基于本溪市水質監測指標變化規律探析

倪 洋

（遼寧省沈陽水文局，沈陽 110000）

水是生物體維持其生命活動的物質基礎，優質的水環境可以有力地支持農業發展，保證人們的生活。近年來，隨著工業和農業的發展以及人類活動的增多[1]，大量的工業、農業和生活廢水流入水體，造成了嚴重的河流污染。這就是為什么近年來水環境的質量在河流健康研究中引起如此多的關注。水質的物理和化學指標是水生生態系統健康的有用視覺指標,是衡量水生生態系統健康狀況的重要手段[2-3]。

1 評定方法

1.1 單指標法

評估水質的單一指標法是基于某種污染物的測量濃度與該項目參考值的比率[4]，該適用方法簡單，計算結果安全可靠,其計算公式為：

式中：Ci為污染物實測濃度；Si為相應類別的標準值；Pi為某污染物的分指數。

5 個監測參數COD、BOD、TN、TP 和NH3-N的監測值被用來確定一個水體是否符合評估標準的相關水質標準。將這5 個指標的水質標準閾值列成表格，地表水環境質量標準基本項目標準限值表，見表1。

表1 地表水環境質量標準基本項目標準限值表 mg/l

利用上述評標準，2012—2018 年期間，在每個監測站對水質指標進行了分析。在5 個監測參數中，由于檢測率低，每個監測點的COD 和BOD2都符合I 類水質標準。TN 主要是在2mg/l 以上的高位被檢測到，但檢測到的最高水平在6mg/l 以上。TN 監測值達到或超過了V 類水質標準。各監測站NH3-N、TP 指標監測結果，見表2。表中選取每年5 月、7 月、9 月和11 月為代表月，其中5 月是汛前期，7 月是汛期，9 月為汛后期，11 月為枯水期。

表2 各監測站NH3-N、TP 指標監測結果 mg/l

表2顯示，NH3-N 在大多數時間段處于水質等級I 類，在一些時間段處于水質等級II 類和III 類；TP 檢測率也很高，不同地點和時間的檢測率差異相對較大。在觀音閣水庫和南甸站，NH3-N 濃度都比較低，水質標準符合I 類水,在興隆水庫站，雖然在2016 年和2018 年有一段時間的污染濃度達到了V 類水平，但在大部分時間里，NH3-N 濃度都在I 類水質標準范圍內；在泉水站，NH3-N 大部分時間都在II 類水質范圍內; 大多數時候，觀音閣水庫的TP 都在水質標準II 類以上, 然而，在2018 年，濃度更高,南甸站站的TP 水平從2012 年的V 級下降，在2014—2017 年的大部分時間里保持在I 級,然而，2018 年出現了增長, 這可能是連續幾年降雨量低的結果。

分析顯示，由于2012—2018 年期間降雨量持續偏低，2014—2017年期間監測站的水質有所改善，但2018 年則有所惡化。在5 個監測指標中，總氮（TN）和總磷（TP）影響了水質標準，導致太子河流域的水質低于劣五級。

1.2 綜合指標法

水質綜合污染指數是指對各項水質污染物參數的相對污染指數進行分析[5]，進而得到的數值代表著水質的污染程度。考慮到主要流域的水污染性質，選擇了5 個指標進行計算，即COD、BOD、TN、TP 和NH3-N[6-8]。

綜合污染指數的計算公式為：

式中:P為水質綜合污染指數；n為評價指標的項目數。

綜合污染指數P 分級，見表3。

表3 綜合污染指數P 分級

采用綜合污染指數法計算觀音閣水庫、南甸水庫、興隆水庫和泉水是4 個監測站的綜合污染指數，反映了2012—2018 年每個月的水污染情況。觀音閣水庫站綜合污染指數及水質評價結果，見表4；南甸-基于月綜合污染指數的水質評價結果，見表5；興隆水庫-基于月綜合污染指數的水質評價結果，見表6；泉水-基于月綜合污染指數的水質評價結果，見表7。

表4 觀音閣水庫站綜合污染指數及水質評價結果

表5 南甸-基于月綜合污染指數的水質評價結果

表6 興隆水庫-基于月綜合污染指數的水質評價結果

2012—2018 年各月音閣水庫的綜合污染指數結果顯示，低度污染占主導地位，只有小部分中度污染評估結果，高度污染僅有1 次，即2012 年9月。2012—2014 年，南甸站是比較清潔干凈的，但2015—2018 年，水質惡化，大部分水是中度污染，小部分則為是重度污染。2012—2015 年，興隆水庫站的污染評估結果為“清潔“和“尚清潔”，但2016—2018 年的評估結果基本為重度污染和中度污染，水質惡化趨勢明顯。從2012—2015 年，泉水站的水質被評為 清潔或者尚清潔，在2016—2018 年期間，大多數評估的結果是污染程度較高，有少數重度污染的地點。

從4 個站點的分析可以看出，2015 年以前各站點的水質都處于清潔水平，但2018 年以來的3a，各站點的水質都呈現出高污染或重度污染，水質惡化趨勢明顯，主要原因是TN 的監測值增加。采用數據采樣表中各監測站2012—2018 年的BOD、COD、NH3-N、TN 和TP 的水質監測數據,分析各監測指標污染物的濃度。2012—2018 各站污染物濃度變化Z 值表，見表8。大多數COD 指標沒有被檢測到，因此在此不作分析。

表8 2012—2018 各站污染物濃度變化Z 值表

表8中的MK趨勢分析結果顯示，盡管BOD濃度在相對較低的水平上被檢測到，但4個監測點中的3個顯示出非常明顯的增長趨勢：①各站的NH3-N值差異很大，觀音閣水庫站呈明顯上升趨勢，泉水站呈明顯下降趨勢，其他兩個站呈不明顯的上升趨勢；②對于TN，觀音音水庫站表現出明顯的低估趨勢，而其他3個站則在顯著性水平以上呈現出上升趨勢；③各站的TP趨勢與TN基本相同，總的來說，監測站的各種指標濃度普遍呈現明顯的上升趨勢，而相應的河流水質則呈現明顯的下降趨勢[9-10]。

2 各指標變化規律

2.1 水質監測指標年內變化趨勢

2014、2016、2017 年BOD 濃度，見圖1，對本溪市2012—2018 年幾年的降雨量進行了分析，豐水年選擇的是降雨量大的2014 年，降雨量小的2017 年和降雨量較小的2016 年分別為枯水年和平水年。選擇3 個年份作為典型年份，為每個典型年份繪制4 個參數（BOD、NH3-N、TN 和TP）的折線圖，以分析1a 中水質的變化。

圖1 2014、2016、2017 年BOD 濃度

由圖1 可知，在所有3 個典型年份中，BOD濃度在汛期結束時明顯增加；在3 個典型年份中，由于稀釋效應，污染物的濃度較低，但在旱季由于水的供應量較低而污染物濃度較高。

2014、2016、2017 年內NH3-N 指標折線圖，見圖2。

圖2 2014、2016、2017 年內NH3-N 指標折線圖

圖2顯示，2014 年NH3-N 濃度較低且穩定，2016 年6 月后有不同程度的上升，2017 年3 月最高，此后一直保持低位。2014、2016、2017 年內TN 指標折線圖，見圖3。

圖3 2014、2016、2017 年內TN 指標折線圖

目前中國化肥施用量相當于美國、印度的總和，居世界之首。化肥的使用對中國的糧食增產起著重大的促進作用。中國每年的谷物總產量與每年的化肥使用量有很高的線性正相關關系，但化肥對增產的影響趨于下降。由圖3 可知在1～4 月以及10～12月TN 指標有明顯的升高，即在枯水期TN 指標排放量有明顯上升。

2014、2016、2017 年內TP 指標，見圖4。

圖4 2014、2016、2017 年內TP 指標

如圖4 所示，觀音閣水庫站的TP 全年呈現不規則的波動分布，振幅逐年增大。

2.2 藻類濃度分析

根據相關調查，太子河流域藻類植物8 門120屬329 種（包括21 變種）；其中以硅藻類最多，有36 屬144 種，占總數的43.77%。該項目統計了2016—2018 年觀音閣水庫壩前和老官砬子2 個監測點的藻類細胞濃度數據，并在此基礎上分析了2016—2018 年該監測點的藻類密度對水質的影響。藻密度與水華風險評估標準，見表9。

表9 藻密度與水華風險評估標準

由于2 個監測站數值范圍及變化趨勢基本一致，因此僅列出老官砬子（觀音閣水庫本溪取水口）監測點2016—2018 年各監測時間監測到的藻類優勢種類、藻類密度和水華風險，老官砬子監測站藻類監測結果見表10。對每年各月的藻類細胞濃度變化情況進行分析，觀音閣水庫2016—2018 年間藻類細胞濃度變化情況，見圖5。

圖5 觀音閣水庫2016—2018 年間藻類細胞濃度變化情況

表10 老官砬子監測站藻類監測結果

河床中的藻類濃度直接受到水溫和水量的影響。由圖5 可知，每年4 月中旬和5 月中旬，該監測站都會記錄到高濃度的海藻細胞，這與水庫的低水位和此時水溫的快速上升直接相關。當5 月中旬以后的汛期開始，水庫的蓄水的增加，藻類細胞的濃度開始明顯下降。此后，水庫的蓄水水平一直保持在高位，直到8 月，藻類的濃度仍然相對穩定。對2010—2018 年的年平均海藻濃度的分析顯示，Z值為0.44，表明在分析期間海藻濃度有不明顯的增長趨勢。

3 結 語

太子河流域的TN 和TP 平均值在2012—2018 年期間呈現出不顯著遞減的趨勢，而BOD 和NH3-N 隨著時間的推移，它略微下降，然后再次增加，BOD 和NH3-N 的超標是太子河河流域現有的一個主要水質問題，所有監測的河段的水質從2012 年的清潔到2018 年的嚴重或非常嚴重的污染，其水質惡化較為明顯。