梁子湖水環境時空變異分析

王紅，姚君蘭，KUNG Hsiang-te，李兆華*，李艷薔，梅新，陳紅兵

1.湖北大學資源環境學院，湖北 武漢 430062 2.區域開發與環境響應湖北省重點實驗室，湖北 武漢 430062 3.美國孟菲斯大學地球科學系，田納西州 孟菲斯 38152

梁子湖水環境時空變異分析

王紅1,2，姚君蘭1，KUNG Hsiang-te3，李兆華1,2*，李艷薔1，梅新1，陳紅兵1

1.湖北大學資源環境學院，湖北 武漢 430062 2.區域開發與環境響應湖北省重點實驗室，湖北 武漢 430062 3.美國孟菲斯大學地球科學系，田納西州 孟菲斯 38152

梁子湖；水質因子；克里金(Kriging)插值；時空分析

水環境是構成環境的基本要素之一，是人類社會賴以生存和發展的重要場所。水環境的污染和破壞已成為當今世界主要的環境問題之一[1]。水環境在不同時間和空間上具有差異，對水環境分析需從時間、空間相結合的角度出發，動態地、立體地闡述水質變化規律，為決策提供大量的信息支持。目前常用的水質評價方法主要有單因子評價法、主成分分析法、污染指數評價法、模糊綜合評價法、灰色評價法、物元分析法等[2-4]。

近年來許多研究者將地統計分析法引入水環境的時空分析中。地統計分析方法作為一種空間分析方法，已廣泛用于研究在空間分布上既有結構性又有隨機性的自然現象[5-7]。劉瑞民等[8]將地統計分析應用到太湖水環境研究中，通過克里金插值得到水質的評價圖，分析了太湖的空間變異性；李一平等[9]利用地統計分析對太湖水質時空相關性及時空分布規律進行了研究，得出太湖水質季節變化強度及其空間差異規律；吳紅艷等[10]使用地統計方法分析了洪湖水質的時空變異。以上研究均是地統計分析在水環境時空分析的應用案例。

1 數據來源

注：比例尺為1∶250 000。圖1 梁子湖不同季節采樣點分布Fig.1 Distribution of sampling points of Liangzi Lake in different seasons

2 研究方法

首先對湖泊監測所得數據用K-S檢驗方法進行統計特征分析，判斷數據是否符合正態分布；再進行空間擬合和空間異質性分析，以此為基礎，進行空間插值分析。

2.1 水質基本數據統計

用最大值、最小值、標準差、平均值、偏度、峰度、中位數、變異系數及分布類型描述各采樣點上不同水質指標時間序列數據的基本統計特征，統計分析在SPSS 22.0軟件中完成。

2.2 空間分布結構

用塊金值、偏基臺值、基臺值、塊金系數、變程及空間相關性來描述對象的空間分布結構。常見的理論模型包括指數模型、高斯模型、三角模型、球狀模型等。根據監測數據，在ArcGIS軟件中進行地統計分析，同時對常見的理論模型進行交叉驗證，模型的選取要求：具有接近于0的標準平均預測誤差、接近于1的標準平方根和較小的均方根，綜合評價選取最符合數據分布狀態的半變異函數模型。水質參數的空間相關性可用塊金系數(塊金值與基臺值之比)來劃分：小于25%，說明具有強烈的空間相關性；25%～75%，說明具有中等的空間相關性；大于75%，說明空間相關性較弱[14-15]。

2.3 空間分布分析

為了更直觀地反映水質參數在梁子湖中不同季節的分布狀況，基于ArcGIS軟件，應用普通Kriging的最優插值原理和方法，以梁子湖岸線為邊界，對水質參數進行插值，并生成水質參數的空間分布圖，分析水質的空間變化特征。

3 結果與分析

3.1 不同季節梁子湖水質中TN濃度分布特征

水中的TN濃度是判斷湖泊水體富營養化程度的重要指標之一。地表水中氮、磷濃度超標時，微生物大量繁殖，浮游生物生長旺盛，水質出現富營養化狀態[16]。通過對2012年7月、10月、12月和2013年3月4個季節研究區各采樣點TN濃度數據檢測結果初步分析可知，TN濃度分析結果不存在特異值。用SPSS軟件計算得到梁子湖4個季節TN濃度數據的實際變異函數值(表1)。經過K-S檢驗，對7月和10月數據進行對數變換后顯示，7月和10月數據屬于對數正態分布，12月和次年3月數據處于標準正態分布，數據符合地統計學分析的要求，可以應用普通Kriging法進行地統計學分析。

表1 不同季節TN濃度基本統計類型

在ArcGIS中進行地統計分析，經交叉驗證指數模型、高斯模型、三角模型和球面模型4個常用模型，統計預測誤差的標準平均差、標準均方根和均方根,對比3個參數與標準值的接近程度，選取合適的半變異函數。綜合對比得出2012年7月、10月和12月指數模型，次年3月選擇高斯模型，模型可較好地反映水中TN濃度的空間結構特征，并得到各測試月半變異函數的必要參數值。地統計分析結果表明，7月、10月和12月指數模型得到的塊金系數為分別為5.99%，8.81%和22.25%；次年3月數據用高斯模型模擬效果較好，塊金系數為18.67%：結果均小于25%。說明4個季節數據具有強相關性。利用普通Kriging插值對4個季節的TN濃度進行空間插值，并根據文獻[13]對地表水進行分類，生成不同季節的TN濃度分布圖(圖2)。

他一手將昔日的小廠發展成為國家農業產業化重點企業、國家肉制品龍頭企業，不僅“重新定義了火腿腸”“開啟中國冷鮮肉時代”，更是推動了行業全產業鏈發展創新模式，成為行業博興的中堅力量。

注：比例尺為1∶250 000。圖2 梁子湖不同季節TN濃度分布Fig.2 TN distribution of Liangzi Lake in different seasons

由圖2可以看出，在時間上，梁子湖的TN濃度隨季節的變化而有所不同。梁子湖水體中TN濃度的年度變化特征為2012年12月>同年7月>同年10月>次年3月，即枯水期>豐水期>平水期，冬季TN濃度最高。4個季節中，秋季TN濃度最小；冬季TN濃度最大，甚至達到劣Ⅴ類。在空間上，梁子湖水體的TN濃度分布不均。夏季湖區北部出現TN濃度高達Ⅴ類的較大水體。冬季西南部湖區水體TN濃度加大，以Ⅴ類和劣Ⅴ類水質為主。綜合其他季節的分析可知，TN濃度較高的地區大多分布在西部河流的入湖口附近，可能受河流水質的影響。

3.2 不同季節梁子湖水體中TP濃度分布特征

水體中的磷是藻類生長需要的關鍵元素，磷濃度過高容易使水體出現異味，造成湖泊發生富營養化。對TP濃度的檢測數據分析發現，2013年3月存在2個異常值，將異常值用正常值的最大值代替。對更正后的數據再次進行分析，4個季節TP濃度的總體差異較小。單樣本處理中，用SPSS軟件計算得到梁子湖4個季節TP濃度數據的實際變異函數值(表2)，對2012年7月和10月數據進行對數變換后，顯示7月和10月數據屬于對數正態分布，12月數據為標準正態分布，次年3月數據需經Box-Cox變換(Box-Cox變換是統計建模中常用的一種數據變換，用于連續的響應變量不滿足正態分布的情況)得到正態分布。4個季節的數據均呈正態分布，符合地統計學分析的要求，可以用普通Kriging進行統計分析。

表2 不同季節梁子湖水體中TP濃度分布特征

在ArcGIS下進行地統計分析，分析過程中通過交叉驗證得到4個常用模型預測誤差的3個參數。綜合對比得出2012年10月和12月選擇指數模型，7月和次年3月選擇高斯模型，可較好地反映水質中TP濃度的空間結構特征，并得到4個季節的半變異函數的必要參數值。結果表明，7月和次年3月高斯模型得到的塊金系數為20.34%和0；10月和12月用指數模型，由于塊金值為0，得到的塊金系數為0%：結果均小于25%。說明4個季節的數據具有強相關性。利用普通Kriging插值對4個季節的TP濃度進行空間插值，并進行分類，生成不同季節的TP濃度分布圖(圖3)。

注：比例尺為1∶250 000。圖3 梁子湖不同季節TP濃度分布Fig.3 TP distribution of Liangzi Lake in different seasons

由圖3可知，在時間上，一年內梁子湖水體的TP濃度變化較小，全年TP濃度主要以Ⅱ類和Ⅲ類水質為主，這2類水體總和占梁子湖水體總面積的80%以上。7月TP濃度明顯高于其他各測試月，這可能是因為隨著溫度的升高，微生物的活性增強，好氧反應增多，溶解氧減少，從而使氧化還原電位降低，發生了Fe3+轉化成Fe2+化學反應，使鐵磷(PFe)得以釋放；另外微生物的活動還可使沉積物中的有機磷轉化成無機態的磷酸鹽而得以釋放，使沉積物釋放的磷量逐漸增多[17]。因此，夏秋季節湖水的TP濃度總體上要大于冬春季節。

在空間上，梁子湖水體TP分布不均。從圖3可以看出，整體上從東到西TP濃度呈片狀依次降低。春季西梁子湖全湖和東梁子湖的大部分TP濃度均為Ⅱ類水質，相對差一些的水質分布在梁子湖東北部。到了夏季TP濃度升高，水質較差的湖區明顯增加，主要集中在梁子湖東部，尤以湖口區域濃度最高。秋季TP濃度有所減輕，湖面部分湖區的TP濃度符合Ⅱ類水質標準。冬季全湖的TP濃度相對均勻，入湖口的水質為Ⅲ類，大部分湖區的水質符合Ⅱ類水質標準。

時間NH+4-N濃度∕(mg∕L)最大值最小值標準差平均值偏度峰度中位數變異系數∕%分布類型2012年7月0.95290.11070.14180.37651.63253.34680.341737.67對數正態2012年10月0.85200.11300.16020.29801.78173.59730.257053.76標準正態2012年12月1.96170.32620.33330.78041.20732.03710.712542.71標準正態2013年3月0.43310.13790.07830.27560.2685-0.89090.275628.40標準正態

注：比例尺為1∶250 000。圖4 梁子湖不同季節濃度分布

3.4 不同季節梁子湖水質CODMn分布特征

CODMn是反映水體中有機及無機可氧化物污染的常用指標[19]。對CODMn分析表明，數據中不存在特異值，算術平均值和中位數差異較小，數據均符合正態分布，用SPSS軟件計算得到梁子湖4個季節的實際變異函數值(表4)，4個季節的CODMn均處于標準正態分布，所有數據可以進行地統計分析。

表4 不同季節CODMn分布特征

在ArcGIS下進行地統計分析，分析過程中通過交叉驗證統計4個常用模型預測誤差的3個參數，模型較好地反映了水質中CODMn的空間結構特征。結果表明，7月用指數模型得到的塊金系數為0%，說明7月數據具有強空間相關性；10月用指數模型得到的塊金系數為27.31%；12月用指數模型得到塊金系數為34.58%；次年3月用高斯模型模擬較好，得到塊金系數為44.90%。說明這3個季節CODMn具有中等相關性。利用普通Kriging插值進行空間插值并進行分類，生成不同季節的CODMn分布圖(圖5)。

注：比例尺為1∶250 000。圖5 梁子湖不同季節CODMn分布Fig.5 CODMn distribution of Liangzi Lake in different seasons

由圖5可知，在時間上，冬春季節梁子湖水體中CODMn較低且較為穩定，而夏秋季節CODMn較高且較為復雜。春季全湖基本可達到Ⅱ類水質標準，CODMn最大值為3.81 mg/L，最小值為2.58 mg/L，極差小，分布均勻。從春季到秋季CODMn呈上升趨勢，其與藻類等生長有關。CODMn的變化基本是夏季偏高、冬季偏低的趨勢，這主要是因為夏季溫度升高，微生物分解活躍。一般來說，溫度為20～30 ℃時微生物活性較強，武漢夏天的平均氣溫是28.7 ℃，加上夏天的光照適合，所以微生物代謝速率快，活性強，氧化分解有機污染物作用活躍，化學需氧量較大[20]。

在空間上，夏季CODMn高的地區主要為西梁子湖的中部和東梁子湖的中部，這可能與水生植物的數量增加有關，秋季CODMn稍有增加，且逐步擴散，而梁子島附近的水域CODMn依然較高。冬季氣溫下降，水生植物減少，水中的需氧量降低，CODMn減少，春季又逐步回升。

4 結論

在空間上，通過克里金(Kriging)插值分析得到的水質分布圖可以看出，梁子湖的水質有明顯的區域性。梁子湖湖區中心的水質較好，但東梁子湖和河流的入湖口附近水質明顯較差。要求當地的工廠企業注意減少含P、N、Mn等元素的廢水排放，或對廢水進行相關處理后排放。

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A study of spatial and temporal water quality variation in Liangzi Lake

WANG Hong1,2, YAO Junlan1, KUNG Hsiang-te3, LI Zhaohua1,2, LI Yanqiang1, MEI Xin1, CHEN Hongbing1

1.Faculty of Resource and Environmental Science, Hubei University, Wuhan 430062, China 2.Hubei Key Laboratory of Regional Development and Environmental Response, Wuhan 430062, China 3.Department of Earth Sciences, University of Memphis, Memphis 38152, USA

Liangzi Lake; water quality factors; Kriging interpolation; temporal and spatial analysis

2016-07-02

科技部科技惠民計劃項目(S2013GMD100042)；湖北省科技支撐計劃項目(2015BCA294)

王紅(1975—)，女，副教授，博士，主要從事地理信息在環境領域的應用及制圖表達研究，j-wanghong@163.com

*責任作者：李兆華(1964—)，男，教授,博士，主要從事水污染控制環境規劃，zli@hubu.edu.cn

X524

1674-991X(2017)02-0161-07

10.3969/j.issn.1674-991X.2017.02.024

王紅，姚君蘭，KUNG H T,等.梁子湖水環境時空變異分析[J].環境工程技術學報,2017,7(2):161-167.

WANG H,YAO J L,KUNG H T,et al.A study of spatial and temporal water quality variation in Liangzi Lake[J].Journal of Environmental Engineering Technology,2017,7(2):161-167.