特殊区域地表水环境背景值问题及其演变趋势研究

段茂庆，苑飞燕，李欣蕊，刘振环，赵军利，张 俊

(生态环境部海河流域北海海域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心，天津，300170)

0 引言

水环境问题已成为制约我国水资源可持续利用的关键问题，进入21世纪以来，由于社会经济的快速发展，加之先前粗放式水资源管理模式，导致水环境质量不断恶化，无论从哪一方面来看(水资源总量-水环境质量-水生态状况)，中国均面临着严重的水危机问题。为此，2009年全国水资源工作会议上提出要实行最严格的水资源管理制度以解决水资源利用与社会可持续发展之间的矛盾冲突[1-2]。制度从水资源数量、水环境质量以及用水效率三方面严格要求，并建立了相应的制度实施考核机制。该制度的提出标志着中国正式进入水资源管理新时代高度[3-4]。

然而，最严格水资源管理制度实施过程中仍存在一些较为突出的问题[5]，其中对水功能区水质达标率的要求即省区范围2030年水功能区水质达标率提高到95%以上，但由于中国水环境管理与评价体系中依据统一的地表水环境质量标准与单因子评价方法，导致存在水环境背景值影响严重的区域水功能区水质达标率远不能及制度考核要求，且大部分区域人为污染影响日益严重，环境背景值对水质达标的影响相对不突出，因此在水质管理中往往没有引起重视[6-8]。因此，为保障最严格水资源管理制度实施的可持续性，亟需对特殊区域水环境背景值问题展开调查研究以解决因标准制度的不完善以及水质评价方法的缺陷而导致的区域水质评价结果与实际水环境污染状况存在较大偏差的问题。

黑龙江省位于我国东北地区，特殊的气候条件以及丰富的森林资源形成了高腐殖质含量的下垫面条件，陆源有机质在径流侵蚀冲刷下导致河流水质好氧有机物质浓度升高，造成一些地区水功能区水质在无人类活动干扰或较少人类活动干扰情况下已经不能满足标准要求[9-10]，且该问题在自然环境维持较为良好的源头水保护区体现的尤为明显，背景值的影响开始受到水环境管理部门的关注。本研究以黑龙江省汤旺河源头水保护区为研究对象，开展地表水环境背景值问题及发展趋势研究工作，为解决背景值问题对流域水环境质量评价结果的影响以及完善我国水环境管理体系提供一定的理论与技术支撑。

1 数据来源与分析

1.1 研究区概况

汤旺河源头水保护区位于黑龙江省小兴安岭地区(图1)，保护区集水面积5 123 km2，平均高程600 m，流域出口设有五营水文站。林草地面积占流域总面积的96.81%，保护区内土壤类型主要为有机质含量较高的暗棕壤土，其次为草甸土，水功能区水质目标为Ⅱ类水，由于保护区内森林覆盖面积较大，受森林陆源有机质输入的影响河流水质化学需氧量(COD)、高锰酸盐指数(CODMn)以及氨氮(NH3-N)常年表现出高浓度水平而导致水功能区水质达标率低[11]。

图1 汤旺河源头水保护区地理位置及DEM分布图

1.2 数据来源与分析方法

五营站2004—2015年逐月水质监测数据(COD、CODMn、NH3-N)来自黑龙江省水环境监测中心；逐月流量数据来自松花江流域水文年鉴；排污口排污数据来自黑龙江省水环境监测中心；汤旺河水源保护区土地利用数据利用LANDSAT2014卫星遥感图像解译获取；DEM数据来自地理空间数据云(http://www.gscloud.cn)。

水质评价采用单因子评价法[12]，以《地表水环境质量标准》GB3838—2002[13]对各监测指标进行类别统计；径流预测采用SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型，以未来2种排放情景(RCP45与RCP85)为输入条件预测未来气候变化下汤旺河流域径流变化趋势，背景值变化情况以水质水量相关关系进行预测。

2 结果与讨论

2.1 流域水环境背景问题

2.1.1 主要监测项目浓度类别 汤旺河源头水保护区出口五营站2004—2015年逐月水质监测数据COD、CODMn以及NH3-N浓度范围分别为5～94.2 mg/L、3.2～41.4 mg/L、0.06～1.37 mg/L，均值为28.6 mg/L、10.9 mg/L以及0.64 mg/L，已超出Ⅱ类水质标准限值要求(COD<=15 mg/L、CODMn<=4 mg/L、NH3-N<=0.5 mg/L)。全年11—3月作为枯水期，4—10月作为丰水期，3个主要监测指标枯水期浓度明显高于丰水期，主要污染指标全年及丰枯水期水质类别占比见表1。

表1 2004—2015年五营站主要超标项目水质类别比例/%

2.1.2 保护区内污染源调查 黑龙江省境内共26个源头水保护区，根据土地利用情况反映，保护区内林草地面积占比大于80%。就汤旺河而言，2014年土地利用卫星遥感数据显示，林草地占比为96.81%，耕地占比1.5%，居民用地占比1.04%，其余占地0.65%。保护区内人类活动相对较低，自然环境因素是影响地表水环境的主要因素。且汤旺河源头水保护区内部污染物年排放量较少，污径比仅为0.000034%，排污口污水排放对汤旺河水质的影响基本上可以忽略不计(见表2)。

表2 汤旺河源头水保护区内排污情况

2.1.3 背景值对水质评价的影响 汤旺河源头水保护区水质目标是Ⅱ类(COD<=15 mg/L、CODMn<=4 mg/L、NH3-N<=0.5 mg/L)，以Ⅱ类水质标准为依据，对五营站水质数据的COD、CODMn以及NH3-N浓度进行分析可知，115次监测结果中3个指标达标率分别为20%、5.2%、34.8%，远远低于最严格水资源管理制度对2030年水功能区达标率的要求(95%以上)。且丰水期达标率低于枯水期(见表1)。由此可见，由丰水期径流驱动是背景污染物浓度上升的主要影响因素。

由表3可知，黑龙江省源头水保护区2014—2016年水质达标率低于其它类型的水功能区，3 a仅为5.7%，远低于整体达标率(36.5%)，然而，源头水保护区自然环境条件优于其它类型水功能区，人类活动强度远低于其它类型水功能区，由此得出结论：汤旺河源头水保护区五营站COD、CODMn以及NH3-N常年超标是由于林草地产生的枯枝落叶自然源经降雨-径流驱动作用而导致的。

表3 黑龙江省2014—2016年各类水功能区水质达标率统计表/%

2.2 背景值影响下水质评价方案

目前，关于地表水环境背景值的确定与计算方法已有报道，大多数报道以背景水质数据监测与数理统计来确定某一区域环境背景值范围，本方法通过不断迭代将数据集中远离正态分布图上直线的点剔除，从而使剩余数据逼近标准正态分布，并将剩余数据考虑为环境背景值的表征范围，计算流程如图2。经计算，枯水期COD、CODMn以及NH3-N背景值表征范围分别为COD：5～23 mg/L、CODMn：2～9.1 mg/L、NH3-N：0.09～0.54 mg/L(枯水期)；COD：11～52 mg/L、CODMn：3.1～17.7 mg/L、NH3-N：0.13～0.96 mg/L(丰水期)。

图2 迭代标准差法计算背景值表征范围流程图

文汤旺河源头水保护区五营站及其上游人类活动对地表水环境的影响可忽略不计，因此其水质监测数据可代表背景监测数据。其表征范围采用迭代标准差法[14]，以2004—2015年地表水监测数据为基础，分丰枯水期计算了汤旺河源头水保护区COD、CODMn以及NH3-N的背景值表征范围。

《全国重要江河湖泊水功能区水质达标评价技术方案》[15]中提及受背景值影响的水功能区水质达标评价按照修正后的水质数据进行评价，但由于背景值问题差异性的存在，根据什么修正？如何进行修正？在方案中未作出具体说明。因此，如何消除背景值对水功能区水质达标率的影响，如何将背景值纳入到区域水环境管理与评价体系当中是水环境背景值后续研究的重点工作，也是背景值研究工作的最终服务目标。

对水质监测数据进行评价其最终目的是为了识别地表水环境受人类活动污染程度，水质监测数据中包括人类活动部分与自然环境影响部分，因此，对于背景值问题较为严重的水功能区而言，建议可在本月实测水质数据的基础上扣除自然环境影响部分(背景数据)，对余下部分进行水质评价。

一般而言，河流源头区域地表水环境背景值较为容易确定，而由于上下游关系的水里连通性，下游区域的水功能区(如保留区、缓冲区、开发利用区等)也在不同程度上受到来自源头水保护区背景值的影响，本文提出对于这些水功能区，则可以应用水质降解模型确定下游区域来自保护区的背景值，考虑到背景值在水质管理与评价方面的可行性与应用性，本文建议采用一维水质降解模型来确定下游区域水功能区背景值表征范围。提出的水功能区水质评价方案与河流不同河段水功能区背景值确定方案见图3、图4。

图3 背景值影响下水功能区水质评价方案

图4 不同类型水功能区背景值表征范围计算方案

2.3 背景值演变趋势分析

地表水环境由自然因素与人类活动共同驱动，由于源头水保护区人类活动强度较低，自然环境是影响河流水质背景值的主要因素，且由研究发现，对于受森林腐殖质影响的河流背景值大小与径流具有非常显著的关系。因此，本节中选取对河流径流影响较大的水文要素(降雨)与气象要素(温度)结合SWAT水文模型进行研究[16-17]，从而分析判断今后一段时间内河流水质背景值演变趋势，以便对今后背景值在水质管理与评价中应用方案进行调整。

2.3.1 流域水文模型构建

1)水文参数提取。本文在开展气候变化下水质背景值演变趋势研究中以“未来时期气候变化—径流过程对气候变化的响应关系—水质水量关系预测背景值演变趋势”为研究思路。首先建立汤旺河源头水保护区水文模型，空间数据库包括DEM高程数据(图1)、土地利用数据(流域LANDSAT2014年遥感影像数据进行解译)以及土壤数据(图5)。

图5 汤旺河源头水保护区土壤类型与土地利用类型分布图

属性数据库主要包括：日最高气温、最低气温、平均气温数据、相对湿度数据、太阳辐射数据、风速数据等。由于汤旺河源头水保护区内无气象站分布，流域内缺少长系列气象观测数据，本研究以再分析数据(气候预测系统再分析数据，CFSR)替代研究区气候数据输入条件[18]，CFSR是由美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)开发，并由美国德州农工大学(Texas A&M University，TAMU)整理为SWAT数据输入格式，以其高分辨率和数据易获取性，近年来已成为资料缺失地区的替代降水输入手段。

本文依托SWAT模型流域自动划分功能将汤旺河源头水保护区共划分61个子流域，同时，模型根据不同的土地利用类型、土壤类型、坡度对子流域内具有同一属性的栅格单元组合成水文响应单元(HRU)，相同的HRU具有相同的产流机制。在输入属性数据前确定其参考空间为WGS_1984_UTM_Zone_45N，土壤类型数据按照usersoil数据库中要求编写，土地利用类型数据按照土地利用SWAT分类对照表分类，坡度按阈值百分比为0～15、15～9 999两级。最后将3个分类属性叠加产生唯一组合的土壤类型、土地利用与坡度的HRU。为避免较小的HRU出现，将Multiple HRUs 3个属性均设定为5%，最终划定出600个水文响应单元，各子流域划分结果如图6。

图6 汤旺河源头水保护区内水系及子流域分布图

2)参数校准与验证。研究区水文数据为2005—2014年五营水文站逐月径流数据，模型参数设置与径流模拟参数敏感性分析见图7。

图7 SWAT模型运行界面与径流模拟参数敏感性分析结果图

参数率定通过拟合模拟值与实测值来确定各参数值对水文过程的影响，其结果决定了模型模拟的精度。五营水文站位于汤旺河源头水保护区下游区域，是整个集水区的倾泻点，水文站实测径流数据准确反映了保护区内径流的变化，故以五营水文站的实测径流数据获得各参数最佳模拟值。最终率定的参数见表4，径流模拟、实测对比见图8。

表4 汤旺河源头水保护区流域SWAT模拟部分参数率定结果

图8 汤旺河源头水保护区五营站2006—2013年月径流实测值与模拟值对比

3)模型适用性评价。评价模拟结果一般采用相关系数(R2)、校对误差(Re)、纳什效率系数(Ens)等精度指标来描述模型在研究区的适用性[19]。Ens越接近于1，说明模型的可信度越高；反之，模型模拟值比实测值效果要差。汤旺河源头水保护区流域径流月模拟参数见表5，模拟情况良好，模拟值能够反映了汤旺河源头水保护区内的实际径流变化情况，可为后续的水文过程分析提供较为科学的水量信息数据。

表5 汤旺河源头水保护区流域径流月模拟参数表

2.3.2 评价方法优化调整

1)径流模拟。应用已建立的流域水文模型，对未来气候变化下汤旺河源头水保护区径流变化进行预测，本章节选取典型浓度路径情景RCP45(中排放强度：2100年辐射强度4.5 W/m2，CO2浓度650 ppm)与RCP85(高排放强度：2100年辐射强度8.5 W/m2，CO2浓度1 370 ppm)2种排放情景下模拟未来气候变化[20]。未来2种排放情景下BNU-ESM模式数据作为SWAT模型气候输入数据以驱动模型模拟预测未来流域径流演变，从而研究背景值问题演变规律。2种排放情景下(RCP45与RCP85)，未来时段内(2020—2060)降雨和气温数据来自https://cds.nccs.nasa.gov/nex-gddp用以分析汤旺河源头水保护区21世纪中叶气候变化趋势。

研究区2020—2060年月均径流总量模拟预测结果如图9，研究发现未来气候情景下RCP45径流量高于RCP85，年内月均径流总量均值分别为450.8 m3(RCP45)和401.2 m3(RCP85)。预测结果显示，未来气候变化情景下研究区径流呈增加趋势，由图10MK检验可知，气候变化下径流呈现显著的丰枯水期差异性，RCP85情景模式下，枯水期无明显突变现象，丰水期在2034年出现径流突变，突变前后丰水期月均径流总量分别为315 m3，418.6 m3，增幅为33.2%。RCP85情景模式下，枯水期无明显突变现象，丰水期在2051年出现径流突变，突变前后丰水期月均径流总量分别为337.4 m3、398.8 m3，增幅为18.2%。

图9 RCP45/RCP85情景模式下2020—2060年五营站径流变化趋势图

图10 RCP45/RCP85情景模式下2020—2060年五营站径流突变性检验

水质背景值避免应用模型预测水质所需的大量参数和实测数据，应用回归关系曲线预测水质背景值简化了水质背景值形成的复杂过程且由回归系数可知模拟结果具有一定的可靠性，便于在(无)缺资料地区应用。

2)径流-背景值响应关系构建。SWAT模型难以对COD、CODMn进行精准预测，对于一些偏远且缺失资料地区而言，一些经验方法，例如水质水量关系法、平均浓度法、污染物输出系数法等用于污染物输出更适用，即集总式模型，该类模型将影响污染物输出过程与流域空间异质性概化为单一的综合因子，忽略了复杂的机理过程，具有一定的精度，方法简单且易用于流域非点源污染负荷估算，是一种经验方法。本章节应用五营站(位于汤旺河源头水保护区下游出口处)2005—2014年每月一次的水质水量监测数据建立背景污染物浓度与流量关系作为未来气候情景下流域背景污染负荷演变趋势的预测工具。

由2005—2014年汤旺河源头水保护区下游控制断面水质水量监测数据得到月均流量与污染物月均浓度关系，关系曲线如图11。COD、高锰酸盐指数、氨氮与流量呈显著相关性，相关系数分别为0.820 3、0.801 8、0.707。

图11 汤旺河源头水保护区五营站水质水量响应关系

3)背景值表征范围优化调整。由2.2节分别计算了汤旺河源头水保护区丰枯水期地表水中COD、CODMn以及NH3-N背景值表征范围，并以此提出了考虑背景值影响的水功能区水质达标评价技术流程。本节根据径流对未来RCP45与RCP85 2种情景模式下响应过程可知，未来气候变化情景下汤旺河源头水保护区枯水期流量无明显突变现象，丰水期突变点分别为2034年(RCP45)、2051年(RCP85)，变幅分别为33.2%、18.2%。因此，建议以2034年和2051年为时间节点对汤旺河源头水保护区丰水期背景值表征范围进行合理优化调整。根据流域径流-背景污染物响应关系，未来气候情景模式下汤旺河源头水保护区丰水期背景值表征范围建议调整为COD：14.7～63.8 mg/L、CODMn：4.1～21.6 mg/L、NH3-N：0.17～1.12 mg/L(RCP45)与COD：13～58.5 mg/L、CODMn：3.7～19.8 mg/L、NH3-N：0.15～1.05 mg/L(RCP85)，枯水期背景值表征范围保持不变。

3 结论

为解决地表水环境背景值与最严格水资源管理制度的矛盾冲突，本文以黑龙江省汤旺河源头水保护区作为典型区域，结合中国水环境管理评价体系，对水质背景值的表征确定方法、应用技术流程、演变过程等进行了全面系统研究，主要结论如下。

1)识别了背景值对汤旺河源头水保护区水质达标率的负面影响，并计算了背景值表征范围。

2)依据全国重要江河湖泊水功能区水质达标评价技术方案分别提出了河流源头区域与下游区域水功能区水质达标评价方法，实现了背景值调查研究成果应用性。

3)鉴于自然环境是背景值的主控因素，本文建立了汤旺河流域水文模型，并应用该模型以未来2种气候情景模式为模型输入条件，预测了未来时段内汤旺河背景值表征范围变化趋势，为研究区未来水质背景值表征范围调整提供参考。