魯佳慧，唐德善

(河海大學水利水電學院，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)濟的快速發(fā)展，許多河段的入河污染物遠遠超過了水體的納污能力，水質(zhì)呈逐年下降趨勢，加上河道淤積嚴重，導致河網(wǎng)水體的流動性和自凈能力減弱，進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?shù)卣_立了河長，針對村鎮(zhèn)級河道黑臭成因[1]，以清淤疏浚為載體，以水污染治理為重點，減少點源和面源污染物排放，實施了一系列針對薔薇河黑臭水體的整治措施。由于黑臭水體治理是一項復雜的系統(tǒng)工程[2]，投入資金和力度都較大，因此整治達到的效果以及整治措施的有效程度都備受人們的關注。

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，南起建湖縣恒濟鎮(zhèn)與寶應縣射陽湖鎮(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、航運河道，隨著當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展及城市化進程加快，地區(qū)的工業(yè)廢水和城鎮(zhèn)污水排放負荷日益加重，水質(zhì)難以達標，環(huán)境問題也日益突出，主要包括以下幾個方面。

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

(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，航運發(fā)達，船舶裝卸作業(yè)亂停亂靠現(xiàn)象時有發(fā)生。船舶污染收集及處理設施不健全，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)，水運危險貨物運輸存在船舶碰撞及?；沸孤兜拳h(huán)境風險問題。

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)計方法，根據(jù)相關性大小對因子進行分類，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)采用因子分析法對薔薇河實施黑臭水體治理前后的水質(zhì)進行歸類分析評價，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)量標準》(GB3838-2002)選取pH、溶解氧(DO)、高錳酸鉀鹽指數(shù)(CODmn)、化學需氧量(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個指標，對薔薇河的水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)采用SPSS進行分析。

為消除量綱和數(shù)量級差別的影響，首先對數(shù)據(jù)進行標準化處理，在標準化處理數(shù)據(jù)的基礎上計算得到相關系數(shù)矩陣見表1。根據(jù)特征值、方差貢獻率和累積方差貢獻率大于85%的原則[5]，確定有4個主因子(累積方差貢獻率為95.050%)。

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

從表1和表2中可以得出以下結論：①因子旋轉(zhuǎn)后，第一主因子F1的貢獻率為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第二主因子貢獻率為26.456%，其中CODmn和CODcr呈很強的正相關，反映了水中有機及無機可氧化物質(zhì)的污染；③第三主因子貢獻率為22.095%，相關聯(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第四主因子貢獻率為16.247%，其主要關聯(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率最大，說明薔薇河水質(zhì)污染的主要受控于有機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

計算因子得分，根據(jù)因子得分系數(shù)矩陣(表3)，可得4個主因子的得分函數(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個主因子各自的方差貢獻率加權得到系數(shù)(表4)，相加為綜合得分函數(shù)，計算公式為：

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用于水質(zhì)預測中，但由于水質(zhì)數(shù)據(jù)本身波動性大，預測模型往往缺乏穩(wěn)定性[6,7]，對此我國學者針對水質(zhì)預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)，準確把握系統(tǒng)的行為特征。為評價非線性伯努利模型的精確度，需要對模型進行誤差分析，這里選用平均相對誤差(MAPE)作為檢驗指標[9]。

(6)

(7)

構建基于遺傳算法優(yōu)化的非線性灰色伯努利模型，預測薔薇河2009-2017年水質(zhì)，并檢驗該模型的可行性和準確性，根據(jù)表5計算結果及MAPE評價等級[10](MAPE<10%)時預測精度等級為好，可知該預測模型進行水質(zhì)預測是可行的，且精準度較好。

2.3 研究結果分析

將ONGBM模型預測得到的水質(zhì)數(shù)據(jù)和薔薇河實際數(shù)據(jù)分別標準化后代入公式(1)～(5)計算主因子得分、綜合得分，具體數(shù)值見表6。對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年綜合評價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劃。

表5 非線性灰色伯努利模型預測結果Tab.5 Prediction results of nonlinear gray Bernoulli model

(1)所有的指標都是越小越優(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。結合圖1變化趨勢，從2009-2017年ONGBM預測水質(zhì)和實際水質(zhì)的綜合因子得分都在逐年減小，表示無論實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，實際水質(zhì)綜合因子得分下降幅度大于預測水質(zhì)，是因為2014年薔薇河首次確立河長并實施了一系列綜合整治措施，表示整治措施對水質(zhì)有一定的改善效果。

表6 薔薇河實際和預測水質(zhì)狀況綜合評價表Tab.6 Qiangwei river's actual and predicted water quality assessment

圖1 薔薇河實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可以看出預測水質(zhì)和實際水質(zhì)的主因子F1在逐年減小，實施了黑臭水體治理后的主因子F1下降幅度明顯大于預測水質(zhì)的F1，說明實施的一系列措施對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的實際水質(zhì)下降趨勢也大于預測水質(zhì)，說明工業(yè)污染也得到了有效的治理。主因子F2和F4實際水質(zhì)及預測水質(zhì)得分相差不大，存在實際水質(zhì)得分高于預測水質(zhì)得分的情況，說明薔薇河黑臭水體綜合整治措施對水體的無機污染治理以及物理環(huán)境改善情況尚不明顯，在下一步的實施方案中應加強此方面的治理力度。

3 結 語

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

(2)分析結果表明黑臭水體綜合整治措施對薔薇河水質(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)實施河長制的基礎上，對照新的要求和目標有計劃地制定下一階段的整治任務，重點推進建湖縣“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)殖污染等專項行動，啟動新一輪農(nóng)村河道整治三年行動，實現(xiàn)“水清、岸綠、景美”，促進人水和諧共處。

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