岷江流域水质监测与分析方法研究

冯仁诺

(成都市铁路中学， 四川成都 610081)



岷江流域水质监测与分析方法研究

冯仁诺

(成都市铁路中学， 四川成都 610081)

岷江流域的水质监测及分析方法，可行的研究理论种类繁多。文章以水质监测方式为水质分析方法序，对国内外相关研究文献进行分析总结，结合岷江流域不同水段水文数据特征，对水质监测数据的降维分析以及模糊综合评价等方法进行分析介绍。最后对岷江流域水质分析评估这一研究方向进行了展望。

水资源调查;水质监测；水质分析；岷江流域

随着我国工业化、城市化、农业现代化进程的不断加快，水环境污染已从地表水延伸到地下水，从单一污染发展到多元化污染。水资源的研究对促进流域经济可持续发展、合理开发利用水资源、保护水域生态环境都具有重要意义。岷江流域是成都平原最重要的水资源，它属于长江上游的一级支流，位于北纬28°38′～ 33°10′，东经102°35′～ 104°51′，发源于岷山弓杠岭和郎架岭，干流全长735 km，流域面积135 811 km2。根据河流自然地理和河道特征，上游部分划分为都江堰以上，中游划分为都江堰至乐山，乐山至宜宾为下游[1]。

每个水域的水质均反映了各种自然和人为活动的综合作用[2]。尽管地表水水质的影响因子很复杂，但随着点源污染的有效管理和控制，非点源污染尤其是农业非点源污染就成为决定地表水水质的主要因素[3]。岷江流域岷江上游为水源涵养地[4]。河水一是靠天然降雨、森林涵养，二是靠积雪融化补给水量，水源比较丰富；岷江中游河道长约230 km，著名的都江堰灌区水流密如蛛网；岷江下游，河道长约160 km，其内有大渡河、青衣江的河水汇入[5]。因其水量丰富，故为成都市工业用水和居民生活用水的主要水源，其供水量占到78%左右。随着国家最严格水资源管理制度的实施和公民环境保护意识的增强，水环境质量问题已受到社会各界越来越多的关注。因此，了解岷江流域水环境、分析监测手段以及水质分析方法具有重要意义。

1　岷江流域水质监测

水质监测是对水域水质评估研究的最直接的方法，通过实地的相关监测方式，可以获取水质的直接信息，保证了相关单位对水域水体使用的监督和测量。不仅对水域环境的评估提供重要数据，也能够直观地反映出水域环境的健康问题。水质监测的主要对象一般是指某个水域内的水体中，包含的各类化学物质量，其中主要监测的有高锰酸盐、有机生物需氧量、重金属类、磷化合物等。我国早在1962年起，曾先后在长江水系建立了191个监测站，从全流域角度对长江的水质特征及变化进行了全面系统的监测[6]，黄飞等人曾对三江水系(金沙江、岷江、长江)的宜宾段进行水质监测分析[7]，其研究对象共选取了6个重点国控、省控断面等。对“三江”水系水质主要污染负荷进行了分析。并且分析得到高锰酸盐指数、BOD5、石油类、总磷、总氮、铅和镉等7项指标所占的污染负荷比较大。最后利用PCA方法进行了污染源解析，结果表明该水域的水质污染主要来源于沿岸化工企业污废水、城市生活污水和电子元器件类工厂废水。

冷荣艾[8]在其岷江干流水污染趋势分析及其防治一文中，将岷江干流各监测断面的水质监测成果进行分析。其中包括《地表水环境质量标准》( GB 383-2002)中提出的水质监测包括水温、pH值、溶解氧、高锰酸盐指数、五日生化需氧量、氨氮、总磷、铜、锌、氟化物、硒、砷、汞、镉、六价铬、铅、氰化物、挥发酚、石油类、硫化物等20个基本因子进行监测分析。通过对不同断面、不同监测因子的数值进行水质评估。除了利用实测数据进行岷江流域的水质评估之外，张婷婷[9]等也通过使用水质监测相关资料进行利用美国环保局开发的QUAL2 kW水质模型对岷江流域的水质进行模拟，对岷江乐山市中区流域区域进行了水环境质量现状评价，采用单因子评价法得出了岷江乐山市中区流域的主要污染因子为与氨氮。然后根据水文及水质资料分析并确定模型参数，其研究成果验证了QUAL2 kW模型在岷江流域水质模拟中的适用性、准确性。

2　水质分析方法

传统的水质分析方法分为简分析、全分析和专项分析3种，具体是用化学和物理方法测定水中各种化学成分的含量。由于水质监测因子不同，对水质的影响亦不同，故对不同因子的分析方式亦当不同。其次由于水质变化是一个在时间和空间维度上都具备的现象，故对不同水域对象的水质时空研究是一个重要的课题。陈雨艳等人在对岷江流域水质状况评价及变化趋势分析研究[10]中，阐述2013年岷江流域水质空间分布、月季变化情况，并提出了流域水质污染防治建议，其使用的方法为内梅罗污染指数法。通过内梅罗污染指数来表征水质污染的程度，之后采用Spearman秩相关系数法对岷江干流水质变化进行趋势分析。赵庆绪、侯宝灯等人曾利用灰色关联度分析理论[11]对汶川大地震时期岷江流域的水质监测结果进行综合评价分析。该方法将地表水评价因子与其标准等级作为一个灰色系统，通过灰色关联分析，进行地表水质评价。将灰色关联分析法应用于地下水质评价中，计算实测水样与各级标准值的关联度，将实测水样进行地下水评级。

除了上述Spearman秩相关系数法以及灰色关联度分析法对岷江流域水质分析方法以外，杨朋友[12]等人利用模糊综合评价方法对岷江流域地表水水质进行分析评估。模糊综合评价方法是以模糊数学为基础，其基本原理可以表述为[13]：根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。它具有结果清晰、系统性强的特点，能较好地解决模糊的、难以量化的问题，适合各种非确定性问题的解决[14]。通过利用该方法，将岷江流域的不同区域的水质监测点的不同指数进行模糊评价分析，最终得到岷江流域的上游和下游的地表水水质处于良好的状态，而中游的水质状况较差等结论。

3　结论

岷江位于三江流域，是四川省最重要的水系。该流域上中下游环境多变复杂，故对研究分析方式提出了较多的挑战。本文对国内外相关文献进行研究总结，得出在对岷江流域水质监测方向，由于不同区域不同水质断面的监测因子较多，故采用PCA方式进行综合评价或通过相关水文模型模拟来进行预测分析。其次，由于水质监测数据的有限性和保密性，多数区域的实测数据不能够满足科研的需要，水文模型由此产生。在对岷江流域的水质分析方法当中，利用内梅罗污染指数进行评级，或利用Spearman秩相关系数法、灰色关联度分析法以及模糊综合评价方法进行水质分析评价都是较为常用的分析方法，分析结果均能够达到基本需求。但是由于水文环境的复杂度较高，不同的断面层或者不同的区域的环境千差万别，需要单独对应某个专一的区域采用专用的方法，才能够满足科学研究的需求，这对岷江流域水质监测与分析方法研究提出了较高的要求。

[1]王青,石敏球,郭亚琳,等. 岷江上游山区聚落生态位垂直分异研究[J]. 地理学报,2013,68(11):1559-1567.

[2]Spatial Pattern of Rural Settlements in the Upper Reaches of the Minjiang River—a Case Study in Maoxian County, Sichuan.

[3]Responses of CH_4 Emissions to Nitrogen Addition and Spartina alterniflora Invasion in Minjiang River Estuary, Southeast of China.

[4]宋述军,周万村. 岷江流域土地利用结构对地表水水质的影响[J]. 长江流域资源与环境,2008(5):712-715.

[5]A Landscape Pattern Analysis Method Based on Boundaries and Nodes: A Case Study in Upper Minjiang River, China.

[6]任雪梅,杨达源,韩志勇. 长江上游水系变迁的河流阶地证据[J]. 第四纪研究,2006(3):413-420.

[7]黄飞,孙佑佳,郭宗锋,等. 三江水系(宜宾段)水质主要污染负荷分析[J]. 宜宾学院学报,2008(12):66-69.

[8]冷荣艾. 岷江干流水污染趋势分析及其防治措施探讨[J]. 四川水利,2014(1):58-62.

[9]张婷婷. 岷江流域乐山市中区段水质模拟[D].成都:西南交通大学,2010.

[9]李怀恩，沈晋. 流域非点源污染模型的建立与应用实例[J]. 环境科学学报，1997，17(2):140-147.

[10]陈雨艳,杨坪,向秋实,等. 岷江流域水质状况评价及变化趋势分析[J]. 中国环境监测,2015(6):53-57.

[11]赵庆绪,侯宝灯,邢冰,等. 基于灰色关联分析的岷江上游流域震后水质综合评价[J]. 四川环境,2010(1):61-64.

[12]杨朋,宋述军. 岷江流域地表水水质的模糊综合评价[J]. 资源开发与市场,2007(2):101-104.

[13]陈杰,崔鹏,韦方强,等.基于模糊关系理论的冰川泥石流活动性评价方法[J].水土保持研究, 2003, 10(2):1- 4.

[14]李莲芳,曾希柏,李国学,等.利用模糊综合评判法评价潮白河流域水质[J].农业环境科学学报, 2006, 25(2):471- 476.

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[定稿日期]2016-03-21