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地表水监测指标在环境影响评价中的应用

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刘衍

摘要：通过收集整理并分析铜陵市地表水指标中化学需氧量（COD）、高锰酸盐指数（IMn）、五日生化需氧量（BOD5）、氨氮（NH3-N）、总氮和总磷的监测数据，发现地表水各监测指标之间存在一定的必然的相关性。这些监测指标的数值，除了发挥完成常规地表水的环境监测任务的作用，也将会成为环境影响评价工作提供重要的评价依据，所以分析好监测指标之间的相关性，能够发挥出环境监测数据的双重应用价值。

Abstract： Through collecting and analyzing the monitoring data of chemical oxygen demand （COD）， permanganate index （IMn）， five-day biochemical oxygen demand （BOD5）， ammonia nitrogen （NH3-N）， total nitrogen and total phosphorus in the surface water indexes of tongling city， it is found that there is a certain correlation between the monitoring indexes of surface water. The values of these monitoring indicators， in addition to playing a role in completing the environmental monitoring task of conventional surface water， will also become an important evaluation basis for environmental impact assessment. Therefore， a good analysis of the correlation between monitoring indicators can give play to the dual application value of environmental monitoring data.

關键词：地表水;监测指标;相关性;环境影响评价

Key words： surface water;monitoring indicators;correlation;environmental impact assessment

中图分类号：X824? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文献标识码：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章编号：1006-4311（2019）33-0217-02

0? 引言

化学需氧量（COD）、高锰酸盐指数（IMn）、生化需氧量（BOD5）、氨氮（NH3-N）、总磷、总氮都是地表水环境质量标准基本项目指标，既是判断水域水质的评价标准，也是水质治理和规划的目标和水质管理的技术基础。在分析水质指标的同时，进一步关注指标之间的内在联系，不仅对环境监测分析的数据审核具有非常重要的指导意义[1、2]，同样在环境影响评价领域可以得到很好的利用[3、4]。化学需氧量、高锰酸盐指数是作为直接表示水体中还原性物质和有机物相对含量的指标，生化需氧量是作为间接表示水体中有机物含量的指标，均为判断水质质量的重要参数;氨氮和总氮是反映水体中不同形式氮含量的指标，总磷是反映水体中总的磷化合物数量总和的指标，而氮磷元素都时导致水体富营养化和水质变差的重要因素。

随着水体环境研究的不断深入，更多的国内外环境分析和监测人员关注到指标之间的关联性[5-6]，这将在环境影响评价[7-8]、废水污染源辨析和管控[9-10]、生态环境水体监测[11-12]以及污染变化趋势判断等诸多方面发挥重要作用。现行的环境影响评价方法中，利用环境监测指标预测的模式还仅仅利用了溶解氧和生化需氧量之间的关系（S-P模式），本文通过分析两项地表水水质指标之间的关系，希望为环境影响评价预测提供更多的分析方法和预测模式。

1? 研究对象与方法

文本研究对象为长江铜陵段地表水，数据来源于2017年9月-2018年12月铜陵市环境监测中心站310个地表水监测和分析的数据，其中包括铜陵长江段水样、区域内顺安河、长河、菜子湖、天井湖等地表水样品。对化学需氧量、生化需氧量、高锰酸盐指数、氨氮、总氮和总磷六项常规监测数据进行了相关性分析，采用Pearson相关系数法分析探讨了六项常规指标数据之间的相关性及数据之间存在联动变化，采用SPSS19. 0对水质数据进行分析。

2? 结果与讨论

2.1 水质六项基本指标的相互关联性

整理铜陵站监测的长江铜陵段及周边地表水的监测数据，剔除明显异常的超标数据和检出限附近不具备统计意义的数据后，采用Pearson相关系数法对数据间的相关性进行统计计算与分析。通过分析这些指标之间的Pearson相关系数，分别筛选出三组相关指标进行关联性分析，讨论其存在关联性的原因和变化规律，即COD、IMn、BOD5为一组、NH3-N和COD为一组，NH3-N和总磷、总氮为一组。

2.2 化学需氧量、高锰酸盐指数、生化需氧量的相关性分析

化学需氧量、高锰酸盐指数和生化需氧量都是可以表示水体中有机物相对含量的条件性指标，但又有所区别。从这三种指标所能反映的污染情况来看，其必然存在一定的关联性;从统计数据来看，也确实证实了三种指标之间的相关性程度非常密切。为了进一步探究化学需氧量、高锰酸盐指数和生化需氧量之间的相关性程度，对这三个指标中两种指标分别做线性回归分析。

根据147组监测数据，化学需氧量和高锰酸盐指数存在如下线性关系：y=2.8440x+3.6597，R2=0.8113。由于KMnO4的氧化率较低，一般只反映清洁水样中还原性物质的量，所以在这些监测数据中，高锰酸盐指数的值一般分布在COD小于5mg/L范围内。样品中也有部分水样的高锰酸盐指数较高，同时对应的化学需氧量也随之具有更高的值，变化趋势具有一致性，并且COD/IMn的平均值约为2.84。

根据128组化学需氧量和生化需氧量的监测数据进行线性回归分析，二者存在如下线性关系：y=5.5538x+ 3.2257，R2=0.7410，并且显著相关。生化需氧量和化学需氧量所反映的还原性物质区别在于，生化需氧量仅反应可以被氧化的有机物质，而化学需氧量除了反映能氧化部分有机物外，还能反映其他无机还原性物质的量。从线性回归方程可以看出，COD/BOD5的平均值为5.55，这对我们日常数据审核和分析具有一定的指导意义。

在影响评价预测方面，在没有污染物侵入的情况下，水體环境相对稳定，水中有机物在还原性物质中的占比保持在一定的范围内，化学需氧量与生化需氧量的比例同样会保持相对稳定;如果COD/BOD5出现异常变大，表明其他无机污染物侵入到水体中，主要污染物为还原性无机物;如果COD/BOD5出现异常降低，表明其他有机污染物侵入到水体中，有机物污染较为严重。

2.3 氨氮和化学需氧量的相关性分析

由表1可知，氨氮和化学需氧量之间存在着极显著相关性，R=0.8362，对131组氨氮和化学需氧量数据进行线性回归分析，线性回归关系为：y=7.0795x+8.6624，R2= 0.6992，COD/氨氮的平均值约为7.08。但是在氨氮检出下限以下的数据过多，COD值多集中于在5～10mg/L，不能很好的反映二者的相关性;如果剔除氨氮检出下限以下的数据，对删除后的90组氨氮和化学需氧量数据重新进行相关性和线性回归分析，Pearson相关系数为0.8941，线性回归关系为：y=6.1095x+10.69，R2=0.7995，二者表现出更加显著的相关性。这就说明，在氨氮浓度比较大的水质中，氨氮和COD会展示出更加一致性的变化趋势和极强的相关性，可以利用这种关系来预测污染严重的水体情况和影响评价。

2.4 总氮、氨氮和总磷的相关性分析

总氮反映的是水体中有机氮和各种无机氮化物的含量，氨氮则是反映水体中游离氨和氨盐的含量。从定义上看，氨氮是总氮含量的一部分，所以氨氮和总氮之间会存在一定的相关性。总磷反映的是水体中磷元素的总含量，水质中总磷和总氮的含量过高都是造成水体富营养化的重要的原因，因此探索总氮、氨氮和总磷之间的相关性对环境水体分析和预测分析具有重要意义。

通过对氨氮和总氮的监测数据进行相关性和线性回归分析，可知氨氮与总氮的Pearson相关系数为0.8702，线性回归关系为：y=1.6653x+1.1133，R2=0.7572，总氮/氨氮的平均值约为1.67，即氨氮在总氮中的占比约为60%。以上只是统计学角度的相关性，单从散点图中可以发现，总氮的值在0～2mg/L的范围内，氨氮值保持在0.1mg/L以下，基本处于到检出下限以下，可以理解为总氮值较低时，水质中氮以游离氨和铵盐以外的形式存在。

氨氮与总磷的Pearson相关系数为0.9498，其相关程度大于总氮与总磷的相关程度，总磷值在0～0.05mg/L的范围内，氨氮值同样保持在0.4mg/L的检出下限以下。但是，当氨氮和总磷的浓度都较大时，由于总磷含量的升高，导致水体富营养化，水生生物尤其藻类大量繁殖，进而分解产物也大量增加，导致氨氮量增加。也就是说，在水体受污染严重的情况下，氨氮和总磷会表现出很强的相关性和变化一致性，氨氮-总磷关系在特定水体中可以用于环境影响评价中的预测。

3? 结论

在地表水中化学需氧量、高锰酸盐指数和生化需氧量三者之间有明显的相关性，并且三者之间的比例关系较为吻合，可以利用单一指标去预测或估算其他指标，完全可以用于对环境影响评价的环境预测和预判。氨氮和总磷的相关性在有足够的监测数据前提下，可以利用二者关系进行相关性分析，并应用于环境影响评价的预测。所以，地表水中各项指标之间的相关性在环境影响评价和预测上将会发挥出重要价值。

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