洞庭湖上游平原淺層地下水水質(zhì)綜合評價

袁瑞強，鐘鈺翔，龍西亭

(1.山西大學環(huán)境與資源學院，山西 太原 030006； 2.湖南省地質(zhì)礦產(chǎn)勘查開發(fā)局四零二隊，湖南 長沙 410014)

地下水在一定地質(zhì)條件下或使用、管理不當情況下會引起一系環(huán)境問題[1-5]，近年來，跨流域調(diào)水、過量施肥、地表廢棄物和尾礦隨意堆積等人類活動引起的地下水水質(zhì)退化問題受到廣泛關注[6-9]，迫切需要開展地下水環(huán)境質(zhì)量綜合評價。

水質(zhì)綜合評價是對多維變量(各種污染物含量指標)組成的非線性系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)處理、分類的綜合性評價工作[10]。若只對單個指標進行分析，則很難得到區(qū)域水質(zhì)全面、綜合、客觀的評價。水質(zhì)綜合評價工作的難點在于如何從整體上客觀、準確地反映水質(zhì)情況。目前，常規(guī)的評價方法有綜合指數(shù)法(內(nèi)梅羅指數(shù)法)[11]、模糊綜合評價法[12-14]、主成分分析(principal component analysis, PCA)法[15]和多元統(tǒng)計法[16]等，但這些方法不能很好地分析各項評價指標與水質(zhì)等級之間復雜的非線性關系，可能存在主觀干預。近年來，人工智能異軍突起[17-19]。其中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(artificial neural network, ANN)模型是一種高效的、能夠模擬生物大腦的機器模型，被廣泛應用于解決各種數(shù)據(jù)龐大的問題。ANN模型在非線性數(shù)據(jù)擬合方面存在優(yōu)勢，能夠避免確定性模型處理實際問題時的過度簡化問題。適當充分訓練的ANN模型的處理結果具有較高精度，將ANN模型用于水質(zhì)評價領域[20]，可以解決傳統(tǒng)方法難以處理的非線性關系和主觀干預問題。近年來，BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型被廣泛應用于水質(zhì)評價，并集成了各種算法以提高評價結果，例如，海豚群算法[21]、螢火蟲算法[22]、粒子群算法[23]和頭腦風暴優(yōu)化算法[24-25]等。此外，BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型在處理不同時間和空間水樣數(shù)據(jù)組合時的效能優(yōu)于其他方法[26]。隨著各種算法的引入，BP神經(jīng)網(wǎng)絡法的水質(zhì)評價精度得到提高，但模型結構趨于復雜，且訓練樣本的構成方式和數(shù)量制約神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練效果[27]。在實際工作中，依賴單一評價模型的評價結果進行決策仍然具有風險[28]。

洞庭湖平原素有“魚米之鄉(xiāng)”的美譽，但近年來該區(qū)域出現(xiàn)的濕地萎縮和地下水水質(zhì)退化[4]可能威脅到糧食生產(chǎn)和飲水安全。已有研究表明，洞庭湖平原淺層地下水中的污染因子主要為無機離子和重金屬離子[29]。平原東南的湘江西支地下水污染較東支嚴重，兩支流地下水由上游至下游污染逐漸減輕，鉛、錳是主要污染物[3]。本文采用綜合指數(shù)法、PCA法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡法對洞庭湖上游平原淺層地下水水質(zhì)進行綜合評價，為洞庭湖平原水環(huán)境研究提供參考。

1 研究區(qū)概況

洞庭湖位于長江中游，跨鄂、湘兩省，南近益陽市、湘陰縣，北至安鄉(xiāng)縣、華容縣，東濱汨羅市、岳陽市，西抵澧縣，在東經(jīng)111°19′～113°34′、北緯 27°40′～29°52′之間。洞庭湖湖體大致呈U形，匯聚了西、南、東三面來水，自東北方城陵磯注入長江，是中國水量最大的通江湖泊。洞庭湖區(qū)處于燕山運動形成的斷陷盆地構造中，盆地西、南、東部邊緣由山地包圍，形成了內(nèi)部低平、外部高的碟形盆地。洞庭湖上游平原區(qū)主要由西洞庭湖平原和南洞庭湖平原組成，分布在洞庭湖西緣和南緣至山區(qū)間。洞庭湖流域的多年平均年降水量為1 373 mm[30]。雨季為4—7月，降水量占全年總降水量的50%以上。年內(nèi)徑流分配不均勻，5—10月徑流量占年徑流量的70%以上。洞庭湖水位始漲于4月，7—8月最高，11月至來年3月為枯水期。該區(qū)域水系發(fā)達，澧水、沅江、資江和湘江等“四水”注入洞庭湖。

2 研究方法

2.1 采樣與測定

分別于2019年7月和10月在西洞庭湖平原和南洞庭湖平原進行調(diào)查采樣，設置52個采樣點(圖1)，其中，36個地下水采樣點，16個地表水采樣點。對于沒有安裝提水裝置的水井使用底部帶有止回閥的不銹鋼采樣器采樣。對于安裝有手壓提水裝置的水井，直接壓水放空井管內(nèi)存水后采集水樣。村鎮(zhèn)集中供水廠采集處理前泵口的原水，并將水樣裝入4個50 mL高密度聚乙烯采樣瓶中，樣品裝滿不留氣泡并用密封帶封口，現(xiàn)場測定水體理化參數(shù)如水溫、pH值、電導率等。在中國科學院地理科學與資源研究所理化分析中心，用電感耦合等離子體發(fā)射光譜儀(ICP-OES, PerkinElmer, Optime 5300DV)測定水中主要陽離子含量，用離子色譜儀(IC, Shimadzu LC-10A)測定主要陰離子含量，用電感耦合質(zhì)譜計(ICP-MS, PerkinElmer, Elan DRC-e)測定微量元素。每個水樣測定了鈉、硫酸根、氯、硝酸鹽、亞硝酸鹽、氟、鋁、鋇、鎘、鈷、銅、鎳、鉛、鉬、鋅、汞、砷、硒、鐵、鉻、錳、硼的質(zhì)量濃度。依據(jù)GB/T 14848—2017《地下水質(zhì)量標準》進行水質(zhì)評價。

圖1 洞庭湖區(qū)域地形、水系和采樣點分布

2.2 水質(zhì)評價方法

采用GB/T 14848—2017《地下水質(zhì)量標準》中的評價指標體系，通過綜合指數(shù)法、PCA法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡法分別進行評價。

綜合指數(shù)法評價過程為[31]：①依據(jù)水質(zhì)標準對評價指標進行分類，得出各項指標評價結果；②依據(jù)各項指標評價結果所屬的類別為其賦值；③計算各單項評價指標的平均值與最大值的均方根平均值，得到綜合評價分值；④查表得到水質(zhì)評價結果。

PCA法由具有一定相關性的n個指標線性變換得到一組相互無關的綜合指標，實現(xiàn)數(shù)據(jù)降維，同時突出數(shù)據(jù)中的關鍵信息。這種方法保留了原始數(shù)據(jù)中的大部分信息，使得復雜環(huán)境問題更容易解決。PCA法在地下水水質(zhì)評價中的步驟為：①水質(zhì)級別向量化；②生成數(shù)據(jù)矩陣并標準化；③計算協(xié)方差矩陣及其特征值和特征向量；④計算各成分的貢獻率并由大到小排列；⑤根據(jù)累計貢獻率達到85%的原則確定主成分并計算主成分載荷；⑥以各主成分的貢獻率為權重乘以各主成分得分，求和得到綜合評價分值，分值越大水質(zhì)越差，若水樣的分值低于水質(zhì)類別的分值，則水樣滿足該水質(zhì)類別。

本文使用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型結構如圖2所示。其評價步驟為：①確定各水質(zhì)指標x1、x2、…、x22的取值區(qū)間；②分別為每個水質(zhì)類別隨機生成300條訓練數(shù)據(jù)；③用95%的訓練數(shù)據(jù)訓練網(wǎng)絡，用剩余5%的訓練數(shù)據(jù)檢驗網(wǎng)絡訓練效果；④如果訓練效果不好，則返回第2步增加訓練數(shù)據(jù)后重做后續(xù)步驟；⑤輸入水樣數(shù)據(jù)進行水質(zhì)評價，得到評價值y。

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型拓撲結構

3 結果與分析

3.1 灌溉適宜性及主要超標成分

洞庭湖上游淺層地下水pH值主要介于6.3～8.0之間，電導率主要在40～800 μS/cm之間，為低礦化的淡水(圖3)。鈉吸附比是美國農(nóng)業(yè)部(United States Department of Agriculture, USDA)鹽土實驗室提出的可評價地下水灌溉適宜性的指標[32]，考慮到淺層地下水是該區(qū)域主要灌溉水源之一，采用鈉吸附比評價其灌溉適宜性。根據(jù)USDA鹽土實驗室分類，鈉吸附比分成S1～S4 4個區(qū)間，電導率分成C1～C5 5個區(qū)間。研究區(qū)淺層地下水鈉吸附比與電導率關系見圖4，測量結果處于C1S1和C2S1區(qū)間，表明水源含鹽量較低且引起土壤板結風險小，適宜作為灌溉水源。在選定的22項指標中，洞庭湖上游淺層地下水中硝酸鹽、鋁、鋅、鐵以及錳的質(zhì)量濃度較高，構成主要超標成分，使部分水樣達到Ⅴ類水質(zhì)。

圖3 研究區(qū)淺層地下水和地表水電導率與pH值關系

圖4 研究區(qū)淺層地下水電導率與鈉吸附比關系

淺層地下水中硝酸鹽超標區(qū)域均為耕地和居民養(yǎng)殖區(qū)。7月地下水中硝酸鹽質(zhì)量濃度嚴重超標的區(qū)域包括沅江下游D22采樣點(45 mg/L)和D23采樣點(93 mg/L)附近，以及資江下游高粱坪D36采樣點(53 mg/L)附近；10月除D36采樣點外，其余地區(qū)的硝酸鹽質(zhì)量濃度較7月降低。淺層地下水中鋁含量存在明顯的季節(jié)性，7月鋁的質(zhì)量濃度普遍達到Ⅴ類水標準，10月鋁的質(zhì)量濃度降低到Ⅱ類或Ⅲ類水標準。澧水下游D13采樣點淺層地下水中鋅含量超過Ⅴ類水標準。淺層地下水中鐵含量集中在西洞庭湖平原，大部分淺層地下水中鐵的質(zhì)量濃度達到Ⅴ類水標準；雨季結束后，10月淺層地下水中鐵的質(zhì)量濃度降為Ⅳ類水標準，靠近山前的平原邊緣部分出現(xiàn)了Ⅰ類和Ⅱ類水；南洞庭湖平原淺層地下水中鐵含量較低，7月地下水多為Ⅱ類水，10月多為Ⅰ類水。淺層地下水中錳含量普遍較高，達到Ⅳ類水標準，其中D13采樣點附近地下水中錳含量達Ⅴ類水標準。總體上，洞庭湖上游淺層地下水存在大面積的鐵、錳和鋁污染和局部的人為成因污染(如硝態(tài)氮和鋅)。雨季后主要超標指標質(zhì)量濃度普遍降低，水質(zhì)季節(jié)變化明顯。

地表水的水質(zhì)狀況與地下水類似，且地表水水質(zhì)仍然是10月優(yōu)于7月。雨季后洞庭湖流域地表水水質(zhì)好轉。

3.2 水質(zhì)綜合評價結果

3.2.1綜合指數(shù)法評價結果

綜合指數(shù)法的評價結果表明，7月Ⅳ類和Ⅴ類水分別占全部水樣的72.7%和27.3%；10月Ⅳ類水占66.6%，沒有Ⅴ類水，Ⅰ類和Ⅱ類水增多，占比分別為18.2%和15.2%。綜合指數(shù)法的評價結果顯示洞庭湖流域淺層地下水水質(zhì)受到雨季影響較大，整體上10月水質(zhì)評價結果優(yōu)于7月。

綜合指數(shù)法將各種污染物的污染指數(shù)納入評價范圍，污染最嚴重的指標權重超過50%。因此，綜合指數(shù)法的評價結果中，污染最嚴重的指標對水質(zhì)評價結果影響明顯。研究區(qū)7月地下水主要超標成分為硝酸鹽、鋁、鐵、錳、鋅，對應的超標區(qū)地下水水質(zhì)評價結果為Ⅳ類和Ⅴ類。10月研究區(qū)大部分地區(qū)地下水中鋁含量降低，原對應超標區(qū)地下水水質(zhì)達到Ⅰ類或Ⅱ類。鐵、鋅、錳含量在10月略有降低，污染嚴重的區(qū)域地下水水質(zhì)整體仍為Ⅳ類，如西洞庭湖平原澧水附近的D09～D13采樣點附近。

3.2.2PCA法評價結果

依據(jù)累積貢獻率大于85%的原則，在22項評價指標構成的矩陣中提取出10個主成分。每個主成分中指標系數(shù)的絕對值越大，則該指標與對應主成分之間的相關性就越強。洞庭湖上游淺層地下水主要污染指標中，鋁在第一主成分上有較高的載荷，硝酸鹽在第二主成分上有較高的載荷，鐵、鋅和錳在第三主成分上載荷較高。

PCA法評價結果接近正態(tài)分布“鐘形曲線”，Ⅰ類和Ⅴ類水很少，Ⅲ類水最多。PCA法的評價結果中，7月無Ⅰ類水，10月有4個地下水采樣點水質(zhì)呈Ⅰ類；7月Ⅱ類地下水有6處，10月有8處；7月Ⅲ類地下水有17處，10月有9處；7月Ⅳ類地下水有8處，10月有11處；7月Ⅴ類地下水有D13和D44采樣點2處，10月時僅有D13采樣點。總體上，Ⅰ類地下水占所有地下水采樣點的6%，Ⅱ類水的占比為21%，Ⅲ類水的占比39%，Ⅳ類水的占比29%，Ⅴ類水的占比5%。評價結果顯示10月水質(zhì)優(yōu)于7月。水質(zhì)較差地區(qū)集中在西洞庭湖平原澧水和沅江間，其中澧水下游D13采樣點附近水質(zhì)最差。

3.2.3BP神經(jīng)網(wǎng)絡法評價結果

用于水質(zhì)評價的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型訓練效果良好，用于檢驗的數(shù)據(jù)全部評價正確。應用該模型對洞庭湖上游平原區(qū)地下水水質(zhì)進行評價的結果包含小數(shù)，顯示部分水樣的水質(zhì)處于兩個水質(zhì)類別之間，為水質(zhì)評價和對比提供更多的信息。將評價結果四舍五入可得到最終水質(zhì)整體評價結果。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡法水質(zhì)評價結果中，7月地下水無Ⅴ類水，多數(shù)屬于Ⅳ類水，占比為55%，Ⅲ類、Ⅱ類和Ⅰ類水占比分別為27%、16%和2%；10月地下水Ⅰ～Ⅳ類水的占比分別為21%、37%、24%和18%，多數(shù)屬于Ⅱ類和Ⅲ類水。評價結果顯示了地下水水質(zhì)明顯的季節(jié)變化特征。7月西洞庭湖澧水和沅江之間以及南洞庭湖資江下游水質(zhì)較差，為Ⅳ類，其余地區(qū)水質(zhì)多呈Ⅲ類。10月洞庭湖上游平原淺層地下水水質(zhì)總體好轉，僅有澧水下游的D13和D14采樣點附近，以及益陽市周邊的D36采樣點附近水質(zhì)仍然較差。

3.3 討論

評價結果中如圖5所示。綜合指數(shù)法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡法的結果顯示出更明顯的水質(zhì)季節(jié)變化，符合實際情況；PCA法的評價結果中7月和10月的平均值變化不大，且分布區(qū)間接近。PCA法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡法的評價結果更接近，相對綜合指數(shù)法的評價結果更好。綜合指數(shù)法的評價結果受個別重污染指標的影響比PCA法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡法大，使其7月水質(zhì)評價結果明顯比另外兩種方法評價結果差；10月主要污染指標質(zhì)量濃度降低，綜合指數(shù)法的評價結果和另外兩種方法的結果相似。此外，PCA法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡法10月的評價結果接近正態(tài)分布，但是綜合指數(shù)法的評價結果顯示明顯的偏態(tài)分布。一般來說，當存在明顯的大范圍污染時，水質(zhì)評價結果顯示為偏態(tài)分布；當污染緩解后，水質(zhì)評價結果應近似于天然水體的正態(tài)分布。綜上所述，BP神經(jīng)網(wǎng)絡法的水質(zhì)評價結果更符合實際。

圖5 不同評價方法水質(zhì)評價結果箱式圖

3種評價方法都識別出了主要的污染區(qū)域。綜合指數(shù)法評價結果中幾乎整個西洞庭湖平原和南洞庭湖平原為重污染的Ⅳ類和Ⅴ類水分布區(qū)。主成分分析法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡法評價結果顯示主要污染區(qū)域在西洞庭湖平原的澧水和沅江之間，以及南洞庭湖平原的資江下游，污染范圍較明確。

從采樣點數(shù)量來看，BP神經(jīng)網(wǎng)絡法和PCA法評價結果相同的采樣點有32個，BP神經(jīng)網(wǎng)絡法和綜合指數(shù)法評價結果相同的采樣點有22個，PCA法和綜合指數(shù)法評價結果相同的采樣點有20個。BP神經(jīng)網(wǎng)絡法與其他方法評價結果相同的采樣點個數(shù)最多。同時，BP神經(jīng)網(wǎng)絡法和PCA法對Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ類水評價結果相同的采樣點個數(shù)最多；BP神經(jīng)網(wǎng)絡法和綜合指數(shù)法對Ⅳ類水評價結果相同的采樣點個數(shù)最多(圖6)，可見BP神經(jīng)網(wǎng)絡法能有效地反映主要污染指標對整體水質(zhì)的影響，同時沒有過度突出這種影響。綜上所述，在水質(zhì)綜合評價中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡法的評價效果最優(yōu)。

圖6 任意兩種方法評價結果相同的采樣點個數(shù)對比

綜合指數(shù)法在水質(zhì)評價中需要對各評價指標賦權重，權重大小由經(jīng)驗確定，導致評價結果的客觀性不足。污染程度最高的指標權重大于整體水質(zhì)的權重，對水質(zhì)綜合評價結果的影響過大。洞庭湖上游平原區(qū)淺層地下水中主要超標指標硝酸鹽、鋁、鐵、鋅和錳的質(zhì)量濃度直接影響了評價結果。綜合指數(shù)法適用于嚴苛的水質(zhì)評價，例如，居民飲用水源水質(zhì)綜合評價。

PCA法對水質(zhì)綜合評價的結果比較理想。該方法較為簡單并基本消除了主觀性對評價結果的影響。然而，該方法中數(shù)據(jù)降維步驟雖然消除了數(shù)據(jù)之間的相關性，剔除冗余信息，但是丟失了部分信息，增加評價結果的不確定性。該方法計算過程中把數(shù)據(jù)之間的關系簡化為線性關系，忽略了自然過程中變量之間非線性關系的本質(zhì)。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡法克服了綜合指數(shù)法和PCA法的缺點，綜合評價結果在反映水質(zhì)時間變化和空間變化方面是最好的。該方法克服了主觀性對評價結果的干擾，保證了水質(zhì)綜合評價的客觀性。BP神經(jīng)網(wǎng)絡法從所有指標的表現(xiàn)出發(fā)評價總體水質(zhì)，保留全部數(shù)據(jù)信息，不過度強調(diào)污染最嚴重的指標。此外，BP神經(jīng)網(wǎng)絡法可以處理數(shù)據(jù)之間的非線性關系，提高了數(shù)據(jù)信息的保真度。必須指出，BP神經(jīng)網(wǎng)絡法屬于人工智能算法，無法給出水質(zhì)評價的過程和機理，其評價結果的精度只能通過優(yōu)化網(wǎng)絡結構、提升網(wǎng)絡訓練水平來提高。

4 結 論

a.西洞庭湖平原和南洞庭湖平原淺層地下水中存在大面積地質(zhì)成因污染(如鐵、錳和鋁)和局部人為成因污染(如硝態(tài)氮和鋅)。西洞庭湖平原的澧水和沅江之間，以及南洞庭湖平原的資江下游淺層地下水中水質(zhì)較差的Ⅳ類水分布較廣，可用于灌溉，但不適宜飲用。總體上，雨季西洞庭湖平原淺層地下水污染較重，主要污染物為地質(zhì)來源的鐵、錳和鋁。雨季后主要超標指標的質(zhì)量濃度普遍降低，水質(zhì)季節(jié)變化明顯。

b.BP神經(jīng)網(wǎng)絡法適用于水質(zhì)綜合評價，可有效地顯示但不會過度突出主要污染指標對水質(zhì)綜合評價結果的影響，能更好地反映出水質(zhì)季節(jié)變化，評價水體水質(zhì)整體情況的效果好于傳統(tǒng)的綜合指數(shù)法和PCA法，在3種方法中評價結果最合理。

c.PCA法不能充分反映主要污染指標對水質(zhì)綜合評價結果的影響。綜合指數(shù)法的評價結果中沒有Ⅲ類水，水質(zhì)“非好即壞”，這與其他兩種方法的評價結果有明顯差異。此外，主要污染指標對綜合指數(shù)法的評價結果影響較大，該方法適用于嚴苛的水質(zhì)評價。