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Assessing river water quality using water quality index in Lake Taihu Basin, China
Zhaoshi Wu ⁎, Xiaolong Wang, Yuwei Chen, Yongjiu Cai ⁎, Jiancai Deng
State Key Laboratory of Lake Science and Environment, Nanjing Institute of Geography and Limnology, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008, PR China
重点部分：
我们评估了水质及其它在太湖盆地周围的河流中的空间变化。
太湖盆地中的水质一般被认为是“中等”的。
观测出6种河流系统间的显著差异。
氨氮,化学需氧量,硝态氮,溶解氧和浊度是最有效的水质参数。
使用最小水质指数方法时应充分考虑重量。
关键词:
水质评估
水质指数
最小水质指数
河流
太湖盆地
长三角
概要
太湖盆地是我国最发达的地区之一，由于其污染环境的特殊性，受到了广泛的关注.本研究基于盆地规模性监测和水质指数方法，对太湖盆地的河流水质，提供了一个清晰的理解。2014年9月至2016年1月，在主河流沿线的96个地点进行了四次四季取样。15个参数，包括水温，浊度，酸碱度，溶解氧，电导率，化学需氧量，总氮，总磷，氨氮，亚硝酸盐，硝态氮，钙，镁，氯化物，硫酸盐。测量这些参数以计算水质指数。
研究期间的平均水质指数值为59.33，因此这样的水质一般被认为是“中等”的。在这6条河流系统中，检测到了水质指数值上的重大差异。水质较好的是苕溪和南河系统。水质呈现明显的季节变化，秋季水质指数值最高，春季和夏季次之，冬季最低。最小水质指数是基于逐步线性回归分析开发的，由五个参数：氨氮，化学需氧量，硝态氮，溶解氧和浊度组成。特别是在充分考虑权重的情况下，该模型在显示太湖盆地的水质方面展示出良好的表现。我们的结论有利于水质管理，并且可用于太湖盆地的快速、低成本的水质评价。另外，我们建议，当使用最小水质指数方法进行水质评价时，应充分考虑到环境参数的权重。
介绍
足量的高质量水资源是经济发展和生态完整性的前提条件。很多的因素影响水质，如自然进程(例如，风化、降水，土壤侵蚀等)，人为活动(例如，农业、城市和工业活动)和水资源的日益增加利用(Carpenter et al., 1998; Singh et al., 2005; Todd et al., 2012)。由于上述多方面的影响，水质恶化已成为世界范围内的一个严重问题。值得注意的是，新鲜的水资源可能会在未来变得稀缺，这将威胁到水资源的使用，特别是饮用水与经济发展(Cheng et al., 2009; Vorosmarty et al., 2010)。根据世界卫生组织的一项研究(WHO, 2008)，大约全球有11亿人无法获得可靠的饮用水的来源。河流为家庭、工业和灌溉提供了主要的水资源；然而，它们很容易被污染。因为他们在市政运输和工业污染以及农田径流方面的关键作用(Singh et al., 2005)。由于它们在生态和人类健康和经济发展方面的关键作用，阻止和控制河流中的水质下降是十分必要的.因此，必须收集有关水质变化的可靠信息，以便进行有效的管理，在许多国家和地区都已经被实行了(Astel et al., 2006; Behmel et al., 2016; Romero et al., 2016)。
应利用水化学监测水质的方法，应该在一个充分的空间尺度上，分析河流中高度非均匀的水质变化(Qadir et al., 2008; Singh et al., 2005)。此外，水质评估对污染控制和资源管理很重要。可以明确地是，水质的现状和趋势可以通过评估来确定，而水质的评估对于确定水质的时空变化主要影响因素是至关重要的。这有利于水资源的管理。此外，根据评估所得的资料，公众更有可能采取保护措施，以改善水体的状况。
水质指数方法已广泛应用于地下水和地面水的水质评估，特别是河流，并且在水资源管理中发挥了越来越重要的作用(Debels et al., 2005; Lumb et al., 2011; Mohebbi et al., 2013; Sutadian et al., 2016)。使用一种将水质指数方法和地理信息系统结合在一起的方法， Sener et al. (2017)评估阿克苏河水质的空间变化特性。与传统的水质评价相比，水质指数方法将多个环境参数组合在一起，有效地将多个环境参数转化为单一的反映水质状态的值。因此，取代比较各种不同参数的结果，水质指数方法是水质评估和管理的一种有效方法，提供了关于整个水体水质的综合信息。
根据影响水质的关键环境参数进行简化，最小水质指数是非常重要的。最小水质指数结果被证明是跟这些水质指数高度线性相关的。(Akkoyunlu and Akiner, 2012; Sanchez et al., 2007)，表明最小水质指数方法在快速测定水质指数方面是非常有效的。在使用有限的参数时，最小水质指数特别有利于降低测量大量环境参数的分析成本，特别是在发展中国家。通常，选择用于最小水质指数计算的参数应代表其他环境参数，必须易于测量 (Pesce and Wunderlin, 2000)。在这种情况下，用于最小水质指数计算的关键参数，变化并取决于水体特性。例如，建议使用溶解氧缺乏快速测定马德里拉斯·罗萨斯(西班牙)流域的水质指数(Sanchez et al., 2007)。Simoes et al. (2008)提出了一个基于浊度、总磷和溶解氧的最小水质指数方法来评价巴西奥洛州，圣保罗·梅迪奥·帕拉纳帕内马流域的水质恶化。另一个版本的最小水质指数是由Sun et al. (2016)基于酸碱度，温度、总悬浮固体、铵和硝酸盐来评估中国东江的水质的时空变化。
一种最小水质指数最初是由Pesce and Wunderlin (2000)提出的，它是根据归一化后的三个参数(浊度、溶解氧和电导率或溶解固体)的平均值提出的。相同的计算被Simoes et al. (2008)采用。在后来的发展中，Kocer and Sevgili (2014)定义最小水质指数计算与水质指数相似，同时部分考虑了权重。在最近的研究中，也部分考虑了，在计算最小水质指数时，权重的使用问题(Avigliano and Schenone, 2016; Naveedullah et al., 2016)。相反，在数量有限的研究中，在进行水质指数计算和最小水质指数计算时，观察到了二者的一致性(e.g., Zhao et al., 2013)。因此，在不考虑环境参数权重的情况下，最小水质指数的表现需要进一步评估。
太湖盆地是中国最发达的地区之一，由于其在经济上的作用，以及这一地区的农业、城市和工业活动造成的严重污染，太湖盆地受到了广泛的关注。值得注意的是，太湖是中国第三大新生湖泊太湖，位于太湖盆地的中央，经历了众多的生态问题，尤其是富营养化与蓝藻水华 (Chen et al., 2003; Paerl et al., 2011; Qin et al., 2007)。此外，河流，特别是入流河，对湖的水质有着重要的影响。太湖盆地的污染控制与自然资源管理，对地方政府来说是一个重大的挑战。
作为一个国家关注的问题，本盆地中的许多研究集中在物理、化学(例如总氮、总磷、重金属等)和生物(例如浮游植物、底栖大型无脊椎动物等)上。底栖大型无脊椎动物等)参数以及土地利用情况 (Bian et al., 2016; Huang and Gao, 2017; Mu et al., 2015; Wu et al., 2011; Wu et al., 2016)。此外，有些研究模拟了水质在太湖盆地中的空间变化。例如，Li et al. (2013) 基于支持向量机分类模型对苕溪河面水质进行了评价；但是，模型不能分析贯穿整个盆地的水质特性。基于底栖大型无脊椎动物，Wu et al. (2011)和Huang et al. (2015)使用不同的指数评估太湖盆地的生态条件。然而，这些评估的准确性取决于专业人员对大型无脊椎动物的了解，并且这种方法是非常费时的。此外，单因素或不同生物指数的评价结果也各不相同(Li et al., 2013; Wu et al., 2011)。因此，需要在整个盆地的基础上进行研究，建立一个更合适的太湖盆地的水质评价方法。
本研究采用水质指数方法，评估水质及在太湖盆地河流的空间变化。我们的研究，是基于覆盖了整个盆地的96个采样点，四次测量的15个参数的数据。本研究的主要目的是：(1)确定水质状态及其在盆地中的空间变化；(2)在发展过程中，探讨最小水质指数方法的关键参数，用于简单和划算的水质评估。在充分考虑参数权重的情况下，我们期望最小水质指数的性能将得到改善。
2.材料与方法
2.1. 研究区域
太湖盆地(北纬30°7′19Prime;–32°14′56Prime;，东经119°3′1Prime;–121°54′26Prime;)位于长江下游(图1)，水域面积为36895平方公里。盆地覆盖江浙两省和上海市部分地区，都是高度发展和人口密集的地区.人口和人口密度分别为5920万人和1600人每平方千米。占4.4%全国人口。2012年，太湖盆地生产总值占国内生产总值的10.4%(54188亿元人民币)(Taihu Basin Authority, 2012)。
太湖盆地中的河流总长度约为12万公里。200多条河流分布在盆地上，其中大多数连接到太湖。一般来说，这些河流可以分为6个河流系统: 洮滆, 南河, 苕溪, 沿江, 黄浦, 杭州湾和长江口河流系统。
苕溪位于浙江省北部，盆地面积约4579平方公里，全长293公里。年降水量和温度分别为1460 mm和15.6°C。具体而言。南河的主流长度约为50公里。苕溪和南河主要分布在盆地的西部丘陵区，这两个河流系统的平均海拔相对较高。洮滆主要位于在常州市和镇江、无锡部分地区.
太湖盆地的数字高程模型如图一所示。苕溪，南河和洮滆分别占流入太湖总流量的20%、25%和50%。沿江，黄浦和长江口系统是流出太湖的河流。沿江由北部连接到长江的河流和控制长江的门组成。黄浦的面积约为14，000平方公里，是盆地的主要河流系统，包括大部分平原地区。黄浦江是黄浦的主流，也是唯一条与长江相连的没有闸门控制的河流。长江口系统包含连接到杭州湾和东边长江口的河流。6条河流系统的土地利用各不相同。林地主要分布在苕溪和南河，在黄浦和沿江中，建筑面积占主导地位。
2.2.样本收集和实验分析
仔细挑选了96个取样点，代表了整个太湖盆地，涵盖了所有6个河流系统的主要河流。黄浦，沿江，苕溪，长江口，洮滆和南河系统分别包含28、21、15、14、11和7个采样点。使用便携式GPS系统(GPS 639 sc, China)记录了采样点的地理位置。2014年9月，2015年3月，2015年4月和2016年1月，开展了四次抽样运动，跨越季节变化，并在每个地点采集了4个样本。
补充材料中列出了地理位置和每个站点的采样时间。大部分样本是在晴天或多云天气条件下采集的，以尽量减少降雨的影响。选定的环境参数，包括表面水温度，酸碱度、电导率、浊度和溶解氧。利用美国的水文实验室数据探空仪5传感器在现场获得。在取样前对传感器进行校准。用表面水冲洗过的10L酸洗塑料桶收集表面水样(深度约20 cm(PN-ISO 5667–5, 2003; PN-ISO 5667–6, 2003))。用于测定氨氮、亚硝酸盐、硝酸盐、钙、镁、氯化物和硫酸盐浓度的样品采用GF/F过滤器(Whatman, Kent Great Britain)进测定。样品被储存在一个充满冰的冰箱里。由于盆地相当大的面积，每个取样要在3周内完成，每隔3~5天用冷库将样品从采样点送到实验室.
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