淮河流域(河南段)水质时空变化特征及其与土地利用类型的关系.pdf

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淮河流域(河南段)水质时空变化特征及其与土地利用类型的关系.pdf

第３２卷第９期２０１９年９月环境科学研究ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅｓＶｏｌ . ３２ ꎬ Ｎｏ . ９Ｓｅｐ . ꎬ ２０１９收稿日期２０１８￣０８￣３１修订日期２０１８￣１２￣１７作者简介杨琴１９９４￣ ꎬ 女土家族 ꎬ 贵州铜仁人 ꎬ ｙａｎｇｑ 􀆰 １６ｓ＠ｉｇｓｎｒｒ . ａｃ . ｃｎ . ∗ 责任作者 ꎬ 张永勇１９８１￣ ꎬ 男 ꎬ 湖北京山人 ꎬ 副研究员 ꎬ 博士 ꎬ 主要从事复杂流域水循环与环境水文学研究 ꎬ ｚｈａｎｇｙｙ００３＠ｉｇｓｎｒｒ . ａｃ . ｃｎ基金项目国家自然科学基金重点项目Ｎｏ . ４１７３０６４５ ꎻ 国家自然科学基金面上项目Ｎｏ . ４１６７１０２４ＳｕｐｐｏｒｔｅｄｂｙＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａＮｏ . ４１７３０６４５ ꎻ ＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａＮｏ . ４１６７１０２４淮河流域河南段水质时空变化特征及其与土地利用类型的关系杨琴１ ꎬ ２ ꎬ 汤秋鸿１ ꎬ ２ ꎬ 张永勇１ ∗ １ . 中国科学院地理科学与资源研究所 ꎬ 陆地水循环及地表过程重点实验室 ꎬ 北京１００１０１２ . 中国科学院大学 ꎬ 北京１０００４９摘要水质的定量评估有利于地方政府制定和实施水污染防治政策 . 为研究近期淮河流域行政区划尺度上水质的时空变化特征及其受土地利用类型的影响 ꎬ 以淮河流域河南段为研究区 ꎬ 根据２００９２０１７年３１个水质站点的水质周测浓度 ꎬ 结合土地利用遥感监测数据 ꎬ 利用季节性Ｍａｎｎ￣Ｋｅｎｄａｌｌ趋势检验法及Ｓｐｅａｒｍａｎ相关分析法 ꎬ 对 ρ ＣＯＤＣｒ、 ρ ＮＨ４＋￣Ｎ和 ρ ＴＰ的时空变化特征及其与土地利用类型的相关性进行分析 . 结果表明 ① 在时间上 ꎬ ρ ＣＯＤＣｒ、 ρ ＮＨ４＋￣Ｎ和 ρ ＴＰ在大部分地区呈下降趋势 ꎬ 但各水质指标依然较高 ꎬ ρ ＣＯＤＣｒ和 ρ ＴＰ在丰水期略高于枯水期 ꎬ ρ ＮＨ４＋￣Ｎ在枯水期高于丰水期 . ② 在空间上 ꎬ 水污染比较严重的有沱河、浍河、惠济河、涡河、贾鲁河、清潩河、颍河中游、黑茨河、汾泉河和洪汝河 ꎬ 大部分站点为ＧＢ３８３８２００２地表水环境质量标准 Ⅳ 类或 Ⅴ 类水质 ꎬ 部分站点甚至属于ＧＢ３８３８２００２劣 Ⅴ 类水质 ꎻ 而颍河上游、北汝河、沙河、淮河干流及史灌河的水质较好 ꎬ 基本属于ＧＢ３８３８２００２ Ⅰ 类或 Ⅱ 类水质 . ③ 土地利用类型与水质之间的相关性表现为 ρ ＣＯＤＣｒ、 ρ ＮＨ４＋￣Ｎ、 ρ ＴＰ与旱地和城镇面积占比均呈正相关 ꎬ 与林地、草地和荒地面积占比均呈负相关 ꎬ 与水域面积占比也呈负相关但不显著 . 研究显示 ꎬ 淮河流域河南段水质有所改善 ꎬ 但部分地区水污染问题仍然比较严重 ꎬ 旱地与城镇用地是造成研究区水污染的主要原因 ꎬ 林地、草地、荒地和水域能够缓解水污染 . 关键词淮河流域河南段 ꎻ 水质时空变化 ꎻ 土地利用 ꎻ 季节性Ｍａｎｎ￣Ｋｅｎｄａｌｌ趋势检验法中图分类号Ｘ５２４文章编号１００１￣６９２９２０１９０９￣１５１９￣１２文献标志码ＡＤＯＩ１０ 􀆰 １３１９８ ∕ ｊ 􀆰 ｉｓｓｎ 􀆰 １００１￣６９２９ 􀆰 ２０１９ 􀆰 ０１ 􀆰 ２１ＳｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌＣｈａｎｇｅｓｏｆＷａｔｅｒＱｕａｌｉｔｙｉｎＨｕａｉＲｉｖｅｒＢａｓｉｎＨｅｎａｎＳｅｃｔｉｏｎａｎｄＩｔｓＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｗｉｔｈＬａｎｄＵｓｅＰａｔｔｅｒｎｓＹＡＮＧＱｉｎ１ ꎬ ２ ꎬ ＴＡＮＧＱｉｕｈｏｎｇ１ ꎬ ２ ꎬ ＺＨＡＮＧＹｏｎｇｙｏｎｇ１ ∗ １ . ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＷａｔｅｒＣｙｃｌｅａｎｄＲｅｌａｔｅｄＬａｎｄＳｕｒｆａｃｅＰｒｏｃｅｓｓｅｓ ꎬ ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＧｅｏｇｒａｐｈｉｃＳｃｉｅｎｃｅｓａｎｄＮａｔｕｒａｌＲｅｓｏｕｒｃｅｓＲｅｓｅａｒｃｈ ꎬ ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ ꎬ Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１０１ ꎬ Ｃｈｉｎａ２ . ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ ꎬ Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００４９ ꎬ ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｅｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｉｓｂｅｎｅｆｉｃｉａｌｔｏｌｏｃａｌｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔｓｉｎｆｏｒｍｕｌａｔｉｎｇａｎｄｉｍｐｌｅｍｅｎｔｉｎｇｗａｔｅｒｐｏｌｌｕｔｉｏｎｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎｐｏｌｉｃｉｅｓ . ＴｈｅＨｕａｉＲｉｖｅｒＢａｓｉｎＨｅｎａｎｓｅｃｔｉｏｎｉｓｓｅｌｅｃｔｅｄａｓｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈａｒｅａ ꎬ ａｉｍｉｎｇｔｏｓｔｕｄｙｔｈｅｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌｃｈａｎｇｅｓｏｆｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙ ꎬ ａｎｄｔｈｅｉｍｐａｃｔｏｆｖａｒｉｏｕｓｌａｎｄｕｓｅｐａｔｔｅｒｎｓｏｎｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｏｎｔｈｅｓｃａｌｅｏｆａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｖｅｄｉｖｉｓｉｏｎｏｆｔｈｅＨｕａｉＲｉｖｅｒＢａｓｉｎ . Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｗｅｅｋｌｙｄａｔａａｔ３１ｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｉｔｅｓｆｒｏｍ２００９ｔｏ２０１７ ꎬ ｔｈｅｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌｃｈａｎｇｅｓｏｆ ρ ＣＯＤＣｒ ꎬ ρ ＮＨ４＋￣Ｎａｎｄ ρ ＴＰｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓａｎｄｔｈｅｉｒｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｗｉｔｈｌａｎｄｕｓｅｐａｔｔｅｒｎｓａｒｅａｎａｌｙｚｅｄｗｉｔｈｔｈｅａｓｓｉｓｔａｎｃｅｏｆｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｄａｔａｏｆｌａｎｄｕｓｅ ꎬ ｔｈｅｓｅａｓｏｎａｌＭａｎｎ￣ＫｅｎｄａｌｌｔｒｅｎｄｔｅｓｔａｎｄＳｐｅａｒｍａｎｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓ . Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔ１Ｄｕｒｉｎｇｔｈｅｓｔｕｄｙｐｅｒｉｏｄ ꎬ ρ ＣＯＤＣｒ ꎬ ρ ＮＨ４＋￣Ｎａｎｄ ρ ＴＰｓｈｏｗａｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｄｏｗｎｗａｒｄｔｒｅｎｄｉｎｍｏｓｔｒｅｇｉｏｎｓ . Ｈｏｗｅｖｅｒ ꎬ ｔｈｅｓｅｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｉｎｄｅｘｅｓｓｔｉｌｌｒｅｍａｉｎａｔａｒｅｌａｔｉｖｅｌｙｈｉｇｈｌｅｖｅｌ . Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｌｌｙ ꎬ ρ ＣＯＤＣｒａｎｄ ρ ＴＰａｒｅｓｌｉｇｈｔｌｙｈｉｇｈｅｒｉｎｗｅｔｓｅａｓｏｎｔｈａｎｉｎｄｒｙｓｅａｓｏｎ ꎬ ｗｈｉｌｓｔ ρ ＮＨ４＋￣Ｎｉｓｈｉｇｈｅｒｉｎｄｒｙｓｅａｓｏｎ . ２Ｉｎｔｅｒｍｓｏｆｓｐａｔｉａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ꎬ ｔｈｅｒｉｖｅｒｓｔｈａｔｈａｖｅｂｅｅｎｓｅｖｅｒｅｌｙｐｏｌｌｕｔｅｄｉｎｃｌｕｄｅｔｈｅＴｕｏＲｉｖｅｒ ꎬ ｔｈｅＨｕｉＲｉｖｅｒ ꎬ ｔｈｅＨｕｉｊｉＲｉｖｅｒ ꎬ ｔｈｅＧｕｏＲｉｖｅｒ ꎬ ｔｈｅＪｉａｌｕＲｉｖｅｒ ꎬ ｔｈｅＱｉｎｇｙｉＲｉｖｅｒ ꎬ ｔｈｅｍｉｄｓｔｒｅａｍｓｅｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅＹｉｎｇＲｉｖｅｒ ꎬ ｔｈｅＨｅｉｃｉＲｉｖｅｒ ꎬ ｔｈｅＦｅｎｑｕａｎＲｉｖｅｒａｎｄｔｈｅＨｏｎｇｒｕＲｉｖｅｒ . ＴｈｅｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｍｅａｓｕｒｅｄａｔｍｏｓｔｏｆｔｈｅｓｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｉｔｅｓｆｅｌｌｉｎｔｏＣｌａｓｓ Ⅵ ｏｒ Ⅴ ｂａｓｅｄｏｎ环境科学研究第３２卷ＧＢ３８３８￣２００２ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＱｕａｌｉｔｙＳｔａｎｄａｒｄｓｏｆＳｕｒｆａｃｅＷａｔｅｒ ꎬ ａｎｄｔｈｅｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙａｔｓｏｍｅｓｉｔｅｓｅｖｅｎｅｘｃｅｅｄｅｄｔｈｅＧＢ３８３８￣２００２ｓｔａｎｄａｒｄｓｆｏｒＣｌａｓｓ Ⅴ ｃａｔｅｇｏｒｙ . Ｉｎｃｏｎｔｒａｓｔ ꎬ ｔｈｅｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｏｆｔｈｅｕｐｓｔｒｅａｍｏｆｔｈｅＹｉｎｇＲｉｖｅｒ ꎬ ＢｅｉｒｕＲｉｖｅｒ ꎬ ＳｈａＲｉｖｅｒ ꎬ ｔｈｅｍａｉｎｓｔｒｅａｍｏｆＨｕａｉＲｉｖｅｒａｎｄＳｈｉｇｕａｎＲｉｖｅｒａｒｅｂｅｔｔｅｒａｎｄｃａｎｍｅｅｔｔｈｅＧＢ３８３８￣２００２ｓｔａｎｄａｒｄｓｆｏｒＣｌａｓｓ Ⅰ ａｎｄ Ⅱ . ３Ｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｌａｎｄｕｓｅｐａｔｔｅｒｎｓａｎｄｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｓｔｈａｔ ρ ＣＯＤＣｒ ꎬ ρ ＮＨ４＋￣Ｎａｎｄ ρ ＴＰａｒｅｐｏｓｉｔｉｖｅｌｙｃｏｒｒｅｌａｔｅｄｗｉｔｈｔｈｅｐｅｒｃｅｎｔａｇｅｏｆｄｒｙｌａｎｄｓａｎｄｕｒｂａｎａｒｅａｓ ꎬ ｂｕｔｎｅｇａｔｉｖｅｌｙｃｏｒｒｅｌａｔｅｄｗｉｔｈｔｈｅｐｅｒｃｅｎｔａｇｅｏｆｆｏｒｅｓｔｌａｎｄｓ ꎬ ｇｒａｓｓｌａｎｄｓ ꎬ ａｎｄｕｎｕｓｅｄｌａｎｄｓ . Ａｄｄｉｔｉｏｎａｌｌｙ ꎬ ｔｈｅｔｈｒｅｅｉｎｄｅｘｅｓａｒｅｎｅｇａｔｉｖｅｌｙｃｏｒｒｅｌａｔｅｄｗｉｔｈｔｈｅｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆｗａｔｅｒａｒｅａｓｂｕｔｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓｗｅｒｅｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｌｙｉｎｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ . ＴｈｉｓｒｅｓｅａｒｃｈｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｏｖｅｒａｌｌｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｏｆｔｈｅＨｕａｉＲｉｖｅｒＢａｓｉｎＨｅｎａｎｓｅｃｔｉｏｎｈａｓｂｅｅｎｉｍｐｒｏｖｅｄ ꎬ ｂｕｔｔｈｅｗａｔｅｒｐｏｌｌｕｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎｓｏｍｅｐａｒｔｓｏｆｔｈｅａｒｅａａｒｅｓｔｉｌｌｓｅｖｅｒｅ . Ｔｈｅｐｒｉｍａｒｙｒｅａｓｏｎｓｒｅｓｕｌｔｉｎｇｉｎｗａｔｅｒｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ꎬ ａｓｔｈｅｓｔｕｄｙｉｎｄｉｃａｔｅｓ ꎬ ａｒｅｔｈｅｄｒｙｌａｎｄｓａｎｄｕｒｂａｎｌａｎｄｓ ꎬ ｗｈｉｌｅｆｏｒｅｓｔｌａｎｄｓ ꎬ ｇｒａｓｓｌａｎｄｓ ꎬ ｕｎｕｓｅｄｌａｎｄｓａｎｄｗａｔｅｒｂｏｄｉｅｓｃａｎａｌｌｅｖｉａｔｅｗａｔｅｒｐｏｌｌｕｔｉｏｎ . ＫｅｙｗｏｒｄｓＨｕａｉＲｉｖｅｒＢａｓｉｎＨｅｎａｎｓｅｃｔｉｏｎ ꎻ ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌｃｈａｎｇｅｓｏｆｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙ ꎻ ｌａｎｄｕｓｅ ꎻ ｓｅａｓｏｎａｌＭａｎｎ￣Ｋｅｎｄａｌｌｔｒｅｎｄｔｅｓｔ水对人类日常生活和工农业生产至关重要 [ １ ] . 近年来 ꎬ 发展中国家的缺水问题越来越严重 [ ２ ] ꎬ 特别是在中国 ꎬ 人类活动用水增加和污染物的大量排放使地表水环境质量不断下降 [ ３ ] . 以富营养化为代表的水环境污染成为威胁河流生态系统安全和阻碍社会经济发展的关键因素之一 [ ４ ] . 淮河流域作为我国七大流域之一 ꎬ 不仅是沿岸城市主要的饮用水源地 ꎬ 同时也为工农业的发展提供保障 . 然而 ꎬ 近年来流域内水资源短缺与水环境恶化等问题已经引起国内外的广泛关注 . 根据原环境保护部发布的２０１７中国生态环境状况公报 ꎬ 全国地表水１９４０个水质断面中 ꎬ ＧＢ３８３８２００２地表水环境质量标准 Ⅳ 类及劣 Ⅳ 类水质的断面占３２ 􀆰 １％ ꎬ 而淮河流域ＧＢ３８３８２００２ Ⅳ 类及劣 Ⅳ 类水质的断面占整个流域断面的５３ 􀆰 ９％ ꎬ 主要污染指标为 ρ ＣＯＤＣｒ、 ρ ＴＰ和 ρ 氟化物 . 研究表明 ꎬ 河流水环境的恶化主要受自然过程和人类活动的影响 [ １ ꎬ ５￣７ ] ꎬ 特别是来自工业废水、市政污水及农业灌溉排水的污染物占据较大比例 [ ８ ] . 人类活动和气候如气温和降雨的季节性变化将导致河流水质的季节性变化 [ １ ꎬ ９ ] ꎬ 因此河流水质的定期监测和长时间变化趋势的分析有利于挖掘潜在的水质问题及可能原因 [ １０ ] . 土地利用可以综合反映人类活动情况 ꎬ 对生态服务系统具有直接或间接的影响 [ １１ ] ꎬ 是生物地球化学循坏、生物多样性、水文及水质变化最重要的驱动因素 [ １２￣１４ ] . 研究 [ １５ ] 表明 ꎬ 耕地的大规模扩张增加了粮食作物的产量 ꎬ 与此同时 ꎬ 由于碳储存的大量流失和水环境的恶化 ꎬ 导致陆地生物多样性和森林鸣禽的栖息地质量大幅下降 . 土地利用类型对水质的影响主要表现在对地表水和地下水中营养元素浓度的调节 ꎬ 研究土地利用类型对河流水质的影响是流域水资源规划中面临的重要课题 . 李艳利等 [ １６ ] 发现汛期浑太河流域林地、农田和居民用地面积占比均与氮素质量浓度呈显著相关 ꎬ 而农田和草地面积占比与氮、磷质量浓度均呈显著相关 ꎻ 冯源嵩等 [ １７ ] 探讨了南明河流域土地利用类型、景观格局与河流水质的相关性 ꎬ 表明景观格局是影响河流水质变化的重要因素 . 综上 ꎬ 基于不同流域尺度探讨河流水质与土地利用类型关系的研究 ꎬ 为土地利用类型的优化和水污染防治提供了可靠依据 . 然而 ꎬ 目前淮河流域水污染特征研究多从流域尺度进行 [ １８￣１９ ] ꎬ 基于行政区划尺度上的定量评估相对较少 ꎬ 不利于地方政府制定和实施水污染防治的相关政策 . 鉴于此 ꎬ 该研究以淮河流域内支流众多且水污染比较严重的河南段为研究区 ꎬ 分析水质的时空变化特征 ꎬ 并探索土地利用类型对水质的影响 ꎬ 以期为合理制定研究区内水资源综合管理方案提供依据 . １研究区概况及研究方法１ 􀆰 １研究区概况淮河流域位于３０５５ ′ Ｎ３６３６ ′ Ｎ ꎬ １１１５５ ′ Ｅ１２１２５ ′ Ｅ之间 ꎬ 发源于河南省境内的桐柏山 ꎬ 向东流经河南省、湖北省、安徽省、江苏省和山东省 ꎬ 并汇入长江 ꎬ 流域面积为２７１０４ｋｍ２ ꎬ 多年平均气温为１１１６ ℃ ꎬ 降水量多年年均值为６００１４００ｍｍ ꎬ 并且时空差异较大 . 其中 ꎬ 河南段位于淮河流域中上游 ꎬ 是河南省最大的水系 ꎬ 如图１所示 . 研究区内淮河干流长为３４０ｋｍ ꎬ 流域面积高达８􀆰 ８３１０４ｋｍ２ ꎬ 是淮河流域总面积的３１ 􀆰 ７％ ꎬ 占河南省总面积的５２􀆰 ８％ [ ２０ ] . 淮河流域河南段水系复杂、支流众多 ꎬ 主要有洪汝河、沙河、北汝河、颍河、清潩河、贾鲁河、涡河、惠济河、浍河、沱河、汾泉河、黑茨河和史灌河等河流 ꎬ 是典型的河湖并存的水生态系统 . 由于受采砂、排污和闸坝调控 [ ２１￣２３ ] 等人类活动的影响 ꎬ 研究区内水污染比较严重 ꎬ 空间差异较大 ꎬ 给流域水环境和生态服务系统造成了极大的破坏 . １ 􀆰 ２数据来源根据淮河流域河南段主要支流的地理位置和流域面积 ꎬ 收集２００９２０１７年研究区内３１个水质站０２５１第９期杨琴等淮河流域河南段水质时空变化特征及其与土地利用类型的关系水质站点１淮滨 ꎻ ２蒋集 ꎻ ３固始 ꎻ ４班台ꎻ ５李桥ꎻ ６栗园桥ꎻ ７舞钢ꎻ ８纸店 ꎻ ９址坊ꎻ １０吴刘ꎻ １１白沙ꎻ １２扶沟ꎻ １３陈桥ꎻ １４新郑 ꎻ １５陶成闸ꎻ １６高村桥ꎻ １７程湾 ꎻ １８马湾ꎻ １９叶舞 ꎻ ２０杨寨 ꎻ ２１李坟ꎻ ２２郾城ꎻ ２３郸城ꎻ ２４邸阁ꎻ ２５玄武ꎻ ２６付桥 ꎻ ２７睢县ꎻ ２８东孙营ꎻ ２９业庙ꎻ ３０张板桥ꎻ ３１张桥. 下同. 图１淮河流域河南段水质站点分布Ｆｉｇ . １ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｍｏｎｉｔｏｒｓｉｔｅｓｉｎＨｕａｉＲｉｖｅｒＢａｓｉｎＨｅｎａｎｓｅｃｔｉｏｎ点见表１的水质周测浓度 ꎬ 数据来源于原河南省环境保护局ｈｔｔｐ ∕ ∕ ｗｗｗ . ｈｎｅｐ . ｇｏｖ . ｃｎ ∕ ｈｊｚｌ ∕ ｄｂｓｈｊｚｌｂｇ ∕ Ｈ６００４０５ｉｎｄｅｘ＿１ . ｈｔｍ . 选取流域内３个重要的水污染指标〔 ρ ＣＯＤＣｒ、 ρ ＮＨ４＋￣Ｎ和 ρ ＴＰ〕进行水质分析 ꎬ 通过每个月内４次周测数据的平均值得到其月均值 ꎬ 其中 ꎬ 个别周测数据存在缺测时 ꎬ 以月内已有的剩余周测数据计算 ꎬ 表１样本个数为计算得到的月均值个数 . 受实测数据的限制 ꎬ ρ ＴＰ的收集时间段为２０１５年７月２０１７年１２月 . ２０１１２０１６年排污数据来源于２０１２２０１７年河南省环境统计年报 ꎬ 主要包括研究区内各个地级市的ＣＯＤＣｒ和ＮＨ４＋￣Ｎ负荷的年排放量 . 土地利用数据采用２０１０年和２０１５年１ ∶ １００００００遥感监测数据分类结果见图２ ꎬ 并进一步将其划分为水田、旱地、林地、草地、水域、城镇和荒地７种类型 ꎬ 其数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心ｈｔｔｐ ∕ ∕ ｗｗｗ . ｒｅｓｄｃ . ｃｎ ∕ ｄａｔａ . ａｓｐｘＤＡＴＡＩＤ＝９８ . １ 􀆰 ３研究方法１ 􀆰 ３􀆰 １季节性Ｍａｎｎ￣Ｋｅｎｄａｌｌ趋势检验法受降雨与径流的季节性变化影响 ꎬ 水质存在一定的周期性变化 . 因此 ꎬ 水质资料在丰水期与枯水期之间不具有可比性 . 目前 ꎬ 水质监测大多以手工取样为主 ꎬ 水质监测经常出现漏测的情况 ꎬ 并且长时间序列的水质数据会存在较明显的自相关性 [ ２４ ] . 为解决上述情况对水质趋势检验结果的影响 ꎬ 该研究采用季节性Ｍａｎｎ￣Ｋｅｎｄａｌｌ趋势检验法 [ ２５￣２６ ] 对研究区水质变化特征进行分析 . 季节性Ｍａｎｎ￣Ｋｅｎｄａｌｌ趋势检验法是基于Ｍａｎｎ￣Ｋｅｎｄａｌｌ趋势检验法改进的 ꎬ 在水质趋势分析中被广泛应用 [ １０ ꎬ １８ ꎬ ２４ ] ꎬ 序列长度一般以５８ａ为宜 . 季节性Ｍａｎｎ￣Ｋｅｎｄａｌｌ趋势检验法的原理是将历年相同月份或季节的水质数据进行比较 ꎬ 若后面的值从时间上大于前面的值记为 “ ＋ ” ꎻ 反之 ꎬ 则记为 “ － ” . 如果 “ ＋ ” 的个数比 “ － ” 的多 ꎬ 则为上升趋势 ꎻ 反之 ꎬ 则为下降趋势 ꎻ 若二者的个数相同 ꎬ 水质资料不存１２５１环境科学研究第３２卷表１淮河流域河南段水质站点基本信息Ｔａｂｌｅ１ＢａｓｉｃｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｍｏｎｉｔｏｒｓｉｔｅｓｉｎＨｕａｉＲｉｖｅｒＢａｓｉｎＨｅｎａｎｓｅｃｔｉｏｎ河流水质站点编号ＣＯＤＣｒＮＨ４＋￣ＮＴＰ样本个数质量浓度平均值 ∕ ｍｇ ∕ Ｌ样本个数质量浓度平均值 ∕ ｍｇ ∕ Ｌ样本个数质量浓度平均值 ∕ ｍｇ ∕ Ｌ淮河干流１１０８１１ 􀆰 ９９１０８０ 􀆰 ２９３００ 􀆰 １６史灌河２７２１１ 􀆰 ６５７２０ 􀆰 ３０３００ 􀆰 １５３７１１２ 􀆰 ９６７１０ 􀆰 ３７３００ 􀆰 １９４１０８１８ 􀆰 ０１９６０ 􀆰 ８２３００ 􀆰 ３７洪汝河５７２２５ 􀆰 ０５７２０ 􀆰 ９３３００ 􀆰 ２７６１０８４７ 􀆰 ６９１０８３ 􀆰 ７４３００ 􀆰 ３９７１０８４０ 􀆰 ８７１０８１ 􀆰 ３４３００ 􀆰 ２２８１０８１９ 􀆰 ０８１０８１ 􀆰 １０３００ 􀆰 ２２颍河９１０８１８ 􀆰 ９７１０８０ 􀆰 ８４３００ 􀆰 ２９１０７７１３ 􀆰 ６６７７０ 􀆰 ２２１５０ 􀆰 ０４１１１０８１３ 􀆰 ３２１０８０ 􀆰 ２９３００ 􀆰 ０８１２１０８２７ 􀆰 ４５１０８３ 􀆰 ６０３００ 􀆰 ５０贾鲁河１３１０８４１ 􀆰 ３４１０８４ 􀆰 ７２３００ 􀆰 ６０１４１０８３７ 􀆰 ７４１０８２ 􀆰 ７２３００ 􀆰 ４２清潩河１５１０８３１ 􀆰 ８８１０８１ 􀆰 ２８３００ 􀆰 ２２１６１０８４５ 􀆰 ３５１０８１ 􀆰 ８３３００ 􀆰 １８１７１０８１３ 􀆰 ７８１０８０ 􀆰 ３８３００ 􀆰 ０５沙河１８１０８１５ 􀆰 ５６１０８０ 􀆰 ７８３００ 􀆰 ０７１９１０８５ 􀆰 ９１１０８０ 􀆰 ２２３００ 􀆰 ０５北汝河２０６９１０ 􀆰 ４８６９０ 􀆰 １２２９０ 􀆰 １４汾泉河２１１０８２２ 􀆰 ０９１０８１ 􀆰 １３３００ 􀆰 ３１２２１０８５６ 􀆰 ５０１０８３ 􀆰 ８０３００ 􀆰 ４９黑茨河２３９４３４ 􀆰 ５６８２５ 􀆰 ２０３００ 􀆰 ２６２４９４２１ 􀆰 ３３９４

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