三峽水庫次級河流高頻自動監測與數據挖掘

劉偉 吳慶梅 鄧力 楊兵

摘要 2013年對三峽水庫次級河流10個點位7個參數進行了原位高頻自動監測研究。結果顯示濁度的季節性差異不顯著（P>0.05），為光合生物提供了良好的光照基礎條件。水溫、電導率、溶解氧、pH表現出季節性極顯著差異（P<0.001），葉綠素a、藍綠藻的季節性差異顯著（P<0.01）。pH與藍綠藻顯著正相關（P<0.05），溶解氧與葉綠素a、藍綠藻顯著正相關（P<0.01）。pH的變化幅度、葉綠素a和藍綠藻的最大值，單獨或結合分析都可預警水環境發生重大量變，但是否發生質變，則需要進一步研究算法。

關鍵詞 三峽水庫;次級河流;高頻自動監測;數據挖掘

中圖分類號：X524 文獻標識碼：A 文章編號：2095-3305（2019）05-057-03

DOI： 10.19383/j.cnki.nyzhyj.2019.05.023

High Frequency Automatic Monitoring and Data Mining of Secondary Rivers in the Three Gorges Reservoir

LIU Wei? ?et al（Ecological and Environment Monitoring Center of Chongqing，Chongqing 401147）

Abstract In 2013，the in-situ high-frequency automatic monitoring of 7 parameters at 10 points in the secondary river of the Three Gorges Reservoir was carried out. The results showed that the seasonal difference of turbidity was not significant （P>0.05），which provided a good light base for photosynthetic organisms. The seasonal differences of water temperature，conductivity，dissolved oxygen and pH value were significant （P<0.001），the seasonal differences of chlorophyll a and blue-green algae were significant （P<0.01），and the pH value was positively correlated with that of blue-green algae （P<0.05）. Dissolved oxygen was positively correlated with chlorophyll a and blue-green algae （P<0.01）. The mean value of dissolved oxygen，the variation range of pH，the abnormal value of chlorophyll a，the maximum value of blue-green algae，alone or in combination with the analysis，could be used to predict the significant quantitative change of water environment，but whether the qualitative change occurs or not，the algorithm needs to be further studied.

Key words? ?Three Gorges Reservoir;Secondary river;High frequency automatic monitoring;Data mining

三峽水利工程蓄水后，許多學者對次級河流水體富營養化程度加重[1]這一現象進行了研究。有以單一季節水華藻類優勢種、毒性及營養限值為研究對象[2-3]，以單次水華事件及其發生時的理化條件為研究對象[4]，以特定水期氮、磷分布特征為研究對象[5]，也有以每月定時定點河流的生物和理化因子變化為研究對象[6]。均采取現場采樣、實驗室分析的傳統研究手段。從時間序列看，這種單次觀測結果數據“離散”，難以捕捉水華的暴發-消亡生態過程。近年來，有學者在太湖研究了原位高頻自動監測技術[7]，并把它作為水華預警監測系統的子系統加以應用，但仍需要完善且保持穩定運行[8]。筆者將該技術全天候應用到三峽庫區次級河流中，為水華研究獲取了長時間序列基線數據，為預警算法的研究打下基礎。

1 材料與方法

2013年在三峽水庫次級河流回水區設置10個監測斷面，分別為S1金竹灘、S2紅旗、S3老龍潭、S4雙江、S5清水碼頭、S6草堂、S7大昌、S8白水口、S9龍頭山、S10葡萄壩，點位設置和水位變化見圖1。五參數（水溫、pH、電導率、濁度、溶解氧）直接反映水質，連續監測成本低且與其他指標存在一定相關性，因而在預警監測中不可或缺[9]。熒光法測定藍綠藻比傳統方法速度快，可信度高，可為預警監測提供有力支持[10-11]，熒光法測定葉綠素和其他測量方法間具有極好的線性關系，且測定速度快[12]。因此該項目中五參數采用成熟的自動監測技術[13-14]，藍綠藻和葉綠素測定采用熒光法。監測設備為HACH公司Hydrolab5，搭載在浮標上進行原位監測，每小時一組數據，通過對數據的分析，為預警的輪詢算法和事件算法提供基線，為后期管理提供咨詢建議[15-16]。采用SPSS24.0軟件，運用方差（單因素ANOVA分析LSD法）和相關性分析法進行數據分析。

2 結果與分析

2.1 水溫變化特征

全年水溫表現出極顯著性差異（P<0.001），呈現出非常明顯的季節變換特征（圖2）。各斷面2、9月水溫差別較小，差別最小出現在高水位的2月，最大溫差0.90℃。6—8月低水位期間各斷面水溫差別較大，其中最大溫差8.32℃出現在6月。可見氣溫變化是引起水溫月份差異的主要原因，庫區水位變化是不同月份內不同點位水溫差異的主要原因。

2.2 濁度變化特征

全年濁度季節性差異不顯著（P>0.05）。6—9月低水位期間各斷面濁度差別大，可能是各斷面降水特征各異、流速差別較大綜合導致。斷面S4和S8出現離群值較多，主要原因是斷面所在地水域較狹小，易受周邊地表徑流的濁度影響（圖3）。濁度總體不高，全年為光合生物生長提供了良好的透明度條件。

2.3 電導率變化特征

全年電導率季節性差異極顯著（P<0.001），年均值379 μs/cm。2、3、4月電導率較大，均值約為420 μs/cm，8月電導率較小，平均327 μs/cm（圖4）。電導率呈現冬（春）季較高夏季較低的趨勢，與傳統方法研究[17]發現的規律基本相同。總體來看各斷面各月份均存在差異，說明電導率受支流流域特點影響較大。高水位期間電導率有趨同趨勢，低水位期間差別有拉大趨勢，這和水位變化導致水動力學改變，進而影響干支流的水體混合有關。

2.4 溶解氧變化特征

全年溶解氧季節性差異極顯著（P<0.001），在5.48～10.01 mg/L波動（圖5），年均值7.46 mg/L。溫度和水位的變化對溶解氧的影響并不明顯（圖1～2，圖5）。藍綠藻在2、5、8月出現極值的同時，溶解氧未出現相應的最大值，這和張述太等[6]的發現不同，主要原因是數據量差異造成。溶解氧與葉綠素a、藍綠藻顯著正相關（P<0.01），說明藻類生命活動是影響溶解氧的主導原因之一;溶解氧也可作為葉綠素a、藍綠藻探頭運行正常與否的輔助判別指標。

2.5 pH變化特征

全年pH季節性差異極顯著（P<0.001），年均值7.98，呈弱堿性。12月pH均值最小（7.44）， 5月pH均值最大（8.27）。pH與藍綠藻顯著正相關（P<0.05），說明藻類生命活動主導了pH的變化。pH在高水位的1、2、12月，各斷面pH差異大于1.5（圖6a），說明生化作用強度因斷面不同而有較大差異。pH在S5、S7的年際變化大于1.5，說明此兩斷面生化作用的季節變化更劇烈，是容易發生水華的斷面（圖6b），其所在河流是歷史上常發生水華的梅溪河[18]和大寧河[19]。pH的變化幅度可作為預警水華的指標。

2.6 葉綠素a變化特征

全年葉綠素a季節性差異顯著（P<0.01），10個斷面葉綠素a差異顯著（P<0.01）。葉綠素a與藍綠藻顯著正相關（P<0.01）。12月葉綠素a均值最低（1.5 mg/m3），其次為11月;3月葉綠素a均值最高，為7.3 mg/m3，其次為2、5、8月。葉綠素a極值出現在2、3、5月，也是水華暴發的慣常月份。S2、S3、S5和S7與其余斷面差異顯著（圖7），S2、S3所在東溪河和黃金河生態環境較好[20-21]，未見水華報道。結合各斷面pH變化特征分析，S5、S7的葉綠素a與水華的相關性更大。葉綠素a極值可作為預警水華的指標。

2.7 藍綠藻變化特征

全年藍綠藻季節性差異顯著（P<0.01）。藍綠藻斷面性差異顯著（P<0.01）。因藍綠藻的暴發呈指數級增長，關注其極值更具有意義。斷面極值較高的月份為2、8、5月（圖8），也是水華暴發的慣常月份。S2和S8與其余各斷面差異顯著。S2、S4、S6、S8斷面極值較大。S4所在的澎溪河[22]、S6所在的草堂河[23]、S8所在的大寧河均在春季出現過不同程度的水華。可見藍綠藻的極值可作為預警水華的指標。

3 討論

三峽水庫次級河流屬亞熱帶濕潤季風區，7個監測因子中濁度受季節性變化影響最小，為水體中各類光合生物創造了良好的光照條件。pH的變化幅度、葉綠素a的極值、藍綠藻的極值都可單獨作為水環境發生重大變化的預警指標;溶解氧可作為判別以上3個監測指標正常運行與否的輔助指標。從預警到鎖定到水華，則需多指標綜合分析。預警的閾值則需要在長期監測的基礎上研究算法。這種高頻自動監測技術是解放人力、降低成本進行預警的好方法，但進行業務化運行還需要進一步進行數據挖掘工作。

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責任編輯：鄭丹丹

作者簡介 劉偉（1978-），男，重慶人，高級工程師，碩士，主要從事環境監測研究。*通訊作者，高級工程師，主要從事環境監測研究。

收稿日期 2019-07-02