2013-2019年陕北矿区饮用水源地水质特征及驱动因素

董 颖， 吴喜军，， 李怀恩， 张亚宁， 武宏梅， 刘 静， 张范平

(1.榆林学院 建筑工程学院， 陕西 榆林 719000； 2.西安理工大学 省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室， 陕西 西安 710048； 3.榆林高新区水务有限责任公司， 陕西 榆林 719000)

陕北地区是中国重要的煤炭生产基地，为典型的半干旱内陆气候区，降水较少，地表干燥，水资源贫乏。以前该地区生态环境质量较好，但随着近些年人口的增长与矿产资源的开发，水资源减少明显[1]，生活污水、工业废水和农田排水大量流入水体，加上水土流失严重，导致饮用水源环境质量已不容乐观，甚至影响到能源化工基地的可持续发展[2-3]。一些学者对陕北主要河流的特征污染物及水质状况进行了研究[4]，但陕北矿区水源地水质监测分析和综合评价工作开展较少。分析该地区水源水质特征，了解其水环境状况是污染防治的必要前提，已迫在眉睫。

主成分分析法(PCA)可以从众多指标中筛选出几个综合指标，是水质评价方法之一。张涵等[5]运用主成分分析法研究了成都平原典型区地下水潜在污染源及污染源时季变化规律。孙悦等[6]运用主成分分析法研究白洋淀冰封期水污染特征，得出水质限制因子为TN，TP。但PCA在确定主成分权重时包含主观因素，而熵值法是一种客观赋权法，可以很好地解决这一问题。项颂等[7]基于熵值法对湖泊水生态健康状况进行现状评价及历史变化分析，张继宇等[8]采用熵值法对陆浑水库营养状况进行了评估，结果均表明用熵权作为权重是可行的。

尤家峁水库是陕北榆林城区的重要饮用水水源地，作为典型的深水型水库，因自然分层及混合过程的存在，导致水库水体面临沉积物内源污染释放和外源污染汇入的双重问题。并且尤家峁水库采用底层取水的供水方式，其内源污染尤为明显，深层水体周期性热分层过程使沉积物向上覆水中释放大量还原性污染物，存在较高的铁和锰超标的风险，水质状况直接影响民生饮水安全。本文根据尤家峁水库2013—2019年连续的月水环境调查数据，运用主成分分析法和PCA-熵值结合法，对其水质状况进行研究，分析影响水质的主要驱动因子，研究水质的时间变化规律，并分析其原因，以期为该地区饮用水环境保护和处理对策提供理论基础和决策依据。

1 材料与方法

1.1 研究区域概况

尤家峁水库(38°15′00″—38°15′40″N，109°42′32″—109°43′26″E)位于榆林市榆溪河支流沙河水系下游，于1988年10月建成并投入使用，控制流域面积97 km2，总库容1.58×107m3，有效库容9.70×106m3，水库水位约为1 097 m。净水厂取水口位于水库底层，取水管道接入点管中心标高为1 076.93 m。作为榆林城区工业生产与居民生活用水的重要水源保护地，年供水量达到8.00×106m3。尤家峁水库来水包括两部分：一是沙河流域来水量，二是西沙渠引用榆溪河河水进行补水，北起牛家梁镇刀则湾，南至尤家峁水库，全长23.8 km。

1.2 水样采集与监测

1.2.1 样品采集及保存 2013年3月至2019年8月对尤家峁水库实施原位监测，监测频率为每月1～2次。采用有机玻璃采水器对净水厂取水口点位(38°15′22″N，109°43′19″E)、取水口上0.5 m和取水口下0.5 m等3个不同深度水样进行采集，并置于5 L聚乙烯瓶中，采样结束后尽快运回实验室于4 ℃冰箱保存，3 d内完成所有指标测定试验。

1.2.2 样品测定 尤家峁水库为榆林城区的饮用水水源地，根据《生活饮用水卫生标准》(GB 5749-2006)，实验室测定项目选定pH值、色度、浑浊度、臭和味、肉眼可见物、总硬度(以CaCO3计)、氨氮、亚硝酸盐氮、硝酸盐氮、溶解性总固体、高锰酸盐指数、硫酸盐、氯化物、氟化物、铁、锰、砷、六价铬、细菌总数、总大肠菌群共20项指标。各指标的测定均按照国家《生活饮用水标准检验方法》(GB/T 5750-2006)进行。其中pH值采用玻璃电极法测定，色度采用光电比色法，浑浊度采用散射法，总硬度采用乙二胺四乙酸二纳滴定法，氨氮采用纳氏试剂比色法，高锰酸盐指数采用酸性高锰酸钾滴定法，氟化物采用氟试剂比色法，锰采用过硫酸铵比色法。

1.3 数据分析方法

水质分析数据取3个不同深度采样点监测结果的平均值。其中亚硝酸盐氮、硝酸盐氮、溶解性总固体、硫酸盐、氯化物、铁、砷、六价铬、细菌总数、总大肠菌群等远低于《生活饮用水水源水质标准》(CJ 3020-1993)中的二级水源水质标准，不作主成分分析。选取pH值、色度、浑浊度、总硬度、氨氮、高锰酸盐指数、氟化物、锰这8个主要指标进行分析，数据取各个季度的平均值(春季：3—5月，夏季：6—8月，秋季：9—11月，冬季：12—2月)。将数据标准化后，应用SPSS 20.0软件进行计算，通过主成分分析法识别影响该地区水源水质的主要驱动因子[9-11]，然后运用PCA和PCA-熵值结合两种方法分析水质的时间变化规律[12-13]，并分析其原因。

1.3.1 主成分分析法 主成分分析是数学上对数据降维的一种方法。其基本思想是设法将原来众多的具有一定相关性的指标，重新组合成一组较少个数的互不相关的综合指标来代替原来指标，并且使其能最大程度地反映原变量所代表的信息[14-15]。每个主成分所提取的信息量用其方差来度量，方差越大，包含的信息越多。计算步骤如下：

(1) 将原始数据标准化，以消除量纲的影响；

(2) 计算相关系数矩阵；

(3) 计算特征值与特征向量；

(4) 计算主成分贡献率及累积贡献率，取特征值λi>>1所对应的主成分进行分析；

(5) 计算主成分载荷[16]；

(6) 计算各主成分得分及主成分综合得分。

1.3.2 主成分—熵值结合法 熵值法是一种客观赋权法，根据指标的离散程度确定权重，可以避免人为因素带来的偏差，但存在忽略指标本身的重要程度和不能减少维数等缺点。所以，可以在主成分分析之后，用熵权作为各个主成分的权重进行综合评价，降低计算结果的主观性[17-18]，即本研究中提到的PCA-熵值结合法。计算步骤如下：

(1) 数据平移，对主成分得分数据进行非负化处理；

(2) 数据标准化；

(3) 计算指标信息熵值e和信息效用值d；

(1)

dj=1-ej

(2)

(4) 计算熵权；

(3)

(5) 利用熵值法赋权计算综合得分。

2 结果与讨论

2.1 监测结果

尤家峁水库2013—2019年pH值、色度、浑浊度、总硬度、氨氮、高锰酸盐指数、氟化物、锰等8个指标的监测结果如图1所示。

图1 尤家峁水库2013-2019年各季度水质监测数据

如图1所示，2013—2019年，尤家峁水库水质不断恶化，出现季节性锰超标(锰最高含量0.43 mg/L，色度最高50.00度)与水体富营养化趋势，氨氮含量较高(氨氮最高0.52 mg/L)，pH值介于7.80～8.88之间，总硬度、高锰酸盐指数、氟化物等含量满足《生活饮用水水源水质标准》(CJ 3020-1993)中的二级水源水质标准要求。在夏季枯水期，水体伴有鱼腥味、沤泥味、土霉味等不良现象与雨季翻库等。

2.2 影响水质的主要驱动因子识别

因子分析之前，首先要进行KMO和Bartlett的检验。KMO检验是用于比较变量间简单相关和偏相关系数的指标，Bartlett用于检验数据分布以及各变量间的独立情况。KMO>0.5，Bartlett的显著性概率<0.05时，认为有结构效度，才能进行因子分析。本检验结果显示，KMO为0.648，Bartlett的显著性概率为0.000，符合标准，各个变量在一定程度上相互独立，可以进行主成分分析。

应用SPSS软件对标准化后的监测数据进行主成分分析，8个主要水质指标的相关系数矩阵如表1所示。

表1 尤家峁水库主要水质指标的相关系数矩阵

通过表1中8项指标的相关系数可以看出，锰与浑浊度、色度存在显著的正相关性(0.537，0.462)，浑浊度与色度显著正相关(0.812)，表明锰浓度的变化会对浑浊度、色度产生较大影响。pH值与锰存在显著的负相关性(-0.515)，有研究指出，酸性水会引起固体废弃物中金属元素的活化与迁移[19]，而尤家峁水库水体呈现弱碱性(监测期间pH值介于7.80～8.88)，这可能是pH值与锰之间存在显著负相关的原因。

根据特征值λi>>1的原则提取的3个主成分反映了原始8个水质指标提供的69.95%的信息，基本代表了研究水体的综合水质状况。各主成分的特征值、贡献率、累积贡献率及主成分载荷如表2—3所示。

表2 尤家峁水库水质评价方差分解主成分提取结果

主成分1贡献率占所有影响因子贡献率的29.97%，浑浊度、色度、锰含量在其中的载荷值较大，分别为0.873，0.823，0.605，说明它们是第一主成分的主要影响因素，对研究水体水环境质量的影响最大，为第一类主要污染源。主成分2贡献率为24.77%，高锰酸盐指数、氨氮在其中的载荷值较大，分别为0.773，0.741，说明它们是第二主成分的主要影响因素，对水环境质量的影响次之，为第二类主要污染源。主成分3贡献率为15.21%。

表3 尤家峁水库水质评价主成分载荷矩阵

因此，浑浊度、色度、锰含量是影响尤家峁水库水质的最主要的驱动因子，又由于锰含量与浑浊度、色度之间存在显著的正相关性，即锰减少的同时可以降低浑浊度及色度。所以可以得出，锰污染是主导因素，目前尤家峁水库水质净化的首要任务是除锰。

2.3 水质时间变化特征分析

求出提取的3个主成分特征值的特征向量，将其与标准化数据X1，X2，…，X8相乘，即可得出如下3个主成分表达式。

F1=-0.256X1+0.343X2+0.364X3-

0.157X4-0.045X5+0.084X6-

0.062X7+0.252X8

F2=0.213X1-0.080X2-0.055X3-

0.249X4+0.374X5+0.390X6-

0.286X7+0.116X8

F3=-0.178X1-0.369X2+0.013X3-

0.016X4+0.402X5-0.292X6+

0.330X7+0.545X8

注：①箱体顶部、底部和内部横线分别表示上四分位数、下四分位数和中位数的位置，箱线图的上下两条横线触须表示数据的散布范围，分别为四分位数差1.5倍距离的值，超出上下两条触须范围划为异常值，用空心点和实心点表示； ②异常值旁边数字表示其所在年份的序号数。

由表4可以看出，两种方法的计算结果基本一致，2015，2016年水质较好，这应该与榆林地区当年发生的特大暴雨有关，2014年水质最差，2017，2018年水质状况尚可，基本保持稳定。两种方法的计算结果虽表现出相对一致性，但也存在一定差异，如2013，2015年水质全年排序存在差别，分析原始监测数据，2013年色度、浑浊度、高锰酸盐指数浓度总体高于2015年，pH值、总硬度、氨氮、氟化物、锰总体低于2015年，且数据相差很小，不能直接说明水质优劣。由于两种方法的权重确定方式存在差异，使得不同指标数据的变化所引起的水质变化程度有所不同，但均能较好地反映实际水质状况，在水质特征分析方面具有较好的可靠性与适用性。

表4 尤家峁水库水质评价主成分综合得分及排序

图2用箱线图把批量数据的分布形状直观地表示出来，便于进行尤家峁水库各年不同季度水质状况的比较。箱线图表明，PCA和PCA-熵值结合法计算的水质年内变化规律相同，冬季水质最好，得分均明显较低，中位数分别为-0.679和-0.697；春季较好，中位数分别为-0.125和-0.246；秋季一般，中位数分别为0.049和0.004，且数据的散布范围较大，不太稳定；夏季最差，得分均明显较高，中位数分别为0.283和0.227。

PCA计算结果显示在夏秋季、全年存在3个异常值点，PCA-熵值结合法计算结果显示，在春季和全年出现两个异常值点，结合表4数据，该异常值均出现在2014年，其得分均明显高于其他年份，进一步说明了2014年水质较差，应相应调整水处理工艺或增大药剂投加量，也印证了两种赋权方法的可靠性。

2.4 水质变化原因分析

尤家峁水库水质呈季节性变化，夏季水质最差，这主要与以下几个方面有关：①净水厂取水口在水库底层，夏季气温的升高使深水型水库水温分层，从而形成温跃层，极大地阻碍了上下层水体的物质交换，水库底层水体溶解氧无法得到补充，原有的溶解氧被有机物、底栖生物等所消耗，库底严重缺氧，逐渐出现厌氧状态，导致沉积物在水体厌氧时期较低还原性条件下铁、锰等污染物的释放，使上覆水中铁和锰浓度升高，从而使得采用底层取水的尤家峁水库水质变差。同时，高浓度铁锰饮用水还会导致一系列浊度、色度和嗅味等问题；②夏季水温升高会促进浮游生物、细菌等的代谢繁殖，从而引起水中有机物的腐败变质，并且增加了有机物、氨氮等溶解性污染物的含量。由于存在着丰富的氮磷基质，死水区域藻类大量繁殖，当藻类繁殖超过水体可容载量时，部分下层水体藻类会死亡腐败影响水质[20]；③与降水的季节性变化有关，夏季强降水增多，径流量增大，暴雨径流的侵蚀和动态混合作用使水库水体颗粒态污染物显著增加，两岸土壤中的农药、化肥、有机物等污染物会随着降雨径流冲刷汇入水体。且水源水库具有水体紊动性差、水力停留时间长等特点，暴雨径流产生的污染会对水库水质产生较大影响。

3 结 论

(1) 运用主成分分析法将尤家峁水库多个水质指标综合为3个主成分，反映了69.95%的信息，基本代表了研究水体的综合水质状况。研究得出浑浊度、色度、锰是影响水库水质的最主要驱动因子，由于锰与浑浊度、色度之间存在显著的正相关性，故目前水质净化的首要任务是除锰。高锰酸盐指数、氨氮对水质的影响次之。

(2) 应用PCA和PCA-熵值结合两种方法分析了尤家峁水库水质的时间变化规律。其中2014年水质最差，应相应调整水处理工艺或增大药剂投加量，2015，2016年水质较好，这可能与当年发生的特大暴雨有关，2017，2018年水质状况尚可。水质年内呈季节性变化，春季较好，夏季最差，秋季一般，冬季最好。夏季水质最差是由于持续高温导致库中藻类大量繁殖，铁、锰、有机物、氨氮等含量增高。

(3) 通过PCA可以准确识别影响尤家峁水库水质的主要驱动因子。运用PCA和PCA-熵值结合两种方法均可以确定水质的时间变化规律，且两种方法的计算结果具有较好的一致性，在水质特征分析方面均具有较好的可靠性与适用性。分析结果可为中国同类地区饮用水的保护和处理提供理论基础和决策依据。