新疆艾比湖流域地表水豐水期和枯水期水質(zhì)分異特征及污染源解析

任 巖，張 飛，王 娟，張 月，楊勝天, Abduwasit Ghulam, Kung Hsiangte

(1：新疆大學資源與環(huán)境科學學院，烏魯木齊 830046)(2：新疆大學綠洲生態(tài)教育部重點實驗室，烏魯木齊 830046)(3：新疆智慧城市與環(huán)境建模普通高校重點實驗室，烏魯木齊 830046)(4：北京師范大學地理學與遙感科學學院，北京 100875)(5：美國圣路易斯大學可持續(xù)發(fā)展中心，圣路易斯 63108)(6：美國孟菲斯大學地球科學系，孟菲斯 38152)

新疆艾比湖流域地表水豐水期和枯水期水質(zhì)分異特征及污染源解析

任 巖1,2,3，張 飛1,2,3，王 娟1,2,3，張 月1,2,3，楊勝天1,4, Abduwasit Ghulam5, Kung Hsiangte6

(1：新疆大學資源與環(huán)境科學學院，烏魯木齊 830046)(2：新疆大學綠洲生態(tài)教育部重點實驗室，烏魯木齊 830046)(3：新疆智慧城市與環(huán)境建模普通高校重點實驗室，烏魯木齊 830046)(4：北京師范大學地理學與遙感科學學院，北京 100875)(5：美國圣路易斯大學可持續(xù)發(fā)展中心，圣路易斯 63108)(6：美國孟菲斯大學地球科學系，孟菲斯 38152)

采用2015年艾比湖流域54個采樣點的10個地表水水質(zhì)指標數(shù)據(jù)，首先利用水質(zhì)指數(shù)模型(WQI)和地統(tǒng)計學方法對流域水質(zhì)污染情況進行全局評價，然后利用層次聚類法、判別分析法和因子分析法分析艾比湖流域地表水豐水期和枯水期水質(zhì)分異特征. 在水質(zhì)時空分異特征研究的基礎上，利用主成分回歸分析法對艾比湖流域水質(zhì)進行污染源解析. 結(jié)果表明：艾比湖流域豐水期WQI值介于38～70之間，枯水期WQI值介于31～71之間，艾比湖流域豐水期的地表水水質(zhì)污染情況比枯水期嚴重，而艾比湖、博爾塔拉河和精河靠近艾比湖湖區(qū)的河道污染程度均比其他河道嚴重. 由聚類分析和判別分析得出艾比湖流域豐水期和枯水期的水質(zhì)采樣點在空間上均被分成A、B兩組，A組包括艾比湖湖區(qū)西部、奎屯河、古爾圖河和四棵樹河，B組包括艾比湖湖區(qū)東部、精河和博爾塔拉河. 艾比湖流域豐水期和枯水期的水體主要受到化學需氧量、溶解氧、氨氮和懸浮物濃度等指標的影響，B組水質(zhì)污染指標的值相比于A組的值偏高，B組區(qū)域內(nèi)存在高污染企業(yè)，艾比湖流域水環(huán)境治理工作需主要集中在B組所包括的艾比湖湖區(qū)、博爾塔拉河和精河. ④艾比湖湖區(qū)、精河和博爾塔拉河地表水體的污染主要來自于有機物污染和營養(yǎng)物質(zhì)污染，其次為工礦業(yè)污染；而奎屯河、古爾圖河、四棵樹河地表水體的污染主要來自于有機物污染，其次為營養(yǎng)物質(zhì)污染，生物污染的影響較為微弱. 該研究結(jié)果可為艾比湖流域地表水水環(huán)境改善和治理提供一定參考.

艾比湖流域；多元統(tǒng)計方法；水質(zhì)指數(shù)；時空分布；污染源解析

內(nèi)陸河流作為區(qū)域居民生活污水、工業(yè)廢水和地表徑流排放的主要載體最易遭受到污染和破壞[1-2]. 近幾十年來，政府已逐步開展了大量內(nèi)陸河流域水質(zhì)監(jiān)測項目，并獲得大量的水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù). 由于各個監(jiān)測指標及監(jiān)測點之間存在復雜的相互影響，導致大量監(jiān)測數(shù)據(jù)并不能充分利用與分析，這也給水質(zhì)專家和地方?jīng)Q策者如何采取有效措施管理和改善水環(huán)境提出了挑戰(zhàn)[3-5]. 因此，從大量的環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)中挖掘有用的信息，探索水質(zhì)的時空分布模式，識別潛在污染源和污染源的解析能夠提高人們對區(qū)域環(huán)境狀況的認識，幫助決策者建立高效合理的水環(huán)境管理方案[6].

近年來，各類數(shù)學及統(tǒng)計評價方法被廣泛用于水質(zhì)評價、時空分異、潛在污染源識別和解析的研究. 水質(zhì)指數(shù)(water quality index，WQI)模型與其他水質(zhì)模型相比具有簡單易行、靈活多變等特點，對地表水體及水體富營養(yǎng)化污染尤其敏感，在水質(zhì)綜合評價中取得了令人滿意的效果[7]. 多元統(tǒng)計技術相比于近來被應用較多的神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊綜合評價和灰色評價法等方法更為簡便、普適性廣，它不僅能夠?qū)碗s的多源數(shù)據(jù)降維簡化，又能保證主要信息不丟失，提高分析結(jié)果的可靠性，在實際應用中可以獲得很好的效果[8]. 聚類分析、判別分析、因子分析和主成分回歸分析作為傳統(tǒng)的多元統(tǒng)計技術，在水質(zhì)時空分異特征及潛在污染源識別、解析中得到廣泛應用[9]. 國內(nèi)外學者利用多元統(tǒng)計技術分別對太湖流域[10]、陜西灃河[11]、沁河流域[12]、洞庭湖[13]、土耳其中部近海[14]、溫瑞塘河流域[15]以及德國北部低洼地區(qū)[16]的污染物時空分異特征及潛在污染源識別進行了研究，并取得了滿意的效果. 內(nèi)陸河流域的水質(zhì)時空分異特征和污染源解析研究較成熟[17-21]，也有學者利用多元統(tǒng)計方法評估了近海海域的地表水質(zhì)量[22]，分析了地下水的水質(zhì)狀況[23]，此外，Mohammadpour等[24]利用WQI和改進模型分析了人工濕地方面水質(zhì)的時空特征. 但這些研究割裂了時間與空間相互作用的機制，只是單獨探討了時間或空間上分異特征及污染源識別，忽略了時間對空間分布規(guī)律及其污染源的影響.

艾比湖流域是古絲綢之路的要道，同時也是準噶爾盆地、天山北坡經(jīng)濟帶，水環(huán)境的好壞直接影響到第二條亞歐大陸橋和國家級二類口岸阿拉山口的發(fā)展以及該流域的可持續(xù)發(fā)展[25]. 作為內(nèi)陸河流域，艾比湖流域?qū)^(qū)域工農(nóng)業(yè)發(fā)展及生態(tài)環(huán)境保護起著重要作用. 以往的研究多是對艾比湖流域進行水質(zhì)評價，而沒有分析水質(zhì)的時空分異特征和污染源解析，因此本文選擇5月和10月的地表水采樣點，分析艾比湖流域豐水期和枯水期的地表水水污染時空分異特征，并聯(lián)合水質(zhì)時空因子進行污染源解析. 故本文首先根據(jù)艾比湖流域河網(wǎng)水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)，應用水質(zhì)指數(shù)WQI模型對艾比湖流域河網(wǎng)水質(zhì)進行綜合評價；然后采用聚類分析對艾比湖流域豐水期和枯水期的水質(zhì)采樣點進行空間分組，同時利用判別分析驗證聚類分析空間分組結(jié)果的可信度；其次基于聚類分析結(jié)果，采用因子分析法研究艾比湖流域水質(zhì)時空分異特征及識別顯著性污染指標；最后結(jié)合時空聯(lián)合因子分析的結(jié)果采用主成分回歸分析中基于受體的源分配模型，識別不同時期不同區(qū)域水環(huán)境污染源以及主要污染源對河道水質(zhì)的影響，為艾比湖流域地表水水環(huán)境治理提供科學依據(jù).

1 研究區(qū)域和研究方法

1.1 研究區(qū)概況

艾比湖流域(43°38′～45°52′N，79°53′～85°02′E)包括奎屯河、四棵樹河、古爾圖河、精河、阿恰勒河、大河沿子河、博爾塔拉河7條河流，其中博河、精河和奎屯河是主要的3大支流，地跨博爾塔拉蒙古自治州的博樂市、溫泉縣和精河縣，塔城地區(qū)的烏蘇市和托里縣南部，伊犁直屬的奎屯市和克拉瑪依的獨山子區(qū). 流域面積50621 km2，其中山地面積24317 km2，平原區(qū)面積25762 km2，湖泊面積542 km2. 流域西、南、北三面環(huán)山，中間為谷地平原，東部有尾閭艾比湖，是一個具有典型干旱區(qū)山地-綠洲-荒漠生態(tài)環(huán)境特點的區(qū)域，湖區(qū)多年平均降水不足100 mm，而山區(qū)降水相對較多，是湖區(qū)的主要水源補給區(qū)[26]. 近年來，由于人類大規(guī)模的墾荒活動，導致艾比湖不斷涸縮，湖水量減少，目前只有博爾塔拉河、精河、奎屯河，分別從西、南、東3個方向注入艾比湖，成為湖水的主要來源. 湖面呈橢圓狀，面積650 km2，平均水深為2～3 m，湖面海拔189 m[27]. 艾比湖流域包括博爾塔拉蒙古自治州、奎屯市、獨山子、烏蘇市、托里縣，是北疆地區(qū)重要的棉花、糧食、畜牧業(yè)基地和石油化工基地. 研究區(qū)水質(zhì)監(jiān)測采樣點和水系分布如圖1所示.

1.2 數(shù)據(jù)收集

2015年5月和10月分別采集艾比湖流域54個采樣點(圖1)的地表水樣品. 選取化學需氧量(COD)、溶解氧(DO)濃度、五日生化需氧量(BOD5)、總氮(TN)濃度、總磷(TP)濃度、氨氮(NH3-N)濃度、pH、懸浮物(SS)濃度、色度、濁度10個指標進行測定. 所有樣本的采集及檢測分析嚴格按照《地表水環(huán)境質(zhì)量標準》(GB 3838-2002)中的方法進行.

圖1 艾比湖流域地理位置Fig.1 Geographical location of Lake Ebinur Watershed

1.3 研究方法

1.3.1WQI模型 水質(zhì)指數(shù)是綜合了多個水質(zhì)參數(shù)的歸一化無量綱數(shù)，需要考慮的參數(shù)取決于水的用途，常考慮的水質(zhì)參數(shù)包括DO濃度、BOD5、COD、pH值、SS濃度、NH3-N濃度、TN濃度和TP濃度等[24]，該模型較為成熟，在國內(nèi)也得到廣泛應用[28]. 本文主要利用該模型對整個流域的水質(zhì)污染情況進行全局評價，參考Mohammadpour等[24]關于馬來西亞濱州濕地的綜合水質(zhì)模型WQI，選擇了DO濃度、BOD5、COD濃度、pH、SS濃度、NH3-N濃度6個水質(zhì)參數(shù)，將這些水質(zhì)參數(shù)變量根據(jù)分類指數(shù)函數(shù)(SI)轉(zhuǎn)變成非空間變量，不同參數(shù)的SI計算公式見表1.

表1 水質(zhì)指數(shù)的分類指數(shù)函數(shù)[24]

aX代表的變量單位是mg/L，其中pH無量綱.

WQI模型計算公式為[23]：

WQI=0.22SIDO+0.19SIBOD5+0.16SICOD+0.15SINH3-N+0.16SISS+0.12SIpH

(1)

式中，SI代表分類指數(shù). 模型根據(jù)輸入水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)將采樣點水質(zhì)歸一化到0～100之間，并根據(jù)水體污染的程度，從0～100將水質(zhì)由差到極好劃分為6類，分別對應嚴重污染(<31.0)、污染(31.0～51.9)、輕度污染(51.9～76.5)、較好(76.5～92.7)和好(>92.7)[24].

1.3.2 層次聚類分析 聚類分析(CA)是根據(jù)對象距離遠近或相似性大小進行分類的多元統(tǒng)計方法. 本文利用該方法對采樣點的水質(zhì)數(shù)據(jù)做空間分類，采用的層次聚類分析(HCA)是應用最廣泛的聚類方法，該法以逐次聚合的方式將距離最近或者最相似的對象聚成一個類簇，直至最后聚成一類[29-30]. 本文采用的計算方法是歐氏距離平方和離差平方法.

聚類分析要求數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布，在進行分析之前，需要利用K-S非參數(shù)檢驗[29]對采樣點水質(zhì)數(shù)據(jù)進行正態(tài)檢驗. 結(jié)果顯示，采樣點各監(jiān)測指標除BOD5外均以95%或更高的可信度服從正態(tài)分布；采樣點各指標偏離正態(tài)分布，進行自然對數(shù)轉(zhuǎn)換后[30]，各監(jiān)測指標除pH和SS外均能夠以95%或更高的可信度服從正態(tài)分布. 為了消除變量單位量綱的影響，需要對數(shù)據(jù)進行標準化處理(均值為0，方差為1).

1.3.3 判別分析 判別分析(DA) 是多變量統(tǒng)計分析中用于判別樣品所屬類別的一種統(tǒng)計分析方法. 可以用來判別CA分析結(jié)果和識別顯著性的污染指標. 此方法分為3類：標準式、前進式和后退式. 相比之下，后退式DA方法具有更好的指標降維能力和判別能力[31]. 所以，本文采用該方法對1.3.2節(jié)的聚類分析做驗證分析，利用后退式DA方法對原始數(shù)據(jù)進行時空差異性分析，并采用交叉驗證法(Cross-validation)檢驗此方法的判別能力. 相應的判別函數(shù)表達式為：

(2)

式中，f(Gi)表示第i類的判別函數(shù)，Ci為第i類的固有常數(shù)，n表示參與判別分析指標個數(shù)，pij表述第i類第j個指標值，wij表示對應的判別系數(shù).

1.3.4 因子分析法 因子分析(FA)是一種既可以降低變量維數(shù)，又可以對變量進行分類的廣泛應用的方法[32]. 其實質(zhì)是從多個實測的原變量中提取出較少的、互不相關的抽象綜合指標，即因子. 每個原變量可用這些提取出的公共因子的線性組合表示，具體參見公式(3). 同時，根據(jù)各個因子對原變量的影響大小，也可將原變量劃分為等同于因子數(shù)目的類數(shù). 在水質(zhì)分析中，此方法主要用于提取污染因子和識別污染源[33]，本文在聚類分析和判別分析的基礎上，利用該方法分析各類水質(zhì)指標的主要污染因子.

Zk=ak1·F1+ak2·F2+,…,+akm·Fm+Uk(k=1、2、3、…、n)

(3)

式中，Zk表示第k個變量的標準化分數(shù)，akm表示第m個因子相對于第k個變量的因子載荷，F(xiàn)m表示第m個公共因子，Uk為Zk的唯一因素，m表示所有變量公共因子的數(shù)目，n表示變量的個數(shù).

因子分析要求變量間要有一定的相關性，所以在數(shù)據(jù)分析之前需要利用巴特萊檢驗(KMO)[29]檢驗數(shù)據(jù)應用因子分析的可行性. 同時，考慮到水質(zhì)指標數(shù)量級上的差異，需要對數(shù)據(jù)再進行標準化(均值為0，方差為1). 一般來說，分析結(jié)果只選取特征值大于1的因子[33]. 因子分析及判別分析均采用原始數(shù)據(jù).

1.3.5 主成分回歸分析 主成分回歸分析法(APCS-MLR)是一種基于因子得分評價各個因子對各個變量貢獻的統(tǒng)計方法. 其原理是將變量值與因子得分進行多元線性回歸，根據(jù)回歸參數(shù)得到針對各個因子的估計值，從而確定因子對各個變量的貢獻，具體參見公式(4)[34]. 目前，這種方法在水質(zhì)評價中用于計算污染因子對各個評價指標的貢獻率[35]，本文在因子分析的基礎上，對各個主要污染因子分析水質(zhì)污染的貢獻率.

(4)

式中，Ms表示第s個變量的實測值，aos表示第s個變量的多元回歸的常數(shù)項，Aps表示第p個因子對第s個變量的回歸系數(shù)，APCSp表示調(diào)整后的第p個因子的分數(shù)，n表示因子個數(shù).Aps·APCSp表示第p個因子對Ms的質(zhì)量濃度貢獻，所有樣本的Aps·APCSp的平均值就是表示因子平均絕對貢獻率. 研究中多元統(tǒng)計分析及水體綜合水質(zhì)空間分析采用的是Microsoft Excel 2010、SPSS 19和ArcGIS 10.0軟件.

2 結(jié)果與分析

2.1 水質(zhì)指標的統(tǒng)計特征

5月屬于豐水期，10月屬于枯水期[14,36-37]. 總體上來看，艾比湖流域的地表水水環(huán)境污染比較嚴重. 豐水期，COD、TP、TN、NH3-N、BOD5和DO濃度均值分別為46.93、0.07、1.97、0.63、1.85和4.46 mg/L，根據(jù)《地表水環(huán)境質(zhì)量標準》，DO屬于Ⅳ類水質(zhì)標準，TN屬于Ⅴ類水質(zhì)標準，NH3-N屬于Ⅲ類水質(zhì)標準，TP屬于Ⅱ類水質(zhì)標準，COD超出Ⅴ類水質(zhì)標準的1.17倍，BOD5則分別屬于Ⅰ類水質(zhì)標準. 枯水期，COD、TP、TN、NH3-N、BOD5和DO濃度的均值分別為15.58、0.08、1.06、0.08、2.09和8.29 mg/L，與《地表水環(huán)境質(zhì)量標準》中相應指標Ⅴ類水標準進行比較可知，DO屬于Ⅰ類水標準，TN屬于Ⅳ類水標準，NH3-N屬于Ⅰ類水質(zhì)標準，TP屬于Ⅱ類水質(zhì)標準，COD、 BOD5則分別屬于Ⅰ類和Ⅱ類水質(zhì)標準(表2). 綜上所述，豐水期比枯水期的水質(zhì)污染嚴重.

2.2WQI水質(zhì)綜合評價

通過計算得到，豐水期WQI值的范圍是38～70，枯水期WQI值的范圍是31～71. 按照采樣點的數(shù)量計算，豐水期有18.50%處于污染，83.30%處于輕度污染. 枯水期有5.20%處于污染，94.70%處于輕度污染. 總體來看，豐水期的艾比湖流域水質(zhì)污染情況較為嚴重，相比較來看枯水期水質(zhì)情況較好，普遍只有輕度污染.

從WQI采樣斷面豐水期和枯水期的空間分布(圖2)可知，豐水期的污染區(qū)域主要分布在艾比湖湖區(qū)，精河、博爾塔拉河和奎屯河靠近艾比湖的支流；枯水期的污染區(qū)域主要分布在艾比湖湖區(qū)；豐水期的污染區(qū)域大于枯水期；枯水期的輕度污染區(qū)域大于豐水期. 總體來看，豐水期和枯水期的艾比湖湖區(qū)和周邊的河道污染程度要比外圍河道嚴重，主要分布在艾比湖湖區(qū)、博爾塔拉河、精河和奎屯河靠近艾比湖的河道. 豐水期的污染情況要比枯水期嚴重，這可能因為艾比湖流域的豐水期是施肥和噴灑農(nóng)藥的主要季節(jié)，艾比湖流域主要支流流經(jīng)精河縣、博樂市、溫泉縣和烏蘇縣等地的農(nóng)田綠洲，這些地區(qū)的農(nóng)耕活動會影響沿途支流的水質(zhì)[38-39].

表2 豐水期和枯水期水質(zhì)指標的統(tǒng)計描述

圖2 WQI采樣斷面豐水期和枯水期空間分布Fig.2 The spatial distribution of WQI during wet and dry seasons

2.3 水質(zhì)污染特征的時空相似性與差異性

豐水期空間尺度的聚類分析和判別分析表明，空間上可以將采樣點分為2組(圖3)：A組包括P1、P2、P4、P5、P6、P7、P10、P11、P12、P14、P15、P17、P18、P19、P22、P30、P31、P32、P33、P34、P35、P45、P49和P50這24個采樣點，主要位于奎屯河、古爾圖河、四棵樹河和精河的部分支流；B組包括P3、P8、P9、P13、P16、P20、P21、P23、P24、P25、P26、P27、P28、P29、P36、P37、P38、P39、P40、P41、P42、P43、P44、P46、P47、P48、P51、P52、P53和P54這30個采樣點，主要位于博爾塔拉河、精河和艾比湖湖區(qū). 采樣點聚類分析結(jié)果的判別分析交叉驗證正確率達到95.70%(表3)，誤判區(qū)的區(qū)域主要集中在艾比湖湖區(qū)和3大主要支流的連接河段，總體分類結(jié)果較好.

表3 水質(zhì)污染的空間判別分析*

*卡方檢驗，Sig.小于0.05.

枯水期空間尺度的聚類分析和判別分析表明，空間上也是將采樣點分為2組(圖3)：A組包括Q1、Q4、Q6、Q7、Q10、Q11、Q12、Q19、Q21、Q23、Q27、Q28、Q29、Q32、Q34、Q35、Q37、Q41、Q48、Q49、Q50這21個采樣點，主要位于奎屯河、古爾圖河和四棵樹河；B組包括Q2、Q3、Q5、Q8、Q9、Q13、Q14、Q15、Q16、Q17、Q18、Q20、Q22、Q24、Q25、Q26、Q30、Q31、Q33、Q36、Q38、Q39、Q40、Q42、Q43、Q44、Q45、Q46、Q47、Q51、Q52、Q53、Q54這33個采樣點，主要位于博爾塔拉河、精河和艾比湖湖區(qū). 采樣點聚類分析結(jié)果的判別分析交叉驗證正確率達到86.20%(表3)，誤判區(qū)的區(qū)域主要集中在艾比湖湖區(qū)和3大主要支流的連接河段，總體分類結(jié)果較好.

圖3 艾比湖流域不同時期水質(zhì)污染的空間尺度聚類分析Fig.3 Spatial cluster analysis of water pollution in Lake Ebinur Watershed

根據(jù)艾比湖流域豐水期和枯水期的水質(zhì)聚類結(jié)果，做了A、B兩組分區(qū)的空間分布圖(圖1). 從圖中可以看出，豐水期A組和枯水期A組主要分布在奎屯河、古爾圖河、四棵樹河和艾比湖湖區(qū)西部；豐水期B組和枯水期B組主要分布在博河、精河和艾比湖湖區(qū)東部.

從艾比湖流域水質(zhì)污染物同一時期不同分組的差異性(圖4)可以看出：豐水期A組的COD和DO濃度較高，污染主要來源于有機物，主要反映了與有機物相關的因素對地表水體的影響. 該區(qū)域地勢較為平坦，河道水流長年滯流，水體復氧能力差[40]，這可能是COD和DO濃度較高的主要原因. 豐水期B組的SS和COD濃度較高，該區(qū)域范圍主要包括溫泉縣、博樂市和精河縣的兩大支流博爾塔拉河和精河，沿線有工礦企業(yè)等，污染主要來源于工礦企業(yè)的廢水污染超標(數(shù)據(jù)來自博州水利局官網(wǎng)http:∥slj.xjboz.gov.cn/). 枯水期A組與豐水期A組的情況類似，COD和DO濃度相對較高. 枯水期B組也主要分布在博河、精河，該區(qū)域的COD、DO和NH3-N濃度均較高，首先因為該區(qū)域有工礦企業(yè)和污水處理廠，其次由于是枯水期流域水量較小，水流較緩，該區(qū)域?qū)儆邴}漬化比較嚴重的地區(qū)，10月地表植被已經(jīng)枯萎，導致鹽漬化程度更加嚴重，這也是COD濃度較高的原因. NH3-N濃度較高主要是因為支流流經(jīng)農(nóng)業(yè)區(qū)，10月是春夏作物和秋冬作物的交替時期，主要污染物來源于農(nóng)業(yè)營養(yǎng)物質(zhì)、畜牧業(yè)污染、生活污水和污水處理廠等的影響[1].

總體來看，艾比湖流域的水質(zhì)污染情況在空間上具有一定的相似性，豐水期和枯水期的COD濃度均相較于其他水質(zhì)指標偏高，B組水質(zhì)污染指標的值相比于A組的值較高. 在空間上也有一定差異性，豐水期A組的COD濃度相較于B組偏高， B組的BOD5、NH3-N和SS濃度相較于A組偏高；枯水期B組的COD、BOD5和NH3-N濃度比A組偏高，A組的SS和DO濃度比B組偏高. 艾比湖流域地表水環(huán)境治理主要集中在艾比湖湖區(qū)，需要引清入渠和河道疏通等，同時需要對兩大支流流經(jīng)的工礦企業(yè)污水排放等加強監(jiān)督和管理.

圖4 艾比湖流域水質(zhì)指標同一時期不同分組的差異性Fig.4 The water quality indexes of different groups in the same period of Lake Ebinur Watershed

2.4 時空聯(lián)合因子對污染源的識別和解析

空間聚類結(jié)果判別分析所建立的判別函數(shù)對不同聚類分組進行判別驗證，發(fā)現(xiàn)空間上A組和B組的判別正確率分別為91.40%、91.70%，總判別正確率為95.70%(表3). 說明同一區(qū)域在不同時期或者同一時期內(nèi)不同區(qū)域的水質(zhì)指標分布規(guī)律存在明顯差異. 同時，從艾比湖流域水質(zhì)指標各空間分組在不同時期的空間差異(圖5)可以看出，空間A組和B組在不同時期內(nèi)的污染水平有著較大的差異. 因此，有必要將時間及空間聚類分析結(jié)果有機結(jié)合，對不同區(qū)域在不同時段下的污染源進行解析，為水環(huán)境管理和改善提供更為詳盡的理論依據(jù).

圖5 艾比湖流域水質(zhì)指標同一分組不同時期的差異性Fig.5 The water quality indexes of the same group in different periods of Lake Ebinur Watershed

2.4.1 空間分組各時段因子分析及污染源識別 不同空間分組各時段的水質(zhì)指標相關系數(shù)矩陣特征值、貢獻率和累計貢獻率，如表4所示. 根據(jù)表4選出主因子，并對初始主因子載荷矩陣進行方差極大化正交旋轉(zhuǎn)得到載荷矩陣因子(表5)，選擇載荷矩陣因子≥0.65[41]的歸為主因子，一般是由多項水質(zhì)指標組合而成. 利用KMO檢驗和Bartlett球形方法對地表水體標準化的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行相關矩陣檢驗. 豐水期、枯水期的空間A組和B組的KMO值均是0.52，Bartlett的顯著性也是0.00，滿足P<0.05置信度，檢驗結(jié)果表明因子分析是有效的(表5). 根據(jù)特征因子>1的原則[33]對空間A組在豐水期和枯水期分別提取3個因子(最大方差旋轉(zhuǎn))，累積解釋方差分別為82.31%和72.53%(表5)；根據(jù)特征因子>1的原則[33]對空間B組在豐水期和枯水期分別提取3個和2個因子(最大方差旋轉(zhuǎn))，累積解釋方差分別為74.30%和76.85%(表5).

表4 各水質(zhì)指標相關系數(shù)矩陣特征值、貢獻率和累計貢獻率

豐水期A組：F1的方差貢獻率為36.74%，表征因子為COD和BOD5，并且都呈正相關，同時由表6可知COD和BOD5之間有顯著相關性，Pearson相關系數(shù)都在0.7以上，表明F1主要代表生物、化學需氧量相關污染源，而此類污染主要來源于有機物，因此F1主要反映了與有機物相關的生活用水和第三產(chǎn)業(yè)廢水的污染對地表水體的影響；F2的方差貢獻率為26.95%，表征因子為NH3-N，呈正相關，此類主要來源于過量的營養(yǎng)物質(zhì)污染，根據(jù)塔城地區(qū)環(huán)境保護局官網(wǎng)(http:∥www.tcdqhb.gov.cn)公布的2015年上半年廢水排放污染企業(yè)名單可知，本區(qū)有烏蘇市天然番茄制品有限公司，因此可以推斷F2主要因為工業(yè)和生活污水排入河道，導致營養(yǎng)物質(zhì)過剩，同時也跟這個時期大量的農(nóng)業(yè)活動有關；F3的方差貢獻率為18.62%，表征因子為SS，呈正相關，推斷F3主要來源于傍河而立的高污染企業(yè)廢水廢料的排放.

枯水期A組：F1的方差貢獻率為31.30%，表征因子為COD和pH，其中COD呈正相關，pH呈負相關，由表6可知COD和pH之間也呈顯著負相關，說明它們之間也是相互影響的，因此F1代表著有機物污染源，隨著有機物污染的加重，水質(zhì)pH值呈現(xiàn)負增加；F2的方差貢獻率為23.17%，表征因子為BOD5和DO，其中BOD5呈負相關，DO呈正相關，由表6可知兩者相關性一般，說明兩者之間不影響，跟豐水期A組的F1基本一致，不同的是本時段DO在第2因子中占有較大的載荷，說明這一時段水流量減少，河道中出現(xiàn)滯留，水體復氧能力差，導致水體中DO濃度減少，因此F2代表著生物、化學污染物；F3的方差貢獻率為18.06%，表征因子為SS，根據(jù)伊犁州環(huán)境保護局官網(wǎng)(http:∥www.ylepa.gov.cn/index.aspx)公布的2015年下半年廢水排放污染企業(yè)名單可知，本區(qū)有新疆天玉生物科技有限公司，推斷本區(qū)水質(zhì)污染主要源于生物科技公司的廢水、廢料排放.

表5 時空聯(lián)合因子分析因子載荷矩陣

表6 豐水期和枯水期水質(zhì)指標間的Pearson相關系數(shù)

*表示在0.05水平(雙側(cè))上顯著相關; **表示在0.01水平(雙側(cè))上顯著相關.

豐水期B組：F1的方差貢獻率為33.64%，表征因子為COD、BOD5和DO，均呈正相關，由表7可知COD和BOD5呈顯著相關，兩者與DO都呈顯著正相關，跟枯水期A組的F2基本一致，不同的是本時段的COD在第2因子中占有較大的載荷，說明隨著BOD5的增加，DO、COD也跟著增加，因此F1主要代表著營養(yǎng)物質(zhì)、耗氧有機物以及生物、化學需氧量相關的污染物；F2的方差貢獻率為22.97%，表征因子為NH3-N，與其他各水質(zhì)指標的相關性都一般(表6)，表明F2代表著季節(jié)性污水排放的營養(yǎng)物質(zhì)過量污染；F3的方差貢獻率為17.69%，表征因子為SS，同豐水期A組的F2，本區(qū)域博爾塔拉蒙古自治州西部礦業(yè)有限公司和博爾塔拉蒙古自治州西域福樂礦業(yè)有限責任公司的排放物分別超標2倍和4倍(數(shù)據(jù)來源于博州環(huán)境保護局官網(wǎng)http:∥hbj.xjboz.gov.cn/hjzl.htm)，因此推斷F3主要代表工礦業(yè)排放物的污染.

枯水期B組：F1的方差貢獻率為54.75%，表征因子為COD、BOD5、NH3-N和SS，由表6可知，4種指標的相關性均較高，跟豐水期A組的F1基本一致，不同的是本時段NH3-N和SS在第1因子中占有較大的載荷，說明COD和BOD5濃度的增加會影響NH3-N和SS濃度，但因為本區(qū)域溫泉縣供排水有限責任公司排出的廢水中SS濃度超過城鎮(zhèn)污水處理廠污染物排放標準的1倍(數(shù)據(jù)來自于博州水利局官網(wǎng)公開監(jiān)測數(shù)據(jù))，因此F1主要代表營養(yǎng)物質(zhì)、耗氧有機物和工礦企業(yè)廢水污染；F2的方差貢獻率為22.11%，表征因子為DO，因此F2主要代表生物化學污染源.

依據(jù)因子分析，在豐水期和枯水期艾比湖流域主要受到COD、DO、NH3-N和SS濃度等指標的影響，空間B組整體比空間A組污染因子多，豐水期比枯水期的污染情況嚴重. 從水質(zhì)時空聯(lián)合因子分析來看，艾比湖流域水環(huán)境治理工作需主要集中在空間B組所包括的艾比湖湖區(qū)、精河和博爾塔拉河部分河道.

2.4.2 污染源解析和貢獻率估算 通過上述分析，確定了污染源的數(shù)量和特征，進一步利用主成分回歸分析法計算污染源貢獻率. E/O是回歸分析中估計值與實測值的比值，主要集中在1.00左右，表明了回歸結(jié)果較為準確[2]. A、B兩組中SS濃度和pH兩種水質(zhì)指標對各項污染源的貢獻率的R2均小于0.5，這說明這兩種指標對各項污染源的貢獻率不大，那么主要對COD、BOD5、DO和NH3-N 4種水質(zhì)指標的污染貢獻率進行分析. 空間A組地表水體的污染主要來源于有機物污染和營養(yǎng)物質(zhì)污染，其中有機物污染主要影響 BOD5和COD濃度，定量化的污染貢獻率分別為57.60%和55.30%，營養(yǎng)物質(zhì)污染主要影響COD、DO和NH3-N濃度，貢獻率分別為41.60%、30.30%和50.80%；空間B組地表水體的污染主要來源于有機物污染，其次為營養(yǎng)物質(zhì)污染，生物污染的影響較為微弱；有機物污染主要影響COD、BOD5和DO濃度，貢獻率分別為64.40%、47.60%和20.20%，營養(yǎng)物質(zhì)的污染主要影響該區(qū)域NH3-N和COD濃度，其影響貢獻率為63.10%和21.40%(表7).

表7 艾比湖流域水質(zhì)指標各污染源貢獻率

3 討論

本文選擇WQI模型，首次用于評價艾比湖流域的水質(zhì)污染情況，主要因為該模型與其他水質(zhì)指數(shù)模型相比的優(yōu)勢是運算簡單、參數(shù)設定可以結(jié)合研究區(qū)水質(zhì)保護提升目標而設定，而且也已經(jīng)被國內(nèi)外專家學者成熟應用在地表水和干旱半干旱區(qū)的水質(zhì)研究. 其中，李義祿等[2]和楊柳等[28]利用WQI模型研究內(nèi)陸湖泊地表水污染時空分異特征，Bassam等[42]利用該模型研究干旱半干旱亞地區(qū)伊拉克西北部Sinjar的水質(zhì)污染情況. 研究區(qū)艾比湖流域也屬于干旱半干旱地區(qū)，與伊拉克的生態(tài)環(huán)境相似，所以本文選擇WQI模型來研究艾比湖流域的地表水水質(zhì)污染狀況.

根據(jù)前人相關研究可知，遼河流域[43]、晉江流域[44]、三峽流域[45]和太湖流域[10]等內(nèi)陸河流域在水質(zhì)污染源解析的研究較多，但是處于干旱區(qū)的艾比湖流域在這方面的研究較少，因此本文嘗試探討該地區(qū)的水質(zhì)污染源解析以及水質(zhì)時空分異特征. 由彌艷等[27]和博樂市水文水資源勘測大隊的調(diào)查研究[46]可知，艾比湖流域兩大主要支流(精河和博河)的入湖量在豐水期和枯水期差異較大，因此本文選擇豐水期和枯水期兩個典型時期對艾比湖流域的水質(zhì)污染情況進行評價，這樣能夠較全面地解析艾比湖湖區(qū)及周邊水質(zhì)的污染源. 本文針對艾比湖流域豐水期和枯水期的水質(zhì)分異特征及污染源解析結(jié)果得出，艾比湖流域豐水期的水質(zhì)污染比枯水期嚴重，這與彌艷等[36,39]在2008年的研究結(jié)果一致. 彌艷等研究還發(fā)現(xiàn)2008年艾比湖豐水期的NH3-N、TP、TN濃度均較高，而且TN屬于V類水質(zhì)標準，整個艾比湖TP、TN濃度達到了富營養(yǎng)化水平；但本文的研究發(fā)現(xiàn)：雖然豐水期的TN仍然達到Ⅴ類水質(zhì)標準，但NH3-N屬于Ⅲ類水質(zhì)標準，TP屬于Ⅱ類水質(zhì)標準. 與2008年相比，2015年艾比湖流域的水質(zhì)明顯得到改善，這與國家的水質(zhì)改善和環(huán)保政策密不可分，也說明兩個保護區(qū)的設立以及國家和地區(qū)的相關保護措施效果顯著.

針對本文的研究內(nèi)容和結(jié)果，從自然因素和人文因素兩方面對艾比湖流域的地表水水質(zhì)污染原因進行討論.

1)自然因素：艾比湖是新疆最大的鹽水湖，根據(jù)張飛等[26]、吳超存[47]、董煜等[48]和王娟等[49]的研究可知：近20年來，溫度、降水量和蒸發(fā)量逐年增長，冰川融水導致上游徑流量增加，需水量的增加導致下游徑流量減少，流域徑流量總體上變化不明顯，但水資源總量在減少. 流域內(nèi)耕地面積增加，水體、林草地面積減少，水資源需求量增加，致使流入艾比湖的主要河流水量減少甚至奎屯河出現(xiàn)斷流的現(xiàn)象，艾比湖湖面萎縮、湖底裸露，湖內(nèi)水流較緩，湖周鹽漬化現(xiàn)象嚴重，周邊沙漠化面積增加. 這些自然生態(tài)因素導致艾比湖湖區(qū)及周邊地表水體復氧能力較差，水體中耗氧有機物和營養(yǎng)物質(zhì)過剩，使該區(qū)域污染較為嚴重.

2)人為因素：根據(jù)吉仁塔[50]的研究可知：由于社會經(jīng)濟的發(fā)展，博爾塔拉河和精河流域內(nèi)人口增加，耕地面積增加，作物施肥量和灌溉增加，流域內(nèi)大量興建水庫，城市供水量和排水量增加，博爾塔拉河和精河兩大支流流經(jīng)的博樂市、溫泉縣和精河縣3個地區(qū)陸續(xù)出現(xiàn)廢水和排污的高污染企業(yè)，使得該區(qū)域比流域的其他區(qū)域污染更嚴重. 根據(jù)博州、伊犁州和塔城地區(qū)環(huán)境保護局官網(wǎng)公布的廢水排污超標企業(yè)可知，豐水期和枯水期的B組(主要是博爾塔拉河和精河)區(qū)域內(nèi)的博樂市自來水公司污水處理廠、中糧屯河博州糖業(yè)有限公司和新疆騰博熱力有限公司等企業(yè)的排污和廢水排放導致該區(qū)域地表水體中生物污染、有機物污染和營養(yǎng)物質(zhì)過剩；本區(qū)域的博爾塔拉蒙古自治州西部礦業(yè)有限公司、博爾塔拉蒙古自治州西域福樂礦業(yè)有限責任公司和精河縣新石石灰有限公司等企業(yè)的廢水廢料排放導致了水體中金屬物質(zhì)和懸浮物超標，引起污染. 豐水期和枯水期A組(主要是奎屯河、古爾圖河和四棵樹河)區(qū)域內(nèi)的烏蘇市天然番茄制品有限公司和新疆天玉生物科技有限公司等企業(yè)的廢水、廢料排放導致本區(qū)域的地表水體中生物、化學污染嚴重. 豐水期的5月正是農(nóng)耕時期，農(nóng)民大量的施肥噴藥、灌溉和排水等農(nóng)業(yè)活動造成水體中N、P濃度增高，COD、BOD5和NH3-N濃度等水質(zhì)指標較高，使得豐水期較枯水期污染嚴重.

總之，本文利用地統(tǒng)計學方法及多元統(tǒng)計技術對艾比湖流域地表水水質(zhì)污染進行時空分異特征研究和污染源解析，該方法雖然可以最大程度地避免信息丟失，提高分析結(jié)果的可靠性，但它是一種經(jīng)驗識別，與SWAT、GWLF和HSPF等水質(zhì)模型方法[51]相比，缺少對水質(zhì)污染的量化預測，在污染源解析方面有一定局限性，所以今后考慮使用專門模型(如SPARROW模型)對水質(zhì)污染進行量化分析和預測.

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Spatio-temporal characteristics and source identification of surface water pollutants in Lake Ebinur Watershed, Xinjiang

REN Yan1,2,3, ZHANG Fei1,2,3**, WANG Juan1,2,3, ZHANG Yue1,2,3, YANG Shengtian1,4, ABDUWASIT Ghulam5& KUNG Hsiangte6

(1:CollegeofResourcesandEnvironmentScience,XinjiangUniversity,Urumqi830046,P.R.China)(2:KeyLaboratoryofOasisEcology,XinjiangUniversity,Urumqi830046,P.R.China)(3:KeyLaboratoryofXinjiangWisdomCityandEnvironmentModeling,Urumqi830046,P.R.China)(4:CollegeofGeographyandRemoteSensingScience,BeijingNormalUniversity,Beijing100875,P.R.China)(5:CenterforSustainability,SaintLouisUniversity,St.Louis63108,USA)(6:DepartmentofEarthSciences,UniversityofMemphis,Memphis38152,USA)

Spatio-temporal characteristics and source identification of water pollutants are important for the management and protection of water resources. In this study, water-quality index (WQI) modeling, hierarchical cluster analysis, discriminant analysis, factor analysis and principle analysis of multiply linear regression (APCS-MLR) were used to analyze the water quality data sets from river network during 2015, including 10 parameters monitored at 54 different sites in Lake Ebinur Watershed of Xinjiang. Using GIS to study the spatio-temporal characteristics and source identification of surface water pollutants were the major goals of this study. The results showed that: The value ofWQIvaries between 38 and 70 during wet season when the water levels were high, while the value was between 31 and 71 during dry season. The Lake Ebinur water quality deterioration was more significant during wet season, and the water pollution status at Lake Ebinur, Bortala River and Jinghe River near Lake Ebinur were more serious than other tributaries. By cluster analysis and discriminant analysis, the basin could be divided into two groups. The group A included the eastern area of Lake Ebinur, Kuitun River, Guertu River and Sikeshu River. The group B included the western area of Lake Ebinur, Jinghe River and Bortala River. Water quality at the B group of Lake Ebinur Watershed was mainly influenced by chemical oxygen demand, dissolved oxygen, ammonia nitrogen and suspended solids concentrations during the dry season, more serious than the group A because there are some high polluting enterprises at the group B region, while the water environment governance mainly cancentrated in the B region. In Lake Ebinur, Jinghe River and Bortala River, water pollutants mainly came from organic and nutrient pollution, followed by mining and industrial pollution. In Kuitun River, Guertu Rive and Sikeshu River, surface water pollutants mainly came from organic and biological pollution, followed by nutrient pollution, while biological pollution effects were relatively weak. Results of the water quality study would provide valuable and useful information for the future management of water resources in Lake Ebinur.

Lake Ebinur Watershed; multivariate statistical methods; water quality index; spatio-temporal distribution; source identification

國家自然科學基金項目(41361045)和國家自然科學基金-新疆聯(lián)合基金項目(U1503302)聯(lián)合資助. 2016-07-10收稿；2016-10-31收修改稿. 任巖(1989～)，女，碩士研究生；E-mail: arielrenyan@163.com.

； E-mail: zhangfei3s@163.com.

DOI 10.18307/2017.0512