随着我国经济飞速发展，人口迅速增长，水资源时空分配不均及人均占有量减少等问题日益严重^[1]，制约着区域经济发展。跨流域调水是指通过向缺水地区引水，满足受水地区工农业及生产生活用水，使水资源合理调配，进而促进区域经济发展^[2]。截至2018年，全球已建成跨流域调水工程逾350项^[3]，如俄罗斯莫斯科运河、美国加利福尼亚州中央河谷工程等。中国调水工程遍及17个省60个市^[4]，其中比较有名的有南水北调工程、引江济淮工程等。调水工程在优化流域水资源分配格局、提高受水区供水能力的同时，会对水源流域下游水资源开发利用、水质保护、生态质量及航运产生不利影响^[5]，而且调水工程距离长，涉及流域范围广、人口多，其水质必然暴露在众多污染之下，威胁着支流及受水城市的供水安全。为保护调水沿线生态环境及社会经济，对调水工程干流开展科学合理的水质评价十分必要。

水质评价指通过数理方法对水环境系统进行定性、定量的分析评价^[6]，是科学地开展水环境治理、水资源开发利用的基础^[7-8]。水质评价的方法有很多种，应用较为广泛的有水质综合污染指数(WQI)法^{[6, 9]}、主成分分析法^{[7, 10]}、神经网络法^[4]等。不同的分析评价方法均有其优缺点：WQI法能够定性定量地描述水质但其权重分配存在主观性，无法表征污染物间的非线性响应关系；主成分分析法能够合理地为评价因子赋值，但存在信息损失风险；神经网络法具有强大的线性建模能力和高精度的预测能力，但需依靠大量数据训练。显然，评价方法均有其优势和不足，评价结果也会有差异。为了更全面地掌握水质状况，研究人员选择使用多种方法来综合分析评价水质^[11]。如徐若诗等^[6]采用WQI法及Mann-Kendall趋势检验法评价南水北调东线江苏段水质，认为溶解氧(DO)、五日生化需氧量(BOD₅)、氨氮(NH₃-N)是影响该地区水质变化的主要指标，非汛期的水质优于汛期；刘瑞艳等^[12]使用主成分分析法及Daniel趋势检验法对南水北调东线洪泽湖水质进行评价，认为总磷(TP)和总氮(TN)是该区域水质的主要污染因子，水质随时间变化有改善趋势；夏凡等^[13]使用单因子评价法、WQI法、主成分分析法对丹江口水库入库河流进行水质评价，结果发现3种评价方法筛出的主要污染因子大致相同，为TN、高锰酸盐指数(COD_Mn)、BOD₅、NH₃-N和TP。然而，目前国内水质评价大多集中在长江流域^{[9, 14]}、湖库^{[7, 13]}以及南水北调沿线^{[6, 15-16]}等，尚未见对淮水北调工程采用多种分析方法进行评价的报道。

淮水北调工程是国家南水北调东线配水工程和引江济淮工程的延伸，是集工业用水、灌溉补水和减少地下水开采、生态环境保护功效于一体的战略性工程^[17]。淮水北调工程以淮北市、宿州市为主要供水对象，其调水线路从淮河到萧县岱山口闸，全长268.0 km^[18]，其水质必然暴露在众多污染风险中^[19]。输水线路的水质对保障城市用水安全至关重要，因此本研究基于2011-2019年淮水北调水源淮河及输水干线监测断面的水质数据，采用单因子污染指数法、WQI法、主成分分析法对淮水北调水源淮河及输水干线水质进行评价，并结合Daniel趋势检验法及Ward聚类分析法探究各监测断面水污染的主要影响因子，从而掌握各监测断面的水质状况及时空变化情况，探究水质变化的原因，为科学合理地制定调水规划、确保调水工程水质安全提供参考。

1 材料与方法 1.1 研究区域概况

淮水北调工程涉及蚌埠市、宿州市和淮北市，位于安徽淮北地区的东部，东毗江苏，北靠河南，地处黄淮海平原南端。区域地势较为平坦，地面坡降1/5000-1/10000，高程一般为15-40 m，总体上西北高、东南低。工程地处亚热带和暖温带过渡地带，属暖温带季风气候区。多年平均降雨量为770-950 mm，自南向北递减，降雨年际差达3-4倍；降雨年内分配极不均衡，6-9月的降雨量平均占全年的60%-70%^[20]。多年平均水面蒸发量为1 300-1 500 mm，多年平均气温为14-15 ℃，多年平均无霜期为206 d。工程位于淮河干流北岸，境内河流均属淮河流域，地表水系较为发育。淮水北调工程输水线路总长268.0 km，其中从淮河至淮北市黄桥闸上输水干线长度为227.0 km，包括淮河至香涧湖引淮线路长106.0 km、蚌埠至宿州市输水线路长75.4 km、宿州至淮北市输水线路长45.6 km；从黄桥闸上至萧县岱山口闸输水支线长41 km^{[17-18, 20]}。

1.2 数据来源

监测数据由淮水北调工程沿线水质监测站提供, 使用淮河蚌埠闸中水质监测站(S1)、怀洪新河何巷闸下水质监测站(S2)、新汴河宿州闸上水质监测站(S3)、沱河四铺闸上水质监测站(S4)的水质监测数据(监测断面位置如图 1所示)，监测时间为2011年1月至2019年12月，频率为每月1次，每月月初在水下0.5 m处采集水样。数据涵盖了常规的地表水水质评价指标：化学需氧量(COD_Cr)、DO、COD_Mn、NH₃-N、TP等5项。水质指标分析参考以下标准：《水质  化学需氧量的测定  重铬酸盐法》(HJ 828-2017)、《水质  溶解氧的测定  电化学探头法》(HJ 506-2009)、《水质  高锰酸盐指数的测定》(GB 11892-89)、《水质  氨氮的测定  纳氏试剂分光光度法》(HJ 535-2009)、《水质  总磷的测定  钼酸铵分光光度法》(GB 11893-89)。

1.3 水质分析方法 1.3.1 单因子污染指数法

单因子污染指数法是将各项水质指标与《地表水环境质量标准》(GB 3838-2002)中的标准限值进行对比，选取超标严重的单项指标作为水样分类依据，能够直接反映水质状况^[21]。本研究依据《地表水环境质量标准》(GB 3838-2002)Ⅲ类水质标准进行单因子污染指数分析，即COD_Cr、DO、COD_Mn、NH₃-N、TP标准限值分别为20、5、6、1.0、0.2 mg/L。

使用单因子污染指数法分析水质变化趋势，该指数的计算公式^[19]为

$ P_i=\frac{C_i}{S_i}, $

(1)

式中：P_i为单因子污染指数；C_i为第i种水质指标的实测浓度，单位为mg/L；S_i为第i种水质指标在《地表水环境质量标准》(GB 3838-2002)中的Ⅲ类水质标准限值。

1.3.2 WQI法

WQI法能够系统客观地评价水环境类别、水体达标情况，能够很好地避免个别水质指标偏差带来的评价误差^[22]。其计算公式如下：

$ \mathrm{WQI}=\frac{\sum\limits_{i=1}^n Q_i W_i}{\sum\limits_{i=1}^n W_i}, $

(2)

式中，n为监测断面水质指标总数(n=5)；Q_i为监测断面各水质指标归一化指数；W_i为各水质指标的权重，影响程度较小的水质指标权重为1，影响程度较大的为4^[22]，其中COD_Cr的权重值为3、DO的权重值为4、COD_Mn的权重值为3、NH₃-N的权重值为3、TP的权重值为1。水质指标的取值范围及对应的Q_i如表 1所示。根据WQI值将水质状况分为5级，分别为优(80，100]、好(60，80]、良(40，60]、中(20，40]、差(0，20]。

1.3.3 相关性分析

相关性分析可探究n个变量之间的相关性。本研究采用Spearman相关分析法，P＜0.05。相关系数大小表示相关性强弱，数值为正时，表示变量之间正相关，数值为负则表示负相关。

1.3.4 主成分分析

主成分分析通过降维的方式将多维因子纳入同一系统重新统计分析，其计算步骤如下：①根据研究问题选择指标与数据；②标准化指标，从而消除不同指标间的量纲影响；③确定主成分个数；④根据主成分提取原则提取主成分^[13]。

1.3.5 Ward聚类分析

Ward聚类分析法又称为离差平方和法，适用于多指标分类识别。该方法以欧氏距离为标准，将n个样本归为一类。类别合并时，选择使离差平方和S增大最小的两类合并，直至所有样品归为一类为止^[23]。

1.3.6 Daniel趋势检验法

Daniel趋势检验法是环境污染变化趋势分析最常用的方法。该方法使用Spearman秩相关系数，用于单因素小样本的检验，其计算公式^[24]为

$ r_s=1-\frac{6 \sum\limits_{i=1}^n d_i^2}{n^3-n}, $

(3)

$ d_i=x_i-y_i, $

(4)

式中，r_s为秩相关系数，d_i为变量x_i和y_i的差值，x_i为污染物按浓度值从小到大排列的序号，y_i为污染物按时间排列的序号，n代表数据连续年份。将秩相关系数r_s的绝对值同Spearman秩相关系数统计表中的临界值W_p进行比较，若|r_s|≥W_p，表明污染物浓度的变化趋势有显著意义；若r_s>0，则表明污染物浓度的变化呈上升趋势，反之为下降趋势^[24]。本研究采用9年的污染物年均浓度监测值，因此n=9，取置信度为0.95，W_p=0.60。

2 结果与分析 2.1 基于单因子污染指数法的水质时空变化情况

单因子污染指数法评价结果如图 2所示。由图 2(a)可知，2011-2019年，S1断面COD_Cr均达到地表水Ⅲ类水质标准，S3断面COD_Cr均超标；4个监测断面的COD_Cr均随时间呈“W”型变化，即先下降后上升再下降再上升，但整体呈下降趋势。DO是反映水体自净能力的指标，DO越高水质越好。从图 2(b)可知，除S4断面外，其余监测断面DO均满足地表水Ⅲ类水质要求，且以2014年为拐点先下降后升高，整体随时间变化呈上升趋势。COD_Mn在S1、S2断面均满足地表水Ⅲ类水质要求且变化较为平稳，呈缓慢上升趋势，但S3、S4断面COD_Mn整体呈下降趋势[图 2(c)]。如图 2(d)所示，除2011年、2012年S3断面的NH₃-N不满足地表水Ⅲ类水质标准，其余监测断面NH₃-N均达标且呈下降趋势。TP在S1、S2断面均满足地表水Ⅲ类水质标准，在S3、S4断面随时间先升后降，整体呈下降趋势[图 2(e)]。水质指标的年内变化情况如图 2(f)所示，其中DO、NH₃-N在汛期(6-9月)的值低于其他月份，COD_Cr、COD_Mn、TP在汛期的值高于其他月份，COD_Cr、COD_Mn、TP的浓度在8月达到最高后开始下降。COD_Cr在5月、汛期、10-12月都不满足地表水Ⅲ类水质标准。

2.2 基于WQI值的监测断面总体水质情况

如图 3所示，4个监测断面的WQI值为19.29-77.14，平均值为59.40。根据WQI值对水质进行分级，淮水北调工程干流主要水质类别等级为“优”“好”“良”“中”“差”的分别占总体的0%、52.5%、44.5%、2.5%、0.5%，以“好”和“良”等级为主；整体平均值为59.40，属于“良”等级。2011-2014年，WQI年均值呈逐年下降趋势，2014年后呈波动上升趋势，表明水质在2014年后整体变好。

为直观地展示WQI值空间变化，绘制4个监测断面的WQI值逐年变化热图[图 4(a)]和逐月变化热图[图 4(b)]。如图 4(a)所示，整体来看，S1、S2断面的WQI值均高于S3断面，S4断面最低。从地理位置来看，S1断面是最南部的蚌埠闸中，S4断面是最北部的四铺闸下，结合前述结果可知调水沿线由南到北水质逐渐变差。另外，由图 4(b)可知4个监测断面的WQI值在汛期时较全年其他月份低，说明汛期水质下降。

分别对监测断面WQI值与水质指标进行Spearman相关性分析，结果如图 5所示。4个监测断面的WQI值均与DO呈显著正相关(P＜0.05)。S1断面的WQI值与COD_Mn、NH₃-N呈显著负相关[P＜0.05，图 5(a)]，S2断面的WQI值与NH₃-N呈显著负相关[P＜0.05，图 5(b)]，S3断面及S4断面的WQI值均与COD_Cr、COD_Mn、NH₃-N、TP呈显著负相关[P＜0.05，图 5(c)、(d)]。此外，S1、S3、S4断面的COD_Cr、COD_Mn与TP有显著正相关关系(P＜0.05)。

2.3 污染物主成分分析及Ward聚类分析

淮水北调工程4个监测断面水质的主成分分析结果如图 6所示。根据特征值大于1.0的原则，提取出3个主成分，其累计方差贡献率为78.5%，能够充分反映原数据信息。第一主成分PC1的方差贡献率为40.1%，与之关联的指标有COD_Cr、COD_Mn、TP；第三主成分PC3贡献率为18.3%，与之关联的指标为NH₃-N。COD_Cr和COD_Mn是水体有机物耗氧指标，能表征水体有机物污染程度；TP、NH₃-N能够反映水体富营养化程度^[6]，因此，PC1、PC3是以污水为主的有机耗氧型污染和以农业面源为主的磷污染，这些污染物的来源和迁移模式相似。第二主成分PC2的方差贡献率为20.1%，与之关联的指标是DO。

淮水北调监测断面Ward聚类分析结果如图 7所示，水质在时间尺度上可分为三大类：第一类包括1、2、3、4、5月，第二类包括6、10、11、12月，第三类包括7、8、9月，时间聚类结果与汛期整体吻合，进一步表明汛期会影响水质。

2.4 基于Daniel趋势检验法的水质指标变化情况

由表 2可得，淮水北调4个断面WQI值均呈上升趋势，表明4个监测断面水质均有好转，与图 3的结果一致。5项监测指标变化趋势不尽相同：S1断面COD_Mn呈上升趋势，但变化不显著，COD_Cr、NH₃-N呈显著下降趋势，DO、TP呈下降趋势，但变化不显著；S2断面DO、TP呈显著上升趋势，COD_Mn呈上升趋势，COD_Cr、NH₃-N呈下降趋势，但后三者变化不显著；S3断面5项指标均呈下降趋势，但只有COD_Cr、COD_Mn、NH₃-N具有显著性变化；S4断面COD_Cr、DO呈显著上升趋势，NH₃-N呈显著下降趋势，COD_Mn、TP呈下降趋势但变化并不显著。

3 讨论 3.1 监测断面水质时间变化

COD_Cr、COD_Mn是表征水体有机物污染程度的指标^[19]。从年际变化看，单因子污染指数评价法中，S3、S4断面的COD_Cr、COD_Mn均整体呈下降趋势。S1断面的COD_Cr及COD_Mn在2011-2019年均达到地表水Ⅲ类标准，其余监测断面不同年份存在超标情况：S2断面COD_Cr在监测时段内有4年超标，COD_Mn达标；S3断面COD_Cr在监测时段的9年内均超标，COD_Mn有5年超标；S4断面COD_Cr在监测时段内只有2017年、2018年达标，而COD_Mn从2014年开始达标。上述结果表明，蚌埠闸中所在的淮河有机物污染程度较轻，宿州闸上的新汴河有机物污染较重。

NH₃-N、TP是反映水质及水生生物营养物质的重要指标。2011-2019年，S1、S2、S4断面的NH₃-N均达到地表水Ⅲ类水质标准，S3断面在2013年后达标；2011-2019年，S1及S2断面的TP均达标，S3断面在2016年后达标，S4断面在2014年后达标。DO是表征水体自净能力的参数，DO越高，水质越好。本研究中，DO年际变化均呈现先降后升的趋势：S2、S3、S4断面均在2014年达到最低，而S1断面在2011年最低。以上结果表明2014年后，水体自净能力逐渐增强。这与水质的WQI值变化趋势相符：4个监测断面的WQI值的Daniel趋势均上升，表明水质逐年变好。

总体来看，淮水北调监测断面水质由劣变好的转折点在2014年，这与王友华等^[25]研究渤海湾2006-2020年水质变化趋势相符，而李增斌^[26]对洋河水库水质分析的结果则不太一致：2016年之前洋河水质达标率总体下降，2016年后洋河水质达标率整体上升。近年来，河湖水质均呈现由劣变好的趋势，可能因为一是近年来有关部门采取有力措施^[27]，加强污染企业的环境监督检查，大力减少工厂、养殖场的废水排放，重点城市开展了大规模的污水厂关闭处理工程，江河水的质量有所提高^[28-29]，据统计，我国污水排放量在1997-2011年持续高速上升，在2012年之后逐年稳定下降^[30]；二是近年来社会整体环境意识提高，违法排污的行为大为减少；三是政府颁布了水环境治理相关政策法规，如2015年国务院印发《水污染防治行动计划》^[31]，2016年中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于全面推行河长制的意见》^[32]，随着政策法规的实行，各地水质总体呈好转趋势^[6]。

从年内变化看，COD_Cr、COD_Mn在全年变化表现为1-5月缓慢上升，6-9月快速上升且均在8月达到最大，9月开始下降。上述结果与WQI值的年内变化趋势一致：4个监测断面WQI值均在汛期达到最低。TP在汛期升高，表明汛期营养盐污染较全年其他时期重，水质比全年其他时期差，Ward聚类分析也表明这一点。这可能与淮水北调工程处于亚热带和暖温带过渡带，属于暖温带季风气候区，地区降水量年内变化很大有关^[33]。汛期(6-9月)降水占全年降水的60%-70%，地表径流带着大量生活面源污染物、泥沙颗粒及农业面源污染物汇入河流^[34]，导致水中氧气消耗，在降低DO的同时增加了TP。此外，汛期温度较高，高温促使微生物及浮游植物大量繁殖、蒸发量变大^[35]，造成水体富营养化，水质WQI值下降。

3.2 水质空间变化

在空间上，S1断面水质较好，由南向北输水线路监测断面水质逐渐变差，此结果与丁瑞勇^[36]及孙树林^[37]的研究结果一致。这可能是因为监测断面所处地区年平均降水量自南向北递减，较北的断面汇水面积小导致河流水量少^[38]，水资源缺乏导致水体流动性整体较小、自净能力差，不利于污染物的迁移及降解^[6]。Spearman相关性分析表明不同监测断面水质WQI值受到不同监测指标的影响：S1断面水质主要受COD_Mn、NH₃-N影响；S2断面水质主要受NH₃-N影响；S3、S4断面受COD_Cr、COD_Mn、NH₃-N、TP等指标影响。S4断面水质最差，这可能是输水干线渠道流经人口密集的宿州市，受农业面源污染、农村生活面源污染和附近的工厂、养殖场废水随降雨进入河流的影响^[2]。

4 结论

本研究中针对淮水北调工程水源及主干渠的3个监测断面2011-2019年逐月的水质监测数据，采用单因子污染指数法、WQI法、主成分分析法、Ward聚类分析及Daniel趋势检验法分析水质污染指标、水质的时空变化情况，得出以下结论：

① 研究区域2011-2019年水质整体得以改善。以2014年为拐点，水质呈现先变差后向好的趋势；监测指标年内变化表现为非汛期水质优于汛期水质。

② 研究区域水质WQI值评价等级以“好”和“良”为主，整体平均值为59.40，水质状况为良；主成分分析及Spearman相关性分析结果表明，影响水质的主要监测指标为COD_Cr、COD_Mn和TP。

③ 监测断面空间上表现为水质从南到北逐渐变差，蚌埠闸中水质9年来优于其他断面，四铺闸上水质劣于其他断面，需加强入河污染治理。