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不同水质评价方法在通江湖泊中的适用性

殷雪妍 严广寒 汪星 黄代中 李利强

殷雪妍,严广寒,汪星,等.不同水质评价方法在通江湖泊中的适用性:以洞庭湖为例[J].环境工程技术学报,2023,13(3):1070-1078 doi: 10.12153/j.issn.1674-991X.20220397
引用本文: 殷雪妍,严广寒,汪星,等.不同水质评价方法在通江湖泊中的适用性:以洞庭湖为例[J].环境工程技术学报,2023,13(3):1070-1078 doi: 10.12153/j.issn.1674-991X.20220397
YIN X Y,YAN G H,WANG X,et al.Applicability of different water quality evaluation methods in river-connected lakes: a case study of Dongting Lake[J].Journal of Environmental Engineering Technology,2023,13(3):1070-1078 doi: 10.12153/j.issn.1674-991X.20220397
Citation: YIN X Y,YAN G H,WANG X,et al.Applicability of different water quality evaluation methods in river-connected lakes: a case study of Dongting Lake[J].Journal of Environmental Engineering Technology,2023,13(3):1070-1078 doi: 10.12153/j.issn.1674-991X.20220397

不同水质评价方法在通江湖泊中的适用性—以洞庭湖为例

doi: 10.12153/j.issn.1674-991X.20220397
基金项目: 社会公益类科研机构改革专项项目(2020-JY-009);洞庭湖江湖生态监测重点站项目(JJ2021)
详细信息
    作者简介:

    殷雪妍(1994—),女,工程师,研究方向为湖库生态保护与修复,yinxy@craes.org.cn

    通讯作者:

    汪星(1983—),男,副研究员,研究方向为湖库富营养化控制与治理,wangxing@craes.org.cn

  • 中图分类号: X524

Applicability of different water quality evaluation methods in river-connected lakes: a case study of Dongting Lake

  • 摘要:

    三峡工程运行使得通江湖泊与长江原有的江湖关系发生明显变化,进而影响通江湖泊水环境,如何有效评价长江流域最大的通江湖泊洞庭湖的水质显得尤为重要。在洞庭湖湖区设置15个采样点,选取9项水质参数,运用单因子指数法、主成分分析(PCA)法、内梅罗污染指数法及Shannon-Weaver多样性指数法对2019年1—12月洞庭湖水质进行综合评价。结果显示,单因子指数法可快速准确评价水质类别,内梅罗污染指数法计算简单并在水质评价中得到广泛应用,但这2种方法均无法准确给出不同采样点间受污染程度的差异,而Shannon-Weaver多样性指数评价结果与部分采样点实际情况不符。综合考虑不同评价方法的适用性和准确性,推荐使用PCA法开展洞庭湖水质评价,该方法既能反映各主要污染指标及其贡献率,也能对不同区域水体受污染程度进行排序,且评价结果客观实际,更适用于洞庭湖区域的水质评价工作。但是在水质评价管理工作中,建议结合单因子指数法对水质类别进行判定,以保证管理的实效性。

     

  • 图  1  洞庭湖采样点分布

    Figure  1.  Distribution of sampling sites in Dongting Lake

    图  2  2019年洞庭湖各采样点I变化

    Figure  2.  Nemerow pollution index of Dongting Lake sampling sites in 2019

    图  3  2019年不同水期各采样点主成分得分分布

    Figure  3.  Principal component score distribution of each sampling section in different periods in 2019

    图  4  2019年洞庭湖各采样点的主成分得分分布

    Figure  4.  Spatial distribution of principal component scores in sampling sections of Dongting Lake in 2019

    图  5  2019年洞庭湖PCA评价结果

    Figure  5.  Evaluation results of Dongting Lake by PCA in 2019

    图  6  2019年不同水期洞庭湖各采样点H'变化

    Figure  6.  Changes of H' at different water quality monitoring sections of Dongting Lake in different periods in 2019

    图  7  内梅罗污染指数法与PCA法评价结果线性相关性

    Figure  7.  Linear correlation between evaluation results of Nemero pollution index method and PCA method

    表  1  2019年洞庭湖各采样点水质单因子指数评价结果(TN不参与评价)

    Table  1.   Single factor evaluation results of water quality at different sampling points in Dongting Lake in 2019 (TN was not involved in the evaluation)

    湖区采样点枯水期平水期丰水期年均值
    水质类别主要污染物水质类别主要污染物水质类别主要污染物水质类别主要污染物
    入湖河流S1
    S2
    S3
    S4
    西洞庭湖S5TPTPTPTP
    S6TPTPTPTP
    S7TPTPTPTP
    S8TPTPTPTP
    南洞庭湖S9TPTPTPTP
    S10TPTPTPTP
    东洞庭湖S11TPTPTPTP
    S12TPTPTPTP
    S13TPTPTPTP
    S14TP、CODCrTP、 CODCr、 CODMnTP、CODCr、CODMnTP、CODCr
    出湖口S15TPTPTPTP
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    表  2  2019年洞庭湖各采样点TN和TP评价结果

    Table  2.   TN and TP evaluation results of sampling sites in Dongting Lake in 2019

    水期主要
    污染物
    不同水质类别对应的采样点
    Ⅲ类Ⅳ类Ⅴ类劣Ⅴ类
    年均值TNS4、S7S1、S5、S6、S8~S15S2
    TPS5~S15
    枯水期TNS7S3~S5、S8、S9、S11~S15S1、S2、S10
    TPS6、S8S5、S7、S9~S15
    平水期TNS3、S5~S9、S13S1、S4、S10、S11、S14、S15S2
    TPS5~S7、S9~S13、S15S8、S14
    丰水期TNS1、S4、S7、S13、S15S2、S3、S5、S6、S8~S12、S14
    TPS5~S13、S15S14
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    表  3  不同水期旋转后的因子载荷量

    Table  3.   Rotated component matrix in different water periods

    因子丰水期平水期枯水期
    PC1PC2PC3PC1PC2PC3PC1PC2PC3
    水温−0.86−0.16−0.30−0.830.050.44−0.110.590.72
    pH0.240.730.520.17−0.830.45−0.400.460.33
    DO浓度0.79−0.22−0.330.82−0.210.43−0.610.55−0.17
    CODMn0.95−0.18−0.100.940.230.090.790.57−0.12
    CODCr0.94−0.18−0.120.950.150.110.710.68−0.03
    BOD50.890.210.180.88−0.260.040.490.60−0.53
    NH3-N浓度−0.11−0.450.720.890.230.120.77−0.130.44
    TP浓度0.94−0.050.020.740.19−0.380.54−0.47−0.37
    TN浓度0.220.70−0.37−0.180.690.660.68−0.410.50
    特征值4.881.411.185.311.451.193.252.411.53
    方差百分比/%54.2715.6813.1259.0416.1213.2336.1326.7316.99
    累计方差百分比/%54.2769.9583.0759.0475.1688.3936.1362.8679.85
      注:黑体数字为环境因子在不同主成分中的载荷超过0.70的值。
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    表  4  年均值旋转后的因子载荷量

    Table  4.   Rotated component load matrix of annual mean

    项目PC1PC2
    水温−0.860.21
    pH0.25−0.74
    DO浓度0.77−0.23
    CODMn0.960.17
    CODCr0.980.14
    BOD50.92−0.23
    NH3-N浓度0.610.59
    TN浓度−0.060.82
    TP浓度0.820.17
    特征值5.151.79
    方差百分比/%57.2719.94
    累计方差百分比/%57.2777.21
      注:同表3
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  • 收稿日期:  2022-04-26

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