改進(jìn)灰色模式識別模型評價(jià)洱海雨季灌排溝渠水質(zhì)

謝 坤，羅 元，馮弋洋，吳 凡，王貴云，張克強(qiáng)，沈仕洲，王 風(fēng)

改進(jìn)灰色模式識別模型評價(jià)洱海雨季灌排溝渠水質(zhì)

謝 坤1,3，羅 元1,2,3，馮弋洋1,2,3，吳 凡1,3，王貴云1，張克強(qiáng)1,3，沈仕洲1,3，王 風(fēng)1,3※

（1. 農(nóng)業(yè)農(nóng)村部環(huán)境保護(hù)科研監(jiān)測所，天津 300191；2. 云南農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，昆明 650201；3. 農(nóng)業(yè)農(nóng)村部大理農(nóng)業(yè)環(huán)境科學(xué)觀測實(shí)驗(yàn)站，大理 671004）

為揭示洱海流域農(nóng)田生產(chǎn)與農(nóng)村生活單元交替分布對灌排溝渠水質(zhì)的綜合影響及污染物貢獻(xiàn)率，選取流域典型灌排溝渠不同斷面進(jìn)行連續(xù)取樣觀測，在分析化學(xué)需氧量（chemical oxygen demand，COD）、總氮（total nitrogen，TN）、總磷（total phosphorus，TP）及銨態(tài)氮（ammonium nitrogen，NH4+-N）濃度變化特征基礎(chǔ)上，采用“中心化”灰色模式識別模型和綜合平均污染指數(shù)對溝渠農(nóng)田入口-農(nóng)田出口-村落出口-農(nóng)田出口-村落出口-農(nóng)田出口斷面水質(zhì)進(jìn)行綜合評價(jià)。結(jié)果表明：溝渠斷面TP和總可溶磷（total dissolved phosphate，TDP）濃度沿水流方向持續(xù)增加，TN和硝態(tài)氮（nitrate nitrogen，NO3--N）濃度先增加隨后穩(wěn)定，溝渠農(nóng)田出口段NH4+-N和COD濃度分別削減13.43%～57.88%和2.88%～19.33%，而流經(jīng)村落段濃度相應(yīng)增加?；疑Ｊ阶R別模型分析發(fā)現(xiàn)沿水流方向溝渠斷面水質(zhì)類別分別為Ⅲ類、Ⅱ類、Ⅳ類、Ⅳ類、Ⅴ類和Ⅴ類，綜合平均污染指數(shù)法表明溝渠中TN和COD是水體主要污染因子，而NO3--N是水體TN的最主要形態(tài)。該研究可揭示洱海流域氮磷污染來源與貢獻(xiàn)，為明確面源污染防治的主要污染因子提供科技支撐。

氮；磷；洱海流域；農(nóng)業(yè)面源污染；灌排溝渠；灰色模式識別模型；綜合平均污染指數(shù)

0 引 言

水體富營養(yǎng)化已成為中國最嚴(yán)重的水污染問題之一[1]，湖泊和河流等地表水體生態(tài)環(huán)境受到嚴(yán)重破壞[2]。洱海作為云貴高原第二大淡水湖泊[3]，在整個洱海流域農(nóng)田灌溉、水產(chǎn)養(yǎng)殖、氣候調(diào)節(jié)和城市用水[4]等方面起著至關(guān)重要的作用。隨著流域農(nóng)業(yè)、旅游等多功能效益的綜合開發(fā)利用和城鎮(zhèn)化發(fā)展，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)村生活排水中氮、磷含量快速增加，導(dǎo)致洱海水體向富營養(yǎng)化發(fā)展，水質(zhì)不斷下降[5]。目前洱?？傮w水質(zhì)已渡過中營養(yǎng)化向富營養(yǎng)化轉(zhuǎn)變階段[6]，正處于早期富營養(yǎng)化[7]，且近20 a來洱海生態(tài)系統(tǒng)健康狀態(tài)呈逐漸惡化趨勢[8]。造成洱海富營養(yǎng)化的主要因素為農(nóng)業(yè)面源污染[9]，而流域農(nóng)田耕地N、P流失和農(nóng)村排污已成為農(nóng)業(yè)面源污染主要來源[10]，約占污染總量的70%[11]。近年來，學(xué)者們從土地利用、種植類型、季節(jié)變化及時間尺度變化上對洱海流域農(nóng)業(yè)面源污染變化特征進(jìn)行了深入研究[12-15]，發(fā)現(xiàn)流域土地利用類型組成與入湖河流氮、磷相關(guān)，流域旱季入湖河流水質(zhì)對土地利用響應(yīng)關(guān)系強(qiáng)于雨季，雨旱季水質(zhì)相應(yīng)指標(biāo)分別為總磷（total phosphorus，TP）和銨態(tài)氮（ammonium nitrogen，NH4+-N），且不同種植類型影響下流域入湖河流氮、磷差異較大，同時在前期研究基礎(chǔ)上以流域灌排溝渠為載體對流域農(nóng)業(yè)面源污染變化特征進(jìn)行了探討[16-18]。

洱海流域現(xiàn)存有大量灌排溝渠，用來滿足農(nóng)業(yè)生產(chǎn)區(qū)農(nóng)田地表水灌排以及村莊排水需求。流域雨季降雨量較大，且農(nóng)業(yè)耕作活動主要集中于雨季，降雨沖刷農(nóng)田地表形成徑流將肥料和土壤殘留N、P等營養(yǎng)物質(zhì)帶入溝渠水體中，同時集中降雨影響著村莊廢水對溝渠的排放[19]，流域灌排溝渠成為了連接農(nóng)業(yè)排水、村莊生活廢水與洱海的重要通道，以及農(nóng)業(yè)面源污染變化特征的主要監(jiān)測源之一。研究洱海流域灌排溝渠對明確流域農(nóng)業(yè)面源污染導(dǎo)致的氮、磷流失特征具有重要意義。目前，對流域灌排溝渠研究主要集中在通過溝渠氮、磷流失特征反映土地利用、種植類型下氮、磷污染流失變化特征[16-18]，但結(jié)合水質(zhì)評價(jià)模型進(jìn)行溝渠雨季氮磷流失的研究鮮有報(bào)道。

水質(zhì)評價(jià)中指標(biāo)與水條件之間的復(fù)雜關(guān)系為水質(zhì)評價(jià)結(jié)果[20]帶來了灰度性?；叶仁侵笍闹笜?biāo)系統(tǒng)中獲得的信息不完全。也就是說，樣本在時間和空間上都是不連續(xù)的，因此指標(biāo)的集中是不完善的，也是不連續(xù)的。此外，氮和磷是用于實(shí)地監(jiān)測的主要指標(biāo)，缺乏關(guān)于其他指標(biāo)的資料。為了解決水質(zhì)評價(jià)中灰色問題，在灰色系統(tǒng)理論的基礎(chǔ)上，采用灰色聚類分析[21]、灰色關(guān)聯(lián)分析[22]和改進(jìn)的灰色系統(tǒng)模型[23]對水質(zhì)進(jìn)行評價(jià)，其中灰色關(guān)聯(lián)分析較多應(yīng)用在水質(zhì)評價(jià)中?；疑P(guān)聯(lián)水質(zhì)評價(jià)方法在評價(jià)中對水質(zhì)分級界限區(qū)分存在不確定性，因分級臨界值附近的實(shí)測濃度的微小變化可能導(dǎo)致評價(jià)結(jié)果級別歸屬的改變，且存在確定水質(zhì)級別中評價(jià)值趨于均化，以及同一水質(zhì)級別的不同樣本污染程度的高低難以精確比較的問題[22]，灰色模式識別模型在傳統(tǒng)灰色關(guān)聯(lián)評價(jià)的基礎(chǔ)上引入了加權(quán)關(guān)聯(lián)差異度的概念，采用模糊識別的思想得出最優(yōu)權(quán)系數(shù)-灰色從屬度，然后利用綜合指數(shù)法得到水質(zhì)綜合指數(shù)[24]。改進(jìn)的灰色模式識別模型充分考慮了以區(qū)間形式存在的水質(zhì)評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，相比通過臨界值直接判斷水質(zhì)級別歸屬更加客觀。本文在已經(jīng)開展的流域雨季日變化和短期尺度污染變化特征基礎(chǔ)上[16]，通過對流域農(nóng)區(qū)典型灌排溝渠進(jìn)行雨季長期監(jiān)測，基于綜合平均污染指數(shù)對農(nóng)業(yè)面源污染中污染物進(jìn)行污染排序，明確主要污染物貢獻(xiàn)率。以改進(jìn)灰色模式識別模型為基礎(chǔ)，現(xiàn)有農(nóng)區(qū)溝渠水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)為依據(jù)，探討水質(zhì)評價(jià)模型在洱海灌排溝渠水質(zhì)綜合分析評價(jià)方面的應(yīng)用可能，以期為流域農(nóng)業(yè)面源污染防治提供參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

研究的生產(chǎn)/生活交替分布景觀區(qū)特征如圖1所示，區(qū)域地形與氣候特征溝渠植物等信息見文獻(xiàn)[16]，不同單元溝渠類型、特征及匯水面積見表1。監(jiān)測區(qū)農(nóng)田土壤類型主要為潴育型水稻土（俗稱雞糞土），土壤肥沃[25]，種植作物主要為露地蔬菜，輪作模式為大蔥、白菜、青筍和芹菜等蔬菜品種交替種植。露地蔬菜1 a種植3季，基肥期移栽時以有機(jī)肥或者農(nóng)家肥作為底肥施入，單季作物基肥施肥量在800～1 600 kg/hm2之間，蔬菜生長期內(nèi)通常不同追肥1～2次，施肥方式為表層撒施和單株穴施，追肥以復(fù)合肥為主，不同蔬菜作物每次追施中以N、P計(jì)折純分別為112～150和52～76 kg/hm2。

圖1 研究區(qū)域和取樣位點(diǎn)布置圖

表1 溝渠采樣位置、特征及覆蓋匯水面積

1.2 樣品采集

水質(zhì)監(jiān)測及分析數(shù)據(jù)來源于流域典型灌排溝渠2018年6－10月水質(zhì)指標(biāo)的實(shí)測數(shù)據(jù)，按照《水質(zhì)-采樣技術(shù)指導(dǎo)》（HJ 494-2009）和《地表水和污水監(jiān)測技術(shù)規(guī)范》（HJ/T 91-2002）進(jìn)行水樣布點(diǎn)采集，研究區(qū)域農(nóng)灌溝渠全長共布設(shè)6個采樣斷面，將溝渠流經(jīng)的農(nóng)田和村莊劃分為5個單元，其中村莊段采樣點(diǎn)3個，農(nóng)田段采樣點(diǎn)3個，分別作為5個單元入水和出水。采樣頻率為1次/周，如遇下雨則相應(yīng)增加取樣頻率，采樣時間在14:00—16:00之間，總共取樣24批次。用250 L聚乙烯瓶在溝渠水深1/2處進(jìn)行取樣，水樣于低溫保溫箱中儲存，24 h內(nèi)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)測定。水質(zhì)指標(biāo)選取溶解氧（dissolved oxygen, DO）、化學(xué)需氧量（chemical oxygen demand，COD）、總氮（total nitrogen，TN）、TP及NH4+-N。DO濃度每次采樣時通過便攜式溶氧儀（YSI 550A，美國賽萊默（Yylem）公司）進(jìn)行現(xiàn)場測定，TN濃度采用堿性過硫酸鉀紫外分光光度法測定，NH4+-N濃度采用納氏試劑紫外分光光度法測定，TP采用鉬銻抗紫外分光光度法測定，COD濃度采用密封催化消解—酸性重鉻酸鹽滴定法測定[26]。

1.3 綜合平均污染指數(shù)法

綜合平均污染指數(shù)法可以獲得灌排溝渠水質(zhì)污染因子綜合權(quán)重，以此可確定溝渠水質(zhì)中主要污染因子及其污染權(quán)重，便于針對性分析水質(zhì)污染狀況[27]。計(jì)算公式如下

式中P為評價(jià)因子的綜合指數(shù)；P為斷面項(xiàng)污染因子的污染指數(shù)；C為斷面項(xiàng)污染因子的實(shí)測值；C0為項(xiàng)污染因子評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的算術(shù)平均值，通過地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)（CB3838—2002）計(jì)算；W()為斷面項(xiàng)污染物的權(quán)重值，同時為斷面項(xiàng)污染物貢獻(xiàn)率%，W()越大表明該污染因子的貢獻(xiàn)率越大，=1,2,…,。

1.4 基于灰色模式識別模型

傳統(tǒng)的灰色模式識別模型對水質(zhì)進(jìn)行評價(jià)分為5個步驟[24]：1）確定比較數(shù)列和參考數(shù)列，通常將所有斷面監(jiān)測值表示為參考數(shù)列，水質(zhì)分級標(biāo)準(zhǔn)濃度數(shù)列為比較數(shù)列；2）數(shù)據(jù)無量綱化處理；3）利用基本灰色關(guān)聯(lián)分析模型計(jì)算出參考數(shù)列與比較數(shù)列的關(guān)聯(lián)系數(shù)；4）通過監(jiān)測斷面水體污染指標(biāo)關(guān)聯(lián)系數(shù)與指標(biāo)權(quán)重求得水質(zhì)關(guān)聯(lián)度，按數(shù)值從大到小排列得出灰色關(guān)聯(lián)序列；5）通過水質(zhì)關(guān)聯(lián)度求得隸屬度，進(jìn)而算出灰色綜合指數(shù)（grey composite index, GC），以及對應(yīng)水質(zhì)類別。

1.4.1 數(shù)據(jù)無量綱化的優(yōu)化

以往在灰色關(guān)聯(lián)分析中對無量綱化處理多用“分段線性變換”方法[28]。對于COD、TN濃度越大，污染程度越嚴(yán)重的指標(biāo)，采用式（2）和式（3）進(jìn)行歸一化

對于像DO一樣濃度越大，污染程度越輕的指標(biāo)，采用式（4）和式（5）進(jìn)行歸一化

李炳軍等[29]采用“中心化”改進(jìn)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)的量綱歸一處理，相比于“分段線性變換”的方法，使計(jì)算結(jié)果的差異性體現(xiàn)的更加明顯，同時具有明確的物理意義。為準(zhǔn)確表征農(nóng)田灌排溝渠地表水水質(zhì)類別的灰色性，本文構(gòu)建的灰色模式識別模型引入“中心化”無量綱概念，其計(jì)算公式如下：

式中σ()為x(0)()的樣本均方差，σ()為x(0)()的樣本均方差。

1.4.2 絕對差的新定義

由于評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)并非1個數(shù)值，而是1個區(qū)間。因此，采用基于點(diǎn)到區(qū)間距離的關(guān)聯(lián)系數(shù)公式，絕對差[22]為

2 結(jié)果與分析

2.1 雨季溝渠水質(zhì)指標(biāo)動態(tài)變化特征

溝渠N、P和COD濃度指標(biāo)沿?cái)嗝鎰討B(tài)特征見圖2。

注：圖中TN、TP、COD、TDP和PP分別為總氮、總磷、化學(xué)需氧量、可溶性總磷和顆粒態(tài)磷。下同。

溝渠水質(zhì)TN和NO3--N濃度表現(xiàn)為從斷面1到斷面4快速增加，從斷面4到斷面6緩慢增長，NO3--N濃度占TN的55.82%～88.20%。溝渠水質(zhì)TP和TDP濃度從斷面1到斷面6同步穩(wěn)定增長各段面TDP濃度對TP貢獻(xiàn)占55.50%～71.00%。PP濃度存在出田濃度增加和出村濃度降低的特征。溝渠水體中NH4+-N與COD均具有出農(nóng)田濃度降低和出村莊濃度增加的特征，水體NH4+-N和COD濃度分別為0.32～0.77 mg/L和63.38～116.93 mg/L，NH4+-N變化相對平穩(wěn)，農(nóng)田段溝渠對水體中NH4+-N與COD起到了一定的削減作用，NH4+-N和COD濃度分別削減13.43%～57.88%和2.88%～19.33%，且村莊排放仍是溝渠水體NH4+-N與COD重要來源。

2.2 溝渠水質(zhì)污染物綜合權(quán)重及污染貢獻(xiàn)率

據(jù)2018年6－10月洱海流域典型灌排溝渠水質(zhì)COD、TN、TP、NH4+-N和DO監(jiān)測數(shù)據(jù)，利用式（1）綜合平均污染指數(shù)法求得各污染因子的權(quán)重及污染貢獻(xiàn)率見表2。溝渠不同斷面水體污染物污染貢獻(xiàn)率排序?yàn)門N>COD>TP>DO>NH4+-N，在所有斷面中TN和COD均是農(nóng)灌溝渠最重要污染物，其在水質(zhì)中污染貢獻(xiàn)率分別為29.44%～66.39%和18.68%～40.11%。TN污染貢獻(xiàn)率隨溝渠流向增加并成為主導(dǎo)的趨勢，COD污染貢獻(xiàn)率隨溝渠流向降低，NH4+-N污染貢獻(xiàn)率特征與COD相似。

表2 水質(zhì)污染物貢獻(xiàn)率

2.3 “中心化”灰色模式識別模型水質(zhì)綜合分析

2.3.1 原始數(shù)據(jù)的無量綱化處理

為方便后期計(jì)算，依據(jù)式（6）和式（7），對溝渠各監(jiān)測斷面水質(zhì)污染物實(shí)際測量均值濃度和地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)限值進(jìn)行處理，參考數(shù)列和比較數(shù)列見表3。

表3 溝渠斷面及地表水質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)中各指標(biāo)無量綱化結(jié)果

2.3.2 評價(jià)等級的確定及水質(zhì)綜合評價(jià)

以農(nóng)灌溝渠監(jiān)測斷面1為例，式（8）對比較數(shù)列及參考數(shù)列進(jìn)行絕對差Δ()計(jì)算；根據(jù)式（1）計(jì)算評價(jià)指標(biāo)權(quán)重；根據(jù)模型計(jì)算斷面水質(zhì)關(guān)聯(lián)度、隸屬度和灰色綜合指數(shù)，結(jié)果見表4。從表4中數(shù)據(jù)得出，溝渠監(jiān)測斷面1水質(zhì)GC=2.53，采用GC對水質(zhì)狀況進(jìn)行評價(jià)時，GC最大值為5，最小值為1，當(dāng)各指標(biāo)均達(dá)到Ⅰ類水要求時，GC=1；當(dāng)所有指標(biāo)都超過或等于Ⅴ類水要求時，GC=5[24]，即溝渠斷面1水質(zhì)與地表水Ⅲ類水質(zhì)類別相符。

按上述計(jì)算過程分別對其他5個斷面進(jìn)行水質(zhì)分析，得出所有溝渠段面關(guān)聯(lián)度分析結(jié)果及水質(zhì)對應(yīng)等級，見表5。洱海流域雨季典型灌排溝渠沿水流方向水質(zhì)類別變化明顯，各取樣斷面水質(zhì)灰色識別模式綜合指數(shù)分別為2.53、2.01、3.98、4.06、4.99和4.93，同時6個監(jiān)測相對應(yīng)的水質(zhì)類別為Ⅲ、Ⅱ、Ⅳ、Ⅳ、Ⅴ、Ⅴ，溝渠最終出水質(zhì)類別處于較高水平，水體受污染程度嚴(yán)重。

表4 溝渠斷面1水質(zhì)評價(jià)結(jié)果

表5 基于不同方法的溝渠斷面水質(zhì)評價(jià)結(jié)果比較

為驗(yàn)證改進(jìn)評價(jià)方法可行性及實(shí)用性，同時采用傳統(tǒng)灰色關(guān)聯(lián)評價(jià)[28]、單因子評價(jià)、綜合污染指數(shù)評價(jià)和內(nèi)梅羅污染指數(shù)評價(jià)[30]對溝渠水質(zhì)進(jìn)行評價(jià)。通過表5可知，改進(jìn)評價(jià)方法與單因子評價(jià)結(jié)果相差最大，溝渠6個斷面水質(zhì)單因子評價(jià)結(jié)果均為劣Ⅴ類；與傳統(tǒng)灰色關(guān)聯(lián)評價(jià)結(jié)果相比，改進(jìn)方法對不同斷面評價(jià)結(jié)果同其較為接近，但斷面2到斷面4（Ⅱ、Ⅳ和Ⅳ）水質(zhì)評價(jià)結(jié)果與傳統(tǒng)灰色關(guān)聯(lián)（Ⅲ、Ⅴ和Ⅴ）相比，均提高一個等級；同綜合污染指數(shù)和內(nèi)梅羅污染指數(shù)評價(jià)結(jié)果相比，3種評價(jià)方法水質(zhì)污染指數(shù)變化趨勢基本一致。

3 討 論

3.1 洱海流域農(nóng)灌溝渠雨季水質(zhì)動態(tài)變化特征

通過圖2中溝渠N、P和COD的雨季動態(tài)變化特征可知，同溝渠水質(zhì)日變化等短期內(nèi)變化規(guī)律基本一致[16]，說明雨季溝渠水質(zhì)污染源特征變化較小，污染物類型較穩(wěn)定。研究區(qū)農(nóng)田主要農(nóng)作物為常綠蔬菜，且為露天種植，與溫室種植相比，露天種植完全依靠自然（陽光、溫度和降水）進(jìn)行蔬菜生產(chǎn)，生產(chǎn)率和利潤相對低[31]，為提高蔬菜產(chǎn)量，種植中后期大量高頻率追施化肥，因此造成大量N、P殘留在土壤中，甚至大量殘留至后茬作物，加劇土壤N、P流失風(fēng)險(xiǎn)。研究區(qū)域蔬菜種植年限較長，隨著農(nóng)田種植年限的不斷增加，土壤N的積累量會越來越多以NO3--N為主，TN和NH4+-N含量也會相應(yīng)提高[18]。除化肥外，農(nóng)田蔬菜作物收獲后，作物秸稈多留在土壤中，未進(jìn)行合理回收以及科學(xué)還田，農(nóng)田大量殘留作物秸稈也成為蔬菜種植系統(tǒng)N、P的高潛在來源[32]。有研究表明，農(nóng)田土壤中N、P流失受降雨強(qiáng)度、植被覆蓋度和土壤含水率影響較大[33-34]，同時研究區(qū)內(nèi)農(nóng)田種植多無覆膜處理，相比于農(nóng)田露地種植，土壤表面覆膜種植可以減少N、P流失[35]，且蔬菜種植復(fù)種率較高[36]，生長周期較短，頻繁耕種導(dǎo)致土壤容重降低，使得雨季土壤侵蝕現(xiàn)象相比于其他種植類型更為嚴(yán)重[37-38]。結(jié)合溝渠農(nóng)田段和村莊段水體中NH4+-N與COD動態(tài)變化規(guī)律可知，村莊是其主要來源。主要是村莊污水收集管網(wǎng)完善度較差，污水收集率較低，使得NH4+-N和COD含量較高的村莊廢水排入溝渠中。

3.2 溝渠水質(zhì)污染物綜合權(quán)重及污染貢獻(xiàn)率

通過表2可知，在所有污染物中TN和COD是水質(zhì)主要影響因數(shù)。因在洱海流域現(xiàn)有農(nóng)田種植模式下大量N殘留在土壤中，這一現(xiàn)象的主要原因可能在于研究區(qū)農(nóng)田蔬菜種植均以氮肥施用為主，施用過量大，施肥次數(shù)較多，造成土壤中大量肥料殘留，經(jīng)流域雨季大量降雨沖刷形成的地表徑流以及淋溶側(cè)滲作用將土壤中N、P等污染物從土壤輸送進(jìn)入溝渠水體中[39]，同時含N量較高的村莊生活糞污廢水排入溝渠水體中，使得沿溝渠方向水體TN濃度逐漸增大，污染貢獻(xiàn)率沿溝渠流向也隨之增強(qiáng)。由于村莊污水管網(wǎng)存在錯接、漏接、破損和滲漏等問題，特別是在雨季暴雨期，大量村莊匯集雨水混入污水管網(wǎng)[18]，導(dǎo)致較高COD濃度生活污水溢流或滲漏進(jìn)入溝渠，成為溝渠水體中COD最主要來源。農(nóng)田段自然生態(tài)溝渠依靠溝渠中植物攔截吸收、底泥吸附及微生物分解[40]對水體中COD也起到一定消納作用，這一過程在一定程度上減緩水體中COD濃度增長，相應(yīng)降低了農(nóng)田段溝渠水體污染貢獻(xiàn)率。

3.3 “中心化”灰色模式識別模型水質(zhì)綜合分析

由表5可知，單因子評價(jià)法在水質(zhì)評價(jià)中有效性較差且評價(jià)結(jié)果片面，綜合考慮各項(xiàng)指標(biāo)，改進(jìn)方法結(jié)果更加全面、客觀。采用改進(jìn)評價(jià)方法與傳統(tǒng)灰色關(guān)聯(lián)評價(jià)相比，克服了傳統(tǒng)灰色關(guān)聯(lián)評價(jià)中對水質(zhì)類別評價(jià)分辨率較低問題，使得水質(zhì)評價(jià)結(jié)果更加接近水質(zhì)真實(shí)情況；改進(jìn)評價(jià)方法相對綜合污染指數(shù)和內(nèi)梅羅污染指數(shù)這2種方法上，在確保水質(zhì)詳細(xì)變化的基礎(chǔ)上有著直觀的水質(zhì)類別表現(xiàn)[30]，通過計(jì)算以相應(yīng)的表水質(zhì)類別和灰色綜合指數(shù)相結(jié)合對溝渠水質(zhì)污染程度進(jìn)行評價(jià)，直觀和精確地表現(xiàn)出農(nóng)業(yè)生產(chǎn)生活對水質(zhì)變化的影響，同時改進(jìn)評價(jià)方法通過新定義的絕對差克服了評價(jià)結(jié)果的絕對化[22]，體現(xiàn)了水質(zhì)變化中的相對性。

通過表5可知，沿溝渠水流方向水質(zhì)類別最大出現(xiàn)在斷面5和斷面6（Ⅴ類）最小則出現(xiàn)在斷面2（Ⅱ類），水質(zhì)GC指數(shù)在2.01～4.99之間變化，最大ΔGC=2.99，溝渠出水?dāng)嗝妫á躅悾┫啾扔谶M(jìn)水?dāng)嗝妫á箢悾┧|(zhì)類別降低，且增加幅度較大，主要在于研究區(qū)溝渠沿程農(nóng)田N、P流失和村莊排污對溝渠水體影響。在溝渠中斷面1到斷面3相鄰斷面之間水質(zhì)類別發(fā)生明顯變化，變化幅度最大為斷面2到斷面3，由Ⅱ類水質(zhì)上升為Ⅳ類水質(zhì)，水質(zhì)降低2個等級，ΔGC=1.97為相鄰斷面之間最大，說明在斷面2到斷面3之間外源污染物相對輸入量相比于其他相鄰斷面之間大的多，其中TN和COD分別增長48.12%和42.01%，同時斷面4到斷面5村莊段溝渠水質(zhì)類別由Ⅳ類降低為Ⅴ類，主要由于村莊排污管道的老化破損以使得生活污水存在“跑、冒、滴、漏”現(xiàn)象，加之生活污水直接傾倒入溝，使得水質(zhì)污染情況增加，加之溝渠流速較緩，溝渠水質(zhì)含氧降低，使得N、P以及COD無法消納[41]，水質(zhì)逐漸變差；農(nóng)田段溝渠水質(zhì)類別斷面2相比斷面1從Ⅲ類提升為Ⅱ類，兩斷面之間溝渠坡度較大，有利于溝渠徑流通暢，易形成有氧條件，利于生態(tài)溝渠對NH4+-N以及COD消納[42]，且水質(zhì)類別前期COD起主導(dǎo)，COD的削減有利于水質(zhì)類別的提升；斷面3和斷面4水質(zhì)類別同為Ⅳ類，斷面5和斷面6水質(zhì)類別同為Ⅴ類，但斷面之間GC值卻存在差異，通過斷面之間GC數(shù)值大小比對可知斷面3和斷面4水質(zhì)類別雖同為Ⅳ類，但斷面4比斷面3污染程度高，GC差值為0.08，可能因?yàn)閿嗝嬷g農(nóng)田以大蔥和大蒜等高需肥量作物種植為主，同理斷面6與斷面5之間GC差值為?0.07，說明斷面6出水相比于斷面5有一定改善。

4 結(jié) 論

1）沿水流方向溝渠斷面水質(zhì)總氮（total nitrogen，TN）和NO3--N濃度先快速增加后緩慢變化，總磷（total phosphorus，TP）和可溶性總磷（total dissolved phosphorus，TDP）濃度呈現(xiàn)持續(xù)快速增加態(tài)勢。NH4+-N和化學(xué)需氧量（chemical oxygen demand，COD）濃度呈現(xiàn)農(nóng)田段溝渠濃度降低和村莊段溝渠濃度增加的特征。流域蔬菜種植區(qū)氮磷主要以NO3--N和可溶性總磷（total dissolved phosphorus，TDP）形態(tài)進(jìn)入溝渠水體中。

2）綜合平均污染指數(shù)分析顯示溝渠不同斷面水體污染物污染貢獻(xiàn)率排序?yàn)門N>COD>TP>DO>NH4+-N，水體中TN和COD是污染貢獻(xiàn)率主要來源污染物，TN貢獻(xiàn)率隨溝渠流向增加并成為主導(dǎo)的趨勢，COD污染貢獻(xiàn)率隨溝渠流向降低。

3）運(yùn)用“中心化”灰色模式識別模型對洱海流域典型灌排溝渠水質(zhì)進(jìn)行評價(jià)，表明溝渠沿水流方向水質(zhì)類型在Ⅱ~Ⅴ之間，水流方向水質(zhì)灰色綜合指數(shù)在2.01~4.99之間變化，受沿程農(nóng)田與村莊排污影響溝渠水質(zhì)污染程度逐漸加深。

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Water quality evaluation of Erhai drainage ditch based on improved grey-mode identification model

Xie Kun1,3, Luo Yuan1,2,3, Feng Yiyang1,2,3, Wu Fan1,3, Wang Guiyun1, Zhang Keqiang1,3, Shen Shizhou1,3, Wang Feng1,3※

(1.,300191,; 2.,,650201,; 3.,,671004,)

this study investigated the comprehensive impacts of alternate distribution of farmland production and rural living units on the water quality of irrigation and drainage channels and the contribution rate of pollutants in the Erhai Basin. Different sections of typical irrigation and drainage ditches in the farmland of the Erhai Basin were selected for continuous sampling observation. Chemical oxygen demand (COD), total nitrogen (TN), total phosphorus (TP), NH4+-N, NO3--N, total dissolved phosphorus (TDP), and particle phosphorus (PP) concentrations of runoff in different sections of the ditch were measured for water quality evaluation. The “centralization” method was used as dimensionless treatment method of data in the gray pattern recognition model. At the same time, the correlation coefficient formula based on the point-to-interval distance was introduced into the model, and the absolute difference in the model calculation was newly defined as intervals. The comprehensive average pollution index was used to calculate the proportion and weight of pollutant pollution in the runoff water quality of the ditch, and it combined the 2 models to objectively and accurately comprehensively evaluate the changes in the water quality categories of different sections of the typical irrigation and drainage ditch in the farmland. The results showed that the TP and TDP concentrations in the runoff from different sections of the typical irrigation and drainage ditch in the farming area of the watershed were continuous increased along the direction of the ditch flow. The TN and NO3--N concentrations in the runoff form different sections of the ditch showed a pattern of increasing first and then stabilizing. The NH4+-N and COD concentrations in the runoff from the monitoring section of different farmland outlet sections in a typical irrigation and drainage ditch were reduced by 13.43%-57.88% and 2.88%-19.33%. The concentration in the runoff from irrigation and drainage ditches flowing through the monitoring sections of different village sections was increased. The water quality of runoff from the different sections of the ditch along the direction of the water flow were classified as III, II, IV, IV, V and V. The calculation of water quality pollutants of the ditch by the comprehensive average pollution index method showed that TN and COD in the ditch of the basin were the main factors causing water pollution. The NO3--N was a main form of TN in water body. This study can reveal the sources and contributions of nitrogen and phosphorus pollution in the Erhai Basin. By comparing 4 water quality evaluation methods of traditional gray correlation evaluation method, single factor evaluation method, comprehensive pollution index method and Nemerow pollution index method, we foud that improved water quality evaluation methods could objectively and accurately evaluate water quality. The improved water quality evaluation method is suitable for water quality evaluation of farmland irrigation and drainage ditches, and provides technological support for clarifying the main pollution factors of non-point source pollution control.

nitrogen; phosphorus; Erhai Basin; agricultural non-point source pollution; drainage ditch; Gray-mode identification model; comprehensive mean pollution index

謝 坤，羅 元，馮弋洋，吳 凡，王貴云，張克強(qiáng)，沈仕洲，王 風(fēng). 改進(jìn)灰色模式識別模型評價(jià)洱海雨季灌排溝渠水質(zhì)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2019，35(23)：234－241.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.23.029 http://www.tcsae.org

Xie Kun, Luo Yuan, Feng Yiyang, Wu Fan, Wang Guiyun, Zhang Keqiang, Shen Shizhou, Wang Feng. Water quality evaluation of Erhai drainage ditch based on improved grey-mode identification model[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(23): 234－241. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.23.029 http://www.tcsae.org

2019-02-19

2019-09-10

國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（2017YFD0800103）；948項(xiàng)目（2016-X53）；農(nóng)業(yè)部財(cái)政項(xiàng)目（22110402001006）；云南省農(nóng)業(yè)環(huán)境污染控制與修復(fù)工程實(shí)驗(yàn)室開放基金資助（2017HC015）

謝 坤，主要從事農(nóng)業(yè)面源污染防治研究。Email：1839793331@qq.com

王 風(fēng)，副研究員，從事農(nóng)業(yè)面源污染防治研究。Email：wangfeng_530@163.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2019.23.029

TE991.2; X52

A

1002-6819(2019)-23-0234-08