關(guān)于城市大型水庫(kù)水華發(fā)生預(yù)警及管理模型的研究
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作者：鄭曉敏
我國(guó)多數(shù)城市湖泊（水庫(kù)）水體呈現(xiàn)出嚴(yán)重的富營(yíng)養(yǎng)化趨勢(shì)，2009年，全國(guó)重點(diǎn)監(jiān)控的26個(gè)湖泊（水庫(kù)）中，V類占l9.2%；劣V類占34.6%，主要污染指標(biāo)為總氮和總磷，約有42.3%的湖泊（水庫(kù)）表現(xiàn)為輕度一重度富營(yíng)養(yǎng)化。水華是水體富營(yíng)養(yǎng)化的重要特征之一。研究表明，在有利于藻類生長(zhǎng)或聚集的溫度、光照及水文條件，水體藻類就會(huì)大量生長(zhǎng)繁殖，藻類集聚并超過(guò)一定濃度就形成水華災(zāi)害。水華暴發(fā)是多種因素共同作用的結(jié)果，對(duì)于水華發(fā)生的臨界因素和機(jī)理目前尚不完全清楚。水華暴發(fā)會(huì)導(dǎo)致水體溶解氧降低，透明度下降，水體黑臭，水華產(chǎn)生的藻毒素對(duì)人體健康有一定損害，因此，水庫(kù)暴發(fā)水華的環(huán)境危害極大，對(duì)水華的發(fā)生進(jìn)行預(yù)警十分必要，特別是對(duì)于城市大中型供水水庫(kù)而言，水華預(yù)警對(duì)于保障居民的飲用水安全具有非常重要的意義。
研究表明，國(guó)內(nèi)外已報(bào)導(dǎo)的水華預(yù)警模型主要有2種，一種是機(jī)理模型，這類模型以現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)的基本物理、化學(xué)定律理論為基礎(chǔ)，可模擬水質(zhì)生態(tài)變化，如WASP，SALMO，QUALⅡ模型，這類模型需要大量數(shù)據(jù)確定其參數(shù)，因此在一些缺乏長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的研究區(qū)較為難以應(yīng)用；另一種為統(tǒng)計(jì)模型（或黑箱模型），包括多元統(tǒng)計(jì)回歸方法以及遺傳算法、模糊數(shù)學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等，這些方法可將復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行簡(jiǎn)化處理，便于操作，但這些方法缺乏準(zhǔn)確的確定輸入變量和模型結(jié)構(gòu)的途徑，難于辨識(shí)不同輸入因子的功能以及它們對(duì)輸出變量的影響。近年來(lái)，決策樹(shù)算法在水環(huán)境分析領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越多，在同樣的精度
下，基于決策樹(shù)方法的模型“輸入一輸出”關(guān)系明顯，輸出結(jié)果易于理解，一些學(xué)者在研究水華及葉綠素變化方面較好地應(yīng)用了該方法�；谏鲜龇治�，本研究采用決策樹(shù)方法，以一座典型供水防洪大型城市水庫(kù)為例，構(gòu)建其水華發(fā)生預(yù)警及管理模型，為城市水庫(kù)的水華預(yù)警及水安全管理提供決策依據(jù)。
1 材料與方法
1.1 研究區(qū)域及采樣方案
研究對(duì)象為安徽省合肥市一座以攔洪防汛和城市供水為主的大型水庫(kù)。水庫(kù)建于1956年，集水面積207.5 km2，總庫(kù)容2.49億m3，大壩長(zhǎng)2 876 m，壩頂高程35.8 m。上游來(lái)水年均調(diào)水量為1.5億m3，年均排水量為0.05億m3，日供水量為51萬(wàn)m3，通過(guò)長(zhǎng)時(shí)間序列下（2000-2009年）的水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，該水庫(kù)的主要問(wèn)題是水體富營(yíng)養(yǎng)化，主要污染因子包括總氮和總磷，水質(zhì)季節(jié)性變化明顯，其中春季和夏季監(jiān)測(cè)斷面顯示水體處于富營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)，極易發(fā)生水華。為進(jìn)一步分析該水庫(kù)水華暴發(fā)與特定水質(zhì)指標(biāo)之間的響應(yīng)機(jī)理，我們根據(jù)該水庫(kù)的實(shí)際條件，設(shè)計(jì)采樣方案，如圖1所示：共設(shè)置16個(gè)采樣點(diǎn)，其中7個(gè)庫(kù)區(qū)主要采樣點(diǎn)，分2層采樣，9個(gè)入庫(kù)支流采樣點(diǎn)，不分層采樣，采樣點(diǎn)布設(shè)按照1 km x 1km格網(wǎng)均勻分布，重點(diǎn)污染區(qū)局部加密。
在一個(gè)完整水文年定期現(xiàn)場(chǎng)采集水、沉積物、生物等樣品和水文數(shù)據(jù)，在室內(nèi)化學(xué)分析各形態(tài)營(yíng)養(yǎng)鹽濃度及藻類數(shù)據(jù)。水樣采集后24 h內(nèi)測(cè)定。采樣時(shí)間為2000-2009年各月及2010年11月、4、5、6月。監(jiān)測(cè)項(xiàng)目包括水溫、pH、水深、葉綠素(Chl)、TN(總氮)、NH3-N(氨氮)、TP(總磷)、DO(溶解氧)等。該水庫(kù)主要水質(zhì)指標(biāo)狀況見(jiàn)表1。
1.2 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)及分析方法
本研究首先在眾多的影響因子中進(jìn)行相關(guān)分析，提取與藻類生長(zhǎng)密切相關(guān)的因子作為預(yù)警因子。其次，采用決策樹(shù)方法對(duì)該水庫(kù)的實(shí)際監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。利用SPSS 17.0軟件提供的決策樹(shù)分析方法，采用CHAID算法(chi-squared automatic interactiondetection．卡方自動(dòng)交互檢測(cè)）生成決策樹(shù)，采取基于錯(cuò)誤剪枝技術(shù)(EBP)來(lái)糾正過(guò)度適合問(wèn)題，水庫(kù)水華的發(fā)生是由于許多因素（如營(yíng)養(yǎng)鹽、水溫、光照、pH值、生物因素等）共同作用的結(jié)果，發(fā)生時(shí)又有多種水質(zhì)參數(shù)（如pH值、溶解氧、氧化還原電位、氮磷濃度等）同時(shí)發(fā)生變化，因此需基于EBP剪去決策樹(shù)中不能提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率的分支。其次，根據(jù)決策樹(shù)分析結(jié)果確定出主要的輸入變量以及變量的區(qū)間劃分，在各區(qū)間內(nèi)將確定的主要輸入變量作為回歸方程的自變量，將Chl濃度作為因變量，采用Enter法對(duì)上述因子進(jìn)行分段線性回歸。最后，對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，決策樹(shù)預(yù)測(cè)水華暴發(fā)時(shí)機(jī)的準(zhǔn)確率采取式(l)計(jì)算：
式(l)中，S為預(yù)測(cè)成功率，%；s為預(yù)測(cè)成功的次數(shù)；V為預(yù)測(cè)的樣本數(shù)。
對(duì)于非線性回歸方法預(yù)測(cè)水華暴發(fā)強(qiáng)度的準(zhǔn)確率采取相對(duì)誤差公式計(jì)算：
式(2)中，6為相對(duì)誤差；a為預(yù)測(cè)值；A為實(shí)際監(jiān)測(cè)值。
2 結(jié)果與討論
2.1 藻華暴發(fā)的預(yù)警因子辨識(shí)
相關(guān)分析表明（如表2所示），與水庫(kù)水體葉綠素水平相關(guān)系數(shù)最大的是總磷、氮磷比及調(diào)水量，其次為水溫和溶解氧，相比之下，總磷及pH值與水體葉綠素水平的相關(guān)系數(shù)較低。
2.1.1 氮磷濃度及氮磷比對(duì)藻類生長(zhǎng)的影響
如圖2所示，水庫(kù)TN、TP濃度自2000年至2009年總體呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)，且年內(nèi)波動(dòng)幅度較大，其中，TN濃度自2000年的1.09 mg/L下降到2009年的0.72 mg/L，TP濃度自2000年的0.057 mg/L下降到2009年的0.022 mg/L。從年內(nèi)變化來(lái)看，3月-6月，TN、TP月均濃度出現(xiàn)最高值，分別為0.98 mg/L和0.05 mg/L，11月-12月出現(xiàn)最低值，分別為0.43 mg/L和0.03 mg/L。
水庫(kù)水體的葉綠素濃度的變化如圖3所示。
如圖3所示，水庫(kù)水體的葉綠素濃度自2000年至2009年總體也呈現(xiàn)明顯下降的趨勢(shì)，葉綠素濃度自0.023 mg/L下降到0.005 mg/L，從年內(nèi)變化來(lái)看，葉綠素濃度月均最高值出現(xiàn)在6-9月，約為0.003 1mg/L，最低值出現(xiàn)在12月一次年2月，約為0.000 9mg/L，與總氮和總磷濃度的月均變化趨勢(shì)比較可以看出，葉綠素的峰值滯后1-2個(gè)月，這是受植物生長(zhǎng)周期影響的結(jié)果。
如圖4(a)所示，水庫(kù)水體葉綠素濃度水平與氮磷比值之間存在顯著的指數(shù)曲線關(guān)系( Chl=0.005 exp[ -0.001(N：P)]，R2=0.25，p<0.001）。水庫(kù)水體的TN:TP多年平均值為25:1，最高值出現(xiàn)在4月份為36:1，最低值出現(xiàn)在10月份為14:1。Smith在研究中指出，對(duì)藻類生長(zhǎng)來(lái)說(shuō)，TN:TP在20:1以上時(shí)，表明水體中的氮過(guò)量，此時(shí)磷為限制因子，磷含量的變化顯著影響藻種群密度高峰值；當(dāng)TN:TP<13:1時(shí)，表明水體中的氮不足，此時(shí)氮濃度成為限制因子，藻種群密度高峰值顯著受到磷含量的影響。本研究表明，該水庫(kù)為磷限制。特別是春夏兩季的水體磷含量與藻密度高峰值顯著相關(guān)。
2.1.2水體pH值對(duì)葉綠素的影響
圖4(b)顯示隨著pH值的增加，水體葉綠素密度水平呈現(xiàn)一定的增加趨勢(shì)，但并不顯著(R2=0.019，p=0.206)。研究區(qū)水體pH值范圍為7.7~8.2，由于堿性系統(tǒng)易于捕獲大氣中的C02，研究區(qū)這種堿性環(huán)境有利于藻類的光合作用，同時(shí)，藻類的光合作用也反作用于水體的pH。藻類光合作用大量吸收C02，導(dǎo)致水體pH上升。同時(shí)，部分藻類對(duì)水體中有機(jī)酸的吸收，以及藻類對(duì)重碳酸鹽的利用，也會(huì)促進(jìn)水體pH的升高；反之，在藻類的呼吸作用下，產(chǎn)生的C02溶于水中會(huì)促進(jìn)H+的生成，進(jìn)一步導(dǎo)致pH下降。
2.1.3 溶解氧(DO)及水溫對(duì)葉綠素的影響
研究表明，水庫(kù)水體DO濃度值與葉綠素呈現(xiàn)明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系(Chl= -0.000 3 D0+0.004，R2= 0.18，p<0.001；如圖4(c)所示），而水溫與葉綠素呈現(xiàn)明顯的正相關(guān)關(guān)系(Chl=5E-05( T)+O.OO0 9，R2=0.22，p<0.001；如圖4(d)所示）。比較了二者在春夏季和秋冬季的月變化情況，發(fā)現(xiàn)在春夏季的時(shí)候葉綠素濃度較高而DO濃度較低；在秋冬季DO濃度升高而葉綠素濃度降低。研究表明，在富營(yíng)養(yǎng)水體中，DO則主要受生物過(guò)程的控制。當(dāng)藻類數(shù)量上升到一定數(shù)量級(jí)時(shí)，其數(shù)量的多少、生命活動(dòng)的旺盛程度對(duì)水體的DO變化起主導(dǎo)作用。研究結(jié)果顯示，在春夏季，隨著水體溫度上升，藻類生長(zhǎng)加速，數(shù)量增加，在這一過(guò)程中，藻類生長(zhǎng)消耗了DO，使水體DO濃度呈現(xiàn)下降的變化趨勢(shì)。相反，在秋冬季，水溫下降，藻類生長(zhǎng)緩慢，數(shù)量稀少，使得水體DO的濃度得以恢復(fù)。因此，可以通過(guò)監(jiān)測(cè)DO及水溫的變化來(lái)對(duì)藻類的變化進(jìn)行預(yù)測(cè)。
2.1.4 水庫(kù)調(diào)水量對(duì)葉綠素的影響
研究表明，水庫(kù)葉綠素水平與來(lái)水量有顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系（R=-0.588，p<0.001）。水庫(kù)水量調(diào)度對(duì)葉綠素水平產(chǎn)生顯著影響。如圖5所示，水庫(kù)調(diào)水對(duì)葉綠素水平有顯著的降低作用，調(diào)水后的葉綠素水平一般低于調(diào)水前，特別是在葉綠素濃度較高的情況下，這種效應(yīng)更加明顯。研究表明，在沒(méi)有調(diào)水的情況下，該水庫(kù)的換水周期平均約為7d，調(diào)水后，水庫(kù)換水頻率快，周期縮短，平均換水周期約為6d。從季節(jié)變化規(guī)律來(lái)看，該水庫(kù)春夏季的換水周期較長(zhǎng)，最大換水周期約需8～9 d，而秋冬季換水周期較段，最小換水周期為4-5 d。數(shù)據(jù)顯示，該水庫(kù)調(diào)水多集中在秋冬季，最高月均換水頻率可達(dá)到7~8次，周期約為3-4 d，換水周期縮短以及水力條件的改變對(duì)藻類生長(zhǎng)造成擾動(dòng)，在一定程度上抑制了水體的藻類生長(zhǎng)，同時(shí)水體的稀釋作用也是造成葉綠素水平下降的一個(gè)主要原因。
2.2 決策樹(shù)分析結(jié)果
采用SPSS 17.0進(jìn)行決策樹(shù)分析方法，基于2000-2009年該水庫(kù)的總氮、總磷、溶解氧和pH等指標(biāo)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，為反映研究區(qū)水體流動(dòng)性特征的指標(biāo)，我們選取了2000-2009年水庫(kù)的調(diào)水量平均流量數(shù)據(jù)，同時(shí)，選取葉綠素a濃度作為研究區(qū)水華暴發(fā)的指示指標(biāo)，進(jìn)行決策樹(shù)分析，分類結(jié)果如表3所示。
分析結(jié)果表明，當(dāng)選擇Chl分類標(biāo)準(zhǔn)為0.003mg/L時(shí)，對(duì)于系統(tǒng)的分類，第一分類標(biāo)準(zhǔn)首先選擇來(lái)水量流速，第二分類標(biāo)準(zhǔn)選擇TN:TP，第三分類標(biāo)準(zhǔn)選擇TP濃度，建立了決策樹(shù)；當(dāng)選Chl分類標(biāo)準(zhǔn)為0.006 mg/L，對(duì)于系統(tǒng)的分類，第一分類標(biāo)準(zhǔn)首先仍為流速；第二分類標(biāo)準(zhǔn)選擇TP濃度；第三分類標(biāo)準(zhǔn)選擇TN:TP，建立決策樹(shù)；同時(shí)根據(jù)剪枝技術(shù)簡(jiǎn)化建立的決策樹(shù)，最終得到?jīng)Q策規(guī)則。
采用紅、黃、綠標(biāo)志，代表不同程度的預(yù)警信號(hào)，制定預(yù)警規(guī)則對(duì)水庫(kù)暴發(fā)水華災(zāi)害進(jìn)行預(yù)警。其中，預(yù)警信號(hào)為綠色時(shí)，表明預(yù)測(cè)水體的水環(huán)境狀況良好，沒(méi)有或基本沒(méi)有水華現(xiàn)象發(fā)生；預(yù)警信號(hào)為黃色時(shí)，表明水生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)出現(xiàn)異常，有水華出現(xiàn)或有水華發(fā)生趨勢(shì)；預(yù)警信號(hào)為紅色時(shí)，表明水生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)狀況較差，水華問(wèn)題十分嚴(yán)重（表4）。
如表4所示，(l)在來(lái)水流速高于30 m3/s(當(dāng)月來(lái)水量>7776萬(wàn)m3)時(shí)，或來(lái)水流速雖然低于30 m3/s但水體氮磷比(TN:TP)低于20，在這2種條件下，水體葉綠素水平低于0.003 mg/L，此時(shí)水體的水環(huán)境狀況良好，沒(méi)有或基本沒(méi)有水華現(xiàn)象發(fā)生，水體預(yù)警信號(hào)為綠色。(2)在來(lái)水流速低于30 m3/s且水體氮磷比(TN:TP)高于20的條件下，水體葉綠素水平高于0.003 mg/L，這時(shí)有水華出現(xiàn)或有水華發(fā)生趨勢(shì)，預(yù)警信號(hào)為黃色；在來(lái)水流速高于20 m3/s（當(dāng)月來(lái)水量>5 184萬(wàn)m3），或來(lái)水流速低于20 m3/s且水體氮磷比(TN:TP)低于30，在這2種條件下，有水華出現(xiàn)或有水華發(fā)生趨勢(shì)，預(yù)警信號(hào)為黃色；(3)在來(lái)水流速低于20 m3/s(當(dāng)月來(lái)水量<5 184萬(wàn)m3)且水體氮磷比(TN:TP)高于30，TP濃度高于0.05 mg/L的情況下，表明水生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)狀況較差，水華問(wèn)題十分嚴(yán)重，預(yù)警信號(hào)為紅色。
綜合上述不同Chl濃度下的分類規(guī)則制定了研究區(qū)水華暴發(fā)預(yù)警決策規(guī)則，并建立研究區(qū)水體水華影響要素分段區(qū)間的預(yù)警規(guī)則體系。我們基于研究區(qū)水質(zhì)監(jiān)測(cè)部分?jǐn)?shù)據(jù)對(duì)模型預(yù)測(cè)效果進(jìn)行驗(yàn)證。對(duì)于水華暴發(fā)時(shí)機(jī)的預(yù)測(cè)成功率的計(jì)算可根據(jù)式(l)，根據(jù)式(2)計(jì)算水華暴發(fā)強(qiáng)度預(yù)測(cè)的精度。檢驗(yàn)結(jié)果表明，該模型預(yù)測(cè)效果與實(shí)測(cè)較為接近，誤差率<10%。
從以上研究中可以得出以下的規(guī)律：該水庫(kù)水華暴發(fā)的重要因素是來(lái)水量、氮磷比和總磷濃度。其中，防止研究區(qū)水華暴發(fā)的最有效措施是調(diào)控水庫(kù)的來(lái)水量，研究表明，當(dāng)水庫(kù)每月來(lái)水量>7 776萬(wàn)m3時(shí)，就能避免研究區(qū)水華的暴發(fā)。此外，研究區(qū)水華暴發(fā)的重要限制因子是水體的氮磷比。結(jié)果表明，水華暴發(fā)時(shí)氮磷比一般高于30，在磷限制的條件下，總磷濃度是水庫(kù)水華暴發(fā)的主要限制因子。
3 結(jié)論與建議
基于決策樹(shù)分類模型和分段線性回歸的方法建立了水庫(kù)藻華預(yù)警模型，為管理部門制定水華警戒應(yīng)對(duì)措施提供了決策依據(jù)。
該水庫(kù)為磷限制，水體磷含量與藻密度高峰值顯著相關(guān)，水庫(kù)水體葉綠素濃度水平與氮磷比值之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。水體DO濃度值與葉綠素呈現(xiàn)明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系。
該水庫(kù)水華暴發(fā)的重要因素是來(lái)水量、氮磷比和總磷濃度，其中，在豐水期，在月來(lái)水量低于7776萬(wàn)m3且水體氮磷比(TN:TP)高于20時(shí)，水華預(yù)警為黃色；在枯水期，當(dāng)月來(lái)水量低于5 184萬(wàn)m3且水體氮磷比(TN:TP)低于30時(shí)，水華預(yù)警為黃色，這時(shí)有水華出現(xiàn)或有水華發(fā)生趨勢(shì)，可以通過(guò)優(yōu)化閘門調(diào)度，增加來(lái)水量和控制水動(dòng)力學(xué)條件等措施，防止水華暴發(fā)；在夏季月來(lái)水量低于5 184萬(wàn)m3且水體氮磷比(TN:TP)高于30，TP濃度高于0.05 mg/L的情況下，水華預(yù)警為紅色；必須采取應(yīng)急措施來(lái)防控或降低研究區(qū)水華的暴發(fā)，如增加水庫(kù)的來(lái)水量或改善水動(dòng)力學(xué)條件，削減水體的外源污染負(fù)荷等措施。
4摘 要：以一座典型的供水防洪城市大型水庫(kù)為研究對(duì)象，采用決策樹(shù)方法，構(gòu)建其水華發(fā)生預(yù)警及管理模型。結(jié)果顯示，該水庫(kù)水體葉綠素濃度水平受多重因素的影響，其中，總磷、氮磷比及調(diào)水量對(duì)水庫(kù)水體葉綠素水平的影響最大，其次為水溫和溶解氧。葉綠素濃度與氮磷比值之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系（R2=0.25）。水庫(kù)水體的TN:TP多年平均值為25:1，該水庫(kù)為磷限制。決策樹(shù)分析結(jié)果表明，該水庫(kù)水華暴發(fā)的重要因素為來(lái)水量、氮磷比和總磷濃度。防止研究區(qū)水華暴發(fā)的最有效措施是提高水庫(kù)的來(lái)水量，當(dāng)每月來(lái)水量高于7 776萬(wàn)m3時(shí)，就能在一定程度上避免該水庫(kù)暴發(fā)水華災(zāi)害。此外，該水庫(kù)水華暴發(fā)時(shí)氮磷比一般高于30，通過(guò)控制水體總磷的濃度和氮磷比，可降低該水庫(kù)水華暴發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)。
