衛(wèi)河流域河南段不同時期水環(huán)境風險評估

張彥，鄒磊，竇明，李平，梁志杰

（1.中國農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)田灌溉研究所，河南 新鄉(xiāng)453002；2.鄭州大學水利與土木工程學院，鄭州450001；3.中國科學院地理科學與資源研究所陸地水循環(huán)及地表過程院重點實驗室，北京100101；4.鄭州大學生態(tài)與環(huán)境學院，鄭州450001；5.農(nóng)業(yè)農(nóng)村部農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全水環(huán)境因子風險評估實驗室，河南 新鄉(xiāng)453002）

隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展和人民生活水平的不斷提高，誘發(fā)流域水環(huán)境問題日益凸顯，流域水環(huán)境風險不斷增加，從而限制了流域水環(huán)境綠色健康持續(xù)發(fā)展[1-2]。流域水環(huán)境風險是指河湖水體受到有毒有害污染物的污染風險，進而給河湖水生態(tài)環(huán)境健康帶來危害，其影響因素主要有風險源、河流特性、自然地理和社會發(fā)展條件以及水污染治理能力等[3]。目前，利用貝葉斯、蒙特卡羅、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遙感（RS）和地理信息系統(tǒng)（GIS）等技術(shù)方法建立的隨機模型、灰色模型、模糊模型、信息熵模型、健康風險評估模型以及生態(tài)系統(tǒng)服務功能（INVEST）和德爾菲法風險評估模型等被普遍應用于流域水環(huán)境風險評價中[4-6]，如：王澤正等[7]通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)分析與啟發(fā)式搜索算法快速辨析了飲馬河流域內(nèi)典型污染來源及其污染貢獻；?；勰鹊萚8]構(gòu)建了河流水環(huán)境污染風險模糊綜合評價模型對湘江水環(huán)境風險進行評價；徐凌云等[9]和葉幫玲[10]分別利用INVEST和RS+GIS風險評估模型對黑水河流域和湘江長沙段水質(zhì)污染發(fā)生風險進行了評估；宋策等[11]、王越興等[12]和李中原等[13]分別利用二維水流水質(zhì)模型、壓力-狀態(tài)-響應模型和健康風險評估模型對漢江上游水源地、深圳水庫水源地以及白龜山水庫水源地的水質(zhì)風險及健康風險進行了評估；Derbalah 等[14]運用風險商方法對日本河流的生態(tài)毒理學風險進行了評估；施恩等[15]和羅昊等[16]分別建立了適用于遼河流域遼寧段和流溪河流域水環(huán)境累積風險的評估體系；李海燕[17]利用GIS 技術(shù)和相對風險評價模型對大寧河水環(huán)境風險進行評估并劃分了風險等級；Zhu 等[18]、Xu 等[19]和Safakhah 等[20]分別評估了有機物在白洋淀和撫河、黃浦江及伊朗波斯灣北端穆薩河口中的水環(huán)境生態(tài)風險。

此外，Copula函數(shù)作為一種計算變量間風險概率的方法，被廣泛應用于降水徑流豐枯遭遇、水質(zhì)水量聯(lián)合分布和水生態(tài)環(huán)境穩(wěn)態(tài)關(guān)系分析中[21]，如：楊蕊等[5]構(gòu)建了基于Vine Coupla函數(shù)的水環(huán)境多因子聯(lián)合風險模型并識別出了南四湖潛在水環(huán)境多因子聯(lián)合風險；牛軍宜等[22]運用Copula函數(shù)理論定量地分析了水體污染物的超標風險概率；張彥等[23]和王起峰等[24]基于Copula函數(shù)分別評估了小型湖泊和太湖不同分區(qū)富營養(yǎng)化的風險。雖然Copula函數(shù)理論目前已應用于水環(huán)境風險研究中，但其中大部分僅注重單一的水質(zhì)、水量或污染物的超標風險，而整體上河流水環(huán)境組合風險評估的研究相對較少，為此本研究以衛(wèi)河流域河南段為研究對象，選擇衛(wèi)河流域河南段4個主要的監(jiān)測站點和3個水體污染物指標，在建立邊緣分布、Copula聯(lián)合分布函數(shù)的基礎(chǔ)上，定量分析衛(wèi)河流域河南段不同時期水體污染物指標間的組合風險概率，研究成果對衛(wèi)河流域水環(huán)境管理和綜合防治具有一定的指導意義。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)來源

衛(wèi)河屬于海河流域漳衛(wèi)南水系，其發(fā)源于山西省陵川縣奪火鎮(zhèn)，至河北館陶與漳河匯合，流經(jīng)河南省焦作市、新鄉(xiāng)市、鶴壁市、安陽市和濮陽市5 個省轄市，流域面積約為1.53 萬km2，流域內(nèi)主要河流包括衛(wèi)河干流、大沙河、共產(chǎn)主義渠、淇河、安陽河、馬頰河、湯河等[25-26]。衛(wèi)河流域河南段受到城市擴張以及工農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響，其水體污染物主要來自于工業(yè)廢水、生活污水以及農(nóng)田化肥和農(nóng)藥的施用[27]。根據(jù)《2018 年度河南省環(huán)境統(tǒng)計年報》，2018 年新鄉(xiāng)市、鶴壁市和安陽市廢水排放總量分別為31 449.00 萬、9 542.93 萬t 和16 698.13 萬t，化學需氧量（COD）排放總量分別為14 307.04、13 056.43 t和16 607.54 t，氨氮（NH3-N）排放總量分別為1 584.82、1 510.93 t 和3 021.79 t。根據(jù)各地市統(tǒng)計年鑒（2021），2020 年新鄉(xiāng)市、鶴壁市、安陽市和邯鄲市農(nóng)用化肥施用量分別為51.13 萬、6.97 萬、40.12 萬t 和41.81 萬t，農(nóng)藥使用量分別為7 992、892、5 206 t 和5 128 t；輝縣市、浚縣、湯陰縣和大名縣農(nóng)用化肥施用量分別為7.79 萬、4.33萬、4.06 萬t 和4.09 萬t，農(nóng) 藥 使 用 量 分 別 為897.4、530、497 t和658.0 t。

本研究數(shù)據(jù)主要來源于《河南省地表水環(huán)境責任目標斷面水質(zhì)周報》、各地市的《地表水環(huán)境責任目標斷面水質(zhì)月報》和《環(huán)境質(zhì)量月報》等，本文選取了衛(wèi)河流域河南段衛(wèi)河干流的4 個地表水環(huán)境責任目標斷面的3 項水體污染物指標，監(jiān)測斷面主要有衛(wèi)輝皇甫、湯陰五陵、?？h王灣和大名龍王廟，具體位置詳見圖1。水體污染物指標主要為COD、NH3-N 和總磷（TP），監(jiān)測時段為2015 年7 月至2020 年12 月。在文中所涉及的不同時期中，汛期為6—9 月份，其余月份為非汛期；水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)分析執(zhí)行《地表水環(huán)境質(zhì)量標準》（GB 3838—2002）。

圖1 衛(wèi)河流域河南段水體污染物監(jiān)測斷面分布Figure 1 Distribution of water pollutant monitoring sections at the Wei River basin

1.2 研究方法

1.2.1 邊緣分布建立

根據(jù)衛(wèi)河流域河南段4 個監(jiān)測站點逐月的監(jiān)測數(shù)據(jù)，得到水體污染物（COD、NH3-N 和TP）的監(jiān)測序列{xn|n=1,2,…,N}，N是監(jiān)測序列的個數(shù)。對于監(jiān)測序列{xn}中的任意一個樣本值xm，如果監(jiān)測序列{xn}中小于xm的數(shù)目為Nm，那么可以把xm對應的累積概率表示為：

式中：P（xm）為事件xi≤xm的概率函數(shù)；xi為某一水質(zhì)監(jiān)測指標。求出監(jiān)測序列{xn}中所有樣本值的概率，得到監(jiān)測序列{xn}的概率分布曲線。

1.2.2 聯(lián)合分布概率

假設(shè)X、Y和Z分別表示衛(wèi)河流域河南段水環(huán)境事件中具有相互關(guān)系的指標序列，其邊緣分布函數(shù)分別為u=F（x），v=F（y），w=F（z），則其三維聯(lián)合分布概率的表達式如下[28]：

1.2.3 Copula聯(lián)合分布函數(shù)的建立

衛(wèi)河流域河南段水體污染是水質(zhì)惡化的一種綜合表征，其評價指標通常由多個水體污染物指標構(gòu)成，故其水環(huán)境組合風險是由水體污染物指標超過標準限值形成不同的組合風險。因此，利用Copula函數(shù)建立各水體污染物指標間的聯(lián)合分布函數(shù)，進而定量分析衛(wèi)河流域河南段的水環(huán)境組合風險概率?；谌SCopula 函數(shù)的水環(huán)境組合風險評估分布模型[28-32] 為：

式中：ρ是對角線上的元素全為1 的三階對稱正定矩陣；Φρ表示相關(guān)系數(shù)矩陣為ρ的三元標準正態(tài)分布的分布函數(shù)；Φ-1表示標準正態(tài)分布的分布函數(shù)的逆函數(shù)；tρ，k表示相關(guān)系數(shù)矩陣為ρ，自由度為k的標準三元t分布的分布函數(shù)；tk-1表示自由度為k的三元t分布的分布函數(shù)的逆函數(shù)。

1.2.4 Copula函數(shù)擬合度檢驗和擬合優(yōu)度評價

Copula 函數(shù)的擬合度檢驗主要是分析所選用的Copula函數(shù)是否合適，能不能恰當?shù)孛枋鲎兞恐g的相關(guān)性。通過擬合度檢驗的Copula 函數(shù)可以根據(jù)擬合優(yōu)度評價指標進行下一步的優(yōu)選Copula模型，本文主要運用K-S 檢驗的統(tǒng)計量D進行Copula 函數(shù)的擬合度檢驗。擬合優(yōu)度評價是篩選Copula 函數(shù)聯(lián)合分布概率的重要標準，常用的擬合優(yōu)度評價方法主要有圖形評價分析法、均方根誤差法、赤池信息量準則法和貝葉斯信息準則法，這些方法的原理和求解過程可參考文獻[28，33] 。

式中：D為K-S 檢驗的統(tǒng)計量；Ck為聯(lián)合觀測樣本xk=（x1k，x2k）的Copula 函數(shù)值；mk為聯(lián)合觀測樣本中滿足x≤xk，同時滿足x≤x1k、x≤x2k的聯(lián)合觀測值的個數(shù)；n為變量級數(shù)的長度；RMSE為均方根誤差；MSE為均方誤差；AIC為赤池信息量準則；BIC為貝葉斯信息準則；Pc（i）為Copula 函數(shù)的多元聯(lián)合概率分布的計算值；P0（i）為Copula 函數(shù)的多元聯(lián)合概率分布的經(jīng)驗值；m為模型參數(shù)的個數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 邊緣分布建立

對衛(wèi)河流域河南段監(jiān)測斷面水體污染物（COD、NH3-N 和TP）的邊緣分布函數(shù)進行K-S 檢驗可知，對于監(jiān)測斷面衛(wèi)輝皇甫，在非汛期和汛期，COD與TP的Pearson 秩相關(guān)系數(shù)分別為0.430 和0.476（P＜0.01），Kendall 秩相關(guān)系數(shù)分別為0.224 和0.225（P＜0.05），NH3-N 與TP 的Pearson 秩相關(guān)系數(shù)分別為0.721 和0.782（P＜0.01），Kendall 秩相關(guān)系數(shù)分別為0.565 和0.591（P＜0.01）。對于監(jiān)測斷面?？h王灣，在非汛期和汛期，COD與TP 的Pearson 秩相關(guān)系數(shù)分別為0.637 和0.425（P＜0.01），Kendall 秩相關(guān)系數(shù)分別為0.427 和0.323（P＜0.01），NH3-N 與TP 的Pearson 秩相關(guān)系數(shù)分別為0.697和0.576（P＜0.01），Kendall秩相關(guān)系數(shù)分別為0.513和0.604（P＜0.01）。對于監(jiān)測斷面湯陰五陵，在非汛期和汛期，COD與NH3-N的Pearson秩相關(guān)系數(shù)分別為0.643和0.631（P＜0.01），Kendall秩相關(guān)系數(shù)分別為0.425 和0.385（P＜0.01），COD與TP 的Pearson 秩相關(guān)系數(shù)分別為0.514 和0.678（P＜0.01），Kendall 秩相關(guān)系數(shù)分別為0.362 和0.448（P＜0.01），NH3-N 與TP 的Pearson 秩相關(guān)系數(shù)分別為0.560 和0.810（P＜0.01），Kendall 秩相關(guān)系數(shù)分別為0.499 和0.344（P＜0.01）。對于監(jiān)測斷面大名龍王廟，在非汛期和汛期，COD與TP的Pearson秩相關(guān)系數(shù)分別為0.531和0.239（P＜0.05），Kendall秩相關(guān)系數(shù)分別為0.325和0.211（P＜0.05），NH3-N 與TP 的Pearson 秩相關(guān)系數(shù)分別為0.381和0.741（P＜0.05），Kendall秩相關(guān)系數(shù)分別為0.338 和0.394（P＜0.05）。受篇幅限制，本文僅將監(jiān)測斷面大名龍王廟不同時期水體污染物邊緣分布圖列出，如圖2所示。由上可知，衛(wèi)河流域河南段各監(jiān)測斷面水體污染物間均具有較高的相關(guān)性，故可以在衛(wèi)河流域河南段利用Copula 函數(shù)建立各監(jiān)測斷面水體污染物間的三維聯(lián)合分布函數(shù)。

圖2 大名龍王廟不同時期水體污染物邊緣分布Figure 2 Marginal distribution of the water pollutants at the Daming Longwangmiao station

2.2 Copula函數(shù)選擇

本文選用Gaussian 和tCopula函數(shù)構(gòu)建衛(wèi)河流域河南段各監(jiān)測斷面水體污染物（COD、NH3-N 和TP）指標間的三維聯(lián)合分布模型。三維聯(lián)合分布模型的參數(shù)估計、K-S 檢驗以及擬合優(yōu)度評價結(jié)果如表1 所示。由表1 可知，各監(jiān)測斷面不同Copula 函數(shù)的統(tǒng)計量D在非汛期和汛期均符合K-S 檢驗的95%顯著性水平[D＜0.181（n=43），D＜0.275（n=23），α=0.05] ，表明所選Copula函數(shù)均通過檢驗。

表1 不同時期各監(jiān)測斷面水體污染物指標間的三維聯(lián)合概率分布擬合優(yōu)度評價Table 1 Goodness of fit evaluation of the two-dimensional joint probability distribution of the water pollutants at each monitoring section in different periods

利用均方根誤差法、赤池信息量準則法及貝葉斯信息準則法對非汛期和汛期各監(jiān)測斷面水體污染物指標間的Copula函數(shù)進行擬合優(yōu)度評價，結(jié)果見表1。在非汛期，監(jiān)測斷面衛(wèi)輝皇甫、?？h王灣和大名龍王廟水體污染物指標間的擬合度最優(yōu)的均為Gaussian Copula 函 數(shù)，其RMSE最 小 分 別 為0.033 9、0.036 7 和0.038 1，AIC最小分別為-285.12、-277.56 和-275.01，BIC最小分別為-281.60、-274.04 和-271.49；監(jiān)測斷面湯陰五陵水體污染物指標間的擬合度最優(yōu)的為tCopula 函數(shù)，其RMSE、AIC和BIC均最小，分別為0.037 0、-277.52 和-273.99。在汛期，監(jiān)測斷面衛(wèi)輝皇甫和大名龍王廟水體污染物指標間的擬合度最優(yōu)的均為Gaussian Copula 函數(shù)，其RMSE最小分別為0.044 0和0.049 7，AIC最小分別為-137.60和-132.03，BIC最小分別為-135.33 和-129.76；監(jiān)測斷面?？h王灣和湯陰五陵水體污染物指標間的擬合度最優(yōu)的均為tCopula 函 數(shù)，其RMSE最 小 分 別 為0.054 6 和0.038 4，AIC最小分別為-127.68 和-143.89，BIC最小分別為-125.41 和-141.62。因此，分別選擇擬合優(yōu)度最好的Copula 函數(shù)構(gòu)建各監(jiān)測斷面水體污染物指標間三維聯(lián)合分布模型。

各監(jiān)測斷面水體污染物指標間的三維聯(lián)合概率函數(shù)的理論頻率與經(jīng)驗頻率的擬合情況如圖3 所示。在Gaussian Copula 函數(shù)下監(jiān)測斷面衛(wèi)輝皇甫非汛期和汛期、?？h王灣非汛期、大名龍王廟非汛期和汛期水體污染物理論頻率與經(jīng)驗頻率間的相關(guān)系數(shù)分別為0.992 4、0.980 3、0.992 2、0.980 9和0.980 9，在tCopula 函數(shù)下監(jiān)測斷面浚縣王灣汛期、湯陰五陵非汛期和汛期水體污染物理論頻率與經(jīng)驗頻率間的相關(guān)系數(shù)分別為0.986 7、0.992 8 和0.991 1。則各監(jiān)測斷面水體污染物指標間的三維聯(lián)合概率函數(shù)的理論頻率與經(jīng)驗頻率的擬合情況均較好，表明選取的Copula函數(shù)建立的三維聯(lián)合分布模型較為合理。

圖3 不同時期各監(jiān)測斷面水體污染物指標的理論頻率與經(jīng)驗頻率擬合圖Figure 3 Fitting figure of the theoretic and empirical joint frequency between the water pollutants at each monitoring section in different periods

2.3 水體污染物聯(lián)合風險分析

2.3.1 非汛期水體污染物聯(lián)合風險概率

基于優(yōu)選的Copula 函數(shù)建立非汛期各監(jiān)測斷面水體污染物指標間的三維聯(lián)合分布模型，得到水體污染物指標間的聯(lián)合分布概率P（X≤x，Y≤y，Z≤z）如圖4所示，其聯(lián)合風險概率如表2 所示。由各監(jiān)測斷面水體污染物指標間聯(lián)合風險結(jié)果（表2）可知，在非汛期，監(jiān)測斷面衛(wèi)輝皇甫、?？h王灣、湯陰五陵和大名龍王廟的水體污染物（COD、NH3-N 和TP）均處于Ⅰ～Ⅲ類水質(zhì)標準的聯(lián)合概率分別為14.35%、9.25%、21.61%和26.30%，而均處于劣Ⅴ類水質(zhì)標準的聯(lián)合風險概率分別為3.51%、2.14%、2.52%和0.44%。當水體污染物（COD、NH3-N 和TP）中至少有一個指標處于劣Ⅴ類水質(zhì)標準時，監(jiān)測斷面衛(wèi)輝皇甫、?？h王灣、湯陰五陵和大名龍王廟水體污染物的聯(lián)合風險概率分別為52.34%、42.04%、42.89%和24.42%。

表2 非汛期各監(jiān)測斷面水體污染物間的三維聯(lián)合風險概率（%）Table 2 Three dimensional joint risk probability between the water pollutants at each station in the non-flood season（%）

圖4 非汛期各監(jiān)測斷面水體污染物指標間的三維聯(lián)合概率圖Figure 4 Joint probability distribution of the three-dimensional Copula functions between the water pollutants at each station in the non-flood season

另外，當僅COD處于劣Ⅴ類水質(zhì)標準時，監(jiān)測斷面衛(wèi)輝皇甫、?？h王灣、湯陰五陵和大名龍王廟水體污染物的聯(lián)合風險概率分別為0.95%、0.79%、0.12%和0.28%；當僅NH3-N 處于劣Ⅴ類水質(zhì)標準時，監(jiān)測斷面衛(wèi)輝皇甫、?？h王灣、湯陰五陵和大名龍王廟水體污染物的聯(lián)合風險概率分別為25.68%、22.94%、24.68%和13.47%；當僅TP 處于劣Ⅴ類水質(zhì)標準時，監(jiān)測斷面衛(wèi)輝皇甫、?？h王灣、湯陰五陵和大名龍王廟水體污染物的聯(lián)合風險概率分別為1.70%、2.92%、2.17%和5.48%。由此可見，當僅NH3-N 處于劣Ⅴ類水質(zhì)標準時，各監(jiān)測斷面水體污染物的聯(lián)合風險概率均最大，說明在非汛期衛(wèi)河流域河南段的主導水體污染物為NH3-N。

2.3.2 汛期水體污染物聯(lián)合風險概率

基于優(yōu)選的Copula 函數(shù)建立汛期各監(jiān)測斷面水體污染物指標間的三維聯(lián)合分布模型，得到水體污染物指標間的聯(lián)合分布概率P（X≤x，Y≤y，Z≤z）如圖5 所示，其聯(lián)合風險概率如表3 所示。由各監(jiān)測斷面水體污染物指標間聯(lián)合風險結(jié)果（表3）可知，在汛期，監(jiān)測斷面衛(wèi)輝皇甫、?？h王灣、湯陰五陵和大名龍王廟的水體污染物（COD、NH3-N 和TP）均處于Ⅰ～Ⅲ類水質(zhì)標準的聯(lián)合概率分別為12.92%、10.45%、12.20%和21.61%，而均處于劣Ⅴ類水質(zhì)標準的聯(lián)合風險概率分別為1.45%、1.57%、2.10%和0.59%。當水體污染物（COD、NH3-N 和TP）中至少有一個指標處于劣Ⅴ類水質(zhì)標準時，監(jiān)測斷面衛(wèi)輝皇甫、?？h王灣、湯陰五陵和大名龍王廟水體污染物的聯(lián)合風險概率分別為56.53%、29.13%、46.36%和32.42%。

表3 汛期各監(jiān)測斷面水體污染物間的三維聯(lián)合風險概率（%）Table 3 Three dimensional joint risk probability between the water pollutants at each station in the flood season（%）

圖5 汛期各監(jiān)測斷面水體污染物指標間的三維聯(lián)合概率圖Figure 5 Joint probability distribution of the three-dimensional Copula functions between the water pollutants at each station in the flood season

另外，當僅COD處于劣Ⅴ類水質(zhì)標準時，監(jiān)測斷面衛(wèi)輝皇甫、浚縣王灣、湯陰五陵和大名龍王廟水體污染物的聯(lián)合風險概率分別為0.41%、1.36%、0.18%和1.28%；當僅NH3-N 處于劣Ⅴ類水質(zhì)標準時，監(jiān)測斷面衛(wèi)輝皇甫、浚縣王灣、湯陰五陵和大名龍王廟水體污染物的聯(lián)合風險概率分別為28.01%、10.31%、6.16%和4.12%；當僅TP 處于劣Ⅴ類水質(zhì)標準時，監(jiān)測斷面衛(wèi)輝皇甫、?？h王灣、湯陰五陵和大名龍王廟水體污染物的聯(lián)合風險概率分別為1.44%、3.81%、22.57%和15.43%。由此可見，當僅NH3-N 處于劣Ⅴ類水質(zhì)標準時，監(jiān)測斷面衛(wèi)輝皇甫和?？h王灣水體污染物的聯(lián)合風險概率最大，說明在汛期衛(wèi)河流域河南段監(jiān)測斷面衛(wèi)輝皇甫和浚縣王灣的主導水體污染物為NH3-N；而當僅TP處于劣Ⅴ類水質(zhì)標準時，監(jiān)測斷面湯陰五陵和大名龍王廟水體污染物的聯(lián)合風險概率最大，說明在汛期衛(wèi)河流域河南段監(jiān)測斷面湯陰五陵和大名龍王廟的主導水體污染物為TP。

總體看來，衛(wèi)河流域河南段監(jiān)測斷面大名龍王廟的水質(zhì)狀況最好，?？h王灣和湯陰五陵的水質(zhì)狀況次之，衛(wèi)輝皇甫的水質(zhì)狀況最差。

3 討論

目前，流域水環(huán)境面臨著污染事件頻發(fā)、水生態(tài)環(huán)境破壞等問題，這嚴重制約了流域經(jīng)濟社會的發(fā)展和生態(tài)環(huán)境保護的進程[34]。根據(jù)2021 年新鄉(xiāng)市、鶴壁市和安陽市環(huán)境質(zhì)量概要或地表水水質(zhì)月報，新鄉(xiāng)市、鶴壁市和安陽市地表水責任目標斷面累計達標率分別為60.5%、88.1%和64.0%，其中衛(wèi)河流域責任目標斷面衛(wèi)輝皇甫、湯陰五陵和浚縣王灣的累計達標率分別為50.0%、75.0%和91.7%，可知衛(wèi)河流域河南段地表水水體環(huán)境仍需進一步改善。衛(wèi)河流域主要受工業(yè)廢水、生活污水、畜禽養(yǎng)殖廢水以及農(nóng)業(yè)面源污染的影響，因此要從治理城鎮(zhèn)生活污染、深化工業(yè)污染防治、開展畜禽養(yǎng)殖污染治理、優(yōu)化生態(tài)水量調(diào)配、整治城市黑臭水體、減少農(nóng)村農(nóng)業(yè)面源污染、預防水污染事件等方面組織展開工作，進而改善衛(wèi)河流域地表水環(huán)境質(zhì)量。

流域水環(huán)境風險受到多方面因素的影響，開展流域水環(huán)境風險評估可以進一步識別流域水環(huán)境風險的主要污染源，進而有針對性地建立流域水環(huán)境風險防控系統(tǒng)以降低水環(huán)境污染帶來的損害。在衛(wèi)河流域，河南省相關(guān)管理部門要求限制廢污水的排放，加強農(nóng)用化肥和農(nóng)藥的控制并防控流域內(nèi)農(nóng)業(yè)面源污染[27]。本研究表明，與非汛期相比汛期各監(jiān)測斷面水體污染物處于劣Ⅴ類水質(zhì)標準的聯(lián)合風險概率略有降低，說明在汛期衛(wèi)河流域河南段水體環(huán)境質(zhì)量相對有所好轉(zhuǎn)，這主要是因為在汛期河流徑流量比較大，對水體污染物的稀釋效應增強，同時汛期河流水體的自凈能力有所提升。當僅COD處于劣Ⅴ類水質(zhì)標準時，各監(jiān)測斷面水體污染物的聯(lián)合風險概率均較小，說明衛(wèi)河流域河南段主要污染物為NH3-N 和TP，這與李婧等[26]的研究結(jié)果一致，即NH3-N 和TP 是河南省轄海河流域的主要污染因子。張亞麗等[35]的研究表明衛(wèi)河湯陰五陵河段COD基本處于無警和輕警級別，而NH3-N 濃度嚴重超標且大多是巨警，這與本研究中NH3-N處于劣V類水質(zhì)標準時，監(jiān)測斷面湯陰五陵水體污染物的聯(lián)合風險概率在非汛期最大的結(jié)果一致。在非汛期時，衛(wèi)河流域河南段的主導水體污染物為NH3-N，這主要是由于NH3-N 污染主要來自于工業(yè)廢水和生活污水，且在非汛期時流域河道內(nèi)徑流量較小使得NH3-N 污染程度較大；在汛期時，衛(wèi)河流域河南段監(jiān)測斷面衛(wèi)輝皇甫和?？h王灣的主導水體污染物為NH3-N，而監(jiān)測斷面湯陰五陵和大名龍王廟的主導水體污染物為TP，這主要是由于TP 污染主要來自農(nóng)業(yè)面源污染，在汛期時農(nóng)業(yè)面源污染排放的磷使河流水體磷的污染程度增大，這與相關(guān)研究表明農(nóng)業(yè)面源排放的磷為地表水污染總負荷的24%～71%是一致的[36]。另外，監(jiān)測斷面湯陰五陵和大名龍王廟分別位于安陽市和邯鄲市，其在安陽河和湯河匯入到衛(wèi)河之后的河段，受到面源污染的范圍較大，因此面源污染占據(jù)了主導地位，使其主導水體污染物由非汛期的NH3-N 轉(zhuǎn)變?yōu)榱搜雌诘腡P。總體來說，雖然流域環(huán)境質(zhì)量得到了持續(xù)改善，但流域水環(huán)境風險及管控形勢仍相對嚴峻，因此要加強流域水環(huán)境基準、數(shù)據(jù)監(jiān)測以及風險評估等方面的科學研究，提出流域水環(huán)境風險管理的戰(zhàn)略思路，進一步加強流域水環(huán)境風險防控體系建設(shè)，為流域水環(huán)境綜合管理和污染防治提出建議和措施。

4 結(jié)論

（1）通過對各監(jiān)測斷面水體污染物聯(lián)合概率Copula 函數(shù)優(yōu)選，結(jié)果表明監(jiān)測斷面衛(wèi)輝皇甫非汛期和汛期、浚縣王灣非汛期、大名龍王廟非汛期和汛期的水體污染物間擬合優(yōu)度最好的三維Copula 函數(shù)為Gaussian Copula 函數(shù)，監(jiān)測斷面?？h王灣汛期及湯陰五陵非汛期和汛期的水體污染物間擬合優(yōu)度最好的三維Copula函數(shù)為tCopula函數(shù)。

（2）非汛期和汛期各監(jiān)測斷面水質(zhì)狀況具有一致性：大名龍王廟的水質(zhì)狀況最好，在非汛期和汛期其水體污染物均處于Ⅰ～Ⅲ類水質(zhì)標準的聯(lián)合概率最大，分別為26.30%和21.61%；衛(wèi)輝皇甫水質(zhì)狀況最差，在非汛期和汛期其水體污染物有一個指標處于劣Ⅴ類水質(zhì)標準時的聯(lián)合風險概率最大，分別為52.34%和56.53%。

（3）監(jiān)測斷面衛(wèi)輝皇甫和?？h王灣在非汛期和汛期的主導水體污染物均為NH3-N，說明其主要受工業(yè)廢水和生活污水污染的影響；監(jiān)測斷面湯陰五陵和大名龍王廟的主導水體污染物由非汛期的NH3-N轉(zhuǎn)變?yōu)檠雌诘腡P，表明汛期時面源污染占據(jù)了主導地位。