浙江省饮用水水库水质演变及风险评价研究

【摘要】由于降水的时空不均和河流水质的严重恶化,水库已成为浙江省最重要的饮用水源。近年来,随着经济的发展和城市建设的推进,不少水库呈现富营养化趋势,水库水质有显著下降趋势,因此,开展水库水质及流域生态环境研究对更好地保护水库水资源显得十分必要。本研究以遥感、GIS、数据挖掘等技术为手段,从水库水质及营养状况、流域土地利用变化和生态环境安全性等方面开展水库水质及风险评价研究,以期为建立集成地面常规监测、遥感监测、常规统计信息评价的全省饮用水水库综合监管系统、及时掌握饮用水水库的水质演变趋势和风险情况提供理论支持。主要研究内容与结论如下：(1)首先对浙江省30座大中型饮用水水库2001年至2013年的水质和营养状态进行分析,结论如下：2001年至2013年间浙江省水库的水质总体上发生了下降。2001年全部水库达到饮用水Ⅲ类水质要求,至2013年已经有10座水库未达到Ⅲ类水质等级。2001至2013年水库的营养水平总体上从贫营养向富营养演变,富营养化趋势显著。采用2010年TM遥感数据对水库的水质进行定性分析,发现遥感信息的总体变化趋势与地面监测的水质等级变化情况相一致,随着水质等级的下降,第一波段和第四波段的DN值有上升的趋势。(2)使用TM遥感数据和千岛湖实测水质数据,选用常规的统计回归模型和RBF人工神经网络模型两种方法对水体中的叶绿素a,透明度,总氮,总磷含量进行模拟和预测。在回归方法建模中,以丰水期数据为例,得出以(b3+b4)/b2为参数的对数模型为丰水期chl-a浓度的最佳遥感反演模型,以b1/b4为参数的幂函数模型为丰水期透明度的最佳遥感反演模型,以b1*b4为参数的多项式模型为丰水期总氮的最佳遥感反演模型,以(bl+b2+b3)/b4为参数的多项式模型为丰水期总磷的最佳遥感反演模型。在RBF人工神经网络模型建模中,采用Cfs(Correlation-basedFeatureSelection)方法对遥感参数进行最佳参数集合的选择,以选出的最佳参数为自变量用RBF人工神经网络模型对水质指标进行模拟和预测。对两种模型的精度进行比较后得出,RBF人工神经网络模型相比传统的统计回归模型具有更好的反演精度。(3)对水库流域1995、2000、2005和2010四个时期的土地利用变化情况进行分析。结果显示,1995-2010年间,水库流域内建设用地显著增加,水域小幅增加,林地面积基本保持平衡,而耕地面积有所减少。建设用地扩展速度较快的水库流域主要位于省域范围的北部和东部沿海区域,而相对较慢的水库流域多数位于西南部山林地区。研究期内建设用地的占用主要集中于低海拔和较平坦区域。人口增长和经济发展为建设用地扩张的重要驱动因素,其中人口和GDP同建设用地的相关性较高,工业总产值的作用相比这两个因素较小。2010年人口对建设用地的影响相比1995、2000和2005年明显下降,但是GDP和工业总产值的影响有显著上升,特别是工业产值的影响大幅上升。人口是耕地的最重要影响因子,GDP同耕地面积的相关性较低,工业总产值和耕地面积的相关性不明显。比较水库流域内耕地比例与建设用地比例与水库水质之间的关系,发现随着水质等级的下降,流域平均建设用地比例有升高的趋势,说明建设用地的增加将导致水库水质的下降。虽然流域建设用地扩张速度相对比较缓慢,但水库水质对流域内建设用地增长十分敏感,因此需严格控制流域内建设用地的增加。(4)研究选择包括土地利用、社会经济、水库特征和气候等方面的16个参数作为自变量,以2010年浙江省73座饮用水水源地水库的水质等级作为目标变量,用决策树方法进行建模,并对水库水质进行预测。模型的训练精度达到94.23%,预测精度达到80.95%。人为因素包括工业废水排放、工业产值、GDP、人口密度和土地利用方式是与浙江省饮用水水库水质联系最紧密的影响因子。对参数重要性分析的结果显示工业废水的排放是造成水库水质变化的最重要因素。(5)最后结合模糊层次分析法(FAHP)和集对分析理论,借助遥感和GIS手段,在压力-状态-响应(PSR)框架下对30座水库流域1995年和2010年两个时期的生态环境安全性进行了评价和分析。评价结果显示,从1995年至2010年水库流域生态环境安全性整体上发生了下降,由安全向潜在危险和危险转变。从分指标的评价结果中可知,下降的主要为压力和状态指标,而响应指标略有上升。在空间分布上来看,西南部的安全性整体上要高于东北部地区,安全性发生显著下降的流域主要位于浙江省的中部和东北部地区。
【作者】顾清；
【导师】王珂；
【作者基本信息】浙江大学，农业遥感与信息技术，2014，博士
【关键词】饮用水；水库；水质；流域；生态安全；遥感；

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