Surface water quality and correlation analysis of the Yangtze River Economic Belt during the 13th Five-Year Plan period
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摘要: 基于国家地表水环境质量监测网，收集整理“十三五”时期长江经济带地表水1 178个可比断面监测数据，结合人口、社会经济、污染排放等数据，分析了长江经济带水环境变化和社会经济发展各项指标之间的相关性。结果表明：“十三五”时期，长江经济带地表水水质稳中趋好，GB 3838—2002《地表水环境质量标准》Ⅰ类～Ⅲ类水质断面比例由76.2%升至86.5%，劣Ⅴ类水质断面比例由3.7%降至0.4%。长江经济带地表水水质主要超标指标总磷（TP）浓度、化学需氧量（COD）和氨氮（NH3-N）浓度分别下降32.4%、10.9%和53.3%，但安徽、江苏和上海等下游省（市）TP浓度、COD和NH3-N浓度相对较高，且个别断面其浓度不降反升。导致废/污水排放量变化最大的驱动因素依次为人口数量、第二产业占比和主要污染物排放量。“十三五”时期，国家进一步加大长江经济带水环境治理力度，废/污水治理设施运行费用逐年增加，上升了30.2%，长江经济带水环境治理成效显著，但社会经济发展和污染排放压力依然存在，仍需进一步提质增效，保障长江经济带水环境持续改善。Abstract: Based on the National Surface Water Environmental Quality Monitoring Network, the monitoring data of 1 178 comparable sections in the Yangtze River Economic Belt (YREB) during the 13th Five-Year Plan period were derived and sorted. Combined with the data of population, social economic and pollutant discharges, the correlations between the variation of water quality and various socio-economic development indicators in YREB were analyzed. The results showed that during the 13th Five-Year Plan period, the surface water quality of YREB had improved steadily, and the water quality was good. The water sections meeting Grade Ⅰ-Ⅲ of Environmental Quality Standards for Surface Water (GB 3838-2002) had increased from 76.2% to 86.5%, while the sections that were inferior to Grade V standard had decreased from 3.7% to 0.4%. The concentrations of total phosphorus (TP), chemical oxygen demand (COD) and ammonia nitrogen (NH3-N), which were the main over-standard indexes of surface water quality in YREB, decreased by 32.4%, 10.9% and 53.3%, respectively. The concentrations of TP, COD and NH3-N in the downstream provinces (municipalities) such as Anhui, Jiangsu and Shanghai were relatively high, and the concentrations of TP, COD and NH3-N in some individual sections increased. The biggest driving factors leading to the change of waste/sewage discharge were the population, the proportion of secondary industry, and the discharge of main pollutants. During the 13th Five-Year Plan period, the state further strengthened the water environment treatment of YREB. The operation cost for waste water treatment facilities increased year by year, up by 30.2%. The water environment treatment in YREB achieved remarkable results. However, the pressure from socio-economic development and pollution discharge still existed. To ensure the continuous improvement on the water environment in YREB, further improvements on the quality and efficiency were needed.
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Keywords:
- 13th Five-Year Plan /
- Yangtze River Economic Belt /
- water quality /
- correlation /
- analysis
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长江经济带覆盖我国上海、江苏、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重庆、四川、贵州、云南11省（市），面积约205万km2，人口和国内生产总值（GDP）均超过全国的40%，是中国经济重心所在、活力所在，也是中华民族永续发展的重要支撑。“十三五”时期，习近平总书记多次对长江经济带生态环境保护工作作出重要指示，强调推动长江经济带发展，理念要先进，坚持生态优先、绿色发展，把生态环境保护摆上优先地位，涉及长江的一切经济活动都要以不破坏生态环境为前提，共抓大保护，不搞大开发[1-2]。随着长江经济带发展战略全面实施和生态文明建设加快推进，我国各级政府和部门把生态环境保护摆上优先地位，相继开展了长江经济带生态环境保护工作，取得了积极进展，长江经济带总体水质进一步改善，但局部仍存在一些环境问题。
很多学者从政策[3-4]、环境形势[5-7]、社会经济发展[8-10]、污染治理[11-13]、水环境承载力[14-17]、水质[18-20]等方面对长江经济带或长江流域开展了大量研究。但以“十三五”时期水环境质量为基础，结合社会经济发展和污染排放及治理进行关联分析的研究较为鲜见。笔者基于国家地表水环境质量监测网，以“十三五”时期长江经济带地表水1 178个可比断面的21项水质指标监测结果为样本，结合人口、社会经济、污染排放等数据，开展长江经济带地表水与社会经济发展相关指标变化及关联分析，总结存在的主要环境问题，提出对策建议，以期为“十四五”时期长江经济带大保护和水环境管理提供借鉴。
1. 研究方法
1.1 数据来源
水质数据来源于国家地表水环境质量监测网，为月度监测数据，包括pH、溶解氧、高锰酸盐指数、化学需氧量（COD）、五日生化需氧量、氨氮（NH3-N）、总磷（TP）、铜、锌、氟化物、硒、砷、汞、镉、铬（六价）、铅、氰化物、挥发酚、石油类、阴离子表面活性剂和硫化物等21项指标；污染排放及治理数据来源于《中国生态环境统计年报》[21]，包括工业废水和生活污水排放量及TP、COD、NH3-N产生量、排放量，工业废水治理设施和污水处理厂运行费用；社会经济等数据来源于国家统计局官网[22]，包括GDP、产业结构、人口；国土面积数据来源于中央人民政府网[23]；地表水资源量数据来源于长江水利网长江公报[24]。
1.2 研究区域
研究区域为长江经济带11省（市）。地表水水质研究时段为“十三五”时期（2016—2020年），按照《“十三五”国家地表水环境质量监测网设置方案》[25]，“十三五”时期长江经济带11省（市）共有1 178个可比断面（河流断面995个、湖库点位183个）；污染排放研究时段为2016—2019年，2020年因污染排放数据按照新的制度进行核算，与前4年不可比，为保持可比性与一致性，采用前4年数据进行分析；其他社会经济等数据研究时段均为“十三五”时期。
1.3 研究方法
按照GB 3838—2002《地表水环境质量标准》和《地表水环境质量评价办法(试行)》的要求，各断面单项指标类别评价依据GB 3838—2002，分为Ⅰ类～劣Ⅴ类6个类别；各断面水质类别评价依据《地表水环境质量评价办法(试行)》，评价指标为GB 3838—2002表1中除水温、总氮和粪大肠菌群以外的21项指标，采用单因子评价法，即通过评价时段内该断面参评的指标中类别最高的一项来确定。
断面超标率按照GB 3838—2002和《地表水环境质量评价办法(试行)》的要求进行评价，计算公式如下：
$$l=n/N\times 100 {\text{%}} $$ (1) 式中：l为断面超标率，%；n为某评价指标超过Ⅲ类水质标准的断面个数，个；N为断面总数，个。
GDP采用不变价计算，公式如下：
$$ {\rm{GDP}}_{m}={\rm{GDP}}_{1}/k_{1} \times k_{m} $$ (2) 式中：GDPm为m年不变价，亿元；GDP1为2016年当年价，亿元；k1为以1978年为基期的2016年GDP指数；km为以1978年为基期的m年GDP指数。
污染物单位面积排放强度采用2019年数据，计算公式如下：
$$ P_{i}=(M_{i1}+M_{i2}+M_{i3})/S_{i} $$ (3) 式中：Pi为i省（市）污染物单位面积排放强度，t/km2；Mi1、Mi2和Mi3分别为i省（市）TP、COD和NH3-N排放量，t；Si为i省（市）国土面积，km2。
污染物单位水资源量排放强度采用2019年数据，计算公式如下：
$$ Q_{i}=(D_{i1}+D_{i2}+D_{i3})/V_{i} $$ (4) 式中：Qi为i省（市）污染物单位水资源量排放强度，t/亿m3；Di1、Di2和Di3分别为i省（市）TP、COD和NH3-N排放量，t；Vi为i省（市）地表水资源量，亿m3。
各项污染物去除率采用2019年数据，计算公式如下：
$$ R_{ij}=(P_{ij}-D_{ij})/P_{ij}\times 100 {\text{%}} $$ (5) 式中：Rij为i省（市）j项污染物去除率，%；Pij为i省（市）j项污染物产生量；Dij为i省（市）j项污染物排放量。
采用Pearson相关系数进行关联分析，计算公式如下：
$$ r=\dfrac{\displaystyle\sum \left[(x-\bar{x}\right)\left(y-\bar{y}\right)]}{\sqrt{{{\displaystyle\sum (x-\bar{x})^2}\displaystyle\sum{(y-\bar{y})^{2}}}}} $$ (6) 式中：r为Pearson乘积矩相关系数；x和y为2组样本值，
$\bar x$ 和$\bar y$ 为2组样本平均值。0.8<|r|≤1为高度相关，0.6<|r|≤0.8为显著相关，0.4<|r|≤0.6为低度相关，0.2<|r|≤0.4为微弱相关，0≤|r|≤0.2为极弱相关或无相关；r>0为正相关，r<0为负相关。使用STIRPAT模型对长江经济带水环境质量的驱动因素进行分析，计算公式如下：
$$ \begin{aligned} {\text{ln}}\;I =& {\alpha _1}{\text{ln}}\;{P_1} + {\alpha _2}{\text{ln}}\;{P_2} + {\beta _1}{\text{ln}}\;{A_1} + \\ &{\beta _2}{\text{ln}}\;{A_2} + {\gamma _1}{\text{ln}}\;{T_1} + {\gamma _2}{\text{ln}}\;{T_2} + C \end{aligned}$$ (7) 式中：I为废/污水排放量；P1为常住人口；P2为城镇化率；A1为GDP；A2为人均GDP；T1为主要污染物排放量；T2为第二产业占比；α1、α2、β1、β2、γ1、γ2分别为各驱动因素项系数；C为模型常数。
2. 结果与讨论
2.1 “十三五”时期长江经济带地表水水质变化
“十三五”时期，长江经济带总体水质稳中趋好，优良水质（Ⅰ类～Ⅲ类）断面比例上升，劣Ⅴ类水质断面比例下降。1 178个可比断面中，优良水质断面比例由2016年的76.2%升至2020年的86.5%，上升10.3个百分点；劣Ⅴ类水质断面比例由2016年的3.7%降至2020年的0.4%，下降3.3个百分点。优良水质中，Ⅰ类水质断面比例由2016年的3.0%逐年升至2020年的7.0%，Ⅱ类水质断面比例由2016年的40.8%逐年升至2020年的50.6%，Ⅲ类水质断面比例由2016年的32.4%逐年降至2020年的28.9%，长江经济带优良水质断面中优的水质（Ⅰ类～Ⅱ类）断面比例进一步增加（图1）。
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图 1 “十三五”时期长江经济带水质状况变化Figure 1. Changes of water quality in YREB during the 13th Five-Year Plan period“十三五”时期，长江经济带11省（市）水质均呈好转趋势，优良水质断面比例均有不同程度上升，劣Ⅴ类水质断面比例均不断下降。其中，四川、上海、浙江、安徽和江苏优良水质断面比例上升幅度超过10个百分点，上海、安徽和四川劣Ⅴ类水质断面比例下降幅度超过7个百分点，水质改善明显。个别地区改善空间仍较大，从2020年情况看，云南、安徽和江苏优良水质断面比例尚低于80%，云南还未消除劣Ⅴ类水质（图2）。
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图 2 “十三五”时期11省（市）Ⅰ类~Ⅲ类（下）和劣Ⅴ类（上）水质断面比例变化Figure 2. Changes in the proportion of grade Ⅰ-Ⅲ (below) and inferior to grade V (up) water quality sections in 11 provinces and cities of YREB during the 13th Five-Year Plan period“十三五”时期，长江经济带地表水TP、COD和NH3-N断面超标率相对较高，2020年断面超标率分别为9.8%、4.6%和2.3%，是主要超标指标，也是未来水质改善的重点指标。总体来看，3项指标浓度均逐年下降，TP浓度由0.111 mg/L降至0.075 mg/L，下降32.4%；COD由12.8 mg/L降至11.4 mg/L，下降10.9%；NH3-N浓度由0.45 mg/L降至0.21 mg/L，下降53.3%（图3）。
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图 3 “十三五”时期长江经济带TP、NH3-N浓度和COD变化Figure 3. Annual variations of TP, NH3-N and COD in YREB during the 13th Five-Year Plan period11省（市）中，TP和NH3-N浓度均显著下降，TP浓度下降幅度为16.0%（江西）~53.8%（四川），NH3-N浓度下降幅度为30.8%（江西）~72.6%（上海）；浙江和上海的COD分别上升2.0%和17.1%，其他省(市)均有所下降，下降幅度为5.6%（湖南）~24.8%（贵州）。各省（市）比较而言，安徽、江苏和上海等中下游省（市）3项指标浓度均相对较高（图4）。
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图 4 “十三五”时期11省（市）TP、NH3-N浓度和COD变化Figure 4. Annual variations of TP, COD and NH3-N in 11 provinces (municipalities) of YREB during the 13th Five-Year Plan period2020年与2016年相比，1 178个可比断面中，分别有24.4%、37.9%和12.6%的断面TP浓度、COD和NH3-N浓度上升（图5）。其中，23个断面TP浓度上升幅度超过100%，主要分布在湖北（7个）和云南（6个）；23个断面COD上升幅度超过100%，主要分布在浙江（9个）和湖南（6个）；23个断面NH3-N浓度上升幅度超过100%，主要分布在云南（8个）、江苏（4个）、安徽（3个）、湖北（3个）和浙江（3个）。有41个断面TP浓度、COD和NH3-N浓度均上升，主要分布在湖北（9个）、江苏（6个）、云南（6个）、安徽（5个）和江西（5个）；有505个断面TP浓度、COD和NH3-N浓度均下降。
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图 5 2020年与2016年相比长江经济带可比断面TP、NH3-N浓度和COD变化Figure 5. Concentration changes of TP, NH3-N and COD in comparable sections of YREB in 2020 compared with 20162.2 “十三五”时期长江经济带社会经济发展情况
“十三五”时期，长江经济带经济高速发展，GDP和人口均逐年上升，给环境改善带来巨大压力[26-27]。
长江经济带GDP逐年上升，年均增幅为4.7%（图6）。其中，第一产业贡献率较小，且年际间变化不大，在6.6%（2018年）~7.6%（2016年）波动变化；第二产业贡献率逐年下降，由42.1%降至38.7%；第三产业贡献率5年间均超过50%，且逐年上升，由50.3%升至54.0%（图7）。
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图 6 “十三五”时期长江经济带GDP变化Figure 6. GDP Change of YREB during the 13th Five-Year Plan period![]()
图 7 “十三五”时期长江经济带产业结构变化Figure 7. Changes in industrial structure of YREB during the 13th Five-Year Plan period长江经济带人口逐年上升，5年间总人口增加854万人。城镇化进程逐步推进，城镇化率由2016年的56.3%升至2020年的63.2%（图8）。11省（市）中，四川、云南、贵州、重庆、湖南、江西和安徽城镇化率提高幅度超过5个百分点；上海城镇化率一直略高于89%，重庆、浙江和江苏城镇化率高于60%，城镇化程度相对较高（图9）。
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图 8 “十三五”时期长江经济带人口变化Figure 8. Population changes in YREB during the 13th Five-Year Plan period![]()
图 9 “十三五”时期11省（市）城镇化率变化Figure 9. Changes in urbanization rate of 11 provinces (municipalities) in YREB during the 13th Five-Year Plan period2.3 “十三五”时期长江经济带废/污水排放及治理情况
“十三五”时期，长江经济带废/污水排放量总体上升，但国家持续加大治理力度，治理设施运行费用逐年大幅提升，工业源TP、COD和NH3-N去除率总体较高，生活污水处理设施运行费用增速明显，有效去除废/污水中TP、COD和NH3-N，持续改善长江经济带地表水环境质量[28-29]。
长江经济带废/污水排放量总体上升，2019年相较2016年上升6.1%，且以生活污水排放为主。其中，工业废水排放量逐年下降，4年间下降21.3%，说明工业废水治理成效显著；生活污水排放量逐年上升，2019年比2016年上升14.3%，说明城镇化进程发展较快。长江经济带生活污水排放量远超工业废水排放量，其比值由2016的3.4倍逐年升至2019年的4.9倍（图10）。
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图 10 “十三五”时期长江经济带废/污水排放量Figure 10. Wastewater discharge in YREB during the 13th Five-Year Plan period长江经济带废/污水治理设施运行费用逐年上升，2019年比2016年上升30.2%；工业废水治理设施运行费用略有上升，4年间总体上升7.6%；生活污水处理设施运行费用增速明显，年增幅接近15%（图11）。
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图 11 “十三五”时期长江经济带废/污水治理设施运行费用Figure 11. Operation cost of wastewater treatment facilities in YREB during the 13th Five-Year Plan period11省（市）中，TP、COD和NH3-N 3项污染物单位面积排放强度上海最高，达到12.2 t/km2；其次为江苏，为5.5 t/km2；再次为安徽和浙江，为2.6和2.5 t/km2（图12）。TP、COD和NH3-N 3项污染物单位水资源量排放强度江苏最高，达到3 836.6 t/亿m3；其次为浙江和上海，均超过2 000 t/亿m3；再次为安徽，为809.8 t/亿m3（图13）。总体来看，长江经济带下游省（市）TP、COD和NH3-N 3项污染物单位面积排放强度和单位水资源量排放强度均较高。
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图 12 “十三五”时期11省（市）TP、COD和NH3-N单位面积排放强度Figure 12. Discharge intensity of TP, COD and NH3-N per unit area in 11 provinces (municipalities) during the 13th Five-Year Plan period2019年，从生活源来看，长江经济带TP、COD和NH3-N去除率总体较低，分别为57.6%、53.2%和45.3%。11省（市）中，生活源TP去除率为25.9%（贵州）~75.3%（浙江），COD去除率为24.3%（江西）~85.1%（上海），NH3-N去除率为22.9%（江西）~62.6%（上海）。从工业源来看，长江经济带TP、COD和NH3-N去除率总体较高，分别为94.1%、94.1%和92.9%。11省（市）中，工业源TP去除率为73.6%（江西）~100.0%（贵州），COD去除率为89.6%（湖南）~99.1%（浙江），NH3-N去除率为89.3%（江西）~99.8%（浙江）（图14）。
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图 13 “十三五”时期11省（市）TP、COD和NH3-N单位水资源量排放强度Figure 13. Discharge intensity of TP, COD and NH3-N per unit water resource in 11 provinces (municipalities) during the 13th Five-Year Plan period![]()
图 14 2019年11省（市）生活源和工业源TP、COD和NH3-N去除率Figure 14. Removal rates of TP, COD and NH3-N from domestic and industrial sources in 11 provinces (municipalities) in 20192.4 “十三五”时期长江经济带水环境质量影响因素分析
“十三五”时期长江经济带地表水水质与关联指标相关系数见表1。从表1可以看出，“十三五”时期，TP浓度、COD、NH3-N浓度均与COD、NH3-N和TP排放量呈高度正相关，Ⅰ类~Ⅲ类水质断面比例与上述3项污染物排放量呈高度负相关；TP浓度、COD、NH3-N浓度均与废/污水治理设施运行费用高度负相关，Ⅰ类~Ⅲ类水质断面比例与废/污水治理设施运行费用高度正相关；TP浓度、COD、NH3-N浓度均与地区GDP和人口呈负相关，Ⅰ类~Ⅲ类水质断面比例与地区GDP和人口呈正相关。充分说明“十三五”时期长江经济带水环境治理成效显著，国家进一步加大长江经济带水环境治理力度，持续投入治理资金，提高污染物处理效率，使在GDP和人口大幅增长的同时，水环境质量依然持续改善。
表 1 “十三五”时期长江经济带地表水水质与关联指标相关系数Table 1. Correlation coefficient between surface water quality and related indicators in YREB during the 13th Five-Year Plan period指标 GDP 人口 TP排放量 COD排放量 NH3-N排放量 治理设施运行费用 TP浓度 −0.998 −0.995 0.942 0.946 0.950 −0.990 COD −0.990 −0.992 0.932 0.913 0.925 −0.999 NH3-N浓度 −0.974 −0.985 0.950 0.853 0.857 −0.987 Ⅰ类~Ⅲ类水质断面比例 0.944 0.938 −0.826 −0.884 −0.925 0.981 11省（市）中，湖北、江苏和上海单位GDP废水排放强度低于长江经济带平均水平，说明在经济高速发展的同时，其废水治理能力不断提升，有效促进单位GDP废水排放强度保持在相对较低的水平；安徽和浙江接近长江经济带平均水平；四川、云南、贵州、重庆、湖南和江西等单位GDP废水排放强度较高。总体来看，长江上游省（市）单位GDP废水排放强度较高，中下游省（市）排放强度较低（图15）。
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图 15 2019年11省（市）单位GDP废水排放强度Figure 15. Wastewater discharge intensity per unit GDP of 11 provinces (municipalities) in 2019基于STIRPAT模型，对长江经济带水环境质量的驱动因素进行分析。得到岭回归方程如下：
$$ \begin{aligned} &{\text{ln}}\;I{\text{ = }}2.256{\text{ln}}\;{P_1} - 0.625{\text{ln}}\;{P_2} + 0.084{\text{ln}}\;{A_1} +\\ &0.039{\text{ln}}\;{A_2} + 0.778{\text{ln}}\;{T_1} + 1.003{\text{ln}}\;{T_2} - 11.688 \end{aligned}\\[-12pt] $$ (8) 由岭回归方程可知，当人口数量、城市化水平、GDP、人均GDP、3项污染物排放量和第二产业占比的对数值发生1.000%的变化，所对应的废/污水排放量分别产生2.256%、−0.625%、0.084%、0.039%、0.778%、1.003%的变化效果。导致废/污水排放量变化效果最大的驱动因素依次为人口数量、第二产业占比和3项污染物排放量。人口数量的增加带来废/污水排放量增加；城镇化率的提升将减少废/污水排放量，城市化进程对环境压力有一定积极作用；第二产业占比的增加会增大废/污水排放量，因此加快产业转型和调整产业结构能够有效缓解环境压力；3项污染物排放量与废/污水排放量呈正相关，提高污染物收集处理效率有助于减少废/污水排放。
3. 结论
（1）“十三五”时期，长江经济带水质总体稳中趋好。优良水质断面比例上升10.3个百分点，劣Ⅴ类水质断面比例下降3.3个百分点；水质为优的断面比例上升13.8个百分点。11省（市）水质均呈好转趋势。四川、上海和安徽优良水质断面比例上升幅度超过10个百分点，劣Ⅴ类水质断面比例下降幅度超过7个百分点，水质改善明显。个别地区改善压力仍较大，从2020年情况看，云南、安徽和江苏优良水质断面比例尚低于80%，云南还未消除劣Ⅴ类水质。长江中下游省（市）单位GDP废水排放强度相对较低，改善空间已较小，建议关注上游省（市），通过技术和设施更新，持续推进减排和质量改善。
（2）2020年与2016年相比，1 178个可比断面中，分别有24.4%、37.9%和12.6%的断面TP浓度、COD和NH3-N浓度上升。其中，有23个断面TP浓度、COD和NH3-N浓度上升幅度超过100%，主要涉及湖北、云南、浙江、湖南、江苏和安徽等省。有41个断面TP浓度、COD和NH3-N浓度均上升，主要涉及湖北、江苏、云南、安徽和江西等省；有505个断面TP浓度、COD和NH3-N浓度均下降。
（3）“十三五”时期，长江经济带GDP年均增幅为4.7%，总人口增加854万人，城镇化率上升6.9个百分点，废/污水排放量总体上升，这些因素给水环境质量改善带来巨大压力。长江经济带废/污水治理设施运行费用逐年增加，上升30.2%，“十三五”时期长江经济带水环境治理成效显著，在GDP和人口数量大幅增长的同时，水环境质量依然持续改善。
（4）“十三五”时期，长江经济带废/污水排放以生活源为主，且生活源排放量呈上升趋势。2019年，长江经济带生活源TP、COD和NH3-N去除率总体仍较低，分别为57.6%、53.2%和45.3%。工业源排放量逐年下降，但有1/2左右省（市）TP、COD和NH3-N去除率不足95%。需进一步提升各省（市）不同类型污染源的污染物去除率，尤其是生活源收集处理效率。
（5）根据STIRPAT模型相关性分析，导致长江经济带废/污水排放量变化效果最大的驱动因素依次为人口数量、第二产业占比和主要污染物排放量。需合理控制人口增长，持续调整产业结构，扩大第三产业占比，加快产业转型和环境保护技术革新，进一步减少废/污水排放量，降低水环境质量改善的压力。
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图 1 “十三五”时期长江经济带水质状况变化
Figure 1. Changes of water quality in YREB during the 13th Five-Year Plan period
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图 2 “十三五”时期11省（市）Ⅰ类~Ⅲ类（下）和劣Ⅴ类（上）水质断面比例变化
Figure 2. Changes in the proportion of grade Ⅰ-Ⅲ (below) and inferior to grade V (up) water quality sections in 11 provinces and cities of YREB during the 13th Five-Year Plan period
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图 3 “十三五”时期长江经济带TP、NH3-N浓度和COD变化
Figure 3. Annual variations of TP, NH3-N and COD in YREB during the 13th Five-Year Plan period
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图 4 “十三五”时期11省（市）TP、NH3-N浓度和COD变化
Figure 4. Annual variations of TP, COD and NH3-N in 11 provinces (municipalities) of YREB during the 13th Five-Year Plan period
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图 5 2020年与2016年相比长江经济带可比断面TP、NH3-N浓度和COD变化
Figure 5. Concentration changes of TP, NH3-N and COD in comparable sections of YREB in 2020 compared with 2016
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图 6 “十三五”时期长江经济带GDP变化
Figure 6. GDP Change of YREB during the 13th Five-Year Plan period
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图 7 “十三五”时期长江经济带产业结构变化
Figure 7. Changes in industrial structure of YREB during the 13th Five-Year Plan period
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图 8 “十三五”时期长江经济带人口变化
Figure 8. Population changes in YREB during the 13th Five-Year Plan period
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图 9 “十三五”时期11省（市）城镇化率变化
Figure 9. Changes in urbanization rate of 11 provinces (municipalities) in YREB during the 13th Five-Year Plan period
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图 10 “十三五”时期长江经济带废/污水排放量
Figure 10. Wastewater discharge in YREB during the 13th Five-Year Plan period
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图 11 “十三五”时期长江经济带废/污水治理设施运行费用
Figure 11. Operation cost of wastewater treatment facilities in YREB during the 13th Five-Year Plan period
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图 12 “十三五”时期11省（市）TP、COD和NH3-N单位面积排放强度
Figure 12. Discharge intensity of TP, COD and NH3-N per unit area in 11 provinces (municipalities) during the 13th Five-Year Plan period
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图 13 “十三五”时期11省（市）TP、COD和NH3-N单位水资源量排放强度
Figure 13. Discharge intensity of TP, COD and NH3-N per unit water resource in 11 provinces (municipalities) during the 13th Five-Year Plan period
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图 14 2019年11省（市）生活源和工业源TP、COD和NH3-N去除率
Figure 14. Removal rates of TP, COD and NH3-N from domestic and industrial sources in 11 provinces (municipalities) in 2019
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图 15 2019年11省（市）单位GDP废水排放强度
Figure 15. Wastewater discharge intensity per unit GDP of 11 provinces (municipalities) in 2019
表 1 “十三五”时期长江经济带地表水水质与关联指标相关系数
Table 1 Correlation coefficient between surface water quality and related indicators in YREB during the 13th Five-Year Plan period
指标 GDP 人口 TP排放量 COD排放量 NH3-N排放量 治理设施运行费用 TP浓度 −0.998 −0.995 0.942 0.946 0.950 −0.990 COD −0.990 −0.992 0.932 0.913 0.925 −0.999 NH3-N浓度 −0.974 −0.985 0.950 0.853 0.857 −0.987 Ⅰ类~Ⅲ类水质断面比例 0.944 0.938 −0.826 −0.884 −0.925 0.981 
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