鄱陽湖入江水道水質風險評估方法的研究

周涵杰, 唐 明,2, 許文濤, 謝千辰, 吳宇澤, 何 力

(1.南昌工程學院 水利與生態工程學院, 江西 南昌 330099; 2.江西省水文水資源與水環境重點實驗室,江西 南昌 330099; 3.撫河水文水資源監測中心, 江西 撫州 344100)

1 研究背景

近年來,鄱陽湖水利樞紐工程受到社會各界的廣泛關注,工程的環境影響評價于2022年5月進行了第二次信息公示,工程建成后的水質變化是被普遍關注的問題之一[1-2]。擬建水閘位于鄱陽湖入江水道,在廬山市下游約12 km處,工程建成后,鄱陽湖的水流條件會產生一定變化,進而可能影響到湖泊水質及生態系統[3]?；跉v史水質監測數據開展鄱陽湖入江水道的水質風險評估,分析水質風險時空分布規律,既可以為當下的水質風險管理提供技術支撐,又可以為鄱陽湖水利樞紐工程的建設與運行提供水質變化分析的基礎文獻,具有十分重要的現實意義。

關于水質評估的相關研究成果豐富,常用到的方法有單因子法[4]、綜合水質指數法[5]、模糊綜合評價法[6]、多元統計分析法[7-8]等。但是從風險角度對水質進行評估的研究較少,且對水質風險的定義也并不統一。有學者認為水質風險是基于客觀性、不確定性、可測性和動態性對水質污染發生可能性的定量描述[9];也有學者認為水質風險是水體的污染濃度超過水質目標閾值造成污染事故的概率[10],此外,有的學者將水質風險評估與人體健康風險評估建立關系,通過評估水體中化學或物理因子對人體造成損害的可能性及程度大小來對水質風險程度進行評價[11-13];還有學者則側重基于水體的污染程度對水質進行風險評估[14-16]。

鑒于當前普遍存在的“水質風險管理意識不夠以及水質風險概念和計算方法不統一,大多是基于監測或預測數據與國家水質標準《地表水環境質量標準》(GB 3838—2002)的直接比較來確定水質等級”等問題,本文參考Kaplan[17]的風險定義構造水質風險評估模型,以“水質月際劣化速率”為研究變量,組建水質月際劣化速率樣本,結合理論概率曲線進行擬合和參數優化,尋求其理論概率分布;基于“水質指標臨界月際劣化速率”計算不同情景下各個水質指標在未來1個月內超過限值的概率,并根據最大概率所處的閾值區間判斷該斷面的水質風險等級以及可能超標的主要水質指標,從而為目標水體的水質管理提供更加精準的技術支持。

2 數據來源與研究方法

2.1 研究區域與數據來源

鄱陽湖位于江西省北部,長江中下游南岸(東經115°31′～117°06′,北緯28°11′～29°51′),是我國第一大淡水湖泊。鄱陽湖以松門山為界,分為南、北兩個部分,南面為主湖體,北面為長約40 km的入江水道與長江連通。鄱陽湖概況及水功能區劃分如圖1所示。

圖1 鄱陽湖概況及水功能區劃分示意圖

本次研究主要選取鄱陽湖入江水道中的吳城、都昌、老爺廟、星子和蛤蟆石5個水質監測站點的2016年1月—2019年12月的數據進行研究,數據中包含pH值、氨氮、總磷等21項指標。鑒于大部分金屬元素、有毒物質的監測數據難以檢出,僅以小于檢測限的“區間數據”呈現,無法用于計算水質劣化速率,最后選擇能夠構建水質劣化速率樣本的10個指標,分別為pH值、氨氮(NH3—N,μg/L)、總磷(TP,μg/L)、溶解氧(DO,μg/L)、高錳酸鹽(CODMn,μg/L)、化學需氧量(COD,μg/L)、五日生化需氧量(BOD5,μg/L)、鋅(Zn,μg/L)、氟化物(F-,μg/L)、砷(As,μg/L)。

2.2 水質風險的定義與計算方法

2.2.1 水質風險定義 Kaplan[17]認為,描述風險時,應當同時回答3個問題,即會發生什么情景?這種情景發生的可能性有多大?如果真的發生了這種情景,其后果是什么?受此啟發,本文以“水質監測指標月際劣化速率超過臨界劣化速率”作為預設情景Sj(j代表水質監測指標的個數),其后果為“水質超標”事件的發生。則可將水質風險定義為:斷面在未來1個月內出現預設情景Sj,從而導致“水質超標”的可能性Pj。

鑒于現行的《地表水環境質量標準》(GB 3838—2002)采取單因子評價規則,則任一預設情景Sj的出現都會導致有害事件的發生;本文綜合考慮所有監測指標發生預設情景的可能性Pj,并將其中出現最大“超標概率”的指標作為“控制性指標”,并設置相應閾值來判斷斷面的水質風險等級。

2.2.2 研究變量

(1)水質指標月際劣化速率的定義?；跀嗝嫠|的歷史監測數據(月尺度),構建水質指標月際劣化速率樣本,分析其變化規律,為“超標概率”的計算提供支撐。

所選10項水質指標可以分為3種類型:

中立型指標:pH值。該指標越接近于7.5,則水質越優良。其月際劣化速率vde-pHi可以表示為:

(1)

式中:IpHi為第i次pH監測值;IpH(i-1)為第i-1次pH監測值;t為第i次與第i-1次監測的間隔時間,d。

正向型指標:DO。該指標越大,則水質越優良。其月際劣化速率vde-DOi可表示為:

(2)

式中:IDOi為第i次DO監測值,μg/L。

逆向型指標:NH3—N(μg/L)、TP(μg/L)、CODMn(μg/L)、COD(μg/L)、BOD5(μg/L)、Zn(μg/L)、F-(μg/L)、As(μg/L)等8項水質指標。這些指標越小,則水質越優良。其月際劣化速率(以TP為例)可表示為:

(3)

式中:ITPi為第i次TP監測值,μg/L。

(2)水質指標臨界月際劣化速率的定義。為了評估預設情景Sj出現的概率,需要構建描述評估周期內水質變化的變量——臨界月際劣化速率,其定義為:在評估周期內,由待評估水質降至國家水質標準下限值時的平均下降速率(μg/(L·d-1)),也是該時段的最大允許降速。當月際劣化速率超過該臨界值時,就會發生“水質超標”的有害事件。

各類型水質指標臨界月際劣化速率的計算公式如下:

中立型指標(pH值):

(4)

式中:Ide-pH-0為某一時刻斷面的pH值;Ide-pH-s為pH的標準限值,Ⅲ類和Ⅳ類水標準限值均為6～9。

正向型指標(DO):

(5)

式中:Ide-DO-0為某一時刻斷面的DO值,μg/L;Ide-DO-s為DO的標準限值,μg/L,Ⅲ類水標準限值為5 000 μg/L,Ⅳ類水標準限值為3 000 μg/L。

逆向型指標(以TP為例):

(6)

式中:Ide-TP-0為某一時刻斷面TP的監測值,μg/L;

Ide-TP-s為TP的標準限值,μg/L,Ⅲ類水標準限值為50 μg/L;Ⅳ類水標準限值為100 μg/L。

2.2.3 水質指標超標概率計算 基于水質月際劣化速率的理論概率密度函數,計算水質臨界月際劣化速率出現的概率Pj,即單個水質指標的“超標概率”,可以表示為:

(7)

式中:Pj為第j個水質指標超過水質限值的概率;vde-j-max為第j個水質指標的臨界月際劣化速率,μg/(L·d);fj(x)為第j個水質監測指標月際劣化速率的理論概率密度函數。

2.2.4 斷面水質風險的計算與閾值

(1)斷面水質風險計算。如前所述,選擇所有水質指標中出現最大“超標概率”的指標作為該斷面水質風險的“控制性指標”,其概率亦為斷面在未來1個月內出現“水質超標”事件的最大可能性。則斷面水質風險計算公式為:

P=maxPj=maxPj(x>vde-j-max)

(8)

式中:P為斷面水質風險。

(2)水質風險閾值的設置。對水質劣化風險的閾值設置是合理判定風險程度的關鍵,許多學者根據研究對象的不同水功能分區設置相應的風險閾值,以獲得合理的風險評估的效果[18-19]。鄱陽湖入江水道的水質雖然總體較好,但是該水道屬于開放式的自然河道,流域內的點、面源污染影響較大,水質存在年內及年際間的波動;而且,不同的水功能區對水質的要求亦不同。因此,基于水功能分區需求設置相應的風險閾值非常重要。

地表水功能區劃是根據水域的使用目的和保護目標設置不同的水質管理目標,確保水域水質始終優于該目標。根據江西省2007年頒布的《江西省地表水(環境)功能區劃》,吳城斷面位于自然保護區范圍,都昌、星子及老爺廟斷面均處于鄱陽湖景觀娛樂用水區范圍,水質管理目標均為Ⅲ類;蛤蟆石監測點處于鄱陽湖九江工業用水區范圍,水質管理目標為Ⅳ類標準。因此,當斷面水質指標低于所在水功能區的最低標準限值(Ⅲ類或Ⅳ類)時,即可判定其發生了有害水質事件。

本文根據“控制性指標”超標概率的大小,將水質風險劃分為高、中、低、無4個等級,并設置相應的等級間閾值。參考《全國重要飲用水水源地安全保障評估指南》(試行)中提出的取水口水質達標率須達到80%以上,將“高風險”的最低風險閾值設置為20%,當斷面水質劣化速率超過限值的概率達到20%時,便可定義該斷面水質進入高風險區。根據正態分布的“3σ”原則,設置“無風險”的上限閾值為0.135%,當斷面水質劣化速率超過限值的概率高于0.135%時,可以認為斷面水質進入“低風險”區間。參照城市公共設施與居民用水的供水保證率的標準(一般控制在95%以上),將“低風險”的上限閾值設置為5%,當斷面水質超過限值的概率高于5%、低于20%時,認為水質處于“中風險”區間。斷面水質風險閾值的具體設置如表1所示。

表1 基于水質指標劣化速率的水質風險閾值一覽表

2.2.5 水質風險的計算流程 綜上,可以將斷面水質風險的計算分為水質月際劣化速率的理論概率分布推算、水質臨界月際劣化速率計算、斷面水質風險計算與分級共3個模塊,計算流程如圖2所示。

圖2 水質指標“超標概率”計算流程

3 結果與分析

3.1 水質指標劣化速率的變化特征

圖3為鄱陽湖入江水道5個水質監控斷面各項水質指標的月際劣化速率在監測期(2016-01—2019-12)內的四分位圖。

圖3 鄱陽湖入江水道5個水質監控斷面各水質指標月際劣化速率分位圖

圖3(a)顯示,pH值劣化速率上下四分位差異明顯,所有斷面的中位數均大于0,說明pH值的波動明顯,劣化現象較為普遍。此外,均值普遍大于中位數,說明局部時段存在較大劣化速率。圖3(b)～3(j)顯示,NH3—N、TP、DO、CODMn、COD、BOD5、Zn、F-、As在絕大多數斷面的中位數為0,說明這些指標在監測期內圍繞零值波動,至少有一半的時間沒有出現劣化情況。但值得注意的是,這些指標在不少斷面的平均劣化速率接近甚至超過了上四分位,說明以上指標出現較大劣化速率的概率較高,劣化速率波動的相對幅度較大。

3.2 水質指標月際劣化速率的理論概率分布與規律

依據斷面原始監測數據(2016-01—2019-12),計算水質月際劣化速率,組建研究樣本,每個樣本包含47個數據;運用數學期望公式計算水質指標劣化速率的經驗頻率,并采用P-Ⅲ、正態、指數和對數正態共4種分布函數類型開展理論概率分布的檢驗,基于曲線擬合的決定系數R2選出最優的分布。

3.2.1 理論概率分布的篩選 對鄱陽湖入江水道5個斷面的10種水質指標月際劣化速率的理論概率曲線進行擬合,各類型分布曲線的不同擬合優度范圍的占比見表2。由表2可以看出,50組樣本中,P-Ⅲ分布線型的R2大于0.90的比例占到了70%,大于0.85的比例達到92%,較其他分布函數有明顯優勢。因此,可認為水質指標月際劣化速率樣本基本滿足P-Ⅲ型曲線分布。

表2 基于不同分布函數類型的斷面水質劣化速率頻率曲線擬合優度占比 %

3.2.2 斷面水質指標月際劣化速率的理論概率密度函數主要參數 根據歷史監測數據可以分析出各個斷面所有水質監測指標的月際劣化速率的理論概率密度函數fj(x)。以星子斷面為例,P-Ⅲ分布的概率密度函數的3個參數如表3所示。

表3 星子斷面各項水質指標月際劣化速率基于P-Ⅲ分布的主要參數

3.3 鄱陽湖入江水道斷面水質風險的計算結果

鄱陽湖屬于季節性、吞吐型、過水性湖泊,受周邊人類活動和季節變化的影響,入江水道的水質在空間和時間上均存在差異。

3.3.1 水質風險的空間分布 選取各斷面“2016-01—2019-12實測數據”各指標的平均值作為待評估水質,通過計算“超標”概率,可以展現其面臨的平均水質風險,探究其空間分布規律。

由于鄱陽湖具有“高水湖相、低水河相”的特征,TP指標的評價標準一直存在爭議。如果按照湖泊的標準,不少監測值已超過Ⅲ類水限值,屬于Ⅳ類水;如果按照河道的標準,又不符合現狀考核的實際。因此,本文計算吳城、都昌、老爺廟和星子斷面超過Ⅲ類水的風險時,不計入TP指標。各斷面水質的“超標”概率與風險等級如表4所示。

表4 鄱陽湖入江水道5個斷面各水質指標“超標”概率與風險等級 %

3.3.2 水質風險的季節分布 選取各斷面“2016-01—2019-12實測數據”中各指標的季節平均值作為待評估水質,通過計算“超標”概率,可以展現其在各季節面臨的水質風險,探究其季節分布規律。同樣以星子斷面為例,各季節水質的“超標”概率與風險等級如表5所示。

表5 星子斷面各水質指標不同季節“超標”概率與風險等級 %

4 討 論

4.1 斷面水質風險空間分布的規律分析

TP是水質評價中的關鍵因子,也是湖泊、河流兩種水質標準中限值變化較大的因子。按照湖泊標準,除蛤蟆石斷面外,其余斷面均已超出目標水質的標準限值。表4顯示,蛤蟆石斷面“控制性指標”為TP,其平均水質風險等級為“中”?？傮w來看,入江水道的TP污染較嚴重,對水質劣化的貢獻最大。這一結果既與沿線排污、湖區采砂及船舶通航等因素有關,也與鄱陽湖的河湖兩相特征有關,需要引起相關監管部門的關注,同時應采取相應措施降低水體中TP濃度并積極與相關部門溝通,探討“基于河湖兩相判別”開展水質評價的可能性[20]。

在不考慮TP指標的情況下,吳城、都昌、老爺廟和星子斷面平均水質風險等級均為“低”,吳城、老爺廟斷面“控制性指標”為COD,都昌和星子斷面“控制性指標”為pH值。因此,這些斷面需要加強沿線城鎮生活污水和工業廢水的排查,針對性地研究COD、pH值超標的原因與控制措施,防止水質有害事件的突發。

4.2 水質風險季節分布的規律分析

如前所述,入江水道中控制斷面水質風險的主要指標為TP、pH與COD,圖4給出了入江水道5個斷面該3個主要指標水質風險的季節分布規律。

圖4 鄱陽湖入江水道5個斷面主要指標水質風險的季節分布規律

從圖4(a)中的TP指標來看,TP劣化速率的“超標”概率受季節影響明顯,呈“春—夏”下降,“夏—冬”上升的趨勢,這種變化可能與水位的季節性變化有關;從圖4(b)中的pH值來看,除都昌斷面外,其他斷面pH值劣化速率“超標”概率的季節變化規律一致,均呈現出夏、冬季高而春、秋季低的現象,都昌斷面則是“春—秋”下降、“秋—冬”上升,5個斷面各季度的pH值“超標”概率不高,均處于“低”風險區;從圖4(c)中的COD指標來看,除吳城斷面外,其他斷面COD劣化速率的“超標”概率均具有夏季最低而秋、冬、春季較高的特點,吳城斷面則是春季最高而夏、秋、冬季較低,各斷面所有季度的“超標”概率均處于“低”風險區。

4.3 與其他研究的比較

筆者所在課題組在前期研究中也曾分析過鄱陽湖入江水道TP監測值的時空分布規律及其驅動因素,發現了入江水道中老爺廟-星子段TP濃度呈現下降趨勢,而星子-蛤蟆石段呈現出上升趨勢,這種變化主要與沿線排污及采砂作業有關;TP濃度在枯水期要高于豐水期,其背后的驅動因素主要是鄱陽湖水位的季節性變化[21],上述規律與本研究中TP劣化風險的時空分布規律總體上是一致的。但前期研究是基于水質指標的歷史監測數據來描述過去一段時間內的時空變化規律,并以此作為未來變化的趨勢,并不能基于水質指標的實測數據來量化未來水質劣化的可能性。

此外,與鄱陽湖水質時空分布規律及水質評估相關的研究較多,主要采用綜合水質指數(water quality index,WQI)和主成分分析法。魯照等[22]基于WQI法對鄱陽湖水質進行了評估,發現水質季節性規律明顯,冬季水質最差,夏季水質最好,與本文水質風險的季節規律較為一致。WQI法是通過對各項水質指標賦權得到綜合指標,該指標可以反映水體的總體污染程度,但無法評價水體的適用性,而且該方法不能精準識別個別超標指標對水質的影響,可能將已經超標的水體誤判為總體質量尚可。萬金保等[23]運用主成分分析法對鄱陽湖水質進行了研究,發現TP和TN是鄱陽湖的主要污染物,與本文結論一致。主成分分析法可以通過對歷史監測數據的分析得出主要污染因子及其貢獻率,以此作為當前或今后一段時間內水質管理的參考依據,但同樣不能基于水質指標的實測數據來量化未來一段時間內的水質變化。

4.4 本文方法的局限性

在鄱陽湖入江水道的水質監測中,大部分重金屬、有毒物質的含量極小,部分時段難以檢出,僅以小于儀器的檢測限值來記錄,無法完整地計算出這些指標的月際劣化速率,因此,本文僅評價了10項水質指標,在其他目標水體的水質評估中,可以根據其歷史監測數據來選擇需要分析的水質指標。此外,本文依據鄱陽湖入江水道的實際水功能區劃設置風險閾值,可能并不完全適用于其他水體(比如,飲用水源地),在應用到其他水域時,需要根據水體的具體功能調整風險閾值。

5 結 論

本文從水質有害事件發生概率的角度定義了斷面水質風險,用水質風險預測代替了監測數據(或預測數據)與標準的直接比較;通過計算鄱陽湖相關水質指標在未來出現“超標”的概率,確定所選斷面水質風險的大小與等級,找出可能導致水質有害事件的主要指標,從而為目標水體的精準管理提供技術支撐。主要結論如下:

(1)水質指標月際劣化速率的理論概率分布類型比較結果顯示,P-Ⅲ分布的擬合效果最好;基于P-Ⅲ分布的優化適線法可以很好地展示水質指標月際劣化速率的變化規律。

(2)本文提出的閾值能夠將斷面水質風險控制在合理范圍內,符合鄱陽湖實際現狀。隨著今后水質本底逐漸向好,亦可參照“城鎮供水保障程度”對閾值進行適當調整。

(3)導致鄱陽湖入江水道水質劣化的主要指標為TP、pH值和COD,其中貢獻最大的是TP。蛤蟆石斷面的控制指標是TP,超標概率為12.29%;在不考慮TP指標的情況下,造成吳城和老爺廟斷面“超標”的控制指標是COD,超標概率分別為2.58%和2.73%;都昌和星子斷面的控制指標是pH值,“超標”概率分別為1.82%和3.29%。

(4)TP劣化速率的“超標”概率受季節影響明顯,呈“春—夏”下降、“夏—冬”上升的趨勢;除都昌外,其他斷面的pH值劣化速率的“超標”概率季節變化規律一致,呈現出夏、冬季高而春、秋季低的現象;除吳城斷面外,其他斷面COD劣化速率的“超標”概率均具有夏季最低而秋、冬、春季較高的特點。