基于 WQImin 模型的貴州草海水質評價分析

近年來，隨著社會經濟發展和人口的增長，大量工業、農業廢水和生活污水進入湖泊，導致湖泊水質惡化，對人類健康、生物多樣性產生嚴重威脅[1-2].水質評價是水環境治理的重要基礎之一，旨在通過監測水體的物理、化學和生物指標，采用科學方法對水體污染程度進行綜合評估.在此基礎上，深入分析污染時空變化特征，識別關鍵污染因子，并采取針對性的水污染防治措施，具有重要意義[3].

當前，水質評價方法主要有單因子評價法、主成分分析法、水質綜合評價指數法等[4-6].其中，水質綜合評價指數（WQI）法是將各種水質參數整合，得到一個可代表整體水質的無量綱數值，具有充分利用水質參數信息、綜合反映水質狀況等優點，在水資源管理中發揮著重要的作用 [7-8] .然而， WQI 法需要考慮大量水質參數，數據處理過程較為復雜.最簡水質綜合評價指數 ）在 WQI 的基礎上，選取有限的關鍵指標對水質進行評價，能夠使分析和監測成本大幅降低[5.9].研究表明[9-10]， WQI 與 WQI_min 具有較強的線性相關性，因此可通過 快速得到WQI.值得注意的是， WQI_min 的關鍵指標會隨著不同區域的水體特征而發生變化.由于所選定關鍵指標和權重的差異，模型的精確度也會存在一定的差別[10-11].因此， 模型的性能需要根據特定的研究對象進行精準評估，

草海作為貴州最大的高原天然淡水湖泊，對當地自然和社會環境有著重要影響.當前，草海面臨水質富營養化和水生植物衰退等問題.對草海水質時空分布特征進行分析評價，制定針對性的水污染防治措施十分必要.采用基于多項水質指標的WQI法對草海水質進行評價，將有助于更加全面地理解草海水質變化規律[12].而WQI與 模型用于高原湖泊的水質評價還未見報道.因此，本研究采用單因子評價法探討了草海水質基本特性，運用WQI法揭示了草海及入湖支流水質時空分布規律.在此基礎上，結合草海流域特點、氣候條件構建僅考慮關鍵參數的 模型，以期降低分析測試成本.

1 材料與方法

1.1 研究區域概況

草海 （26^°47^′～26^°52^′N，104^°09^′～104^°20^′E） 位于貴州省威寧彝族回族苗族自治縣，是一個由水域、沼澤、草甸、林地構成的完整、典型的高原湖泊濕地生態系統，為國家級自然保護區.草海屬亞熱帶高原季風氣候，流域年平均氣溫 10.9^°C ，年日照時數介于 1 374～1 634h 之間，年均降雨量介于 626.5～1124.1mm 之間，豐水期為 6～10 月份，平水期為5、11月份，枯水期為 1～4 月份與12月份.草海流域面積 96km² ，水域面積 25km² ，最大水深小于 5m ，屬于淺水湖泊.草海表層沉積物氧化還原電位平均值為 （-102.1±4.34）mV 底質環境受到歷史積累因素的影響，湖區重金屬風險指數較高.湖區水生植物以沉水植物和浮葉植物為主，敞水區物種相對較少.匯入草海的河流大多數是發源于泉水的短小河溪，主要有大中河、東山河、白馬河和萬下河.

1.2 樣品采集與檢測

研究區域共布設17個采樣點，其中湖區13個采樣點，4條入湖支流各1個采樣點（如圖1所示）.采樣時間為2022年1月至2023年3月，按照《水質采樣技術指導》（HJ494-2009）每月采樣1次，水質指標為水溫（t）、pH 值、溶解氧（DO）、電導率、濁度（ Tur ）、高錳酸鹽指數（ COD_Mn ）、化學需氧量（ COD_Cr ）、總氮（TN）、硝酸鹽氮（ NO₃ -N）、亞硝酸鹽氮（ ）、氨氮（ NH₄-N） ！總磷（TP）、懸浮物（SS）、葉綠素 等14個.

pH 值、溶解氧、電導率 采用SX751型pH/ORP/電

導率/溶解氧儀測定，濁度采用WGZ-20O 濁度計測定， COD_Mn 采用《水質高酸鹽指數的測定》（GB/T11892一89）測定， COD_Cr 采用重鉻酸鹽法（HJ828-2017）測定，TN采用堿性過硫酸鉀消解紫外分光光度法（HJ636-2012）測定， NH₄-N 采用納氏試劑分光光度法（HJ535-2009）測定，TP采用鉬酸銨分光光度法（GB11893一89）測定， _{NO3-N，NO2-N} 采用CIC-D100 離子色譜儀測定（HJ84-2016），SS采用重量法（GB11901－89）測定， Chla 采用分光光度法（HJ897-2017）測定.

1.3 WQI分析方法

本研究采用WQI法對水質進行評價，計算公式如下：

式中，WQI為水質綜合指數； C_i 為第 i 種水質指標的標準化得分； P_i 為第 i 種水質指標的權重， P_i 的最小值為1，最大值為4.基于地表水環境質量標準（ （GB3838-2002） 以及相關文獻，確定各指標的權重[10，13－14].隨后將各指標進行標準化處理， C_i 計算公式如下：

式中， T_i 為第 i 個指標的實際監測值， S_i，k 和 S_i，k+n 為第 i 個指標在標準化過程中所處的第 k 和 k+n 級對應的標準化分數， I_i，k 為第 i 個指標的歸一化值， n 為標準化值相同的個數.值得注意的是，本研究中僅 COD_Cr 的第1類和第 I 類的標準化值相同， n=2 ，其他情況下 n=1 采用多元線性逐步回歸法確定 模型的關鍵參數.基于 值將水質劃分為5類，（80，100]為優，（60，80]為良，（40，60]為中，（20，40]為差，[0，20]為非常差.采用決定系數 （R²） 評估 模型的擬合度，不同模型的預測能力由百分比誤差 （PE） 和均方根誤差 RMSE ）判斷，二者數值越小，模型準確度越高[15].采用2022年1至12月份監測數據為 模型訓練集數據，2023年1至3月份為測試集數據.

2 結果與分析

2.1 草海水質特性分析

2022 年草海水質變化特性如圖2所示.2022年草海最高水溫為 23.18^°C ，最低水溫為 2.4^°C.pH 平均值為8.37，表明草海水體整體處于堿性狀態.年平均溶解氧質量濃度為 6.82mg/L ，除2022年4月份與8月份外，整體優于Ⅱ類標準.水體電導率在 1～7 月份較高， 8～12 月份較低，約為 250μS/cm ，而濁度在2月份最低，隨后至8月份呈現出增加的趨勢，二者可能與夏季降雨量較大有關. COD_Mn 年均值為 8.46mg/L ，總體上高于Ⅲ類水體標準.值得注意的是， COD_Cr 年均值為 31.41mg/L ，劣于地表水Ⅳ類水平.湖區TN與 NH₄-N 值波動較大，其中8月份 ΔNH₄-N 達到最低值.而 Chla 與TN、 ΔNH₄-N 的變化趨勢相反，7月份質量濃度最高為 20.54μg/L. 研究表明，不同湖泊水質特性在豐水期、枯水期存在明顯差異，部分湖泊水質在時間上差異不明顯，而部分湖泊降雨徑流污染，導致豐水期水體中氮、磷濃度較高[16-17].草海 TP 年均質量濃度為0.02mg/L ，最大值為 0.09mg/L ，優于 I 類水.與貴州紅楓湖、云南滇池等高原湖泊類似，草海呈現出TP質量濃度較低，TN質量濃度較高的特性[18].將草海 COD_Cr、COD_Mn 、氮、磷等主要單因子指標按照豐水期-平水期-枯水期進行分析，結果如圖3所示.可以看到，豐水期草海 NH₄–N 值較低，而TP在平水期值較高. COD_Cr 與 COD_Mn 在豐水期相對較高，但顯著性分析表明兩項指標在豐水期和平水期沒有明顯差異（ _Plt;0.05 ，說明降雨徑流污染對湖泊 COD_Cr F COD_Mn 具有一定貢獻，但影響程度有限，

2.2 草海及入湖支流WQI分析評價

圖4為湖區不同點位的WQI評價時間分布差異.從時間上來看，15月的平均值均為中等，所有月份的水質指數均值均大于40.其中，2022年1月份和9月份水質評價結果最佳，評分分別為56.82和55.67，5月份水質評價結果最差，評分僅為49.83.從2022年1月份至7月份，草海WQI呈現出逐漸下降的趨勢，隨后呈現出升高趨勢，在9月份達到最佳水平，之后呈降低趨勢.

如圖5所示，草海4條人湖支流WQI指數均值均大于50.2022年1月份和3月份WQI指數表現最佳，均值分別為67.17、68.55.而4至7月份期間，WQI降低至較低水平.人湖河流的水質在時間上與草海水質呈現出相同的變化趨勢，這可能是由于雨季集中在4至7月份，降雨徑流攜帶污染物進入河道或湖泊，使水質變差.草海人湖河流流量較小，水體中污染物濃度極易受到降雨的影響，導致WQI值隨時間波動較大[19].

草海及入湖支流的WQI空間分布如圖6所示.WQI指數在空間上的變化較小，不同點位的WQI指數均大于50，評價為中等.其中，點位C3和C4的WQI值較高，分別為53.36 和 53.29.C8～C13 點位WQI指數較低，說明草海西部水質總體上優于東部水質.對4條入湖河流而言，WQI均值由高到低：Z3（東山河）、Z4（萬下河）、Z2（白馬河）、Z1（大中河）.其中東山河與萬下河水質較為接近，WQI分別為63.29、63.26，水質評價為良好;大中河水質最差，WQI為56.99，水質評價為中等.研究表明，湖泊水質情況與湖泊周邊城市化率、人為活動強度、土地利用類型等因素存在一定的相關性[19].草海流域東北部區域城市化率較高，污染負荷輸出顯著高于西南部區域，導致草海水質污染程度由西向東漸增，城市生活污水的匯人可能是草海富營養化的主要原因[20].值得注意的是，4條入湖河流的WQI均值顯著高于湖區，說明入湖河流水質優于湖區.如表2所示，單因子評價得到草海湖區2022與2023年水質類別均為V類，超標因子為 COD_Cr ；4條入湖河流中，大中河和白馬河水質較差，2022與2023年水質類別均為V類，人湖支流水質優于湖區水質，該結果與WQI評價結果一致.由于草海濕地分布30 余條入湖溝渠，雨季時地表徑流沖刷的污染物可能通過溝渠進入湖泊.此外，草海水生植物近年來大面積退化，其殘體沉積于湖底腐爛消解產生的內源污染也可能成為重要的污染源[21].

2.3 基于 的水質分析評價

以14個水質指標為自變量，以WQI為因變量進行多元線性逐步回歸分析，如表3所示.可以看到，COD_Mn 對WQI的貢獻最大，能夠解釋WQI變異的 46.4%（?lt;0.05） .將 TN、SS、 NH₄. -N納入模型時，模型的顯著性依次增加，分別能解釋WQI變異的 59.8%.68%?76.4% .而溶解氧、濁度、 Chla 作為模型的第5、第6、第7參數，模型性能進一步提高 （R²=0.873） ：

根據多元線性逐步回歸的結果，選擇 COD_Mn，TN，SS，NH₄-N 作為 模型的基本參數，溶解氧、濁度、 Chla 作為補充參數.各 WQI_min 模型包含的指標如表4所示，其在訓練集上的表現如圖7所示.通過比較RMSE，PE 和 R² 可以發現，隨著參數的增多， 模型的準確性逐步提高.其中，當 WQI_min2 增加溶解氧指標時，模型擬合系數由0.775增加到了0.846，且 的決定系數均大于0.8，均表現出良好的預測性能.其中， 表現最佳，RMSE和 PE 值最低，分別為 1.72、2、44% ，決定系數達到0.895.此外，按照豐水期-平水期-枯水期分別構建了不同水期的 WQI_min 模型，如附錄表 S1～S2 所示.結果表明，豐水期 模型中關鍵參數為 COD_Mn 、 NO₂-N 、濁度、SS、 NH₄-N ，此時豐水期 模型 R² 為0.744;在平水期， 模型中關鍵參數為 COD_Mn 、溫度、 NH₄-N 、濁度、SS，當考慮以上參數時，模型 R² 為0.900.枯水期 模型中關鍵參數為 COD_Mn 、 TN 、 Chla 、SS、 ΔNH₄-N ，當考慮以上參數時，模型 R² 為0.882.

基于2023年1至3月份數據對 WQI_min 模型進行了驗證，如圖8所示.可以看到，4個模型在測試集上均表現出良好的擬合效果，其中 擬合效果最好，具有最高的決定系數（ R²=0.788） ， RMSE=2.68 ，PE=4.66% .值得注意的是， 模型在訓練集上決定系數 R²=0.846 ，當繼續增加水質指標時，相關性盡管有一定程度的增加，但增加幅度較小;而在測試集上，增加水質指標， WQI_min3 與 WQI_min4 的準確性略微下降.因此，綜合考慮模型精度和監測成本后，可將 作為草海最佳的水質預測模型.

3討論

研究表明，評價對象水質特征直接決定 WQI_min 模型的關鍵因子[14].陳麗華等[12]采用TLI和PCA法對草海水質進行分析評價時發現， COD_Mn 和 TN可能是影響草海水質的主要原因.2013至2022年，草海COD_Mn，NH₄-N，TN 顯著升高，水質評價結果主要為V類，超標因子為 COD_Mn 、 TN^[22] .在本研究中， COD_Mn 、TN 在草海 模型中具有最高的解釋度.其中， COD_Mn 為首要參數，是因為草海水體中 COD_Mn 較高.草海沉積物中TN含量較高，甚至高于部分典型的富營養化湖泊[18].因此，TN作為反映草海水質狀況的重要指標，有必要將其納人 模型[23].在WQI模型構建中，選取的SS權重 P_i 要小于 ΔNH₄-N 和溶解氧（表1），但在 模型中SS具有更高的解釋度，說明懸浮物顆粒在草海水質評價中起到重要作用.溶解氧對水生生物生長等復雜的生化過程具有顯著影響，能夠反映出水體自凈能力，是水生態系統的敏感性指標，在草海 WQI_min 模型得到了考慮[24].TP作為湖泊營養狀況評價的重要指標，并未納入草海 模型，是由于草海TP質量濃度較低，對評價結果解釋力較弱[25].

WQI法不僅能定性地評價水質隨時間的變化，也能夠在空間上對不同水體斷面或人湖河流進行單獨評價[26].WQI法對數據有較高的要求，需要盡可能包含全面的監測指標，導致監測成本增加. 通過篩選能夠準確解釋水質變化的關鍵指標，降低了水質監測的復雜性，在一定程度上彌補了WQI法的不足.本研究構建的草海 WQI_min2 模型中，所選取的5個指標均易于監測，有利于當地水質分析評價工作的開展.值得注意的是，水質評估中存在不確定性，主要受采樣時間和方式的影響[15].此外，標準化處理在WQI分析中同樣具有重要影響，部分指標可以依據國家地表水水質標準 （GB3838-2002） 進行評估，部分指標還需要進一步研究，以消除權重和歸一化參考范圍的影響[27].總體而言， 模型的構建和驗證過程具有很強的推廣性.在后續草海生態環境治理工作中，應重點關注 COD_Mn 、 TN 、SS、 NH₄ -N、DO等5項指標，同時可將濁度、 Chla 作為輔助參考指標.在污染源方面，除入湖河流外，環草海溝渠中輸入的污染物也需引起關注，并重視湖泊底泥產生的內源污染.

4結論

本研究采用WQI法對草海水質進行綜合評價，篩選得到關鍵指標并構建 模型，得到以下結論：（1）草海水體中TP質量濃度較低，TN質量濃度較高.此外，水體中 COD_Cr 質量濃度長期高于地表水N類水平.（2）WQI評價表明草海和入湖河流水質呈現出季節性變化，總體上評價為“中等\"水平，其中8至9月份水質評價結果最優.而草海4條主要入湖支流的WQI評價結果優于草海湖區，表明入湖河流對草海水質影響較小.（3）研究提出草海 模型，關鍵水質指標包括 COD_Mn 、TN、SS、 NH₄ -N、溶解氧等 模型在水質評價方面表現出優異的性能.

附錄見電子版（DOI：10.16366/j.cnki.1000-2367.2024.08.30.0001）.

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Evaluation of water quality of Guizhou Caohai based on the model

Wan Yingl，Du Mingpul，Guo Yanmin'，Liu Kunyun2，Sun Heying1，Wang Yingcai'，Li Ruiwen'

1.EcologyandEnvioentMonitoingndSitifiResearchCente，ChangngBasinEcologandEnvioentdmiistratioMistryf Ecologyand Environment，Wuhan430olo，China；2.Guizhou Ecological EnvironmentMonitoringCenter，Guiyang 550oo，China）

Abstract：Caohai，thelargest plateau lake in Guizhou Province，has garnered significant attention due to recent water qualitydeterioration.This study assessed water qualityof Caohai using the water quality index（WQI）method，analyzing month-to-month monitoringdata spanning January 2022 to March 2O23from Caohai lakeand rivers entering the lake.Results indicatedalowtotalphosphorus（TP）contentbuthightotalnitrogen（TN）levels inthelake，withrainfallrunoffcontributing relatively minimally to nitrogen and phosphorus pollution.The average WQI value across the study area was 54.49 ，reflecting a \"medium\" waterquality evaluationgrade.Temporall，the best water qualityevaluation results were presentedfrom August to September.Spatiall，the western region exhibited superior waterqualitycompared totheeastern area，and inlet rivers showed better evaluations thanthelake，which exerted leser influence on lake water quality.Employing stepwise multiple linearregression，5 key indicators，including permanganate index（ COD_Mn ），total nitrogen（TN），suspended solids（SS），ammonia nitrogen（ NH₄ -N），dissolved oxygen（DO），were selected from 14 water quality indicators，establishing the minimum comprehensive water quality index（ ）model. The model demonstrated robust predictive capabilities in both the training and test sets，showing an excellent fit （R²=0.846 ） with low root mean square error （RMSE=2.09 ） and a percentage error ratio of （20 3.45% in the training set.The resultsof thestudyare intended to providea decision-making basis for the ecological management of the Caohai.

Keywords： plateau lake； Caohai； water quality assessment； minimum comprehensive water quality index（ WQI_min ）spatial and temporal distribution characteristics