西藏雅尼濕地水質評價及污染源分析

濕地系統同時具備陸地生態系統與水生生態系統的特點（舒遠琴和宋維峰，2020），在物質循環、水質凈化、生物多樣性維護等方面發揮著不可替代的作用（Huetal，2017）。水是維系濕地生態系統穩定的關鍵因素（孫凱歌，2023），濕地水質的改變直接影響濕地的生態過程和生態功能。青藏高原是我國濕地分布最集中的區域，有著最為完整和原始的濕地生態系統（Zhangetal，2011）。受高寒、低氧及高海拔等極端環境因子的共同制約，高原濕地生態系統呈現出獨特的類型特征。其結構-功能格局相對簡單，環境承載力較低，且生態恢復力顯著弱于其他濕地系統，表現出典型的生態脆弱性特征（Lietal，2020）。雅尼濕地屬于典型的高原河流濕地，以往關于該濕地的研究多聚焦于生物多樣性、景觀格局及氣候特征等方面。莽楊丹等（2019）研究了濕地內不同功能區的土壤線蟲群落特征；趙文濤（2021）通過分析2006—2018年濕地公園的景觀格局變化進行景觀健康評價；孫凱歌（2023）基于2019—2021年的生態監測數據，探究了濕地氣候特征、植物群落特征以及土壤養分與植物多樣性的關系。然而，有關濕地水環境質量的研究資料相對稀缺。因此，對雅尼濕地水體進行評價具有一定現實意義。

水體水質分析評價方法多樣，涵蓋單因子評價法、綜合營養狀態指數法（TLI）、綜合污染指數法、主成分分析法（PCA）、綜合水質指數法（WQI）、模糊數學評價法、人工神經網絡法等，各類方法均有其優缺點。TLI法克服了單一因子評價富營養化的片面性，解決了營養狀態指數法（TSI中透明度（SD）等單項指標變化較快且權重較大等問題，以相對穩定的葉綠素a（Chl-a）濃度為基準參數，綜合考慮相關指標權重的差異，計算較為方便，被廣泛應用于水體的營養狀況評價，尤其是大型水體（王明翠等，2002）。綜合污染指數法雖無法直接體現各指標變化和水質達標情況，但結合單因子評價法，能判斷流域和斷面水環境質量變化趨勢，為治理提供依據（許生軍，2024）。WQI水質指數法能將水質數據轉化為特定數字，高效評估水質變化，反映整體水質狀況，被廣泛用于各類水體（孫婷婷等，2023）。

在水質評價基礎上，水環境污染源解析可識別污染物及來源，提出防治措施，研究方法有清單分析、擴散模型和受體模型。清單分析通過核算污染源排放量或入河量進行源解析，計算簡單，但入河系數不確定，難以推廣（謝經朝等，2019）。擴散模型只能定性研究，無法量化污染源貢獻率（陳鋒等，2016）。受體模型建立污染物濃度與來源的數量關系，常用模型有化學質量平衡模型（CMB）、正定因子分解矩陣模型（PMF）和絕對主成分-多元線性回歸模型（APCS-MLR）。CMB模型需測定所有成分譜，操作復雜成本高（王在峰等，2015）。PMF模型無需統計污染源信息，可分析數據不確定性，但無法明確污染源數量，有誤差（周建華等，2020）。APCS-MLR模型操作簡單、參數少，可量化貢獻率（王美華，2023）。

因雅尼濕地流域面積大，水體情況復雜，本研究將濕地分為上、中、下游3段，采用TLI法、綜合污染指數法和WQI法結合，系統評估濕地污染水平。借助相關性分析、PCA分析對污染源開展定性判別，再利用APCS-MLR模型定量解析水體污染來源，以期為雅尼濕地環境監控、治理與保護提供科學依據。

1材料與方法

1.1 研究區概況

研究區域位于西藏自治區林芝市的西藏雅尼國家濕地公園 （29^°23^′～29^°39^′N，94^°24^′～94^°52^′E） ，處于尼洋河與雅魯藏布江匯流處，包括巴宜區、米林縣的14個行政村，總面積 8 738hm² ，海拔 2920m 。研究區涵蓋雅尼濕地核心區域及其周圍支流流域，土壤類型以棕壤為主（凌智永，2022）。雅尼濕地屬于典型的高原河流濕地，受印度洋暖濕氣流和北方冷空氣的交替影響，氣候較溫暖濕潤，屬高原溫帶季風半濕潤氣候（莽楊丹等，2019）。雅尼濕地生態系統保存較好，人為干擾較少，水量豐沛，平坦開闊，是多種水生動植物、鳥類和小型哺乳動物棲息的重要場所，更是珍貴優質淡水資源的匯集場所。

1.2樣品采集

按均勻分布原則，沿雅尼濕地水系兩側布置58個采樣點（圖1），濕地核心區域采樣點適當密集。2023年5月（平水期），在58個采樣點各采1個水樣。采樣時取水器浸入水面下 20～50cm ，每個采樣點取上、中、下層水體混合，用 500mL 聚乙烯瓶收集并做好標記，采集的水樣放入 4^°C 保溫箱，帶回實驗室及時分析。采樣同時記錄采樣點坐標及周圍環境情況。

1.3水質理化指標檢測方法

水體pH值、電導率（EC）、溶解性固體總量（TDS）和鹽度（Salt）指標現場使用多參數水質監測儀（哈希Pocket Pro⁺ ）檢測。采用堿性過硫酸鉀消解紫外分光光度法（HJ636—2012）測定總氮（TN）含量，采用鉬酸銨分光光度法（GB/T11893一1989）測定總磷（TP）含量，采用納氏試劑分光光度法（HJ535—2009）測定氨氮 （NH₃–N） 含量，采用快速消解分光光度法（HJ/T399-2007）測定化學需氧量（COD）含量，TN、TP、 NH₃. -N和COD均使用多參數水質測定儀（連華科技5B3BV19）進行測定。采用乙醇萃取分光光度法（HJ897—2017）測定Chl-a含量，使用紫外可見分光光度計（德國ANALYTIKJENASPE-CORD""50PLUS）進行測定。

1.4水質評價方法

1.4.1TLI指數濕地水體富營養化受多種環境因子影響，其中最為重要的污染物為營養元素，即氮（N）、磷（P）、碳（C），而Chl-a則是富營養化最重要的表征指標（王林等，2023），對水體綜合營養狀態的評估具有決定作用。因此，將TN、TP、COD及Chl-a作為綜合營養狀態指數的評價指標。計算公式如下：

式中： m 為參與評價的主要指標個數； W_j 為第 j 種指標的營養狀態指數的相關權重； T_LI（j） 為第 j 種指標的營養狀態指數。

由于該評價方法是以Chl-a為基準參數計算，所以第 j 種指標歸一化的相關權重計算公式為：

式中： r_ij 為第 j 種指標與Chl-a的相關系數。Chl-a與其他參數之間的相關關系 r_ij?r_ij² 與 W_j 見表1（金相燦和屠清瑛，1990）。

各營養狀態計算指數公式為：

根據TLI指數值將濕地營養狀態分為5個等級（王明翠等，2002）： TLI（Σ）lt;30 為貧營養， 30?TLI（Σ）lt;50 為中營養， 50≤TLI（Σ）lt;60 為輕度富營養， 60?TLI（Σ） lt;70 為中度富營養， TLI（Σ）?70 為重度富營養。

1.4.2綜合污染指數采用各水質指標的實測值與其評價標準之比作為污染指數，然后通過等權重平均得到綜合污染指數。綜合污染指數法的計算公式如下：

式中： C_i 為第 i 項指標實測濃度； S_i 為根據《地表水環境質量標準》（GB3838—2002）I類水質標準規定的 i 項指標的濃度； P_i 為第 i 項指標的污染指數； n 為水質指標個數； K_i 為污染分擔率。評價分級為準如表2所示。

1.4.3WQI水質指數通過WQI水質指數法對雅尼濕地進行評價，可實現水環境質量優劣的指數模型定量化表達，定量評價污染程度（羅桂林和田林鋒，2021），其計算公式為：

式中： W_QI 為水質綜合指數； n 為參與計算的水質指標的個數； C_i 為第 i 種指標的歸一化值； P_i 為第 i 種指標的相對權重，根據水質指標對水生生物的重要性進行劃分，其取值范圍為1＼～4（Wuetal，2018）。 C_i 值和 P_i 值在國內外眾多學者研究中都進行過驗證，如表3所示。本文利用所采集到的7個水質指標（pH、TN、TP、 NH₃ -N、COD、EC、TDS）計算WQI值，在對雅尼濕地58個水樣進行檢測后，將各指標測量值進行歸一化賦值處理，WQI值在0＼～100之間被劃分為5個等級：差 （0≤WQI?25） 、一般 （25

1.5APCS-MLR模型

APCS-MLR是以APCS為自變量 （A） ，以各理化指標實測值為因變量進行多元線性回歸，利用回歸系數計算污染源的貢獻率（霍明珠，2021）。步驟如下：

對數據進行標準化，公式為：

式中： Z_ij 為標準化的值； C_ij 為樣品中理化指標 i 的測量含量； 為理化指標平均濃度； σ_i 為理化指標標準差。

引入濃度0的樣本，公式為：

將公式 ① 中 Z_ij 減去公式 ? 中的 （Z₀）_i 得到 A_p

A_p=Z_ij-（Z₀）_i

用理化指標實測濃度數據與 A_p 做多元線性回歸，得到每個元素的回歸方程，利用方程模擬每個理化指標的擬合值，通過擬合值與實測值的擬合分析，以驗證APCS-MLR模型在研究區的準確性。計算公式為：

式中： C_im 為理化指標 i 的擬合值； b_0i 為回歸方程中的常數項； b_pi 是源 p 對理化指標 i 的回歸系數； A_p 為調整后的因子 p 得分數； A_p?b_pi 為源 p 對該指標的貢獻量。

在計算污染源貢獻過程中存在負值，為了解決該問題，Haji等（2016）使用絕對值計算污染源的貢獻率。解析出源的貢獻率公式為：

式中： P 為污染源的貢獻率。

1.6數據分析

數據處理使用Excel2010和IBMSPSS25.0軟件進行。采樣點圖使用ArcGIS10.6繪制，其他圖使用Origin2021繪制。

2結果與分析

2.1雅尼濕地水質統計特征

從表4可以看出，研究區濕地水體 pH 為 7.69～ 9.87，平均8.59，呈弱堿性，具有較強的緩沖能力；根據《地表水環境質量標準》（GB3838—2002），雅尼濕地58個水樣中TN均值為 0.224mg/L ，達到Ⅱ類水質標準；TP、 NH₃ -N和COD的均值分別為0.015、0.084和 7.767mg/L ，均達到I類水質標準，表明研究區總體水質優良。EC為 15.10～221.00μS/cm ，均值為 118.57μS/cm ; TDS 為 7.4～114.0mg/L ，均值為56.7mg/L ，表明雅尼濕地整體為弱堿性淡水（ TDS^lt; 1000mg/L ）（李軍等，2010）；Salt為 0.01～0.14g/L ，均值為 0.07g/L 。

變異系數（CV）反映各指標的離散程度，一般可將CV劃分為以下3類（師環環等，2021）： CV?20% ，低變異度； 20%50% ，高變異度。 pH 屬于低變異，說明其在研究區范圍內波動很小；EC、TDS和Salt屬于中等變異度；其余5個指標屬于高變異度，這說明其在區域空間上的分布存在顯著差異，可能是由于人類活動作用影響導致其空間差異性較大（彭紅霞等，2021）。

各高原濕地對比見表5。除了若爾蓋濕地和納帕海濕地外，雅尼濕地的pH與其他濕地相比較高，水質堿性更強；TN含量與MitikaWetland相當，略低于扎西崗濕地和拉魯濕地，明顯低于其他8個濕地；TP含量與納帕海濕地相當，但納帕海濕地TP含量的最高值遠高于雅尼濕地，其余濕地TP含量均高于雅尼濕地； NH₃ -N含量明顯低于若爾蓋濕地、扎西崗濕地、拉魯濕地和茶巴朗濕地，略低于其余濕地；COD含量明顯低于若爾蓋濕地和拖烏山濕地，接近其余濕地含量；雅尼濕地的Chl-a含量均低于草海濕地和AncharWetland濕地；EC、TDS和Salt值均處于較低水平。綜上，雅尼濕地水體中的理化指標低于或接近于其他高原濕地，水體質量相對較為良好。

2.2雅尼濕地水質評價

2.2.1雅尼濕地富營養化評價通過綜合營養狀態指數法計算出雅尼濕地水體的營養狀態指數為36.88，屬于中營養型，說明研究區水體營養狀況總體良好。2.2.2綜合污染指數評價對58個采樣點的污染指數進行計算得到表6。雅尼濕地的綜合污染指數為0.74，水質級別為輕污染。

根據綜合污染指數計算出4項水質指標的污染分擔率，如圖2所示。雅尼濕地流域內的TN單項污染指數為1.12，污染分擔率為 37.8% ；TP單項污染指數為0.76，污染分擔率在 25.7% NH₃ -N和COD污染分擔率分別為 18.9% 和 17.6% 。TN和TP的污染分擔率占比達到 63.5% ，高于 NH₃–N 和COD。說明在參與評價的4個指標中，TN和TP是主要的影響因子。2.2.3WQI水質指數評價雅尼濕地流域各采樣點WQI值和分級比例結果見圖3。研究區各采樣點的WQI值為 67.06～97.06 ，所有采樣點水質等級均在中等及其以上，以“良好\"和“優秀\"等級為主，“良好”和“優秀”等級均占總體的 48.3% ，“中等\"等級僅占3.4% 。濕地整體的WQI平均值為89.20，屬于“良好\"等級。58個采樣點中只有S18和S20處于中等水質，可能因為這2個采樣點位于米瑞村和色果繞村附近，屬于雅尼濕地核心區域，周圍農田密布，農牧活動頻繁，對采樣點的水質造成一定影響。

采用不同評價方法得到的水質狀況及主要污染物種類可能存在一定的差異。結合3種評價方法的結果可以看出，雅尼濕地雖然部分點位呈現出輕微污染，但總體上水質和營養狀況都處于良好水平。同時TLI法和綜合污染指數法均指出N、P是影響雅尼濕地水質的主要因子，為后續進行污染溯源提供依據。

2.3濕地水質理化指標污染源解析

2.3.1相關性分析相關性可以反映指標之間的聯系，相關性越高的2種指標更可能具有相同的來源或遷移轉化途徑。對58個濕地水體9個理化指標的皮爾遜（Pearson）相關性分析結果顯示， pH 與TP存在極顯著正相關性 （Plt;0.001） ；TN與 NH₃ -N、EC存在顯著正相關性 （Plt;0.01） ，說明濕地水體中 NH₃–N，EC 含量可能對TN產生影響。TN與TDS、Salt存在正相關性 （Plt;0.05） 。TP與 NH₃–N 存在極顯著正相關性中 （Plt;0.001） 。EC、TDS、Salt兩兩之間存在極顯著正相關性 （Plt;0.001） ，說明這3個指標之間可能具有相似的污染源或存在相互轉移變化的作用。一般情況下，EC越高，Salt越高，TDS也越高。EC、TDS和Salt雖然不是同一個概念，但是三者之間是有密切的關系的。COD與EC、TDS、Salt之間存在負相關關系（Plt;0.05） ，表明隨著水中COD含量的增加，EC、TDS、Salt含量呈現下降趨勢。Chl-a與其他8種理化指標相關性均不顯著，說明Chl-a的含量受其他指標變化的影響不大，可能存在不同的來源（圖4）。

2.3.2主成分分析通過主成分分析對濕地水體理化指標進行進一步解析，結果顯示Kaiser-Meyer-Olkin（KMO）檢驗系數為 0.674（gt;0.5） ，Bartlett球體檢驗的統計值顯著性概率 Plt;0.05 ，表明本研究數據適用于主成分因子載荷分析。為消除不同水質指標的量綱影響，先對水質數據進行標準化處理，再進行主成分分析，分析結果見表7。結果表明，提取特征值 ?1 的公因子共4個，其方差貢獻率依次為

34.725%?17.948%?17.622%?12.202% ，前4個公因子累計貢獻率為 82.497% 。因此，這4個公因子可以有效反映原始水質變量所蘊含的信息，符合主成分分析的要求。

主成分分析結果（圖5）反映了各指標與所屬主成分相關性，載荷系數越大越緊密，其中第1主成分（PC1）方差貢獻率達到了 34.725% ，明顯大于其他3個主成分的方差貢獻率，是影響水質的最主要成分。EC、TDS和Salt在PC1上有較大載荷，均大于0.9。第2主成分（PC2）與pH、TP和COD的載荷系數較大。第3主成分（PC3）與TN和 NH₃ -N的載荷系數較大。第4主成分（PC4）解釋力最低，載荷主要以Chl-a為主。

2.3.3基于主成分得分的污染空間變化用表8中各水質指標的主成分載荷系數除以特征值的平方根，計算得到4個主成分中各水質指標相應的特征向量，再以各水質指標的相關矩陣特征向量為權重，構建4個主成分的函數表達式，見公式 ?～?（ 周銘浩等，2023）。將各主成分的方差貢獻率 α₁（34.725%） 、a₂（17.948% ） .a₃（17.622% ）、 .a₄（12.202%） 與總方差貢獻率 a_1～4（82.497%） 的比值作為權數，得出主成分綜合評價模型。

F1=0.038X1+0.031X-0.017X-0.064X4-0.068X5+0.041X6+0.183X7+0.184X8+0.175X9

F=0.453X-0.136X+0.333X-0.006X4+0.250X5 0.027X6+0.032X7+0.003X8+0.004X9

F₃==0.199X₁+0.372X₂+0.171X₃+0.471X₄+0.040X₅ 0.027X6-0.037X7-0.030X8-0.018X9 ?

F₄=-0.017X₁+0.201X₂-0.105X₃-0.156X₄+0.300X₅+ 0.825X₆+0.044X₇+0.072X₈+0.003X₉ ?

F=0.42092F₁+0.21756F₂+0.21361F₃+0.14791F₄

式中： F_n 為第 n 個主成分得分； X_n 為第 n 個標準化水質數據； X₁ 為 pH 值； X₂ 為TN; X₃ 為TP； X₄ 為NH₃–N;X₅ 為COD; X₆ 為Chl-a; X₇ 為EC； X₈ 為TDS;X₉ 為Salt; F 為主成分分析綜合得分。

計算得出雅尼濕地采樣點的主成分得分和綜合主成分得分見圖6。采樣點得分值大小表示水質污染程度，值越大則程度越高，反之越小。由圖6可知，雅尼濕地下游采樣點中，有近一半綜合得分 lt;0 ，采樣點得分值都較低，說明雅尼濕地下游區域污染較小，高值點的水質主要受到PC1和PC2的影響。雅尼濕地中游大部分采樣點的綜合得分 gt;0 ，受到PC2、PC3和PC4的疊加影響。雅尼濕地上游幾乎所有采樣點的綜合得分都 lt;0 ，僅有1個采樣點得分 gt;0 ，主要受到PC1和PC2的影響，總的來說，濕地上游河段水質狀況總體較為良好。

2.3.4污染源貢獻率分析在主成分分析的基礎上，利用APCS-MLR模型建立各主成分與水質指標的函數關系，并根據建立的函數關系預測水質指標濃度。利用擬合優度 （R²） 來衡量模型對觀測值的擬合程度，當 R²gt;0.5 時，擬合效果較好（Lauetal，2010），文中9個指標pH、TN、TP、 NH₃ -N、COD、Chl-a、EC、TDS和 Salt的 R² 分別為 0.786，0.657 F0.760?0.803?0.582?0.853?0.972?0.963 和0.931，表明兩者具有較好的一致性，說明該模型計算的污染解析結果具有較高的準確性。在APCS-MLR模型中，由于數據自身或模型選取原因，會導致部分污染源未被識別（Zhouetal，2007），在本文中以未知源的形式進行表示。

根據APCS-MLR模型可以獲得各污染源對水質理化指標的貢獻結果如圖7。雅尼濕地pH主要受氣候條件影響，在本文中以未知源為主。TN受到畜禽養殖-農業混合源和未知源的影響較大，貢獻率分別為 42.46% 和 36.79% ;TP受到畜禽養殖-農業混合源和未知源的影響較大，貢獻率分別為58.81% 和 24.92% NH₃–N 同樣也受畜禽養殖-農業混合源和未知源的影響較大，貢獻率分別為59.19% 和 35.69% ；COD受到自然源和未知源的影響，貢獻率分別為 32.38% 和 36.19% ;Chl-a主要受到藻類暴發源的影響，貢獻率為 84.32% ;EC、TDS和Salt主要受自然源的影響，貢獻率分別為 73.73% F72.54%.71.14% 。

自然源對雅尼濕地水質影響的貢獻率最大，為31.64% ，其次是貢獻率為 30.47% 的未知源和貢獻率為 23.30% 的畜禽養殖-農業混合源。3類污染物TN、TP、 NH₃ -N的污染主要來源為畜禽養殖和農田化肥，農村生活對其的貢獻量遠低于畜禽養殖及農業污染源。雅尼濕地流域附近的村鎮農業生產現代化程度不高，粗放式的農業管理方式依然存在，由此帶來的農業面源污染治理難度遠超點源污染。因此，雅尼濕地首要解決的問題是提高畜禽養殖糞污資源化利用率，除此之外還要降低化肥、農藥、農膜等農用化學品用量，才能緩解TN、TP及 NH₃ -N污染物的排放量，進而全面對農業面源污染進行控制與防范。

3討論

3.1雅尼濕地污染源

綜合相關性分析和主成分分析結果，可以將9個理化指標的來源劃歸為4類。

第I類：EC、TDS和Salt。這3個指標都能夠表征水體中可溶性物質的含量，在水文、地質及地理條件基本相同的情況下，水體EC、TDS和Salt的變化存在著相關關系，與前文相關性分析中EC、TDS、Salt兩兩之間存在極顯著正相關關系的結論一致，它們主要與氣候、水量、電解質和底泥等密切相關，所以EC、TDS和Salt這3個指標主要受到自然要素的影響。

第Ⅱ類：pH、TP和COD。這3個指標能夠表征水中營養物的污染程度。水體中的磷一般來自生活污水和農田徑流（張文博等，2024）。COD含量除了受到農田徑流的影響，也受生活污水的影響（黃等，2023）。研究區村莊和農田密布，生活和農業污水未經集中處理，無序排放可能對雅尼濕地的水質造成影響，因此推測第Ⅱ類指標主要來源于農業和生活混合源。

第Ⅲ類：TN和 NH₃–N 。相關性分析顯示，TN和NH₃ -N之間具有極顯著的正相關關系。TN和 NH₃ -N均為N元素指標，有研究指出畜禽養殖和農田化肥是TN和 NH₃ -N最主要的來源，也是林芝地區農業面源污染最大的影響因素（郝守寧等，2017）。研究區農業面積占比大，降雨會導致農業面源污染物隨著徑流匯入河道（王順天等，2020）。附近村莊村民養殖的牦牛、羊、馬等牲畜常聚集在濕地周圍，畜禽的排泄物質未經處理隨意排放進入水系污染水源，因此推測TN和 NH₃ -N主要來源于畜禽養殖和農業混合源。

第V類：Chl-a。Chl-a與其他指標間相關性并不顯著。有研究表明，由于平水期河流水文條件平穩，水量小，流速緩，環境變化不劇烈，加之較高的營養鹽條件，適宜藻類生長，更易發生藻類水華現象（何利聰等，2024；羅桂林和田林鋒，2021），因此推測Chl-a可能來源于水體藻類暴發過程的影響。

3.2不同河段污染源構成及解析

由于雅尼濕地的面積大，水量多，濕地的內部情況較為復雜，既有穩定水流，也在內部形成湖泊，這些自然和人文條件使雅尼濕地水體的污染因素比較復雜（高海濤，2023）。雅尼濕地下游水質較差的采樣點主要是受有機物和營養元素的影響，超標點位附近散布耕地和村莊，容易受到農業生產面源和村民生活點源的污染，使得濕地水質下降。

濕地中游的污染源既受到農村生活污水和農業面源的影響，也受到水體藻類暴發造成的污染。經過實地調查，雅尼濕地及其周邊無工礦企業和油井，濕地中游段兩側村落眾多，人口居住量較大（路璐等，2014），且該區域屬于雅尼濕地國家公園核心區域，旅游業發達，人流量較大，周邊農村居民和游客產生的生活污水和垃圾處理不規范，污染物通過地表徑流和地下淋溶等進入水源地水體。有研究表明，受當地農牧民生活風俗的影響，研究區內不存在水產養殖（郝守寧等，2018），所以林芝市的農業面源污染源主要由農村生活污水、農田化肥流失、畜禽養殖3類營養源組成。研究區畜禽養殖總量較大，且相當比例為畜禽散養戶，經常有成群的馬和牦牛等進入濕地，食草飲水，畜禽糞便直接排入濕地內或者通過周邊溝渠進入濕地。流域內農戶仍以傳統作業方式為主，化肥、農藥施用強度高，降水容易造成農田N、P流失（郝萌等，2023）。有研究顯示，由于中下游河段水生生物的物種豐富度高于上游河段，Chl-a在中下游匯集區域更廣（孫凱歌，2023）。

濕地上游水質主要與自然源、濕地環境特征相關，但人為因素對水質產生了一定影響，特別是農業和生活活動，使部分采樣點出現超標現象。根據實地調研，雅尼濕地上游農村人口分布比較疏散，人類活動較少。高值點S52處于上中游交界處，南部分布有村莊和度假村，主要是孜拉崗村、嘎瑪村和嘎瑪康桑度假村，區域內農田面積大，農戶以農耕為主，農業生產活動頻繁，化肥、農藥施用等原因使耕地內大量未被吸收的N、P嚴重流失造成研究區內農業污染（任培，2021）。有研究發現，當前農村生活污水的處理設施不完善，污水直接排入地表水致使水質指標發生改變（盧少勇等，2017）。總體來說，雅尼濕地上游水質優于中、下游，與WQI評價的結果一致。

3.3基于APCS-MLR模型的污染源貢獻率剖析

水體污染往往是多種成因來源和作用途徑疊加綜合的結果，簡單地判別水體理化指標來源不足以為區域水體污染治理提供足夠信息，需定量計算各類污染源對元素的相對貢獻率，確定主要污染源。從APCS-MLR分析結果（圖7可以看出，TN、TP和NH₃ -N主要受畜禽養殖-農業混合源和未知源的影響較大；COD主要受到自然源和未知源的影響，有研究表明，濕地水生植物的生長代謝會向水體中釋放有機物，使濕地水體中COD增加（劉倩等，2022）；Chl-a主要受到藻類暴發源的影響；EC、TDS和Salt主要受自然源的影響。

TP的來源主要有2種，外源性磷和內源性磷，外源性磷包括點源和非點源兩大類型，點源排放包括生活污水直接排放和工業廢水直接排放，非點源則包括大氣干濕沉降、地表徑流、水生生物殘骸及代謝廢物和底泥釋放等（鐘穎，2019）。濕地底泥是濕地營養物質的重要儲存庫，也是濕地內源性P的主要儲存場所。水體磷含量過低，會限制水體的初級生產力，但是過量的P會使水質變壞，引發湖泊富營養化和赤潮（李慧等，2021）。綜上，雅尼濕地水體中TP含量的變異系數很高，波動幅度大，說明并非為直接性的點源污染，實地調研也并未發現有工業污水排放，隨著當地人口數量的增長，農牧業活動更加頻繁，在保留著青藏高原典型的農牧業生產方式的同時引入了現代助力農牧業發展的新技術，相關研究表明，畜禽養殖為TP的主要來源，農田化肥是次要來源（郝守寧等，2017）。

未知源對pH、TN、TP、 NH₃ -N和COD均有較大的絕對貢獻率，相似的結果也出現在其他研究中。有研究指出未識別源對沱河TN貢獻率最大（后希康等，2021），還有研究顯示未識別源對長潭水庫庫區COD、NH₃ -N、TP的貢獻率可達三至四成（劉莊等，2023）。這可能與基于數理統計方法對污染源解析存在一定的主觀性和局限性有關，可進一步結合不同污染源特性開展相應的專項研究（Wangetal，2020）。

4結論

（1）雅尼濕地水質總體優良。濕地TP、 NH₃ -N和COD均達到地表水I類水質標準，TN達到地表Ⅱ類水質標準。雅尼濕地TLI為36.88，為中營養狀態；綜合污染指數為0.74，表現為輕污染，TN和TP值的污染分擔率占比達到 60% 以上，是濕地水體主要的污染因子之一；WQI水質指數總體處于“良好”水平。要加強對營養元素N和P的日常監測。

（2）PCA法分析雅尼濕地主要受4個主成分影響，其方差貢獻率分別為 34.725% 、 17.948% /17.622%?12.202%?P（ C1與EC、TDS、Salt載荷系數較大，推測為自然源，PC2與pH、TP、COD載荷系數較大，推測為農業-生活源；PC3與 TN.NH₃. N載荷系數較大，推測為畜禽養殖-農業混合源，PC4與Chl-a載荷系數較大，推測為藻類暴發源；根據主成分/綜合主成分得分，雅尼濕地水質總體是上游比中下游好。

（3）APCS-MLR模型得到， TN，TP，NH₃–N 受畜禽養殖-農業混合源和未知源的影響較大，COD受自然源和未知源的影響較大，Chl-a主要受藻類暴發源的影響，EC、TDS和Salt主要受自然源的影響。TN、TP和 NH₃–N 的主要來源為畜禽養殖和農田化肥。因此，在區域水環境治理時，應首先關注農業、畜禽養殖業對水體的污染，全面加強農業面源排放的管理和對流域水環境的監測。

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（責任編輯 鄭金秀 崔莎莎）

Vater Quality Evaluation and Pollution Source Analysis of Yani Wetland in Xizang

LI Wei1， YANG Jueyuan1， XIONG Jian1，HUANG Ruiqing1， YANG Bo1，LYU Xuebin1.2

（1. College of Ecology and Environment， Xizang University， Key Laboratory of Biodiversity and Environment on the Qinghai-Tibet Plateau，Ministry ofEducation，Lhasa 850ooo，P.R.China; 2. School of Environmental Science and Engineering， Tianjin University， Tianjin 300350，P.R.China）

Abstract： Yani wetland in Xizang is a typical plateau river wetland， playing acrucial role in maintaining the stability of the local ecological environment and protecting species diversity.In this study， we evaluated the water quality status of Yani wetland and analyzed pollution sources， aiming to provide a scientific basis for environmental monitoring and conservation of Yani wetland.This study is based on nine physicochemical indicators determined in 58 water samples collcted in the Yani wetland in May 2023，during the normal water period. The comprehensive trophic level index （TLI），comprehensive pollution index and comprehensive water quality index （WQI） were used to evaluate the water quality status and trophic level of target water bodies in the wetland. Principal component analysis （PCA） and absolute principal components-multiple linear regression （APCS-MLR） were used to analyze water quality characteristics and pollution sources of Yani wetland.Results show that： （1） The total phosphorus （TP），ammonia nitrogen （NH₃–N） and chemical oxygen demand （COD） in Yani wetland waters all met Class I water quality standards according to Environmental Quality Standard for Surface Water，and total nitrogen （TN） met the Class I water quality standard， indicating overal good water quality in the wetland.The wetland TLI was 36.88， indicating a mesotrophic state. The comprehensive pollution index was O.74， indicating light pollution， and the pollution sharing rate of TN and TP values was gt;60% ， indicating that TN and TP were the main pollutants of wetland water bodies.The WQI was also generally good. （2） PCA results show that the cumulative contribution of the first four factors was 82.497% . The first principal component （PC1） was presumed to be natural sources，and the second principal component （PC2） was presumed to be agricultural crop sources. The third principal component （PC3） was inferred to be agricultural livestock and poultry breeding sources，and the fourth principal component （PC4） was inferred to be the source of algal blooms.According to the principal component/composite principal component score，water quality of Yani wetland was beter in the upper reaches than in the middle and lower reaches.（3） The results of APCS-MLR model show that the contribution of natural sources to the pollutant load of Yani wetland was 31.64% ，the contribution rate of unknown sources was 30.47% ，and the contribution rate of livestock and poultry breeding and agricultural mixed sources was 23.30% .The main pollution sources of TN， TP and NH₃ -N were runofrom farmland fertilizer application and high-density livestock operations.In the future， water quality protection and management should be prioritized in Yani wetland and control of agricultural non-point pollution from fertilizers and animal husbandry should be strengthened.

Key words： Yani wetland; water quality evaluation; pollution source analysis; Xizang