魯佳慧，唐德善

(河海大學(xué)水利水電學(xué)院，南京 210098)

建湖縣九龍口鎮(zhèn)河網(wǎng)密集，支流眾多，隨著人們生活水平的提高以及經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，許多河段的入河污染物遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了水體的納污能力，水質(zhì)呈逐年下降趨勢，加上河道淤積嚴(yán)重，導(dǎo)致河網(wǎng)水體的流動(dòng)性和自凈能力減弱，進(jìn)一步加劇了水體的污染，河流出現(xiàn)了不同程度的黑臭現(xiàn)象，薔薇河便是其中一條。2014年當(dāng)?shù)卣_立了河長，針對(duì)村鎮(zhèn)級(jí)河道黑臭成因[1]，以清淤疏浚為載體，以水污染治理為重點(diǎn)，減少點(diǎn)源和面源污染物排放，實(shí)施了一系列針對(duì)薔薇河黑臭水體的整治措施。由于黑臭水體治理是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程[2]，投入資金和力度都較大，因此整治達(dá)到的效果以及整治措施的有效程度都備受人們的關(guān)注。

1 河流概況

薔薇河在鹽城境內(nèi)河道全長16.9 km，是建湖縣的骨干河道，南起建湖縣恒濟(jì)鎮(zhèn)與寶應(yīng)縣射陽湖鎮(zhèn)蔣堡村交界處，北至建湖縣九龍口鎮(zhèn)收成莊匯接戛糧河，排澇集水面積105 km2，灌溉供水面積0.8 萬hm2，生活供水8.1萬人。薔薇河作為建湖縣重要的灌溉、排澇、行洪、供水、航運(yùn)河道，隨著當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展及城市化進(jìn)程加快，地區(qū)的工業(yè)廢水和城鎮(zhèn)污水排放負(fù)荷日益加重，水質(zhì)難以達(dá)標(biāo)，環(huán)境問題也日益突出，主要包括以下幾個(gè)方面。

(1)薔薇河黑臭現(xiàn)象較為明顯，水體自凈能力降低，河道底泥淤積嚴(yán)重，影響航道航運(yùn)安全。

(2)薔薇河長期水質(zhì)污染，沿線部分村鎮(zhèn)未截污納管，生活污水及小型家庭養(yǎng)殖場的畜禽糞便未經(jīng)統(tǒng)一處理直接排入水體內(nèi)。

(3)薔薇河作為通航河道，航運(yùn)發(fā)達(dá)，船舶裝卸作業(yè)亂停亂靠現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生。船舶污染收集及處理設(shè)施不健全，船舶生活污水和生活垃圾的收集處理未納入環(huán)衛(wèi)系統(tǒng)，水運(yùn)危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸存在船舶碰撞及?；沸孤兜拳h(huán)境風(fēng)險(xiǎn)問題。

2 研究方法

2.1 因子分析法(FA)

因子分析法是一種常用的多元統(tǒng)計(jì)方法，根據(jù)相關(guān)性大小對(duì)因子進(jìn)行分類，在保證原始數(shù)據(jù)的信息損失最小的前提下，篩選出能更集中、更典型顯示水質(zhì)特征的綜合因子[3,4]，可以有效地分析水體污染原因?，F(xiàn)采用因子分析法對(duì)薔薇河實(shí)施黑臭水體治理前后的水質(zhì)進(jìn)行歸類分析評(píng)價(jià)，找出影響薔薇河水質(zhì)的主要因子。

依據(jù)《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(GB3838-2002)選取pH、溶解氧(DO)、高錳酸鉀鹽指數(shù)(CODmn)、化學(xué)需氧量(CODcr)、五日生化需氧量(BOD5)、氨氮(NH3-N)、總磷(TP)、氟化物及揮發(fā)酚9個(gè)指標(biāo)，對(duì)薔薇河的水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)采用SPSS進(jìn)行分析。

為消除量綱和數(shù)量級(jí)差別的影響，首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，在標(biāo)準(zhǔn)化處理數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上計(jì)算得到相關(guān)系數(shù)矩陣見表1。根據(jù)特征值、方差貢獻(xiàn)率和累積方差貢獻(xiàn)率大于85%的原則[5]，確定有4個(gè)主因子(累積方差貢獻(xiàn)率為95.050%)。

表1 因子特征值、方差貢獻(xiàn)率及累積方差貢獻(xiàn)率Tab.1 Eigenvalue、contribution rate of primary factors and cumulative contribution rate of primary factors

從表1和表2中可以得出以下結(jié)論：①因子旋轉(zhuǎn)后，第一主因子F1的貢獻(xiàn)率為30.252%，其中BOD5，NH3-N占很大的因子載荷，該主因子反映了薔薇河水體的生活污水和營養(yǎng)元素污染狀況，也是研究薔薇河水體可生化降解性及生化處理效果的重要參數(shù)；②第二主因子貢獻(xiàn)率為26.456%，其中CODmn和CODcr呈很強(qiáng)的正相關(guān)，反映了水中有機(jī)及無機(jī)可氧化物質(zhì)的污染；③第三主因子貢獻(xiàn)率為22.095%，相關(guān)聯(lián)的主要是氟化物和揮發(fā)性酚，因子載荷量分別為0.860和0.933，代表了水體的工業(yè)污染；④第四主因子貢獻(xiàn)率為16.247%，其主要關(guān)聯(lián)的是因子載荷量為0.954的DO，反映了水體的物理環(huán)境狀況。此次分析樣本中第一主因子的方差貢獻(xiàn)率最大，說明薔薇河水質(zhì)污染的主要受控于有機(jī)污染物以及氨氮污染物。

表2 因子載荷矩陣Tab.2 Loading values of principal component

表3 因子得分系數(shù)矩陣Tab.3 Factor score coefficient matrix

計(jì)算因子得分，根據(jù)因子得分系數(shù)矩陣(表3)，可得4個(gè)主因子的得分函數(shù)為：

F1=-0.318x1-0.127x2-0.013x3-0.005x4+

0.368x5+0.282x6-0.222x7-0.026x8+0.128x9

(1)

F2=0.090x1+0.038x2+0.373x3+0.334x4+

0.045x5+0.194x6+0.293x7+0.161x8-0.196x9

(2)

F3=0.159x1-0.116x2-0.095x3+0.054x4+

0.199x5-0.015x6-0.004x7+0.416x8+0.534x9

(3)

F4=0.083x1+0.697x2-0.077x3+0.122x4-

0.076x5-0.117x6-0.461x7-0.025x8-0.123x9

(4)

將4個(gè)主因子各自的方差貢獻(xiàn)率加權(quán)得到系數(shù)(表4)，相加為綜合得分函數(shù)，計(jì)算公式為：

F=0.318F1+0.278F2+0.232F3+0.171F4

(5)

表4 主因子得分系數(shù)Tab.4 Main factor score

2.2 優(yōu)化的非線性灰色伯努利模型(ONGBM)

灰色系統(tǒng)模型被越來越廣泛地應(yīng)用于水質(zhì)預(yù)測中，但由于水質(zhì)數(shù)據(jù)本身波動(dòng)性大，預(yù)測模型往往缺乏穩(wěn)定性[6,7]，對(duì)此我國學(xué)者針對(duì)水質(zhì)預(yù)測模型也做了大量的研究。基于遺傳算法[8](GA)優(yōu)化的非線性灰色伯努利模型(ONGBM)通過優(yōu)化權(quán)重系數(shù)以及模型冪指數(shù)能更充分的利用原始信息數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確把握系統(tǒng)的行為特征。為評(píng)價(jià)非線性伯努利模型的精確度，需要對(duì)模型進(jìn)行誤差分析，這里選用平均相對(duì)誤差(MAPE)作為檢驗(yàn)指標(biāo)[9]。

(6)

(7)

構(gòu)建基于遺傳算法優(yōu)化的非線性灰色伯努利模型，預(yù)測薔薇河2009-2017年水質(zhì)，并檢驗(yàn)該模型的可行性和準(zhǔn)確性，根據(jù)表5計(jì)算結(jié)果及MAPE評(píng)價(jià)等級(jí)[10](MAPE<10%)時(shí)預(yù)測精度等級(jí)為好，可知該預(yù)測模型進(jìn)行水質(zhì)預(yù)測是可行的，且精準(zhǔn)度較好。

2.3 研究結(jié)果分析

將ONGBM模型預(yù)測得到的水質(zhì)數(shù)據(jù)和薔薇河實(shí)際數(shù)據(jù)分別標(biāo)準(zhǔn)化后代入公式(1)～(5)計(jì)算主因子得分、綜合得分，具體數(shù)值見表6。對(duì)比兩種情況下薔薇河水質(zhì)主因子和綜合因子的變化情況，繪制2009-2017年綜合評(píng)價(jià)得分折線圖和主因子得分折線圖，見圖1～圖5。分析黑臭水體綜合治理措施對(duì)薔薇河主要污染因子的治理情況及效果，以便更好的制定下一步工作計(jì)劃。

表5 非線性灰色伯努利模型預(yù)測結(jié)果Tab.5 Prediction results of nonlinear gray Bernoulli model

(1)所有的指標(biāo)都是越小越優(yōu)型，所以水質(zhì)綜合得分越低，說明水體污染程度越輕，水質(zhì)越好。結(jié)合圖1變化趨勢，從2009-2017年ONGBM預(yù)測水質(zhì)和實(shí)際水質(zhì)的綜合因子得分都在逐年減小，表示無論實(shí)施整治措施與否薔薇河水質(zhì)都在變好。但是從2014年開始兩條曲線下降幅度有所差別，實(shí)際水質(zhì)綜合因子得分下降幅度大于預(yù)測水質(zhì)，是因?yàn)?014年薔薇河首次確立河長并實(shí)施了一系列綜合整治措施，表示整治措施對(duì)水質(zhì)有一定的改善效果。

表6 薔薇河實(shí)際和預(yù)測水質(zhì)狀況綜合評(píng)價(jià)表Tab.6 Qiangwei river's actual and predicted water quality assessment

圖1 薔薇河實(shí)施整治措施前后水質(zhì)綜合得分值折線圖Fig.1 Water quality scores before and after implementation of the Qiangwei River

圖2 薔薇河實(shí)施整治措施前后水質(zhì)主因子F1得分折線圖Fig.2 Water quality factor F1 scores before and after implementation of the Qiangwei River

圖3 薔薇河實(shí)施整治措施前后水質(zhì)主因子F2得分折線圖Fig.3 Water quality factor F2 scores before and after implementation of the Qiangwei River

圖4 薔薇河實(shí)施整治措施前后水質(zhì)主因子F3得分折線圖Fig.4 Water quality factor F3 scores before and after implementation of the Qiangwei River

圖5 薔薇河實(shí)施整治措施前后水質(zhì)主因子F4得分折線圖Fig.5 Water quality factor F4 scores before and after implementation of the Qiangwei River

(2)從圖2可以看出預(yù)測水質(zhì)和實(shí)際水質(zhì)的主因子F1在逐年減小，實(shí)施了黑臭水體治理后的主因子F1下降幅度明顯大于預(yù)測水質(zhì)的F1，說明實(shí)施的一系列措施對(duì)薔薇河的生活污染以及營養(yǎng)元素污染狀況有一定的控制，尤其是2013-2014年期間。

(3)主因子F3的實(shí)際水質(zhì)下降趨勢也大于預(yù)測水質(zhì)，說明工業(yè)污染也得到了有效的治理。主因子F2和F4實(shí)際水質(zhì)及預(yù)測水質(zhì)得分相差不大，存在實(shí)際水質(zhì)得分高于預(yù)測水質(zhì)得分的情況，說明薔薇河黑臭水體綜合整治措施對(duì)水體的無機(jī)污染治理以及物理環(huán)境改善情況尚不明顯，在下一步的實(shí)施方案中應(yīng)加強(qiáng)此方面的治理力度。

3 結(jié) 語

(1)利用因子分析法得到河流的主要污染因子，結(jié)合優(yōu)化的非線性灰色伯努利模型對(duì)水質(zhì)進(jìn)行預(yù)測，通過直觀明確的綜合得分值和主要因子得分值分析實(shí)施黑臭水體整治措施對(duì)整體水質(zhì)的改善效果以及對(duì)主要污染因子的治理效果。

(2)分析結(jié)果表明黑臭水體綜合整治措施對(duì)薔薇河水質(zhì)整體狀況有明顯的改善效果，在控制薔薇河的有機(jī)污染、生活污染以及工業(yè)污染方面也有一定的成效，但無機(jī)污染以及水體物理情況改善方面還存在不足。

(3)在已經(jīng)實(shí)施河長制的基礎(chǔ)上，對(duì)照新的要求和目標(biāo)有計(jì)劃地制定下一階段的整治任務(wù)，重點(diǎn)推進(jìn)建湖縣“263[11](兩減六治三提升)”治理生活垃圾、治理黑臭水體、治理畜禽養(yǎng)殖污染等專項(xiàng)行動(dòng)，啟動(dòng)新一輪農(nóng)村河道整治三年行動(dòng)，實(shí)現(xiàn)“水清、岸綠、景美”，促進(jìn)人水和諧共處。

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