环境科学研究  2017, Vol. 30 Issue (10): 1542-1552  DOI: 10.13198/j.issn.1001-6929.2017.02.93

引用本文  

李海云, 邸琰茗, 李东青, 等. 北京市潮白河再生水补水河段水质时空变异[J]. 环境科学研究, 2017, 30(10): 1542-1552.
LI Haiyun, DI Yanming, LI Dongqing, et al. Spatial and Temporal Variations of Water Quality in a Wetland-Reclaimed Water-Supplied Purification Urban River:Case Study in Chaobai River of Beijing[J]. Research of Environmental Sciences, 2017, 30(10): 1542-1552.

基金项目

国家自然科学基金项目(40901281);北京市教育委员会科技计划面上项目(KM20130028012)

责任作者

郭逍宇(1977-)女, 山西文水人, 副教授, 博士, 主要从事生态水文水环境研究, xiaoyucnu@126.com

作者简介

李海云(1991-), 女, 山东德州人, lihaiyun1110@163.com

文章历史

收稿日期:2016-11-15
修订日期:2017-06-18
北京市潮白河再生水补水河段水质时空变异
李海云1,2,3,4 , 邸琰茗1,2,3,4 , 李东青1,2,3,4 , 梁籍5 , 郭逍宇1,2,3,4     
1. 首都师范大学资源环境与旅游学院, 北京 100048;
2. 三维信息获取与应用教育部重点实验室, 北京 100048;
3. 资源环境与地理信息系统北京市重点实验室, 北京 100048;
4. 北京市城市环境过程与数字模拟重点实验室, 北京 100048;
5. 华中科技大学水电与数字化工程学院, 湖北 武汉 430074
摘要:城市河道是城市再生水利用的主要载体,而人工湿地是城市再生水河道补水前主要的水质净化方式.为了解再生水补水与人工湿地对再生水补水段水质的影响,选取北京市潮白河再生水补水河段作为研究对象,利用聚类分析、判别分析及因子分析等方法对不同季节水体的水质情况进行分析.结果表明:研究区内水体氮磷污染严重,其中TN污染表现为NO3--N、NO2--N和NH4+-N的混合型污染.聚类分析结果表明,水质在季节尺度上表现为丰水期(6-9月)和枯水期(2月、3月、5月和12月)两大类;在空间尺度上受再生水补水和湿地净化的影响表现为显著的空间差异性.判别分析结果表明,再生水补给对河道水质的影响无显著季节差异,湿地净化功能在丰水期和枯水期差异较大且丰水期湿地的净化效果最为明显.因子分析结果表明,再生水作为城市河道的补充水源,一方面对河道中的F-、Chl-a等起到稀释作用,另一方面使得水体中的N、P及离子含量增加;丰水期湿地的净化作用使水体中氮磷等有机营养物质含量及ρ(TDS)等显著降低.
关键词再生水补水    人工湿地    多元统计分析    时空变异    
Spatial and Temporal Variations of Water Quality in a Wetland-Reclaimed Water-Supplied Purification Urban River:Case Study in Chaobai River of Beijing
LI Haiyun1,2,3,4 , DI Yanming1,2,3,4 , LI Dongqing1,2,3,4 , LIANG Ji5 , GUO Xiaoyu1,2,3,4     
1. College of Resources Environment and Tourism, Capital Normal University, Beijing 100048, China;
2. Laboratory of 3D Information Acquisition and Application, MOST, Beijing 100048, China;
3. Beijing Municipal Key Laboratory of Resources Environment and GIS, Beijing 100048, China;
4. Urban Environmental Processes and Digital Modeling Laboratory, Beijing 100048, China;
5. College of Hydroelectricity and Digitalization Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China
Abstract: Urban riversare the main carriers of reclaimed water, while urban wetlands are widely applied to improve the quality of urban landscape water. In order to analyze the spatial and temporal variations in water quality and to identify pollution sources, we described the variations in the water quality of a typical urban river supplied with reclaimed water. Clustering analysis (CA), discriminant analysis (DA) and principal component analysis/factor analysis (PCA/FA) of multivariate statistics were used. Statistical analysis of water quality characteristics showed that the nitrogen and phosphorus pollution was serious in the study area, and the pollution of TN was mixed pollution of NO3--N, NO2--N and NH4+-N. The mean of TP (1.36 mg/L) was 6.8 times higher than the surface water Ⅲ class standard, and The mean of TN (39.75 mg/L) was 39.75 times higher than the surface water Ⅲ class standard. The results of cluster analysis showed that the water quality was divided into two categories at the season scale:flood period (from June to September) and non-flood period (February, March, May and December). Affected by the variation of temperature and runoff of different seasons, fluorine and aluminum were significantly selected to indicate seasonal variation. The results of discriminant analysis showed that there was no significant seasonal difference in the effect of reclaimed water supply on the river channel; the purification function of wetland was different in the wet and dry seasons; and the purification effect of wetland in the wet season was the most obvious. Compared with the water quality upstream, reclaimed water distinctly increased the contents of Fe3+, Na+, TN and volatiles. Attributing to the active wetland purification during the flood period, there was no significant difference in nitrogen and phosphorus contents between upstream and downstream samples. Owing to the poor wetland purification and litter nutrient returning, the contents of NH4+-N, TN and BOD5 were significantly higher in the downstream sample than in the upstream sample. The results of source and components of pollutants based on factor analysis showed that the reclaimed water played a role in diluting the river pollution, such as F- and Chl-a. On the other hand, the reclaimed water increased the content of N, P and ions. Wetlands have a significant purification function on reclaimed water. The purification effect of wetlands in FL made the organic nutrients such as nitrogen and phosphorus and the content of TDS decrease obviously. The results can provide scientific basis for the ecological restoration of urban river supplied with reclaimed water. To sum up, the reclaimed water supply, the acid and alkali pollution and the redox effect of wetland were the main sources of water pollution. The water pollution in the study area was mainly organic matter, nitrogen and phosphorus and ion pollution. It is necessary to strengthen the supervision over the discharge of reclaimed water, and strictly enforce the discharge standard of wastewater for the regeneration of water.
Keywords: reclaimed water    constructed wetlands    multivariate statistical analysis    spatial and temporal variations    

水资源是制约区域经济发展的重要因素,区域水资源由于受气候系统、地表系统以及人类活动的制约,其天然状态下的水循环过程发生显著改变,在时间和空间尺度上存在水文循环要素质和量的变化[1].水资源短缺是制约城市化水平提高的关键因素,而城市再生水的利用不仅可以有效缓解水资源供需矛盾,同时也在解决城市水质恶化等方面发挥重要作用[2].但由于再生水中存在微量有毒化学物质和氮、磷等营养物质,其利用带来的风险不容忽视[3-4].城市人工湿地是集观赏、娱乐、污水净化于一体的景观生态环境系统[5],因其管理成本较低,水质净化显著,越来越多的应用于城市河道再生水水质改善中[6-7],尤其在去除河道水体中的氮、磷、各种有机物、重金属及病原菌等污染物方面发挥了重要作用[8-9].而人工补水、沟渠化等人工措施对于改变河道的水文和水生态过程,影响河道水质空间变异特征意义深刻;通过研究河道水质的时空变异情况,探明水质现状及其时空变化特点是目前城市河道水质研究的热点问题[10].张汪寿等[11]采用灰色关联法与多元统计法对北运河武清段水系的水质进行分析表明,北运河武清段水系水质存在时空变异,夏冬季节各河道水质差异不显著,春秋季节差异显著.李跃飞等[12]采用传统统计学方法初步探讨了秦淮河水体TN、TP污染状况及时空变化特征,结果表明,秦淮河TN、TP污染严重,并且具有很强的时空变异性. WANG等[13]采用多元统计分析方法研究了哈尔滨松花江流域水质的空间尺度及其主要的污染源,为松花江流域水质管理及改善提供依据;徐涌等[10]对太湖源水溪水质时空变化成因及水质变化状况的研究表明,源头水与其下游水之间水质随空间分布差异巨大,水中氮污染严重,其次为有机物; 水中铵态氮、高锰酸钾指数、可溶性有机碳和TP等也因季节变化有较大波动.

综上,目前关于城市河道时空变异性分析的研究多集中在揭示水体污染状况及污染指标,识别污染源等方面,而针对再生水补水河道及其湿地净化对河道水质时空变异性影响的研究鲜见报道.

多元统计分析中的聚类分析(CA)、判别分析(DA)和因子分析(FA)方法已被广泛应用于水质时空变异研究中[14]. Singh等[15]运用多元统计方法对印度Gomti河水质的变化水平进行深入研究;Solidro等[16]利用多元统计方法研究了威尼斯泻湖的营养发展状况.聚类分析是按“物以类聚”原则研究事物分类的一种多元统计分析方法,根据样品的多指标(变量)和多个观察数据,定量地确定样品、指标之间存在的相似性或亲疏关系,以逐次聚合的方法,将性质最相似的对象结合在一起,直到聚成一类[17]. Oketola等[18]运用聚类分析法对Ogun河流域水质监测数据进行分析,识别Ogun河流域水质的空间变异特征.判别分析常用于识别已知类别间具有显著差异的变量或指标,并验证类别分类的正确率[17, 19]. Ajorlo等[20]运用聚类分析和判别分析等多元统计分析方法对吉隆坡TUP流域水质的时空变异情况进行研究,为水质管理检测提供依据.因子分析法是一种既可以降低变量维数,又可以对变量进行分类的方法,旨在用少数独立变量代替大量非相关变量揭示变异特征[21-22].基于此,该研究选取北京市潮白河再生水补水河段作为研究对象,运用多元统计方法中聚类分析、判别分析和因子分析分析湿地再生水净化及其对城市河道水质的影响,以期为再生水补水河道湿地水质净化及其河道水生态恢复提供科学依据.

1 研究方法 1.1 研究区概况

潮白河位于北京市和河北省东部,其上游由东部的潮河与西部的白河组成潮河源于河北省丰宁县,南流经古北口入密云水库.白河源出河北省沽源县,沿途纳黑河,汤河等,东南流入密云水库.出库后,两河在密云县河槽村汇合始称潮白河[23].自密云水库以下市境内干流河道84.5 km,流域面积5 613 km2,研究区处于半湿润、半干旱的华北平原,降水主要集中在6—9月,占全年降水量的66%;1—5月与11—12月降水量相对较少,属于河流枯水期.研究区内的密云再生水厂位于白河左岸,该厂采用MBR(膜生物反应器)处理工艺,是我国首个日处理规模超过1×104 m3的MBR工程,年实际处理污水达919×104 m3,出水水质满足DB 11/307—2013《水污染物综合排放标准》中的Ⅰ类排放标准,出水主要用于潮白河景观用水及市政杂用.为消除再生水水质特性对河湖用水过程中产生的健康风险,采用构建人工湿地的方式对再生水水质进行净化.人工湿地位于再生水厂下游及潮汇大桥上游,其面积约为2.1×104 m2,湿地植物以大型水生维管束植物香蒲为主.

1.2 监测点设置及水质分析

依据潮白河河道沿线污染源排放情况布点,在潮白河上游的中加公司处布设监测点(ZJ),作为对照点;流域中游的再生水排放口处布设监测点(RWO),作为控制点;流域下游的潮汇大桥处布设监测点(CHB),作为削减断面点(见图 1).

图 1 潮白河流域研究范围和监测点分布 Figure 1 Map of water quality monitoring stations in Chaobai River

于2012年1月—2013年11月逐月监测,每月监测1次.监测指标包括ρ(Al3+)、ρ(Ba2+)、ρ(Ca2+)、ρ(Fe3+)、ρ(K+)、ρ(Mg2+)、ρ(Mn2+)、ρ(Na+)、ρ(As3+)、ρ(F-)、ρ(Cl-)、ρ(NO3--N)、ρ(SO42-)、pH、浊度、色度、ρ(NH4+-N)、ρ(挥发酚)、硬度、ρ(NO2--N)、ρ(CO32-)、ρ(HCO3-)、ρ(TDS)(TDS表示总溶解固体)、ρ(CODMn)、ρ(TP)、ρ(TN)、ρ(Chl-a)、ρ(DO)、ρ(BOD5)共29项指标,采样和测试[24]方法均符合国家水文水质监测标准.

1.3 数据处理方法

应用多元统计方法中的系统聚类方法,判别分析方法和因子分析方法对潮白河流域水质的监测数据进行处理,各类统计方法由Excel 2007和SPSS 19.0实现.

聚类分析法的目的是将一个数据集划分为不相连的,有相同属性的簇[25].该研究采用聚类分析法对潮白河流域监测数据进行季节及空间监测点的聚类分析,以了解水质的时间及空间变化的差异性和相似性特征.

判别分析因判别函数不同可分为三类,即全模型判别,前进式判别和后退式判别,其中逐步判别是前进式判别和后退式判别的结合.该研究分别以季节聚类结果和空间聚类结果为分组变量,由于分组变量是非数值型变量,因此在进行该判别分析过程中将各分组变量命名为1、2,各个水质指标作为自变量,采用逐步判别法验证水质季节及空间的聚类结果并识别影响水质季节变异以及空间变异的显著性指标.

因子分析法在水质评价中主要用于提取污染因子和识别污染源[26].该研究采用因子分析法对潮白河流域水质进行污染源分析,识别河流水体的主要污染来源.

2 结果与讨论 2.1 水质总体状况的统计特征

水质参数的统计结果见表 1,将各指标平均值与对应的GB 3838—2002《地表水环境质量标准》对比后可大致得出:以氮污染最为显著,ρ(TN)平均值超出Ⅲ类标准39.75倍以上,达到39.75 mg/L,是研究区水体污染的主要来源,应当重点加以控制; ρ(TP)平均值超过Ⅲ类标准6.8倍,ρ(CODMn)(9.05 mg/L)、ρ(NO3--N)(28.04 mg/L)、ρ(NO2--N)(0.61 mg/L)、ρ(NH4+-N)(3.92 mg/L)均远超过Ⅲ类标准,表明水体的氮磷等有机污染较为严重; ρ(BOD5)(3.94 mg/L)低于Ⅲ类标准,ρ(F-)(0.44 mg/L)、ρ(As3+)(0.002 8 mg/L)、ρ(挥发酚)(0.001 6 mg/L)则更是低于Ⅰ类标准;pH最小值为7.34,平均值为8.12,表明研究区水质呈弱碱性;硬度平均值为252.75 mg/L,按水质硬度分类[27],水体属于硬水.就变异系数而言,ρ(Fe3+)(184.52%)、ρ(NH4+-N)(178.78%)、ρ(NO2--N)(155.4%)、ρ(CO32-)(154.62%)、ρ(Chl-a)(122.41%)变异系数较大,表明该指标离散程度较高,时空分布不均匀.

表 1 水质指标的统计特征 Table 1 Summary statistics of measured parameters
2.2 水质的季节分布特征 2.2.1 水质的季节聚类分析

研究区水质季节性聚类分析结果见图 2,在(Dlink/Dmax)×100<15(Dlink/Dmax表示个案链锁距离与最大链锁距离之比)处可分为两组,分别对应于6—9月和2月、3月、5月、12月.季节聚类结果表明水质的季节变异受再生水补水影响较小,与自然河流丰水期(FL)和枯水期(NFL)的情况基本吻合.

图 2 水质的季节性性聚类分析 Figure 2 Dendrogram of seasonal clusteringresults
2.2.2 水质的季节性判别分析

采用逐步判别法分析验证月份聚类结果并识别表征水质季节变异的指标,解析水质季节变异规律及变异原因,判别分析及回代验证结果如表 2.季节判别正确率为87.5%,表明该结果能够很好地表征研究区内水质的季节性差异;就单一季节分组的判别正确率而言,枯水期低于丰水期,表明枯水期各月水质状况较丰水期更为相似.逐步判别筛选出两个指标ρ(F-)、ρ(Al3+),其显著性指标的箱图如图 3所示. ρ(F-)与河水流量有密切关系[28],数据显示丰水期的ρ(F-)明显低于枯水期.可能是由于丰水期降水径流补给使得河道水体中F-被稀释;枯水期时,河流淡水补给减少和河道底泥中易熔盐类溶解综合作用导致氟含量的升高[28].枯水期ρ(Al3+)显著高于丰水期,可能是由于酸雨和工业酸性废水的排放及农业酸性肥料的使用严重影响了水体中铝的含量[29].

表 2 时空尺度判别函数系数及回代验证结果 Table 2 Discviminant function coefficients of seasonal and the verification results

图 3 水质显著指标的季节变异性 Figure 3 Seasonal variations of significant water quality parameters
2.3 水质的空间分布特征 2.3.1 水质的空间聚类

为了表征水质的季节变异与空间变异的大小,将水质的空间聚类分为两种情况进行分析. 3个监测点的空间聚类结果如图 4(a)所示,在(Dlink/Dmax)×100<15处分为两类,其中再生水上游监测点单独聚为一类,表明再生水上游的水质未受到影响;再生水及湿地监测点聚为一类,表明再生水补水与湿地净化的综合作用对水质有较大影响.基于研究区的季节聚类结果,将监测点按丰水期和枯水期分为六个点进行聚类分析,聚类结果如图 4(b)所示,在(Dlink/Dmax)×100<15层次一处分为两类,其中丰水期、枯水期的再生水上游监测点被聚为一类,表明该研究区内再生水补给和湿地净化综合作用对河道水质的影响大于因季节性变异作用对河道水文水质的影响;在(Dlink/Dmax)×100<5处进一步对丰水期和枯水期再生水补给点和湿地下游监测点进行划分,在层次二处被分为两个亚类,其中丰水期的湿地下游监测点被聚为一个亚类,该划分结果一方面表明湿地对水质的净化作用有明显季节差异,另一方面表明再生水排放口水质出水较为稳定,无明显季节变异性.综合水质的时空聚类分析结果可知,受人为控制的影响,再生水补水和湿地净化的综合作用结果使得水质的空间变异大于季节变异.

注:FL表示丰水期; NFL表示枯水期. 图 4 水质的空间性聚类分析 Figure 4 Dendrogram of spatial clusteringresults
2.3.2 水质的空间判别

为明确水质的空间变异规律和变异原因,依据空间聚类结果,进行水质的空间判别分析.采用逐步判别法来判断水质空间差异的指标.

2.3.2.1 再生水补给的判别分析

再生水补给判别分析及回代验证结果见表 2.逐步判别筛选出7个指标:ρ(Fe3+)、ρ(Na+)、浊度、ρ(NH4+-N)、ρ(挥发酚)、ρ(TN)、ρ(Chla)正确率为100%,表明这7个指标能够很好地表征再生水补给对河道水质的空间差异性的影响.表征水质空间变异的显著性指标的箱图如图 5所示.再生水补水使得水体中ρ(Fe3+)、ρ(Na+)、ρ(TN)、ρ(挥发酚)增加,ρ(Chla)、浊度、ρ(NH4+-N)降低.密云再生水厂产生的再生水中ρ(NH4+-N)为0.28 mg/L[30],远低于潮白河流域中ρ(NH4+-N)的本底值(1.148 mg/L),从而再生水补水对河流中的NH4+-N起到了稀释作用.相对于上游河道背景值,再生水补给显著降低了河道和浊度,其中的减少表征再生水补给使得水体中浮游植物现存量减少[31-33],浊度的显著降低表征了河道水体水质明显好转;另一方面,由于再生水的排放,此河段水流流速加快,水体交换时间相对较短,不利于水中浮游植物的生长,导致水体中ρ(Chla)显著降低[34];吴召仕等[34]研究表明,ρ(Chla)与ρ(TN)呈显著负相关,因此,ρ(Chla)显著降低.总的来看,再生水一方面对河道中的叶绿素等水质污染物起到稀释作用,另一方面再生水中N营养元素及以Na+为代表的盐分离子是其河道补水生态恢复过程中应主要控制的水环境因子.

图 5 水质显著指标的空间变异性 Figure 5 Spatial variations of significant water quality parameters
2.3.2.2 湿地的判别分析

人工湿地受自然环境条件的影响很大,因此季节变化对湿地净化功能的发挥有一定影响[35],结合水质的空间聚类结果,湿地判别分析及回代验证结果如表 2所示.

丰水期逐步判别筛选出4个指标ρ(NO2--N)、ρ(CO32-)、ρ(HCO3-)、ρ(TDS), 其正确率为100%,表明这4个指标能够很好地表征丰水期水质的空间差异性.表征丰水期湿地水质空间变异的显著性指标的箱图如图 6所示.丰水期湿地净化作用导致ρ(NO2--N)明显上升,这可能是由于湿地中植物或微生物进行硝化作用造成的. DO充足条件下,水中NH4+-N被亚硝化菌转化为NO2--N后进一步被硝化菌转化为NO3--N[36].湿地生境中pH>8的碱性环境对亚硝酸的氧化起到抑制作用,最终导致亚硝酸积累[37].湿地微生物代谢产生的CO2气体逸出进入大气,同时缺氧条件下厌氧氨氧化消耗H+[38],二者综合作用使得湿地系统pH升高.碱性条件下HCO3-分解转化为CO32-,并且二者呈负相关,从而湿地净化导致水体中ρ(CO32-)上升,ρ(HCO3-)下降.丰水期旺盛的湿地植物同化吸收过程导致湿地下游水体中ρ(TDS)显著降低.

图 6 丰水期湿地水质显著指标的空间变异性 Figure 6 Spatial variations of significant water quality parameters in FL of wetland

枯水期逐步判别筛选出6个指标ρ(Al3+)、ρ(NH4+-N)、ρ(CO32-)、ρ(HCO3-)、ρ(TN)、ρ(BOD5), 其正确率为100%,说明这6个指标能够很好地表征枯水期水质的空间差异性.表征枯水期湿地水质空间变异的显著性指标的箱图如图 7所示.与湿地上游含量相比较,各指标在湿地下游含量具有显著增加趋势,尤其是ρ(NH4+-N)与ρ(TN)有明显的上升趋势;此外,对比丰、枯水期空间判别结果可得,氮元素只在枯水期被识别.究其原因:① 由于枯水期湿地植物枯萎,同化吸收和代谢能力减弱,导致各指标去除率降低;② 植物生长后期种子掉落及枯落物营养元素回流导致各指标进一步累积[4].

图 7 枯水期湿地水质显著指标的空间变异性 Figure 7 Spatial variations of significant water quality parameters in NFL of wetland
2.4 污染源分析

采用因子分析法对研究区内污染源进行分析,方法共提取出5个旋转因子(VF),累积解释水质变异的92.36%(见表 3).

表 3 研究区旋转因子载荷矩阵及方差贡献 Table 3 Factor loadings value and explained variance of water quality parameters in study area

表 3可知,VF1(方差贡献率为46.02%)与ρ(Ca2+)、ρ(Mg2+)、ρ(K+)、硬度、ρ(TDS)、ρ(Na+)、ρ(Cl-)、ρ(NO3--N)、ρ(SO42-)、ρ(HCO3-)、ρ(TP)、ρ(TN)、色度强烈正相关,与ρ(Ba2+)、ρ(F-)、浊度负相关.再生水中富含Na+、K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、TDS等盐分离子和TP、TN、NO3--N等养分,湿地植物通过吸附固定等形式净化再生水,因此VF1可解释为再生水与湿地共同作用所引起的水体盐分离子及氮磷含量变异. VF2(方差贡献率为24.45%)与pH、ρ(CODMn)、ρ(NO2--N)、ρ(CO32-)正相关,与ρ(Fe3+)负相关;与ρ((Fe3+)负相关表征了丰水期湿地中强烈的氧化作用,由于水生植物根系ρ(CO2)释放作用增加系统中ρ(CO32-),进而改变系统pH,从而VF2可解释为典型的湿地酸碱污染和湿地氧化作用所引起的有机污染. VF3(方差贡献率为12.13%)与ρ(Al3+)、ρ(Chla)、ρ(DO)、pH、ρ(NH4+-N)正相关,与ρ(挥发酚)强烈负相关. ρ(As3+)与湿地环境的还原作用密切相关;ρ(Chla)与ρ(DO)正相关表征了丰水期湿地中的植物量增加,植物进行光合作用产生氧气使得水体中ρ(DO)增加;NH4+-N、挥发酚主要来自于再生水补水.综上,VF3可解析为湿地的还原能力对水体的影响及再生水补水中典型NH4+-N污染. VF4(方差贡献率为5.78%)与ρ(BOD5)显著正相关,与ρ(SO42-)负相关. VF5(方差贡献率为3.97%)与ρ(Mn2+)相关,多价的Mn是参与自然湿地系统各类还原过程中最活跃的元素[37],因此VF4和VF5表征再生补水与湿地还原作用对水体的影响.

3 结论与展望

a)研究区内水体pH平均值为8.12,变异系数较小,水体呈弱碱性,ρ(硬度)平均值为252.75 mg/L,属硬水.

b)研究区内水质表现出显著的季节变化特征和空间变化特征,即季节尺度上的丰水期(6—9月)、枯水期(2月、3月、5月和12月)以及空间尺度上的再生水补水和湿地净化.研究区内再生水补给和湿地净化综合作用对河道水质的影响大于因季节性变异作用对河道水文水质的影响,湿地对水质的净化作用有明显季节差异,再生水排放口水质出水较为稳定,无明显季节变异性.

c)水体主要表现为TN污染,ρ(TN)达到39.75 mg/L,表现为NO3--N、NO2--N和NH4+-N的混合型污染,其中,ρ(NH4+-N)(178.78%)、ρ(NO2--N)(155.4%)具有较大变异系数,表现为特定空间范围内的空间变异;再生水补水使得表征水质季节变异的ρ(F-)、ρ(Al3+)增加;湿地的净化作用在丰水期表现最为明显.

d)再生水补给和湿地的酸碱污染及氧化还原作用是河流水体污染的主要来源.研究区水质污染主要表现为有机物,氮磷以及离子污染,综合表现为复合污染.

e)应加大再生水排放的监督力度,对于再生水的排放应严格执行废水排放标准,尤其要控制TN排放标准,减少因再生水补给造成段内滞留时间较长引起的湖库类水体的氮污染;加强湿地净化作用,减少内源污染的影响.

f)为明确再生水对河流水稀释的强度及关系,在后续研究中应加强对河道上游来水流量变化的监测; 此外,该研究在水质监测时间及监测指标上存在不足,对于水质分析时间上的延续以及再生水中监测指标的补充是后续的主要研究工作.

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