三峽庫區古夫河水質時空分異特征

冉桂花，葛繼穩，* ，苗文杰，2，曹華芬，3，吳述園，程臘梅

(1.中國地質大學濕地演化與生態恢復湖北省重點實驗室生態環境研究所，武漢 430074;2.武漢市伊美凈科技發展有限公司，武漢 430072;3.湖北永業行評估咨詢有限公司，武漢 430070)

長江三峽大壩是中國乃至世界上最大的水利樞紐工程，它在發電、防洪、航運等方面給我國帶來巨大的經濟效益，同時其帶來的水環境問題也已經成為社會各界關注的焦點［1］。三峽工程自運行以來，庫區各大支流受長江回水的頂托而形成庫灣，庫灣水體富營養化現象陸續出現，且惡化速度不斷加快，其中，香溪河尤為突出。香溪河作為三峽水庫靠近壩址最近的最大一級支流，水庫蓄水后，已多次暴發水華［2］，為此，許多學者相繼開展了大量的相關研究［3-5］。然而，大部分研究都集中在香溪河干流，對其支流研究甚少。筆者認為，要想弄清香溪河流域乃至三峽庫區的水質狀況，需要對其支流水質開展研究，從源頭追蹤到庫灣分析水質的變化情況，以更加科學、可靠的研究方法了解香溪河流域的水環境狀況，推測其富營養化根源;再則，古夫河流域的土地利用格局在空間上存在顯著差異，河流水質不僅易受到水土流失、大氣降水和植被演替等自然因素的影響，還易受到土地利用、生活污水、工農業廢水和水資源過度開發等人為因素的影響。古夫河河流水質變化會對該河流乃至香溪河水域生態系統產生一系列的影響［6］。因此，通過探究古夫河河流水質變化，不僅能更清楚了解該河流的水質狀況，為古夫河水資源管理和保護提供科學可靠的動態信息;也能為全面把握香溪河流域的水質變化積累基礎數據，這對于分析香溪河近年生態變化的原因，具有一定的科學及應用價值。

多元統計方法中的聚類分析(CA)，主成分分析(PCA)以及判別分析(DA)是研究河流水質變化特征和源識別的有效工具，已得到國內外學者的廣泛應用［7-14］。Singh等［14］綜合運用CA、PCA和DA對印度Gomti河流進行水質時空特征分析，識別出引起該河流水質變化的自然和人為污染源;趙廣舉等［10］利用CA和PCA分析了太湖流域的水質特征;Kannel等［11］綜合運用CA、PCA和DA在分析加德滿都(尼泊爾)巴格馬蒂河的水質時空變化特征的基礎上，探討了水質時空變化與土地利用類型的關系;Mendiguchia等［13］運用CA和PCA對西班牙瓜達基維爾河的人為因素影響進行了評價;Alberto等和Qadir等用多元統計方法分別對阿根廷Suquía河流和巴基斯坦杰納布河支流的水質時空變化特征進行了分析［7，12］。

本文以香溪河第一支流古夫河為研究對象，根據土地利用類型，并結合多元統計分析方法探討古夫河河流水質時空分異特征，識別影響河流水質變化的主導水質因子，探討導致該流域水質時空分布格局的原因，以期為香溪河流域乃至三峽庫區水資源管理和保護提供科學依據。

1 研究區域與研究方法

1.1 研究區概況

古夫河是三峽庫區一級支流香溪河上游的主要支流，發源于湖北省神農架林區的騾馬店，流域面積1189 km2。古夫河河道平均坡降20‰，干流長68 km。該流域屬于亞熱帶大陸性季風氣候，雨量充沛，地形復雜，高低懸殊，氣候垂直差異大。土壤類型隨海拔變化而變化，海拔800 m以下為黃壤，800—1000 m為黃棕壤，1000 m以上為棕壤。區域植被垂直分布格局顯著［15］，地帶性植被為常綠闊葉林，現存植被為以針闊混交林為主的天然次生林。主要森林喬木種有馬尾松(Pinus massoniana)、杉木(Cunninghamia lanceolata)、曼青岡(Quercus oxyodon)、栓皮櫟(Quercus variabilis)、茅栗(Castanea seguinii)、鵝耳櫪(Carpinus turczaninowii)、化香(Platycarya strobilacea)等。河岸帶植被以茅栗、楓楊(Pterocarya stenoptera)、馬桑(Coriaria sinica)、鳶尾(Iris tectorum)等為主。研究區域土地利用類型有森林(次生林為主)、耕地、水庫和村鎮等。流域礦產資源豐富，尤其是磷礦資源豐富，是湖北興(山)神(農架)保(康)磷礦的主產區。

1.2 研究方法

1.2.1 水樣的采集與測量

本研究從2010年8月—2011年7月對古夫河進行了為期1a的采樣，從河流源頭到與香溪河交匯處共設20個采樣點，分別為GF(古夫)01—15、GF15a、GF16—19，各點之間海拔相差50—100 m，采樣點具體分布見圖1。

所選取的點位覆蓋整個河流，能包含整個古夫河河流的水文特征。選用600 mL清潔的聚乙烯瓶在水下1/2深度處進行水樣采集。選取的9個水質指標有總磷(Total phosphorus，TP)、總氮(Total nitrogen，TN)、化學需氧量(Chemical oxygen demand，COD)、溶解氧(Dissolved oxygen，DO)、堿度(Total alkalinity，T-Alk)、硬度(Total hardness，T-Hard)、二氧化硅(Silicon dioxide，SiO2)、電導率(Electrical conductivity，EC)、總有機碳(Total organic carbon，TOC)。其中DO采用美國金泉YSI 550A型便攜式溶解氧測量儀現場測量，電導率使用意大利哈納HANNA HI8733現場測量，其它指標的測定均按照國家標準《地表水環境質量標準》(GB 3838—2002)推薦的方法。

1.2.2 數據分析

本文首先根據該區的土地利用差異進行空間分類，按照水文節律進行季節分類;然后基于分類結果，用判別分析識別具有空間顯著性差異的水質指標;再在不同空間類別上分析時間尺度水質分異特征;最后，運用主成分分析方法進一步研究不同空間類別上干、濕季節分別影響河流水質時空分異的潛在因素［7，16］。

為了消除數據單位和量綱不同的影響，進行主成分分析前，需對原始數據進行標準化，以提高分析結果的可信度。上面所述分析均在IBM SPSSStatisticts19.0和Microsoft Office Excel 2007中實現。

2 結果與討論

2.1 空間尺度水質特征分異性分析

將20個采樣點按其土地利用類型進行分類，共分成4類，即森林、耕地、水庫和村鎮，分類結果見表1。結合采樣點的分布示意圖(圖1)以及表1可以看出，A組的采樣點分布在兩岸植被覆蓋率高、受人為干擾小的河段，河流水質良好;B組的采樣點分布在以耕地為主的河段，途經農業和村鎮區，沒有工業活動，主要污染來自農業地表徑流和未處理的生活污水直接進入河流;C組以水庫為主，受人為干擾較嚴重;D組為村鎮區，受人為干擾最為嚴重。

圖1 古夫河地理位置及其采樣點分布圖Fig．1 Study area and sampling points distribution

表1 采樣點的土地利用類型Table1 Land use types of all sampling sites

采用Wilks'λ判別分析法分析聚類結果，對表征組間空間顯著性差異的水質指標進一步驗證和識別，得到統計檢驗結果(表2)、結構矩陣(表3)和分類函數系數矩陣(表4)。從表2中可以看出3個判別函數基本上解釋了所有水質指標，Wilks'λ和卡方系數分別為0.002—0.287和16.245—79.219。判別函數1和2的顯著性檢驗值均小于0.01，表明空間分類有效。判別函數3的顯著性檢驗值大于0.01，進一步表明判別函數1和2的有效性。

表2 空間尺度判別分析統計檢驗Table2 Eigenvalue，Wilks'lambda and Chi-Sqr．Test of spatial DA

從判別函數的結構矩陣(表3)及分類函數系數(表4)可以看出，判別函數由6個水質指標構建，即TP、SiO2、EC、COD、T-Hard、T-Alk。這6個水質指標可用來識別A組、B組、C組和D組4個河段，它們的空間差異性及變化規律見圖2。TP的最大平均值出現在C組中，其次是D組，顯著高于組間不存在顯著性的A、B組。COD的最大平均值出現在D組中，顯著高于組間不存在顯著性的A、B、C組。EC最大平均值出現在B組中，最小平均值出現在A組中，表現出組間顯著性差異。T-Hard和T-Alk在四組中的濃度高低順序是B組＞A組＞C組＞D組，表現出顯著的組間差異。SiO2的最小平均值出現在D組中，顯著低于組間不存在顯著性差異的A、B、C組(圖2)。從以上6個指標的分析中可以看出，C、D兩個區域中，TP、COD相對于其他區域偏高，造成這一結果的可能原因是這兩個區域內土地利用類型多樣(林地、水庫、村鎮、耕地以及工礦企業)，受到自然、農業、工業和生活污水等多因素的影響。SiO2主要與河道風化過程的輸送有關［17］，其平均值為2.33 mg/L，與李鳳清等［18］2000—2006年對香溪河流域(古夫河)水環境因子監測(SiO2濃度為2.64—5.90 mg/L)相比，硅的輸送量有所降低，可能與水利工程建設、污水排放等人類活動有關［19］。

表3 結構矩陣Table3 Structure matrix

表4 空間尺度判別分析的分類函數系數Table4 Classification function coefficients of spatial DA

2.2 不同空間類別上時間尺度水質特征分異性分析

由于三峽庫區年降雨量的81.09%集中分布在5—10月［20-21］。據此，本文將該區的5—10月劃分為濕季，其余月份歸為干季。水質參數的時間變化通過季節參數相關矩陣進行評價。通過單因素方差分析(One-Way ANOVA)，除了 TP、EC、T-Hard、T-Alk 以外，TN、COD、DO、SiO2和 TOC 與季節存在顯著的相關性(P＜0.05)。這些顯著性指標中，COD具有最大的相關系數(Spearman's R=-0.866)，其次是DO(R=0.793)，SiO2(R=-0.736)，TOC(R=0.546)以及TN(R=-0.450)。與季節相關的參數可以被視為引起水質時間變化的主要指標。

光伏發電技術是利用半導體界面的光生伏特效應而將光能直接轉化為電能的一種技術[1]，其原理是半導體和金屬相連接的部位在受到光照時會產生不同的電壓，將光能轉化為電能。光伏發電的核心是光伏電池，隨著薄膜技術的發展，光伏電池已生產早實現量產，制造成本也隨之降低。光伏發電時為了最大效率的轉化光能，需要用一定量光伏電池排成陣列，并跟蹤其最大功率點，更高效率的利用儲存電能。

圖2 6個顯著性水質指標的空間差異性Fig．2 Spatial variations of six water quality indexes

在不同空間類別上，隨著季節的變化，TP，TN，COD，SiO2均呈現下降的趨勢(圖3)。TP在A和B組中變幅較大，在C和D組中變幅較小。A組(森林)中，可能由于枯枝落葉的輸入給河流提供一定的有機質，在一定程度上促進對可溶解性磷的吸收，使得TP有所下降;B組(耕地)在干季，耕地中進行的農業活動將造成土壤中磷增加，沒有被作物吸收的磷吸附在土壤表面，在濕季的大量降雨過程中，磷隨土壤顆粒一起進入河流，使其TP的變幅大。TN在A組中變幅大，在其他組中變幅小。A組中，由于地勢陡峭，高低懸殊，在濕季的強降雨過程中，對河道底質的沖刷劇烈使得氮含量增加。另外，濕季，樹木茂盛，水面接受的光照強度下降，水體中初級生產力和養分需求均下降［22］，使得氮增加。有研究發現［23-24］，在農業區的溪流水質的季節變化差異大于森林地區，而本研究中的結論為兩者的差異不大。COD和SiO2在各組中的變幅均較大，而D組(村鎮)變幅最大。濕季，有機生活污水隨降雨形成雨水徑流進入河流，使得河流中COD濃度增加［25］;大量降雨導致水土流失，水體含沙量增加將造成SiO2增加［26］。也有研究表明，水中SiO2與降雨量和流量成正相關［27］，本次研究結果與之相符。氣溫是DO季節變化的主要因素(圖3)，溫度越高，水體中氧氣更容易飽和［28］。EC，THard和T-Alk均表現為A組和B組濕季大于干季，而C組和D組干季大于濕季(圖3)。有研究［29］表明，溪流中EC與T-Hard、T-Alk以及溶解性鹽類有明顯的相關性，與本次研究結果一致。EC在各組中的變幅均較大。在C組(水庫為主)，由于大量降水對離子的稀釋，而致使EC降低;D組中，干季河流水量少，而干擾并沒有降低，致使干季大于濕季。濕季，A組中森林溪流地勢復雜，降雨對河流底質的擾動大，底質中的溶解性鹽類進入水中;而B組中，隨著濕季的到來，剛經過農業活動的疏松土壤及其攜帶的溶解性鹽類易隨降雨進入河流，使得離子濃度增加。T-Hard和T-Alk在C、D組中變幅大，A、B組中變化不明顯。T-Hard和T-Alk與礦化度成正相關，枯水期礦化度大主要是與雨量稀少、氣候干燥、蒸發劇烈，氣溫日差大有關［30］。隨著季節的變化，在A組中TOC呈下降趨勢，而在其他組中呈上升趨勢，且各組中的變化幅度較大(圖3)。在A組中，受人為干擾小，且地勢較為陡峭，濕季雨水充沛，易對河床底質沖刷，使得土壤中的有機物及其枯枝落葉中的有機物進入到水中，濕季大于干季。B、C、D組中呈現上升的趨勢。濕季降雨使得水體中懸浮物增加而造成水的透光性減弱，抑制浮游植物的生長，使得水體中的自生有機碳降低，同時較大的水流也稀釋了水中的自生有機碳。另外，外源顆粒物(如地表徑流侵蝕沖刷)中的有機碳含量比河流生物量的有機碳低。

圖3 不同空間類別上水質的季節變化Fig．3 The seasonal variations of water quality at different spatial types

2.3 水質時空分異特征的影響因子識別

為進一步探究不同空間類別上干、濕季節引起河流水質變化的水質指標，本文按照特征值大于1的原則［14，31］，對不同空間類別上干濕季節水質指標進行主成分分析(表5)，結果表明，A組中濕季提取的3個主成分累計頻率為90.46%，干季提取的4個主成分累計頻率為100%;B組中濕季提取的3個主成分累計頻率為93.02%，干季2個主成分的累計頻率為86.73%;C組中濕季和干季提取的3個主成分累計頻率分別為89.56%和92.48%;D組中濕季和干季提取的4個主成分累計頻率分別為93.25%和100%。以上的累積頻率均超過85%，基本包含了9項水質指標的全部信息。

對于A組，①濕季中，與第1主成分(方差貢獻率為38.99%)密切相關的是TOC、SiO2和EC，代表水體中含有機物、硅和離子水平，與第2主成分(占27.57%)密切相關的是TN、COD和T-Hard，代表水體中的含氮、有機物和堿度水平，與第3主成分(占23.89%)相關的是T-Alk和TP，代表水中含磷和堿度水平。總體來說，A組中的濕季，SiO2和TOC是影響河流水質變化的主導因子，其次是TN、COD、T-Hard、T-Alk和TP。②干季中，與第1主成分(方差貢獻率為37.23%)密切相關的是TOC、SiO2、TP和COD，代表水體中含磷、硅和有機物水平;與第2主成分(占26.19%)密切相關的是TN和EC，代表水體中的含氮和離子水平;與第3主成分(占22.81%)相關的是T-Hard和T-Alk，代表水中含硬度和堿度水平;與第4主成分(占13.76%)相關的是DO，代表水體自凈能力。表明A組在干季中，TP、SiO2、TOC和COD是影響河流水質變化的主導因子，其次是TN、T-Hard和 T-Alk。

A組所對應的區域屬于神農架林區，人為干擾小，濕季氮、磷主要來自地表徑流。在干季，氮、磷亦占較大的比重。磷可能與該區地質成因磷有關，氮也可能與河流本身的“地質氮”(基巖中NO-3-N)有關［32］。TOC 代表水中的有機物含量，可能與該地植被覆蓋率高、進入水體中的枯枝落葉豐富有關［33］。該河段基本未受到污染，T-Hard和T-Alk表明河流水質主要由礦物質組成，符合山區河流水質特性［34］。

表5 不同空間上不同季節的9個水質指標的最大方差旋轉主成分分析結果Table5 Principal component analysis result of 9 measured variables on VARIMAX rotated factors at different seasons in different spatial types

對于B組，①濕季中，與第1主成分(方差貢獻率為36.99%)密切相關的是DO、T-Hard和TOC，代表水體中含氧、硬度和水平，與第2主成分(占33.48%)密切相關的是T-Hard、EC、T-Alk、TP和COD，代表水體中的含離子、堿度、磷和有機物水平，與第3主成分(占22.54%)相關的是TN和SiO2，代表水中含氮和硅水平。總體來說，B組中的濕季，T-Hard和TOC是影響河流水質變化的主導因子，其次是T-Alk、TP、COD、TN和SiO2。②干季中，與第1主成分(方差貢獻率為49.09%)密切相關的是TP、COD、T-Hard和T-Alk，代表水體中含磷、有機物、硬度和堿度水平;與第2主成分(占37.65%)密切相關的是EC、TN和TOC，代表水體中的含離子、氮和有機物水平。表明B組中干季，TP、COD、SiO2和TOC是影響水質變化的主導因子，其次是TN和TOC。

B組對應的區域，主要是耕地、林地和村鎮居民，濕季氮、磷污染主要來自農業徑流、地表徑流以及未經處理的生活污水;干季，氮和磷主要來自未經處理的生活污水，該季節河流中水量相對少，污水進入河流不能迅速被稀釋和凈化，致使氮、磷含量偏高。TOC和COD代表的有機污染主要是來自未經處理的生活污水和耕地徑流。EC代表水中離子濃度，與水中堿度、硬度和溶解性鹽有關［29］。

對于C組，①濕季中，與第1主成分(方差貢獻率為35.26%)密切相關的是SiO2、TN和TP，代表水體中含硅、氮和磷水平，與第2主成分(占31.16%)密切相關的是COD、EC、T-Alk和T-Hard，代表水體中的含有機物、離子、堿度和硬度水平，與第3主成分(占23.15%)相關的是DO和TOC，代表水中含氧和有機物水平。總體來說，C組中的濕季，SiO2、TN和TP是影響河流水質變化的主導因子，其次是含COD、EC、T-Alk和THard。②干季中，與第1主成分(方差貢獻率為35.58%)密切相關的是TN、TOC、EC和SiO2，代表水體中含氮、有機物、離子和硅水平;與第2主成分(占31.72%)密切相關的是DO、T-Hard和T-Alk，代表水體中的含氧、硬度和堿度水平;與第3主成分(占25.18%)相關的是TP和COD，代表水中含磷和有機物水平。C組在干季，TN、TOC和SiO2是影響水質變化的主導因子，其次是T-Alk、T-Hard、TP和COD。

C組對應的區域，土地利用類型多樣，包括有水庫、耕地、村鎮和林地。水土流失、農業徑流、地表徑流以及未經處理的生活污水攜帶更多的氮、磷顆粒進入水庫，致使水中氮、磷的含量高，這些離子進入水庫，也會使水中EC增加。在干季該區水質也受到氮、磷的影響，可能是由于水庫中藻類死亡分解導致水體中溶解性營養鹽增加［35］。對于采樣點GF18位于水庫下方，水質經過水庫的混合后，水質并沒有好轉。該點的左、右兩側皆是柑橘林。河流氮、磷主要來自柑橘林地、裸露坡地的徑流攜帶大量含氮、磷的泥沙，與王曉燕等［36］的研究相一致。干濕季節，水庫型河段均與SiO2有密切聯系，進一步說明，電站建設、水庫蓄水會影響到水中的二氧化硅的通量［19］。TOC一方面受到水庫截留，另一方面庫區浮游植物光合作用較強，對有機質的貢獻大大增加［37］。

對于D組，①濕季中，與第1主成分(方差貢獻率為29.56%)密切相關的是SiO2和TN，代表水體中含硅和氮水平，與第2主成分(占23.22%)密切相關的是T-Hard、TP和EC，代表水體中的含硬度、磷和離子水平，與第3主成分(占21.24%)相關的是TOC和T-Alk，代表水中含有機物和堿度水平。與第4主成分(占19.23%)相關的是DO和COD，代表水體含有機物和氧水平。總體來說，D組中的濕季，SiO2、TN、TP是影響河流水質變化的主導因子，其次是T-Hard、T-Alk、TOC和COD。②干季中，與第1主成分(方差貢獻率為28.62%)密切相關的是DO、T-Alk和EC，代表水體中含氧、堿度和離子水平;與第2主成分(占27.93%)密切相關的是TN和TOC，代表水體中的含氮和有機物水平;與第3主成分(占23.52%)相關的是COD，代表水中含有機物水平;與第4主成分(占19.94%)相關的是TP和T-Hard，代表水體含磷和硬度水平。表明D組在干季中，T-Alk、T-Hard、TN和TOC是影響河流水質變化的主導因子，其次是COD和TP。

D組所在區域經過村鎮、工礦企業、耕地，土地受到嚴重的干擾，主要表現在部分耕地變成建筑用地和裸地。該組中氮、磷主要來自村鎮生活污水、農業活動產生的地表徑流以及其他生產活動產生污水直接進入河流。EC主要是由于村鎮生活污水和農業生產活動的輸入，水質的離子濃度增加所致。COD和TOC代表的有機污染主要來自村鎮產生的生活污水、農業徑流和工業廢水［38］。另外，TOC還可能來源于上游庫區初級生產積累的有機碳隨水流下泄到下游河段［39］。

綜上所述，不同空間類別上不同季節的河流水質時空分異特征的影響因子主要為以下4種類型:營養鹽(TN和TP)、一般可溶性鹽(T-Hard、T-Alk、EC和SiO2)、物理參數(DO)和有機物(TOC和COD)。其中，營養鹽以及以T-Hard、T-Alk為代表的一般可溶性鹽類是影響河流水質變化的主導因子。氮、磷營養鹽來自自然(地表徑流、水土流失、植被、風化作用和地質成因等)和人為(農業徑流、生活污水排放等)因素的點源、非點源污染。一般溶解性鹽類的T-Hard、T-Alk、EC和SiO2(可溶性硅)，代表水中的離子水平。由于該區為石灰巖地質［18］，河流水體的T-Hard和T-Alk普遍偏高，T-Hard的變化范圍為1.59—2.36mmol/L，T-Alk的變化范圍為144.15—196.76mg/L，河流EC表征河流水體中溶解鹽的含量，主要表現為與水體中的T-Hard和T-Alk相關，在人類活動較頻繁的D、C、B組，還受農業活動和生活污水排放等人為因素影響，如土地利用［40］、水電開發［41］等。SiO2主要與河道風化過程的輸送有關，也受到電站建設、污水排放等人為活動影響［19］。DO僅與河流本身有關，DO變化范圍為8.6—10.9 mg/L，均達到飽和狀態，說明河流具有強的自凈能力。TOC和COD代表水中的有機物水平，TOC主要源于外源即地表徑流的侵蝕沖刷和內源即河流水生植物的生長而增加的有機碳。COD來自有機生活廢水、農業徑流以及工業廢水。

3 結論與研究展望

本文運用多元統計方法研究了古夫河河流水質時空分異特征。

(1)根據土地利用類型差異將空間采樣點分成A、B、C和D組，按照該區域的水文節律將采樣時間分為干季和濕季。

(2)通過空間判別分析和顯著性檢驗得出，古夫河河流水質指標TP、SiO2、EC、COD、T-Hard和T-Alk具有空間顯著性差異。通過單因素方差分析，TN、COD、DO、SiO2和TOC與季節存在顯著的相關性，且所有水質指標在不同空間類別上呈現出季節的顯著變化。

(3)對不同空間類別上的干濕季節進行主成分分析表明 ①A組中，SiO2、TP、TOC和COD是引起水質變化的主導因子，該組主要來自自然因素的影響，如地表徑流、地質成因以及風化作用。② B組中，TP、THard、COD、T-Alk、TOC和TN是引起水質變化的主導因子，該組除了受自然因素的影響，還受人為因素影響，如農業徑流、未處理的生活污水排放。③ C組中，TN、TP、SiO2、TOC和EC是引起水質變化的主導因子，主要與農業徑流、地表徑流以及未經處理的生活污水有關，這些污水攜帶氮、磷顆粒進入水庫，致使水中氮、磷等溶解性營養鹽的含量高，進而使水中EC增加。水庫中藻類死亡分解也可能導致水體中溶解性營養鹽增加。④D組中，TN、TP、SiO2、T-Alk、T-Hard和TOC是影響水質變化的主導因子，主要來自村鎮生活污水、農業活動產生的地表徑流以及其他活動產生的污水直接進入河流。從分析結果可以看出，古夫河河流水質受自然和人類因素的影響而發生了變化，綜合來看，下游變化更大，受人為干擾的影響更甚。

此次研究在空間尺度上設立了多個定位監測點，在時間尺度上對古夫河水質進行了為期一年的月監測，對河流水質指標進行多元統計分析，初步探討了古夫河水質時空分異特征，研究結果表明河流表現出季節性和區域性動態變化特征。但是，本文僅局限在對古夫河年內時空分異特征進行研究。水質受多方面的自然因素和人為因素的影響而處于不斷的時空變化中，具有復雜性和不確定性，如果能跟蹤獲得2—3a以上的水質監測數據，進行較長時間序列分析，則更能準確把握水質的時空變化特征，為水資源的管理決策者提供更為科學可靠的結論。因此，對三峽庫區古夫河河流水質進行長時間序列的追蹤研究顯得尤為迫切。

致謝:中國科學院水生生物研究所李鳳清博士、中國地質大學(武漢)李建峰、潘曉穎、姚敏敏、田幸、谷金普、唐佳、曾露、王自業等參加采樣，中國地質大學(武漢)程丹丹博士幫助寫作，特此致謝。

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