高 偉，陳 巖，徐 敏，郭懷成＊＊，謝陽村

(1:北京大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院，水沙科學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100871)

(2:環(huán)境保護(hù)部環(huán)境規(guī)劃院，北京 100012)

水質(zhì)惡化是湖泊環(huán)境演變的重要研究主題，受到當(dāng)今世界各國和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注[1].由于人類活動強(qiáng)度的不斷增加以及自然環(huán)境的變化，湖泊水質(zhì)環(huán)境受到嚴(yán)重威脅，以富營養(yǎng)化[2-4]、酸化[5-6]和有機(jī)物污染[7-8]等為代表的水質(zhì)問題成為制約湖泊生態(tài)系統(tǒng)健康的主要因素.撫仙湖位于云南省中部，是我國目前已探明的第二深水湖泊，湖泊面積和蓄水量分別占全國第8 位和第3 位.流域水資源豐富，年供給流域及下游1 億余噸的可用水量，既是滇中地區(qū)社會經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的重要資源保障，又是泛珠三角區(qū)域發(fā)展的戰(zhàn)略水資源，也是珠江流域、西南地區(qū)重大戰(zhàn)略意義的飲用水源.近年來，有研究認(rèn)為撫仙湖水質(zhì)出現(xiàn)惡化趨勢[9-13].然而，目前對撫仙湖水質(zhì)變化的分析多為定性描述，并沒有定量給出變化趨勢，也缺乏水質(zhì)變化驅(qū)動因子的分析，難以為科學(xué)決策提供必要的技術(shù)支撐.

本研究采用Mann-Kendall 檢驗(yàn)法對撫仙湖湖體近32年(1980-2011年)的主要水質(zhì)指標(biāo)變化趨勢進(jìn)行判別，并使用Daniel 檢驗(yàn)法驗(yàn)證，對水質(zhì)指標(biāo)的變化趨勢進(jìn)行定量分析，在此基礎(chǔ)上，從經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展和自然環(huán)境演變兩個角度識別出導(dǎo)致湖體水質(zhì)變化的關(guān)鍵驅(qū)動力，以期為撫仙湖水質(zhì)管理提供科學(xué)依據(jù).

1 流域概況

撫仙湖(24°21'28″～24°38'00″N，102°49'12″～102°57'26″E)位于云南省中部，跨澄江、江川、華寧 3 縣，屬珠江流域南盤江水系.流域徑流面積1068.31 km2(含星云湖391.5 km2)，湖泊面積212 km2，水容量189.3×108m3，理論換水周期長達(dá)167年，最大水深157.3 m，平均水深87.0 m，是我國已知的第二深水湖泊[14].撫仙湖處于亞熱帶常綠闊葉林-紅壤地帶，年平均氣溫15.6℃，年降雨量800 ～1100 mm，一般5-10月為雨季，其降雨量占全年的84%.撫仙湖為半封閉的山間盆地型淡水湖，湖水主要靠降水和四周山間小溪匯集補(bǔ)給.從湖泊形狀指標(biāo)KT看，撫仙湖的KT值為15.4，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于滇池的383.4 和青海湖的448.6，故湖水的擾動混合微弱，上下水體交換較少，水溫分層明顯[14].

撫仙湖為貧營養(yǎng)型湖泊，水質(zhì)清澈透明，含沙量很小，湖水中各生物營養(yǎng)元素的含量很低，生物生產(chǎn)力較低，是我國為數(shù)不多的保持Ⅰ類水質(zhì)的大型湖泊.然而，近年來，由于人類活動的干擾以及自然環(huán)境變化，撫仙湖水質(zhì)發(fā)生變化，有機(jī)污染和營養(yǎng)化水平不斷提高，高錳酸鹽指數(shù)、TP 濃度、浮游植物豐度和葉綠素a濃度有所上升，部分月份水質(zhì)達(dá)到Ⅱ類，湖泊生態(tài)健康受到威脅.

2 材料與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本研究的時間尺度為1980-2011年，數(shù)據(jù)為主要污染物歷年平均濃度(高錳酸鹽指數(shù)、總氮(TN)、總磷(TP)、水體透明度(SD)、葉綠素a(Chl.a)濃度和浮游植物豐度，由于早期缺乏監(jiān)測，其中Chl.a 和浮游植物豐度的序列較短，分別為1990-2011年和1988-2011年)、流域點(diǎn)源污染物入河量、主要河流污染物入湖量、湖泊水溫、降雨量等.數(shù)據(jù)來源于玉溪市環(huán)境保護(hù)局、玉溪市環(huán)境監(jiān)測站和玉溪市環(huán)境科學(xué)研究所的調(diào)研資料，包括撫仙湖水質(zhì)分析報(bào)告(2010-2011年)、撫仙湖生態(tài)安全調(diào)查與評估(2011年)、撫仙湖流域水污染綜合防治“十二五”規(guī)劃、撫仙湖生態(tài)環(huán)境保護(hù)規(guī)劃、歷年降雨量、統(tǒng)計(jì)年鑒和期刊數(shù)據(jù)庫等.

2.2 研究方法

2.2.1 時間序列趨勢檢驗(yàn) 趨勢變化的判別方法有多種，根據(jù)量化程度可以分為定性描述[15-16]、回歸分析[17]和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)[18-19].其中，統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)法能夠給出趨勢變化的顯著性水平，并且具有嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕y(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)，在氣候氣象[20]、河流水文和環(huán)境質(zhì)量等領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛.在量化水質(zhì)和環(huán)境污染變化趨勢中，常用的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法有 Daniel 趨勢檢驗(yàn)[21-22]、Kendall 檢驗(yàn)[19]和 Mann-Kendall 檢驗(yàn)(M-K 檢驗(yàn))等.Daniel 趨勢檢驗(yàn)以Spearman 秩相關(guān)系數(shù)來衡量考察周期內(nèi)的指標(biāo)值變化趨勢;M-K 法是一種非參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法，其優(yōu)點(diǎn)是不需要樣本遵從一定的分布，也不受少數(shù)異常值的干擾，尤其適用于順序變量[23].因此，本研究選擇M-K 法檢驗(yàn)水質(zhì)變化趨勢，并用Daniel 趨勢檢驗(yàn)法進(jìn)行對比驗(yàn)證.

在M-K 檢測法中，首先按照時間序列的順序，比較序列中的每一個值與其余值的大小，計(jì)算出大于該值的數(shù)值數(shù)目.定義統(tǒng)計(jì)量S 為所有數(shù)目的總和，公式如下:

對于較大的樣本量(n ＞8)[5]，S 近似符合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，其均值和方差可定義為:

式中，m 為n年時間序列中具有相同值的變量數(shù)目;tp為第p 組的相同值個數(shù).

構(gòu)造趨勢判斷的統(tǒng)計(jì)檢測值Z，其計(jì)算公式為:

原假設(shè):序列無趨勢變化，采用雙邊趨勢檢驗(yàn)，在給定的α 顯著性水平下，查正態(tài)分布表得臨界值Zα/2.如|Z|≥Z1-α/2，則原假設(shè)不可接受，即在該置信水平上，時間序列數(shù)據(jù)存在明顯的變化趨勢.統(tǒng)計(jì)變量Z 的大小代表數(shù)據(jù)的變化趨勢，Z ＞0 表示增加趨勢，Z ＜0 表示減少趨勢.在α 顯著性水平0.05 和0.01 下，對應(yīng)的 Z1-α/2分別為 1.96 和 2.58.

Daniel 趨勢檢驗(yàn)采用秩相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)變化趨勢的顯著性，屬于非參數(shù)檢驗(yàn)法，Daniel 秩相關(guān)系數(shù)rs的計(jì)算公式為[21]:

式中，di為秩次差;Xi為時期i 到時期n 按指標(biāo)數(shù)值從小到大排列的序號;Yi為對應(yīng)的按時間排列的序號;n為年份.rs＞0 表示時間序列有上升趨勢，rs＜0 表示有下降趨勢.將|rs|與Spearman 秩相關(guān)系統(tǒng)的臨界值Wp比較，如果|rs| ＞W(wǎng)p則表示變化趨勢有顯著的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義.當(dāng)α 顯著性水平分別取0.05 和0.01 時(單尾檢驗(yàn))，Spearman 秩相關(guān)系數(shù)分別為0.356(n=31)和0.459(n=31).

式中，tx、ty的計(jì)算公式相同，均為在計(jì)算 tx時，ti為x 變量的相同秩次數(shù);在計(jì)算 ty時，ti為 y變量的相同秩次數(shù).

2.2.2 驅(qū)動力量化模型 常用的驅(qū)動力量化方法有主成分分析法、多元回歸法、線性相關(guān)系數(shù)法、灰色關(guān)聯(lián)度等[24-27].其中，主成分分析法和多元回歸法對樣本量和變量數(shù)量有較高的要求，且有嚴(yán)格的數(shù)學(xué)假設(shè)，一般的水質(zhì)分析數(shù)據(jù)很難達(dá)到要求;線性相關(guān)系數(shù)法對樣本數(shù)據(jù)的分布和關(guān)系也有較強(qiáng)的假設(shè);灰色關(guān)聯(lián)度法是一種根據(jù)因素之間發(fā)展趨勢的相似或相依程度衡量因素間關(guān)聯(lián)程度的方法，常用于量化系統(tǒng)發(fā)展態(tài)勢，適用于動態(tài)歷程分析.灰色關(guān)聯(lián)度計(jì)算過程如下:

(1)創(chuàng)建原始序列:設(shè)有 m 個比較序列 xi(j)，i 為比較序列的數(shù)量，i=1，2，3，…，m;j 表示數(shù)列 i 的觀察值，j=1，2，3，…，n;一般 x0(j)表示參照序列.

(2)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化:為消除指標(biāo)單位對計(jì)算結(jié)果的影響，一般使用初值法、中值化、公值化、極差法、均值法等對變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化[24]，本文采用極差法.

(4)求解數(shù)據(jù)灰色關(guān)聯(lián)系數(shù):

式中，γ0i(j)是指標(biāo)第j 個數(shù)據(jù)上比較序列xi與參考序列x0的相對差值，也稱為xi對x0在第j 個數(shù)據(jù)上的關(guān)聯(lián)系數(shù);δ為分辨系數(shù)，取值范圍為0 ～1，一般取稱為兩個層次(即兩級)的最小差，第一層次的最小差計(jì)算是在參考序列x0與第i 個比較序列的絕對差值中，選出一個最小的差值，經(jīng)過第一層次計(jì)算，可獲得i 個參數(shù);第二層次的最小差的計(jì)算是在第一個層次計(jì)算出的i 個參數(shù)中，再選出一個最小的差值.兩個層次(即兩級)的最大差計(jì)算方法與最小差相似，只是在每個層次中取最大值.

(5)求解灰色關(guān)聯(lián)度:

式中，ε0i(j)表示比較序列xi對參考序列的x0關(guān)聯(lián)度，n 為序列中數(shù)據(jù)的數(shù)量.

3 結(jié)果與分析

3.1 水質(zhì)指標(biāo)年際變化

選擇CODMn、TN、TP、SD、Chl.a 和浮游植物豐度6 項(xiàng)指標(biāo)，表征水體的有機(jī)物、營養(yǎng)物質(zhì)和富營養(yǎng)化狀態(tài).撫仙湖1980-2011年各項(xiàng)指標(biāo)值的年際變化較大.其中，CODMn近30年的年均值為0.68 ～1.49 mg/L，變異系數(shù)為0.164;TP 的平均濃度范圍為0 ～0.02 mg/L，變異系數(shù)為0.615;TN 的平均濃度范圍為0 ～0.40 mg/L，變異系數(shù)為0.620;反映營養(yǎng)化水平的3 項(xiàng)指標(biāo)年際變化有所差異，其中透明度的平均變化范圍為4.33 ～7.70 m，變異系數(shù)為0.158;Chl.a 濃度的平均變化范圍為0.19 ～2.32 mg/m3，變異系數(shù)為0.572;浮游植物豐度的平均變化范圍和變異系數(shù)分別為16.67×104～200.32×104cells/L 和0.889.總體來看，TN、TP 和浮游植物豐度的年際變化較大，而CODMn和透明度則相對較小(圖1).

從各項(xiàng)指標(biāo)隨時間變化的方向來看，6 項(xiàng)指標(biāo)在1980-1990、1991-2000 和2001-2011年 3 個時期年均值顯示出一定的差異，其中CODMn、SD、Chl.a 和浮游植物豐度等4 項(xiàng)指標(biāo)的變化方向比較明顯，整體呈現(xiàn)不斷惡化的趨勢(圖1)，相比于1980年，2011年的CODMn上升了12.3%(0.12 mg/L)，SD 下降了21.2%(1.52 m)，Chl.a濃度和浮游植物豐度則較1990s 分別上升了201.3%(1.30 mg/m3)和325.4%(84.9×104cells/L);然而，TN 和TP 濃度變化則具有顯著的不穩(wěn)定特征，呈現(xiàn)先上升后下降的變化趨勢，其中TP 濃度以下降為主，2011年TP 的平均濃度較2008年下降了22.2%(0.0017 mg/L)，而TN 濃度則以上升為主，濃度增長了178.7%(0.11 mg/L).總體來看，近30年來撫仙湖的水質(zhì)發(fā)生了明顯的變化，但波動性較強(qiáng)，變化趨勢尚不明晰，為了定量各項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)的變化趨勢，需要進(jìn)行進(jìn)一步的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn).

3.2 時間序列趨勢檢驗(yàn)

根據(jù)2.2 的檢驗(yàn)方法，計(jì)算出1988-2011年撫仙湖6 項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)的變化趨勢檢驗(yàn)值，M-K 和Daniel 檢驗(yàn)結(jié)果表明，在α=0.05 水平上，除TP 外，其余5 項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)均表現(xiàn)出顯著的變化趨勢，全部通過了0.01 顯著水平上的M-K 檢驗(yàn)，Daniel 檢驗(yàn)法也得出類似的結(jié)果(表1).其中CODMn、TN、Chl.a 和浮游植物豐度有顯著的上升趨勢，表明撫仙湖的有機(jī)型污染和氮素污染水平不斷加重;SD 有顯著的下降趨勢，這與撫仙湖浮游植物增長和葉綠素濃度升高有密切關(guān)系.以上結(jié)果表明，1980年以來(Chl.a 濃度和浮游植物豐度為1990s 以來)撫仙湖的水質(zhì)不斷下降，除TP 指標(biāo)外，CODMn、TN、SD、Chl.a 和浮游植物豐度等5 項(xiàng)指標(biāo)均有惡化趨勢.

圖1 1980-2011年撫仙湖湖體污染物年際變化Fig.1 Annual mean changes of pollutants in Lake Fuxian during 1980-2011

表1 主要污染物指標(biāo)Mann-Kendall 和Daniel 趨勢檢驗(yàn)結(jié)果Tab.1 Mann-Kendall and Daniel trend test of the main pollutants

3.3 水環(huán)境變化驅(qū)動力分析

3.3.1 驅(qū)動因子識別 根據(jù)1.1 的分析結(jié)果，撫仙湖有機(jī)污染和TN 及富營養(yǎng)化水平有所提高.一般認(rèn)為，導(dǎo)致湖泊水質(zhì)惡化的驅(qū)動因子可以分為自然因素和人類活動因素[16，28].從自然環(huán)境因素看，影響湖泊水質(zhì)指標(biāo)變化的因子一般包括氣溫、水溫、降雨量、風(fēng)速等，但這些指標(biāo)往往有較高的相關(guān)性，考慮數(shù)據(jù)的可得性及撫仙湖水量變化小以及其深水湖泊的特征，可以認(rèn)為水量與風(fēng)速對其影響較小，故選擇水溫影響作為自然驅(qū)動因子;從經(jīng)濟(jì)社會因子看，人口數(shù)量、經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展水平和污染物排放量被認(rèn)為是的湖泊水環(huán)境重要驅(qū)動因素.考慮數(shù)據(jù)的典型性和代表性，遴選點(diǎn)源污染物排放量、主要河流入湖污染物量(表征非點(diǎn)源污染水平)、流域人口數(shù)量和人均GDP 等4 項(xiàng)指標(biāo)作為經(jīng)濟(jì)社會的驅(qū)動因子.

3.3.2 驅(qū)動因子變化 從水溫變化看，1988年以來，撫仙湖水溫呈波動上升趨勢(圖2a)，其中以1993-1999年上升速度最快，這段時期內(nèi)水溫上升了1.6℃，相關(guān)研究也表明撫仙湖水溫有顯著上升趨勢[29].從流域人口規(guī)模與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平看，近年來流域人口數(shù)量和人均GDP 不斷增長，2009年人口數(shù)量和人均GDP分別較1988年增長了1.2 倍和20.7 倍，且人均GDP 增長有不斷加速的趨勢(圖2b).流域點(diǎn)源污染物排放量的變化可以劃分為3 個不同的發(fā)展階段:1988-1996年為低速增長階段，3 種污染物排放量的平均年增速為1.8%;1997-2002年排放量增長速度明顯提高，為高速增長階段，平均年增速達(dá)到3.8%;而2003-2009 表現(xiàn)為相對穩(wěn)定階段，平均年增速僅為0.5%(圖2c).點(diǎn)源污染物排放的時期特征可能與各個時期的流域經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展速度和污染物控制政策相關(guān).4 條主要入湖河流污染物入湖量(圖2d)與水溫表現(xiàn)出顯著的線性相關(guān)性，在0.01 顯著水平上(雙側(cè)檢驗(yàn))，水溫與CODMn、TN、TP 的線性相關(guān)系數(shù)分別達(dá)到0.733、0.684和0.724，原因是水溫與降雨量相關(guān)關(guān)系較強(qiáng)，而降雨量是驅(qū)動面源污染物入湖的最重要因素之一.

圖2 1988-2009年撫仙湖流域水質(zhì)驅(qū)動因子Fig.2 Driving factors of water quality for Lake Fuxian catchment during 1988-2009

3.3.3 驅(qū)動因子與水質(zhì)關(guān)聯(lián)度 考慮數(shù)據(jù)的完整性和代表性，Chl.a 濃度和浮游植物豐度由于序列較短不參與驅(qū)動力分析.其余4 項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)與驅(qū)動因子的灰色關(guān)聯(lián)度計(jì)算結(jié)果(表2)顯示，驅(qū)動因子與水質(zhì)指標(biāo)之間有較強(qiáng)的相關(guān)性，每項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)的前5 名驅(qū)動因子關(guān)聯(lián)程度均達(dá)到中等以上相關(guān)程度(0.2 ～0.4 是弱正相關(guān)，0.4 ～0.6 為中等相關(guān)，0.6 ～0.8 達(dá)到強(qiáng)正相關(guān)).由此說明，撫仙湖水質(zhì)變化與自然環(huán)境演變和經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展水平有密切的聯(lián)系.總體來看，人口數(shù)量和水溫是主要的驅(qū)動因子，與CODMn、TP 濃度和SD 等3 項(xiàng)指標(biāo)中的關(guān)聯(lián)度均超過0.7，而點(diǎn)源污染物排放量和主要河流入湖量與水質(zhì)的關(guān)聯(lián)度則相對較低，人均GDP與4 項(xiàng)指標(biāo)的關(guān)聯(lián)程度最低，僅為0.5，這與撫仙湖流域以鄉(xiāng)村人口為主要人口(2010年農(nóng)業(yè)人口占88.5%)，以農(nóng)業(yè)農(nóng)村面源為主要污染類型的現(xiàn)狀有關(guān).以上結(jié)果表明:(1)水溫與降雨量的關(guān)系密切，而降雨量直接驅(qū)動主要河流河水大量進(jìn)入湖泊，故水溫與指標(biāo)關(guān)聯(lián)度較高，此外，水溫對湖體的生物化學(xué)作用有直接的影響，所以水溫表現(xiàn)出較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性;(2)本研究統(tǒng)計(jì)的主要河流僅為入湖的幾條大型河流，覆蓋面小，未能反映全部非點(diǎn)源污染情況，故有可能造成對非點(diǎn)源污染物貢獻(xiàn)率的低估;(3)人口數(shù)量的灰色關(guān)聯(lián)度高于污染源和人均GDP，由此說明人類對湖泊的干擾范圍不限于生活污染和經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)活動，其它影響包括對湖濱帶破壞、取水、流域下墊面的改變等.

表2 水質(zhì)指標(biāo)與主要驅(qū)動因子的灰色關(guān)聯(lián)度Tab.2 Grey relational degree of water qualityand main driving factors

4 討論

本研究采用統(tǒng)計(jì)方法量化了撫仙湖1980-2011年水質(zhì)變化趨勢與主要驅(qū)動因子貢獻(xiàn)水平.然而湖泊流域是一個經(jīng)濟(jì)-社會-水生態(tài)復(fù)合系統(tǒng)，湖體水質(zhì)變化的驅(qū)動機(jī)理與影響因素十分復(fù)雜，湖泊水質(zhì)問題的準(zhǔn)確識別需要數(shù)據(jù)監(jiān)測、機(jī)理研究和分析方法的全面支撐.目前我國的湖泊水質(zhì)變化主要集中在淺水湖泊，如滇池、巢湖和太湖，對深水湖泊的水質(zhì)變化機(jī)制研究相對較少.要準(zhǔn)確判斷撫仙湖水質(zhì)變化趨勢，必須解決以下問題:

1)優(yōu)化配置湖體水質(zhì)監(jiān)測點(diǎn)位.撫仙湖的湖泊形狀不規(guī)則，南岸與北岸、湖心與岸的水質(zhì)存在差異，要獲得有代表性的數(shù)據(jù)，必須設(shè)立足夠的監(jiān)測點(diǎn)位，目前撫仙湖僅有4 個水質(zhì)監(jiān)測點(diǎn)，難以保證水質(zhì)數(shù)據(jù)的代表性;

2)提高時間分辨率.開展基于月或日的水質(zhì)趨勢判斷能夠捕捉更多的數(shù)據(jù)信息，例如采用中值或最大值分析可能會獲取更有價值的信息;

3)補(bǔ)充水質(zhì)空間分析.湖泊水質(zhì)的空間變化也是反映湖泊水質(zhì)演變的重要內(nèi)容;

4)驅(qū)動因子選擇.在數(shù)據(jù)量允許的條件下，建立多元統(tǒng)計(jì)回歸可識別更多的驅(qū)動因子貢獻(xiàn)，有利于后期環(huán)境措施的制定.

5 結(jié)論

基于撫仙湖近31年的主要水質(zhì)指標(biāo)數(shù)據(jù)，采用Mann-Kendall 法和Daniel 趨勢檢驗(yàn)法檢驗(yàn)了水質(zhì)的變化趨勢，從經(jīng)濟(jì)社會和自然環(huán)境角度選擇了水質(zhì)變化的驅(qū)動因子，通過計(jì)算水質(zhì)與驅(qū)動因子之間的灰色關(guān)聯(lián)度，識別了不同因子對水質(zhì)變化的貢獻(xiàn).主要結(jié)論如下:

1)在 α=0.05 顯著性水平上，1980-2011年撫仙湖的 CODMn、TN、SD、Chl.a(1990-2011年)和浮游植物豐度(1988-2011年)等5 項(xiàng)指標(biāo)有惡化趨勢，但TP 沒有明顯的變化，表明湖體的有機(jī)污染水平和富營養(yǎng)化水平有所提高，這與流域人口數(shù)量增長和化肥施用有密切關(guān)系;

2)湖泊水質(zhì)變化的主要驅(qū)動力是水溫和流域人口數(shù)量兩個因子，它們與水質(zhì)的平均灰色關(guān)聯(lián)度達(dá)到0.7 以上，流域人均GDP 與所有水質(zhì)因子的關(guān)聯(lián)度均為最小，表明相對于經(jīng)濟(jì)調(diào)控，緩解流域人口壓力對解決湖泊水質(zhì)變化具有重要意義;

3)從不同驅(qū)動因子與水質(zhì)關(guān)聯(lián)度的差異看，CODMn與水溫的關(guān)聯(lián)度最高，TP 濃度和SD 關(guān)聯(lián)度最高的因子是人口數(shù)量，而TN 濃度則與點(diǎn)源污染物排放量關(guān)聯(lián)度最高，由此可知人類活動對湖泊的富營養(yǎng)化水平提高有顯著貢獻(xiàn)，而有機(jī)型污染則主要受自然因子驅(qū)動，人類活動尚未超越環(huán)境容量.

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