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user: 3. 结果与分析 3.1. 观测结果 研究河段干流观测断面(P1、P2) WT与DO的观测结果如图2所示，pH与EC的观测结果如图3所示(2019年1月21日至2019年2月24日期间数据欠测)： 图2. P1、P2断面WT和DO变化过程(2018/10/10~2019/6/30，2019年2月数据欠测) 图3. P1、P2断面pH与EC变化过程(2018/10/10~2019/6/30，2019年2月数据欠测) 如图2所示，2018年10月至2019年1月WT呈下降趋势，2019年3月至6月WT逐渐上升，最高为29.8℃ (2019年6月23日)，最低为5.0℃ (2019年1月9日)；2018年10月至11月P1、P2断面DO较为接近；2018年12月P2断面DO有较大幅度的下降，而P1断面的DO没有明显的变化，2018年12月至2019年1月P2断面DO明显低于同期的P1断面；2019年3月至4月P1、P2断面DO较为接近且均呈下降趋势；2019年5月至6月P1、P2断面DO有所上升，且在2 mg/L~6 mg/L之间波动。 由图3可知，2019年2月之前与2019年3月至4月P1、P2断面的pH和EC均呈上升趋势，由于P1断面不受河段支流(二桥河、七里河)排水的影响，说明该时段干流的pH和EC受化工厂排污的影响而升高；2019年5月至6月干流的pH与EC呈下降趋势，且图2显示该时段内P1、P2断面的DO有所上升，说明该时段内干流河段的水质状况有所好转；大部分时段内P2断面同期的pH和EC均高于P1断面。 支流观测断面(P3、P4)WT与DO的观测结果如图4所示，pH与EC的观测结果如图5所示(2019年1月21日至2019年2月24日期间数据欠测)： 图4. P3、P4断面WT和DO变化过程(2018/10/10~2019/6/30，2019年2月数据欠测) 由图2、图4可知，研究期间支流断面WT的变化过程与干流相似；2018年11月至2019年1月与2019年3月至4月，P3、P4断面的DO呈下降趋势；对比图2、图4的DO变化过程可知，2018年11月至2019年1月与2019年3月至4月P2断面DO变化趋势与P4断面较为接近，表明该时段内P2断面DO受P4断面排水的影响而降低；2019年5月至6月P3、P4断面DO在1 mg/L~4 mg/L之间波动；大部分时段P3断面同期的DO高于P4断面；研究期间支流(二桥河、七里河)水体颜色发黑，属于黑臭水体，其观测断面的DO大部分时段低于4 mg/L，水质类别劣于III类水。 图5. P3、P4断面pH与EC变化过程(2018/10/10~2019/6/30，2019年2月数据欠测) 由图5可知，2018年11月至2019年1月与2019年3月至4月P3、P4断面pH呈上升趋势，2019年5月至6月pH有所下降；2019年5月之前EC总体呈上升趋势，且大部分时段P4断面同期的pH与EC均高于P3断面；2019年6月P3断面EC有较大幅度的下降，其原因是该时段二桥河闸门打开，向干流排水，但由于二桥河流量较小，排水并未引起干流EC的明显变化；观测时段内EC波动程度较大，P3断面EC变化范围为421 μS/cm (2018年11月21日)~1227 μS/cm (2019年4月28日)，P4断面EC变化范围为574 μS/cm (2018年10月17日)~1304 μS/cm (2019年4月3日)，EC反映水中可溶性固体的总量，可作为水体盐度的度量指标 [ 19 ]，由此可推断支流水体中溶解固体量较多。 3.2. 变异性分析 观测时段包含两个完整的季度(2018年10月至12月、2019年4月至6月)，以季度为时段，计算各断面水质参数的季度变异系数、总变异系数及权重，结果如表1、表2所示。 Table 1 Quarterly coefficient of variation， overall coefficient of variation and weight of WT and EC in each sectio WT (˚C) EC (μS/cm) P1 P2 P3 P4 P1 P2 P3 P4 2018.10-12 0.351 0.353 0.294 0.284 0.050 0.049 0.137 0.181 2019.04-06 0.186 0.163 0.166 0.164 0.080 0.061 0.390 0.178 总体变异系数 0.432 0.427 0.364 0.341 0.132 0.137 0.300 0.191 权重 0.408 0.396 0.287 0.251 0.125 0.127 0.236 0.141 表1. 各断面WT与EC季度变异系数、总体变异系数与权重 注：2019年2月无观测数据，未计算2019年1~3月的变异系数。 Table 2 Quarterly coefficient of variation， overall coefficient of variation and weight of DO and pH in each sectio DO (mg/L) pH P1 P2 P3 P4 P1 P2 P3 P4 2018.10-12 0.173 0.333 0.454 0.796 0.019 0.045 0.046 0.047 2019.04-06 0.378 0.351 0.631 0.474 0.103 0.097 0.106 0.114 总体变异系数 0.407 0.424 0.513 0.738 0.087 0.090 0.093 0.089 权重 0.385 0.393 0.403 0.543 0.082 0.084 0.074 0.066 表2. 各断面DO与pH季度变异系数、总体变异系数与权重 注：2019年2月无观测数据，未计算2019年1~3月的变异系数。 由表1、表2可知，4个观测断面WT同期的变异系数相差不大，且2018年第四季度的变异系数较大，WT的总变异系数从大到小依次为P1 > P2 > P3 > P4；P1、P2断面的EC的季度变异系数均小于0.1，说明这两个季度干流断面的EC波动程度较小，而大部分时段P3、P4断面同期的EC的季度变异系数大于P1、P2断面，说明支流断面EC的波动程度大于干流断面，EC的总变异系数从大到小依次为P3 > P4 > P2 > P1；各断面DO不同时段的变异系数差异较大(0.173~0.796)，P3、P4断面同一季度的变异系数均大于P1、P2断面，说明P3、P4断面DO的波动程度较高，DO的总变异系数从大到小依次为P4 > P3 > P2 > P1；各断面pH的季度变异系数较小(0.019~0.114)，说明pH的波动程度较小，pH的总变异系数从大到小依次为P3 > P2 > P4 > P1；根据总变异系数推求的权重可知，研究期间各水质参数对水质变化的贡献从大到小依次为DO > WT > EC > pH。 3.3. 单因子水质标识指数分析 P1、P2断面以DO为指标的单因子水质标识指数计算结果如图6、图7所示。 图6. P1、P2断面WT与水质标识指数(P i )变化过程(2018/10/10~2019/6/30，2019年2月数据欠测) 图7. P1、P2断面pH与水质标识指数(P i )变化过程(2018/10/10~2019/6/30，2019年2月数据欠测) 由图6、图7可知，在2018年10月至11月期间，P1、P2断面的水质标识指数P i 多小于4，即水质类别为I、II或III类水，满足扬州市古运河水功能区水质目标(III类水)，且P2断面同期水质略好于P1断面；2018年12月至2019年1月，P2断面P i 明显上升，水质类别劣于Ⅲ类水，部分时刻甚至达到劣V类水，而P1断面水质类别未出现较大变化，由对P1、P2断面DO观测结果的分析可知，该时段内P2断面受支流排水影响导致DO下降，而P1断面未受支流排水影响，因此该时段内P1断面同期的水质类别优于P2断面；2019年3月至4月，P1、P2断面P i 较为接近且均呈上升趋势，水质类别多为V类或劣V类，其原因是支流闸门关闭后支流排水的影响逐渐消失，因此两断面的P i 逐渐接近同一水平，但该时段内两断面同时受到上游化工厂排污的影响，因此其P i 上升，水质变差；2019年5月至6月pH与P i 有所下降，P1、P2断面水质多为IV类水。 P3、P4断面以DO为指标的水质标识指数P i 变化过程如图8、图9所示。 图8. P3、P4断面WT与水质标识指数(P i )变化过程(2018/10/10~2019/6/30，2019年2月数据欠测) 图9. P3、P4断面pH与水质标识指数(P i )变化过程(2018/10/10~2019/6/30，2019年2月数据欠测) 由图8、图9可知，2018年10月P3、P4断面水质基本达到III类水的水质目标，但2018年10月之后的时段P3、P4断面水质多为IV、V或劣V类水，其中P4断面水质为劣V类水的时段所占的比例最大(46.3%)，2018年11月与2019年4月至6月的某些时段P4断面的P i 甚至达到8以上；大部分时段内P4断面同期的pH与P i 均高于P3断面，说明P4断面受污染程度更高，水质更差；对比P2、P4断面的P i 可知，2018年12月至2019年1月与2019年3月至4月两断面的P i 较为接近，其原因是P4断面排水对P2断面的P i 产生了影响；由于P3、P4断面的水体为黑臭水体，受沿河工业生活污水的随机排放的影响较大，因此其P i 与pH的变化随机性较强。 3.4. 多元线性回归分析结果 各断面的多元线性回归模型及其R检验结果如下所示： P1： Y = 22.461 − 0.171 X 1 − 1.833 X 2 ( R = 0. 795 ) P2： Y = 18.472 − 0.108 X 1 − 1.537 X 2 ( R = 0. 522 ) P3： Y = 8.457 + 0.017 X 1 − 0.669 X 2 ( R = 0. 3 0 1 ) P4： Y = − 2.120 + 0.064 X 1 + 0.448 X 2 ( R = 0.203 ) 由各断面的多元线性回归模型与R检验结果可知，P1、P2断面的R值均大于0.5，说明这两个多元线性回归模型中的因变量和自变量之间的相关性较好，模型能够较好地描述DO与WT、pH之间的线性关系；P3、P4断面的R值小于0.5，说明这两个模型因变量与自变量之间的线性关系较差，模型对这两个断面DO变化过程的模拟精度较低，其原因是P3、P4断面的DO受沿河工业生活污水排放的影响较大，因此仅考虑WT、pH两个因子的影响时，因变量与自变量的相关性较差；根据P1、P2断面的多元线性回归模型，WT与pH的系数均为负数，说明DO与WT、pH均呈负相关，且pH系数的绝对值均大于WT，说明在变化幅度相同的情况下pH对DO的影响大于WT；P1断面WT与pH的系数的绝对值均大于P2断面，说明P1断面DO与WT、pH的相关性高于P2断面。 3.5. N H 4 + 运移过程模拟结果 利用污染物剪切分散模型模拟P1、P2断面 NH 4 + 浓度变化过程，选取每日上午10时(与观测时间相同)的模拟值与实测值进行比较，结果如图10所示。 图10. P1，P2断面 NH 4 + 模拟值与实测值(2018/11/25~2019/5/12) 由图10可知，2018年11月至2019年1月P1、P2断面 NH 4 + 浓度模拟值与实测值较为接近，模拟精度较高；而2019年3月至5月P2断面模拟值与实测值之间差异较大，其原因是氨氮的降解系数K受WT、水文过程(流速、水深等)的影响 [ 20 ]，2018年11月至2019年1月WT与水力条件变化较小，模拟精度较高，而2019年3、4月份WT有较大幅度的上升，对污染物降解系数K产生较大影响，但模型中的K取常数(0.095)，因此2019年3、4月份P2断面 NH 4 + 浓度模拟精度较低。 P1断面的纳什效率系数NSE为0.926，P2断面NSE为0.527。P1断面的模拟精度较高，非常接近实测结果，P2断面的模拟精度低于P1断面；大部分时刻P1断面的相对误差均小于10%；2018年12月至2019年1月P2断面相对误差小于20%，模拟精度较高，而2019年3月至5月相对误差均高于30%，最高达到53.5%，其原因是2019年3月至5月WT与河段的流速、水深等水力条件有较大变化，对污染物降解速率产生较大影响，且由于支流排水对P2断面 NH 4 + 浓度的影响，导致P2断面模拟精度下降。 单日 NH 4 + 浓度模拟值的变化过程如图11所示(以2018年12月9日与2018年12月23日为例)： 图11. 单日内不同时刻 NH 4 + 浓度分布的模拟结果 如图11所示，单日内6:00与10:00各断面 NH 4 + 浓度从上游到下游依次减小；从6:00至18:00上游断面的 NH 4 + 浓度逐渐减小，下游断面逐渐增大，各断面的 NH 4 + 浓度逐渐趋近于同一水平，其原因是该模型中污染物降解量只受降解系数K与断面污染物浓度影响，河段上游 NH 4 + 浓度高，降解量大，河段下游 NH 4 + 浓度较低，降解量较小，使得各断面 NH 4 + 浓度最终趋近于同一水平。 综上所述，该模型对研究河段P1断面 NH 4 + 浓度变化过程模拟的NSE为0.926，模拟精度高；P2断面的NSE为0.527，模拟精度低于P1断面。2018年11月至2019年1月P2断面的模拟精度较高，但之后的时段由于模型未考虑WT与水力要素(流速等)变化对降解系数K的影响，模拟精度有所降低。总体而言，模型对研究河段 NH 4 + 运移过程的模拟精度较高，能够较好地反映河段 NH 4 + 浓度的变化过程。