2016, Vol. 28 
(2: 河套灌区排水事业管理局总排干沟红圪卜排水站, 巴彦淖尔 014400)
(2: Honggebo Drainage Station of Hetao Irrigation District Management Bureau of Inner Mongolia, Bayannur 014400, P. R. China)
湖泊是重要的淡水资源，具有调蓄洪水、供给水源、水产养殖、航运旅游及调节局部气候等多种生态功能，对人类社会的健康可持续发展具有至关重要的作用[1].然而随着自然环境的变化以及人类活动干扰的不断加强，湖泊水质环境受到严重威胁，以水体富营养化[2-4]、有机污染[5-6]、沼泽化[7-9]等为代表的问题严重制约着湖泊生态系统的健康发展.
乌梁素海位于内蒙古河套灌区灌排系统的末端，是灌区生活污水、农田灌溉排水、退水及工业废水的承泄场所，亦是污染物质的储存地，属于典型的寒旱区人工控制型湖泊，对于缓解黄河下游污染、水土保持、流域环境改善都有极其重要的作用.目前众多学者对乌梁素海水环境[10-12]、沉积物[13-15]、冰环境[16-17]和大气沉降[18]等方面的研究已取得很大进展，但都是基于短时间序列上的现状评价研究.近年来，位于乌梁素海流域的河套灌区的种植结构已发生改变，各排干排水量也有较大变化.因此，有必要进行乌梁素海长序列的水质变化研究，从而揭示其在长时间尺度上的水质变化规律，对乌梁素海环境污染控制与治理具有重要意义.
利用乌梁素海2005-2014年实际观测的水质数据，本文分析溶解氧、化学需氧量、总氮、总磷及氟化物的年际变化特征，采用灰色模式识别模型对乌梁素海2005-2014年的水质状况进行评价，并结合乌梁素海的实际状况，分析乌梁素海水质变化的影响因素，以期更全面的了解乌梁素海水质变化规律及现状，为乌梁素海水污染治理及环境管理提供科学依据.
1 研究区概况乌梁素海(40°36′~41°03′N，108°43′~108°57′E)位于内蒙古自治区巴彦淖尔市乌拉特前旗境内(图 1)，是全球同纬度最大的湖泊，中国八大淡水湖之一，2002年被国际湿地公约组织列为国际重要湿地.乌梁素海所在地区属中温带大陆性季风气候，日照充足，雨水集中，流域多年平均气温5.2℃，历年平均日照时数3202 h，流域多年平均降雨量在200~250 mm之间，6-9月为丰水期，降雨占全年降雨量的80 %左右.根据2010年遥感卫片解译，乌梁素海南北长约35~40 km，东西宽约5~10 km，湖泊面积为366.08 km2，其中仅177 km2为开阔水域，剩余为天然及人工芦苇区；根据研究团队2014年实测数据分析，水深为1.1~2.77 m，平均水深1.78 m.大约每年11月开始结冰，冰封期为5个月.
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图 1 乌梁素海地理位置及采样点分布 Fig.1 Geographical location and the distribution of sampling sites in Lake Wuliangsuhai |
水质监测及分析数据来源于乌梁素海2005-2014年常规水质指标的实测数据.乌梁素海全湖共布设采样点26个, 其中湖区采样点21个，周边排干采样点5个.研究团队非冰封期取样时间为每年的6-9月，乌梁素海作为典型的寒区湖泊，有着不同于南方湖泊明显的季节变化特征，6-9月恰为乌梁素海的非冰封期，也是湖泊污染物治理的关键时期.因此，本文选取乌梁素海湖区21个采样点(图 1)2005-2014年6-9月的水质监测数据进行分析.水质指标选取溶解氧(DO)、化学需氧量(CODCr)、总氮(TN)、总磷(TP)及氟化物(F-).乌梁素海流量数据来源于内蒙古河套灌区排水事业管理局红圪卜排水站.
2.2 水质分析方法CODCr使用密封催化消解法(HZ-HJ-SZ-0108)测定，TN浓度使用碱性过硫酸钾消解紫外分光光度法(GB 11894-1989)测定，TP浓度使用钼酸铵分光光度法(GB 11893-1989)测定，DO浓度使用美国赛默飞世尔科技公司生产的便携式多参数测量仪(型号为：520M-01A)现场测定，F-使用美国赛默飞世尔科技公司生产的离子色谱仪(型号为：ICS-1100)测定.
2.3 水质评价灰色模式识别模型1) 设有待分级评价的水质监测样本j个，每个样本有i项污染指标监测值C(mg/L)，根据水环境质量相关标准规定的i项指标评价等级数k和水质标准浓度值S，得到水质监测浓度矩阵(公式(1))和水质标准浓度矩阵(公式(2))：
| $ {C_{i \times j}} = {\left( {{c_{mn}}} \right)_{i \times j}}\left( {m = 1, 2, \cdots, i;n = 1, 2, \cdots, j} \right) $ | (1) |
| $ {S_{i \times k}} = {\left( {{s_{mt}}} \right)_{i \times k}}\left( {t = 1, 2, \cdots, k} \right) $ | (2) |
式中, cmn为水质监测浓度矩阵中的某一元素；smt为水质标准浓度矩阵中的某一元素.
2) 对数据做归一化处理.由于在实际问题中，各个水质指标的量纲可能不完全相同，因此，不能直接用原始数据进行计算，有必要对水质监测浓度矩阵和水质标准浓度矩阵进行无量纲化处理，使它们归一化为灰色模糊矩阵，使矩阵的每个元素取值在[0，1]区间内，因此规定，Ⅰ类水水质标准浓度在模糊矩阵中对应的元素为1，k类水(最高类)水质标准浓度在模糊矩阵中对应的元素为0.具体方法：
对于CODCr、TN浓度越大，污染程度越严重的指标，可采用公式(3)和公式(4)来进行归一化：
| $ s{s_{mt}} = \left( {{s_{mk}} - {s_{mt}}} \right)/\left( {{s_{mk}} - {s_{m1}}} \right) $ | (3) |
| $ c{c_{mn}} = \left\{ \begin{array}{l} \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;1\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;{c_{mn}} \le {s_{m1}}\;\\ \left( {{s_{mk}} - {c_{mn}}} \right)/\left( {{s_{mk}} - {s_{m1}}} \right)\;\;{s_{m1}} < \;{c_{mn}} < {s_{mk}}\\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;0\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;{c_{mn}} \ge {s_{mk}}\;\;\; \end{array} \right. $ | (4) |
对于像DO一样浓度越大，污染程度越轻的指标，可采用公式(5)和公式(6)来进行归一化：
| $ s{s_{mt}} = \left( {{s_{mt}} - {s_{mk}}} \right)/\left( {{s_{m1}} - {s_{mk}}} \right) $ | (5) |
| $ c{c_{mn}} = \left\{ \begin{array}{l} \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;1\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;{c_{mn}} \ge {s_{m1}}\;\\ \left( {{c_{mn}} - {s_{mk}}} \right)/\left( {{s_{m1}} - {s_{mk}}} \right)\;\;{s_{m1}} < \;{c_{mn}} < {s_{mk}}\\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;0\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;{c_{mn}} \le {s_{mk}}\;\;\; \end{array} \right. $ | (6) |
式中, ssmt为归一化水质标准浓度矩阵；ccmn为归一化水质监测浓度矩阵.
3) 计算关联度及关联离散度.对于第n个水体监测样本以向量cc1n, cc2n, …, ccin(n=1, 2, …, j)作为参考序列(母序列)，以k级水质分级标准向量ss1t, ss2t, …, ssit(t=1, 2, …，k)组成被比较序列(子序列)进行计算.记Δnt(m)= |ccmn－ssmt|，则ccmn和ssmt第m个指标的关联系数ξnt(m)计算公式为：
| $ {\xi _{nt}}\left( m \right) = \frac{{\mathop {\min }\limits_t \mathop {\min }\limits_m {\Delta _{nt}}\left( m \right) + \rho \mathop {\max }\limits_t \mathop {\max }\limits_m {\Delta _{nt}}\left( m \right)}}{{{\Delta _{nt}}\left( m \right) + \rho \mathop {\max }\limits_t \mathop {\max }\limits_m {\Delta _{nt}}\left( m \right)}} $ | (7) |
式中, ρ为分辨系数，0＜ρ＜1，通常取ρ=0.5[19].将关联系数用公式(8)加权集中得到关联度：
| $ {r_{nt}} = \sum\limits_{m = 1}^i {{\lambda _m} \cdot {\xi _{nt}}\left( m \right)} $ | (8) |
式中, rnt表示水体样本n与第t级水质标准之间的相似程度；λm表示第m个评价指标的权重，在实际处理过程中，通常认为各评价指标具有相同的权重.
用关联度确定水质类别存在评价值趋于均化，分辨率低等不足之处，为此引入关联离散度的概念，使序列间的差异更为突出[20].
| $ r{'_{nt}} = {\left( {1 - {r_{nt}}} \right)^2} $ | (9) |
4) 隶属度计算.隶属度是样本从属于某一分类的度量，从模糊集的角度出发可定为权重[21].水体样本n与水质标准t之间的差异程度可以用隶属度为权重的加权关联离散度来表示.本文参考陈守煜推导的最优分类隶属度矩阵[21]，即最优unt：
| $ {u_{nt}} = 1/\left( {{{r'}_{nt}}^2 \cdot \sum\limits_{t = 1}^k {{{r'}_{nt}}^{-2}} } \right) $ | (10) |
5) 水质灰色识别模式综合指数.为了更精确地评价水体水质状况，引入水质评价灰色识别模式综合指数(GC)，即将其所属水质类别t与其相应的隶属度unt加权平均，计算公式为：
| $ GC\left( n \right) = \sum\limits_{t = 1}^k {t \cdot {u_{nt}}} $ | (11) |
式中, t为水质标准级别，t=1, 2, …, k.
3 结果与分析 3.1 水质指标的年际变化 3.1.1 DO浓度的年际变化DO是衡量湖泊水体环境质量的重要指标之一，是水体自净能力的重要标志，对于维持水生生态系统的健康具有重要意义. 2005-2014年间，乌梁素海DO平均浓度变化范围为4.15~8.30 mg/L，平均值为5.72 mg/L，最小值出现在2007年，最大值出现在2014年(图 2a).乌梁素海DO平均浓度在2005-2014年间呈现显著增加的趋势. 2005-2008年间，DO浓度变化相对稳定在一个较低的水平，2009年以后，DO浓度逐渐上升.近十年来，乌梁素海的DO平均浓度由2005年的Ⅳ类标准上升到2014年的Ⅰ类标准，平均值达到Ⅲ类标准(GB 3828-2002)，水质状况明显好转.
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图 2 2005-2014年乌梁素海各水质指标的年际变化 Fig.2 Water quality index interannual variation of Lake Wuliangsuhai from 2005 to 2014 |
CODCr浓度的大小常被用来表征地表水所受到的有机污染的程度. CODCr浓度过高，会导致水体中DO浓度大幅下降，对水生动植物的生长产生不利影响[22].乌梁素海的CODCr主要来自于工厂废水的排放[23]. 2005-2014年间CODCr平均浓度变化范围为23.88~104.93 mg/L，平均值为67.14 mg/L，低于地表水环境质量标准中Ⅴ类标准的限值，为劣Ⅴ类. 2005-2014年乌梁素海CODCr平均浓度由2005年的90.74 mg/L下降到2014年的23.88 mg/L，十年间CODCr浓度下降了70 %以上(图 2b)，降幅非常明显，已达到国家规定水质标准的Ⅳ类水标准.
3.1.3 TN浓度的年际变化TN是衡量水体富营养化的重要指标之一.作为河套灌区生活污水的承泄地，乌梁素海每年接纳的大量生活污水是其TN的主要来源[23]. 2005-2014年间，乌梁素海TN平均浓度变化范围为1.62~5.27 mg/L，平均值为3.27 mg/L，最大值出现在2005年，最小值出现在2014年(图 2c).近十年间，乌梁素海TN平均浓度整体呈现下降的趋势.水质由十年前的劣Ⅴ类标准，上升到2014年接近Ⅳ类水标准，转好趋势明显.
3.1.4 TP浓度的年际变化TP是造成水体富营养化的另一个重要指标，同时也是导致乌梁素海富营养化污染的限制性元素[24].城镇生活污水及农田残留的大量磷及其化合物通过排干进入湖泊，是乌梁素海磷元素的主要来源.其中，城镇生活污水的贡献率为25.6 %，农田排水的贡献率为23.2 %，两者的贡献率接近50 % [23]. 2005-2014年间，乌梁素海TP平均浓度变化范围为0.09~0.23 mg/L，最大值出现在2007年，最小值出现在2010年(图 2d).乌梁素海TP浓度呈波动性变化，近十年来没有显著下降，平均值为0.15 mg/L，处于地表水环境质量标准的Ⅳ类水标准.
3.1.5 F-浓度的年际变化F-在天然水体中广泛存在，绿色植物吸收F-后，会使植物的光合作用受到抑制，引起植物缺绿.乌梁素海2005-2014年F-平均浓度变化范围为0.61~2.25 mg/L(图 2e), 2005-2011年间并没有显著变化，2012年后，F-浓度急剧下降，2013年及2014年达到地表水环境质量标准的Ⅰ类水标准.近十年间，乌梁素海F-浓度由劣Ⅴ类水质标准上升到Ⅰ类水质标准，变化十分明显.
3.2 水质综合分析与评价根据乌梁素海2005-2014年6、7、8、9月DO、CODCr、TN、TP及F-水质监测数据，利用灰色模式识别模型对乌梁素海2005-2014年的水质进行综合分析与评价.
1) 首先构建水质监测浓度矩阵和水质标准浓度矩阵并做归一化处理：
| $ C{C_{5 \times 10}} = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} 0&0&0&0&0&0&0&{0.0392}&{0.004}&{0.2044}\\ {0.0526}&0&0&{0.1053}&0&{0.1579}&0&{0.4737}&0&0\\ 0&0&0&0&0&0&0&0&0&{0.4800}\\ {0.1273}&{0.1109}&{0.2473}&{0.2818}&{0.7345}&{0.8636}&{0.7636}&{0.6927}&{0.8600}&{0.8564}\\ 0&0&0&0&0&0&0&0&1&1 \end{array}} \right] $ |
| $ S{S_{5 \times 5}} = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} 1&1&{0.800}&{0.400}&0\\ 1&{0.921}&{0.789}&{0.526}&0\\ 1&{0.833}&{0.556}&{0.278}&0\\ 1&{0.727}&{0.545}&{0.182}&0\\ 1&1&1&0&0 \end{array}} \right] $ |
2) 计算关联度及关联离散度.利用公式(7)算得关联系数，采用公式(8)将关联系数加权得到关联度，最后计算得到乌梁素海2005 2014年水质对各级标准的关联离散度(表 1).
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表 1 乌梁素海2005-2014年水质对各级标准的关联离散度 Tab.1 Standards at all levels correlation dispersion of water quality in Lake Wuliangsuhai from 2005 to 2014 |
3) 计算隶属度及水质灰色识别模式综合指数.利用最优分类矩阵(公式(10))计算得到隶属度矩阵，将隶属度矩阵中的元素与对应的水质类别加权平均得到乌梁素海2005-2014年水质灰色识别模式综合指数.采用综合指数对水质状况进行评价时，GC最大值为5，最小值为1.当各指标均达到Ⅰ类水要求时，GC=1；当所有指标都超过或等于Ⅴ类水要求时，GC=5.
2005-2011年乌梁素海水质并没有明显变化(图 3)，水质灰色识别模式综合指数分别为4.997、4.999、4.995、4.972、4.970、4.870、4.969，水质类别处于较高水平，水体受污染程度严重；2012-2014年，水体水质类别逐年下降，灰色识别模式综合指数分别为4.496、4.166和2.832，水体中污染物质浓度降低，水质状况明显改善，水体环境向良性方向发展.
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图 3 2005-2014年乌梁素海水质变化状况 Fig.3 The water quality variation situation of Lake Wuliangsuhai from 2005 to 2014 |
根据乌梁素海2005-2014年各水质指标及水质变化综合分析结果可知，除TP外，各水质指标状况均有不同程度的改善，乌梁素海的水质类别由2005年的接近Ⅴ类水上升到2014年的Ⅲ类水以上，水质状况明显好转，结合乌梁素海的实际状况分析，引起水质状况改善的影响因素主要有以下几个方面：
1) 外源污染的削减.在工业点源污染方面，针对乌梁素海不断加剧的生态问题，2006年以来，当地政府全力推进污水处理厂建设，在4个工业园区和7个旗县区配套建设污水处理厂，在所有73家重点排水企业配套建设污水处理措施，关停流域内排污严重的造纸厂、调味厂等，通过这些综合治理项目的实施，使工厂污水及城镇生活废水中CODCr负荷量削减17447 t/a，氨氮(NH3-N)负荷量削减1221.29 t/a，TP负荷量削减159.14 t/a[25]，使排入乌梁素海的污水得到有效控制.在农田面源污染方面，入湖污染主要受农业施肥量的影响，小麦的氮、磷投入量要远远高于玉米、葵花等其他作物[26].近年来，河套灌区的种植结构发生明显变化，由单一小麦种植结构演变成现今小麦、玉米、葵花的多元化种植结构[27]，小麦种植面积的减少，大大降低了氮肥、磷肥的施用量，从而降低了农田面源污染的入湖量.
2) 入湖污染物负荷量的降低.河套灌区的工业污水、城镇生活废水及农田退水最终汇入总排干，由总排干排入乌梁素海，而总排干排入乌梁素海的水量占乌梁素海年入湖水量的70 %以上.因此，总排干污染物负荷量的高低对乌梁素海的水质状况有着重要影响.以2005-2014年总排干TN、CODCr及TP入湖量的年际变化为例(图 4)，近十年总排干TN、TP及CODCr入湖量均有不同程度的下降，与2005年相比，2014年总排干TN、TP和CODCr入湖量分别下降了21.4 %、23.2 %和22.8 %.外源污染的削减是导致入湖污染物负荷量降低的主要原因.但近十年来湖泊TP浓度并没有显著下降，沉积物中的磷向上覆水体释放是造成这种情况的主要原因.乌梁素海全湖表层沉积物TP含量的平均值为1067.47 mg/kg[28]，高于太湖的560.47 mg/kg[29]及鄱阳湖的689.34 mg/kg[30]，且乌梁素海的pH值为偏碱性，均值介于8~9之间，而湖泊水体pH值在夏、秋季节尤为高，高pH值会造成沉积物中的磷向上覆水体的释放[28]，从而使湖泊水体中TP浓度上升.
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图 4 2005-2014年总排干TN、CODCr与TP入湖量的年际变化 Fig.4 TN, CODCr and TP interannual variation of total trunk from 2005 to 2014 |
3) 入湖水量的增加.各排干排入乌梁素海的水量是乌梁素海的主要补给来源之一.当地政府从2005年起对乌梁素海实施生态补水工程，但由于各种条件限制，生态补水量并不明显. 2012年以来，生态补水进程开始加速，生态补水量大幅增加，这与乌梁素海水质状况变化的时间相一致. 2005-2014年各排干排入乌梁素海的水量分别为3.45×108、4.22×108、5.06×108、6.13×108、4.98×108、5.85×108、5.23×108、7.78×108、6.32×108和8.19×108 m3，入湖水量增加明显.近十年来乌梁素海的水位稳定在1019.5 m上下，明水面积保持在177 km2左右，而降雨量、蒸发量并未发生较大变化，从水量平衡的角度分析，入湖水量的大幅增加可以将乌梁素海原有的水体置换排出，而新水体所携带的污染物负荷量比原有水体低，这就使乌梁素海的水质得到改善.
5 结论1) 2005-2014年间，乌梁素海DO、CODCr、TN、TP和F-浓度存在显著的年际变化. DO浓度大幅增加，CODCr、TN和F-浓度均有不同程度的下降，但TP浓度并无明显下降.
2) 采用灰色模式识别模型对2005-2014年乌梁素海水质进行评价，水质灰色识别模式综合指数表明：乌梁素海水体环境正向良性方向发展，2012年是乌梁素海水质变化的拐点，2012年之前，乌梁素海水质没有明显变化; 2012年之后，水质得到明显改善.
3) TP污染治理应作为现阶段乌梁素海水体污染治理的主要方面，为彻底改善乌梁素海水体质量，不仅要继续加强外源污染的削减，更要重视内源污染的治理.在外源污染治理方面：控源减污，降低工厂污水及生活废水的排放量，减少灌区农药与磷肥的使用量，提高有机肥的利用效率.在内源污染治理方面：通过环保疏浚和芦苇、沉水植物的收割，最大限度的减少内源污染.同时继续进行生态补水工程，逐步恢复其水体自净能力，实现乌梁素海水环境的可持续发展.
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