南四湖溶解氧變化規(guī)律研究

解文靜，王　松，婁山崇，曹升樂，孫秀玲，王月敏，林　潔

(1.山東大學(xué)土建與水利學(xué)院，山東濟(jì)南250061；2.山東省水文局，山東濟(jì)南250002)

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南四湖溶解氧變化規(guī)律研究

解文靜1，王松2，婁山崇2，曹升樂1，孫秀玲1，王月敏1，林潔1

(1.山東大學(xué)土建與水利學(xué)院，山東濟(jì)南250061；2.山東省水文局，山東濟(jì)南250002)

運(yùn)用Kendall秩次相關(guān)檢驗(yàn)法、有序聚類分析法、游程檢驗(yàn)法和方差譜密度圖法等時(shí)間序列的分析方法對(duì)南四湖上級(jí)湖溶解氧DO等水質(zhì)指標(biāo)序列進(jìn)行分析，利用2008年～2013年監(jiān)測數(shù)據(jù)，對(duì)其分別進(jìn)行了趨勢成分及跳躍成分的識(shí)別和檢驗(yàn)、周期成分的識(shí)別和提?。徊⒂?014年監(jiān)測數(shù)據(jù)對(duì)組成成分的識(shí)別結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)，據(jù)此分析了DO指標(biāo)序列的變化規(guī)律，預(yù)測DO指標(biāo)的變化趨勢。結(jié)果表明，南四湖上級(jí)湖的DO指標(biāo)存在以年為周期的周期成分，雖均達(dá)到III類水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)，但其量有減小趨勢；在南四湖治理中，夏季應(yīng)采取相應(yīng)的防治措施。

溶解氧；水質(zhì)指標(biāo)序列；變化規(guī)律；南四湖

受農(nóng)作物種植季節(jié)變化造成的農(nóng)藥及化肥流失量的季節(jié)變化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷調(diào)整引起的工業(yè)污水排放量的變化等影響，排入湖泊的污染物因素也會(huì)隨之變化，從而影響湖泊的水質(zhì)狀況。這種變化可能存在持續(xù)增大或減小的成分，也可能存在一定的周期和跳躍成分。這在過去的水質(zhì)變化序列研究中，卻很少考慮。由于各種自然或人為因素的影響，水質(zhì)指標(biāo)時(shí)間序列會(huì)存在一定的變化規(guī)律。其分析是揭露和認(rèn)識(shí)水質(zhì)指標(biāo)變化過程特性的有效手段和重要途徑[1]。它通常包含兩種成分：一是確定成分，表現(xiàn)為水質(zhì)變化過程的趨勢變化、周期變化以及相依變化等；二是隨機(jī)成分，表現(xiàn)為水質(zhì)變化過程的純隨機(jī)變化[2]。因此，將時(shí)間序列的分析方法應(yīng)用到水質(zhì)指標(biāo)時(shí)間序列的分析中，以找到其確定性成分和隨機(jī)成分，從而尋求水質(zhì)指標(biāo)的變化規(guī)律。

1　水質(zhì)指標(biāo)序列分析方法

水質(zhì)指標(biāo)時(shí)間序列的組成包括確定性成分(趨勢成分、跳躍成分、周期成分)和隨機(jī)成分。對(duì)某一項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)時(shí)間序列進(jìn)行分析時(shí)，采取以下步驟進(jìn)行成分識(shí)別和檢驗(yàn)。

(1)趨勢成分識(shí)別。采用Kendall秩次分析檢驗(yàn)[3]對(duì)序列進(jìn)行趨勢成分識(shí)別。

(2)跳躍成分識(shí)別與檢驗(yàn)。采用有序聚類分析法[4]對(duì)序列進(jìn)行跳躍成分識(shí)別，并利用游程檢驗(yàn)法[5]進(jìn)行跳躍成分的顯著性檢驗(yàn)。

(3)趨勢成分和跳躍成分排除：①當(dāng)序列存在有顯著的趨勢成分而無顯著的跳躍成分時(shí)，對(duì)原始序列監(jiān)測值減去趨勢線方程并除以原始序列均方差，從而得到排除趨勢成分后的標(biāo)準(zhǔn)化序列。②當(dāng)序列存在有顯著的跳躍成分時(shí)，以跳躍點(diǎn)為界，將原始序列分為前、后2個(gè)序列，分別稱為序列A和序列B。對(duì)序列A和序列B，若不存在趨勢成分，減去其相應(yīng)的均值再除以相應(yīng)的均方差，得到其對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化序列；若存在趨勢成分，減去相應(yīng)的趨勢線方程后再除以相應(yīng)的均方差，得到其對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化序列；再將其A、B兩個(gè)序列的標(biāo)準(zhǔn)化序列合成得到原始序列的標(biāo)準(zhǔn)化序列。

(4)周期識(shí)別。采用方差譜密度圖法對(duì)序列的周期成分進(jìn)行識(shí)別，存在趨勢成分或跳躍成分的指標(biāo)序列采用(3)中得到的標(biāo)準(zhǔn)化序列進(jìn)行檢驗(yàn)；兩種成分都沒有的序列，則用原始序列來進(jìn)行周期檢驗(yàn)。若存在周期，求其周期函數(shù)并作周期函數(shù)圖。

(5)組成成分檢驗(yàn)擬合。利用檢驗(yàn)出來的序列組成成分對(duì)2014年水質(zhì)序列進(jìn)行檢驗(yàn)擬合及比較。

2　應(yīng)用實(shí)例

以南四湖上級(jí)湖6個(gè)監(jiān)測站DO時(shí)間序列分析為例，系統(tǒng)地評(píng)估了南四湖上級(jí)湖的DO變化規(guī)律，并預(yù)測其變化趨勢。

2.1數(shù)據(jù)選取

選擇DO作為水質(zhì)時(shí)間序列分析的指標(biāo)。根據(jù)已有的監(jiān)測資料，對(duì)于南陽、獨(dú)山、二級(jí)壩閘上3個(gè)監(jiān)測站的DO指標(biāo)，采用的數(shù)據(jù)序列為2008年～2014年中共84個(gè)月的監(jiān)測值，其他3個(gè)監(jiān)測站由于部分年份只有奇數(shù)月的監(jiān)測數(shù)據(jù)。為保證數(shù)據(jù)序列時(shí)間間隔一致，故只采用2008年～2014年中奇數(shù)月份共42個(gè)月的監(jiān)測值。

2.2組成成分識(shí)別

以王廟監(jiān)測站的DO時(shí)間序列(以下簡稱“DO序列”)為例，給出其詳細(xì)的組成成分分析過程，該DO序列各月監(jiān)測值見圖1。其中，利用其2008年～2013年的DO監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行組成成分識(shí)別，然后利用求得的組成成分識(shí)別方程對(duì)2014年DO監(jiān)測值進(jìn)行檢驗(yàn)擬合，因2014年12個(gè)月均有詳細(xì)的DO監(jiān)測數(shù)據(jù)，因此檢驗(yàn)擬合時(shí)，采用的數(shù)據(jù)為2014年12個(gè)月份的數(shù)據(jù)。

(1)趨勢成分識(shí)別。對(duì)DO序列的42個(gè)監(jiān)測值，先確定所有對(duì)數(shù)偶(xi，xj)(j>i)中xi

U=τ/[D(τ)]1/2

(1)

式中，τ=(4k/n(n-1))-1；D(τ)=2(2n+5)/9n(n-1)。由式(1)計(jì)算得τ=-0.3264，D(τ)=0.0115，U=-3.0453，給定顯著性水平α=5%后，查算Uα/2=1.96。當(dāng)|U|1.96，因此DO序列有顯著的下降趨勢，趨勢線見圖1中向下傾斜直線，趨勢線方程為

y=-0.099×t+10.98

(2)

圖1　DO原始序列和趨勢線

(2)跳躍成分識(shí)別及檢驗(yàn)。設(shè)可能的突變點(diǎn)為τ，τ前后有n1，n2個(gè)值，則突變前后的離差平方和分別為

(3)

(4)

給定顯著性水平α=5%，查算Uα/2=1.96。根據(jù)式(4)計(jì)算得：U=-1.55，則|U|

圖2　DO標(biāo)準(zhǔn)化序列和周期函數(shù)

(4)周期成分識(shí)別。采用水文序列(離散)一致的方差譜密度函數(shù)

(5)

式中，ωj=2πfj(j=0，1，2，…，m)，fj=j/(2m)；m=n/4；γk為樣本的自相關(guān)系數(shù)；Dk為譜窗(權(quán)重因子或窗函數(shù))，此處采用Hanning窗，Dk=0.5+0.5cos(πk/m)。點(diǎn)繪S(ωj)與f的關(guān)系圖(見圖3)。根據(jù)方差線譜計(jì)算其周期函數(shù)，其計(jì)算方法為

Yt=u+ajcosωjt+bjsinωjt=u+Ajcos(ωjt+θj)

(6)

(7)

圖3　DO序列方差譜密度

(5)組成成分檢驗(yàn)擬合。根據(jù)上述DO序列組成成分檢驗(yàn)可知，該序列存在明顯下降趨勢成分和周期成分。根據(jù)確定性組成成分識(shí)別方程可得DO序列的趨勢預(yù)測方程

x′=[-0.002 8+0.317 8×cos(1.047 2t+45°)]×

S均方差-0.099×t+10.98

(8)

式中，S均方差為標(biāo)準(zhǔn)化后序列的均方差。由式(8)進(jìn)行2014年DO序列擬合(見表1)。由表1可見，所有月份的相對(duì)誤差均在20%以內(nèi)，說明序列存在明顯的周期與趨勢等確定性成分，且確定性成分可反映序列的總體變化趨勢。

表1擬合數(shù)據(jù)和原始監(jiān)測數(shù)據(jù)的相對(duì)誤差

月份123456相對(duì)誤差0.0830.0050.1840.0490.1660.197月份789101112相對(duì)誤差0.0370.1670.1320.0030.0860.104

2.4DO序列組成成分識(shí)別結(jié)果分析

采用同樣的方法對(duì)除王廟外其余5個(gè)測站的DO序列進(jìn)行組成成分分析，6個(gè)監(jiān)測站的DO序列分析結(jié)果見表2。

表2DO序列分析結(jié)果

序列組成成分王廟南陽前白口獨(dú)山沙堤二級(jí)壩閘上趨勢成分顯著否趨勢顯著下降顯著下降不顯著—顯著下降顯著下降顯著下降跳躍成分顯著否不顯著不顯著不顯著不顯著不顯著不顯著周期成分顯著否周期顯著一年顯著一年顯著一年顯著一年顯著一年顯著一年

由表2可知，王廟等6個(gè)監(jiān)測站的DO水質(zhì)指標(biāo)均存在以年為周期的周期成分，呈現(xiàn)冬季高、夏季低的變化規(guī)律；此外，除前白口監(jiān)測站之外，其余5個(gè)監(jiān)測站的DO均有顯著的下降趨勢，即水質(zhì)有變差的趨勢；雖然目前DO量均達(dá)到III類水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)(大于等于5 mg/L)，但應(yīng)采取必要的預(yù)防措施。

當(dāng)水體中的DO量小于5 mg/L，一些魚類的呼吸就發(fā)生困難；若水體中DO得不到及時(shí)補(bǔ)充，水體中的厭氧菌等就會(huì)很快繁殖，導(dǎo)致有機(jī)物因腐敗而使水體變黑、發(fā)臭。因此，在南四湖的管理中，尤其是在夏季，應(yīng)特別注意控制入湖水體中有機(jī)物，也應(yīng)注意水體中魚類等的生長狀況，及時(shí)避免因DO量過低而導(dǎo)致魚類死亡，使得南四湖水體質(zhì)量變差的情況。

3　結(jié)　論

(1)分析研究了南四湖上級(jí)湖6個(gè)測站的DO監(jiān)測值序列的變化規(guī)律，研究結(jié)果表明，DO監(jiān)測值序列存在以年為周期、冬季高、夏季低的變化規(guī)律，且存在有明顯減少的變化趨勢。

(2)雖然目前各站的DO量全年各月均達(dá)到地表水III類水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)(大于等于5 mg/L)，但由于存在明顯減少的趨勢，水質(zhì)變壞的可能明顯存在，應(yīng)提前采取必要的預(yù)防措施。

(3)將時(shí)間序列分析方法用于水質(zhì)指標(biāo)監(jiān)測值序列的分析，提取了序列的各項(xiàng)確定性成分，了解水質(zhì)指標(biāo)多年來的變化規(guī)律，是水質(zhì)分析中一種合理可行的方法。

[1]桑燕芳， 王中根， 劉昌明. 水文時(shí)間序列分析方法研究進(jìn)展[J]. 地理科學(xué)進(jìn)展， 2013， 32(1)： 21- 25.

[2]張小琴， 施作林， 徐桂霞， 等. 水文時(shí)間序列分析方法在水文長期預(yù)報(bào)中的應(yīng)用[J]. 甘肅水利水電技術(shù)， 2010， 46(6)： 5- 6.

[3]于延勝， 陳興偉. 基于Mann-Kendall法的水文序列趨勢成分比重研究[J]. 自然資源學(xué)報(bào)， 2011， 26(9)： 1586- 1590.

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[5]王文圣， 丁晶， 金菊良. 隨機(jī)水文學(xué)[M]. 北京： 中國水利水電出版社， 2008.

[6]GB 3838—2002地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)[S].

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(責(zé)任編輯陳萍)

Research on the Change Rules of DO Index Sequence in Nansi Lake

XIE Wenjing1, WANG Song2, LOU Shanchong2, CAO Shengle1, SUN Xiuling1, WANG Yuemin1, LIN Jie1

(1. School of Civil Engineering, Shandong University, Jinan 250061, Shandong, China;2. Hydrology and Water Resources Bureau of Shandong Province, Jinan 250002, Shandong, China)

The Kendall rank correlation method, the ordered clustering analysis method, the run test and the variance spectrum density diagram method are applied to the analysis of Nansi upper lake’s DO index sequences from 2008 to 2013, and the trend components, jump components and periodic components of these sequences are respectively identified. Based on the DO monitoring data of 2014, the results of the component identification are tested. According to these results, the change rules of DO index sequences are summarized and the change trend of DO index is forecasted. The results show that the Nansi upper lake’s DO index sequence exhibits remarkable seasonal variation which had a period of one year. Although current DO is to class III water quality standard, but its content has a decreasing trend. Taking corresponding prevention measures in summer should be paid attention in the management of Nansi Lake．

DO; water quality index sequence; change rule; Nansi Lake

2015- 05- 13

山東省水利科研及技術(shù)推廣資助項(xiàng)目(SDSLSK201302)

解文靜(1990—)，女，山東濰坊人，碩士研究生，研究方向?yàn)樗膶W(xué)及水資源；曹升樂(通訊作者)．

TV68；X524

A

0559- 9342(2016)05- 0001- 03