萍水河水質監測點的優化

郭效琛，杜鵬飛，趙冬泉，馬洪濤

1.清華大學環境學院，北京 100084 2.清控人居環境研究院有限公司，北京 100083

隨著我國城市化進程的加速，城市自然水系統受到影響，不少城市都出現嚴重的內澇問題，威脅了城市居民的生命及財產安全，城市雨洪管理問題日益受到關注[1-2]。2014年底，住房和城鄉建設部(以下簡稱“住建部”)正式提出了建設海綿城市[3]，其考核指標之一即為城市水環境[4]。2015年8月28日，住建部與環保部聯合發布了《城市黑臭水體整治工作指南》，城市內河流水環境質量情況受到高度關注。

開展城市區域水環境質量監測工作，是了解城市河流水環境狀況的關鍵。目前，萍鄉市大部分河流已進行監測布點，由于河流中污染物的構成和分布總是在不斷變化，河流水質監測點位需要不斷進行調整與優化[5]，以全面了解河流的水環境質量情況。

1 實驗部分

1.1 萍鄉市萍水河監測情況

萍鄉市總面積3 802 km2，人口187萬，地處亞熱帶季風氣候區，年平均氣溫為17.3 ℃，平均降水量1 603 mm，于2015年4月被選為我國首批16個海綿試點城市之一。萍水河多年平均徑流量18.3 m3/s，是萍鄉市最主要的河流，稱其為母親河。

2005—2015年萍水河共設置12個監測斷面，各斷面的位置及特點如表1所示。

監測斷面的位置示意圖如圖1所示。

表1 萍水河監測斷面位置及特點

圖1 萍水河監測斷面示意圖Fig.1 Sketch of monitoring sections in Pingshui River

12個監測斷面并非同時設置，2005、2006年萍水河共設7個監測斷面，編號分別為1#、2#、3#、4#、5#、6#、7#；2007年對監測斷面進行了刪減，去掉了2#和7#斷面，保留了其余5個監測斷面；從2008年起，對監測斷面進行了調整，共設8個監測斷面，編號為1#、5#、6#、8#、9#、10#、11#、12#；到2015年一直為此8個斷面，但主要監測前6個斷面。

2005—2007年，萍水河采樣時間為偶數月，2008—2015年，萍水河采樣時間為奇數月，選擇氣候較為相近的7月和8月的水質監測數據，根據萍水河水質污染特征，選擇化學需氧量、五日生化需氧量、氨氮、總磷、總氮和高錳酸鉀鹽指數作為評價指標。

1.2 研究方法

對水質監測點位進行優化，首先要了解河流歷史水質情況。馬太玲等[6]對水環境質量綜合評價中常用的模糊貼近度法、模糊綜合評價法和邏輯斯蒂曲線評價模型3種方法進行比較與分析，得出模糊貼近度法的評價結果相對合理。林和振[7]利用模糊貼近度法對武夷山景區的水環境質量狀況進行了評價，也得到較為合理的結果。對于城市內河流的水質監測，在開始階段往往會布設較多的監測點而能充分掌握整個水域的水質情況，經過一段時間的監測并積累一定數據后，需進行監測布點的優化[8]，目前許多相關研究都應用了貼近度法[8-9]。

本文選用貼近度法對萍水河2005—2015年水質情況和監測方案進行分析評價并針對監測布點提出優化建議。

1.2.1 貼近度法簡介

城市河流水環境質量由多項指標綜合衡量，利用貼近度法可將多指標的監測參數轉化為能綜合反映水質情況的單指標參數，進而對監測點水質情況進行評價，并根據監測點間相似程度進行聚類，評價現有監測點設置的合理性，同時可進行優化布置[8]。

1.2.2 貼近度法應用步驟

1.2.2.1 建立樣本矩陣

將m-1個監測點及一個標準值點對應的n項評價指標的監測值，構成初始樣本矩陣A0：

(1)

式中：aij為第i個監測點的第j個評價指標量化值；amj為標準值的第j個指標量化值。

對初始樣本矩陣進行歸一化處理，計算第i個監測點第j個評價指標歸一化后取值rij。

(2)

得到樣本矩陣A：

(3)

1.2.2.2 構建“最優點”和“最劣點”

水質指標一般以污染物濃度來衡量，即指標值越大，水質越差，為負向指標。因此，最優點由各監測點對應指標的最小值構建，最劣點由各監測點對應指標的最大值構建，即

最優點和最劣點并非真實存在的監測點，而是虛擬的河流水質最好和最差的點。

1.2.2.3 計算各點到“最優點”和“最劣點”的距離

當認為各指標所占權重一致時，第i個樣本點到“最優點”的距離di-Y可定義為

(4)

式中：dm-Y為標準值點與“最優點”的距離。

同理，對第i個樣本點到“最劣點”的距離di-L進行定義：

(5)

式中：dm-L為標準值點與“最劣點”的距離。

1.2.2.4 計算各樣本點與標準值點的貼近度

由于對河流水質進行評估的指標不唯一，是多個指標的綜合，因此一個點與“最優點”距離相接近并不一定就與“最劣點”距離遠。因而選擇將標準值點作為參考，計算各監測樣本點與標準值點的貼近程度就可作為綜合了水環境質量評價中多個指標的單指標。

定義第i個樣本點與標準值點m的貼近度Ui-m為

(6)

對于樣本點i而言，Ui-m越接近1，表明樣本點的水質質量與標準值點的水質質量越接近，Ui-m>1表示樣本點整體好于標準值點，Ui-m<1則表示樣本點整體差于標準值點，從而可對各監測點水質進行整體評價。

將Ui-m從小到大進行排序，數值相近的點即水質質量相近，可劃分為一類，選擇其中具有代表性的點作為監測點，即可實現對監測方案的優化。

2 結果與討論

2.1 各監測點貼近度的計算

目前在萍鄉市海綿城市建設中，對萍水河水環境質量的控制目標定為達到地表水Ⅲ類標準，因此將《國家地表水環境質量標準》(GB 3838—2002)中評價指標的Ⅲ類標準值作為標準值點的取值，如表2所示。

表2標準值點各指標取值

Table2Standardpoint’svalueoneachindexmg/L

根據貼近度的計算方法，對2005—2015年各監測點數據，逐年建立初始樣本矩陣(aij)m×n，進行歸一化處理得到(rij)m×n，構建樣本集的最優點和最劣點，再計算各樣本點與最優點和最劣點的距離di-Y和di-L，最后將標準值點作為參考點，計算與各監測點及標準值點的貼近度，結果如表3所示。

2.2 萍水河水環境質量評價

2.2.1 萍水河水環境質量整體評價

從表3貼近度的計算結果可以看出，除2006年3#監測點與標準值點的貼近度小于1以外，其余監測點與標準值點的貼近度均大于1，即單從化學需氧量、生化需氧量、氨氮、總磷、總氮及高錳酸鹽指數這6個評價指標來看， 2005—2015年，萍水河各監測點的水質狀況整體較好。貼近度大小統計結果見圖2。

從圖2可以看出，與標準值點(即地表水Ⅲ類標準)貼近度在區間[3, 4)所占比例最大，為24%；其次為[2, 3)，所占比例為18%；貼近度[1, 2)所占比例也較高，為13%；也就是說，與標準值貼近度在[1, 4)的監測數據個數所占比例共計55%，超過50%。與標準值貼近度在10以上的主要是對照斷面，對于其余控制斷面而言，雖然無法與對照斷面相比，但貼近度也比較大，即萍水河各監測點這6項指標的情況好于地表水Ⅲ類標準。

表3 每年各監測點的貼近度

注：“空”表示當年未在該監測斷面進行監測。

圖2 萍水河各監測點的貼近度所處區間統計(2005—2015年)Fig.2 Similarity Interval statistics of monitoring spots in the Pingshui River (2005-2015)

2.2.2 萍水河水環境質量的逐年變化

整體而言，貼近度取值大于4的監測數據所占比例不足50%，將貼近度大于4的監測點定為水質較優點，對貼近度大于4的監測點個數逐年進行統計，記為k，將每年貼近度大于4的監測點個數所占比例γ作為統計指標：

γ=k/k0

式中：k0為當年總監測點個數。

統計結果如圖3所示。從圖3可以看出，2005—2010年，貼近度大于4的監測點所占比例呈現逐年上升趨勢，說明2005—2010年，萍水河的水環境質量不僅整體較好，且在逐步提高。

在2010年以后，貼近度大于4的監測點所占比例有所下降，尤其是2013年，所有監測點數據與標準值點的貼近度均小于4，表明水質有所下降。

圖3 2005—2015年水質較優監測點每年所占比例的變化Fig.3 2005-2015 Percentage trend of better quality monitoring spots

2.3 萍水河監測點歷年來調整的分析與評價

隨著經濟社會的發展及水質情況的變化，萍水河監測點的設置也進行了相應調整，貼近度法優化監測點設置的思路：對貼近度相近的監測點進行聚類，選擇每類中具有代表性的進行監測，若監測點間的貼近度相差很大，則不能聚為一類。

根據每年各監測點貼近度的計算結果，結合監測斷面的位置，可對監測點布設方案調整的合理性進行分析與評價。

2.3.1 監測點2007年的調整

相比于2005年和2006年，2007年時監測點有所刪減，去掉了2#和7#2個監測點。根據貼近度，對2005年和2006年的監測點進行聚類，結果如表4所示。

表4 2005年和2006年監測點聚類結果

從表4可以看出，從2005年的聚類結果來看，2#和7#恰為一類，對于監測點優化而言，應考慮保留其中更具代表性的一個。從2006年的聚類結果來看，2#、7#和1#歸為了一類，在2005年和2006年的監測數據統計中，都是綜合水質最好的前3處。因此，從2007年起，不再對2#和7#斷面進行監測布點具有一定的合理性。

從斷面位置考慮，1#斷面屬于對照斷面，水環境質量本身比較好，作為其他2個監測斷面的代表欠妥，可考慮保留2#和7#中的一個。

在2005年的聚類分析中，4#、5#和6#歸為一類，但在2006年的聚類分析中，3個監測點又分屬不同類別，因此在2007年時沒有舍棄，繼續保持監測的做法比較合理。

2.3.2 監測點2008年后的布設

在2008年，萍水河監測點的布置進行了比較大的調整，2008年監測數據最為全面，之后幾年都沒有11#和12#的監測數據，因此首先對2008年的監測數據進行聚類分析，判斷這一做法是否可行，結果如表5所示。

表5 2008年監測數據聚類分析

從表5可以看出，11#和12#所處分類中還有8#及1#，對8#及1#進行監測，可在一定程度上替代對11#及12#水環境質量的監測，而且4個監測點的水環境質量屬于比較好的一類。

但從表1可以看出，8#和1#都屬于對照斷面，而11#及12#都是一級支流的入河口，屬于應當監測的控制斷面。因此，根據貼近度的聚類分析結果，雖然4個監測斷面屬于一類，但斷面的作用及性質有所差別，在之后的2009—2015年，缺失對11#和12#的監測，不夠合理。

2.3.3 2009—2015年監測點的布設

2009—2015年萍水河監測點的設置沒有太大調整，主要變化集中在是否對6#斷面進行監測：2009、2010、2012、2013年有6#的監測數據，而其余年份沒有，因此重點分析2009—2015年6#這一監測點與其他監測點的聚類結果(見表6)。

表6 2009—2015年6#監測點與其他點的聚類分析

從表6可以看出，有6#監測數據的2009—2013年，每年都有其他監測點的貼近度與6#監測點貼近度相差在±0.5以內，可歸為一類。也就是說，6#的水環境質量情況，一定程度可由其他監測點來表征。但與此同時，從表6也可以看出，與6#監測點歸為一類的點并不具有很強的穩定性，2009年和2010年，5#監測點都是與6#監測點最相近的點，但2012、2013年兩者貼近度的相差程度已經超過了0.5，即沒有某個監測點可穩定替代并表征6#的水環境質量情況。基于此，建議仍保留對6#斷面的監測，不貿然進行刪減。

2.4 現行監測點布設方案的優化建議

萍鄉市海綿城市建設開始于2015年，為對地表水環境質量控制改善效果進行考核評估，在接下來海綿城市建設中需進一步完善萍水河水環境質量的監測布點工作。對2014年和2015年各監測點的貼近度進行分析，如表7所示，作為優化布點的基礎。

表7 2014年和2015年監測點的貼近度

從表7可以看出，無論是根據2014年的監測結果，還是2015年，監測點9#、10#和5#都比較相近，可歸為一類。為節約監測成本，選擇水質處于中等水平的10#監測點作為代表性監測點進行監測。

2.4.1 優化后監測點位的檢驗

以2015年的監測情況為依據，對優化前后的數據進行F檢驗(精度)和t檢驗(均值)，其中優化前(n=5)和優化后(n=3)各污染因子的均值和標準偏差如表8所示。

表8 優化前后的均值和標準差Table 8 The average values and the standard deviations before and after optimization

根據表8數據進行F檢驗，刪減后3個監測點位6項指標實測值的方差與總體方差無顯著性差異；進行t檢驗，刪減后監測點位實測值與總體均值也無顯著性差異，表明監測點位優化結果是合理的。

2.4.2 監測點位進一步優化

目前萍水河監測點布置的數量有限，2008年增設的監測斷面，在后續監測中沒有進行完整監測。由于6#監測點沒有其他監測點可穩定替代，11#和12#從位置上講屬于應監測的斷面，故建議對這3個監測斷面保持監測。

為了對海綿城市建設水環境控制方面的效果進行評價，需結合海綿城市建設的重點區域及低影響開發設施的布置情況，在萍水河選擇新的監測點。具體而言，主要是在示范區范圍內的萍水河部分增加監測點，集中進行低影響開發改造的片區如虎形山、金螺峰等附近，為準確評價低影響開發措施對城市河流水環境的改善效果提供依據。同時，考慮到城市黑臭水體整治工作的需求，需對萍水河歷史上的黑臭河段加強監測。

3 結論

對萍鄉市萍水河2005—2015年各監測點的監測數據進行了統計，根據萍水河水質污染特征，選擇化學需氧量、生化需要量、氨氮、總磷、總氮和高錳酸鉀鹽指數作為評價指標，利用貼近度法評價了歷年來水質情況及變化趨勢，分析了對監測點進行調整的合理性，并針對現行監測方案進行了優化。

1)單就6項評價指標而言，萍水河水環境質量整體較好，從2005年到2010年，萍水河水環境質量逐步提高，但在2010年之后，水質呈現下降趨勢。

2)萍水河監測點的布設主要在2007年和2008年進行了調整，基于各監測點貼近度的計算，方案調整具有一定的合理性，對同一類監測點進行刪減可節省人力、物力及財力。但某些調整欠妥，刪去的監測點不能由其他監測點完全替代。

3)目前萍水河監測點的布設不夠合理，有些監測點具有可替代性，進行刪減優化后的監測方案經檢驗可完全替代現行監測方案，節省監測成本；另外，現有監測點包含信息不足，需增設監測點。

[1] 張宏偉. 城市雨洪管理發展及思考[J]. 中國水利， 2015(11): 10-13.

ZHANG Hongwei. Development and Thinking of Urban Rainfall Flood Management [J]. China Water Resourecs, 2015(11): 10-13.

[2] 中國城市科學研究會. 第十屆國際綠色建筑與建筑節能大會論文集[C]. 北京:中國城市科學研究會，2014.

[3] 章林偉. 海綿城市建設概論[J]. 給水排水，2015(6): 1-7.

ZHANG Linwei. Introduction of Sponge City Construction [J]. Water and Wastewater, 2015(6):1-7.

[4] 住房城鄉建設部出臺試行辦法將評價考核海綿城市建設效果[J]. 工程質量，2015(8): 42.

Ministry of Housing and Urban-Rural Issued the Trial Procedures for Assessment of Sponge City [J]. Project Quality, 2015(8): 42.

[5] 陳靜, 宋子嶺, 趙曉亮, 等. 細河水質監測點的優化布設[J]. 環境科學與技術，2009，32(7): 107-108.

CHEN Jing, SONG Ziling, ZHAO Xiaoliang, et al. Optimized Layout of Water Quality Monitoring Spots in Xi River[J]. Environmental Science & Technology, 2009(7): 107-108.

[6] 馬太玲, 朝倫巴根, 高瑞忠, 等. 水環境質量綜合評價方法的比較研究[J]. 干旱區資源與環境, 2006, 20(4): 138-142.

MA Tailing, CHAO Lunbagen, GAO Ruizhong,et al. Comparison of Water Environmental Quality Comprehensive Assessment Methods [J]. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2006,20(4): 138-142.

[7] 林和振. 模糊貼近度方法在水環境質量評價中的應用[J]. 吉林水利， 2006(10): 10-12.

LIN Hezhen. Application of the Blurred Closing Way in the Appraising Water Environment Quality[J]. Jilin Water Resources,2016(10):10-11.

[8] 郭小青. 貼近度法優化城市內河水質監測點[J]. 科技通報，2005,21(3): 360-363.

GUO Xiaoqing. Optimized Selection in Water Quality Monitoring of River Inside the City by Similarity Method [J]. Bulletin of Science and Technology, 2005,21(3): 360-363.

[9] 張亦飛, 楊曉蘭, 張健. 動態貼近度法及其在水質監測點優化布設中的應用[J]. 安全與環境學報，2006,6(3): 110-112.

ZHANG Yifei, YANG Xiaolan, ZHANG Jian. Dynamic Similarity Method and its Application on Optimizing Layout of Water Quality Monitoring Spots [J].Journal of Safety and Environment, 2006,6(3): 110-112.