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    基于冗余分析的城市河湖水污染成因及尺度效應

    2022-10-27 01:25:00劉書穎谷芳華賈海峰武漢大學水資源與水電工程科學國家重點實驗室海綿城市水系統(tǒng)科學湖北省重點實驗室湖北武漢43007清華大學環(huán)境學院北京00084
    中國環(huán)境科學 2022年10期
    關鍵詞:環(huán)境影響

    劉書穎,張 翔*,徐 晶,谷芳華,賈海峰 (.武漢大學,水資源與水電工程科學國家重點實驗室,海綿城市水系統(tǒng)科學湖北省重點實驗室,湖北 武漢 43007;.清華大學環(huán)境學院,北京 00084)

    城市地表水環(huán)境受到強烈的人為干擾,相比自然條件下受到了更多更復雜因素的影響,往往具有多污染源、低流動性和生態(tài)脆弱的特點.隨著城市經濟快速發(fā)展,當前城市河湖水污染現象十分普遍,城市河湖水污染已成為威脅人民生命健康、降低市民生活質量、制約工業(yè)發(fā)展和加速生態(tài)環(huán)境退化的重要因素[1].經過長期的城市水環(huán)境治理,城市地表水環(huán)境有所改善,但要從根本上提高城市地表水環(huán)境質量,對城市河湖水污染成因的分析非常關鍵.

    從數量生態(tài)學領域誕生的冗余分析(RDA)能夠解讀環(huán)境因子(解釋變量)與物種(響應變量)之間的關系,并定量分析各項環(huán)境因子對不同物種的影響程度[17].基于RDA方法對于多解釋變量與多響應變量之間的關系的定量分析及直觀解讀的優(yōu)勢,該方法已被成熟應用在環(huán)境等其它研究領域中進行主要影響因素識別、多要素之間關系分析和影響程度判斷等研究,如識別影響水中溶解性有機物組成分布的主要因素、分析地表水質與土地利用及景觀格局之間的關系等[18-19].因此,本文基于冗余分析,以位于武漢市中心城區(qū)的東沙湖流域作為研究區(qū),將降雨及下墊面因子一并作為環(huán)境因子(解釋變量),將水環(huán)境因子作為物種(響應變量)進行 RDA 分析,以解讀降雨、下墊面因子與水環(huán)境因子之間的關系,定量化分析降雨、下墊面因子對水環(huán)境因子的影響程度,識別出水環(huán)境的主要影響因子,探明城市河湖水污染成因,為城市河湖水污染源頭控制和面源污染治理提供數據支持.

    1 材料與方法

    1.1 研究區(qū)概況

    選擇湖北省武漢市的東沙湖流域作為研究區(qū)域 (圖1).東沙湖流域位于30.48°N~30.66°N,114.29°E~114.50°E,地處長江中游特大城市武漢的中心城區(qū),流域面積 186km2,流域內常住人口約 200萬人,現狀建設用地占比 58%,不透水面積占比約40%,水域面積占比約20%,商業(yè)區(qū)、居民區(qū)及高校密集分布,具有高度城市化的下墊面特點.流域雨量充沛,汛期集中在 6~8月,年均降雨量達 1257mm.流域北臨長江,內含東湖,是由北部江堤與南部丘陵圍合的湖泊調蓄區(qū),水系豐富,具有典型的城市水系格局——上游東湖及沙湖調蓄、下游城市河渠依靠泵站排江,合流制與分流制排水管網共存.受高度城市化及強烈人類活動影響,流域內水質狀況較差,除四美塘和內沙湖這兩個公園湖泊外,全流域河湖水質都在Ⅳ類水質及以下,且存在一定數量的河湖水體水質為劣Ⅴ類,河湖水污染問題突出.

    圖1 東沙湖流域采樣點位示意Fig.1 Sampling points in the basin of Dongsha lake

    1.2 采樣分析

    2021年5月,在東沙湖流域內32個采樣點上進行地表水水樣采集工作(圖1).32個采樣點位的設置基于流域下墊面及河湖水系情況,具有現實可行性,涵蓋了全流域幾乎所有水體水環(huán)境及各類典型高度城市化下墊面情況.利用橋梁或采樣器盡可能在遠離岸邊的水體中央進行采樣,以避免近岸地表不穩(wěn)定因素的影響,使用有機玻璃水樣采集器在 0.5m水深處采集河湖水樣至 250mL的聚乙烯采樣瓶內,利用冰袋低溫保存并盡快運送至實驗室.同時,使用EXO3多參數水質分析儀在各采樣點 0.5m水深處對pH值、溶解氧(DO)、電導率(EC)和溶解性總固體(TDS)進行野外現場監(jiān)測,每個采樣點監(jiān)測3次取平均值以減小誤差.在武漢大學水資源與水電工程科學國家重點實驗室內進行其余 14項水環(huán)境因子的分析工作.采用哈希預制試劑檢測總磷(TP)、氨氮(NH3-N)濃度.使用離子色譜法測定陰離子(NO3-、SO42-、Cl-)(HJ 84-2016)和陽離子(Ca2+、Mg2+、Na+、K+)(HJ 812-2016)的濃度.采用電感耦合等離子質譜法(HJ 700-2014)測定重金屬元素鐵(Fe)、錳(Mn)、銅(Cu)、鎳(Ni)和鉛(Pb)的濃度.

    1.3 研究數據

    選用以采樣點為圓心,以 200,500,1000,3000m為半徑的緩沖區(qū)內的5日(5d, D5)、15日(15d, D15)和 60日(2個月, M2)面雨量作為降雨因子,水面(WS)、城市建筑屋面(UB)、城市道路路面(UR)、硬質鋪裝(PM)、小區(qū)綠化(BV)、道路綠化(RV)和林地(FV)面積所占百分比作為下墊面因子.4個研究尺度的選擇立足于尺度效應[16,19-22]、代表性和可行性,并結合了前人對城市水環(huán)境的尺度效應研究.國際上通常以河岸帶尺度100m作為最小空間單元,國內趙軍等[16]在研究城市不透水面與河流水質關系時也選擇了100m作為最小研究尺度,考慮到東沙湖流域水系豐富和多湖泊的特點,選擇200m作為本研究的最小研究尺度;考慮到城市流域水文匯水單元尺度一般在 1000~2000m[16,22],因此選擇大于它的3000m 作為最大研究尺度;同時,兼顧代表性和可行性[19-21],選擇小于城市流域水文匯水單元尺度的500,1000m作為中間2個研究尺度.各尺度的降雨和下墊面因子均采用ArcGIS10.4軟件計算處理得出.

    1.3.1 降雨數據 采用武漢市水務局提供的東沙湖流域內及周邊的湖大、十四中學、青山、城市學院、武鋼二職、省農科院、江夏、沌口、江灘、預警中心、黃陂、新洲、新溝、永安共 14個雨量站2021年3月~5月共3個月的逐日降雨數據作為基礎數據,選用距采樣日期 5,15,60d的累計降雨量,經過反距離權重法、自然鄰點法、克里金法和樣條插值法這些空間插值方法的對比實驗后,使用效果最好的張力規(guī)則變形樣條插值法對東沙湖流域 5,15,60d的累計降雨量的空間分布進行插值,得出東沙湖流域D5、D15及M2降雨柵格數據.

    1.3.2 下墊面數據 采用分辨率為2m的下墊面柵格數據[23],該高精度的柵格數據能夠分辨城市內部精細化的下墊面類型,滿足城市流域多種下墊面類型對河湖水環(huán)境差異性影響的研究需要.這里將東沙湖流域下墊面劃分為水面、城市建筑屋面、城市道路路面、硬質鋪裝、小區(qū)綠化、道路綠化和林地共7種屬性類型.

    1.3.3 數據處理 利用ArcGIS10.4的Buffer工具,對32個采樣點繪制半徑為200,500,1000,3000m的緩沖區(qū).基于等面積投影的考慮,將降雨、下墊面柵格數據和緩沖區(qū)矢量數據一并投影至正弦(World_Sinusoidal)投影.根據等值線法對各采樣點不同尺度緩沖區(qū)內的面雨量進行計算,即利用ArcGIS10.4的Zonal Statistics as Table工具統(tǒng)計各采樣點不同尺度緩沖區(qū)內降雨柵格數據的平均值,得出降雨因子數據.利用ArcGIS10.4的Tabulate Area工具統(tǒng)計各緩沖區(qū)內各下墊面類型的面積,并進一步計算成所占面積百分比,得出下墊面因子數據.降雨、下墊面因子柵格數據及以 13號采樣點為例的各尺度緩沖區(qū)示意見圖2.

    時代在進步,環(huán)境在改變,媒介之間的融合直接影響著新聞核心競爭力的改變,而與之相關各種行業(yè),首當其沖的就是電視新聞采編行業(yè)的工作。

    圖2 解釋變量示意Fig.2 Explanatory variable

    1.4 冗余分析

    冗余分析是一種多響應變量回歸分析與主成分分析(PCA)結合的排序方法,能夠明確探索響應變量矩陣與解釋變量矩陣之間的關系,并在低維的可視化正交排序軸空間直觀展示.計算過程上,冗余分析先將中心化的響應變量矩陣(Y)中的每個響應變量與所有解釋變量進行多元回歸,獲得每個響應變量的擬合值向量和殘差向量,并組成擬合值矩陣(Y’)及殘差矩陣(Yres=Y-Y’);再將這兩個矩陣進行 PCA分析,分別獲得典范約束排序(RDA 排序)和殘差非約束排序(PC排序).其中,RDA排序軸是所有解釋變量的線性組合,其解釋真正依賴于響應變量矩陣的變差,其權重(特征根)受到解釋變量矩陣控制[24].RDA排序軸的解釋率代表該RDA排序軸所能夠解釋的響應變量總方差的部分;PC排序軸的承載率代表該PC排序軸所承載的響應變量總方差的部分,這部分的響應變量方差不能被解釋變量解釋.在本研究中,響應變量矩陣為18項水環(huán)境因子,解釋變量矩陣為10項影響因子(7種下墊面類型的面積百分比及 3種不同時間范圍的累計降雨量),在 200,500,1000和3000m的不同尺度范圍則存在4個相應的解釋變量矩陣,將這 4個解釋變量矩陣分別與響應變量矩陣進行4次RDA分析.由于水環(huán)境因子的量綱不一,這里采用基于相關矩陣的RDA分析.選用第一RDA排序軸與第二RDA排序軸繪制4張相應的二維排序圖.采用置換檢驗對RDA模型和每個軸的顯著性進行檢驗.利用R語言的vegan程序包編寫運行上述冗余分析并繪制其排序圖.由此,能夠定量化分析解釋變量矩陣中的各因子與響應變量矩陣中的水環(huán)境因子的相關關系及影響程度,使水污染成因被更好地剖析.

    2 結果與討論

    2.1 水環(huán)境因子特征及流域水污染狀況

    我國的地表水環(huán)境質量標準(GB 3838-2002)[25]將Cu、Pb等重金屬納入基本項目,將 Fe、Mn、Ni等重金屬納入集中式生活飲用水地表水源地補充項目.由圖3(a)可見,東沙湖流域水體中Fe濃度較高,平均值達610μg/L,僅6個點位的Fe濃度在飲用水水源地標準限制值300μg/L以下,6號及7號點位的Fe濃度更是高達2779,1786μg/L.由圖3(b)可見,東沙湖流域水體中Mn濃度整體處于飲用水水源地標準限制值100μg/L以下,平均值為39μg/L,僅8號及9號點位的Mn濃度略大于100μg/L.由圖3(c)可見,東沙湖流域水體中 Ni濃度遠小于飲用水水源地標準限制值20μg/L,平均值為1.9μg/L.由圖3(d)可見,東沙湖流域水體中Cu濃度遠小于地表水Ⅱ類水質標準限制值 1000μg/L且基本小于地表水Ⅰ類水質標準限制值10μg/L,平均值為2.1μg/L,僅6號及7號點位的Cu濃度略大于10μg/L.由圖3(e)可見,東沙湖流域水體中 Pb濃度遠小于地表水Ⅰ類水質標準限制值10μg/L,平均值為0.75μg/L.因此,研究期間東沙湖流域水體重金屬整體情況較好,沒有明顯的重金屬污染情況,較高的Fe濃度可歸因于流域內武漢鋼鐵廠的工業(yè)生產影響.

    由圖3(f)和圖3(g)可見,東沙湖流域水體中氨氮和總磷的平均值分別為2.75,0.24mg/L,其分布具有相似性,都在楚河、羅家港、沙湖港和楊春湖片青山港(2~3、8~11、21~23 號點位)濃度超過地表水Ⅴ類水質標準限制值,且都在內沙湖、東湖港、近長江片青山港和東湖(7、13~14、15~19、25~32號點位)濃度接近或低于地表水Ⅱ類水質標準限制值.由圖3(h)可見,東沙湖流域水體中溶解氧總體濃度較高,平均值為8.49mg/L,其中僅1個點位低于地表水Ⅴ類水質標準限制值2mg/L,僅5個點位低于地表水Ⅲ類水質標準限制值 5mg/L,高于地表水Ⅰ類水質標準限制值 7.5mg/L的點位達 19個.由圖3(i)可見,東沙湖流域水體pH值范圍為7.33~ 9.47,整體偏堿性,且在4號和7號點位pH值大于9.因此,研究期間東沙湖流域水體水環(huán)境情況差異較大,楚河、羅家港、沙湖港和楊春湖片青山港水體的富營養(yǎng)化程度重且溶解氧含量較低,內沙湖、東湖港、近長江片青山港和東湖水體富營養(yǎng)化程度輕且溶解氧含量高,同時內沙湖水體呈現出強堿性存在堿污染.

    圖3 東沙湖流域各點位重金屬、營養(yǎng)物、DO和pH值監(jiān)測值Fig.3 Monitoring values of Fe, Mn, Ni, Cu, Pb, NH3-N, TP, DO and pH at each point in the basin of Dongsha lake

    由圖4(a)可見,東沙湖流域水體中Cl-濃度較低,平均值為26.00mg/L,各點位 Cl-濃度都遠低于飲用水水源地標準限制值 250mg/L.由圖4(b)可見,東沙湖流域水體中 NO3-濃度差異較大,羅家港和沙湖港(8、10、11號點位)的 NO3-濃度高于 15mg/L,其余點位NO3-濃度遠小于飲用水水源地標準限制值10mg/L.由圖4(c)可見,東沙湖流域水體中 SO42-濃度較低,平均值為32.35mg/L,各點位SO42-濃度都遠低于飲用水水源地標準限制值 250mg/L.由圖4(d)和圖4(e)可見,東沙湖流域水體中 Na+和 K+濃度情況相似,都在羅家港、沙湖港和楊春湖片青山港(8~12、21~22 號點位)具有突出的高濃度,平均值分別為18.31和4.83mg/L.由圖4(f)和圖4(g)可見,東沙湖流域水體中Mg2+和Ca2+濃度情況相似,平均值分別為7.59和34.25mg/L.由圖4(h)和圖4(i)可見,東沙湖流域水體中TDS濃度和電導率情況相似,同一水體不同點位中的含量基本一致,且在羅家港、沙湖港和楊春湖片青山港(8~11、21~23號點位)的值較大.因此,東沙湖流域水體的水化學特征具有明顯的空間分異性,除SO42-、Cl-這些遠低于飲用水水源地標準限制值的指標基本沒有明顯的空間差異外,其余陰陽離子、TDS和EC指標都在羅家港和沙湖港具有突出的高值,反映了羅家港和沙湖港水體受到了人類活動及生活污水的強烈影響[26],符合羅家港和沙湖港區(qū)域是全流域城市建筑和人口密度最大的區(qū)域之一的現狀.

    圖4 東沙湖流域各點位主要陰陽離子、TDS和EC監(jiān)測值Fig.4 Monitoring values of Cl-, NO3-, SO42-, Na+, K+, Mg2+, Ca2+, TDS and EC at each point in the basin of Dongsha lake

    2.2 水環(huán)境因子與多尺度影響因子的RDA分析

    將水環(huán)境因子與不同尺度的降雨及下墊面因子各進行基于相關矩陣的 RDA分析,均產生 10個RDA排序軸和18個PC排序軸,得到4個不同尺度下10項影響因子(7種下墊面及3種降雨)對18項水環(huán)境因子差異性解釋量,見表1.在 200,500,1000和3000m尺度下,所有RDA排序軸的累計解釋量,即所選影響因子對水環(huán)境因子的累計解釋量分別為51.56%、54.74%、57.39%和55.75%;水環(huán)境因子在第一RDA排序軸的解釋量分別為29.62%、31.94%、33.38%和35.46%,在第二RDA排序軸的解釋量分別為9.18%、9.41%、9.78%和8.00%,即前兩軸4個不同尺度的影響因子分別解釋了水環(huán)境因子變差的38.80%、41.35%、43.16%和43.46%,占全部被解釋方差的75.24%、75.52%、75.20%和77.96%,可見第一、二RDA排序軸能夠很好地反映18項水環(huán)境因子與10項影響因子的關系.對這4個RDA模型進行置換檢驗以檢驗其顯著性(表2),所有RDA模型和第一RDA排序軸均具有顯著性.

    表1 水環(huán)境因子差異的解釋變量冗余分析Table 1 Redundancy analysis of explanatory variables in water environmental factors

    表2 各尺度下RDA模型的顯著性Table 2 Significance of RDA model at different scales

    進而繪制4張不同尺度下水環(huán)境因子與所選影響因子的二維三序圖(圖5),包括樣方、響應變量和解釋變量.樣方采用擬合值(解釋變量的線性組合)計算的樣方坐標,能準確表達出由當前解釋變量所能解釋的內容.標尺選用 2型標尺,即所有線條之間的夾角,都反映了兩者之間的相關性,夾角越小,相關性越大.

    圖5 不同尺度影響因子與水環(huán)境因子的RDA二維三序圖Fig.5 RDA three-order diagram of water environmental factors at 200m, 500m, 1000m and 3000m scales

    由圖5(a)可見,在 200m 緩沖區(qū)尺度上,硬質鋪裝、水域面積和林地因子為該 RDA模型貢獻率前三的影響因子.水體中重金屬元素(Fe、Pb、Cu)受到5d、15d降雨因子的影響.DO、pH值與降雨和水域面積因子具有明顯正相關關系且受到它們的共同影響.水體中 TDS、EC 和陰陽離子(NO3-、SO42-、Na+、K+)聚集在第2、3象限的分界處,因此這些水環(huán)境因子主要被第Ⅰ排序軸所解釋,相互之間存在明顯正相關關系,且都與林地、硬質鋪裝、城市建筑及小區(qū)綠化因子有密切的正相關關系.營養(yǎng)物總磷、氨氮及陽離子Ca2+、Mg2+則在第2象限中聚集在一起,這些水環(huán)境因子互為正相關關系且被第Ⅰ、Ⅱ排序軸共同解釋,都受到硬質鋪裝、城市建筑、林地、道路綠化和城市道路因子的正相關影響.

    由圖5(b)可見,在 500m 緩沖區(qū)尺度上,硬質鋪裝、水域面積和林地因子仍為該 RDA模型貢獻率前三的影響因子.水體中重金屬元素(Fe、Pb、Cu)仍受到5,15d降雨因子的影響.DO、pH值與60d降雨和水面面積因子的相關關系減弱,轉而主要受到5,15d降雨因子的影響.其余水環(huán)境因子聚集在第1、4象限分界處,城鎮(zhèn)建筑、道路綠化、城市道路因子躍居這些水環(huán)境因子之中,表明它們的相關關系顯著增強,其中城鎮(zhèn)建筑和道路綠化因子對營養(yǎng)物總磷、氨氮有明顯影響,城市道路因子對TDS、EC和陰陽離子(NO3-、Na+、K+)有明顯影響.

    由圖5(c)可見,在 1000m 緩沖區(qū)尺度上,水域面積、硬質鋪裝、城市道路和林地因子為該 RDA模型貢獻率前四的影響因子.水體中重金屬元素(Fe、Pb、Cu)、DO和pH值主要與15d降雨因子呈正相關關系.除SO42-、Cl-外的陰陽離子集中在第一象限處,硬質鋪裝、小區(qū)綠化和城市道路因子是它們的主要解釋因子.TDS和EC仍舊密切相關且受到硬質鋪裝、城市建筑和城市道路因子的共同影響.營養(yǎng)物總磷、氨氮和其余水環(huán)境因子集中在第4象限處,受到道路綠化、城市道路、城市建筑和林地因子的共同影響.

    由圖5(d)可見,在3000m緩沖區(qū)尺度上,水域面積和城市道路因子為該 RDA模型貢獻率前二的影響因子.10項影響因子分布得更加密集,僅分布于第1、3象限處,18項水環(huán)境因子則分布得更為分散.水體中重金屬元素(Fe、Pb、Cu)仍與5d、15d降雨因子的關系密切.營養(yǎng)物總磷、氨氮受到小區(qū)綠化、硬質鋪裝、城市建筑、城市道路和道路綠化因子的共同影響.TDS、EC和除SO42-、Cl-外的陰陽離子聚集在第2象限處,與影響因子的相關關系大為減弱.

    2.3 降雨的影響規(guī)律

    降雨在城市地表形成徑流,沖刷城市下墊面上的污染物,并經由排水管道運移排放或直接排入河湖中,造成河湖水環(huán)境惡化.同時,在高污染物濃度的初雨徑流后[27],后續(xù)產生的降雨徑流污染物含量低,當濃度低于水體中的污染物濃度時,降雨起到稀釋作用[28],可能對河湖水環(huán)境改善具有正面的影響.

    本研究中,3項降雨因子實際上是距采樣日期不同時間間隔的累計降雨量的空間分布,其在所選的10項影響因子中對水環(huán)境因子方差整體的貢獻率相對較小(圖6),且隨著尺度增大而減小,可認為降雨的空間分布不是東沙湖流域河湖水環(huán)境的主要影響因子.對此,相關研究也指出降雨的集總特征不適用于研究降雨對污染物遷移的影響[29-30],因此建議在東沙湖流域水污染相關建模研究時盡量避免使用降雨空間分布參數作為主要影響因素.60d降雨因子與TP、NH3-N、陰陽離子等水環(huán)境因子呈現出負相關關系,表現出對這些水環(huán)境因子的稀釋作用.5d降雨因子和 15d降雨因子高度相關,且都對重金屬元素(Fe、Pb、Cu)表現出顯著的影響,也對pH值和DO這兩項綜合性的水環(huán)境因子有一定的影響,而與其余水環(huán)境因子沒有明顯的關系.因此,半月以內降雨的空間分布是東沙湖流域城市河湖水體中重金屬的關鍵影響因子,推測河湖中重金屬污染物的主要來源是含有重金屬的灰塵顆粒由降雨徑流沖刷進入水體[31].此外,根據東沙湖流域排水管網資料,4、5、6、7、26號采樣點分布在合流制排水區(qū)域且位于排水口附近(圖1),由圖5可見這些采樣點在RDA排序圖中位于 D5、D15的箭頭指向及附近區(qū)域,說明降雨對城市河湖水環(huán)境的影響在合流制排水口附近更加顯著.Sandoval等[32]對柏林某河流的合流制排水口的監(jiān)測研究表明其污染物濃度與負荷受到降雨的明顯影響,因此合流制排水口附近水體受降雨的影響更強,對降雨所造成的水環(huán)境惡化更加敏感[33].

    圖6 各尺度下影響因子對水環(huán)境因子方差的貢獻率Fig.6 Contribution rate of influencing factors at different scales on water environmental factors

    2.4 下墊面的影響規(guī)律

    城市下墊面對水環(huán)境的差異性影響表現在兩方面:一是不同城市下墊面類型所承載的人類活動類型及強度不同,對于有高強度人類活動、產生污水更多的下墊面類型,如城市建筑、城市道路等,會對周邊水環(huán)境產生相對不利的影響;二是城市下墊面經由降雨徑流沖刷,其表面累積污染物情況、透水下滲情況、排水管網情況等不盡相同,對水體的面源污染影響也有所不同.

    本研究中,水域面積因子是通過計算河湖水域面積所占研究區(qū)域總面積的百分比得出,不同尺度的水域面積因子實際上就是不同尺度研究區(qū)的河網水面率.由圖6可見,水域面積因子在各尺度下均為對水環(huán)境因子方差貢獻率前三的影響因子,可認為河網水面率是城市河湖水環(huán)境的主要影響因子.水域面積因子是唯一與除pH值、DO以外的水環(huán)境因子呈現負相關關系的下墊面因子(圖5),說明各尺度河網水面率的增加都有利于東沙湖流域城市河湖水環(huán)境的改善.從城市河湖水污染機理分析,水面變寬廣有利于物質間交換,往往帶來了流量的增大和水系連通性的增強,促進污染物擴散,同時使該區(qū)域的人類活動強度降低,這些都有利于增加水體自凈能力,改善城市河湖水環(huán)境[4,34-35].

    硬質鋪裝因子在除 3000m外的尺度上對水環(huán)境因子方差貢獻率最大,達65%以上(圖6),因此硬質鋪裝面積率也是城市河湖水環(huán)境的主要影響因子.硬質鋪裝因子與TP、NH3-N、TDS、EC和陰陽離子都有顯著的正相關關系(圖5),因此對東沙湖流域城市河湖水環(huán)境有不利影響.從城市河湖水污染機理分析,硬質鋪裝作為不透水面,對降雨徑流水文過程和污染物遷移水質過程產生了顯著影響,使降雨徑流攜帶了大量附著有污染物的顆粒物,往往增加了面源污染程度,不利于城市河湖水環(huán)境[36],其面積在研究區(qū)域所占百分比能從區(qū)域尺度上反映其造成的水質問題[37].此外,3000m 尺度下硬質鋪裝因子貢獻率的減小也可歸因于這一降雨徑流沖刷過程,考慮到城市流域水文匯水單元尺度一般在 1000~2000m[16,22],當尺度增大到 3000m 時,硬質鋪裝上的污染物隨降雨徑流的遷移能力將會降低,對河湖水環(huán)境的影響也隨之降低.

    林地因子是在除 3000m外的尺度上對水環(huán)境因子方差貢獻率第三大的影響因子(圖6),與常規(guī)認識不同,這里林地因子對TP、NH3-N等水環(huán)境因子有正相關關系(圖5),說明在東沙湖城市流域中增加林地面積率對水環(huán)境的改善作用不顯著.同樣,其他綠化類型的下墊面因子如小區(qū)綠化和道路綠化因子都與TP、NH3-N等水環(huán)境因子有正相關關系,對水環(huán)境的改善作用不顯著.吳亞剛等[38]對城市綠地、屋面和路面的降雨徑流水質進行監(jiān)測研究發(fā)現,3種下墊面類型的降雨徑流水質均較差,其中綠地上的降雨徑流在末期反而出現污染物濃度升高的情況.因此,認為東沙湖城市流域中綠化類型下墊面因子對水環(huán)境的改善作用有限.此外,認為林地因子在3000m尺度下貢獻率的減小與硬質鋪裝因子具有相同原因.

    城市道路因子對水環(huán)境因子方差的貢獻率隨尺度增加而明顯增大(圖6),在3000m尺度下躍居貢獻率最大的影響因子,說明大尺度下城市道路面積率將是東沙湖流域城市河湖水環(huán)境的主要影響因子,且與 TP、NH3-N、重金屬等水環(huán)境因子有正相關關系(圖5),符合城市道路徑流的污染特征[39-40].究其原因,城市道路的主要污染來源于機動車尾氣排放,且雨水口及排水管網往往沿道路布設,因此城市道路上的污染物輸入及遷移影響相對穩(wěn)定[39],而隨著尺度增加到超過城市流域水文匯水單元尺度,降雨因子和林地、硬質鋪裝等下墊面因子的影響程度降低,因此城市道路因子貢獻率相對顯著增大.同理,穩(wěn)定產生生活污水或工業(yè)污水、具有密集排水管網的城市建筑下墊面因子,及與城市道路和城市建筑分布密切相關、同樣布設有密集排水管網的道路綠化下墊面和小區(qū)綠化下墊面因子,在 3000m尺度下的貢獻率也相對較高(圖6),是該尺度下的水環(huán)境主要影響因子.為了驗證這一推測,進一步計算了 3500和 4000m尺度下的影響因子對水環(huán)境因子的影響(圖7),可見3500和4000m尺度的冗余分析結果與3000m 尺度相似,城市道路因子仍為貢獻率最大的因子之一,此外道路綠化、城市建筑及小區(qū)綠化因子的貢獻率都相對增加,符合推測,可認為在所選10項影響因子中,城市道路面積率是 3000m及以外尺度的東沙湖流域城市河湖水環(huán)境主要影響因子.

    圖7 3500和4000m尺度影響因子與水環(huán)境因子的RDA二維三序圖Fig.7 RDA three-order diagram of water environmental factors at (a)3500m and (b)4000m scales

    2.5 尺度效應

    分析可知,影響因子對水環(huán)境因子的影響存在3種尺度效應情況.一是水域面積這一城市河湖水體本身的因子,其對水環(huán)境因子的貢獻率及相關性在4個尺度下相似,不存在尺度效應.二是城市道路、城市建筑這些布設有密集的排水管網的下墊面因子,其對水環(huán)境因子的貢獻率隨著尺度增加而增大,尤其在3000m及以外尺度下明顯增大.三是硬質鋪裝、降雨這些主要與面源污染有關且不具有密集排水管網的因子,其對水環(huán)境因子的貢獻率隨著尺度增大而減小,且在3000m及以外尺度下明顯減小.結合城市流域水文匯水單元尺度一般在 1000~2000m[16,22],推測尺度效應受到水文匯水單元尺度大小與排水管網系統(tǒng)有無的控制,且以水文匯水單元的尺度為閾值.當不具有密集排水管網的下墊面因子或降雨因子超出水文匯水單元尺度時,其面源污染的影響程度大為減低,而設有密集排水管網的下墊面因子對城市河湖水環(huán)境的影響則不受尺度影響.

    2.6 水污染成因分析

    通過對東沙湖流域各影響因子與各水環(huán)境因子之間關系的分析,初步認為東沙湖流域城市河湖水污染成因有以下幾點:(1)在水文匯水單元尺度內的地區(qū),以硬質鋪裝為代表的不透水面上累積的污染物經降雨徑流沖刷進入水體,此類面源污染是該尺度下城市河湖水污染的主要成因.(2)在超出水文匯水單元尺度而遠離河湖水體的地區(qū),其生活污水及工業(yè)污水經由城市排水管網系統(tǒng)運移排放仍會造成河湖水污染;同時,其由降雨徑流沖刷形成的污染經由城市排水管網收集與運移,對河湖水體的影響由面源污染轉變?yōu)榕潘芫W排放的點源污染,尤其在城市道路上的此類污染會是大尺度下城市河湖水污染的主要成因.(3)河網水面率是制約水污染現象的關鍵因素,河網水面率的增大有利于水環(huán)境改善.河網水面率的減小及極可能伴隨產生的流量減小、水系連通性減弱、污染物擴散能力減弱、水體自凈能力降低是水污染的又一主要成因.此外,由表1可見,不同尺度下RDA模型的第一PC排序軸的承載率均大于絕大多數RDA排序軸的解釋率,這表示還有一些對水環(huán)境有影響的因子不在解釋變量矩陣中,可能是排水因子、污水處理因子、人口因子等.受限于資料的缺少,沒有對其進行研究,未來可對更多水污染相關因子進行更綜合深入的研究.

    3 結論

    3.1 研究期間東沙湖流域水污染情況存在空間分異,楚河、羅家港、沙湖港和楊春湖片青山港這些城市河渠的水污染情況較為嚴重,其總磷和氨氮濃度均超過地表水Ⅴ類水質標準限制值0.4和2.0mg/L,羅家港和沙湖港中 TDS和 EC指標接近或高于400mg/L和600μS/cm.綜合各項水環(huán)境因子來看,總磷和氨氮是最主要的污染物.

    3.2 在所選10項降雨及下墊面因子中,硬質鋪裝面積率和河網水面率是研究期間東沙湖流域城市河湖水環(huán)境的主要影響因子,貢獻率達0.703和0.652,其中河網水面率與各污染物均呈負相關關系,其增加有利于城市河湖水環(huán)境改善,而硬質鋪裝面積率與TP、NH3-N、TDS等污染物有明顯正相關關系,對城市河湖水環(huán)境具有不利影響;城市道路面積率則為3000m及以外尺度下的主要影響因子,貢獻率達0.796,與TP、NH3-N、重金屬等污染物有正相關關系,同樣對城市河湖水環(huán)境具有不利影響.

    3.3 降雨的空間分布不是研究期間東沙湖流域城市河湖水環(huán)境的主要影響因子,貢獻率低于0.371,但半月以內降雨的空間分布對Fe、Pb、Cu有顯著影響,為重金屬污染物的關鍵影響因子;合流制管網排口附近水體受降雨影響更大,對降雨造成的水環(huán)境惡化更加敏感.

    3.4 排水管網的有無和水文匯水單元尺度的大小是影響因子對水環(huán)境因子的影響所具有的尺度效應的關鍵因素.在研究期間,不具有密集排水管網的下墊面因子及降雨因子對東沙湖流域城市河湖水環(huán)境的影響具有以水文匯水單元尺度為閾值的尺度效應,而設有密集排水管網的下墊面因子對水環(huán)境的影響不隨尺度明顯變化.

    3.5 研究期間東沙湖流域城市河湖水污染現象可歸因于以硬質鋪裝為代表的不透水面上的面源污染及經由排水管網運移排放的點源污染,同時河網水面率是改善水環(huán)境的關鍵因素.

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