人类活动和全球气候变化引起了水质恶化、湖泊富营养化、水生态环境破坏等一系列的水环境问题. 如何改善水污染现状已成为区域水环境研究中迫切需要解决的问题. 另外，河流水质因子众多，而且受地理环境、 气候因素^[1]、 土地利用方式^{[2, 3, 4]}、 及人类活动^[5]的影响使得流域水质在时空上呈现较大的异质性^[6]. 明晰水质的时空变化规律是评价水环境质量、 分析污染来源和改善水环境质量的前提^[7]，也是当今水质监测与评价的重点和难点. 近年来，相关分析、 聚类分析、 主成分分析、 因子分析、 判别分析等多元统计方法^{[8, 9, 10, 11]}已成为反映河流污染时空模式的主流技术，这些方法被广泛地应用于了解研究区域的水环境状况，并逐渐成为该领域的研究热点.

温瑞塘河位于瓯江以南、 飞云江以北的温瑞平原，是温州市境内十分重要的河道水系. 水源主要来自瞿溪、 雄溪、 郭溪(通称三溪)以及大罗山和集云山的山涧溪流，整个流域面积740 km²，水面面积22 km²，多年平均降雨量1 694.8 mm，年径流量9.13亿m³. 进入20世纪80年代以后，温瑞塘河水系的污染问题变得越来越突出，至90年代，大部分河段的水质恶化为劣Ⅴ类水，许多河道甚至发黑发臭，已经严重制约了温州经济发展. 因此，研究温瑞塘河水质时空分布规律，辨别其污染源也成为研究本流域的首要任务. 2010年，Lu等^[13]利用主成分分析、 聚类分析、 GIS等方法分析了不同的营养盐成分在2006~2007年不同月份不同地点的分布规律. Yang等^[14]利用主成分分析、 多元线性回归方法分析了农村、 城市、 及其过渡区这3种不同职能区下的水污染时空分布特征. 2014年Ma等^[15]利用水质标识指数法对温瑞唐河的有机污染特点进行了时空分析. 然而，以往的这些水质时空评价分析工作往往只关注不同月份之间的水质异质性，忽略了河流处于不同补给时期的水质污染来源和分布特征. 因此，为了探讨不同补给时期的水污染来源及其空间分布特征，本研究针对温瑞塘河水环境问题选取电导(EC)、 温度、 pH、 浊度、 溶解氧(DO)、 总有机碳(TOC)、 总氮(TN)、 磷酸盐(PO^3-₄)、 亚硝酸盐(NO^-₂)、 硝酸盐(NO^-₃)、 氨氮(NH⁺₄-N)、 硅酸盐(SiO^2-₃)等12种水质理化参数，利用主成分分析和GIS的方法分析不同时期的水污染来源及其空间分布特征，以期为温瑞塘河的水环境影响评价、 水环境治理提供科学依据，同时也为生态塘河建设提供科技支撑.

本研究以整个温瑞塘河为研究区域，参照国家标准《水质-采样方案设计技术规程》(HJ 495-2009)^[16]的同时结合温瑞塘河的河网及地形地貌特征选取具有代表性的40个采样点. 在这40个采样点中，A类采样点表示一级河道的监测点(A1~A9表示顺主河道往下)，B类采样点表示二级河道的监测点，C类采样点表示三级河道的监测点，N类采样点表示位于温瑞塘河温州市区段周边的郊区，W类采样点表示三垟湿地的监测点(图 1).

图 1

Fig. 1

图 1 温瑞塘河流域及其采样点Fig. 1 Wenruitang River watershed and its sampling sites

塘河主河道的两边有许多的支流相连，但A7两边支流较少; A5~A7河段，是塘河市区段流入郊区段的过渡地带^[17]. B类监测点位于市区河段，其中B1处有水闸连通勤奋河与瓯江，B7与瓯江相通，全年较长时间处于开闸状态，所以浊度盐度都很高. C类点也位于市区，其中C1、 C2位于生活区内，有大量生活污水直接排入河道，有机质污染非常严重，常年水体成黑色，经常发出浓厚的臭味^[18]. N1、 N2监测点位于温瑞塘河主河道的上游，是其发源区水源汇入塘河的入河口. 相对于周边有大量工厂、 居民相对居中的N1监测点，N2的周围是闲置的土地，于2009年9月至今建造新火车站及桥梁，水体上下游处于半堵截状态，并且几乎没有生活污水及工业废水的排入; W2、 W3位于人口密度较小的三垟湿地，内有桔园、 农田、 家庭小作坊等污染源，为保护湿地水资源，此处与塘河污染水体几乎处于截断状态，有类似于“湖泊”的独立体; N7位于温州高教园区内，水的流动性很慢，出河口位于茶山镇上，此处人口密度很大，无工业污染，故兼顾整个水系的同时，其区域具有独特性，可以独立分析. A8B1、 A9B1分别为鱼潭前溪及仙岩风景区的出口，上游无人口居住，A8B1周围是农田，A9B1是仙岩水库的出口之一^[19].

2008年9月~2009年10月的每月下旬，用YSI6920多参数水质监测仪现场测定河道中央(B1等少数点因地形限制在河道边沿取点)表层水的温度、 浊度、 DO、 pH、 电导率和NH⁺₄； 现场采用有机玻璃采样器或塑料桶采集表层水样，按《水质采样样品的保存和管理技术规定》(GB 12999-91)要求固定和保存水样，并带回实验室分析.

带回实验室的水样立即用小孔径筛网过滤除去较大的杂物后用0.45 μm孔径的滤膜或三层滤纸过滤，得到约200 mL水样，在其中加入3滴饱和氯化汞后放于冰箱内(小于4℃)冷藏，并尽快在流动式注射分析仪(AA3)上用水杨酸分光光度法测氨氮(NH⁺₄)、 用N-(1-萘基)乙二胺盐酸法测NO^-₂，用镉柱还原法测NO^-₃，用钼锑抗分光光度法测无机磷(PO^3-₄)，用硅钼黄法测硅酸盐(SiO^2-₃); 用亚甲基蓝法测硫化氢(H₂S)，在TOC/TN自动分析仪上用燃烧氧化法测定总溶解有机碳(TDOC)，气相分子分光光度法测总氮(TN).

河流水质因子众多，利用所有的因子对水质进行评价有一定的难度，而主成分分析是利用降维的思想，把原来具有错综复杂的变量归纳为少数几个综合变量，其中每个主成分都是原始变量的线性组合，各主成分之间互不相关，从而实现以少数几个综合变量反映原始变量的绝大部分信息，且所含的信息互不重叠^[20]. 主成分分析法能够全面反映水体的污染程度、 主要污染物的类别、 来源、 成因、 时空分布规律以及变化趋势，找到优先控制的监测断面和水质指标. 其计算步骤主要有: 对原始数据进行标准化处理; 计算相关系数矩阵; 计算特征值和特征向量; 计算对应于特征值的特征向量; 计算主成分贡献率和累计贡献率; 计算主成分载荷; 各主成分得分.

针对定点采样的原始数据，进行主成分分析之前，用 Kurtosis 和Skewness 检验污染指标的分布特征，其结果分别为: -0.685~5.6 和-0.802~32.18(置信度为95％)，说明过于偏离正态分布，进行BOX-COX转化之后，在-2~2之间，所有污染指标呈正态或接近正态分布. 同时，为了消除单位的影响，对数据进行标准化，即均值为0，方差为1.

根据温州的水文特征，将1~4月、 12月定为枯水期，6~10月定为丰水期，5月、 11月定为平水期. 然后将原始数据依据3个不同的时期分为3组，所有数据标准化后开展因子分析，识别不同时期的主要污染因子和污染源，采用特征值是否大于0作为判别依据. Liu等^[21]认为载荷值大于0.75则足以代表原始变量所包含的绝大部分信息，据此3个时期分别提取了4个主成分. 丰水期期间，①第一主成分解释了33.6%的水质变异，反映的信息量最大，与其强关联的主要是TN、 NH⁺₄-N、 PO^3-₄，一般关联的是DO、 TOC、 SiO^-₂，氨氮和磷的贡献率较枯水期时有所上升，TN、 NH⁺₄-N、 PO^3-₄既是由于生活污水、 化学原料及化学制品等的点源污染，也是由于该流域内农业生产过程过量使用化肥导致氮、 磷营养盐通过径流进入地表水体所致，因此第一主成分可归类为生活污水等点源和非点源污染的综合影响^[22]; 与DO呈负相关，苏玉等^[23]认为丰水期植物群落生长密度最好，且TN、 NH⁺₄-N加剧了水体富营氧化问题，另外氮、 磷的转化等也进一步减少了水体中的氧气. ②第二、 三主成分的贡献率分别为16.7％、 14.8％，相关联的主要是EC、 温度、 pH、 浊度. 浊度代表含有泥土、 粉砂、 微细有机物、 无机物、 浮游生物等悬浮物和胶体物. pH值反映了水体的酸碱度，它对水体的氧化还原反应起着一定的控制作用，决定了水体的化学稳定性. 电导率则代表了水体中离子的活动程度. 自然因素水温则代表了温度对水中藻类等浮游生物的影响. 所以第二、 第三主成分主要反映的是水体中悬浮物、 浮游植物的生长状况和水体的离子属性^[24]; ③第四主成分PC4的贡献率为10.7%，与其负关联的是pH、 NO^-₂，正关联的是DO,反映了pH、 DO对氮循环转化的影响，可认为PC4主要是硝态氮污染.

平水期期间，TOC、 NH⁺₄-N、 TN、 PO^3-₄的载荷值大于0.9，是第一主成分主要影响因子; EC和DO也是影响第一主成分的因子，这表明生活污水的排入，消耗了水中的溶解氧，导致水中DO降低^[25]; 且第一主成分的贡献率是39.9%，其贡献值最大，这表明生活污染是温瑞塘河的主要污染源. 第二主成分的贡献率是15%，其与温度、 EC、 NO^-₃有关，第三主成分主要反映的是浊度、 温度、 EC，贡献率为14.6%，第二、 第三主成分可归类为自然因素的影响. 第四主成分主要反映的是NO^-₂、 NO^-₃，其贡献率是10.7%，可归为氮类污染物.

枯水期期间，第一主成分的贡献率为28.8%，与第一主成分呈强正相关的是TN、 PO^3-₄、 NH⁺₄-N，方晓波等^[26]认为枯水期农业面源污染较小，主要是点源污染，因此，TN、 PO^3-₄、 NH⁺₄-N主要来源于生活污水、 化学制品制造业、 皮革制造业、 服装制造业等点源污染; 第一主成分与TOC、 SiO^-₂呈现一般正相关，与DO呈现负相关关系，可归类为耗氧型有机污染. 第二主成分与温度相关系数很高，与TOC、 硝酸、 亚硝酸一般相关，赵洁等^[27]认为是由于未经处理的生活污水直接排入河中导致水质下降，可归类为生活污染的影响. 第三主成分主要体现了水环境的自然变化，其贡献率是与电导率、 浊度正相关; 与pH负相关，说明pH降低，有利于水中物质的溶解.

从表 1可以得知，丰水期，大于0.9的参数有TN、 PO^3-₄、 NH⁺₄-N; 平水期，大于0.9的参数有TN、 PO^3-₄、 NH⁺₄-N、 TOC; 枯水期，大于0.9的参数有TN，说明TN是最重要的影响因子. 虽然在不同时期，主要影响因子不一定相同，但总的来说3个不同时期的4个主成分主要体现了人类活动的影响.

表 1(Table 1)

表 1 丰水期、 平水期、 枯水期12个变量的因子载荷矩阵Table 1 Loadings of 12 selected variables on VARIMAX rotated factor in dry period,wet period,flow period 项目 参数 第一主成分 第二主成分 第三主成分 第四主成分 EC 0.493 0.659 0.527 -0.019 温度 0.171 0.597 -0.716 -0.028 pH 0.21 0.566 -0.504 0.501 浊度 -0.021 0.802 0.511 0.009 DO -0.536 -0.285 0.337 0.504 丰水期 TOC 0.542 -0.327 0.045 0.273 TN 0.925 -0.167 0.041 0.188 PO3-4 0.94 -0.122 -0.037 0.043 NO-2 -0.122 0.007 -0.248 -0.615 NO-3 -0.465 0.32 0.221 0.057 NH+4 0.949 -0.093 0.017 0.055 SiO2 0.677 0.004 0.278 -0.42 贡献率/% 33.6 16.7 14.8 10.7 累计贡献率/% 33.6 50.3 65.1 75.8 EC 0.561 0.538 0.59 0.057 温度 -0.035 -0.663 0.534 -0.016 pH -0.004 -0.397 0.425 -0.097 浊度 -0.043 0.322 0.904 -0.107 DO -0.536 0.46 0.158 -0.292 平水期 TOC 0.935 0.035 -0.023 -0.126 TN 0.982 0.047 -0.048 -0.03 PO3-4 0.93 -0.175 -0.051 -0.016 NO-2 -0.112 -0.446 0.26 0.776 NO-3 -0.349 0.621 -0.06 0.535 NH+4 0.975 0.021 -0.037 -0.037 SiO2 0.652 0.25 -0.041 0.425 贡献率/% 39.9 15 14.6 10.7 累计贡献率% 39.9 54.9 69.5 80.2 EC 0.044 -0.039 0.704 0.46 温度 0.114 0.784 -0.021 -0.23 pH -0.132 0.271 -0.686 0.534 浊度 -0.065 0.246 0.686 0.394 DO -0.675 -0.472 0.069 0.144 枯水期 TOC 0.571 0.525 0.323 -0.378 TN 0.926 -0.236 -0.116 0.191 PO3-4 0.863 -0.095 -0.134 0.293 NO-2 0.057 0.689 -0.22 0.099 NO-3 0.047 0.638 0.064 0.352 NH+4 0.84 -0.355 -0.055 0.242 SiO2 0.579 -0.216 0.113 -0.415 贡献率/% 28.8 20.4 18 12.2 累计贡献率/% 28.8 49.2 67.2 79.4

表 1 丰水期、 平水期、 枯水期12个变量的因子载荷矩阵Table 1 Loadings of 12 selected variables on VARIMAX rotated factor in dry period,wet period,flow period

通过搜集温州市水环境质量状况方面的文献、 公报、 报道等，发现2005年开始出现50%左右的监测站点的水环境质量超过劣Ⅴ类，并在2006年达到100%，在之后流域内的水质一直处于劣Ⅴ类的水平. 具体的年际变化情况如下: 2005年温州市环境状况公报显示主要污染物是氨氮等有机污染^[28]，在25个监测站点中，属于Ⅴ类水水质标准和劣Ⅴ类水质标准的站位分别有10个和16个，占总河段长度的14.4%和46.2%. 2006年4月，浙江省水资源监测中心温州分中心监测数据，表明市区28条内河37个断面所有断面水质为劣Ⅴ类，其中氨氮量均超标14.59倍^[29]，Lu等^[13]利用温州市规划局提供的2006-06~2007-03间的30个站位的水质数据进行分析，结果表明所有站点的TN(3.78~70.4mg ·L^-1)、 NH⁺₄(2.25~57.9 mg ·L^-1)浓度都超过Ⅴ类水质标准; 赵志旭^[29]在2008-06~2008-12间选取25个采样站点分析温瑞塘河的水质情况，结果表明所有站点的TN(5.29~51.7mg ·L^-1)、 NH⁺₄(3.5~52.84 mg ·L^-1)浓度都超过Ⅴ类水质标准; Ma等^[15]利用温州市环境保护局提供的2009-01~2009-11间的16个采样站点的水质数据进行分析，结果表明81.3%的站点的NH⁺₄(平均7.16 mg ·L^-1)浓度都超过Ⅴ类水质标准; 崔长远^[19]在2009-11~2011-01间选取40个采样点分析温瑞塘河的水质情况，结果表明所有站点的TN(5.54~35.14mg ·L^-1)、 NH⁺₄(3.06~25.16 mg ·L^-1)浓度都超过Ⅴ类水质标准. 虽然2006~2011年流域内的平均水质处于劣Ⅴ类的水平，但是流域内所选取站点的TN、 NH⁺₄最低浓度值呈现缓慢上升的趋势，而最高浓度值呈现逐年降低的趋势. 也就是说流域内的水质在空间上的差异性逐步缩小，主要表现在TN、 NH⁺₄最高浓度值的控制上. 造成这种现象的原因可能有两个: 一是数据的统计归口单位不一致，造成水质数据、 采样点存在一定的差异性; 另一个是近几年政府加大了对温瑞塘河的治理力度.

根据主成分得分公式W=λ_iY_i (λ_i表示第i个因子的特征值，Y_i表示第i个因子的因子权重)计算各个采样点的综合得分，在本文中综合得分与主要污染因子的特征值与因子权重有关，因此综合得分越大说明污染越严重. 在利用GIS制图功能在空间上表示出3个不同时期的不同采样点的综合得分(如图 2~4). 从中可以得知，市区的污染要大于郊区和湿地，上游水质较好，满足地表水三类水标准. 水质污染程度枯水期>平水期>丰水期. 丰水期间和平水期，由于雨量足、 水量大，流速相对大，污染物质不容易聚集，所以靠近塘河主河道中上段污染相对要轻些. 枯水期，雨量减少，流速减缓，污染物质容易聚集，所以在此期间塘河主河道污染严重. 同时也可看出三级河道污染最严重，二级河道和一级河道次之，郊区污染相对较轻. 一级河道上游和中游污染较轻，下游污染严重，过了A7点之后，由于水体的自净作用，污染物的浓度降低. 并发现在枯水期和平水期时，

塘河主河道A7点的污染最为严重，很可能是上游城市污水聚集在A7点或者受两岸农业面源的影响; 而在丰水期，塘河主河道A6点的污染最为严重. B13在枯水期间，污染程度比其他两个时期要重. 上游采样点N1和N2，甚至到A2点，水质状况较好，周边地势相对较高，受外界影响较小. N7主要是受高教园区大学城的生活污水影响，N5采样点主要受农村生活污水和畜牧养殖业的影响. 从图 2~4中还可以得知，塘河流域污染最严重的区域分布在靠近瓯江的支流上: 这些河段小而窄，水流几乎常年不流动，污染物进入这些河流不易扩散; 而且这些地方的生活污水没有完全纳入市污水处理系统，生活污水的直排是这些地区污染严重的一个主要原因; 加之水闸的关闭，阻碍了这些河段与外界水的流通，进一步加重了这些地区的水污染现象; 另外，温瑞塘河流域的航运船只也是造成污染的一个原因.

图 2

Fig. 2

图 2 丰水期定点采样的综合评分Fig. 2 Comprehensive score of the sampling sites in flow period

图 3

Fig. 3

图 3 平水期定点采样的综合评分Fig. 3 Comprehensive score of the sampling sites in wet period

图 4

Fig. 4

图 4 枯水期定点采样的综合评分Fig. 4 Comprehensive score of the sampling sites in dry period

据2008年温州市环境状况公报得知^[30]，每年入塘河废水总量达到1.46亿t,接近塘河日常蓄水量的2倍. 温州市废水排放总量3.29亿t，其中工业废水1.06亿t，城镇生活污水2.23亿t. 废水中COD排放总量为11.14万t，其中生活污水中COD排放量为8.47万t; 废水中氨氮排放总量为1.09万t，其中生活污水中氨氮排放量为0.57万t. 可见，温瑞塘河污染主要是生活污水和工业废水的直排引起的. 同时，温州市的污水收集系统不够完善，很多排污管是雨污合流，加大了污水收集的难度.

为研究城市河流两岸不同空间范围内土地利用结构和格局对水体质量的影响，利用GIS中的缓冲区空间分析功能，计算了河流两岸不同距离缓冲区内土地利用结构的组成，确定本研究缓冲区距离为300 m，得到水系缓区分布图，再运用GIS的叠加分析功能，得到300 m缓冲区范围内土地利用图，最后运用SPSS软件统计分析研究区域内河流两岸的土地利用结构^[31,32]. 根据表 2的水质数据与土地利用结构的相关分析得出，土地利用结构中的绿化用地与DO呈正相关与EC呈负相关; 这表明随着绿化用地类型面积的增加，河流水质有改善的现象. 水域面积与氨氮、 pH、 电导率呈负相关，表明在相同排污情况下，水域面积越大单位体积水域内的污染物浓度就越小，也就意味着水域面积越大，纳污能力越强. 城建用地与氨氮、 pH和电导率呈正相关，与溶解氧呈负相关. 城建用地是土地利用结构中最主要的污染输出土地利用类型，其商业及工矿用地和居民住宅用地是城市快速发展的产物，其数量占有绝对优势，对水质影响最为严重. 农业用地与溶解氧、 电导率分别呈正、 负相关，这与以往的研究不同，主要原因可能是由于本地区的污染源主要来自于点源污染^{[13, 14]}，而且水体水质常年处于劣五类的状态，农业用地在一定程度上充当了绿化用地的功能，缓解了点源污染带来的影响.

表 2(Table 2)

表 2 水质参数与土地利用的相关系数(N=45,P<0.01)Table 2 Correlation coefficients between water quality and land use(N=45,P<0.01) 水质参数 绿化用地 农业用地 水面 城建用地 氨氮 -0.536 0.479 溶解氧 0.416 0.402 -0.439 pH -0.578 0.384 电导率 -0.466 -0.532 -0.412 0.577

表 2 水质参数与土地利用的相关系数(N=45,P<0.01)Table 2 Correlation coefficients between water quality and land use(N=45,P<0.01)

温瑞塘河流域所在地区是温州城市发展的中心地带和活跃区，由于其强力的集聚效应和经济高速发展对劳动力的需求，使人口不断向该区域集中，造成了诸多社会和环境问题，比如居住空间狭小、 城市交通拥挤、 环境质量恶化等问题. 利用行政区内采样点的水质参数与相应的人口密度做相关分析，结果显示人口密度与pH、 氨氮呈正相关，相关系数分别为0.443、 0.456; 与DO呈负相关，相关系数为-0.512 (P<0.05). 温瑞塘河流域流过的区域正是温州市人口最为集中的区域，且还在不断增长，这种现状和趋势给流域内水环境造成了严重的影响.

温州市近年来大量进行生态调水措施降低塘河的污染负荷，即打开闸门，运用上游的清水把塘河冲刷干净. 对6月勤奋河调水之后的样品进行水质分析，把此采样点水质历年平均值当成是生态调水之前的浓度值，再与调水之后的浓度值进行比较. 从图 5中可以得到生态调水后的第3 d，氨氮浓度值降低，溶解氧百分比含量升高，但是氨氮浓度仍然超过Ⅴ类水环境质量标准(GB 3838-2002)的2倍; 调水后第6天氨氮浓度值上升到15.26 mg ·L^-1，溶解氧的百分比含量降低到Ⅴ类水标准，水环境质量恢复到原来污染水平. 这与王玉铜等^[33]研究得出的结论一致: 温瑞塘河进行引瓯江潮水冲污可以短时间内改善区域水环境. 可见，调水在一定程度上缓解了水环境恶化的现象.

图 5

Fig. 5

图 5 靠近勤奋水闸处生态调水前后氨氮和溶解氧的变化Fig. 5 Concentration change of NH+4-N and DO before and after water transfer

(1)综合主成分分析的结果，丰水期大于0.9的参数有TN、 PO^3-₄、 NH⁺₄-N; 平水期大于0.9的参数有TN、 PO^3-₄、 NH⁺₄-N、 TOC; 枯水期TN、 PO^3-₄、 NH⁺₄-N是主要的污染物. 总的来说，TN、 PO^3-₄、 NH⁺₄-N是温瑞塘河流域主要的污染物物质.

(2)温瑞塘河水质在时空分布上具有一定的时空分异性. 水质污染程度在时间上是枯水期>平水期>丰水期; 污染程度在空间上三级河道>二级河道>一级河道,但是无论几级河道市区的水质都劣于郊区和湿地.

(3)流域内的水环境质量受人类活动的影响较大. 工业废水和生活污水的直排是导致河水水质恶化的主要原因. 人口的密集度是导致水质恶化的间接原因. 另外，绿化用地和调水可改善水质，城建用地可恶化水质.