20062016年三峡水库出入库水质变化及影响因素分析

收稿日期：２０１８－０９－１３基金项目：重庆市基础与前沿研究计划项目（ｃｓｔｃ２０１５ｊｃｙｊＢＸ０１２８）；重庆师范大学研究生科研创新项目（ＹＫＣ１８０３３）作者简介：刘雁慧（１９９３—　），女，山西省太原市人，重庆师范大学地理与旅游学院硕士研究生，主要从事水资源与水环境研究．通信作者：李阳兵（１９６８—　），男，重庆市人，土壤学博士，重庆师范大学地理与旅游学院教授，硕士生导师，主要从事土地利用变化与生态过程研究．２００６—２０１６年三峡水库出入库水质变化及影响因素分析刘雁慧１，２，李阳兵１，２，梁鑫源１，２，冉彩虹１，２（１．重庆师范大学地理与旅游学院，重庆４０１３３１；２．重庆师范大学三峡库区地表过程与环境遥感重点实验室，重庆４０１３３１）摘　　　要：使用２００６—２０１６年宜昌断面及朱沱断面水质数据与影响因素数据，计算水质变化幅度，基于ＶＡＲ模型的脉冲响应函数和方差分解，得到各影响因素对三峡水库出入库断面水质变化幅度的影响时长及贡献率大小．研究表明：长江从朱沱断面到宜昌断面水质变化幅度２００６年为０．０７，到２０１６年下降到－０．２４，在年度上呈好转趋势．水质综合指数对工业污染源废水排放量的响应最大，持续时间最长；对农药施用折纯量和化肥施用折纯量的响应非常小，持续时间最短，但受其间接影响的持续时间非常长．主要驱动因素在研究时间内的贡献率由大到小依次为：工业污染源废水排放量贡献率为３８．１０％、城镇生活污水排放量贡献率为３３．７８％、船舶油污水贡献率为２４．１７％、化肥施用折纯量贡献率为２．６１％、农药施用折纯量贡献率为１．３３％．不同污染物指数变化的影响因素不同，溶解氧的主要影响因素为船舶油污水产生量，高锰酸盐的主要影响因素为工业废水排放量，氨氮的主要影响因素为城镇生活污水排放量．关　键　词：三峡水库；ＶＡＲ模型；脉冲响应函数；方差分解中图分类号：Ｘ５２　　　　文献标识码：Ａ　　　　文章编号：１６７３－１６７０（２０１９）０２－００７０－０８０　引言水质问题对人类社会的发展有很大的影响［１］，同时人类社会发展对水质具有反作用［２－３］．影响水质变化的因素很多，比如不同景观格局下的水质情况会呈现出一定的差异性［４］．识别一地区水质污染的主要影响因素及影响程度有利于当地水环境的保护，对于区域水环境的治理具有重要意义．目前，国内外学者运用多元统计法［５］、回归分析［６］等统计方法，计算各类影响因素与水质的相关程度，分析潜在污染源．这些方法对于识别主要污染物、进行污染物大小排序等有很好的效果，但在对因变量与解释变量之间内在关系的解读上具有局限性．基于ＶＡＲ的向量自回归模型和方差分解可以解决因变量与解释变量之间内在关系问题，能够准确计算变量间的贡献度，最早应用于经济学中．由于该模型将所有模型内变量都视为内生变量，受到的约束小［７］，后被广泛应用于生态［８］、工业［９］等各个领域中．三峡水库是近代中国最大的水利工程，其建设对长江三峡段水环境有着极大的影响［１０］，水库的建设改变了原来的自然河道，使附近生态环境及小气候发生一定变化，水库蓄水使河水水位提高、流速减缓［１１］，这些变化都可能会影响到河流的水质．国内外很多学者对三峡水库水质进行了研究，发现三峡工程蓄水后库区干流水质总体稳定［１２］，水库蓄水后悬浮物、浑样高锰酸盐指数、总磷、铅的浓度要低于蓄水前［１３］，回水区断面污染物浓度多呈下降趋势［１４］．在对三峡水库水质的研究中，现有研究更侧重于污染物变化规律；在水质影响因素上，现有研究侧重于揭示影响因素的判别，而对于污染源对水质演变的影响程度、影响时间探讨较少．本文在前人对三峡水库水质研究基础上，使用不同时期、不同污染物类型的水质变化幅度及主要影响因第３４卷第２期２０１９年４月　　　　　　　　　　　　　平顶山学院学报ＪｏｕｒｎａｌｏｆＰｉｎｇｄｉｎｇｓｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　　　　　　　　　　　　　Ｖｏｌ．３４Ｎｏ．２Ａｐｒ．２０１９素建立向量自回归模型，研究主要影响因素对水质变化幅度的具体影响，结合主要影响因素的特点及排放情况探讨其对水质变化幅度的影响模式．１　数据来源与指标选取三峡水库全年库水位控制分为４个阶段：每年１至４月、１１月、１２月为供水期，５月１日至６月１０日为汛前消落期，６月１１日至９月２４日为汛期，９月２５日至１０月２３日为蓄水期［６］．本文将供水期对应为枯水期，汛前消落期和蓄水期对应为平水期，汛期对应为丰水期．将对水质在枯水期、平水期、丰水期的评价称为季均评价．由于工程建设和移民安置，库区经济发展一直相对滞后，基础设施建设较落后．城镇活动产生大量生活污水，对河流有一定影响；库区内集聚着大批高耗能高污染的工业企业，对河流水质造成很大的压力；依赖便利发达的河网，航运成为库区经济的重要部分，船舶运输过程中也对河流有一定的污染；库区内耕地广布，农业生产对河流的污染主要是农药和化肥污染．因此影响因素选取城镇生活污水排放量、工业污染源废水排放量、船舶油污水产生量、农药施用折纯量，以及化肥施用折纯量５个指标．选取宜昌断面和朱沱断面为出入库水质断面．时间上，综合考虑数据可获取性和水库蓄水情况，选取２００６—２０１６年为研究时间．水质数据来源于中华人民共和国生态环境部和《长江三峡工程生态与环境监测公报》，社会经济及污染源指标来源于《重庆统计年鉴》《湖北统计年鉴》《长江三峡工程生态与环境监测公报》．文中污染物的评价标准依据《地面水环境质量标准》（ＧＢ３８３８—２００２）．２　研究方法２．１　水质变化幅度利用库区各水质监测断面的监测值计算各断面年均单项污染指数，库区整体单项污染指数通过各断面水质单项污染指数的加权平均值来确定，各断面权重按其监测水域长度计算．Ｃｉ＝１ｎ∑ｎｉ＝１ａｊ×１ｍ∑ｍｊ＝１ＣｉｊＣ()０　．（１）式中，Ｃｉ为第ｉ项污染物年均浓度；Ｃ０为环境允许的污染物临界浓度，取值参照《地表水环境质量标准》；Ｃｉｊ为第ｉ项污染物在第ｊ个水质断面各周实测数据；ｎ、ｍ分别为水质断面数和各水质断面检测次数；ａｊ为第ｊ个水质断面的权重．观察水质指数的大小难以得出水质在流经区域内发生变化的程度，断面水质的变化幅度可以用来反应后一组数据较前一组数据变化的幅度．使用出入库断面水质计算水质变化幅度，表示河流由入库断面到出库断面发生的整体变化．水质变化幅度公式如下：ｋ＝Ｃ２－Ｃ１Ｃ１×１００％　．（２）式中，ｋ为水质变化幅度，表示河流水质上游断面到下游断面的具体变化情况；Ｃ１为上游断面水质污染指数；Ｃ２为下游断面水质污染指数．ｋ值越小表明水体由上游到下游污染程度减小，水质好转，反之恶化．当ｋ＜０时，表示河流水质由上游到下游呈好转趋势；当ｋ＞０时，表示河流水质由上游到下游呈恶化趋势；当ｋ＝０时，表示河流水质由上游到下游未发生变化．２．２　ＡＤＦ平稳性检验为了解不同影响因素对三峡水库出入库水质变化幅度的影响特征，建立水质变化幅度与各影响因素的ＶＡＲ模型，对其进行方差分解，计算各影响因素对三峡水库出入库水质变化幅度的贡献率．通过Ｅｖｉｅｗｓ软件建立的ＶＡＲ模型要求参与模型建立的时间序列是平稳的，若不平稳，则说明时间序列中可能出现伪回归，无法进行模型构建，因此在建立模型前要先对参与模型建立的数据进行平稳性检验．本文选取ＡＤＦ单位根检验方法，对所有要参与方差分解的数据进行检验．在ＡＤＦ单位根检验中，若检验值大于临界值，表明存在单位根，所检验数据中含有单位根则为不平稳；若检验值小于临界值，表明不存在单位根，所检验数据为平稳的时间序列．结果见表１．由表１可知，大部分数据在时间序列内不平稳，无法进行下一步运算，对全部数据进行二阶差分，差分后ＡＤＦ检验结果见表２．结果表明，经过二阶差分后，枯水期水质综合指数在５％的临界值下平稳，其余所有数据均在１％的临界值下平稳，满足ＶＡＲ模型建立的要求．·１７·第２期　　　　　刘雁慧，李阳兵，梁鑫源，等：２００６—２０１６年三峡水库出入库水质变化及影响因素分析表１　原始数据ＡＤＦ检验指标ＡＤＦ检验值临界值１％临界值５％Ｐ值是否有单位根指标ＡＤＦ检验值临界值１％临界值５％Ｐ值是否有单位根１０．２５６－４．４２１－３．６０００．９５９是１３－５．５２６－４．４２１－３．３２６０．００３否２－１．８５８－４．２９７－３．２１３０．３３６是１４－２．９１６－４．４２１－３．２６００．０８１是３－１．５３１－４．４２１－３．２６００．４７３是１５－２．３１９－４．４２１－３．２６００．１８６是４－１．１３５－４．２９７－３．２１２０．６５６是１６－２．２３１－４．２９７－３．２１３０．２０８是５－０．０１３－４．２９８－３．２１３０．９３５是１７－２．２００－４．２９７－３．２１３０．２１７是６－２．６８２－４．２９７－３．２１３０．１１０是１８－１．５１６－４．２９７－３．２１３０．４８５是７－０．０５９－４．４２１－３．２５６０．９２６是１９－１．４９６－４．２９７－３．２１３０．４９４是８－２．０４０－４．２９７－３．２１２０．２６９是２０－２．３５５－４．２９７－３．２１３０．１７５是９－１．５６８－４．２９７－３．２１３０．４６１是２１－１．７４８－４．４２１－３．２６００．３７８是１０－２．６１１－４．４２１－３．２６００．１２５是２２－２．７８６－４．２９７－３．２１３０．０９４是１１－１．０５８－４．２９８－３．２１３０．６８７是２３－１．５９２－４．２９７－３．２１３０．４５０是１２－１．９７８－４．２９８－３．２１３０．２９０是２４－２．４９３－４．２９８－２．７４８０．１４５是　　指标１—２４分别为：工业污染源废水排放量，船舶油污水产生量，船舶生活污水产生量，城镇生活垃圾产生量，农药施用折纯量，化肥施用折纯量，船舶垃圾产生量，年均、枯水期、平水期、丰水期４个时期中的水质综合指数、溶解氧、高锰酸盐指数、氨氮的变化幅度．表２　二阶差分数据ＡＤＦ检验指标ＡＤＦ检验值临界值１％临界值５％Ｐ值是否有单位根指标ＡＤＦ检验值临界值１％临界值５％Ｐ值是否有单位根ｄ（１，２）－４．０８９－２．９３７－２．００６０．００２否ｄ（１３，２）－２．１９３－２．９３７－２．００６０．０１０否ｄ（２，２）－４．２４９－２．９３７－２．００６０．００１否ｄ（１４，２）－５．２９５－２．９３７－２．００６０．０００否ｄ（３，２）－２．９８５－２．９３７－２．００６０．００９否ｄ（１５，２）－３．３０８－２．９３７－２．００６０．００５否ｄ（４，２）－４．９４５－２．９３７－２．００６０．００１否ｄ（１６，２）－８．２９６－２．８８６－１．９９６０．０００否ｄ（５，２）－４．２８３－２．９３７－２．００６０．００１否ｄ（１７，２）－４．９６７－２．９３７－２．００６０．００１否ｄ（６，２）－８．９２５－２．８８６－１．９９６０．０００否ｄ（１８，２）－３．８１４－２．９３７－２．００６０．００３否ｄ（７，２）－４．０４２－２．９３７－２．００６０．００２否ｄ（１９，２）－３．３４９－２．９３７－２．００６０．００５否ｄ（８，２）－１０．６７４－２．８８６－１．９９６０．０００否ｄ（２０，２）－４．７０５－２．９３７－２．００６０．００１否ｄ（９，２）－５．１９９２．８８６－１．９９６０．０００否ｄ（２１，２）－１０．３１８－２．８８６－１．９９６０．０００否ｄ（１０，２）－３．９７４－２．９３７－２．００６０．００２否ｄ（２２，２）－４．５５６－２．９３７－２．００６０．００１否ｄ（１１，２）－５．３２２－２．９３７－２．００６０．０００否ｄ（２３，２）－６．９３８－２．９３７－２．００６０．０００否ｄ（１２，２）－３．３８２－２．９３７－２．００６０．００５否ｄ（２４，２）－３．９８１－２．９３７－２．００６０．００２否　　指标ｄ（（１—２４），２）分别为表１中各指数的二阶拆分结果．２．３　建立ＶＡＲ模型根据ＡＤＦ单位根检验结果，原数据的二阶拆分变量在时间段内平稳，因此建立二阶拆分变量的ＶＡＲ模型．ＶＡＲ模型表达式如下：ｙ