太湖下游河網區水質變化特征與引水調控效果

張伊佳，陳 星，許 欽，李慧敏，許 釗，李炳峰

(1.河海大學水文水資源學院，江蘇 南京 210098； 2.南京水利科學研究院水文水資源研究所，江蘇 南京 210029；3.中國水權交易所股份有限公司，北京 100053)

社會經濟高速發展與人類活動的影響造成我國河湖水環境惡化，水系連通狀況也隨之改變，引水改善水環境已成為提升河湖水環境的重要途徑[1-2]。通過引水促進水系連通，一方面可加快河道水體流動，縮短水體換水周期;另一方面也可對河道內污染物起到稀釋作用。研究表明，引水對河網區各主要河道水質均有所改善，但改善的效果存在時空異質性[3]，水流不暢[4-5]、河道連通性[6]、點源面源污染等都是影響水質改善效果的重要因素[7]；王超等[8]發現“引江濟太”可改善太湖流域的水環境質量，但平原河網區水流流向復雜，易出現回流、雍水現象，工程調度尤為重要；何文學等[9]發現河流的自凈能力與水力條件密切相關，所以要合理設置調水配水方案；陳昌軍等[10]以江南水鄉某平原河網地區為例，通過各引水方案效果的比選，得出了推薦引水規模。

太湖流域下游地勢平坦、水系密集、河道比降小，城鎮化、工業化程度高，污染嚴重，河網水文水動力條件及污染來源復雜[11-12]。因此研究這一區域水質時空變化特征，分析太浦閘引水與其下游平原河網區水質時空變化規律的關系，對平原河網區引水調控實踐與水質改善具有重要意義。

圖1 研究區監測斷面分布Fig.1 Monitoring sections of study area

1 研究區概況

以受太浦閘引水影響的太湖下游河網為研究對象，該區域處于上海、江蘇和浙江3個省市之間，包括太浦河、吳淞江、瀏河等多條河流。研究區位于太湖流域東側，為亞熱帶季風氣候，四季分明、熱量充裕、雨水豐沛。多年平均氣溫為15～17 ℃，多年平均降水量1 177 mm，降水年際變化明顯，年內雨量分配不均[13]。研究區地勢平坦、河網密布，河流流速緩慢，水體自凈能力弱。

“引江濟太”工程自2006年起進入長效化調水階段，其主要工程太浦閘既能調蓄太湖水位，又能引水改善下游河網區水質[14]。采用研究區2007—2018年NH3-N與CODMn逐月監測數據，選擇覆蓋研究區的29個重點斷面，具體為：滬蘇邊界的長村橋、南潯大橋、升羅橋、太師橋、烏橋、洛東大橋、思源大橋、圣塘橋、太平橋、北虹大橋、雙林橋、章灣圩公路橋、陶莊樞紐、金澤，浙滬邊界的金絲娘橋、東海橋、青陽匯、六里塘大橋、新風路橋、俞匯北大橋、清涼大橋、大舜樞紐、丁柵樞紐、楓南大橋，蘇浙邊界的周莊大橋、珠砂港大橋、千燈浦閘、石浦大橋、太和大橋(圖1)。

2 研究方法

2.1 水質評價

水質評價方法采用單因子評價法[15]和綜合污染指數法[16]，評價標準執行GB 3838—2002《地表水環境質量標準》的Ⅲ類標準。

2.2 聚類分析

考慮到水質在時間、空間上的差異性及相似性，采取應用較為廣泛的層次聚類分析法[17]。首先對原始數據使用Z-score方法進行變換，以消除量綱影響；以Seuclidean距離度量樣本之間的距離，運用Ward算法生成具有層次結構的聚類樹；按照監測時間和監測斷面的地理位置進行分類，進而分析研究區水質的時空變化特征。

2.3 相關性分析

采用Pearson相關系數描述2個定距變量間聯系的緊密程度，用于度量兩個變量X和Y之間的相關性，樣本的相關系數用r表示。r>0表明兩個變量正相關，r<0表明兩個變量負相關，r值介于-1與1之間，絕對值越大表明相關性越強[18]。在實際分析中，r大都利用樣本數據計算，帶有一定的隨機性，因此需要對相關關系的顯著性進行檢驗。相關關系的顯著性采用t檢驗，計算t檢驗的統計量和對應的概率P值。當P<0.05時，拒絕零假設，說明兩變量之間存在著顯著的線性相關關系；當P≥0.05時，接受零假設，表明兩變量間不存在線性相關關系。

2.4 單因素方差分析

在引水改善水質過程中，考慮到不同引水量對水質改善程度的差異性及相似性，采用方差分析的方法對各評價指標在不同引水量區間上的顯著差異性檢驗，以判斷是否存在顯著差異[19]。本文的控制變量是引水量，屬于單因素方差分析，顯著性檢驗公式為

(1)

式中：n為樣本數；B為組間離差平方和矩陣；W為組內離差平方和矩陣；p為向量維數；m為水平數。Λ統計量服從自由度為(p，n-m，m-1)的Λ分布，當λ2/n值大于顯著水平α時，則表明在該控制變量下不同水平各總體均值不存在顯著性差異，反之，則

存在顯著性差異。

事后多重比較采用LSD(least significant difference)法，用t檢驗完成各組均數間的比較，故比較適合于一對平均數間的比較，或多個平均數都與對照組平均數比較。

3 結果與分析

3.1 水質指標時間變化特征

3.1.1年際變化

根據2007—2018年研究區29個斷面的NH3-N與CODMn質量濃度逐月監測數據，計算各年NH3-N與CODMn質量濃度的平均值、標準差、Ⅲ類超標倍數和超標率，結果見表1，各類標準所占比例見圖2。2007—2018年研究區水體NH3-N質量濃度降低65%，CODMn質量濃度降低32%，且標準差、Ⅲ類超標倍數均逐漸變小，水質波動明顯減弱。2007年研究區NH3-N質量濃度大部分為Ⅳ類、Ⅴ類甚至劣Ⅴ類，CODMn污染水平相對于NH3-N較輕，大部分為Ⅳ類；至2018年，NH3-N質量濃度Ⅲ類達標率達78.7%，CODMn質量濃度Ⅲ類達標率高達90.5%。

表1 2007—2018年NH3-N和CODMn污染特征Table 1 Water quality characteristicsof NH3-N and CODMn from 2007 to 2018

(a) NH3-N (b) CODMn圖2 2007—2018年NH3-N和CODMn水質類別占比Fig.2 NH3-N and CODMn water quality category ratio from 2007 to 2018

計算研究區2007—2018年各監測斷面逐月綜合污染指數，根據系統聚類計算結果提取各階段數據所屬年份占比，可知研究區水質變化可以分為2個階段，第1階段88個數據，第2階段40個數據。第1階段中2007—2014年的數據占90.9%，2015—2018年的數據占9.1%，研究區水體平均綜合污染指數達1.36，整體處于超標狀態，其中NH3-N質量濃度超標1.62倍，CODMn質量濃度超標1.05倍；第2階段中2007—2014年的數據占30%，2015—2018年的數據占70%，研究區水體平均綜合污染指數為0.82，NH3-N與CODMn質量濃度均達到地表水Ⅲ類標準。2015—2018年的逐年綜合污染指數分別為0.97、0.82、0.77、0.72，流域水質整體轉好。

3.1.2年內分布

根據時間聚類分析結果，分別計算2007—2014年與2015—2018年各斷面NH3-N與CODMn質量濃度月均值，見圖3。可以看出，NH3-N質量濃度在2007—2014年的汛期(5—9月)呈現明顯的下降趨勢，汛期結束后逐漸升高；2015—2018年NH3-N質量濃度年內變化趨于平緩。CODMn質量濃度在2007—2014年的汛期有較弱的增加趨勢；2015—2018年CODMn質量濃度年內變化趨于平緩。

(a) NH3-N

(b) CODMn圖3 NH3-N與CODMn質量濃度月均值年內分布Fig.3 Annual distribution of mean concentrationof NH3-N and CODMn

3.2 水質指標空間分布特征

根據時間聚類分析結果，分別計算2007—2014年與2015—2018年各斷面NH3-N與CODMn質量濃度的平均值(表2)。NH3-N質量濃度基本呈現從西至東逐漸升高的趨勢，CODMn質量濃度在太湖出湖區較高，隨后呈現從西至東升高的趨勢。分析研究區各斷面綜合污染指數空間分布情況，根據空間聚類結果及空間位置將研究區監測斷面分為6類，結果見圖4。由圖4可見，流域水質情況具有明顯的空間分布特征，位于太浦河上受太浦閘引水直接影響的A類斷面是研究區最優水質區域，說明引水對水質改善顯著；水質較優的A類、B類斷面受太湖優質來水影響，主要集中于研究區西側；水質較差的C類、D類、E類、F類斷面集中于研究區東側，其中D類、E類位于嘉興市，該區域河道水面坡降小，部分河道還受潮沙頂托，排水不暢，污染物易累積，水體置換周期長[20]；C類、F類斷面毗鄰昆山市、太倉市和上海市，該區域人口密度大，水資源開發強度大，受工業廢水和生活污水排放的雙重影響，水體污染較嚴重[21]。

表2 各斷面NH3-N與CODMn質量濃度平均值Table 2 Average value of NH3-N and CODMnconcentration in each section (單位：mg/L)

圖4 斷面分類Fig.4 Classification of Sections

3.3 水質指標對引水的響應規律

3.3.1太浦閘引水量變化規律

根據2007—2018年太浦閘引水量逐月監測數據，計算各年引水量月平均值及各年相同月份平均值，結果如圖5所示。由圖5可見，引水量受降水、水質、工程調度等不同情況影響，年際變化較大，范圍在6.72億～36.60億m3間波動。2014年開始，“引江濟太”工程進入擴大調水階段，引水量逐年上升。引水量的年內分布變化明顯，引水主要集中在降水量偏少的春季與水環境問題突出的夏季。

(a) 年際分布

(b) 年內分布圖5 太浦閘引水量年際和年內分布Fig.5 Annual and monthly distribution ofwater diversion in Taipu Gate

3.3.2水質指標與引水量的相關性

針對3.2節劃分的6類斷面，將引水時段分為汛期(5—9月)與非汛期(10月至次年4月)，對各類斷面NH3-N與CODMn平均質量濃度與引水量進行Pearson相關性分析。結果表明，汛期引水量與研究區水質變化雖然呈負相關趨勢(r<0)，但無顯著負相關關系。非汛期引水量與水質指標負相關關系明顯：對于NH3-N質量濃度的變化，引水量與C類斷面在顯著性水平0.05級別相關性顯著，Pearson相關系數為-0.297，顯著性水平為0.013；對于CODMn質量濃度變化，引水量與A、B類斷面在0.05級別相關性顯著，Pearson相關系數分別為-0.261、-0.306，顯著性水平分別為0.032、0.011，與E類斷面在顯著性水平0.01級別相關性顯著，Pearson相關系數為-0.383，顯著性水平為0.001。距離引水口較近的C類斷面NH3-N的質量濃度對引水量變化有較強響應，隨著流程增加，NH3-N質量濃度與引水量相關性減弱；說明隨著引水距離增加，加之沿程污染物匯入，引水對污染物的稀釋降解效果減弱。CODMn質量濃度對引水的響應更為敏感，與引水量呈顯著負相關的斷面分布更廣；說明引水促進污染物稀釋，增加河道溶解氧含量，加快了CODMn的降解。距離引水口較遠的E類斷面在引水前CODMn質量濃度較高，因此引水對其改善效果也較為顯著。2016年太湖流域降水量達 1 792.4 mm，較常年偏多46%，作為特殊年份分析。2016年汛期無引水，非汛期引水與各類斷面的水質指標均無明顯相關性；說明降水量增大造成研究區水量增加，由此削弱了引水的水質改善效果。

3.3.3引水距離對水質改善的影響

計算各斷面引水距離，分析不同年份引水距離與綜合污染指數的關系，選取變化較明顯的2007、2014、2018年為示例，如圖6所示。可以看出引水距離越長，綜合污染指數越大，表明引水距離對水質的改善有較大影響。不同引水距離下綜合污染指數的變化趨勢逐年減緩，且不斷降低，說明隨著水質的好轉，引水距離的影響趨于弱化。隨著水量調度的不斷完善以及流域水環境治理工作的推進[22]，引水可影響的范圍逐漸擴大，斷面達標率從2007年的45%增長到2018年的90%，達標斷面平均引水距離從43.07 km擴大至52.66 km，研究區水質改善效果顯著。

(a) 2007年 (b) 2014年 (c) 2018年圖6 部分年份引水距離與綜合污染指數關系Fig.6 Relationship between water diversion distance and comprehensive pollution index in some years

3.3.4引水量對水質改善的影響

由3.3.2節可知，非汛期引水量與各類斷面水質指標均有負相關關系，進一步對影響水質改善的引水量范圍進行定量分析。根據引水量分布，將 0～0.5億m3記為1級、0.5億～1.0億m3記為2級、1.0億～1.5億m3記為3級、1.5億～2.0億m3記為4級、2.0億～2.5億m3記為5級、2.5億～3.5億m3記為6級、3.5億～7.0億m3記為7級。采用單因素方差分析法，對各類斷面的NH3-N、CODMn質量濃度進行分析，研究其在不同引水量區間上的顯著差異性，并通過事后LSD多重比較得出水質指標存在差異的引水量區間。

對于NH3-N質量濃度的方差齊次性檢驗可知各斷面方差均具有齊次性(P>0.05)，可進行下一步分析。由方差分析可知，A、C、F類斷面分別在94.8%、93.1%、93.6%的概率下存在不同引水量區間下的顯著性差異，對這3類斷面的NH3-N質量濃度進行LSD事后多重比較，結果見表3。A類斷面的2～6級引水量之間、C類斷面的3級與4級、7級引水量之間、F類斷面的2級、3級與5級引水量之間對應的NH3-N質量濃度存在95%以上的顯著差異。圖7為A、C、F類斷面各級引水量下NH3-N質量濃度平均值，可以看出，A、C類斷面4級引水量為最大效率點，F類斷面5級引水量為最大效率點、4級引水量為次最大效率點。

表3 NH3-N質量濃度LSD事后多重比較結果Table 3 LSD-t of NH3-N concentration

對CODMn質量濃度進行方差齊次性檢驗，可知各斷面方差均具有齊次性(P>0.05)，可進行下一步分析。由方差分析得到E類斷面在99.4%的概率下存在不同引水量區間下的顯著性差異，對其CODMn質量濃度進行LSD事后多重比較，結果見表4。E類斷面的2～7級引水量對應的CODMn質量濃度均存在95%以上的顯著性差異。圖8為E類斷面各級引水量下CODMn質量濃度平均值，可以看出，從2級引水量開始，水質有很大提升；從5級引水量開始，CODMn達到地表水Ⅲ類標準值。

圖7 A、C、E類斷面各級引水量下NH3-N質量濃度平均值Fig.7 Mean value of NH3-N concentration of sectionA、C、E under the value of water diversion

表4 CODMn質量濃度LSD事后多重比較結果Table 4 LSD-t of CODMn concentration

圖8 E類斷面各級引水量下CODMn質量濃度平均值Fig.8 Mean value of CODMn concentration ofsection E under the value of water diversion

改善NH3-N質量濃度的最大效率引水量是4級，次大效率引水量為5級；CODMn質量濃度在引水量達到5級以后達標并有明顯改善。綜合兩類水質指標，引水量為5級(2.0億～2.5億m3)時，水質改善效果相對最優。

4 結 論

a. 研究區水質變化有明顯的時空差異性，總體水質改善明顯，波動顯著減弱。在時間上可分為2個階段，第1階段為2007—2014年，研究區水質較差；第2階段為2015—2018年，研究區水質整體逐年轉好，年內不同水質指標變化趨勢不同。空間上整體呈現從西至東污染物濃度逐漸升高的趨勢，CODMn質量濃度在太湖出湖區明顯偏高，位于太浦河上游太浦閘引水直接影響的A類斷面是研究區最優水質區域。

b. 引水對不同水質指標改善情況不同。NH3-N 質量濃度與引水量相關性隨流程增加明顯減弱；CODMn質量濃度對引水的響應更為敏感，引水對其的改善范圍更廣。引水距離對水質改善情況有較大影響，引水距離越長，綜合污染指數越大，水質改善效果越差。近年來隨著水量調度的不斷完善以及流域水環境治理工作的推進，引水可影響的范圍逐漸擴大。

c. 根據單因素方差分析得出改善NH3-N質量濃度的最大效率引水量是4級(1.5億～2.0億m3)，CODMn質量濃度在引水量達到5級以后達標并有明顯改善。綜合兩類水質指標得出，引水量為5級(2.0億～2.5億m3)時，水質改善效果最優。