumstantiae,2014,34(2):473-480.(in Chinese))

[12]袁連新,余勇.聚類分析方法及其在環(huán)境監(jiān)測(水質(zhì)分析)中的應(yīng)用[J].環(huán)境科學(xué)與技術(shù),2011,34(12 H): 267-270.(YUAN Lianxin,YU Yong.Application of clustering analysis methods in environmental monitor (water analysis)[J].Environmental Science& Technology,2011,34(12H):267-270.(in Chinese))

[13]補(bǔ)建偉,周愛國,周建偉,等.不同系統(tǒng)聚類法在水化學(xué)分類中的應(yīng)用[J].工程勘察,2013(10):42-48.(BU Jianwei,ZHOU Aiguo,ZHOU Jianwei,et al. Application of different hierarchical clustering methods to hydrochemical classification[J].Geotechnical Investigation&Surveying,2013(10):42-48.(in Chinese))

[14]SWANSON S K,BAHR J M,SCHWAR M T.Twoway cluster analysis of geochemical data to constrain spring source waters[J].Chemical Geology,2001,179 (1-4):73-91.

[15]PANDA U C,SUNDARAY S K,RATH P,et al. Application of factor and cluster analysis for characterization of river and estuarine water systems-A case study:Mahanadi River(India)[J].Journal of Hydrology,2006,331(3/4):434-455.

[16]楊志恒.基于ward法的區(qū)域空間聚類分析[J].中國人口·資源和環(huán)境,2010,20(3):382-386.(YANG Zhiheng.Region spatial cluster algorithm based on ward method[J].China Population,Resources and Environment,2010,20(3):382-386.(in Chinese))

[17]韓玉龍,劉振中.雨水徑流對受納水體的污染特性研究[J].水土保持研究,2015,22(6):65-71.(HAN Yulong, LIU Zhenzhong.Research on characteristics of the receiving water body polluted by rainwater runoff[J]. Research of Soil and Water Conservation,2015,22(6): 65-71.(in Chinese))

[18]荊紅衛(wèi),華蕾,陳圓圓,等.城市雨水管網(wǎng)降雨徑流污染特征及對受納水體水質(zhì)的影響[J].環(huán)境化學(xué),2012,31 (2):208-215.(JING Hongwei,HUA Lei,CHEN Yuanyuan,et al.Pollution characteristics of runoff in urban storm sewer and its impaction to receiving water [J].Environmental Chemistry,2012,31(2):208-215.(in Chinese))

Assessment of water quality and analysis of causes of pollution in Yunlong Lake in Xuzhou City

ZHANGShuangsheng1,2,LIU Xikun2,QIANG Jing3,LIU Hanhu1, WAN Yongzhi4,SUN Yonglin2
(1.School of Environment Science and Spatial Informatics,China University of Mining and Technology,Xuzhou 221116,China; 2.Urban Water Resources Management Office of Xuzhou City,Xuzhou 221018,China; 3.College of Sciences,China University of Mining and Technology,Xuzhou 221116,China; 4.Xuzhou Branch of Jiangsu Province Hydrology and Water Resources Investigation Bureau, Xuzhou 221000,China)

In a case study of Yunlong Lake in Xuzhou City in 2015,180 samples at 15 sampling sites were divided into 13 groups through hierarchical cluster analysis.Using the sample mean of each group as the input,the comprehensive water quality identification index of each group was calculated.The evaluation result of each group was then applied to each original sample for water quality assessment of samples in large amounts,over long periods,and with multiple sections.Based on the results of water quality assessment,the correlation between monthly increase of the NH4+-N and CODMnconcentrations and precipitation at each sampling site was analyzed.The results show that the water quality of the sampling sites was at class I to classⅣlevels,but mostly above the classⅢlevel.The water quality of the central lake was superior to that of the supplemental water,and the water quality in the dry season was superior to that in the wet season.Correlation analysis showed that the monthly increase of NH4+-N and CODMnconcentrations had a significantly positive correlation with precipitation.The pollutants brought by precipitation into the lake were one of the main reasons of water quality deterioration in Yunlong Lake.

Yunlong Lake;cluster analysis;comprehensive water quality identification index;water quality assessment;precipitation;correlation analysis

X703

A

1004-6933(2017)03- 0052- 07

2016 09-26 編輯:徐 娟)

10.3880/ji.ssn.1004-6933.2017.03.011

江蘇省水利科技項目(2016056);水體污染控制與治理科技重大專項(2015ZX07406005);水利部科技推廣計劃項目(TG1517);江蘇省水利科技項目(2014052)

張雙圣(1983—),男,工程師,博士研究生,主要從事水資源管理與水污染控制技術(shù)研究。E-mail:zhang_shuangsheng@163.com

強(qiáng)靜,講師。E-mail:jingqiangsd@hotmail.com