涪江流域遂寧段CODcr與BOD5的相關性探討

王 潔，張 凱，許肖云，楊永安，唐紅軍

(四川省遂寧市環境監測中心站，四川 遂寧 62900)

?

涪江流域遂寧段CODcr與BOD5的相關性探討

王 潔，張 凱，許肖云，楊永安，唐紅軍

(四川省遂寧市環境監測中心站，四川 遂寧 62900)

摘要：根據2014年涪江流域遂寧段桂花和老池兩個斷面CODcr和BOD5的監測數據，研究了CODcr和BOD52者的相關性；通過對比2012年實測BOD5和計算得出的BOD5，對線性回歸方程進行了驗證；并考察了遂寧市城區人類活動對非生物降解物質含量的影響。結果發現：這兩個斷面的CODcr和BOD5具有較好的相關性，相關系數分別是0.9658和0.9605，并分別建立了線性回歸方程；得出的線性回歸方程具有較強實用性和較高準確性的結論；此外還發現了遂寧市城區人類頻繁的活動增加了微生物不可降解物質的含量。

關鍵詞：CODcr值；BOD5值；相關性；涪江

1前言

隨著我國經濟的快速發展和人類非理性活動的影響，環境污染呈現出愈加嚴重的態勢[1～3]，尤其水體污染更為突出，近年來已發生多起水污染事件[4]，給人們的生命財產造成重大危害，因此及時了解水污染程度和趨勢顯得愈加緊迫。

化學需要量(CODcr)和5日生化需要量(BOD5)是地表水環境質量標準的基本和必測項目，是反映水體的污染程度兩個重要指標。CODcr是在酸性條件下強氧化劑重鉻酸鉀氧化水中還原性物質的消耗量，具有分解速度快、耗時少、成本低的特點；BOD5是在一定條件下，微生物分解水環境中可氧化物質過程中消耗溶解氧的量，間接表示了水中可氧化物質的量，因其分析需要5 d時間，故不能及時反映水體污染的態勢，且易受溫度、酸堿性以及菌種等因素的影響。為了應對這一問題，在人們找尋快速測定方法的同時，也在試圖建立不同水環境中2者之間的相關性，以達到通過測定CODcr的值來快速確定BOD5的目的[5,6]。

涪江是長江支流嘉陵江的右岸最大支流，發源于四川省松潘縣與平武縣之間的岷山主峰雪寶頂，流經四川省江油市、綿陽市、遂寧市，在重慶市合川區匯入嘉陵江，全長700 km，流域面積36400 km2，河水的污染源主要來自生活污水和沿途排放的工業廢水。遂寧市位于涪江中游，是遂寧市城區的生活飲用水源地，通過2014年涪江流域遂寧段桂花和老池兩個監測斷面的監測數據，首次分析了CODcr和BOD52者之間的相關性，以求建立2者的相關性方程，為及時掌握涪江流域遂寧段水污染動態情況奠定基礎。

2研究方法

2.1水樣采集和監測方法

圖1　涪江流域遂寧段桂花斷面(1)和老池斷面(2)

地表水樣品采集時保證采樣點位的位置準確(圖1)。測定CODcr的水樣采集后，加入硫酸，使pH值≤2，以抑制微生物活動。測定BOD5的水樣，采集時充滿并密封于瓶中，在0～4 ℃下進行保存[7]。

CODcr測定采用水質采用化學需氧量的測定 重鉻酸鉀法 GB 11914-1989；BOD5測定采用水質 5日生化需氧量(BOD5)的測定采用稀釋與接種法 HJ 505-2009。

2.2相關系數計算公式

Pearson相關系數計算公式[8]：

(1)

式中：x和y是1組數據的2個變量；

S(xx)=∑x2-(∑x)2/n；

(2)

S(yy)=∑y2-(∑y)2/n；

(3)

S(xy)=∑xy-(∑x∑y)/n。

(4)

3結果與討論

3.1精密度測定

相對于工業廢水和生活污水，地表水污染程度較輕，CODcr和BOD5測定值較小。為了保證分析數據具有較好的重現性，進行了其精密度方面的研究。首先對CODcr濃度為10.0 mg/L、50.0 mg/L、100.0 mg/L的標準溶液進行了測定，其相對標準偏差分別為2.8 %、2.1 %和1.5 %；其次對BOD5濃度為1.0 mg/L、5.0 mg/L、50.0 mg/L的標準溶液進行了測定，其相對標準偏差分別為3.4 %、1.8 %和1.6 %。

通過對3種不同濃度的CODcr和BOD5標準溶液的精密度測定，發現它們的相對標準偏差均小于3.5 %，這說明分析結果具有較好的精密度。在測定低濃度樣品時，BOD5較CODcr的相對標準偏差較大，這可能與選用的測定方法(HJ 505-2009)易受外界因素影響有關[9]。

3.2監測結果

對2014年1～12月份涪江流域遂寧段桂花和老池兩個斷面CODcr和BOD5的監測數據進行相關性研究。通過考察這兩個斷面的BOD5和CODcr比值發現，它們的比值范圍分別為0.16～0.26和0.13～0.25，這不僅說明水體中含有不能被微生物氧化的物質(BOD5

圖2　桂花斷面BOD5與CODcr關系

設CODcr值為x，BOD5值為y，用線性函數y=ax+b的形式進行一元線性回歸，其相關性由相關系數r值來衡量。把桂花和老池兩個斷面BOD5(y)和CODcr(x)分別代入Pearson相關系數公式得出r(桂花)=0.9658和r(老池)=0.9605；此外，對這兩個斷面的數據進行統計回歸處理分別得出桂花斷面的a=0.263和b=-0.315；老池斷面的a=0.304和b=-0.835。這兩個斷面的回歸方程分別是BOD5=0.263 CODcr-0.315和BOD5=0.304 CODcr-0.835。

在評價兩個變量(x，y)所做的直線是否有意義時，常用相關系數臨界值(ra)與相關系數(r)相互比較，當∣r∣≥ra時，所做的直線才有意義，才可以用回歸方程描述這兩個變量的關系；當∣r∣

3.3驗證線性回歸方程

為了驗證所得的線性回歸方程的準確性和實用性，選用了2012年1～12月份涪江流域遂寧段桂花和老池兩個斷面的CODcr監測數據，分別代入各自的線性回歸方程，計算出各自BOD5的值，并與同期實際分析兩個斷面的BOD5進行對比，結果如圖4所示。由圖4可明顯看出，除了桂花斷面6月份計算的BOD5的值與實測BOD5值相比較的相對偏差超過10 %以外，該斷面的其它月份和老池斷面的全年的推算BOD5的值與實測BOD5值比較接近，均在10 %以內，而且超過50 %的相對偏差小于5 %，這說明得到的線性回歸方程的實用性較強、準確性較高。因此利用建立的CODcr與BOD5的相關性方程，通過CODcr測定值來計算BOD5值，能快速、準確、反復地監測水質變化，具有較高的使用價值。但需要說明的是，隨著水體環境的不同、季節的不同、人類活動頻繁的不同等因素的影響，2者的線性關系可能有所差異。

圖4　2012年1～12月桂花、老池斷面實測和計算得到BOD5的相對偏差

3.4人類活動對涪江水環境質量的影響

通過比較桂花和老池兩個斷面的回歸方程發現，這兩個斷面的斜率和橫坐標均有較大的差距，這說明因遂寧市城區人們的活動對穿城而的涪江水質量可能產生一定的影響，因此研究考察了遂寧市城區人類活動對涪江水環境質量的影響。為了便于比較，選用老池CODcr實測值代入桂花斷面的回歸方程，來計算老池BOD5的理論值并與其實測值進行比較，以研究因人類活動對可氧化物質的影響，以期為當地主管部門提供參考和依據。

由2014年老池斷面CODcr代入上游桂花斷面的回歸方程，發現4月和8月的BOD5實測值比計算值高，見圖5。可能原因是老池斷面附近畜禽養殖或村民排放廢水所致；其余10個月份的實測值明顯比計算值低，再結合CODcr和BOD52者具有正相關性的特征，這說明了由于遂寧市城區人類的活動導致涪江中微生物不可降解的物質在增加。

圖5　2014年1～12月老池斷面BOD5的計算值和實測值的比較

4結論

(1)通過2014年1～12月涪江流域遂寧段桂花和老池兩個斷面的CODcr和BOD5監測數據，利用Pearson相關系數計算公式，發現這兩個斷面的CODcr和BOD5具有很好的相關性，其相關系數分別是r(桂花)=0.9658和r(老池)=0.9605，回歸方程分別是BOD5(桂花)=0.263 CODcr-0.315和BOD5(老池)=0.304 CODcr-0.835。

(2)為了驗證所得的線性回歸方程的準確性和實用性，選用了2012年1～12月份桂花和老池兩個斷面的CODcr監測數據，分別代入各自的線性回歸方程，利用計算BOD5值和實測BOD5進行對比，發現相對偏差低于10 %的比例為95.8 %，表明了得到的線性回歸方程具有較強的實用性和較高的準確性。

(3)通過2014年老池斷面CODcr值代入上游桂花斷面的回歸方程的方式，發現遂寧市人類頻繁的活動使得微生物不可降解物質增加。

(4)得出了這兩個斷面CODcr和BOD5的回歸方程僅適合于涪江流域遂寧段，是否適合于其它水體、流域或斷面還有待進一步考證。

參考文獻：

[1]楊永安, 張凱, 唐紅軍,等. 水環境中揮發性有機物的監測方法[J]. 四川環境, 2014, 33(3):108～112.

[2]唐紅軍，張凱，楊永安，等. 遂寧市2013年大氣污染特征及成因[J].中國環境監測, 2015, 31(5): 27～33.

[3]唐紅軍，張凱，楊永安，等. 遂寧市大氣污染現狀與影響因素分析[J]. 綠色科技, 2014,(4): 224～227.

[4]許肖云, 張凱, 唐紅軍,等. 四川省2013年環境應急監測演練引發的思考[J]. 環境科學導刊, 2014(33):92～94.

[5]劉磊. 城市污水COD與BOD5相關性研究[J]. 環境科學與技術, 2009(B06):269～271.

[6]司慧敏, 張景馨, 宋雅范,等. 水質監測中BOD5與COD值相關性研究[J]. 化學分析計量, 2005, 14(2): 50～51.

[7]國家環境保護總局．水和廢水監測分析方法[M]．4版增補版. 北京: 中國環境科學出版社，2002: 210～227.

[8]宋在蘭. 淺論COD與BOD5相關關系模式的建立[J]. 四川環境, 2000, 19(2): 53～55.

[9]張艷萍, 程川. 對稀釋接種法測定BOD5影響因素的剖析[J]. 環境研究與監測, 2014(3):57～58.

[10]高明, 黃紹祥, 彭小明. 湖泊水體中CODCr、CODMn、BOD5、DO之間相互關系的研究[J]. 環境科學導刊, 2013, 32(3): 121～123.

Research of Correlations Between CODcr and BOD5 of Present Water Quality in Suining Section of Fujiang River

Wang Jie, Zhang Kai, Xu Xiaoyun, Yang Yongan, Tang Hongjun

(SuiningEnvironmentalMonitoringCenter,Suining,Sichuan, 629000)

Abstract:The correlations of CODcrand BOD5 were researched through the monitoring data of Guihua and Laochi in Suining Section of Fujiang River in 2014; the equations of linear regression were verified by comparing the calculated BOD5 and the measured BOD5 in 2012, and the influence of the Suining city urban human activities to the content of material which is not biodegradable was examined. The results showed that there were better linear correlations between CODcrand BOD5 in two above sections.Their correlation coefficients were 0.9658 and 0.9605 respectively, and the equations of linear regression were established too. The conclusion that the equations of linear regression had better practicability and accuracy was obtained. Meanwhile, the content of material which can not be degraded by microorganism was increased due to the Suining city urban human activities.

Key words:Fujiang River; CODcr; BOD5; correlation

收稿日期：2016-03-30

作者簡介：王潔(1983—)，女，工程師，主要從事環境監測與管理工作。 通訊作者：許肖云(1981—)，女，工程師，主要從事環境監測與管理工作。

中圖分類號：X832

文獻標識碼：A

文章編號：1674-9944(2016)10-0074-03