基于空間插值算法的陽宗海夏季水質(zhì)參數(shù)空間分布規(guī)律研究

孫惠玲，廖澤波，段立曾，洪 亮

(云南師范大學(xué) a.旅游與地理科學(xué)學(xué)院; b.高原湖泊生態(tài)與全球變化重點實驗室；c.西部資源環(huán)境地理信息技術(shù)教育部工程研究中心，昆明 650500)

基于空間插值算法的陽宗海夏季水質(zhì)參數(shù)空間分布規(guī)律研究

孫惠玲a,b，廖澤波a，段立曾a,b，洪 亮a,c

(云南師范大學(xué) a.旅游與地理科學(xué)學(xué)院; b.高原湖泊生態(tài)與全球變化重點實驗室；c.西部資源環(huán)境地理信息技術(shù)教育部工程研究中心，昆明 650500)

水質(zhì)參數(shù)是分析湖泊生態(tài)環(huán)境的重要指標(biāo)。由于基于離散采樣點的傳統(tǒng)水質(zhì)參數(shù)統(tǒng)計法不能詳細(xì)分析湖泊水質(zhì)參數(shù)的空間分布規(guī)律，采用了克立格(Kriging)和反距離加權(quán)(Inverse Distance Weighted，IDW)空間插值算法對陽宗海夏季水質(zhì)參數(shù)指標(biāo)(pH值、總?cè)~綠素、濁度、溶解氧、電導(dǎo)率和藻藍(lán)蛋白)進(jìn)行空間分布規(guī)律研究。試驗結(jié)果表明：陽宗海夏季表層水體的循環(huán)周期較長、空間異質(zhì)性較高，尤其是總?cè)~綠素含量、濁度和藻藍(lán)蛋白含量；陽宗海南岸受到人為生活擾動和污染較為嚴(yán)重，藻藍(lán)蛋白和溶解氧的濃度均較高；陽宗海北岸受到人為工業(yè)污染更為明顯，表現(xiàn)為濁度在該區(qū)域達(dá)到峰值；陽宗海夏季表層水體的電導(dǎo)率和pH值更多地受到了治理砷污染而大量噴施的絮凝劑影響。研究成果為陽宗海水環(huán)境評估和綜合整治提供了理論依據(jù)。

陽宗海；水質(zhì)參數(shù)；克里格空間插值法；反距離加權(quán)空間插值法；空間異質(zhì)性

1 研究背景

2008年陽宗海發(fā)生砷污染事件后，給整個流域的生態(tài)環(huán)境以及居民生活用水和農(nóng)業(yè)用水帶來威脅。而隨后2009—2011年期間采用水面噴灑絮凝劑的吸附沉淀法除砷的措施雖然使得短期的砷含量顯著下降，但是其對陽宗海水體的長期效應(yīng)尚不清楚。研究陽宗海的水質(zhì)參數(shù)空間分布規(guī)律是評價其水環(huán)境質(zhì)量、探明污染來源、治理和改善水質(zhì)環(huán)境的基礎(chǔ)。目前，國內(nèi)外學(xué)者對陽宗海水質(zhì)和水污染方面進(jìn)行大量相關(guān)研究，例如：李振宇[1]根據(jù)入湖N，P分析得出陽宗海的整個水體已呈中營養(yǎng)到中-富營養(yǎng)化狀態(tài)；李振宇和孫冶[2]綜合評價了陽宗海水體水質(zhì)變化特征；趙嫻[3]對陽宗海和滇池的污染與治理的異同點進(jìn)行比較研究，揭示了陽宗海主要受工業(yè)污染、毒化物污染和水體毒化；李曉銘等[4]分析了2002—2012年陽宗?？偟?、總磷、氮磷比的動態(tài)變化特征及相互關(guān)系，指出目前陽宗海富營養(yǎng)化呈上升趨勢，由2007年之前的貧營養(yǎng)級上升為中營養(yǎng)級，而且近年來水質(zhì)還有進(jìn)一步下降的趨勢。然而上述對陽宗海水質(zhì)參數(shù)的研究主要采用基于離散采樣點的經(jīng)典統(tǒng)計方法，該方法只能分析有限的離散點或者有限區(qū)域內(nèi)水質(zhì)參數(shù)的大小及總體離散程度，不能反映整個湖泊尺度連續(xù)水質(zhì)參數(shù)的變化特征，同時忽略了樣本在空間分布上具有的相關(guān)性。所以采用上述方法分析陽宗海水質(zhì)參數(shù)將存在較大誤差，同時也不能反映陽宗海水質(zhì)參數(shù)的總體空間分布。

由于湖水流動性差，加上入湖河流、地形等因素的影響，導(dǎo)致湖水中各水質(zhì)參數(shù)的空間分布極不均勻，即具有空間異質(zhì)性[5]?；贕IS技術(shù)的空間插值算法能考慮樣點的方向、位置和彼此間的距離，直接測定和分析空間依賴性，從而覆蓋到整個湖區(qū)范圍。如Touazi等[6]采用空間插值算法研究降水量的空間分布規(guī)律，取得較好的效果；McGratha等[7]將空間插值算法應(yīng)用于土壤參數(shù)的空間分布規(guī)律的研究。國內(nèi)學(xué)者在太湖、昆承湖和長湖等流域采用空間插值算法開展湖泊水質(zhì)空間變異性研究，劉瑞民等[8-9]探討太湖水質(zhì)中部分理化指標(biāo)的空間分布特征；李一平等[10]采用主成分分析和Kriging空間內(nèi)插法計算出太湖14個水質(zhì)指標(biāo)的空間分布特征和隨時間的變化規(guī)律；龔紹琦等[11]以太湖梅梁灣為例，應(yīng)用地統(tǒng)計學(xué)方法研究水質(zhì)參數(shù)的空間變異規(guī)律，提出確定湖泊水質(zhì)參數(shù)合理取樣數(shù)目的方法；王天陽等[12]運用基于ArcGIS的空間插值法分析昆承湖的水質(zhì)參數(shù)空間分布特征；帥方敏等[13]利用反距離加權(quán)法與克立格法對長湖的污染現(xiàn)狀進(jìn)行分析。但是將空間插值方法應(yīng)用于陽宗海水質(zhì)參數(shù)的空間分布規(guī)律的研究還鮮有報道。因此，采用IDW和Kriging空間插值方法對陽宗海夏季表層水質(zhì)的6個參數(shù)(電導(dǎo)率、pH值、濁度、總?cè)~綠素、藻藍(lán)蛋白和溶解氧)的空間分布規(guī)律進(jìn)行研究。系統(tǒng)分析陽宗海水質(zhì)參數(shù)的空間分布規(guī)律，將為陽宗海水環(huán)境評估和綜合整治提供理論依據(jù)。

圖1 陽宗海水質(zhì)參數(shù)采樣點空間分布Fig.1 Distribution of sampling sites for obtaining water quality parameters of Yangzong Lake

2 試驗設(shè)計

2.1 研究區(qū)域

2.2 研究方法

本文采用ArcGIS軟件平臺的空間插值算法[12-13]——IDW和Kriging。在IDW插值法中采用了距離指數(shù)為1，2，3，4，5次的參數(shù)設(shè)置，在Kriging插值法中采用了穩(wěn)定型、環(huán)型、球型、指數(shù)型和高斯型5種模型。同時，為了評價IDW 和Kriging 2種插值方法的插值效果，采用L00交叉驗證法檢驗其精度[18-19]。共有25個采樣點作為插值數(shù)據(jù)集，其余3個采樣點作為驗證數(shù)據(jù)集，用實測值與預(yù)測值的偏差作為目標(biāo)函數(shù)來統(tǒng)計2種插值算法的精度。

3 試驗結(jié)果與討論

3.1 水質(zhì)參數(shù)統(tǒng)計分析

如表1所示，統(tǒng)計結(jié)果表明陽宗海湖區(qū)濁度在0.21～4.62 NTU之間，平均濃度1.79 NTU；電導(dǎo)率為0.25～0.42 mS/cm(S是電導(dǎo)率的基本單位，西門子)，與2008年的電導(dǎo)率監(jiān)測記錄相比變幅不大[17]；pH值在8.36～9.17之間，平均值為9.02；總?cè)~綠素在0.14～2.63 RFU之間，平均濃度為0.90 RFU；藻藍(lán)蛋白在0.12～7.31 RFU之間，平均濃度為4.19 RFU；溶解氧在5.42～9.90 mg/L之間，平均濃度為7.81 mg/L。標(biāo)準(zhǔn)差結(jié)果表明水質(zhì)參數(shù)中的藻藍(lán)蛋白含量、溶解氧含量以及濁度這3個指標(biāo)各樣點的結(jié)果離散程度較高，即表層水體的此參數(shù)空間異質(zhì)性較高。進(jìn)一步的變異系數(shù)結(jié)果表明，總?cè)~綠素含量是6個參數(shù)中離散程度最高的，濁度和藻藍(lán)蛋白含量次之，這3個參數(shù)相互制約的關(guān)系也間接說明目前陽宗海水質(zhì)惡化、藻類爆發(fā)是最亟待解決的問題。陽宗海夏季表層水體的電導(dǎo)率和pH值的偏態(tài)系數(shù)結(jié)果為負(fù)值，而且數(shù)值較大，說明水體中可溶性鹽類的分布為左偏分布，而且偏斜程度較大，多數(shù)離子可能以膠體態(tài)存在于水體中，而非以離子態(tài)溶于水中，從而使得離子含量偏低，這可能與治理砷污染而大量噴施的絮凝劑有關(guān)[20]。

表1 陽宗海水質(zhì)參數(shù)統(tǒng)計結(jié)果Table 1 Statistical result of water quality parameters of Yangzong Lake

3.2 水質(zhì)參數(shù)空間分布特征分析

通過IDW(圖2)和Kriging(圖3)空間插值算法得到的陽宗海夏季表層水水質(zhì)參數(shù)(pH值、電導(dǎo)率、藻藍(lán)蛋白、溶解氧、濁度和總?cè)~綠素)的空間分布結(jié)果可知，各水質(zhì)參數(shù)夏季在陽宗海表層水域中分布具有非常明顯的空間差異性，并且6種水質(zhì)參數(shù)的空間變化趨勢也有所不同。

圖2 陽宗海水質(zhì)參數(shù)IDW插值結(jié)果

圖3 陽宗海水質(zhì)參數(shù)Kriging插值結(jié)果Fig.3 Results of water quality parameters of Yangzong Lake by Kriging interpolation method

3.2.1 pH值空間分布

從圖2(a)和圖3(a)中可以得到：陽宗海的水體呈堿性，陽宗海表層水體的pH值呈現(xiàn)由北岸向南岸逐漸遞增的趨勢，其中pH值較高(9.3)的區(qū)域主要集中在陽宗海東南部入湖河口區(qū)的明珠港，pH值較低(8.5)區(qū)域則在陽宗海北部出水口湯池鎮(zhèn)附近，即陽宗?；痣娬靖浇?。在云南喀斯特地貌的淡水湖泊中，pH 值的高低一般與湖水中游離的 CO2和 HCO3-的含量多少有關(guān)系[17]。由于陽宗海為高原斷陷湖泊，東西兩岸山勢陡峭，南北兩岸地勢平坦且南高北低，從而使得沿岸的石灰?guī)r通過溶蝕作用形成易溶性鹽類隨徑流進(jìn)入湖泊，而該湖泊換水周期長，導(dǎo)致陽宗海南岸鹽類聚集而表現(xiàn)出較高的pH 值。另外，pH 值對氨的存在形式有著決定作用，毒性大的氨分子在堿性較大的條件下存在, 當(dāng)pH 值達(dá)到8.0時, 有一個明顯的從毒性小的銨離子到毒性大的氨分子的轉(zhuǎn)變，從而對水體生物產(chǎn)生破壞。

3.2.2 電導(dǎo)率空間分布

從圖2(b)和圖3(b)可以發(fā)現(xiàn)，陽宗海表層水體電導(dǎo)率呈現(xiàn)中心區(qū)域最高、由中部向南北兩岸逐漸降低的趨勢，較高區(qū)域主要集中在陽宗海中部的海邊村和觀音咀湖區(qū)。電導(dǎo)率反映水體中的離子總量，即鹽度變化，一般隨徑流的增加而下降。陽宗海不同點位的電導(dǎo)率分布特征反映了該湖泊水質(zhì)分布存在異質(zhì)性,南北兩岸由于入湖河流和出水口的徑流存在，使得該區(qū)域的電導(dǎo)率明顯低于湖泊中心，也間接說明陽宗海水體循環(huán)周期較長。

3.2.3 藻藍(lán)蛋白空間分布

從圖2(c)和圖3(c)可以得到陽宗海中藻藍(lán)蛋白的濃度普遍較高，且峰值的分布區(qū)域主要集中在陽宗海東南部的明珠港附近。藍(lán)藻在陽宗海水體中大量分布，已占到總藻比例的70%以上，因此藻藍(lán)蛋白的變化可反映湖泊總藻細(xì)胞密度的數(shù)值變化[21]。有研究表明，決定藍(lán)藻爆發(fā)的營養(yǎng)因子主要是氮磷含量，當(dāng)水體的氮磷比接近16∶1時，藻類生長受限最小，生長最快[4]。2008年突發(fā)的砷污染事件很偶然地改變了湖泊的氮磷比，使得陽宗海水體的富營養(yǎng)化程度加快。另外，2009—2011年期間水面噴灑絮凝劑除砷的方法[20]，使得大量鐵離子進(jìn)入水體，從而也導(dǎo)致喜鐵厭氧藻類的爆發(fā)。而陽宗海東南部藍(lán)綠藻的嚴(yán)重富集則可能更多地受到人類活動對陽宗海大量氮磷輸入的影響。

3.2.4 溶解氧空間分布

從圖2(d)和圖3(d)可以觀察到陽宗海水體溶解氧的濃度空間分布特征呈現(xiàn)西北岸較低、東南岸較高的趨勢，低值分布在東北岸的出水口湯池區(qū)域。水中溶解氧的存在對水體中生物至關(guān)重要,水生生物必須依賴溶解氧進(jìn)行呼吸, 需氧微生物亦依賴溶解氧。雖然溶解氧濃度變化的限制因子會隨著不同季節(jié)及不同垂直梯度的變化而改變，但是，對于本研究采集于夏季的表層水而言，水溫具有一致性，因此，溶解氧可能主要受到浮游植物光合作用釋放的氧氣以及西南季風(fēng)風(fēng)向的影響[22-23]。藍(lán)藻的空間分布結(jié)果也與溶解氧的分布特征較為吻合。

3.2.5 濁度空間分布

從圖2(e)和圖3(e)可以得到陽宗海水質(zhì)數(shù)濁度整體趨勢是從東北往西南逐漸降低，較高的區(qū)域在陽宗海東北部的湯池鎮(zhèn)火電廠附近，較低區(qū)域在陽宗海西南部的潭葛營和新街村。濁度是指水中懸浮物對光線透過時所發(fā)生的阻礙程度。它直接影響到水中自養(yǎng)生物的光合作用, 進(jìn)而影響到水體中的溶解氧。陽宗海的濁度峰值可能與火電廠的粉煤灰堆場有關(guān)，裸露的灰?guī)r采石場內(nèi)，粉煤灰一部分通過降雨沖刷至湖中，一部分可能通過下覆巖溶裂隙進(jìn)入陽宗海，從而影響水體透明度。

3.2.6 葉綠素空間分布

從圖2(f)和圖3(f)可以發(fā)現(xiàn)陽宗海內(nèi)總?cè)~綠素整體分布比較均勻，且濃度較低，僅在近岸區(qū)域有點源高濃度分布區(qū)。葉綠素a含量的高低與水體藻的種類、數(shù)量等呈正相關(guān)，從而可反映水體富營養(yǎng)化狀況[4]。2008年的葉綠素a含量檢測結(jié)果也顯示，陽宗海水體中的葉綠素a含量相比滇池、星云湖、杞麓湖而言，濃度較低[17]。這可能與2008年砷污染事件造成的生物量銳減有關(guān)[24]。

綜上所述，陽宗海夏季表層水體的空間異質(zhì)性較高，水體循環(huán)周期較長，砷污染事件使得水體的初級生產(chǎn)力水平較低，總?cè)~綠素含量相對于云南9大湖泊而言較低；水質(zhì)條件較差，pH平均值達(dá)到9.0；陽宗海南岸受到人為生活擾動和污染較為嚴(yán)重，藻藍(lán)蛋白和溶解氧的濃度均較高；陽宗海北岸受到人為工業(yè)污染更為明顯，表現(xiàn)為濁度在該區(qū)域達(dá)到峰值。

3.3 水質(zhì)參數(shù)空間插值精度分析

圖2和圖3分別是應(yīng)用IDW插值法和Kriging插值法對陽宗海夏季表層水的水質(zhì)參數(shù)(pH值、總?cè)~綠素、濁度、溶解氧、電導(dǎo)率和藻藍(lán)蛋白)進(jìn)行空間插值分析的空間分布結(jié)果。通過交叉驗證發(fā)現(xiàn)IDW插值法和Kriging插值法的空間插值精度均較高，但是插值精度也存在一定的差異性，而且Kriging插值算法的精度比IDW插值算法略高。主要原因可能在于Kriging法在插值計算的過程中充分利用了數(shù)據(jù)點之間的空間相關(guān)性。但從整個插值計算過程來看，IDW插值算法較Kriging插值算法要相對簡單。從陽宗海的各水質(zhì)參數(shù)來看，pH值、總?cè)~綠素、濁度、溶解氧和電導(dǎo)率都具有較高的插值精度，藻藍(lán)蛋白插值精度稍低。在Kirging算法中，pH值的插值高斯型和穩(wěn)定型模型精度最高；溶解氧的插值球型模型精度最高；總?cè)~綠素插值5種模型精度一樣；濁度插值球型模型精度最高；電導(dǎo)率插值5種模型精度一樣；藻藍(lán)蛋白插值穩(wěn)定型和高斯型模型精度最高。在IDW算法中，pH插值指數(shù)為1時精度最高；溶解氧插值指數(shù)為4時精度最高；總?cè)~綠素插值指數(shù)為2時精度最高；濁度插值指數(shù)為4時精度最高；電導(dǎo)率插值指數(shù)為1時精度最高；藻藍(lán)蛋白插值指數(shù)為1時精度最高。圖2和圖3分別都采用了以上2種空間插值算法的最優(yōu)參數(shù)和模型進(jìn)行空間插值。

4 結(jié) 論

本文采用IDW插值法和Kriging插值法對陽宗海夏季表層水的水質(zhì)參數(shù)(pH值、總?cè)~綠素、濁度、溶解氧、電導(dǎo)率和藻藍(lán)蛋白)進(jìn)行空間插值分析，通過交叉驗證發(fā)現(xiàn)Kriging插值算法的精度比IDW插值算法略高。陽宗海夏季表層水體的循環(huán)周期較長、空間異質(zhì)性較高，尤其是總?cè)~綠素含量、濁度和藻藍(lán)蛋白含量，陽宗海南岸受到人為生活擾動和污染較為嚴(yán)重，藻藍(lán)蛋白和溶解氧的濃度均較高；陽宗海北岸受到人為工業(yè)污染更為明顯，表現(xiàn)為濁度在該區(qū)域達(dá)到峰值。間接說明目前陽宗海水質(zhì)惡化、藻類爆發(fā)是最亟待解決的問題。陽宗海夏季表層水體的電導(dǎo)率和pH值可能更多地受到了治理砷污染而大量噴施的絮凝劑影響。該研究結(jié)果對陽宗海的水環(huán)境管理和綜合治理有一定的參考價值。

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(編輯：劉運飛)

Spatial Distribution Regularity of Water Quality Parameters of YangzongLake in Summer Based on Spatial Interpolation Algorithm

SUN Hui-ling1,2, LIAO Ze-bo1, DUAN Li-zeng1,2, HONG Liang1,3

(1.College of Tourism and Geography Science, Yunnan Normal University, Kunming 650500, China;2.Key Laboratory of Plateau Lake Ecology and Global Change, Yunnan Normal University, Kunming650500, China; 3.GIS Technology Research Center of Resource and Environment in Western China of Ministry of Education, Yunnan Normal University, Kunming 650500, China)

Water quality parameter is an important index reflecting the ecological environment of lakes. Traditional random sampling method for the spatial distribution of water quality parameters is restrictive in scale, but the development of geostatistics presents an effective facility to accurately describe the spatial structure of water quality parameters of lake. In order to obtain the spatial distribution of water quality parameters of surface water of Yangzong Lake in summer, we analyzed six water quality parameters (pH value, total chlorophyll-a content, turbidity, dissolved oxygen concentration, electric conductivity, and phycocyanin) by the Kriging interpolation algorithm and the Distance Weighted Inverse (IDW) spatial interpolation algorithm. Results show the surface water of Yangzong Lake in summer experienced a long period of water cycle and a significant spatial heterogeneity of water quality parameters, in particular, total chlorophyll-a content, turbidity and phycocyanin content. The southern area of Yangzong Lake suffers from severe human activity disturbance and pollution, with high concentrations of phycocyanin and dissolved oxygen; while the northern area of Yangzong Lake is more influenced by industrial pollution, with turbidity in this area reaching the peak value. The results of electrical conductivity and pH values are more affected by the ferric salt coagulation of arsenic removal.

Yangzong Lake; water quality parameters; Kriging interpolation method; inverse distance weighted interpolation; spatial heterogeneity

2015-11-16；

2015-12-15

國家自然科學(xué)基金項目(41201203,41201463)；云南省高端人才引進(jìn)項目(2010CI111)；江蘇省資源環(huán)境信息工程重點實驗室開放基金資助項目(JS201301)

孫惠玲(1982-)，女，陜西浽德人，講師，博士，主要從事高原湖泊環(huán)境方面的研究，(電話)13669764510(電子信箱)huilingsun07@hotmail.com。

洪 亮(1981-)，男，湖南衡陽人，副教授，博士，主要從事高分辨率遙感影像智能算法、信息提取方面的研究，(電話)0871-65941198(電子信箱)hongliang20433@hotmail.com。

10.11988/ckyyb.20150973

2017,34(3):30-34

TU443

A

1001-5485(2017)03-0030-05