文/逯雨婕

摘  要：城市黑臭水体带来了不利的生态效应，对周围居民的健康构成了威胁。识别城市地区的黑臭水体是困难的，因为它们通常面积小，并且在空间分布上不连续。城市适应气候变化的举措与城市环境有直接联系，并可能对黑臭水体的动力学过程产生影响，然而这种关联在以往的研究中鲜有探讨。本文对研究区域内的河流进行时空分析显示，在气候变化适应工作的背景下，黑臭水体发生率呈下降趋势，气候变化适应措施有助于减少当地黑臭水体的产生。这些发现有助于制定有针对性的措施来减少城市黑臭水体的产生，提高城市对气候变化的适应性。

关键词：黑臭水体；适应气候变化；周年动态研究

黑臭水体（Black Odorous Water, BOW）是一个典型的城市水环境问题，它带来了不利的生态效应，对周围居民的健康构成了威胁。由于水环境遭受超过其自净能力的有机污染，有机物的有氧分解造成缺氧，产生有气味和黑色的物质。本文以华南沿海某市为研究区域，分析研究以下内容：（1）选择典型研究区域，分析其气候特征及已采取的气候变化适应措施。（2）利用自动监测站和近5年每月人工采样获取的历史水质数据，包括氨氮（NH3-N）、溶解氧（DO）等指标，分析水质是否符合黑臭水体的特征。（3）通过处理GF卫星图像并结合水体指数和分类器提取水体，利用原位和现场样本构建BOW模型评估水质。（4）通过分析近5年的气候变化和人为活动（如城市扩张、用水排放等）对黑臭水体造成的影响，探讨环境因素如何驱动黑臭水体的变化，并以黑臭水面积作为因变量量化其与各驱动因素的关系。研究结果将在城市地区消除黑臭水体现象的同时，为实施气候变化适应措施提供有价值的见解。

1研究方法

1.1研究区域及其气候变化适应措施

华南沿海某市是一个高度发达的城市中心，以密集的河网和平原地貌为特征，该市主城区总面积为1110km2。其沿河区域大量河流对潮汐敏感，溶解氧含量昼夜波动。尽管经济快速增长，但由于污水排放量增加和城市环境基础设施相对较少，以及气候变化引起的降水不确定性，约200个黑臭水体已被列入市重点监管名单，在全国城市中名列前茅，因缺乏源头控制处理，部分地区至今仍然存在黑臭水体反弹现象。

在全球变暖的背景下，该地区气候发生了显著变化，该地平均气温每10年上升0.19℃，年降水量和水资源总量在全省正常水平附近呈现小周期的丰缺。然而，降水的可变性增加，会导致更多极端降水事件的发生。为优化水资源利用，现计划更换供水管道并促进雨水利用。为加强水污染控制和水生态保护，将完善污水处理设施，控制农业面源污染，净化农业排水和地表径流。该地区正制定一项气候适应战略，调整城市规划和产业结构，减少对化石燃料消耗的依赖，提高防洪能力。同时推进海绵城市建设，提高污水处理效率。

1.2收集与分析水质数据

该市重点河流的水质数据通过两种方式收集：（1）自动监测站。（2）近5年每月人工采样获得的历史水质数据，该数据包含三个指标，即NH3-N、DO、SD。数据分别采集自2018年至2023年的36、56、60、61、62个采样点，部分年份数据缺失。特别是，从自动监测站收集的数据与卫星图像传输的时间间隔为0.5h。这项研究采用了规范标准，即如果一个指标超过规定值，则样本被确定为黑臭水体。在这项研究中，NH3-N和DO用于水平分类。如果其中一个超过标准值，就可以认定该样品为黑臭水体。

1.3预处理图像

在水提取之前应用五个步骤。第一，进行几何校正。第二，这些图像用FLA模型进行了辐射校准和大气校正软件。第三，融合全色波段和多光谱波段以获得更高的空间分辨率，融合后的GF-1和GF-2图像的空间分辨率分别为2m和1m。第四，影像镶嵌是为整个研究区域提供影像信息所必需的。第五，利用研究区域的边界形状文件对拼接图像进行裁剪。为减弱道路和阴影对水体分类的干扰，将GF图像的4个波段与归一化差异水体指数相结合，然后用最大似然分类器进行分类。水体提取的总体准确率和系数均在87%和0.87以上，足以满足水质参数要求，为保证可靠性，水体小于50m2不用于进一步分析。本文共选取了88个相应原位的图像样本来构建新的BOW模型，其中包括46个普通水样和42个2019年某天的样本。此外，基于自动水质监测站选择了18个现场水质样品。51个图像采样点位于自动监测站附近、河湾、缓流区和居民区附近，这是因为这些点的水质几乎相当于最近的自动监测站的水质。

1.4分析受气候变化适应影响的驱动因素

为了探索环境因素如何改变黑臭水体，应优先选择受气候变化及其适应影响并直接促进黑臭水形成和发展的潜在黑臭水驱动因素。自然影响主要来自气候变化并通常用温度和降水量来表示。人为因素与人类活动相对应，反映了该市气候变化努力的结果。这些因素包括两部分，即城市扩张、用水和排放。城市扩张通常反映在建筑面积和人口密度上。土地使用和土地覆盖变化，特别是在城市和工业地区，是水质恶化的主要驱动因素。人口密度经常被用作水质的驱动因素，因为它与人类活动用水和排水包括用水量和排水量。污水排放监管不足是水污染的主要原因。来自人类生活和工业过程的工业废水、生活污水和肥料，通过点面源污染流入城市河流湖泊，导致水体富营养化甚至发黑。收集了近5年潜在自然和人为因素，对其人口数据进行了验证。建筑面积占比显示人类活动的影响强度，黑臭水体占总水面的面积百分比，称为黑臭水面积，可以量化这些因素对黑臭水体变化的影响。因此，将黑臭水面积作为因变量，每个因素的值作为另一个自变量来分析它们之间的关系。

2结果分析

2.1黑臭水体的时空变化

本文结合华南沿海某市行政区和流域的特点，将研究区域划分为四个子区域。L区和B区分别是独立的子区域；Y区、T区和H区合并为YTH区；Ha区和P区合并为HaP区，其因素的标准化的显著性通过蒙特卡罗法进行测试。最佳阈值选择、总体精度和Kp系数是从BIR模型的最佳波段组合中获得的。它实现了96.8%的最佳整体识别准确率，其中黑臭水识别准确率为92.9%，ORW准确率为100%，Kp系数为0.98。同时，非参数检验显示训练样本和测试样本之间没有显著差异，三个黑臭水体确定指标存在显著差异（NH3-N、DO和SD）和ORW体与黑臭水体之间的BIR值，说明了BIR模型在分离黑臭水方面的良好性能。同时，计算了近5年最佳阈值下BIR的探测精度，阈值调整后整体准确率大幅提升，如2018年的RA从66.7%提升到91.7%。特别是，即使对于2019年的图像，仍然需要阈值校正来应用于主城区。同时，在过去几年中，最佳阈值有增加的趋势。通过调整BIR模型的阈值，得出了近5年该市主城区黑臭水体空间分布。黑臭水体在整个地区呈显著下降趋势，尽管不同地区存在明显差异。取2018年分布图为例，说明黑臭水集中在L区和A区。为了更清楚地展示这些地区的黑臭水体分布，其检测结果的局部显示黑臭水体逐渐下降的趋势。黑臭水体主要出现在中心城区的狭窄河流中，以L区的数量最多。

在研究期间，所有地区的黑臭水面积都呈下降趋势。到2023年，Y区、A区和P区3个区已几乎没有观测到黑臭水体。在整个研究区域，黑臭水体的面积从2018年到2023年呈现出总体减少的趋势，2023年（21%）已减少至2018年（85%）的不足1/4。

2.2 一些因素变化对黑臭水体的影响

2.2.1 自然因素对黑臭水体的影响

对于整个研究区域，黑臭水体增加的因素中，温度贡献了4.4%，而降水仅贡献了0.2%。然而气候变化对黑臭水体的影响在不同的区域之间差异很大。降水对HaP区（5.2%）的贡献大于其他地区，其对HaP、L和B区的贡献大于温度。这表明降水对HaP区黑臭水体的影响比其他地区更大，并且其影响大于温度的影响。在YTH区，温度的贡献（17.9%）高于其他地区。只有在YTH区，自然因素的综合贡献超过了人类活动的贡献，这表明该地区的黑臭水体地带受气候变化的影响更大。因此，多年来温度变化和降水量较少增加了黑臭水体发生的风险，尤其是在YTH区。在不同的地区，自然因素可能与黑臭水体变化没有一致的相关性和贡献。因此，这里进一步强调了将研究区域划分为不同子区域进行单独分析的必要性，而不是仅仅依靠相关性分析来忽略温度和降水对黑臭水体的 影响。

2.2.2人为因素对黑臭水体的影响

相关资料揭示了人为因素比自然因素与黑臭水面积有更强的相关性。黑臭水面积与持久性有机污染物、污染物和废水呈显著正相关，而与农业用水呈显著负相关。在人为因素中，污染物的相关性最高，相关系数为0.44，其次是持久性有机污染物和废水。在整个研究区域及其子区域中，人为因素对黑臭水体的影响存在显著差异。在整个研究区域，黑臭水体的最大贡献者是14.3%的建筑物，其次是生活用水，与自然因素相似，各分区的黑臭水体都不同程度地受到人为因素的影响。总体而言，在该市主城区，人为因素对黑臭水体的影响大于自然因素。

2.3黑臭水体的区域特征表现变化

黑臭水体的主导驱动因素表现出明显的区域特征，L区出现的黑臭水体数量最多，这说明了与更快的经济发展和更高的废水排放量相关的贡献相对较高的因素（建筑物和农业用水）的负面影响，该市的花卉产业主要集中在L区，因此农业用水和废水对河流有重要影响。城市地区的密集分布和一些河流长期缺乏疏浚增加了黑臭水体的风险和污染治理的难度，在HaP区，持久性有机污染物和生活用水在解释黑臭水体变化方面表现更好，表明生活废水排放是主导因素。Ha区和P区实施河长制后，清理整顿了许多“散乱污”场所，包括关闭印染小作坊、打击排污违法行为、加大污水管网建设投入等，减少了工业用水量和废水排放量。YTH区的黑臭水体相对较少，并且有明显的下降趋势，直到最近黑臭水体几乎不再出现。Tmp区和工业用水是主导这些地区黑臭水体区域的核心因素，这是由于在植被覆盖率相对较高的城市地区建筑物的影响较弱。而工业废水排放量减少，以及生活废水排放的可能增加，这可能影响黑臭水体的变化。此外，各因素的总贡献率在4.2%到45.6%之间，表明它们之间存在关联性，且可能存在其他未考虑的因素。由于数据限制，本文的研究未完全控制黑臭水体的年际变化及其他潜在影响因素，驱动因素的不稳定性可能源于仅分析了近5年的黑臭水体变化数据。因此，未来研究应结合长期、高分辨率的卫星图像和水质监测数据，以更全面地识别黑臭水体变化的潜在驱动因素。

图1 环境影响因素分析图

3结束语

本文研究近5年气候变化背景下G市黑臭水体分布的年动态。研究结果总结如下：尽管水体后续出现了重新变黑的情况，但华南沿海某市主城区的黑臭水体数量呈下降趋势，从2018年83个下降到2023年21个，这表明在气候变化适应措施背景下的直接污染控制优化了城市河流的水质。不同地区的黑臭水体变化由不同的驱动因素决定，人类活动对黑臭水体的年变化起着更重要的作用。应采取适当的气候变化应对措施，通过缓解人为驱动因素并提升水质优化的效率和效果，进一步优化保护区的管理。

参考文献

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（作者单位：广东省环境保护工程研究设计院有限公司）