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序
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前言
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1 绪论
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1.1 研究背景和意义
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1.1.1 研究背景
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河流是人类繁衍生息的场所，随着经济社会的发展，人类开始大规模在河流上修建闸坝工程。根据国际大坝委员会统计，截止到2005年年底，全球共有15m以上大坝50000多座，其中，中国有22000多座，约占世界大坝总数的44%，是世界上建坝数量最多的国家。目前，世界60%以上的河流均受到水利工程控制，预计到2025年将达到70%，如美国和欧盟有60%～65%的河流受到闸坝控制，亚洲也有近一半的河流受到闸坝影响。为了维持社会稳定和促进经济发展，我国也修建了众多的闸坝。据中国第一次水利普查统计，全国过闸流量1m3/s及以上的水闸共有268476座，橡胶坝2685座，特别是以闸坝众多著称的淮河流域，建有闸坝约1.1万余座。众多的闸坝工程在防洪、灌溉、发电、供水、航运等方面发挥着巨大的效益，在促进水资源开发利用和经济社会发展方面发挥着积极的作用。但是，水利工程具有利弊两方面，近年来其负面影响越来越受到人们的关注，水利工程建设及其带来的环境问题，已经成为工程顺利实施和生态系统保护所面临的重大挑战。如，阿斯旺大坝破坏了尼罗河流域的生态平衡；美国格兰峡谷大坝的修建导致鱼类种群的减少，甚至部分鱼类的消失；三峡及葛洲坝水利工程的修建阻断了长江中华鲟的产卵洄游通道，导致其数量的减少；淮河流域闸坝的过度建设和不合理调度导致突发性水污染事故频发等。
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特别是我国的淮河流域，具有人口众多、闸坝众多、污染严重等特点，这就使得闸坝调控对河流水质、水生态等方面的影响更为明显。淮河流域地处我国东部，介于长江和黄河流域之间，处于我国南北气候过渡带，降水时空分布严重不均，水旱灾害较为频繁。多年平均水资源总量799亿m3，占全国的2.9%，水资源人均、亩均拥有量只是我国平均水平的1/5，属于严重缺水地区之一。同时，流域降水多集中于汛期，年内汛期（6—9月）降水量约占全年的70%，极易出现洪涝灾害。新中国成立以来，大量水利工程的修建减轻了淮河流域的水旱灾害。截止到2013年，全流域已建成水库6130座，其中大型水库39座，中型水库185座；建有各类水闸32795座，其中大型水闸151座。同时，流域内总人口1.75亿（2013年），平均人口密度656人/km2，是全国平均人口密度（143人/km2）的4.6倍，居各大江大河流域人口密度之首，大量的生活污水和工业废水排入淮河及其支流，致使淮河成为我国水质污染最严重的河流之一。
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众多水利工程在淮河流域防洪、供水和发电等方面起到了重要作用。但是，过多的闸坝工程也给生态环境带来了很多负面影响，历史上影响较大的淮河水污染事件主要有1994年、2001年、2002年和2004年等，对沿淮工农业及城镇用水造成很大影响，这些事件多是由于闸坝开闸泄洪致使坝前蓄积的污水下泄至下游河道造成的。环境保护部公布的《中国环境状况公报》（2004—2014年）淮河流域国控断面水质数据中，分别给出Ⅰ～Ⅲ类、Ⅳ～Ⅴ类和劣Ⅴ类水质断面所占的比例，具体情况如图1-1所示。从图1-1中可以看出，从2004年到2014年，水质总体上呈现好转的趋势，Ⅰ～Ⅲ类水体所占的比例在逐步增大，可为流域内居民提供生活所需的饮用水，这主要是由于国家在“九五”以后加大对淮河水污染综合治理的力度，有效控制了淮河流域水污染恶化的势头，但其支流水污染仍比较严重。
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图1-1 淮河流域2004—2014年水质概况
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根据环境保护部公布的2014年《中国环境状况公报》中的数据，淮河支流水质较2013年有所下降，Ⅰ～Ⅲ类、Ⅳ～Ⅴ类和劣Ⅴ类水质断面比例分别为33.3%、42.9%和23.8%，Ⅳ～劣Ⅴ类水质断面所占的比例达到66.7%。特别是淮河的最大支流——沙颍河，其也是淮河污染最为严重的一条支流，废污水量和COD排放量均占淮河干流的40%以上，被称为淮河水质好坏的“晴雨表”。同时，2014年《中国环境状况公报》中数据也表明，沙颍河上游的水质较好，多为Ⅰ～Ⅲ类水，但其中下游则多为Ⅳ～Ⅴ类水，甚至是劣Ⅴ类水，已不能满足沿河两岸居民的生产和生活需求。同时，这些水质差的水体会对河流水生态产生一定的影响，会影响河道中水生生物的生长、繁殖，特别是淮河众多闸坝的拦蓄作用，会造成河流水体中污染物在闸前的富集，闸坝的不合理调控会威胁到淮河水生态健康。
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淮河流域众多的闸坝工程在支撑沿岸地区经济社会发展的同时，也对河流水环境和水生态状况造成严重影响。如何通过合理的闸坝调控，既保证两岸经济社会发展，又减轻闸坝对河流水环境和水生态的负面影响，是当前淮河水污染治理的一项重要内容，也是河流水生态健康发展的重要方面。基于淮河流域水污染历史事件，结合国家对淮河流域水环境治理的需要，开展闸控河流水生态健康关键影响因子识别与和谐调控研究，评价水生态健康程度，提出科学的闸坝调控措施及对策，有助于闸控河流水生态状况改善，水环境治理，具有重要的科学意义和应用前景。
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1.1.2 研究意义
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河流生态系统具有调节气候、改善生态环境以及维护生物多样性等众多功能，需要采用一定的指标和方法来监测河流环境条件的各个方面，即可以多角度来评估河流的水生态健康状况，从而提供对整治以及管理有用的信息。河流水生态健康状况评价可以描述和反映任何时段内河流的水生态健康水平和整体状况，获取河流水生态健康状况的综合评价，但是目前国内河流水生态健康评价和管理主要侧重于借助化学手段以及少量生物监测评估河流水质状况，而河流水生态健康状况评价工作的开展，能够为河流管理者提供综合的背景资料，从而为我国河流生态系统的保护和河流综合管理起到很好的指导作用。
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现阶段淮河流域环境保护和环境监测部门对淮河水体监测仍以水体理化指标为主，对河流浮游植物、浮游动物和底栖动物等水生生物的监测很少，特别缺乏这方面的实验数据，进而导致对河流污染情况的研究仍然停留在理化指标评价水质这个层面，不能够全面掌握淮河流域水质情况和水生态健康状况，已不能满足淮河流域综合治理和可持续发展的需求。因此，对淮河流域开展全面和准确的水生态健康评价显得尤为重要。
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河流上修建的闸坝工程改变着水体污染物浓度及水生生物种类和密度的时空分布；同时，闸坝具有可调控性，通过改变闸坝的调控方式能够改变水体水环境和水生态状况。因此，本书选取闸坝众多的淮河流域最大支流沙颍河以及淮河部分干流作为研究对象，开展闸控河流水生态健康关键影响因子识别及和谐调控研究，可以丰富河流水生态健康评价及和谐调控理论及方法，也有利于掌握淮河流域部分河流的水环境和水生态状况，为淮河流域水生态保护和水污染治理提供基础支撑，具有重要的理论意义和实践意义。
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1.2 国内外研究进展
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（1）河流水生态系统健康的概念和内涵
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国外对河流健康的研究起步较早，早期研究主要考虑生物的生态特性。目前，在生态学领域对健康状况概念和内涵的研究多集中在流域、湿地和河流生态系统健康等方面。国外对河流健康的理解分为两种观点，一类认为河流健康等同于河流生态系统健康，与水生态健康的概念较为一致或接近。1972年美国颁布的“清洁水法令”认为，维持河流水生态系统自然结构和功能的物理、化学和生物的完整性状态是河流健康评价的重要原则；Karr（1991）、Schofield（1995）和Simpson等（1999）认为河流健康是指生态完整性或接近河流受扰前的状态，主要强调其生态功能方面。另一类认为河流健康要同时具有良好的河流生态系统和合理的社会服务功能。Meyer等（1997）和Fairweather（1999）认为河流生态系统的健康应包括生态系统结构、功能、标准和人类由该系统获得的社会价值，；Rogers（1999）认为河流健康管理目标的设定必须以社会期望为基础；Vugteveen（2006）和Costanza（2012）认为生态系统健康是维持系统活力、组织力和恢复力的一种状态或测量，。
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国内河流在自然状况、经济社会影响等方面与国外河流有很大的不同，主要表现在总体上水资源紧缺、河流开发利用程度高、人类活动影响大和河流水污染严重等方面。目前，国内对河流健康的解释，都是以河流的生命健康为研究对象，但核心内容多涉及河流的自然状况和开发利用。赵彦伟等（2005）概括了河流健康概念的不同认识，并对河流健康评价的发展趋势提出建议；董哲仁（2005）认为河流健康是一种河流管理的评估工具，而不只是一个科学概念；刘晓燕等（2006）认为不同背景下的河流健康标准不同，是相对意义上的健康；耿雷华等（2006）、刘昌明等（2008）、夏自强等（2008）、吴阿娜等（2008）、黄艺等（2010）和冯彦等（2012）均认为健康的河流应能够充分发挥其自然生态功能，又能够满足人类社会的可持续发展需求；林俊良等（2012）认为狭义的河流健康主要指河流水质的清洁程度；广义的河流健康指河流系统因子间及其与人类社会发展需求关系的协调耦合运作状态；左其亭等（2015）从河流水量、水质、水生态、河流连通性和河岸栖息地环境等方面提出河流水生态健康的概念，并认为河流水生态健康是实现河流社会服务功能的基础。由此可见，国内对河流水生态健康概念及内涵方面的研究较少，多是将其作为影响河流健康的一个方面开展研究，且落脚点体现在河流的社会功能上，单独对河流水生态健康开展的研究较少。
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（2）河流水生态系统健康影响因子及健康评价研究
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目前，在河流水生态健康评价方面已经提出了众多的评价方法，但从其评价原理上，主要分为两类：单指标评价法和多指标综合评价法。指示物种法和预测模型法是单指标评价法中应用最多的两种方法。指示物种法主要依据河流生态系统的关键、特有或污染敏感物种的种类和数量来判断河流生态系统的健康状况，如Jessup（2004）将海獭作为单物种生态系统健康评价法的指示物种；Rougier等（2005）将浮游动物轮虫作为指示物种对河流水生态状况进行评价。预测模型法是对比某地点实际的生物组成与无人干扰情况下该地点生长的物种，进而评价河流的水生态健康程度，如RIVPACS法和AUSRIVAS法，但这类方法主要是与参考点物种情况进行对比分析，并且只有对物种产生影响的变化才能够有效体现。第二类方法是多指标综合评价方法，该类方法是对比观测点和参考点的一系列生物特征指标，对各个指标进行打分，并将各指标得分进行累加，进而对健康情况进行评价。目前，该类方法中最具代表性的方法就是生物完整性指数法（Index of biological integrity，IBI），该方法已经被广泛应用于藻类、无脊椎动物等研究中。Norris等（2000）提出河流健康评价指标选择的6点标准，并对比分析预测模型法与多指标方法的利弊。除了IBI指数之外，RCE清单（Riparian channel environmental inventory，RCE）、溪流状况指数（Index of stream condition，ISC）、欧盟《水框架指令》等方法也是河流水生态健康评价中较为常用的方法。此外，其他学者也提出了一些评价方法，Fryirs（2003）在伊比利亚河流上利用多尺度植物参数法评价河流的生物完整性；Tiner（2004）在美国Nanticoke河上利用遥感指数法评价流域自然生境总体状况；Scardi等（2008）基于神经网络将鱼类组成与环境因子进行关联分析，提出河流生态质量评价法；Brierley等（2010）基于河流地貌与生态水文和河流系统变化等关系提出生态水文评价法，并从流域、河段和水文单元等不同尺度对河流系统状况进行评价。
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国内对河流水生态健康影响因子分析及健康评价的研究起步较晚，最早开始于20世纪末。目前，多是从水量、水质或水生态等方面构建指标体系对河流水生态健康程度进行评价。1999年，上海环境监测中心建立黄浦江健康评价的综合指标体系，包括水体理化指标、水生生物指标、水体营养盐含量和休闲娱乐功能等；吴阿娜（2005）构建包括河流水文、河流蜿蜒度、河岸稳定性、河岸植被覆盖率、水体理化指标和水生生物指标的指标体系，并评价城市河流健康状况；赵彦伟等（2005）构建基于水量、水质、水生物、物理结构与河岸带的指标体系及评价模型；张远等（2006）建立基于水化学和水生物指标的评价指标体系，并评价深圳典型河流的生态健康情况；赵长森等（2008）利用生物学指数与水生物指示环境结合的方法评价水体污染程度、生态系统稳定性与河流或水库的健康程度；蔡德所等（2009）提出漓江流域水生态健康指标体系应由水文、生境、水化学和生物等方面的指标组成；余波等（2010）从水质和水生态方面构建巢湖水生态系统健康评价模型，并利用熵权法评价其水生态健康情况；惠秀娟等（2011）从水文、水质、着生藻类、栖息地状况等方面构建评价指标体系，并对其水生态系统健康程度进行评价；廖静秋等（2014）利用层次分析法构建以化学完整性和生物完整性为标准的水生态健康评估指标体系，并综合评价其健康状态；胡金等（2015）基于河流物理化学和生物指标，构建适合沙颍河流域水生态健康评价综合指标体系。部分学者则利用生物完整性指数对河流水生态健康状况进行评价。王备新等（2006）介绍生物完整性指数在水生态健康评价中的应用；宋智刚等（2010）采用鱼类生物完整性指数（F-IBI）对太子河流域的水生态健康状况进行评价；廖静秋等（2013）提出采用微生物完整性指数（M-IBI）评价水生态系统健康的可行性和必要性。由此可见，国内学者已从不同影响方面对河流水生态健康程度评价开展了大量的研究工作，但是对于闸控河流水生态影响因子及健康评价方面的研究较少。
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（3）闸坝调控研究进展
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国际上开展闸坝调控的研究始于20世纪20年代。1926年，苏联莫洛佐夫提出水电站水库调配调节的概念，并形成以水库调度图为指南的调度方法，自此以后国际上许多专家学者对闸坝优化调控开展了大量研究。从20世纪60年代开始，人们逐步重视闸坝对河流水环境和水生态系统的影响研究，该方面的问题也成为国际水文生态领域的研究热点问题。20世纪70年代至80年代，闸坝调控对生态环境影响方面的研究得到了快速的发展，并开始侧重研究闸坝对河流水生生物、水体纳污能力和生态系统多样性等方面的影响。同时，随着闸坝对河流水质影响程度的增加和对河流生态环境影响研究的不断深入，一些发达国家认为应该拆除闸坝等水利工程，以便于恢复河流的天然形态，这更加深了人们对闸坝对河流生态环境负面影响的认识。人们普遍认识到闸坝在为社会创造巨大经济、社会效益（如抵御洪水、水力发电、供水灌溉等）的同时，也会导致水生生态系统的严重退化，如在加利福尼亚，大坝阻断了大马哈鱼和虹鳟大部分的重要产卵地，导致溯河产卵鱼类的减少。对此，国外学者在避免闸坝负面影响方面开展了大量研究。进入21世纪后，通过闸坝调控和管理避免闸坝对河流水环境和水生态的负面影响，使其发挥更大的积极作用，成为国外学者研究的重点内容。Albanakis等（2001）、Mallika等（2009）、Marcé等（2010）和Domingues等（2012）研究了闸坝对河流或水库水环境、河岸植物群落、水生生境等方面的影响。
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我国开展闸坝调控的研究和应用始于20世纪60年代，根据研究内容大致可以分为以下三个阶段。
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①单一闸坝的优化调控研究阶段（20世纪60年代到80年代初）。20世纪60年代，中国科学院等联合编译出版的《运筹学在水文水利计算中的应用》标志着我国开始闸坝优化调控方面的研究；董子敖（1982）应用系统工程多目标决策和增量动态规划与分析相结合的方法，给出具有长期预报的水库供水期最优调度的一般规律；谭维炎等（1982）提出若干水电站在电力系统中联合运行的最优调度图。该阶段研究成果主要侧重于单一闸坝在防洪、发电、供水和航运等方面的优化调控研究。
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②考虑河流生态环境的闸坝调控研究阶段（20世纪80年代到90年代末）。进入20世纪80年代后，随着经济社会的发展，在河流上兴建了大量的水库或水闸，这些闸坝在除水害、兴水利方面发挥着巨大的作用，但是也对河流生态环境产生负面影响。1982年，治淮委员会水源保护办公室研究蚌埠河段内闸门启闭时间长短及河道径流变化对有机污染变化的影响；方子云等（1984）强调在进行水库调度时应采用经济效益和改善环境兼顾的调度方式。这些研究的开展表明我国学者已经意识到闸坝对河流生态环境的负面影响，但是由于基础资料、技术条件等限制，该阶段只是初步开展一些实验和理论方面的探索。
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进入20世纪90年代后，国内学者进一步对闸坝调控对河流水环境等方面的影响开展研究。方子云等（1994）将闸坝调度分为三类情况，即闸坝合理调度改善水质、引水改善水质、水体循环改善水质；林巍（1995）通过考虑蓄水量变化和水质沿程变化，对闸坝河道水质模型进行改进，并将其应用到淮河流域；窦贻俭等（1996）分析曹娥江流域水利工程对生态环境的影响；鲍全盛等（1997）进行沙颍河闸坝调控与淮河干流水质的风险管理研究；朱维斌等（1998）分析扬州古运河瓜州闸不同运行方式对污染物在河道中稀释、扩散和运动的影响。
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③闸坝调控系统研究阶段（21世纪初至今）。进入21世纪后，闸坝调控对河流生态影响的理论研究不断深入，学者们加强了闸坝等水利工程对河流健康影响方面的研究。张永勇等（2007）、夏军等（2007，2008）和刘玉年等（2009）研究淮河流域闸坝工程对水量、水质和水生态的影响，并开展评价方法及模拟模型研究，；左其亭等（2010，2011）分析闸坝对重污染河流水质水量的作用规律，并评估闸坝对河流水质水量影响，；窦明等（2013）以槐店闸为研究对象，识别闸控河段氨氮浓度变化的主要影响因子，并构建氨氮浓度变化率与主要影响因子的经验关系式；陈豪等（2014）研究槐店闸浅孔闸在不同调度方式下的水体、悬浮物及底泥污染物变化规律；左其亭等（2015）选取沙颍河槐店闸为研究对象，设计并开展3次现场实验，分析不同闸坝调控方式下河流水质参数的时空变化规律，探索闸坝调控对河流水质的作用机理。此外，闸坝管理部门也开展闸坝调控改善河流生态环境的实践研究，如淮河水利委员会于2002年12月至2003年6月在沙颍河开展水闸防污调控实践。但是，该阶段闸坝调控方面的研究仍多针对闸坝调控对河流水质水量方面的影响，对河流水生态的影响考虑较少。
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总体来说，目前国内在闸坝调控对河流水环境、水生态的影响研究尚处于进一步深化阶段，缺乏闸坝调控对河流水生态健康影响方面的定量研究，需要结合国内闸控河流水环境治理和水生态保护需求，不断加强面向河流水生态健康的闸坝影响及调控机理等方面研究。
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1.3 亟待解决的问题
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河流上修建的众多水库和闸坝等水利工程，在满足人们生产和生活用水的同时，也影响着河流水量、水体污染物的时空分布。针对河流水生态健康及闸坝调控对河流生态环境影响等问题，国内外众多科技工作者积极开展了一系列研究，但在闸坝调控对河流水生态健康影响研究中仍存在许多亟待解决的问题。
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（1）缺乏具体的水生态监测实验数据来定量表达闸坝调控对河流水质—水量—水生态的影响。目前，缺乏闸坝影响下的河流水生态调查野外实验，没有客观的数据来定量反映闸坝对河流水质水量水生态的影响。
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（2）缺乏明确统一的河流水生态健康概念。目前，对河流健康概念方面的研究较多，但对河流水生态健康概念及内涵方面的研究较少，且没有形成一个明确的、统一的概念，有时部分研究中甚至会出现河流健康和水生态健康概念混淆的现象。
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（3）缺乏客观、有效的水生态健康影响因子识别方法。国内外构建的河流水生态健康评价指标体系具有一定的借鉴作用，但每个流域都具有其独特的河流特征。目前，对闸控河流水生态健康影响因子识别和评价指标体系构建的研究较少，且因子识别方法中运用较多的是德尔菲法或理论分析法等主观方法，在一定程度上会降低结果的客观性。因此，需对水生态健康关键影响因子识别方法开展研究。
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（4）缺乏科学合理的闸坝调控措施研究。国内外已对闸坝调控对河流水量和水质方面的影响开展大量的研究工作，但是对于闸坝调控如何对河流水生态健康产生影响？如何通过闸坝调控等措施实现河流水生态健康的良性发展？这些问题都需要开展相应的研究。
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2 研究区概况
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2.1 淮河流域概述
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2.1.1 自然地理概况
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淮河流域（东经111°55′～121°25′，北纬30°55′～36°36′）地处我国东部，位于长江和黄河流域之间，流域总面积约27万km2。淮河发源于河南省桐柏山太白顶北麓，西起桐柏山、伏牛山，东临黄海，南以大别山、江淮丘陵、通扬运河及如泰运河南堤与长江流域分界，北以黄河南堤和沂蒙山与黄河流域、山东半岛毗邻，流经河南、江苏、安徽、山东和湖北5省40个市，淮河流域概况如图2-1所示。
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2.1.2 地形地貌
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淮河流域东临黄海，西、南及东北部被伏牛山、桐柏山、大别山和沂蒙山等环绕，中间为平原。流域地形总体呈现西北高、东南低的态势。淮河干流以北为广大冲积平原，地面自西北向东南倾斜。淮河流域地貌具有类型复杂、层次分明、平原地貌极为丰富的特点。淮河流域上游山丘起伏，支流众多；中游地势平缓，多湖泊洼地；下游地势低洼，湖泊星罗棋布，水网交错，渠道纵横。
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图2-1 淮河流域概况示意图
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2.1.3 气象水文
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淮河流域地处我国南北气候过渡带，与秦岭构成我国南北的地理分界线。淮河以北属暖温带区，淮河以南属北亚热带区，年平均气温为13.2～15.7℃。蒸发量南小北大，年平均水面蒸发量900～1500mm。多年平均降水量约888mm，大致呈现由南向北递减、山区多于平原、沿海大于内陆的分布状况。汛期（6—9月）降水量占年降水量的50%～80%。淮河流域暴雨天气可能会受到台风影响，如1975年8月，由于超强台风“莲娜”引发的特大暴雨造成淮河上游大洪水，使河南省驻马店地区包括两座大型水库（石漫滩水库和板桥水库）在内的数十座水库漫顶垮坝，造成大量的人员伤亡和财产损失。
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2.1.4 河流水系
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整个淮河流域分为淮河和沂沭泗河两大水系，废黄河以南为淮河水系，以北为沂沭泗河水系。
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淮河干流发源于河南省桐柏县，经河南、安徽至江苏省扬州市的三江营入长江，全长1000km，平均比降为0.2‰。从河源到洪河口为上游；从洪河口至洪泽湖出口为中游；洪泽湖以下为下游。淮河拥有众多支流，其中沙颍河为淮河最大支流。
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沂沭泗河水系发源于山东沂蒙山，有沂河、沭河和泗河组成。泗河流经南四湖，汇集各支流后流入新沂河；沂河和沭河自沂蒙山平行南下，在江苏省邳州市入骆马湖，再经新沂河入海。淮河及沂沭泗河部分河流特征如表2-1所示。
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表2-1 淮河流域部分河流特征值情况
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淮河流域湖泊众多，水面面积约为1万km2，占流域总面积的3.7%，总蓄水能力280亿m3。淮河水系中，较大的湖泊有城西湖、城东湖、瓦埠湖、洪泽湖和高邮湖等；沂沭泗水系中较大的湖泊有南四湖和骆马湖。淮河流域主要湖泊特征情况，如表2-2所示。
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表2-2 淮河流域主要湖泊特征值情况表
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2.1.5 水利工程
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（1）河道
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新中国成立后，对淮河干支流普遍进行了整治，提高了防洪除涝标准。淮河干流中游正阳关至洪泽湖的排洪能力，已接近10000～13000m3/s（包括行洪区）。洪泽湖以下通过开挖苏北灌溉总渠和淮沭河，使其排洪能力提高到13000～16000m3/s，并实施入海水道工程。沂沭泗河水系开挖了新沭河和新沂河，排洪能力扩大到近12000m3/s，且沂河洪水已能东调入海。在淮北和南四湖湖西平原，开挖了怀洪新河、茨淮新河等多条人工河和众多的排水沟渠。
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（2）水库与水闸
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自从1949年，淮河流域共修建大中小型水库6000多座，其中大型水库36座，控制着整个流域面积的1/3以上。此外，洪泽湖等湖泊已建成具有防洪、供水、灌溉和养殖等功能的水库。
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同时，淮河流域有各类水闸3万多座，其主要作用是拦蓄河水、调节地表径流和补充地下水，并且在泄洪和排涝方面发挥着重要作用，也促进灌溉、供水和航运事业的发展。部分水闸特征值如表2-3所示。
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表2-3 淮河流域部分水闸特征值
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2.1.6 社会经济
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淮河流域包括湖北、河南、安徽、山东、江苏5省160个县（市）。根据2013年人口普查数据，流域人口密度是全国平均人口密度的4.6倍，居各流域人口密度之首。
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2014年，淮河流域总用水量为536.7亿m3，其中农田灌溉用水占总用水量的63.8%、林牧渔畜用水占7.5%、工业用水占15.1%、城镇公共用水占2.4%、居民生活用水占9.9%和生态环境用水占1.3%。从这些数据中可以看出，淮河流域的水资源主要用于农业灌溉和工业生产，生态环境用水占的比例最小。同时，流域内工业的快速发展会造成排污总量及入河污染量的增加，进而影响河流的水环境和水生态状况。
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2.2 淮河流域水环境和水生态状况
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2.2.1 水环境状况
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根据1997—2014年《淮河片水资源公报》的水质监测数据，按照全年期对淮河流域河流水质情况进行评价，分析河流水体水质情况随时间的变化趋势，具体结果如图2-2所示；根据淮河流域参与评价的水库数量，分析全年期内水库水体水质和4—9月营养化程度随时间的变化情况，具体结果如图2-3和图2-4所示。从图2-2至图2-4中可以看出，总体上淮河流域水库水质情况较河流水质情况好，Ⅲ类水以上的水质占60%以上，而河流水质的情况刚好相反，其Ⅳ类及以下的水质占60%以上（2014年除外），但其水质情况有逐年好转的趋势；自2005年以来，淮河流域水库水体普遍呈现一定的营养化水平，特别是2010年甚至出现重度富营养化的水库，但中营养型水库所占的比例有增长的趋势。由此可见，淮河流域的水污染和水体营养化情况还比较严重。
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图2-2 淮河流域河流水质类别随时间的变化情况
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图2-3 淮河流域水库水质类别随时间的变化情况
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图2-4 淮河流域水库水体营养化程度随时间的变化情况
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根据2002—2014年《淮河片水资源公报》中淮河流域总排污量、入河排污量和地表水年径流量的相关数据资料，分析三者随着时间的变化情况，如图2-5所示；同时，利用入河排污量和径流量计算出河流水体中污染物的总浓度值，并分析其随时间的变化情况，如图2-6所示。从这两幅图可以看出，淮河流域排污总量总体上呈现增加的趋势；2008年以来，淮河流域入河排污量也呈现缓慢增加的趋势，但年径流量总体上呈现逐年减少的趋势，这就造成近几年水体中污染物总浓度值呈现逐年增加的趋势。虽然国家对河流水体污染治理的重视程度在逐渐增加，但治理污染涉及多方面的利益，是一个长期的过程。
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图2-5 淮河流域排污量和年径流量随时间的变化情况
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图2-6 淮河流域水体污染物总浓度随时间的变化情况
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2.2.2 水生态状况
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（1）水生生物状况调查
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①2006年水生态调查研究。2006年，中国科学院地理科学与资源研究所等单位共同对淮河流域重点评估闸坝的水生态情况进行调查，共调查22个闸坝和29个采样断面，闸坝分布情况如图2-7所示。实验中对浮游植物、浮游动物、底栖动物、鱼类和维管束植物进行了采集和研究，取得了一系列的研究成果。
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②2008年水生态调查研究。2008年中国科学院地理科学与资源研究所等单位在淮河流域选取了71个水生态采样监测点，开展全流域主要河湖的水生态调查和研究工作，监测站点分布情况如图2-8所示。实验中监测了浮游植物、浮游动物、底栖动物和鱼类的种类和密度等指标。
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图2-7 淮河流域水生态调查闸坝分布情况示意图
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图2-8 2008年淮河流域水生态采样监测点分布情况
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③水生态调查结果对比分析。根据2006年和2008年两次水生态调查实验的研究成果，分别从浮游植物、浮游动物和底栖动物三个方面分析其密度在时间和空间维度上的变化情况。
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a. 时间维度变化情况。从2006年和2008年水生态调查实验的过程（图2-7和图2-8）可以看出，2008年水生态调查的范围更广，几乎涵盖了整个淮河流域，而2006年的水生态调查实验则主要侧重于各重点闸坝的水生态情况。2006年淮河流域各调查站点的浮游植物和浮游动物的平均密度分别为50.818万个/L和439.554万个/L；2008年水生态各调查站点的浮游植物和浮游动物的平均密度分别为223.379万个/L和399.876万个/L。从两组数据中可以看出，2008年浮游植物的数量较2006年有了大幅度的提高。同时，浮游植物的密度值能够指示水体的营养化程度，如果水体浮游植物的密度值达到106以上，则认为水体呈现富营养化状况，由此可见，从2006年到2008年，淮河流域的营养化程度有加重的趋势；而浮游动物密度则有小幅度的减少，变化不太明显。2006年在底栖动物取样时，采用的是定量取样，其平均数量为270个/m2；2008年采用的是定性取样，其平均数量是7个。若仅仅从数据上面看，两者有较大的差别，这主要是由于取样方法不同造成的。定量取样主要是利用彼得逊采泥器或人工基质篮式采样器获取水体底部底栖动物种类组成和现存量，是以每平方米为单位进行统计和计算的；定性取样则是利用三角拖网或D型网在水体岸边拖拉一段距离，再经过分样筛将样品挑出与固定，这种方法可以收集到更多有代表性的种类或某些种类的更多个体，该方法可以单独进行取样和检测底栖动物种类和数量，也可以作为定量取样的辅助和补充。
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b. 空间维度分布情况。2006年水生态调查实验中，浮游植物的密度出现6个峰值，分别为佛子岭水库、涡河付桥闸、涡河惠济河东孙营闸、沭河太平庄闸、北关橡胶闸和宿鸭湖水库，其中密度最大的是涡河付桥闸监测站点，达到408.765万个/L；密度最小的监测点为淠河六安断面，其值仅为0.494万个/L。2008年水生态调查实验中，浮游植物密度出现8个峰值，分别为沱河永城、沙颍河颍上、涡河太康、新汴河泗县、浉河信阳、洪泽湖成子湖、南四湖独山岛和东鱼河鸡黍，其中洪泽湖成子湖的密度值最高。
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2006年，浮游动物密度出现6个峰值分别为佛子岭水库、颍上闸、涡河付桥闸、沭河太平庄闸、北关橡胶闸和蒙城闸，其中密度最大的监测站点为佛子岭水库，达到5854.46万个/L；密度最小的监测站点为沭河青峰岭水库，仅有1.96万个/L。2008年，浮游动物的密度出现5个峰值，主要位于沙颍河阜阳到新汴河泗县和调水线的运河邳州到洪泽湖二河闸之间，其中涡河亳州的密度最大。
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2006年，各监测站点中底栖动物数量较多的监测站点分别是槐店闸、沭河太平庄闸、班台闸和蒙城闸，其中蒙城闸的数量最多，为1251个/m2；数量最少的监测站点为东淝河茶庵附近断面（40个/m2）。2008年，调查水域中底栖动物数量最多的是运河宿迁，为10个；数量最少的监测站点分别为淮河淮滨、淮河南照、淮河淮南上、淠河横排头、淠河马头、东鱼河鸡黍、洙赵新河梁山闸、泗河兖州、沭河临沭、洪泽湖三河闸和洪泽湖老子山，其数量均为1个。
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（2）水生生物状况综合评价
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①评价方法介绍。根据淮河流域水生态前期监测结果，在对其水生生物状况评价时，选择通用性较好的生态指数进行评价，即选择适合于浮游植物、浮游动物和底栖动物3类水生生物的生态学指标。对此，选择Shannon-Wiener多样性指数、Margalef物种丰富度指数和Pielous种类均匀度指数对水生生物状况进行评价。其中，Shannon-Wiener多样性指数是利用生物群落和个体数量的数值来评价环境质量，值越大表明水质情况越好；Margalef指数是反映物种丰富度较好的一个指数，值越大表示水质越好；Pielou均匀度指数反映的是水体中各类生物是否均匀，值越大水质情况越好。一般来讲，清洁水体中水生生物往往表现为种类多、数量少、分布均匀、没有绝对优势种存在的特点，而在污染严重的水体中，则会出现生物多样性降低、耐污性强的种类数量增多、形成绝对优势种和其他耐污性弱的种类很少或没有等现象，但有时也会有反常案例出现。对此，一般需要选择几种评价方法进行综合评价，以期得到较为符合实际情况的结果。
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②水生态状况分析。
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a. 2006年水生态状况。根据2006年水生态调查实验及其检测结果，利用选取的水生态指数评价方法，对各监测站点的Shannon-Wiener多样性指数（H指数）、Margalef物种丰富度指数（D指数）和Pielous种类均匀度指数（J指数）的空间分布情况进行总结，具体情况如图2-9所示。从图中可以看出，水生生物多样性较好的监测站点为宿鸭湖水库和周口闸（闸上），多样性指数最差的监测站点为贾鲁河闸（闸上）；Margalef多样性指数较好的监测站点为蚌埠闸和青峰岭水库，最差的监测站点为贾鲁河闸断面；各监测站点中水生生物均匀度指数最高的是沭河大官庄（闸下）监测站点，分布较不均匀的监测站点是沭河王庄闸。
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图2-9 2006年淮河流域典型闸坝断面水生生物指数分布情况示意图
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依据2006年水生态调查实验检测结果和水生生物指数计算结果，对淮河流域典型闸坝断面进行生态评价，其评价结果如图2-10所示，图中利用圆点的大小来表示水体受人类活动的影响程度、污染程度、水生态系统遭受破坏的程度等。
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从图2-10中可以看出，沙颍河中游的槐店闸、涡河中游的东孙营闸和付家闸（付桥闸）以及沭河的王庄闸和太平庄闸水生态状况较差。这些地方污染比较严重、水生态情况比较差，是与城市、工业和农业发展密切相关的，主要是点源污染和面源污染导致河流遭受严重污染，生态系统遭到破坏，水生生物中只有耐污性强的或者厌氧性的物种才能生存；流域内河流上游水库或闸坝的水环境和水生态状况一般较好，主要是它们仅仅受到一定的面源污染，受到人类活动影响小，污染程度相对较轻；淮河干流南岸支流受人类活动影响小，其水生态状况较好，而淮河干流北岸支流位于人口和工农业密集区，人类活动影响非常剧烈，水生态环境质量较差。
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b. 2008年水生态状况。根据2008年水生态调查实验中浮游植物、浮游动物和底栖动物检测及评价结果可知，在71个监测站点中，汝河汝南监测站点的生物多样性最好；淠河马头监测站点的丰度最高；运河台儿庄监测站点的物种均匀度指数最大，而三种指数最差的均出现在南四湖独山岛监测站点。
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图2-10 2006年淮河流域典型闸坝断面生态评价结果示意图
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水生态环境质量评价结果显示，淮河流域内淮河盱眙、淠河马头、淠河正阳关、沭河临沭、新沭河陈塘桥和运河淮安监测站点的水生态状态较好；状况最差的监测站点或河道为周口附近的沙颍河中游河道、南四湖地区和江苏省洪泽湖及运河段，其形成的原因主要是这些区域的工业比较发达，人口密度大，且比较集中，大量的工业、生活点源及农业面源污染物直接或未达标排入河道，远远超过水体的水环境容量，导致河流水环境恶化，水生态环境遭到破坏；淮河干流由于水量较大，对水体中污染物具有一定的稀释作用，相比而言，其污染程度较轻，水生态状况较好。
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从两次水生态调查实验分析结果可以看出，沙颍河上游的水环境和水生态状态较好，中下游的水环境和水生态状态最差，入淮后的水环境和水生态状况有所好转。
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2.3 主要生态环境问题
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（1）水资源时空分布不均，生态问题严重
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淮河流域处于我国南北气候的过渡带，具有水资源年际变化剧烈、年内分配不均、分布与区域经济社会发展不协调等特征。据淮河水利网公布的相关数据可知，每年70%左右的径流量集中在汛期（6—9月），最大年径流量是最小年径流量的6倍。由此可见，淮河流域年内径流分配极不均匀，年际间径流变化剧烈。同时，水土资源不匹配，山丘区水资源量相对丰富，而用水需求相对较小；平原地区人均和亩均水资源量小，调蓄条件差，用水需求大，这就造成水资源分布与流域人口和产业布局不协调。淮河流域水资源的这些特点加剧流域内水资源短缺的形势、开发利用的难度，还极易引起洪涝、干旱和水土流失等危及水生态安全的问题。
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洪涝和干旱是淮河流域常见的生态环境问题。一方面，洪涝灾害加剧城市和农田表面的冲刷，造成部分区域水土流失严重，面源污染和泥沙入河量增加；同时，强降雨也会增加城市或农村点源污染物入河量，造成河流水环境和水生态的破坏。虽然河道中的闸坝具有拦蓄洪水、阻碍污染物向下游扩散的作用，但是洪水出现时，闸坝大流量泄水极易造成闸坝上游污染团的集中下泄，对闸坝下游的水环境和水生态系统造成毁灭性的破坏。另一方面，干旱缺水会严重影响当地工业、农业和生活用水，势必进一步占用生态用水量；同时，河流径流量亦会急剧减少，导致河流水体纳污能力的下降，对生态环境造成巨大的影响和破坏。
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（2）水资源开发利用过度，生态环境用水比率低
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据2014年《淮河片水资源公报》统计，2014年淮河流域地表水资源开发利用率为62.1%，而国际上一般认为地表水合理开发利用程度是30%，极限开发利用程度是40%，由此可见淮河流域的水资源开发利用程度远高于国际上河流的开发利用水平。过度开发利用地表水资源在一定程度上会进一步挤占河流生态环境用水量。据统计，2014年淮河流域生态环境用水为6.8亿m3，仅占总用水量（536.7亿m3）的1.3%。总之，水资源过度开发利用会造成水资源减少甚至枯竭，直接影响工业生产和居民生活；也会造成局部气候变化，形成干旱、动植物死亡、风沙等自然灾害。
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此外，水资源过度开发利用也会加重地下水的超采程度，形成地下水降落漏斗，造成地面沉降等生态环境问题。2014年，由于淮河流域的降水量较常年（多年平均）有所减少，为了满足工业、农业和生活等方面的用水，加大对地下水的开采，造成大部分地区浅层地下水位总体下降。据2014年《淮河片水资源公报》统计，淮河流域下降区面积20005km2，平均降幅1.4m；淮河流域有地下水漏斗10处，总面积11877km2，较2013年增加1957km2。这些地质灾害问题，严重影响着自然水循环的补给过程，极易造成河道断流；雨季时，河流水体补给地下水，缩短河流丰水期的时间，增加河道断流概率。总之，超量开采地下水，可使地质环境产生严重恶化，影响工农业生产和经济建设，破坏自然生态景观，给人类造成重大的损失。
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（3）河流水污染严重，水生态受损
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淮河流域内污染物入河量远远超出水体纳污能力，虽然经过“九五”、“十五”和“十一五”水污染综合治理，水环境情况有逐年好转的趋势，但水污染的形势仍不容乐观（见2.2.1水环境状况分析）。据《中国环境状况公报》统计，2014年淮河流域Ⅰ～Ⅲ类、Ⅳ～Ⅴ类和劣Ⅴ类水质断面比例分别为56.4%、28.7%和14.9%，Ⅳ～劣Ⅴ类水质断面所占的比例达到43.6%，可见，淮河流域仍然存在较为严重的水污染问题；同时，2002—2014年淮河流域总排污量、入河排污量总体上均呈现上升趋势，而年径流量则呈现减小的趋势，进一步加重淮河流域水体的污染程度，进而影响河流水生态健康。
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为了形成一个比较完整的集防洪、除涝、灌溉和供水为一体的综合性水利工程体系，五十多年来淮河流域已修建大量的水利工程。目前，全流域共修建大中小型水库6000多座、各类水闸3万多座和其他水利工程。这些水利工程在发挥兴利除害作用的同时，也改变着河流水体中污染物的时空分布，闸坝的拦蓄作用使水体污染物在闸坝前富集，但是，伴随着突发降雨或洪水事件的发生，在闸坝泄流时极易发生突发性水污染事件。据统计，自1975年第一次突发性水污染事件发生以后，已发生多起类似事件，特别是20世纪90年代以后，这类事件发生得更加频繁，如1994年、1999年、2001年、2004年和2007年。以1994年淮河突发性水污染事件为例，由于淮河上游突降暴雨而采取了开闸泄洪的方式，闸坝上游2亿m3的水泄于下游河道，水流经过之处，河面上充满大量泡沫，导致鱼虾大量死亡，河流两岸部分居民饮用这些河水后出现了恶心、腹泻和呕吐等症状。出现该事件的原因是上游来水水质较差、污染团集中下泄造成的，这些事件的发生会导致部分河段降低或丧失使用价值，甚至影响其周边水生态系统正常服务功能的发挥。
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（4）人类活动剧烈，生态环境破坏严重
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淮河流域人口密度居全国各流域人口密度之首，这会进一步加剧淮河流域水资源短缺和人水矛盾，并引起河流或湖泊水生生境破坏、生物物种减少和渔业资源枯竭等问题，严重制约着淮河流域经济社会与生态环境的和谐发展。
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人类为了满足自身的发展，对河流和湖泊的干扰程度在逐渐加大，如围湖造田、水产养殖等，这些活动不仅造成湖面的萎缩、湿地的减少，还会造成水体中水生生物多样性的降低和水体营养化程度的增加，使得湖泊和河流水生态系统遭到破坏。同时，淮河流域众多的水利工程对河流和湖泊水生态环境的负面影响是巨大的，不仅易形成污染团集中下泄，严重破坏闸坝下游河道和湖泊的水生态系统；同时也会阻碍河流的连通性，影响着水生生物的迁移和鱼类的繁殖，造成生物多样性降低和渔业资源减少。
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总之，淮河流域的生态环境问题主要受到两方面因素的影响：一方面受到其自身条件的影响（水资源短缺、时空分布不均等）；另一方面又受到人类活动的剧烈影响（如，高人口密度、高污染产业结构、围湖造田及水产养殖等），这就造成淮河流域水环境污染、水生境破坏和水生态失衡等问题。主要表现特征是：流域内河流干涸，湖泊和湿地萎缩；河流、水库和湖泊污染严重，可利用水资源量减少，地下水超采严重；水生生物多样性降低，水生生物数量和物种锐减，鱼类资源减少；河流和湖泊生态服务功能降低，等等。
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3 淮河中上游水生态调查实验
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3.1 淮河中上游水生态调查实验简述
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（1）水体理化指标
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水体理化指标的获取主要分为现场监测和实验室检测两种途径。现场监测主要是利用HACH HQ 30d和Hydrolab DS5水质和藻类监测仪器，获取各监测断面的水温（T）、pH值、溶解氧（DO）、氧化还原电位（ORP）、电导率（EC）、叶绿素a（Chla）和蓝绿藻（PCY）7个指标。同时，用聚乙烯水壶采集1000mL河水，送回实验室检测氨氮（NH4-N）、高锰酸盐指数（CODMn）、化学需氧量（CODCr）、五日生化需氧量（BOD5）、总磷（TP）、总氮（TN）等指标，参照《地表水和污水检测技术规范》（HJ/T 91-2002）和《水和废水监测分析方法》中规定的A类检测方法。
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图3-1 淮河中上游水生态调查实验监测断面分布情况示意图
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（2）水生生物指标
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①浮游植物。用有机玻璃采水器在0～2m层采集1000mL水样，并立即加入1.5%体积鲁哥氏液固定。水样沉淀48h后，用虹吸管吸去上清液，浓缩至30mL，同时加3mL甲醛溶液保存。定量检测时，取均匀样品0.1mL，注入0.1mL计数框内，在400倍显微镜下观察计数，每瓶计数2片，取其平均值，两次计数结果与其平均值之差应不大于±15%。样品采集参照《水环境监测规范》（SL 219-2013）；样品浓缩、固定和保存参照《水生生物监测手册》。
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②浮游动物。用有机玻璃采水器采水，经25号生物网（200目）过滤50～100L水样，取得50～100mL的样品，并立刻用甲醛溶液（样品量的5%）进行固定。用计数框对浮游动物进行计数。计数时，先将浓缩水样充分摇匀后，用吸管吸出1mL样品，置于1mL计数框内，在100倍显微镜下全片计数，得到每升水样中浮游动物的数量。样品采集参照《水环境监测规范》（SL 219-2013）；样品浓缩、固定和保存参照《水生生物监测手册》。
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③底栖动物。运用开口面积为29cm×19cm的蚌斗式采集器，或者D型网（底边长30cm）采集长度10～20m以获取泥样，并用60目筛选器以清水洗涤，直到底泥冲净为止，随即将标本挑出放入75%的酒精溶液中固定，带回实验室称重（湿重）分析鉴定。样品采集参照《水环境监测规范》（SL 219-2013）；样品浓缩、固定和保存参照《水生生物监测手册》。
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（3）河岸栖息地环境
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从底质、栖境复杂性、流速和深度结合、堤岸稳定性、河道变化、河水水量状况、植被多样性、水质状况、人类活动强度和河岸边土壤利用类型10个参数对栖息地环境质量进行评价，每个指标分值为20分，每个参数根据质量状况优劣程度分为4个级别，其分值范围分别为16～20（好）、11～15（较好）、6～10（一般）和1～5（差）。根据实际情况和评价标准对各指标进行打分，然后累计求和得到河流栖息地质量指数（Habitat quality index，HQI）。该数值越大表明该处河流栖息地环境质量越好。
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3.2 水体理化指标时空分布特征
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3.2.1 时间分布特征
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（1）pH
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pH也称为氢离子浓度指数，是溶液中氢离子活度的一种标度，也是溶液酸碱程度的衡量标准。5次实验中大部分监测断面的pH均在6～9之间，只有第5次实验（2014.12）白龟山水库监测断面的pH超过9，最小值则出现在第2次实验（2013.7）的昭平台水库监测断面，具体变化如图3-2所示。总体来说，水体pH的变化不太明显，相差均在3之内；同时，根据《地表水环境质量标准（GB 3838-2002）》中的相关规定，pH的变化范围应在6～9之间，如图中虚线所示。由此可见，大部分监测实验和监测断面的水体pH均满足要求，只有第5次实验的白龟山水库监测断面超出这个范围。
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图3-2 各监测断面pH随时间的变化情况
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（2）溶解氧（DO）
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DO是溶解于水中的氧，其含量是衡量水质好坏的重要指标之一。总体上，2次夏季水生态实验（2013.7和2014.7）水体中DO含量的变化较3次冬季水生态实验（2012.12、2013.12和2014.12）的变化剧烈，具体情况如图3-3所示，分析其原因是夏季水量和水体流动变化都比较大，使得不同监测断面间DO含量变化较为剧烈。5次实验中，第5次实验（2014.12）中白龟山水库监测断面DO含量最高；水体中DO含量最小值出现在第2次实验的白龟山水库监测断面，主要是在监测断面上游存在较多的网箱养殖。根据《地表水环境质量标准（GB 3838-2002）》中的相关规定，以Ⅲ类水的标准（≥5mg/L）为依据（图中虚线所示），由此可知，大部分实验中各监测断面的DO含量均能够达到Ⅲ类水的标准，但是第2次实验的白龟山监测断面、第4次实验的周口闸监测断面和阜阳闸监测断面的DO含量不能满足Ⅲ类水的标准。
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图3-3 各监测断面DO浓度值随时间的变化情况
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（3）氨氮（NH4-N）
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水体中的NH4-N主要来源于生活污水和工业废水等含氮有机物的初始污染，其受到微生物的作用，会分解成亚硝酸盐氮，该物质是一种强致癌物质，长期饮用会对身体产生极为不利的影响，而水体中NH4-N的浓度高低是衡量水体水质好坏的一个重要指标。大多数实验中各监测断面的NH4-N浓度均在1mg/L以下（图3-4），能够达到地表水水体Ⅲ类水的标准［地表水环境质量标准（GB 3838-2002），图中虚线所示］。但是，第1次实验和第3次实验中的周口闸和槐店闸监测断面，其浓度值要大于Ⅲ类水的标准。同时，第2次和第4次实验中虽然浓度值能够满足Ⅲ类水标准，但周口闸和槐店闸两个监测断面的浓度值也要大于其余各断面的浓度值，分析其原因是这两个监测断面位于沙颍河中下游，人口较为集中，使其接纳大量的生活污水和工业废水，致使NH4-N的浓度较高。
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（4）五日生化需氧量（BOD5）
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BOD5是指在5d内微生物分解一定体积水中的某些可被氧化物质（有机物质）所消耗溶解氧的数量，是反映水中有机污染物含量的一个指标。大部分实验中各监测断面的BOD5浓度均为2mg/L，主要是受到检测方法的约束，超出其检测范围，这里均按照最小检测值2mg/L表示，只有在第1次实验中的白龟山水库、漯河市区、周口闸、槐店闸和阜阳闸5个监测断面真正检测出BOD5的实际浓度值，具体结果如图3-5所示。同时，根据《地表水环境质量标准（GB 3838-2002）》的相关标准（Ⅰ类水的标准值为3mg/L），5次实验中各监测断面的BOD5浓度值均能够满足Ⅰ类水的要求，说明整个研究区域内水体未受到有机污染物的污染。
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图3-4 各监测断面NH4-N随时间的变化情况
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图3-5 各监测断面BOD5随时间的变化情况
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（5）高锰酸盐指数（CODMn）
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CODMn是反映水体中有机及无机可氧化物质污染的常用指标，也是水质评价中的重要指标。不同时间各监测断面之间CODMn浓度值相差较大，最大值出现在第2次实验的槐店闸监测断面，具体变化如图3-6所示。整体上，沙颍河上游的CODMn浓度值要低于沙颍河中下游和淮河干流各监测断面，主要是上游受到人类活动的影响较小，水体中排入的生活、农业和工业污水较少。依据《地表水环境质量标准（GB 3838-2002）》的Ⅲ类水标准值（6mg/L，如图中虚线所示），5次实验中CODMn浓度值均小于规范中规定的Ⅲ类水标准值。
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图3-6 各监测断面CODMn随时间的变化情况
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（6）化学需氧量（CODCr）
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CODCr是反映水体中有机及无机可氧化物质污染的常用指标，也是水质评价中的重要指标。与CODMn相比，该指标能够将水体中绝大多数有机物进行氧化，氧化率高。第1次（2012.12）和第4次实验（2014.7）中各监测断面CODCr浓度值相差较大，最大值出现在第1次实验的槐店闸监测断面，具体结果如图3-7所示。但受到检测方法的制约，部分断面只能采用检测方法中规定的最小值（10mg/L），而这些未准确检测出浓度值的断面，其水质均能够满足Ⅰ类水要求［地表水环境质量标准（GB 3838-2002）］。同时，依据Ⅲ类水标准值（20mg/L）可以看出（图中虚线所示），5次实验中多数监测断面的CODCr浓度值小于规定的Ⅲ类水标准值，而第1次实验的槐店闸监测断面以及第4次实验的漯河市区和槐店闸监测断面不能满足地表水Ⅲ类水要求。
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（7）总磷（TP）
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磷是水体富营养化的主要元素，而TP是水环境监测中的重要项目。5次实验中TP浓度值变化较大（图3-8），总体上呈现出沙颍河上游含量低，中下游含量高的趋势，这主要是由于沙颍河中下游接纳的生活污水和农田退水要多于上游，而这些水体中通常含大量的磷元素。依据《地表水环境质量标准（GB 3838-2002）》的Ⅲ类水标准值（0.20mg/L），如图中虚线所示，5次实验中多数监测断面的TP浓度值均小于规范中规定的Ⅲ类水标准值，而第1次实验的槐店闸监测断面、第3次实验的周口闸监测断面、第4次实验的周口闸、槐店闸和阜阳闸监测断面和第5次实验的周口闸和槐店闸监测断面不能满足地表水Ⅲ类水要求。
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图3-7 各监测断面CODCr随时间的变化情况
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图3-8 各监测断面TP随时间的变化情况
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（8）总氮（TN）
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TN是水中各种形态无机和有机氮的总量，其可用来表示水体受营养物质污染的程度。5次实验中各监测断面TN浓度值变化较大，总体上呈现出沙颍河上游含量低、中下游含量高、淮河干流含量较高的趋势（图3-9），这主要是由于沙颍河中下游及淮河干流接纳的生活污水和农田退水要多于沙颍河上游，而这些水体中通常富含氮元素。参考《地表水环境质量标准（GB 3838-2002）》的Ⅲ类水标准值（1mg/L），如图中虚线所示，5次实验中多数监测断面的TN浓度值均大于规范中规定的Ⅲ类水标准值，只有沙颍河上游的昭平台水库和白龟山水库两个监测断面的部分实验浓度值小于Ⅲ类水标准值。由此可见，TN是研究区域内主要的水体污染物。
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图3-9 各监测断面TN随时间的变化情况
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3.2.2 空间分布特征
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（1）物理指标空间分布特征
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第1次实验（2012年12月）水体中pH和DO浓度值在各监测断面变化均不明显，pH的变化范围在7.92～8.6之间；DO浓度值的变化范围为9.71～12.54mg/L，具体结果如图3-10所示。
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图3-10 2012年12月水体物理指标（pH和DO）空间变化情况
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第2次实验（2013年7月）水体中pH的变化趋势不明显（图3-11），其变化范围在6.53～8.87之间；而DO浓度值则变化较为明显，变化范围为2.04～17.4mg/L之间，主要是多数监测断面均在闸坝下游，水体中DO浓度值受到闸坝调控影响较大，闸坝调控强度大时，利于水体中DO浓度的增加。
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图3-11 2013年7月水体物理指标（pH和DO）空间变化情况
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第3次实验（2013年12月）水体中pH和DO浓度值的变化趋势均不明显，阜阳闸监测断面的监测值均较小（图3-12）。pH的变化范围在8.06～8.49之间；DO浓度值的变化范围为8.61～13.39mg/L。
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图3-12 2013年12月水体物理指标（pH和DO）空间变化情况
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第4次实验（2014年7月）水体中pH的变化趋势不明显，其变化范围在7.85～8.62之间；而DO浓度值变化较为明显，变化范围为3.66～16.7mg/L，主要是实验时水体中DO浓度值受到闸坝调控方式（水量）的影响较为明显，如实验时临淮岗闸处于开启状态，正在向下游泄流，造成该监测断面的DO浓度值较大，具体变化如图3-13所示。
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图3-13 2014年7月水体物理指标（pH和DO）空间变化情况
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第5次实验（2014年12月）水体中pH的变化趋势不明显，变化范围为7.22～9.69；DO浓度值变化较为明显，变化范围为8.95～18.44mg/L；pH和DO浓度值最大值均出现在白龟山水库监测断面，而最小值均出现在阜阳闸监测断面，具体结果如图3-14所示。
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图3-14 2014年12月水体物理指标（pH和DO）空间变化情况
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（2）部分化学指标空间变化特征
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第1次实验（2012年12月）从沙颍河上游（昭平台水库监测断面）到淮河干流（蚌埠闸监测断面），水体中各污染物总体上呈现升高—下降—再升高的变化趋势（图3-15），即在沙颍河中下游达到最大值，入淮河后浓度值有所降低，而随着点源和面源污染物的汇入，淮河干流各监测断面的污染物浓度又有所增加，但仍小于沙颍河中下游的水体污染物浓度值。
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图3-15 2012年12月水体部分污染物空间变化情况
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第2次实验（2013年7月）中多数水体污染物（NH4-N、CODMn、CODCr、TP和TN）呈现升高—下降—再升高的变化趋势（图3-16），最大值均出现在沙颍河中下游的监测断面（周口闸、槐店闸或阜阳闸监测断面）。而BOD5受到检测技术的影响，均小于最小检测值（2mg/L），未能看出其随监测断面的变化情况。
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图3-16 2013年7月水体部分污染物空间变化情况
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第3次实验（2013年12月）水体各污染物均呈现升高—降低—再升高的变化趋势（图3-17），最大浓度值均出现在周口闸监测断面，但在入淮河以后，部分污染物浓度值（CODMn和TN）较沙颍河下游监测断面（颍上闸监测断面）的浓度值要高，主要是临淮岗闸监测断面受到上游来水来污和闸坝调控方式的影响，会造成其水体部分污染物浓度值的变化，但这些污染物在其下游监测断面（鲁台子水文站监测断面）处的浓度值均发生下降，这主要是由于水体的自净或稀释作用产生的结果。
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图3-17 2013年12月水体部分污染物空间变化情况
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第4次实验（2014年7月）各种水体污染物均呈现升高—降低—再升高的变化趋势（图3-18），最大浓度值均出现在沙颍河中游（周口闸监测断面或槐店闸监测断面），但在入淮河以后，部分污染物浓度值（NH4-N、CODMn和CODCr）较沙颍河下游监测断面（颍上闸监测断面）的浓度值要高，主要是临淮岗闸监测断面受到上游来水来污和闸坝调控方式的影响，造成水体部分污染物浓度值的变化，但这些污染物在其下游监测断面（鲁台子水文站监测断面）处的浓度值均发生下降，这主要是由于水体的自净或稀释作用产生的结果。同时，BOD5受到检测技术的影响，均小于最小检测值（2mg/L），未能看出其随着监测断面的变化情况。
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图3-18 2014年7月水体部分污染物空间变化情况
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第5次实验（2014年12月）中各种水体污染物均呈现升高—降低—再升高的变化趋势（图3-19），最大浓度值均出现在沙颍河中游（周口闸监测断面或槐店闸监测断面），但在入淮河以后，部分污染物浓度值（CODCr）较沙颍河下游监测断面（颍上闸监测断面）的浓度值要高，但这些污染物在其下游监测断面（鲁台子水文站监测断面）处的浓度值均发生了下降，这主要是由于水体的自净或稀释作用产生的结果。
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图3-19 2014年12月水体部分污染物空间变化情况
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总之，从图3-15至图3-19中可以看出，所检测的各种污染物最大浓度值均出现在沙颍河中下游的周口闸监测断面、槐店闸监测断面或阜阳闸监测断面，而沙颍河上游和淮河干流则浓度值相对较低，分析其原因主要是沙颍河中下游受人类活动影响较大，且其水量又比淮河干流少。同时，在周口市汇入的贾鲁河是郑州市主要的退水河，接纳了大量的生活、城市和工业污水。中华人民共和国环境保护部公布的《中国环境状况公报》近几年的数据显示，贾鲁河的水质均呈现劣Ⅴ类水，各种污染物浓度均超标，因此，随着其汇入沙颍河，造成周口闸监测断面和槐店闸监测断面污染物浓度的增加；而沙颍河下游的阜阳闸监测断面和颍上闸监测断面污染物浓度值的变化主要是在槐店闸监测断面和阜阳闸监测断面之间，有沙颍河较大支流——泉河的汇入，据中华人民共和国环境保护部公布的《中国环境状况公报》近几年数据显示，泉河的水质整体处于Ⅳ类或Ⅴ类水水平，对槐店闸释放的高污染水体具有一定的稀释作用；同时，茨淮新河从沙颍河中引水，也改变着阜阳闸和颍上闸两个监测断面的水体流量和污染物浓度及分布情况。
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3.3 水体浮游植物时空分布特征
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3.3.1 时间分布特征
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根据浮游植物监测结果，从时间维度分别给出5次实验中浮游植物的种类数和密度值的变化情况，如图3-20所示。
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图3-20 浮游植物种类和密度值随时间的变化情况
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从图3-20中可以看出，5次实验中硅藻门和绿藻门种类数占据着绝对优势，种类数最多的是第1次实验（2012.12）的硅藻门，达到60种，其他浮游植物（蓝藻门、隐藻门、甲藻门、裸藻门、黄藻门和金藻门）的种类数则明显较少，甚至黄藻门和金藻门在第2次实验（2013.7）和黄藻门在第4次实验（2014.7）中均未出现；第5次实验（2014.12）浮游植物的总种类数最少，只有31种，且只出现硅藻门、绿藻门和隐藻门。
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在密度方面，第1次实验中浮游植物的密度值明显小于其他4次实验的密度值；总体来看，5次实验中硅藻门和绿藻门的密度较大，在总密度中占据较大比例，但第2次实验中，密度值最大的是蓝藻门，达到1100万个/L。总体来说，种类数大的种群，其密度值也较大，如硅藻门和绿藻门，其密度值均在25万个/L以上。但是，有些种群的种类数较少，其密度值却比较大，如第4次实验中的金藻门，其种类数只有1种，但其密度值却达到125万个/L；夏季实验中获得的浮游植物密度值要大于冬季实验中的密度值。
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3.3.2 空间分布特征
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（1）第1次实验（2012年12月）
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在多数监测断面硅藻门的种类数所占的比例均比较大，除了阜阳闸监测断面（绿藻门种类数最多）；绿藻门的种类数从沙颍河上游到沙颍河中下游有逐渐增加的趋势，绿藻门种类数占总种类数的比例从7%（昭平台水库监测断面）增加到50%（阜阳闸监测断面）。但是，进入淮河干流后绿藻门种类数有所下降，特别是临淮岗闸监测断面未监测到绿藻门浮游植物，具体结果如图3-21所示。
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各监测断面硅藻门密度值在总密度值中占据着主导地位；第二大密度值的浮游植物种类则有所不同，如绿藻门、蓝藻门或隐藻门在不同监测断面均出现过第二大密度值；各监测断面中浮游植物的最大密度值出现在颍上闸监测断面，最小值出现在昭平台水库监测断面，具体结果如图3-22所示。
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（2）第2次实验（2013年7月）
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绿藻门种类数从沙颍河上游到沙颍河中下游有逐渐增加的趋势（图3-23），绿藻门种类数占总种类数的比例从16%（昭平台水库监测断面）增加到53%（阜阳闸监测断面），入淮河后绿藻门种类数有所下降，特别是蚌埠闸监测断面绿藻门浮游植物仅占总种类数的12.5%；同时，硅藻门和绿藻门种类数在浮游植物总种类数中占据着优势，各监测断面中两者之和占总种类数的比例均在65%以上，特别是昭平台水库监测断面和蚌埠闸监测断面仅监测到这两门浮游植物。
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图3-21 2012年12月各监测断面浮游植物种类分布情况
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图3-22 2012年12月各监测断面浮游植物密度变化情况
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多数监测断面中硅藻门和绿藻门浮游植物的密度值比较大，两者之和占浮游植物总密度值的75%以上，特别是昭平台水库监测断面和蚌埠闸监测断面两者所占比例达到100%，具体结果如图3-24所示。但是，部分监测断面两者所占比例较小，如白龟山水库、槐店闸、临淮岗闸和鲁台子水文站监测断面，这些监测断面中蓝藻门所占比例较大，特别是槐店闸监测断面，其所占比例达到81%。总体上，浮游植物密度存在升高—降低的变化趋势，最大值出现在槐店闸监测断面，达到1100万个/L，而最小值出现在蚌埠闸监测断面，仅有13万个/L。
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图3-23 2013年7月各监测断面浮游植物种类分布情况
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图3-24 2013年7月各监测断面浮游植物密度变化情况
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（3）第3次实验（2013年12月）
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各监测断面中硅藻门和绿藻门的种类数所占总种类数的比例较大，两者之和所占比例均在80%以上；沙颍河中下游及淮河干流多数监测断面中绿藻门所占比例有所增加，如蚌埠闸监测断面绿藻门所占比例达到60%以上；部分监测断面只监测到一门浮游植物，如昭平台水库监测断面只监测到硅藻门浮游植物，具体结果如图3-25所示。
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图3-25 2013年12月各监测断面浮游植物种类分布情况
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各监测断面硅藻门和绿藻门密度值之和在总密度值中所占比例较大，均在60%以上，甚至部分监测断面所占比例在90%以上（昭平台水库、白龟山水库、槐店闸、阜阳闸、颍上闸、临淮岗闸和蚌埠闸监测断面），具体结果如图3-26所示。同时，结合图3-25可以看出，种类数多的浮游植物，其密度值也较大。
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图3-26 2013年12月各监测断面浮游植物密度变化情况
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（4）第4次实验（2014年7月）
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各监测断面中硅藻门和绿藻门种类数所占总种类数的比例较大，两者之和所占比例均在70%以上；沙颍河上游（昭平台水库监测断面）和淮河干流监测断面硅藻门所占比例最大，沙颍河中下游多数监测断面中绿藻门所占比例有所增加，如颍上闸监测断面绿藻门所占比例达到60%以上，具体结果如图3-27所示。
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图3-27 2014年7月各监测断面浮游植物种类空间分布情况
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多数监测断面中硅藻门和绿藻门浮游植物密度值之和在总密度中所占比例较大（60%以上），但是，有些断面两者所占比例较小，如白龟山水库监测断面和周口闸监测断面，这些断面的金藻门和蓝藻门密度有所增加，特别是白龟山水库监测断面金藻门密度值所占比例达到67%，具体结果如图3-28所示。
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图3-28 2014年7月各监测断面浮游植物密度空间变化情况
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（5）第5次实验（2014年12月）
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各监测断面中硅藻门和绿藻门种类数占总种类数的比例较大，两者之和所占比例均在70%以上；多数监测断面中硅藻门所占比例较大，除了槐店闸监测断面；沙颍河中下游多数监测断面中绿藻门所占比例有所增加，如槐店闸监测断面绿藻门所占比例接近50%；部分监测断面只监测到一门浮游植物，如昭平台水库监测断面只监测到硅藻门浮游植物，具体情况如图3-29所示。
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图3-29 2014年12月各监测断面浮游植物种类空间分布情况
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周口闸监测断面的绿藻门密度值最大（图3-30），其密度值要远大于其他各监测断面浮游植物的密度值；沙颍河中下游各监测断面浮游植物密度值要大于沙颍河上游和淮河干流监测断面密度值，特别是周口闸监测断面；除了周口闸监测断面之外，其余各监测断面硅藻门浮游植物密度值均大于绿藻门浮游植物密度值。
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总之，从图3-21至图3-30中可以看出，研究区域内硅藻门和绿藻门浮游植物的种类数和密度值均比较大，在多数监测断面中均占据着主导地位；沙颍河中下游各监测断面中绿藻门较沙颍河上游监测断面有所增加，同时，沙颍河中下游各监测断面的浮游植物密度值要大于沙颍河上游和淮河干流监测断面。这主要是由于浮游植物受氮、磷等营养元素浓度值影响较大，这些元素浓度值过低时会限制浮游植物的生长，依据前文中对水体理化指标的分析结果，沙颍河中下游水体中所含氮和磷等营养元素较多，能够促进水体中浮游植物的生长，且夏季温度高时，对浮游植物的生长也起到一定的促进作用。
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图3-30 2014年12月各监测断面浮游植物密度空间变化情况
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3.4 水体浮游动物时空分布特征
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3.4.1 时间分布特征
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根据浮游动物监测结果，从时间维度分别给出5次实验中浮游动物的种类数和密度值的变化情况，如图3-31所示。
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图3-31 浮游动物种类数和密度值随时间的变化情况
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从图3-31中可以看出，多数实验中轮虫的种类数较多，特别是第1次实验（2012.12）轮虫种类数达到34种，但是在第3次实验（2013.12）中桡足类种类数多于轮虫种类数，达到10种。第1次实验和第4次实验（2014.7）的轮虫密度值最大，特别是第1次实验轮虫密度值达到最大，为1006.8个/L；第2次实验（2013.7）和第3次实验中桡足类浮游动物的密度值较大，但是相差均没有第1次实验明显。种类数多的浮游动物，其密度值一般也较大，如第1次实验中的轮虫浮游动物。
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3.4.2 空间分布特征
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（1）第1次实验（2012年12月）
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各监测断面中轮虫种类数所占比例较大，均在50%以上，其中昭平台水库监测断面的轮虫种类数所占比例最大，达到86%；多数监测断面中，桡足类浮游动物种类数均较多，仅次于轮虫种类数，而种类数最少的浮游动物是枝角类浮游动物（图3-32）。
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图3-32 2012年12月各监测断面浮游动物种类分布情况
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沙颍河中下游各监测断面的浮游动物密度值要高于沙颍河上游和淮河干流各监测断面，总体上呈现升高—下降—再升高的变化趋势，各监测断面中浮游动物密度最小值出现在昭平台水库监测断面，仅为3.9个/L，最大值出现在阜阳闸监测断面，达到420个/L；沙颍河中下游各监测断面中轮虫密度值要大于其他三种浮游动物（原生动物、枝角类和桡足类浮游动物），具体情况如图3-33所示。
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（2）第2次实验（2013年7月）
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各监测断面浮游动物种类数差别较小，变化范围为7～13种；50%监测断面的轮虫种类数最多，其次是桡足类浮游动物，最少种类数浮游动物是枝角类。同时，枝角类浮游动物只出现在沙颍河上游和淮河干流监测断面，具体情况如图3-34所示。
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图3-33 2012年12月各监测断面浮游动物密度分布情况
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图3-34 2013年7月各监测断面浮游动物种类分布情况
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各监测断面中浮游动物密度值最大的断面是周口闸监测断面，达到97.5个/L；昭平台水库、白龟山水库和临淮岗闸监测断面的浮游动物密度值较小，且三者较为接近，均在3个/L左右；各监测断面浮游动物密度值总体上呈现升高—降低—升高—再减低的变化趋势（图3-35）；各监测断面中密度值较高的3个断面是周口闸监测断面、鲁台子水文站监测断面和漯河市区监测断面。
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图3-35 2013年7月各监测断面浮游动物密度分布情况
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（3）第3次实验（2013年12月）
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各监测断面浮游动物种类数差别不太明显，变化范围为2～9种，漯河市区和周口闸监测断面的浮游动物种类数最大，但也只有9种；临淮岗闸监测断面的浮游动物种类数最少，只有2种；在临淮岗闸监测断面只监测到桡足类浮游动物；原生动物只出现在沙颍河上游和蚌埠闸监测断面（图3-36）。
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图3-36 2013年12月各监测断面浮游动物种类分布情况
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多数监测断面（70%监测断面）中桡足类浮游动物密度值占总密度值的比例较大，均在50%以上；其余断面中，昭平台水库监测断面原生动物所占比例最大，达到90%以上，槐店闸监测断面则是轮虫所占比例较大的监测断面（75%）；鲁台子水文站监测断面由于浮游动物密度值未达到监测方法要求的最小值，故其密度值为零，具体情况如图3-37所示。
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图3-37 2013年12月各监测断面浮游动物密度分布情况
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（4）第4次实验（2014年7月）
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各监测断面浮游动物种类数变化范围为1～7种，漯河市区、颍上闸和临淮岗闸监测断面的浮游动物种类数最大，但也只有7种；昭平台水库和周口闸监测断面的浮游动物种类数最少，只有1种，且只监测到枝角类浮游动物；原生动物只出现在临淮岗闸和鲁台子水文站监测断面，且每个断面只监测到1种原生动物；槐店闸监测断面只监测到3种轮虫浮游动物，具体情况如图3-38所示。
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图3-38 2014年7月各监测断面浮游动物种类分布情况
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各监测断面总体上呈现升高—下降—升高—下降的变化趋势（图3-39），最大密度值出现在颍上闸监测断面，为43.2个/L，最小值出现在周口闸监测断面，仅为0.6个/L；60%的监测断面（白龟山水库、漯河市区、槐店闸、颍上闸、临淮岗闸和蚌埠闸监测断面）中轮虫密度值所占比例最大，其余断面枝角类浮游动物密度值所占比例较大。
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图3-39 2014年7月各监测断面浮游动物密度分布情况
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（5）第5次实验（2014年12月）
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各监测断面浮游动物种类数差别不太明显，种类数的范围为2～8种，阜阳闸和临淮岗闸监测断面的浮游动物种类数最大，但也只有8种；昭平台水库监测断面的浮游动物种类数最少，只有2种；原生动物只出现在白龟山水库和阜阳闸监测断面，且阜阳闸监测断面只监测到1种原生动物；各监测断面中轮虫出现的次数较多，且种类数也最大，为23种，原生动物出现的次数和种类数均最小，具体情况如图3-40所示。
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各监测断面密度值总体上呈现升高—下降—升高—下降的变化趋势（图3-41），最大密度值出现在槐店闸监测断面，为69个/L，最小值出现在昭平台水库监测断面，仅为1个/L；50%监测断面（白龟山水库、阜阳闸、颍上闸、临淮岗闸和蚌埠闸监测断面）中轮虫密度值所占比例最大，鲁台子水文站监测断面桡足类浮游动物所占比例较大，其余40%断面中枝角类密度值所占比例较大。
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总体来说，浮游动物一般体型较小，不能抵抗水体的流动，且不具备游泳能力或者游泳能力微弱，不能远距离移动，因此，对于闸控河流来说，浮游动物的移动主要依靠闸门调控的水流作用。从图3-32至图3-41中可以看出，浮游动物种类数和密度最大值多出现在沙颍河中下游的监测断面，且多数情况下轮虫类浮游动物和桡足类浮游动物是各监测断面中主要的浮游动物种类，其种类数和密度值均比较大；部分实验中昭平台水库监测断面主要是原生动物。浮游动物主要依靠吃比它们更小的浮游动植物来生存，也可以吃细菌和一些食物碎屑，其种类数和密度值受到浮游植物群落结构影响较大。由前文研究成果可知，沙颍河中下游各监测断面的浮游植物密度值较大，同时水体中富含大量的营养元素（氮和磷）、细菌和有机质，这些都为浮游动物的生长提供必需的食物来源，有利于其繁殖和生长，故沙颍河中下游各监测断面中浮游动物的种类数和密度值均较大；同时，各类浮游动物间也存在一定的竞争和捕食关系，如各类浮游动物多以水体中的细菌、浮游植物等为食，它们之间势必存在竞争关系，同时，枝角类浮游动物又能以原生动物为食，桡足类浮游动物能够以轮虫为食，故这些浮游动物种类间又存在捕食与被捕食的关系，这些因素会造成浮游动物各种群种类数和密度值的变化。
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图3-40 2014年12月各监测断面浮游动物种类分布情况
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图3-41 2014年12月各监测断面浮游动物密度分布情况
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3.5 水体底栖动物时空分布特征
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3.5.1 时间分布特征
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根据底栖动物监测结果，从时间维度分别给出5次实验中底栖动物的种类和数量的变化情况，如图3-42所示。
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从图3-42中可以看出，在5次实验中，节足动物门的种类数最多，最少种数是环节动物门（第5次实验除外）；节足动物门种类数的变化幅度要大于软体动物门和环节动物门的种类数变化幅度，对于节足动物门其种类数的最小值出现在第3次实验（2013.12）。在第5次实验中，出现了前4次实验均没有出现的扁形动物门，但是只出现1种。
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对于底栖动物数量方面，第4次实验（2014.7）中软体动物门和节足动物门的数量相差不大，均在1000个以上，但此时环节动物门的数量最少，仅为3个；软体动物门和节足动物门的数量要大于环节动物门的数量，特别是第4次实验；5次实验中，底栖动物数量的最大值均为节足动物门，最小值均为环节动物门，第5次实验（2014.12）除外；第4次实验中各底栖动物的数量（2072个）要大于其余4次实验中底栖动物数量，最小数量值出现在第1次实验（2012.12），为513个；第5次实验中出现的扁形动物门数量较少，只有80个。
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图3-42 底栖动物种类和数量随时间的变化情况
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3.5.2 空间分布特征
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（1）第1次实验（2012年12月）
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除了鲁台子水文站监测断面未监测到节足动物门，多数监测断面（90%监测断面）中节足动物门种类数所占比例最大；槐店闸监测断面和颍上闸监测断面只监测到节足动物门；软体动物门和环节动物门种类数则没有明显的规律性，具体情况如图3-43所示。
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图3-43 2012年12月各监测断面底栖动物种类分布情况
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槐店闸及其以上监测断面底栖动物数量较多，但其以下监测断面底栖动物的数量要明显少于其上游各监测断面；在槐店闸及其以上监测断面中，节足动物门的数量最大；在沙颍河上游各监测断面中，软体动物门的数量大于环节动物门的数量，但小于节足动物门的数量，具体情况如图3-44所示。
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图3-44 2012年12月各监测断面底栖动物数量分布情况
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（2）第2次实验（2013年7月）
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多数监测断面（80%监测断面）中节足动物门种类数所占比例最大，除了周口闸和槐店闸监测断面，这两个监测断面中软体动物门和环节动物门种类数所占的比例较大；在白龟山水库监测断面和鲁台子水文站监测断面只监测到节足动物门；多数监测断面中软体动物门和节足动物门种类数要大于环节动物门种类数，具体情况如图3-45所示。
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图3-45 2013年7月各监测断面底栖动物种类分布情况
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沙颍河上游（昭平台水库和白龟山水库监测断面）、淮河干流和沙颍河下游部分断面（颍上闸监测断面）底栖动物数量较多（图3-46），明显大于沙颍河上游（漯河市区）、中游和下游部分监测断面（阜阳闸监测断面）底栖动物数量，且节足动物门的数量最大；在各监测断面中，颍上闸监测断面的底栖动物数量最多，为200个，槐店闸监测断面底栖动物数量最少，仅为7个；多数监测断面中，软体动物门的数量大于环节动物门的数量，但小于节足动物门的数量；漯河市区监测断面的软体动物门数量最多，为47个。
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（3）第3次实验（2013年12月）
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多数监测断面（70%监测断面）中软体动物门种类数所占比例最大，除了沙颍河上游的昭平台水库和白龟山水库监测断面以及沙颍河中游的槐店闸监测断面，这三个监测断面中节足动物门种类数所占的比例较大，而在临淮岗闸监测断面只监测到软体动物门底栖动物；多数监测断面中软体动物门和节足动物门种类数大于环节动物门种类数（图3-47）。
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沙颍河上游（昭平台水库和白龟山水库监测断面）和淮河干流的鲁台子水文站监测断面底栖动物数量较多，明显大于其他监测断面的底栖动物数量，且沙颍河上游监测断面节足动物门的数量最大；在各监测断面中，白龟山水库监测断面的底栖动物数量最多，为459个，槐店闸监测断面底栖动物数量最少，仅为12个；在沙颍河中下游和淮河干流的多数监测断面中，软体动物门数量大于节足动物门和环节动物门数量，其中临淮岗闸监测断面的软体动物门数量最多，为64个，具体变化如图3-48所示。
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图3-46 2013年7月各监测断面底栖动物数量分布情况
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图3-47 2013年12月各监测断面底栖动物种类分布情况
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（4）第4次实验（2014年7月）
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多数监测断面中软体动物门和节足动物门种类数所占比例最大，阜阳闸、颍上闸和蚌埠闸监测断面只监测到环节动物门底栖动物；多数监测断面中软体动物门和节足动物门种类数大于环节动物门种类数，具体变化如图3-49所示。
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图3-48 2013年12月各监测断面底栖动物数量分布情况
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图3-49 2014年7月各监测断面底栖动物种类分布情况
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沙颍河上游（昭平台水库、白龟山水库和漯河市区监测断面）、沙颍河下游的颍上闸监测断面和淮河干流的蚌埠闸监测断面底栖动物数量较多，明显大于其他监测断面，且沙颍河上游的昭平台水库和白龟山水库监测断面节足动物门数量最大，而漯河市区、颍上闸和蚌埠闸监测断面的软体动物门数量较大（图3-50）；在各监测断面中，白龟山水库监测断面的底栖动物数量最多，为657个，槐店闸监测断面数量最少，仅为4个；在沙颍河中下游和淮河干流的多数监测断面中，软体动物门数量要大于节足动物门和环节动物门数量，其中颍上闸监测断面的软体动物门数量最多，为323个。
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图3-50 2014年7月各监测断面底栖动物数量分布情况
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（5）第5次实验（2014年12月）
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多数监测断面中节足动物门种类数所占比例最大（图3-51），除了周口闸、临淮岗闸和鲁台子水文站监测断面，这些断面软体动物门种类数所占比例较大，特别是临淮岗闸监测断面只监测到软体动物门；多数监测断面中软体动物门和节足动物门种类数均大于环节动物门种类数；扁形动物门只出现在昭平台水库监测断面，且种类较少；蚌埠闸监测断面未监测到底栖动物。
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图3-51 2014年12月各监测断面底栖动物种类分布情况
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沙颍河上游昭平台水库监测断面和沙颍河中游槐店闸监测断面底栖动物数量较多，明显大于其他监测断面底栖动物数量，且槐店闸监测断面节足动物门数量最大，而昭平台水库、白龟山水库和漯河市区监测断面的软体动物门数量较大（图3-52）；在各监测断面中，槐店闸监测断面的底栖动物数量最多，为317个，蚌埠闸监测断面未采集到底栖动物；扁形动物门只出现在昭平台水库监测断面，其数量为80个。
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图3-52 2014年12月各监测断面底栖动物数量分布情况
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总体来说，底栖动物长期生活在底泥中，具有区域性强、迁移能力弱、适应环境污染和变化能力弱等特点。底栖动物多以有机碎屑、藻类和浮游动物等为食，同时其又是鱼类等水体大型动物的食物。底栖动物在受到水体污染影响时，适应性差的种类会迅速减少或者消失，适应性强或者耐污性强的种类则会大量繁殖。从图3-43至图3-52中可以看出，多数实验中，沙颍河上游各监测断面底栖动物的种类数和数量均比较大，而沙颍河中下游多数监测断面的种类数和数量则比较小，如槐店闸监测断面，其底栖动物数量多是最小值（除了第1次实验和第5次实验），分析原因可能是底栖动物受到水体污染程度及水体浮游动植物密度等条件限制，而槐店闸等沙颍河中下游监测断面水体污染比较严重，不利于底栖动物的生长和繁殖。水体中的氮和磷含量是水体营养程度的一个重要指标，底栖动物的种类和数量会受到水体中氮和磷的影响，水体富营养化会导致底栖动物某些种类的消失，但也会增加耐污种的种类和数量。同时，水体酸碱度（pH）、流速等因素也会影响底栖动物的种类和数量，如水体pH在5以下时，底栖动物会明显减少，但是本书中开展的5次实验，pH的变化范围在6.5～9.7之间，比较利于底栖动物生长和繁殖；通常情况下，静水水体中底栖动物的种类和数量均要大于流水水体，如，沙颍河上游各监测断面，特别是昭平台水库和白龟山水库监测断面，其水流速度较小，在一定程度上为底栖动物的生存提供有利的生存条件。
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3.6 水质生态学评价及结果分析
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3.6.1 水体理化指标评价水质
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3.6.1.1 常用的理化指标评价方法
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3.6.1.1.1 单因子评价方法
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单因子评价法是目前普遍使用的水质评价方法，它是将各水质浓度指标值与评价标准逐项对比，以单项评价最差项目的级别作为最终水质评价级别。此类方法具有简单明了，可直接了解水质状况与评价标准之间的关系等优点，同时便于给出各评价指标的达标率、超标率和超标倍数等特征值。比较有代表性的单因子评价方法有单项污染指数法、污染超标倍数法等。
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（1）单项污染指数法
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单项污染指数法是指评价指标的实测浓度值与选定标准值的比值。计算公式为：
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式中：I为评价指标i的污染指数；C为评价指标i的实测值，单位为mg/L；C为评价指标i的标准值，单位为mg/L。
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对于逆向指标（随着指标浓度的增大，水质变差），当I≤1时，表明该指标能够满足所给定的水质标准；对于正向指标（随着指标浓度的增大，水质变好），如DO，情况则刚好相反。
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（2）污染超标倍数法
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污染超标倍数法是依据污染超标倍数来判断水体的污染程度，计算公式为：
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式中：P为评价指标i的超标倍数；其他符号意义同前。
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在利用单因子评价方法对水体水质进行评价时，从公式（3.1）和公式（3.2）可以看出，两者没有明显的区别。因此，选择单项污染指数法对水质进行评价。
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3.6.1.1.2 综合评价方法
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综合评价方法主要是统计和归纳各污染物的相对污染指数，得出一个代表水体污染程度的数值，这类方法能够了解多个评价参数值与标准值之间的综合对应关系。根据实验中检测的水体理化指标和评价方法计算的复杂程度，本书选择综合评价方法中较为常用且计算较为简单的评分法和均值型污染指数进行水质评价，具体的计算方法及评价标准可以参考文献［112］。对内梅罗水质指数法、罗斯水质指数法、模糊数学评价法、灰色关联评价法、集对分析法、人工神经网络评价法等方法不做介绍及应用。
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（1）评分法
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评分法的求解原理与步骤如下：
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①首先进行各单项指标评价，划分指标所属质量等级。
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②针对等级划分结果，分别确定单项指标评价分值F（表3-1）。
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表3-1 各等级分值F表
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③按式（3.3）计算综合评价分值F。
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式中：为各单项指标评分值F的平均值；Fmax为单项指标评分值F中的最大值；n为项数。
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④根据F值，按表3-2的规定划分水环境质量级别，如“优良（Ⅰ类）”、“较好（Ⅲ类）”等。
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表3-2 F值与水环境质量级别的划分
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（2）均值型污染指数法
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在单项污染指数法的基础上，可通过相应的综合集成算法对各评价指标的污染指数进行集成，从而求出一个综合指数，这种方法称为多项污染指数法。多项污染指数法包括均值型污染指数法、加权叠加型污染指数、加权均值型污染指数、均方根型污染指数4种表达形式，其中均值型污染指数的计算公式如下：
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式中：n为评价因子的个数；其他符号意义同前。
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下面给出均值型污染指数所对应的水质污染程度分级表（表3-3）。
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表3-3 水质污染程度分级
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3.6.1.2 水质评价结果及分析
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根据实验中检测的水体理化指标结果，分别利用单项污染指数法、评分法和均值型污染指数法对水体的污染程度进行评价，同时，利用2012年12月实验数据对三种水质评价方法的适用性进行分析。在利用均值型污染指数法进行水质评价时，选择各监测断面对应的水功能区水质目标值作为评价指标的标准值，根据淮河区重要江河湖泊水功能区情况，给出各监测断面对应的水功能区水质目标，如表3-4所示。在进行水质评价时，针对水质目标是区间的情况，如阜阳闸的水功能区控制目标为Ⅲ～Ⅳ类水水质，评价时依据从严原则，选择Ⅲ类水标准作为水质控制目标。依据三种水质评价方法计算出各监测断面水质评价结果如表3-5所示。
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表3-4 水功能区水质控制目标
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表3-5 各监测断面水质评价结果（2012.12）
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表3-5 各监测断面水质评价结果（2012.12）（续）-1
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单项污染指数法主要依据各指标中最差的评价结果作为该监测断面的最终水质评价结果，若是出现某一指标结果较差时，就会导致该监测断面的水质结果很差，如本次实验中，D3（漯河市区监测断面）～D10（蚌埠闸监测断面）中TN浓度值超标，属于劣Ⅴ类水水平，这就造成这些监测断面的水质评价结果均为劣Ⅴ类水水平。虽然这种评价方法的评价结果较为严格，但是不利于研究各监测断面的水质变化情况，且没有考虑各监测断面所处水功能区的水质目标要求；评分法是基于单项污染指数法评价结果开展的水质综合评价，虽然其评价结果更为全面和合理，但是其受单项污染指数法评价结果的影响仍然较大；均值型污染指数法则避免上述两种方法的不足。因此，本书利用水体理化指标进行水质评价时选择均值型污染指数法作为评价方法。
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利用均值型污染指数法分别评价2013年7月、2013年12月、2014年7月和2014年12月的水质评价结果，如表3-6所示。从表3-6中可以看出，沙颍河上游各监测断面（昭平台水库、白龟山水库和漯河市区监测断面）的水质评价结果较好，一般为“中污染”，但在第5次实验（2014.12）中昭平台水库监测断面水质情况为“重污染”、第3次实验（2013.12）和第5次实验（2014.12）中漯河市区监测断面水质情况为“重污染”、第2次实验（2013.7）中白龟山水库监测断面水质状态为“轻污染”。昭平台水库监测断面的水质情况为“中污染”或“重污染”，原因主要是该监测断面水功能区的水质目标值较高，为Ⅱ类水水质；沙颍河中下游各监测断面（周口闸、槐店闸、阜阳闸和颍上闸监测断面）水体的污染程度较高，多数实验中各监测断面的水质均为“重污染”，特别是第3次实验和第5次实验周口闸监测断面、第5次实验槐店闸监测断面的污染程度最大，均为“严重污染”程度；淮河干流各监测断面（临淮岗闸、鲁台子水文站和蚌埠闸监测断面）的水质情况有所好转，虽然临淮岗闸和鲁台子水文站监测断面的水质情况仍为“重污染”，但其计算结果的数值有所降低，说明水质还是有一定程度的好转，同时其水功能区的水质目标值较高（Ⅱ类水水质），在一定程度上造成其评价结果较差。蚌埠闸监测断面的水质情况较好，多为“轻污染”或“中污染”，主要原因是蚌埠闸监测断面的水功能区控制目标值较低，为Ⅳ类水水平。
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表3-6 不同监测断面不同实验均值型污染指数法水质评价结果
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3.6.2 水质生态学评价
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3.6.2.1 常用的生物指标水质评价方法
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3.6.2.1.1 指示生物法
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指示生物法是经典的生物学水质评价方法，可以选择生命期较长且比较固定生活于某处的生物作为指示物种，如静水中可以选择底栖动物或浮游生物；流水中可以用底栖动物或着生生物等，其中大型无脊椎动物是应用最多的指示生物。
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①指示水体严重污染的部分生物：颤蚓类（Tubificid worms）、毛蠓（Psychoda alternata）、细长摇蚊幼虫（Tendipes attenuatus）、绿色裸藻（Euglena viridis）、静裸藻（E.caudata）和小颤藻（Oscillatoria tenuis）等。
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②指示水体中度污染的部分生物：居栉水虱（Asellus communis）、瓶螺（Physaheteroteropha）、被甲栅藻（Scenedesmus armatus）、四角盘星藻（Pediastrum tetras）、环绿藻（Ulothrix zonata）、脆弱刚毛藻（Cladophora fracta）、蜂巢席藻（Phormidium favo-sum）和美洲眼子菜（Potamogeton americanus）等。
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③指示水体清洁的部分生物：纹石蚕（Hydropsyche sp.）稚虫、扁蜉（Heptagenia）稚虫、蜻蜓（Anax junius）稚虫、田螺（Compeloma decisum）、肘状针杆藻（Synedra ulna）和簇生竹枝藻（Drapar naldia glomerata）等。
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④优势度。采用优势度来确定各监测断面的优势种，采用下式计算：
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式中：f为第i种在各监测断面出现的频率；N表示第i种个体密度；N表示样本中所有个体的密度。为将优势种数目控制在一定范围之内，规定Y>0.02时的物种为优势种。
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对各监测断面水生生物进行优势种计算，主要是为了定量化指示生物法中指示生物的选择，简化研究区水质的评价过程，即根据确定出的各监测断面优势种的污染指示作用，代表整个监测断面的污染情况。
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3.6.2.1.2 生物指数法
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（1）Margalef物种丰富度指数
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Margalef指数适用于浮游植物、浮游动物和底栖动物3类生物，是指一个群落或生境中物种数目的多寡，，是物种丰富程度的一个指数，采用下式计算：
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式中：S表示种类数；其他符号同上。D<1.0时表示水体为严重污染；1.0≤D<2.0时表示水体为重度污染；2.0≤D<3.0时表示水体为中度污染；3.0≤D<4.0时表示水体为寡污型污染；D≥4.0时表示水体为清洁水体。
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D值的高低表示种类多样性的丰富与匮乏，其值越大表示水质越好。
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（2）Shannon-Wiener多样性指数
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Shannon-Wiener多样性指数适用于浮游植物、浮游动物和底栖动物3类生物，采用下式计算：
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式中：符号同上。H<1.0时表示水体为严重污染；1.0≤H<2.0时表示水体为重度污染；2.0≤H<3.0时表示水体为中度污染；H≥3.0时表示水体为清洁水体。
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当收集的物种数目越多，多样性指数越大；种类间个体分配越均匀，多样性也会增加。多样性指数值越大，表明水体水质越好。
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（3）Simpson指数
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Simpson指数又称为优势度指数，其反映多样性的反面，即集中性的度量，采用下式计算：
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式中：符号同上。d<2.0时表示水体为严重污染；2.0≤d<3.0时表示水体为重度污染；3.0≤d<6.0时表示水体为中度污染；d≥6.0时表示水体为清洁水体。
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3.6.2.2 水质评价结果及分析
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根据水生态实验监测结果，选取第1次水生态调查实验（2012年12月）的数据资料分别利用Margalef物种丰富度指数（D指数）、Shannon-Wiener多样性指数（H指数）和Simpson指数（d指数）对各监测断面水质情况进行评价，并与指示生物法评价结果进行对比，选择适合于本研究区的水质生态学评价方法。在对浮游植物、浮游动物和底栖动物进行综合生物指数计算时，分别对各生物指数赋予不同权重。通过查阅相关的文献资料，本书中赋予底栖动物生物指数的权重是0.5，浮游动物的权重是0.3，浮游植物的权重是0.2。但是，当出现底栖动物缺失时，对浮游植物和浮游动物的权重进行适当调整，分别将浮游动物和浮游植物的权重调整为0.6和0.4。具体计算结果如表3-7所示。
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表3-7 不同监测断面不同生物指数计算结果及水质评价结果（2012.12）
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表3-7 不同监测断面不同生物指数计算结果及水质评价结果（2012.12）（续）-1
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为了验证选用的各生物指数在本研究区内的评价结果，选择指示生物法对其计算结果进行验证。在选择各监测断面的指示生物时，通过优势度确定各监测断面的优势种，将其作为各监测断面的指示物种，并根据各指示物种的污染指示等级综合判断该断面的水质情况。各监测断面浮游植物、浮游动物和底栖动物优势种为变异直链藻（Melosira varians）、颗粒直链藻（Melosira granulata）、螺旋颗粒直链藻（Melosira granulata var. angustissima）、银灰平裂藻（Merismopedia glauca）、小型黄丝藻（Tribonemaminus）、波形扁裸藻（Phacus undulatus）、中型脆杆藻（Fragilaria intermedia）、简单舟形藻（Navicula simplex）、尖针杆藻（Synedra acus）、肘状针杆藻（Synedra ulna）、双头辐节藻（Stauroneis anceps）、多棘栅藻（Scenedesmus abundans）、梅尼小环藻（Cyclotella meneghiniana）、科曼小环藻（Cyclotella comensis）、钝脆杆藻（Fragilaria capucina）、两头针杆藻（Synedra amphicephala）、卵形隐藻（Cryptomonas ovata）、尖尾蓝隐藻（Cryptomonas acuta）、谷皮菱形藻（Nitzschia palea）、长圆砂壳虫（Difflugia oblonga）、中华似铃虫（Tintinnopsis sinensis）、螺形龟甲轮虫（Keratella cochlearis）、矩形龟甲轮虫（Keratella quadrata）、舞跃无柄轮虫（Accomorpha saltans）、壶状臂尾轮虫（Brachionus urceus）、萼花臂尾轮虫（Brachionus calyciflorus）、角突臂尾轮虫（Brachionus angularis）、前节晶囊轮虫（Asplanchna priodonta）、长肢多肢轮虫（Polyarthra dolichopteria）、锯齿真剑水蚤（Eucyclops macruroides denticulatus）、无节幼体（Nauplius larua）、天角蜉属（Uracanthella punctisetae）、秀丽白虾（Exopalaemon modestus）、椭圆萝卜螺（Radix swinhoei）、小蟌属（Agriocnemis sp.）、细蜉属（Caenis sp.）、直摇蚊属（Orthocladiinae genus E）、霍甫水丝蚓（Limnodrilus hoffmeisteri Limnodrilus hoffmeisteri）、蠓科（Ceratopogonidae）、直突摇蚊属（Orthocladius sp.）、球形无齿蚌（Anodonta globosula）、淡水壳菜（Limnoperna fortunei）和仙女虫（Nais sp.）。各监测断面的优势种数及其污染指示等级如表3-8所示。
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表3-8 不同监测断面优势种数目及水质评价结果
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从表3-8中可以看出，昭平台水库监测断面（D1）位于沙颍河的上游，受到人类活动的影响较小，从其优势种所占的比例可以看出，“ο-β”和“β”所占的比例较大（67%），故该监测断面水体呈现出从“ο”到“β”的变化过程，即水体呈现从清洁水体到中污水体的变化；根据同样的分析过程，依次可以得出剩余9个监测断面的水质情况。从指示生物法评价水体水质的结果可以看出，其评价结果与Shannon-Wiener多样性指数（H）的评价结果较为符合，同时与均值型污染指数评价结果也较为接近。因此，Shannon-Wiener多样性指数与Margalef物种丰富度指数和Simpson指数相比，在本研究区域内该方法的适用性更强，选择该方法作为评价生物多样性情况及水质生态学评价方法。利用Shannon-Wiener多样性指数评价2013年7月、2013年12月、2014年7月和2014年12月的水质情况，如表3-9所示。
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表3-9 不同实验中各监测断面Shannon-Wiener多样性指数水质评价结果
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从表3-7和表3-9中Shannon-Wiener多样性指数计算结果可以看出，多数情况下沙颍河中下游各监测断面（D4～D7）的生物多样性较差，其最小值出现在第5次实验（2014.12）的周口闸监测断面（D4），为0.94；沙颍河上游的昭平台水库监测断面（D1）的生物多样性情况较好，一般均好于其他监测断面，除第4次实验（2014.7）之外，最大值出现在第1次实验（2012.12）的昭平台水库监测断面，其值为3.01。但是，多样性指数受到水体水生生物种类多少、密度大小及其分布的均匀程度影响较大，故在评价水质时，亦需考虑水体中理化指标的含量，以便于对水质情况进行综合分析。
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4 沙颍河槐店闸调控水环境影响实验
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4.1 实验概述
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沙颍河槐店闸位于河南省周口市沈丘县槐店镇，上距周口市60km，下距豫皖边界34km，控制流域面积28150km2。浅孔闸（18孔，每孔宽6m）于1959年兴建，深孔闸（5孔，每孔宽10m）于1969年兴建。深、浅孔两闸设计防洪流量为20年一遇（3200m3/s），校核防洪流量为200年一遇（3500m3/s）；设计灌溉面积达6.6万hm2，正常灌溉水位38.50～39.50m，最高灌溉水位40.00m，防洪水位为40.88m，正常蓄水量为3000万～3700万m3，最大蓄水量为4500万m3。槐店闸主要由浅孔闸、深孔闸、船闸三部分组成，浅孔闸长期保持小流量下泄，深孔闸只在洪水期供泄洪使用，船闸为正常通航使用。水流受到闸门的阻挡，闸前流速小，便于污染物的沉降；闸后有消能、曝气工程，利于污染物的混合与降解。
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为了研究不同调控方式下河道水体水文及水质变化特征，郑州大学左其亭和窦明研究团队分别于2010年3月3—6日、10月7—11日、2013年4月5—8日和2014年11月16—19日在槐店闸进行4次大规模闸坝调控现场实验，，，为开展水环境情况评价及模拟提供基础资料。实验中，对河流水体流速、水深、水温、水位、DO、水质指标（CODCr、TP、TN、BOD5）等参数进行现场监测和室内检测。自2014年开始，结合研究团队持续开展的淮河中上游流域水生态调查工作，在槐店闸闸坝调控实验中增加了水生态指标的监测和分析，2015年和2016年均持续进行了闸坝调控条件下的水生态监测分析，通过基础资料收集和积累，逐步探索闸坝调控对河流水生态健康的影响研究。
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4.2 实验过程及分析
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4.2.1 2013年4月实验
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4.2.1.1 实验设计
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（1）实验目的
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实验目的在于调查分析闸坝调度对闸控河段水流情势的影响作用，收集不同调度方式下的水动力特征参数；监测闸坝在各种运行情况下的水质浓度时空分布过程，研究污染物在水体、悬浮物、底泥等不同载体之间的转化规律；提出闸坝调度对水环境的作用机理，分析在不同调度方式下的污染物转化驱动机制。
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（2）实验内容
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实验主要内容：①依据槐店闸的允许调度能力，设定不同的闸坝调度方式；②确定实验范围、布设监测断面和监测点；③设计具体的实验操作方法，包括水体样品、上层覆水样品、底泥样品的采集及保存方法，岸边监测、室内检测等方法，以及水深、流速等测量方法；④监测槐店闸浅孔闸在不同调度方式下的水体、悬浮物和底泥污染物浓度时空分布过程、分析闸坝调度对污染物浓度变化的作用机理。
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实验研究范围包括自槐店闸闸上公路桥至下游槐店水文站控制断面的河道，监测范围达2300m。实验中沿用前两次（2010年3月和2010年10月）实验布设的断面（略有调整），共设置5个监测断面（Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅵ、Ⅶ）、5个监测点（1#、5#、7#、12#、13#），进行7次系统采样，共采集28个水样、3个底泥样和4个上层覆水样，现场对每个水样进行pH值和水温测定，对部分水样进行氨氮（NH3-N）和化学需氧量（CODCr）检测，同时利用HACH水质监测组件和Hydrolab DS5藻类自动监测仪器对闸上下游水质进行了监测。监测的采样断面及采样点布设情况如图4-1所示。
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（3）实验过程
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2013年4月5—8日，在槐店闸实验现场进行实验。按照实验设计及计划，将实验团队分成了闸上监测组、闸下监测组、岸边监测组和室内检测组四组，每组使用不同的监测设备，承担不同的监测任务。闸上监测组的监测区域主要在槐店闸上游Ⅰ断面（槐店闸闸上公路桥以上数十米、排污口以下数米处）和Ⅳ断面（闸前10～20m）之间，监测项目包括水体取样（表层水和上层覆水取样）、底泥取样和水动力指标监测；闸下监测组的监测区域为Ⅵ断面（闸后河流汇合前5m处）和Ⅶ断面（闸下水文站断面处）之间，现场监测过程中，先由闸上监测组依次对Ⅰ断面和Ⅳ断面进行水质监测，再由闸下监测组依次对Ⅵ断面和Ⅶ断面进行水质监测，各断面的水质监测之间有一定的时间间隔。监测项目包括水体取样（表层水取样）、底泥取样和水动力指标监测；岸边监测组分别在闸上左岸水文信息采集室处和闸下消力池左岸，对pH、水温、溶解氧（DO）、氧化还原电位（ORP）、电导率和藻类（PCY）等进行监测；室内检测组主要对取回的部分水样进行检测，检测指标主要包括水体pH值、CODCr和NH3-N。具体实验监测过程如表4-1所示。
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图4-1 现场实验中采样断面及采样点布设示意图
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（4）实验仪器与监测方法
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实验仪器：PHS-25型pH计、LGY-Ⅱ型智能流速仪、HSW-1000DIG型便携式超声波测深仪、温度计、DR2800型CODCr检测仪、PC-Ⅱ型便携式氨氮测定仪、HACH水质监测组件、Hydrolab DS5仪器、自制抓斗式底泥采样器、自制上层覆水采样器、聚乙烯水壶、塑料袋等。
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水样监测：在现场利用流速仪、测深仪和温度计对采样点的流速、水深及水温等参数进行监测，同时用聚乙烯水壶取相应监测点表层水样，取样深度为0～0.2m。取样后现场测定水样的pH、NH3-N浓度值和CODCr浓度值，并统一送回实验室进行水质分析，分析项目为高锰酸盐指数（CODMn）、NH3-N、五日生化需氧量（BOD5）、硝酸盐氮、总磷（TP）和总氮（TN），参照《水和废水监测分析方法》（第四版）和《水环境监测规范》（SL 219-2013）。此外，利用HACH水质监测仪器对水体中的DO、ORP、电导率、叶绿素a和藻类等指标进行监测。
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表4-1 实验监测取样过程
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底泥上清液监测：用自制抓斗式底泥采样器采集河底沉积物的表层样品，采样深度为0～0.15m，置于塑料袋中密封保存。取样后取新鲜底泥100g平铺于烧杯底部，置于连续搅拌装置上进行搅拌，搅拌的同时缓慢均匀加水500mL。加水后持续搅拌30min，搅拌后静置1h，取上清液，再测定CODMn、NH3-N、硝酸盐氮、TP和TN，分析方法同上。
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悬浮物监测：利用自制的上层覆水采样器，获取距离河底约0.15m处的悬浮物样品，置于聚乙烯水壶中密封保存。取样完成后将样品送至实验室进行检测，取500mL水样过滤，获得相应的悬浮物含量，之后将过滤出的悬浮物溶于250mL纯水，并置于连续搅拌装置上搅拌30min，取上清液分析，测定悬浮物含量及其中CODMn、NH3-N、硝酸盐氮、TP和TN等指标的含量，分析方法同上。
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4.2.1.2 2013年4月实验结果分析
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（1）水质实验结果
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为了进一步分析不同调度方式下各监测断面污染物浓度的变化趋势，选择闸上干流（Ⅰ断面）、闸上浅孔闸附近（Ⅳ断面）、闸下三级消力坎末端（Ⅵ断面）、闸下干流（Ⅶ断面）4个代表性监测断面，但受到现场条件和时间的限制部分指标只监测了3个或2个断面，在闸门不同开度调度方式下将各监测断面监测的污染物浓度点绘在同一个图中，实验结果如图4-2所示。
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从图4-2中可以看出，实验中各监测断面的水质情况具有以下特点：①CODMn浓度处于Ⅱ类～Ⅲ类水水平，NH3-N浓度处于Ⅳ类～劣Ⅴ类水水平，BOD5含量处于Ⅲ类～Ⅳ类水水平，TP浓度处于Ⅲ类水水平，TN浓度处于劣Ⅴ类水水平，总体水质处于Ⅴ类水水平，水质仅能满足河流沿岸的农业灌溉需求；②在多数调度方式下，CODMn浓度在闸前持续上升，到闸门附近升至最高，闸门至三级消力坎末端断面下降，三级消力坎末端至水文站断面又逐渐上升，只有调度方式（4孔70cm）的变化情况与之相反；多数调度方式下，NH3-N浓度的变化表现出与CODMn浓度不同的变化趋势，但调度方式8孔30cm和0孔0cm的变化情况与之相同；BOD5和TN浓度值受到闸坝调度方式的影响较小，变化率均在10%左右，而硝酸盐氮和TP受到闸坝调度方式的影响较为明显，如调度方式8孔30cm的情况下，硝酸盐氮浓度有个明显的升高过程，浓度值增加了1倍左右。同时，从图4-2中还可知，在4孔10cm的调度方式下，水体中的NH3-N从Ⅰ断面到Ⅶ断面总体上呈下降趋势，而硝酸盐氮呈现逐步升高的趋势，这主要由于水体中DO浓度较高，且pH在7.7左右，有利于硝化作用的进行，促进了NH3-N向硝酸盐氮的转化，表明了在该调度方式下水体已经趋向自净，因此，在本实验条件下，槐店闸日常调度时可参照其调度方式运行。
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图4-2 不同调度方式下各污染物浓度变化情况
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在对河流中各监测断面水体进行监测的同时，利用HACH水质监测仪器在河流岸边对表层水体中的ORP、DO、电导率、叶绿素a和蓝绿藻（PCY）等指标进行了监测，主要研究闸坝的不同调度方式对水体中藻类等指标的影响，各指标监测值随调度方式的变化情况如图4-3所示。
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图4-3 各监测指标随调度方式的变化图
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从图4-3可知，ORP、电导率及PCY指标在闸上和闸下具有相同的变化趋势，但在数据变化程度及具体数值等方面略有不同。在各调度方式情况下，上下游监测点的ORP值相差不大，只有闸门全关调度方式下两者相差较大，此时闸下水体呈现了还原性，不利于水体中有机物的分解；水体电导率能够反映出水的导电性，水的导电性又能够反映水体溶解性总固体浓度的大小，而溶解性总固体值表示水中溶解物杂质含量，其值越大，说明水中的杂质含量大，反之，杂质含量小。从电导率子图可以看出，闸门小开度或关闭情况下，闸下水体经过闸坝调度的调节，水中杂质含量有个明显减小的趋势；由PCY含量子图可知，在闸门大开度（6孔50cm和4孔70cm）的情况下，闸上的PCY值要大于闸下的值，这可能是由于闸下的水流速度较大，不利于藻类的生存，而在闸门小开度甚至关闭时，闸下PCY监测值要大于闸上的值，造成这种现象的原因可能是闸下流速变小且水深较浅，更利于藻类的生存。
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（2）底泥变化规律分析
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为了进一步了解闸坝调度对底泥产生的影响以及底泥与水体的交换作用，在4月5日下午（闸坝调度方式为8孔30cm），对闸坝上下游的Ⅰ、Ⅳ和Ⅶ3个断面分别进行了底泥取样，作为研究的背景值，各监测指标浓度值随监测断面变化情况如图4-4所示。
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由图4-4可知，硝酸盐氮、TP和TN在闸坝前后河段经历了先升高后下降的变化过程。造成这种现象的原因主要是：①水流由于受到闸门挡水作用的影响，流速逐渐变缓，水体中的泥沙等固体颗粒物发生沉淀。在来水水质较差时，水体中的污染物会随着固体颗粒物一起沉积，进而造成闸前底泥中污染物含量的增加；②水体流经闸孔泄入闸后消力坎这一过程中，水流冲刷作用强烈，固体颗粒和污染物很难发生沉降，无须考虑底泥污染；③闸后三级消力坎至闸后干流范围内，河流中心的流速最大，这一区域内污染物固体颗粒沉降速度较慢，底泥受污染的程度较闸前小很多。但是，CODMn和NH3-N浓度的变化情况明显与上述过程不符，其在闸前河段有个明显的下降趋势。
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图4-4 底泥中各污染物浓度随监测断面的变化图
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（3）悬浮物变化规律分析
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本次实验中，对闸上浅孔闸附近采样点进行了悬浮物取样，主要是为了分析不同闸坝调度方式下闸前悬浮物污染物含量的变化情况，分析闸坝对上层覆水的影响。在闸门不同开度的调度方式下将该监测点的各种污染物浓度点绘在同一个图中，各监测指标浓度值随调度方式的变化情况如图4-5所示。
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由图4-5可知，虽然各监测指标随着调度方式的改变，变化趋势出现了一定的波动，但整体上都呈现下降的趋势。在8孔30cm的调度方式下，悬浮物含量和污染物浓度值都比较大，但随着调度方式的改变，闸门前后的流速和流量发生了变化，造成了悬浮物含量及其污染物浓度的变化，但是部分污染物浓度最小值不是出现在闸门全关的调度方式下，而是出现在4孔70cm的调度方式中，但此时悬浮物含量则要明显大于闸门全关调度方式时的值，造成这种现象的原因可能是水流对悬浮物的扰动较大，加快了污染物的释放，造成了悬浮物中的污染物浓度降低。
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（4）污染物在不同介质间的变化规律分析
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在现场实验监测过程中，为了分析污染物在不同介质之间的变化情况，对闸前受到闸坝调控影响最大的Ⅳ断面分别进行了底泥、悬浮物和水体的取样和监测，其污染物浓度变化情况如图4-6所示。在现状调度方式（8孔30cm）条件下，水体可能对底泥产生了冲刷，加速了底泥的再悬浮和污染物的释放，进而造成了水体污染物含量增加，如图4-6所示，在Ⅳ断面7#监测点除了监测指标TN和TP之外，其他指标浓度大小的顺序为：悬浮物（D）<底泥（S）<水体（W），这就说明了水体的扰动能够促进底泥和悬浮物中污染物的释放，造成水体的二次污染。
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图4-5 悬浮物含量及其中各指标浓度值随调度方式的变化图
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（5）闸坝对污染物运移规律的影响分析
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为了分析闸坝对污染物运移规律的影响，根据实验中布设的监测断面，将槐店闸上下游河段划分为3个典型河段，对比分析了闸坝在不同调度方式下典型河段的水质变化情况。从前文分析结果可以看出，调整闸门开度以后，典型河段的水质变化情况出现了较大的差异，改变了原有污染物浓度的变化趋势。受到闸坝泄水对底泥和悬浮物的扰动作用，能够使吸附在固体颗粒上的污染物与水体发生物质交换，促进固体颗粒上的污染物向水体释放，形成二次污染。根据本次实验的监测过程和监测数据可知，底泥和悬浮物的二次污染主要受到以下两方面因素的影响。
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图4-6 Ⅳ断面不同样品（底泥、悬浮物、水体）中污染物浓度变化图
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①流量。根据实验监测结果，当河流流量较小（闸门开度较小或开启的孔数少）时，即河流流速小于泥沙起动流速，河流底泥和悬浮物不易起动，河流底泥或悬浮物释放污染物的速率较小，多以静态释放为主，且在一定流速范围内，污染物的释放速率不随流速变化而改变；当闸坝下泄流量较大（闸门开度大或开启的孔数多）时，即河流流速大于泥沙的起动流速，会造成底泥和悬浮物的剧烈扰动，加速其中污染物的释放。如图4-6中各监测结果所示，大流量条件下（8孔30cm）能够促进底泥和悬浮物中污染物的释放。因此，槐店闸日常调度时应保持小开度（如实验中的4孔10cm）下泄水流。
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②水深。水深在一定程度上会影响水流的冲刷强度，在相同流量情况下，水深较大时，水流对河床的冲刷作用较小，底泥和悬浮物中污染物的释放速率也较小；水深较小时，水流就会对河床产生冲刷，促进底泥的再悬浮，加速底泥和悬浮物中污染物的释放，使水体二次污染的程度加重。正如图4-4监测结果所示，多数调度方式下，闸上Ⅳ断面处的CODMn和NH3-N浓度值均大于Ⅰ断面处的监测值，造成该现象的原因是闸前Ⅳ断面处水深较小（5m左右），同流量条件下对底泥的冲刷要大于Ⅰ断面（11m左右），加速了底泥和悬浮物中污染物的释放；闸下Ⅵ断面处的CODMn和NH3-N浓度值要小于Ⅶ断面的浓度值，主要由于Ⅵ断面水深小、流速大，水流对该处冲刷剧烈，底泥固体颗粒很难发生沉降，水体缺少了底泥中污染物的释放，造成了该监测断面浓度值较小。
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4.2.2 2010年和2013年水环境实验综合研究
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4.2.2.1 实验方案设计
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为了掌握闸坝调度对河流水质的影响，分别于2010年3月3—6日、2010年10月7—11日和2013年4月5—8日在淮河支流沙颍河上的槐店闸开展了三次现场实验，分别记为实验A、实验B和实验C。三次实验的总体目标都是为了研究闸坝调度对河流水质的影响，但是在具体的研究内容、闸坝调度方式、监测断面和取样点等方面略有不同。实验A的研究内容是监测槐店闸在不同调度方式下的水体和底泥污染物浓度空间分布过程、分析闸坝调度运行对污染物浓度变化的作用机理；实验B是在不同调度方式下取水样监测闸坝前后污染物负荷变化情况，并分别在闸坝前后选取重点断面详细测定断面资料；实验C是调查分析闸坝调度对闸控河段水流情势的影响作用，收集在不同调度方式下的水动力特征参数；监测在闸坝各种运行情况下的水质浓度时空分布过程，研究污染物在水体、悬浮物、底泥等不同载体之间的转化规律；分析在不同调度方式下的污染物转化驱动机制。下面将从监测断面和取样点、监测取样过程、实验仪器和监测方法等方面分别对三次实验进行论述。
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4.2.2.2 监测断面和取样点
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在进行实验计划编制时，三次实验均设置了7个断面，每个断面设置了3个取样点，但在实际操作过程中，根据现场情况，对取样断面和取样点进行了简化。实验A中，在槐店闸闸上和闸下共设置6个监测断面、12个监测点（与实验B相比，少了监测点12#、13#、14#），进行3次系统采样、3次补充采样，共采集39个水样、3个底泥，现场对每个水样进行浊度和pH测定；在实验B中共设置7个监测断面、15个采样点，进行5次系统采样、4次补充采样，共采集水样99个，现场对每个水样测定温度、浊度和pH；实验C中共设置了5个监测断面、5个监测点，进行7次系统采样，共采集18个水样、3个底泥样和4个上层覆水样，现场对每个水样进行水温和pH测定，同时利用HACH水质监测组件和Hydrolab DS5藻类自动监测仪器现场对闸上下游水质进行了监测。监测断面和取样点具体设置情况如图4-7所示。
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4.2.2.3 监测取样过程
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三次实验中均进行了不同调度方式下的水质监测，只是在闸门开度及开启的闸门数方面略有不同。
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实验A：实验的监测取样过程分为三个部分：第一步，进行现状调度方式（闸门开度20cm）下的水质和底泥采样监测实验；第二步，进行闸门开度减小（闸门开度10cm）方式下的水质采样监测实验；第三步，进行闸门开度增大（闸门开度50cm）方式下的水质采样监测实验。实验监测指标分为现场监测指标（水温、流速、水深、浊度及pH值）和室内检测指标（CODCr、NH3-N和CODMn）。
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图4-7 实验监测断面和取样点分布图
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实验B：在实验中设置了闸门全开式、集中下泄式两种调度方式，每种调度方式分别选取大小两种不同的开度。第一步，开展现状调度方式（浅孔闸18孔全开20m，深孔闸12孔全开50m）下的水质采样监测实验；第二步，开展集中下泄式小开度（浅孔闸开启中间10孔开度40m、深孔闸关闭）、集中下泄式大开度（浅孔闸开启中间10孔开度80m、深孔闸关闭）下的水质采样监测实验；第三步，开展全开式大开度（浅孔闸18孔全开80m、深孔闸关闭）、全开式小开度（浅孔闸18孔全开40m、深孔闸关闭）下的水质采样监测实验。实验监测指标分为现场监测指标（水温、流速、水深、浊度及pH值）和室内检测指标（CODMn和NH3-N）。
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实验C：在实验中共设置了三种调度方式，每种调度方式下选取了不同的闸门开度及闸门孔数。第一步，开展现状调度方式（浅孔闸中间8孔开度30cm）下的水质、悬浮物和底泥采样监测实验；第二步，开度增大调度方式（浅孔闸中间6孔开度50cm和中间4孔开度70cm）下的水质和悬浮物采样监测实验；第三步，开度减小调度方式（中间4孔开度10cm和全部关闭）下的水质和悬浮物采样监测实验。实验监测指标分为现场监测指标（水温、流速、水深、pH值、DO、ORP、电导率、叶绿素a和PCY）和室内检测指标（CODCr、CODMn、NH3-N、BOD5、硝酸盐氮、TP、TN和悬浮物含量）。
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4.2.2.4 实验结果介绍
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根据槐店闸三次现场实验的取样及监测情况，结合国内外在闸坝调度对水环境影响方面的研究成果，拟主要从CODMn和NH3-N两个指标对水体监测结果进行介绍和总结。为了进一步分析不同调度方式下各监测断面污染物浓度的变化趋势，选择闸上干流、闸上浅孔闸附近、闸下三级消力坎末端、闸下干流4个代表性监测断面，这4个断面将槐店闸上下游河段分成3个典型河段。三次实验中只有实验B的现状调度方式下深孔闸处于开启状态，其余调度方式则只有浅孔闸开启。在不同闸门数量、不同闸门开度的调度方式下将各监测断面中泓监测点的CODMn和NH3-N两种污染物浓度分别点绘在同一个图中，水体监测指标实验结果如图4-8至图4-13所示。
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图4-8 实验A中CODMn随调度方式的变化情况
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图4-9 实验A中NH3-N随调度方式的变化情况
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图4-10 实验B中CODMn随调度方式的变化情况
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图4-11 实验B中NH3-N随调度方式的变化情况
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图4-12 实验C中CODMn随调度方式的变化情况
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图4-13 实验C中NH3-N随调度方式的变化情况
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从图4-8至图4-13可以看出实验中各监测断面的水质情况具有以下特点：①不同的调度方式对CODMn均有较明显的影响。实验A和实验B中多数调度方式条件下，浓度在闸前持续下降，到闸门附近降至最低，闸门至三级消力坎末端断面上升，三级消力坎末端至水文站断面又逐渐下降，但实验A中浅孔闸18孔全开10cm、浅孔闸18孔全开50cm和实验B中浅孔闸中间10孔40cm三种调度方式不符合该规律；而实验C多数调度方式对水体的影响规律与前两次的相反，浓度在闸前持续上升，到闸门附近升至最高，闸门至三级消力坎末端断面下降，三级消力坎末端至水文站断面又逐渐升高，但浅孔闸中间4孔70cm的调度方式除外。②NH3-N浓度受闸坝调度方式的影响也较大。多数调度方式（占总调度方式的46.2%）使得水体污染物浓度在闸前持续上升，闸门至三级消力坎末端断面下降，三级消力坎末端至水文站断面又逐渐升高；占总调度方式23.1%的调度方式使得水体污染物浓度在闸前持续下降，到闸门附近降至最低，闸门至三级消力坎末端断面上升，三级消力坎末端至水文站断面又逐渐下降；其余调度方式则规律性不强。③38.5%的调度方式使得CODMn和NH3-N的变化趋势相反；15.4%的调度方式下两者的变化趋势相同；其余调度方式则无明显的规律性；同时，实验A中CODMn和NH3-N的监测结果均大于其余两次的实验结果，其中实验B的实验结果最小。
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4.2.2.5 模拟情景分析
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（1）模型简介
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根据槐店闸现场条件，综合对比各种水质模型，选择美国环境保护局Athens实验室开发的一种水质模型系统WASP（The water quality analysis simulation program）。WASP水质分析模拟程序能够用于不同环境污染决策系统中分析和预测由于自然和人为污染造成的各种水质状况，可以模拟水文动力学、河流一维不稳定流、湖泊和河口三维不稳定流、常规污染物（包括溶解氧、生物耗氧量、营养物质以及海藻污染）和有毒污染物（包括有机化学物、金属和沉积物）在水中的迁移和转化规律。
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WASP7模型包括DYNHYD5和WASP7两个独立的计算子程序。DYNHYD5是水力学计算程序为WASP7传输所需的水力学参数；WASP7提供EUTRU和TOXI两类水质模型子程序，分别用来解决两类水质问题。传统的水质问题，由EUTRU子模块来完成，包括BOD、DO、P、N等；有毒污染问题，由TOXI子模块来完成，包括有机污染物、重金属、底泥等。
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WASP水质模块的基本方程是一个平移—扩散质量迁移方程，它能描述任一水质指标的时间和空间变化。在方程里除了平移和扩散项外，还包括由生物、化学和物理作用引起的源漏项。对于任一无限小的水体，水质指标C的质量平衡式为：
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式中，U、U和U分别表示沿不同坐标轴方向的流速，单位为m/s；C为水质指标浓度，单位为mg/L；E、E和E分别表示河流纵向、横向和垂向的扩散系数，单位为m2/s；S为点源和非点源负荷，正为源、负为漏，单位为g/（m3·d）；S为边界负荷，包括上游、下游、底部和大气环境，单位为g/（m3·d）；S为动力转换项，单位为g/（m3·d）。
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（2）情景设置及模拟结果
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依据闸门位置将河流分成闸上和闸下两段，模拟思路如下：首先，结合现场实验监测数据，利用WASP水质模拟软件对闸上河段中的NH3-N和CODMn两个监测指标进行模拟，验证模型的可靠性；然后，将上游闸前河段的模拟结果作为下游河段的污染初始值进行模拟，分析不同情景条件下闸坝调控对河流水质的影响。
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①闸上模型验证。依据实验C中闸门开度8孔30cm的调度方式和现场条件，利用WASP软件中的EUTRO模块对NH3-N和CODMn这两个水质指标进行模拟；根据模拟需要确定模型开始时间和结束时间；采用EULER差分；选择一维网络运动波理论进行水动力学模拟；最大、最小时间步长调整系数取用模型默认值，模拟时间段选为2013年4月5日16：53分至4月6日08：02分。依据现场实验条件，将闸上和闸下各分成一个segment，并在其中输入模型计算初始时刻单元体数据。对闸上NH3-N指标的计算模拟进行验证，数值模拟结果与现场实验监测结果对比情况如图4-14所示。
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图4-14 闸坝上游河段中NH3-N模拟值与试验值关系图
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从图4-14中可以看出，4个对比点的相对误差值别为1.0%、1.1%、2.7%、4.3%和1.9%，各点相对误差值均在5.0%。由此可见，模型参数设置正确，模拟结果合理，可以作为闸下模拟时的输入值。
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对闸上CODMn指标的计算模拟进行验证，数值模拟结果与现场实验监测结果对比情况如图4-15所示。
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图4-15 闸坝上游河段中CODMn模拟值与试验值关系图
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从图4-15中可以看出，4个对比点的相对误差值分别为8.9%、7.9%、7.7%、7.4%和6.5%，各点相对误差值均在10.0%之内。由此可见，模型参数设置正确，模拟结果合理，可以作为闸下模拟时的输入值。
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②闸下不同流量条件下的数值模拟结果。根据闸下现场实际条件设置模型中segment部分，模拟时间段选为2013年4月5日16：53分至4月8日12：18分，其他参数沿用模型验证时的模型参数设置，依据不同的流量条件（相当于不同闸门开度）对NH3-N指标和CODMn指标进行模拟，了解不同闸门开度条件下污染物的变化情况。不同流量条件下模拟浓度值随时间的变化曲线如图4-16和图4-17所示。
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图4-16 不同流量条件下NH3-N模拟浓度值随时间的变化曲线
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从图4-16可以看出，除了流量10m3/s之外，其余各流量条件下NH3-N浓度值均呈现先升高后下降的趋势，且随着流量的增加，NH3-N浓度值升高和下降的趋势均有所增大；而在流量10m3/s条件下，NH3-N浓度值则呈现不同的变化规律，呈现先急剧下降，又急剧上升，而后则呈现缓慢下降的趋势，但其总体上略微呈现上升趋势。在模拟时间结束时，流量越小其模拟浓度值反而越大，但各模拟值之间相差不大，如流量10m3/s时NH3-N模拟浓度值为1.594mg/L，流量250m3/s时NH3-N模拟浓度值为1.537mg/L，两者仅相差0.057mg/L。
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图4-17 不同流量条件下CODMn模拟浓度值随时间的变化曲线
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从图4-17可以看出，在流量为10m3/s时，CODMn模拟浓度值呈现先升高后下降的趋势；而其他流量条件下，则是表现为先下降，后升高，再下降的过程，且随着流量的增加，第一个下降阶段则越来越不明显。流量越大，模拟时间结束时CODMn模拟浓度值越低，但其值相差不大，如流量10m3/s时CODMn模拟浓度值为2.668mg/L，流量250m3/s时CODMn模拟浓度值为2.535mg/L，两者仅相差0.133mg/L，其余各模拟值结果相差均在0.03mg/L之内。
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综合考虑数值模拟结果和闸坝维持河流生态健康等作用，为了减小闸坝下游水体中污染物的浓度，对于NH3-N模拟指标，在满足下游需水的前提下，日常泄流情况下过闸流量应尽可能小；而对于CODMn模拟指标，日常泄流情况下过闸流量应大于10m3/s，同时为了了解10～50m3/s流量对水体污染物的影响，对20m3/s、30m3/s和40m3/s三个流量条件下进行模拟，模拟结果如图4-18所示。从图4-18中可以看出，3个流量对水体污染物的影响情况与50m3/s流量的情况相同。总之，日常泄流情况下闸坝应保持小流量下泄水流，但过闸流量应大于10m3/s。
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（3）结果讨论
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从图4-8至图4-13中可以看出，实验中各监测断面的水质情况具有以下特点：实验A中，CODMn处于Ⅲ类水水平，氨氮浓度处于劣Ⅴ类水水平；实验B中，CODMn处于Ⅱ类水水平，氨氮浓度处于Ⅰ～Ⅱ类水水平；实验C中，CODMn浓度处于Ⅱ～Ⅲ类水水平，NH3-N浓度处于Ⅳ～劣Ⅴ类水水平。从实验监测结果可知，实验B中的水质明显要优于实验A和实验C，而实验A和实验C结果相差不大，分析其原因主要是实验B时淮河尚处于汛末，水量较大，对水体中各污染物能够起到一定的稀释作用，而实验A和实验C则是处于枯水期和春灌期，上游来水量较小，且用水量较大，造成河流水量较小，污染物在水体中富集较为严重，造成水质较差。
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图4-18 不同流量条件下CODMn模拟浓度值随时间的变化曲线
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由于各实验中闸门开启数和闸门开度有所不同，拟按照闸口出流计算公式，结合现场监测数据，计算出各调度方式下的闸口流量，将三次实验各监测断面的CODMn浓度值和NH3-N浓度值随过闸流量的变化情况分别点绘在一张图上，具体情况如图4-19、图4-20所示。
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从图4-19中可以看出，CODMn浓度随过闸流量的变化具有以下的特点：a. 当闸门全部关闭（过闸流量为0）时，四个监测断面的CODMn浓度大小顺序为CODMn（Ⅰ）Mn（Ⅵ）Mn（Ⅶ）Mn（Ⅳ），出现该现象的原因主要是由于闸门关闭，闸门前水流速度大幅度下降，甚至出现回流现象，造成水体中污染物在闸前大量聚集，闸前水质变坏，这就是监测断面Ⅳ处CODMn含量最大的原因，但在断面Ⅰ处仍具有较大的流量和流速，此处污染物较少富集，造成此处CODMn浓度最小；在闸坝下游，由于闸坝关闭，下游的水量和流速急剧降低，上游水体中的污染物开始在下游水体中富集，且随着距闸坝距离的增加，污染物浓度在逐渐升高，这点充分表明上游来水能够促进下游水体的净化。b. 随着闸门开启和河流流量的增加，大部分流量条件下下游水体Ⅶ断面处的CODMn含量均有所降低，但流量64m3/s和流量94m3/s两种情况除外，将其余流量条件下的CODMn（Ⅰ）和CODMn（Ⅶ）浓度值进行对比，其中Ⅰ断面和Ⅶ断面之间浓度值下降的幅度大小顺序为：0.5mg/L（流量187m3/s）>0.45mg/L（流量39m3/s）>0.43mg/L（流量100m3/s）>0.32mg/L（流量60m3/s）>0.25mg/L（流量14m3/s）>0.20mg/L（流量109m3/s）>0.18mg/L（流量78m3/s和流量125m3/s）>0.07mg/L（流量117m3/s）>0.05mg/L（流量226m3/s），由这些数据可以看出，过闸流量的大小对降低下游Ⅶ断面处CODMn浓度值的贡献程度不同，小流量时水流对底泥扰动较小，底泥中的污染物难以释放，水流小流量下泄时有利于水体中污染物的降解；但随着流量的增加，水流对底泥的扰动强度增加，促进了底泥中污染物的释放，这样极易造成闸坝下游水体的恶化，但水体的降解作用和底泥污染物的释放作用是个动态交换的过程，当某流量的降解作用大于底泥释放作用时，也能够促进水体污染物的减少，如流量187m3/s的情况下。通过综合考虑闸坝蓄水、拦污及供水等作用，槐店闸的日常泄水流量应不大于78m3/s，但闸门不能关闭，这样既能满足向下游供水，又能使下游水体得到一定程度的净化。
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图4-19 不同监测断面CODMn浓度随过闸流量的变化图
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图4-20 不同监测断面NH3-N浓度随过闸流量的变化图
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从图4-20中可以看出，NH3-N浓度随过闸流量的变化具有以下的特点：a. 在闸门关闭时，NH3-N浓度随过闸流量的变化特点与CODMn浓度随过闸流量的变化情况相同。b. 当闸门开启时，闸门调度方式的改变对水体污染负荷消减和增加的趋势不同。随着过闸流量的变化，大部分情况下断面Ⅶ处的NH3-N浓度值都较Ⅰ断面处的浓度值有所增加，但流量14m3/s和流量65m3/s两种情况除外，这两种情况均使下游水体中的NH3-N浓度值有所降低，下降值分别为0.49mg/L和0.04mg/L。由此可见，为了使水体中NH3-N浓度有所降低，闸门应保持小流量下泄（如14m3/s）。
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4.2.3 2014年11月水环境实验
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（1）实验设计
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①监测断面与样点布设。在2014年11月14—19日，在实地勘测槐店闸基本情况的基础之上，严格遵照《水环境监测规范》（SL 219-2013），设置采样断面，并布设监测样点。实验研究范围长达2.3km，具体是从槐店闸上游公路桥至槐店闸下游水文站之间的河道。监测断面共设置4个：Ⅰ断面（位于闸上公路桥上游数10m处），代表河流环境初始情况断面，即背景断面；Ⅱ断面（位于闸门前10m处），代表闸前污染物沉积断面；Ⅲ断面（位于闸下消力坎后15m处），代表水流冲刷干扰断面；Ⅳ面（位于闸下水文站处），代表闸后污染物消解沉积断面。水量、水质监测样点设置在每个断面2等分处，分别标注为1、2、3、4，水生态监测样点分别设置于各监测断面的北岸边处。采样断面与采样点的具体布设如图4-21所示。
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图4-21 采样断面与采样点分布情况
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②调控与采样方案。实验以闸坝浅孔闸中间6孔的集中调控方式进行设计，调控力度以过闸流量表示。共设计4种调控方式，调控力度按从小到大顺序依次进行转换，各调控方式下的水质样本采集需在对应的调控方式实施4h后进行，不同调控方式之间转换的时间间隔不得小于12h。闸坝调控对水生生物的影响过程复杂、影响因子繁多且影响结果显现周期长，为了探索闸坝长期调控干扰对闸控河流水生态环境造成的影响，在开闸调控方案实施前进行水生态样本采集与分析。此外，在开闸调控实施后，增采一次水生态样本，以探索实验期间，短期频繁的开闸调控对闸坝水生态环境的影响特征。具体的闸坝调控与样本采集方案如表4-2所示。
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表4-2 闸坝调控与样本采集方案
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③样本采集、处理与测定。采集的水质样本包括表层水样、上覆水样和底泥样本，用以分析污染物在河流水体、悬浮物、底泥中的浓度。表层水样进行CODMn、BOD5、NH3-N、NO3-N、TN、TP检测。上覆水样、底泥样本都进行过滤处理后，将对应滤出的悬浮物、底泥分别溶于纯水，搅拌、离心后提取上清液，测定悬浮物上清液与底泥上清液样本中的CODMn、NH3-N、NO3-N、TN、TP指标浓度。水质样本采集和检测方法严格参照《水环境监测规范》（SL 219-2013）和《水和废水监测分析方法》（第四版）。溶解氧（DO）、氧化还原电位（ORP）、电导率（TDS）采用HACH便携式水质分析仪测定，叶绿素a、蓝绿藻（PCY）采用Hydrolab DS5仪器监测。采集的水生态样本包括浮游植物、浮游动物、底栖动物，样本采集、样品浓缩、固定、保存、计数严格参照《水生生物监测手册》。
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（2）实验结果及分析
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通过本次实验，获取了表层水样、上覆水样、底泥样、水生生物样。其中，对表层水样进行检测，分别获取表层水体理化指标（CODMn、BOD5、NH3-N、NO3-N、TN、TP、DO、ORP、电导率、叶绿素a等）在不同调控方式下的变化情况；获取上覆水样中NH3-N、NO3-N、TP、TN等指标在不同调控影响下的变化特征；获取底泥样中CODMn、NH3-N、NO3-N、TP和TN等污染物的变化情况；同时，分析了污染物在表层水体、悬浮物和底泥中的分布规律。本次实验与2010年和2013年实验不同之处在于，增加了水生态指标的监测及特征分析，获取了浮游植物、浮游动物及底栖动物的种类及密度分布情况，并在此基础上，利用Shannon-Wiener多样性指数对水生生物多样性进行计算与分析，判断不同调控方式对研究区各监测断面生物多样性的影响及变化规律。
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5 闸控河流水生态健康评价指标体系构建
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5.1 闸控河流水生态健康的概念及内涵
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（1）河流水量是河流水生态健康的基础
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随着经济社会的发展和人口的增加，从河道中的引水量在逐渐增加，在一定程度上造成河流径流量的减小，甚至出现断流现象。在《百科全书》中指出：“地上本来没有河，是雨水、地下水和高山冰雪融水经常沿着线形伸展的凹地向低处流动，才形成了河流”，可见水流是河流存在的基础，而河流中适量的流量则是河流水生态健康的基础。
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（2）河流水质情况决定着河流水体的功用，影响着河流的水生态健康程度
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水污染是河流水生态健康的较大威胁，2014年《中国环境状况公报》中的数据表明，十大流域的国控断面中劣Ⅴ类水质断面比例为9.0%，而淮河流域劣Ⅴ类水质断面比例为14.9%。“劣Ⅴ类水”是指水质指标值低于《地表水环境质量标准（GB 3838-2002）》中Ⅴ类水标准的水体，这类水体已基本丧失使用功能，这样的河流或者河段的水生态健康程度比较低。因此，河流水质情况也是决定河流水生态健康程度的重要方面。
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（3）水生生物的完整性和多样性是河流水生态健康的重要表现
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水体是一个完整的生态系统，包括水中的溶解质、悬浮物、底泥和水生生物（微生物、浮游植物、浮游动物、底泥动物和鱼类等）。天然状态下的河流，水体中各种生物处于一种平衡状态，遵循着适者生存的自然发展规律，但是现在的河流普遍受到人类活动的影响，人为地造成水生生物种类、密度及多样性的减少，甚至造成其灭绝。由此可见，水生生物的完整性和多样性是反映河流水生态健康程度的重要方面。
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（4）良好的河流连通性和天然的河岸栖息地环境是河流水生态健康的重要保障
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为了兴利、防洪等目的，全球各河流上修建了众多的闸坝工程，这些工程改变着河流的天然流态，影响着河流的流量、水位及水质的时空变化，并且河道硬化工程进一步破坏水生生物的栖息地及繁衍环境，造成水生生物的数量、种类的变化及生物多样性的降低，影响着河流的水生态健康。
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5.2 评价指标体系初步构建
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5.2.1 构建河流水生态健康评价指标体系的意义、目的及原则
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（1）构建河流水生态健康评价指标体系的意义
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随着人类生活水平的提高和对美好生存环境的需求，河流健康或水生态健康状况日益受到重视，但水生态状况达到什么程度才能够算是健康的水生态状况，用哪些指标来衡量，国内外尚未形成统一的标准。河流水生态健康状况的评价就是通过某一地区的水生态健康影响因素量化该地区的河流水生态健康程度。在量化过程中，由于具体区域的实际情况千差万别，若是没有一套明确的、清晰的评价指标体系作为尺度来衡量，则很难将河流水生态健康评价从理论层面发展成为一种实际工作中可操作的管理方式，难以更好地用于河流的调控与管理。因此，建立河流水生态健康评价指标体系具有重要意义，主要体现在以下几个方面：
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①建立河流水生态健康评价指标体系，是实现河流水生态健康发展的重要组成部分，也是评价或度量一个区域或河流水生态健康程度的重要手段。通过对河流水生态健康影响因素的定量监测、评价和调控，为河流水生态健康的全面发展提供科学依据。
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②通过构建的河流水生态健康评价指标体系，改变影响因素的状态，使水生态健康向好的方向发展。目前，我国的水生态问题还没有引起全社会的普遍关注，建立一套河流水生态健康的评价指标体系可以对政府和社会起到一个预警的作用。通过改变水生态健康的影响因素状态，如减小河流水体污染、增加河流水生生物多样性等，可提高河流水生态健康的程度，为人类生存和发展提供一个健康、美好的生存环境。
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③通过建立河流水生态健康的评价指标体系，可为政府决策部门或河道管理部门决策与管理提供科学的依据。实现河流水生态的健康发展是一个全社会的行为，需要全体社会人员的广泛参与，同时也需要政府部门的组织和实施，需要制定相关的政策和法规加以引导，如，制定更为严格的排污和治污的政策和法规，减少排入河流中的污水量等等。所以，建立具有可操作性的评价指标体系，对实现河流水生态健康的科学决策具有重要意义。
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（2）构建河流水生态健康评价指标体系的目的和功能
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通过客观的、可量化的指标体系可以帮助人们评价和认识目前河流的水生态健康程度，并可以帮助人们认识到改善哪些指标或者从哪些方面努力能够提高河流的水生态健康程度。
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建立的河流水生态健康评价指标体系具有如下功能：
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①评价河流的水生态健康程度。通过客观的指标体系及研究区域的实测数据，可以对研究区的河流水生态健康程度进行评价，并划分出不同的健康等级。
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②找出改善河流水生态健康程度的调控对策。基于对现状河流水生态健康程度的分析，通过预测发展趋势或者改变部分影响因素的指标数据，分析其对河流水生态健康程度的影响程度，从而找出在河流管理中改善水生态健康应该采取的调控对策。
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（3）构建河流水生态健康评价指标体系的原则
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为了实现河流水生态健康程度评价，维持河流水生态健康发展，评价指标体系必须能客观、准确地反映河流的水生态健康状况，能够为政府决策、科学研究等提供河流水生态健康的现状、变化趋势及其变化原因。因此，构建评价指标体系应遵循以下原则：
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①科学性和简明性原则。从河流的功能和属性出发，指标要有明确的概念，具有一定的科学内涵，符合河流水生态健康的概念和目标，能够客观反映水生态健康河流的基本特征。构建评价指标体系的目的在于对实现河流水生态健康进行实际指导，这就要求指标的含义应该简单明了和易于理解，构建出易被多数人所理解和接受的评价指标体系。
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②完备性和代表性原则。指标体系要系统和全面，能够从河道结构、河流水质、河流生态系统、河道栖息地环境等不同角度表征河流水生态健康状况，并组成一个完整的体系，综合地反映河流水生态健康状况，但在考虑指标体系完备性的基础上，应选择具有代表性的指标。
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③可获取性和可操作性原则。所选取的指标必须能够通过可靠的途径或方法获取，且是可量化的数据。选取的定量指标均能够通过国家统计部门发布的数据或者实验监测数据直接或间接地得到，且应尽量减少不易获取或量化的指标数量，以增加构建指标体系的可操作性。
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④定量和定性相结合原则。在构建评价指标体系时，应尽量选择可定量化的指标，以便能够较客观地反映河流的水生态健康程度。但是，有些指标是必须选择的，且其难以量化，这时只能采用定性指标进行描述。本书中，针对定性指标制定相应等级，并采用打分法对其进行定量转化。
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⑤整体性和层次性原则。评价指标体系是一个不可分割的整体，用该体系能够反映某河流的水生态健康程度。同时，为了使指标体系清晰明了，还应该具有一定的层次性。河流功能包括自然功能和社会功能，前者是后者的基础。对此，河流水生态健康应涵盖自然功能的全部内容，不仅要反映河流水环境健康，还要反映河流水生态系统健康。
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⑥静态性和动态性原则。河流水生态健康是一个动态的发展过程，其评价过程不能只局限于过去、现状，还应该能够根据指标的变化情况考虑未来的发展趋势。对此，需要对建立的评价指标体系进行定期更新，以便显示其随时间的变化趋势。
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5.2.2 指标体系初步构建
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（1）闸控河流水生态健康评价指标体系框架
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依据评价指标体系的构建原则，构建易于操作、不需要太多专业知识的闸控河流水生态健康评价有效工具。通过借鉴国内外关于河流水生态健康的相关成果，结合提出的闸控河流水生态健康的概念、内涵及实际需求，确定该指标体系框架是一个由目标层、分类层和指标层3个层次构成的递阶层次结构，评价指标体系框架如图5-2所示。
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图5-2 闸控河流水生态健康程度评估指标体系框架
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①第一层：目标层。即构建闸控河流水生态健康评价指标体系，维持水生态健康，促进人水和谐。
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②第二层：分类层。该层能够进一步对目标层进行解释，根据闸控河流水生态健康的要素特征，结合对闸控河流水生态健康的内涵解读，确定相应的分类层。
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河流水量是河流水生态健康的基础，其能够综合反映流域气候特征、河流地形地貌及人工设施干扰程度等，是水生生物的生存和生长的重要载体。因此，在对目标层进行分类时，将河流水文指标作为一个分类层。
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河流水质情况可通过水体中各种理化指标浓度进行直接或间接反映，河流理化指标是社会生产、生物和人类健康的重要保障，影响着水体的利用价值及水生生物的生存。因此，将河流理化指标作为一个分类层。
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河流水生生物状况是河流水生态健康的表征，可以反映人类活动对河流胁迫或河流自然生态演变的累积效应，河流中生物完整性和生物多样性都是河流水生态健康的直观表现。
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河流物理结构情况是人类物理重建活动的结果，直接表现为水体与河岸交换能力的强弱、栖息与洄游环境的好坏、河岸物理稳固及连通程度等方面。天然的河道上没有诸多水利工程的影响，其发展态势遵循着自然规律，但是，目前河道上修建的水利工程改变着水体理化指标的时空分布，影响着水生生物的生存和发展。因此，河流结构指标也是影响着河流水生态健康的重要方面。
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河岸带是陆地与水生生态系统的交错地带，具有生态脆弱性、生物多样性及人类活动影响剧烈等特点，而河流栖息地环境是其表现形式，影响着区域生物多样性、物质与能量交换、营养物质吸收等方面。良好的河流栖息地环境能够为水生生物提供必需的生存场所，也能够吸收水体中部分污染物，在一定程度上影响着河流的水生态健康程度。
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一般情况下河流理化指标、水文、生态、结构和河岸带是反映河流水生态健康的5个重要方面，但是不同河流水生态健康状况的影响因子也可能存在差别，这时可以根据河流的实际情况对分类层进行增补，以尽可能准确地反映拟评价河流的实际情况。
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③第三层：指标层。在分类层确定的基础上，依据指标筛选原则和因子识别方法，结合研究区的实际情况，依次确定各分类层相应的指标。
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（2）河流水生态健康评价指标体系初步构建
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基于闸控河流水生态健康的概念、内涵及评价指标体系的构建原则，在综合国内外研究成果、专家意见和研究区域实际情况的基础上，结合构建的评估指标体系框架，将河流水生态健康状况评价指标体系分为目标层、分类层和指标层，每个层次选择能够反映该层次主要特征的要素作为评价指标，尽量避免指标的遗漏和重复。书中第1个层次是目标层，主要是河流水生态健康，用河流水生态健康综合指数来定量反映河流的水生态健康状况；第2个层次是分类层，主要包括河流理化指标、河流生态指标、河流水文指标、河流结构指标、河流栖息地环境指标、地貌、生态功能、防洪安全、河流生境物理指标；第3个层次是指标层，对各分类层指标的细化，主要包括浮游植物多样性指数、浮游动物多样性指数、底栖动物多样性指数、鱼类完整性指数、微生物多样性指数、附着藻类指数、珍稀鱼类存活状况、外来物种威胁程度、粪大肠菌群数、底栖动物完整性指数、河流物理栖息地质量综合指数、河流生境多样性指标、河岸植被覆盖状况、宽深比指数、河岸带状况、水流缓急变化率、河岸稳定性、河床稳定性、河道护岸形式、河道渠化程度、流速、流量、生态流量满足程度、重要湿地保留率、水土流失率、水位变化、年净流量、最小流量保证率、平滩流量指标、河流纵向连通性、河流横向连通率、河流含沙量变化率、河道弯曲程度、河流形态多样性、河床底质、水利工程干扰、水系连通性、pH、总氮、总磷、溶解氧、五日生化需氧量、高锰酸盐指数、化学需氧量、氨氮、重金属、浊度、电导率、水温、水功能区水质达标率、富营养化指数、矿化度、透明度、总悬浮颗粒物、硫酸盐浓度。
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5.3 水生态健康关键影响因子识别
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5.3.1 关键影响因子识别方法
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（1）指标筛选原则
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初步建立的指标体系需要尽可能地全面，但是在实际评价工作中，初步构建的指标体系中可能存在重复指标或不适用指标，这时就需要利用正确的、科学的指标筛选方法对初选指标进行进一步的筛选，使其兼具完备性和独立性。指标的筛选应遵循以下原则：
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①独立性。初步建立的预选指标体系可能在某些方面存在一定程度的相关关系，从而使指标所反映的信息有所重叠或者重复，指标体系中高相关性的指标会影响评价结果的客观性。对此，需对指标间的相关性进行分析，对具有高度相关性的指标进行筛选，保留重要指标，删除次要指标，实现各指标间的独立性。
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②灵敏性。在初步提出的预选指标中，可能存在一些对河流水生态健康程度影响不明显或不产生影响的指标，造成指标体系的冗余并增加评价时的工作量。因此，需要根据指标体系中的敏感指标，删除那些对评价结果不产生影响或相对不敏感的指标，实现指标体系的简明性。
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（2）指标筛选方法
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目前，国内外学者针对评价指标筛选提出了一些方法，主要集中在数学方法上。根据指标筛选原则，在对预选指标进行筛选的过程中，可用的筛选方法较多，但基本上可以分为三大类：第一类是定性指标筛选方法；第二类是定量指标筛选方法；第三类是综合指标筛选方法。
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定性指标筛选方法中，理论分析法、德尔菲法和频度统计法是较为常用的指标筛选方法。理论分析法是对研究对象的内涵、特征进行分析，选择重要的特征指标；德尔菲法是通过征询专家意见，对初选指标进行筛选；频度统计法是选择相关研究报告、论文中频度较高的评价指标。理论分析法和德尔菲法都需要凭借判断者或专家丰富的经验和相关的知识，而频度统计法则可以认为是根据专家们发表的文章或相关研究报告进行指标筛选，由于论文均经过作者撰写和专家评审，故可以认为该方法也是一种相对客观的专家评判法。这类方法的优点是简便易行，能够发挥各专家的作用，但受评判专家的专业、知识水平、经验等主观意识影响较大。
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定量指标筛选方法中，主成分分析法、广义方差极小法、最小均方差法和极小极大离差法、灰色关联度法、相关性分析法都要求研究对象为量化数据或可量化数据，均从指标的敏感性、特异性、代表性和独立性进行考虑及筛选。主成分分析法在筛选指标时仅依靠指标数值进行分析，受人为因素的影响较小，具有一定的客观性和可信度，但是对指标数值的要求较高，数据量越大指标筛选的结果越可靠；灰色关联度法在小样本、贫数据条件下也能够对指标进行筛选，并且其运算相对简单，但是这种方法在选取临界值时存在一定的争议；条件广义方差极小法、最小均方差法和极小极大离差法等方法在筛选指标之前需要考虑清楚指标的个数，且计算过程相对复杂；相关性分析方法是指对两个或多个变量进行分析，并根据指标间的密切程度对指标进行筛选；偏最小二乘法中的回归系数可以用来筛选原始变量指标，去除一些冗余或影响不大的变量指标，但需要的原始变量数据很大。
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综合指标筛选方法中，层次分析法是定量与定性相结合的分析方法，可以将决策者的主观判断进行量化分析，但是，当两两比较的指标较多且相关性较强时，专家咨询就缺乏可靠性；神经网络法主要是通过分析自变量在一定范围变化时函数值相应变化的情况，利用变化大小来衡量指标的影响程度，进而对指标进行筛选。在指标筛选的过程中，也可以采用定性指标筛选方法和定量指标筛选方法相结合进行运用。部分指标筛选方法之间的对比情况如表5-1所示。
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表5-1 部分指标筛选方法比较
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表5-1 部分指标筛选方法比较（续）-1
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经过对各种指标筛选方法的综合分析，本书选择频度统计法（定性指标筛选方法）进行指标的初步筛选；结合闸控河流水生态健康的概念及内涵，利用理论分析方法（定性指标筛选方法）对初选指标进行进一步的筛选；在此基础上，对筛选出的指标进行相关性分析（定量指标筛选方法），进一步删除指标中相关性较大的指标，尽量保证指标间的独立性，最终识别出所需的关键影响因子。
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5.3.2 关键影响因子识别及结果分析
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（1）频度统计法初选指标
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从中国知网中以主题“河流水生态健康”和“河流生态健康”进行文献搜索，共查得734篇研究论文，但是文章中含评价指标体系的文献仅73篇。根据所查的文献资料，利用频度统计法分别从分类层和指标层进行指标筛选和体系构建。首先，对分类层进行筛选。已有文献中出现的分类层分别有“河流理化指标、河流生态指标、河流水文指标、河流结构指标、河流栖息地环境指标、地貌指标、生态功能指标、防洪安全指标和河流生境物理指标”，各分类层指标出现的次数情况如图5-4所示。
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图5-3 河流水生态健康关键影响因子识别流程图
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从已有统计文献中选择出现次数大于10次的分类层指标作为本书中的分类层指标。从图5-4可以看出，筛选的分类层指标为河流理化指标、河流生态指标、河流水文指标、河流结构指标和河流栖息地环境指标。
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根据统计文献（73篇文献）中，对出现的指标层指标进行统计，共得到55个与河流水生态健康相关的指标，各指标出现的次数如图5-5所示。在做图时为了便于显示，对55个指标进行了编号，分别用1～55的数字进行表示，其代表的指标分别为浮游植物多样性指数、浮游动物多样性指数、底栖动物多样性指数、鱼类完整性指数、微生物多样性指数、附着藻类指数、珍稀鱼类存活状况、外来物种威胁程度、粪大肠菌群数、底栖动物完整性指数、河流物理栖息地质量综合指数、河流生境多样性指标、河岸植被覆盖状况、宽深比指数、河岸带状况、水流缓急变化率、河岸稳定性、河床稳定性、河道护岸形式、河道渠化程度、流速、流量、生态流量满足程度、重要湿地保留率、水土流失率、水位变化、年净流量、最小流量保证率、平滩流量指标、河流纵向连通性、河流横向连通率、河流含沙量变化率、河道弯曲程度、河流形态多样性、河床底质、水利工程干扰、水系连通性、pH、总氮、总磷、溶解氧、五日生化需氧量、高锰酸盐指数、化学需氧量、氨氮、重金属、浊度、电导率、水温、水功能区水质达标率、富营养化指数、矿化度、透明度、总悬浮颗粒物、硫酸盐浓度。
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图5-4 分类层指标出现次数情况
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图5-5 各指标在统计文献中出现的次数
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依据图5-5中统计的各指标出现的次数，选择出现次数10次以上的指标作为初选指标，主要有23个指标：浮游植物多样性指数、浮游动物多样性指数、底栖动物多样性指数、鱼类完整性指数、珍稀鱼类存活状况、河流物理栖息地质量综合指数、河岸植被覆盖状况、河岸稳定性、河床稳定性、流速、流量、生态流量满足程度、水土流失率、河流纵向连通性、河道弯曲程度、总氮、总磷、溶解氧、五日生化需氧量、高锰酸盐指数、化学需氧量、氨氮和水功能区水质达标率。其中分类层河流理化指标包含总氮、总磷、溶解氧、五日生化需氧量、高锰酸盐指数、化学需氧量、氨氮和水功能区水质达标率；分类层河流生态指标包含浮游植物多样性指数、浮游动物多样性指数、底栖动物多样性指数、鱼类完整性指数、珍稀鱼类存活状况；分类层河流水文指标包括流速、流量、生态流量满足程度、水土流失率；分类层河流结构指标应包含河流纵向连通性、河道弯曲程度；分类层河流栖息地环境指标包括河流物理栖息地质量综合指数、河岸植被覆盖状况、河岸稳定性、河床稳定性。
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（2）理论分析法再筛选指标
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根据研究区域实际情况及闸控河流水生态健康概念对初步筛选的指标进行理论分析，对指标进行进一步的筛选。
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①分类层河流理化指标筛选。总氮、总磷、溶解氧、五日生化需氧量、高锰酸盐指数、化学需氧量和氨氮等指标从不同角度反应河流水质状况，其浓度值大小直接影响着水体水质的好坏；水功能区水质达标率是反映水体中污染物满足水功能区划目标值的程度，常采用全指标和双指标评价方法，但这两种评价方法都是采用对最差项目赋权的方法进行评价，又称一票否决法，这种方法主要考虑最差的水体污染物，不能很好地反映河流的水质综合情况，也不能全面表达水体的水生态健康情况。对此，在分类层河流理化指标中选择总氮、总磷、溶解氧、五日生化需氧量、高锰酸盐指数、化学需氧量和氨氮作为评价指标。
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②分类层河流生态指标筛选。浮游植物、浮游动物、底栖动物和鱼类是水体中主要的水生生物，其种类、密度及分布等情况在一定程度上能够反映河流的水质和水生态状况。因此，这些指标在河流水生态健康评价指标体系中多有运用。但是，在开展淮河中上游水生态调查实验时，通过对当地渔民走访发现，由于水体污染、过度捕捞，淮河中上游河流中的鱼类数量与种类都大量减少，且鱼类移动性强，对环境胁迫的耐受程度低，故不选择鱼类完整性指数作为评价指标；同时，淮河流域约有200多种鱼类，主要为平原区鱼类如鲤鱼、鲫鱼、青鱼、草鱼、鲢鱼、鳙鱼、银鲴、鳊鱼、鲂鱼、鲇鱼、鲌鱼等，但是没有珍稀鱼类，故珍稀鱼类存活状况指标不适合于淮河流域水生态健康评价。对此，在分类层河流生态指标中选择浮游植物多样性指数、浮游动物多样性指数和底栖动物多样性指数作为评价指标。
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③分类层河流水文指标筛选。河流水文条件是河流存在的基础，为水生生物生存提供必要的场所，是河流水生态健康评价的重要方面。河道水流流速会影响水生生物的生存和迁移情况，但是，对于一个监测断面不同位置的水流流速也不相同，不便于获取河道断面的实测流速，故在水文计算中多采用断面平均流速，而断面平均流速是河道断面流量与断面面积之商，故在指标选择时不选择流速作为评价指标，而选择流量作为评价指标；生态流量满足程度能够反映河流流量满足最小生态流量的程度，是通过对比河流某时间点或时间段的流量与河流最小生态流量的大小，来判断是否满足河流绝大多数水生生物所需要的条件。为了判断该指标在拟构建的指标体系中是否存在变化，对实验期间各监测断面的多年平均流量与最小生态流量进行对比，判断各监测断面的生态流量满足程度，在分析过程中主要参考王园欣学者的《淮河典型河流生态需水及保障机制研究》，其余数据按照Tennant法进行估算，具体情况如表5-2所示。从表中可以看出，10个监测断面均能够满足最小生态流量的需求，故该指标在计算过程中不会变化，舍去该指标。同时，研究区域内的河道两岸多是平原区，且具有成熟的河道工程，水土流失情况不严重，因此，水土流失率这个指标不适合本研究区域的水生态健康评价。对此，在分类层河流水文指标中选择各断面的流量作为评价指标。
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表5-2 实验中各监测断面的生态流量满足程度
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表5-2 实验中各监测断面的生态流量满足程度（续）-1
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④分类层河流结构指标筛选。淮河流域建有众多的闸坝工程，破坏了河流的纵向连通性，改变了河流水体中污染物的时空分布规律。同时，为了保证河流沿岸用水需求，多数闸坝在枯水期基本关闭，这就导致排入河道的工业废水和生活污水在闸坝前大量集聚，当汛期首次开闸泄洪时，势必会严重影响下游河道的水生态健康程度，因此，河流纵向连通性是影响淮河流域水生态健康程度的一个重要指标。弯弯曲曲的河道能够降低水流流速，且天然的河岸在洪水来临时能通过水体渗透和两岸河畔树林的储水起到调蓄洪水的作用，由此可见，河道弯曲程度在抵御洪水和发挥河道的社会功能方面发挥着重要的作用，但是，对河流水生态健康的影响较小，故不选择河道弯曲程度作为评价指标。对此，在分类层河流结构指标中选择河流纵向连通性作为本研究区河流水生态健康的评价指标，并用河流纵向连通度对其进行量化。
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⑤分类层河流栖息地环境指标筛选。栖息地环境能够为水生生物生长、繁殖等提供所需的生存场所，直接影响着河流水生生物的生存和发展。河流物理栖息地质量综合指数是反映河流形态和河岸栖息地环境等因素的一个综合指标，可以包括河岸植被覆盖状况、河岸稳定性和河床稳定性3个指标的评价内容。因此，在分类层河流栖息地环境指标中选择河流物理栖息地质量综合指数作为评价指标。
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综上所述，通过频度统计法和理论分析法识别出的指标为总氮（TN）、总磷（TP）、溶解氧（DO）、五日生化需氧量（BOD5）、高锰酸盐指数（CODMn）、化学需氧量（CODCr）、氨氮（NH4-N）、浮游植物多样性指数（Shannon-Wiener diversity index of phytoplankton，P-SWDI）、浮游动物多样性指数（Shannon-Wiener diversity index of zooplankton，Z-SWDI）、底栖动物多样性指数（Shannon-Wiener diversity index of benthos，B-SWDI）、流量（Q）、河流纵向连通度（Rivers connectivity，RC）、河流物理栖息地质量综合指数（Habitat quality index，HQI）。
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（3）相关性分析终选指标
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6 闸控河流水生态健康评价
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6.1 水生态健康评价方法及标准
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水生态健康评价常用的方法可以分为单指标评价法和多指标综合评价法两大类，主要有指示生物法、预测模型方法、生物完整性指数、RCE清单、溪流状况指数、鱼类生物完整性指数和评价指标体系法等。国内外水生态健康状况部分评价方法如表6-1所示。
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表6-1 国内外河流水生态健康状况部分评价方法
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表6-1 国内外河流水生态健康状况部分评价方法（续）-1
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表6-1 国内外河流水生态健康状况部分评价方法（续）-2
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从表6-1中可以看出，国外对河流水生态健康评价的研究开展较早，早在20世纪初德国学者Kolkwita和Marsson就提出了指示生物的概念，其主要是采用某种指示生物对河流的水生态情况进行评价，如海獭和轮虫等。后来逐渐出现多指标评价方法，其中也形成了几种比较成熟的评价方法，如生物完整性指数、溪流健康指数和河流健康计划等。但是，这些方法的提出均具有一定的地域性，使其使用范围也具有一定的局限性。国内对河流水生态健康评价采用单指标评价法的研究较少，多是采用指标体系评价法（多指标综合评价法）。虽说这类方法也有一定的不足，但其针对性强，一般能够满足所研究区域的需要。因此，本书构建以水生态健康综合指数为量化目标的指标体系。
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为了对闸控河流水生态健康程度进行评价，采用基于线性加权的综合指数法进行河流水生态健康评价，构建河流水生态健康综合指数评价模型。具体评价步骤如下：
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①建立因素集U={u1，u2，…，u}，其中u1，u2，…，u为识别出的关键影响因子，具体数据可由现场监测或其他方式获得。
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②构建单因子模糊评价集I={I1，I2，…，I}，基于获取的原始数据资料，利用数据归一化处理方法，对其进行归一化处理，进而得到相应的模糊评价集。在进行数据归一化处理时，将影响因子分为正向或逆向两种（即越大越优和越小越优两种），利用极值归一化方法对数据进行处理，具体计算公式为：
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式中：Xmax、Xmin为同类指标不同样本中最满意者或最不满意者（越小越满意或越大越满意）。
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③建立权重集W={w1，w2，…，w}，利用适宜的因子权重值计算方法进行确定。
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④计算水生态健康综合指数（Water ecological health composite index，WEHCI），公式如下：
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式中：WEHCI为水生态健康综合指数值，其值范围为0～1；W为评价指标在综合评价指标体系中的权重值，其值范围为0～1；I为评价指标归一化值，其值范围为0～1。
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目前，在水生态健康评价中没有形成统一的评价标准分级方法。为此，本书参考国内外相关研究成果，对比分析其他区域河流水生态健康的评价标准，建立闸控河流水生态健康评价标准，分为“健康”、“亚健康”、“临界”、“亚病态”、“病态”五个等级，具体分级情况如表6-2所示。
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表6-2 水生态健康状态分级情况
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6.2 评价指标权重确定
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6.2.1 层次分析法确定权重
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（1）层次分析法
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层次分析法（Analytic hierarchy process，AHP）是定性和定量因素相结合的多准则决策方法，通过指标间的两两比较确定各层次因素之间的相对重要性，结合专家意见得出各指标的权重。计算过程如下：
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①构造判断矩阵。对各分类层的指标进行两两比较，结合专家咨询，给出各指标的重要性排序，以构造判断矩阵A=（a）×。目前通用的打分规则如表6-3所示。
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表6-3 构造比较判断矩阵
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②计算权向量及特征值。对给定的判断矩阵A=（a）×，确定权向量W=（w1，w2，…，w）及特征值λ1。其中：
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③一致性检验。判断矩阵的一致性指标为CI，随机一致性指标是RI，一致性比率为CR。当n>2时，，，其中RI的取值如表6-4所示。当CR<0.1时，就认为满足一致性要求，并以λ1所对应归一化后的特征向量作为权向量，即得所求的基础权重W=（w1，w2，…，w）；当n≤2时，无须进行一致性检验。
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表6-4 平均随机一致性指标RI值
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（2）各指标权重值确定
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7 闸控河流水生态健康和谐调控研究
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7.1 闸控河流水生态健康和谐调控概述
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为了合理地开发利用水资源，人们在河流上修建了大量的闸坝工程，这些工程在“兴水利，除水害”方面发挥着重要的作用。但是，随着经济社会的飞速发展，大量的生活污水和工业废水排入河中，而闸坝的修建又影响着水体污染物的时空分布，人们开始逐步认识到闸坝工程对河流水环境和水生态的影响。那么，如何利用闸坝的调控能力减轻或消除闸坝工程对河流水环境和水生态产生的负面影响，实现河流水生态状况向好的方向发展，这个问题已经引起国内外学者的广泛关注，也成为国际水文生态领域研究的热点问题。
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本书在进行河流水生态健康和谐调控时参考郑州大学左其亭提出的和谐论理论体系，该理论是以辩证唯物主义“和谐”思想为基本指导思想，包括和谐评估与和谐调控两个主要技术方法，同时，其指出和谐调控是针对具体问题为了达到和谐状态而采取的具体调控措施。而本书在对河流水生态健康程度进行调控计算时，基于河流水生态健康发展的和谐思想，充分考虑水文、水质、水生态、栖息地环境、连通情况等多方面的因素，以实现河流水生态健康的和谐发展为和谐思想的表现形式，与左其亭提出的和谐评估和调控在本质上具有一致性。因此，将河流水生态健康综合指数作为调控的和谐目标，针对这个和谐目标需要采取不同的调控措施，使其达到一种较高的和谐状态，即改善河流水生态健康程度，更好地实现人水和谐发展和河流的社会服务功能。
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但是，目前河流闸坝调控研究多是研究闸坝对河流水量和水质的影响，如，闸坝调控方式、污染物变化规律、水质模型、闸坝调控实验、调控实践等对水量和水质的影响。随着人们对生活质量要求的逐步提高，更需要良好的水生态环境。因此，在水量—水质调控的基础上，应增加闸坝调控对水生态的影响，如数学模型、调控措施等，但是这方面的研究成果较少，更没有基于河流水生态健康程度的和谐调控研究。同时，目前常用的水动力水质模拟软件，如MIKE、WASP（Water quality analysis simulation program，WASP）等，虽然能够较好地模拟水体水动力和水质参数的变化情况，也能够实现对水体中氮、磷和绿叶素等参数的模拟研究，但是尚不能对水体中水生生物的种类和密度进行模拟，且目前没有这方面的模拟软件，仍需要依靠数理统计方法进行相关参数的预测或模拟。
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对此，本书基于“和谐论理论”，构建以改善河流水生态健康程度为和谐目标，以闸坝蓄水量、闸坝水量平衡、闸坝水质、闸坝下泄流量等为约束条件，利用MIKE 11数值模拟软件对河流水体水动力参数与污染物浓度变化情况进行模拟，并建立水体污染物浓度与生物多样性指数之间的定量关系，分不同情景模拟河流水生态健康程度的变化情况。
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7.2 闸控河流水生态健康和谐调控体系及模型
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7.2.1 调控体系与模型框架
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基于和谐论的相关理念，构建包含和谐目标及约束条件的闸控河流水生态健康和谐调控体系，模型框架如图7-1所示。结合前文对河流水生态健康程度评价结果，选择水生态健康最差的监测断面（槐店闸监测断面）作为闸坝和谐调控研究对象，并基于开展的闸坝调控水环境影响实验监测结果，利用水动力水质模拟软件MIKE 11进行水量和水质参数模拟，并依据实验监测结果对水动力和水质模型参数进行率定及调整；利用该模型对不同情景下的水动力和水质参数进行模拟，在此基础上，利用Canoco生态排序软件和相关性分析软件构建水量和水质参数（Q、DO、BOD5、CODCr、TN和TP）与生物多样性指数（P-SWDI、Z-SWDI和B-SWDI）之间的定量关系，预测不同调控情景下生物多样性指数的变化趋势；结合前文构建的水生态健康评价指标体系，对不同调控情景下的水生态健康程度进行评价，并给出和谐调控措施。
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图7-1 闸控河流水生态健康和谐调控体系及模型框架
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7.2.2 单目标优化模型构建
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（1）目标函数
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以改善河流水生态健康程度为和谐目标，要求“河流水生态健康综合指数”值达到最大，即在满足河流水质、水量、水生态条件下，使其河流水生态健康程度最大，建立的目标函数为：
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Z=max（WEHCI） （7.1）
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（2）约束条件
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①闸坝蓄水量约束：
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式中：V，为第i个闸坝t时段的蓄水量；和分别为第i个闸坝t时段允许的最小和最大蓄水量。
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②闸坝水量平衡约束：
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（Q，-q，）Δt=V，+1-V，（7.3）
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式中：Q，为第i个闸坝第t时段的平均出流量，单位为m3/s；q，为第i个闸坝第t时段的平均入流量，单位为m3/s；Δt为时间段，单位为s；V，+1为第i个闸坝第t时段末的蓄水量，单位为m3；V，为第i个闸坝第t时段初的蓄水量，单位为m3。
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③闸坝水位约束：
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式中：H，第i个闸坝第t时段的实际水位；为第i个闸坝汛期和非汛期期间控制的最低水位，单位为m；为汛期和非汛期期间控制的最高水位，单位为m。
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④闸坝水质约束：
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式中：C，+1和C，分别为第i个闸坝第t时段末和时段初的污染物浓度；和分别为第i个闸坝第t时段的平均出流和入流的污染物浓度；k为污染物综合降解速率系数；其他符号同前文。
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⑤闸坝下泄流量约束：
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式中：和分别为i个闸坝第t时段允许下泄流量的下限和上限；其他符号同前文。
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⑥非负约束。所有变量为非负。
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7.2.3 模型求解方法
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7.2.3.1 目标函数求解
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依据构建的河流水生态健康评价指标体系，结合前文中关键影响因子对水生态健康程度影响大小的分析，分不同情景对关键影响因子进行调控，并将调控结果代入构建的评价指标体系中，结合河流水生态健康综合指数的计算方法，对不同调控情景的水生态健康程度进行计算和评价。
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7.2.3.2 水体污染物浓度模拟
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（1）研究方法
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根据和谐调控的目的，本书中侧重于了解河流水体中污染物浓度沿纵向的变化情况，而对其沿深度和河宽方向的变化情况不开展研究，因此在进行水体污染物浓度和迁移转化模拟时，选择目前较为通用的水质模拟方法——MIKE 11。MIKE 11是由丹麦水力研究所（DHI）研发的水动力水质模拟软件，适用于河口、河流、灌溉渠道以及其他水体模拟一维水动力、水质和泥沙运输的专业工程软件。目前，MIKE 11软件在国内许多流域已成功应用，如长江流域、松花江流域、黄河流域等。
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运用MIKE 11软件中的水动力模块（HD）进行水体的一维水动力模拟。模拟时将闸坝控制工程作为内边界条件，运用HD模块中的“Control Structure”来设置闸坝的调控过程，模拟闸坝作用下的水体流动过程；采用依据现场实验所建立的水质模型来模拟闸坝作用下的污染物浓度变化过程。在进行模型验证时，首先利用闸坝上游实测数据作为模型输入，经过闸坝调控后，将下游监测断面数据作为模型输出，并利用下游实测数据作为模型输出的校正，对模型参数进行调整，以满足模拟精度要求；模型模拟时，将闸坝上游数据资料作为模型输入，进行闸坝调控，对下游流量数据和污染物浓度的变化情况进行模拟。
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（2）模型方程
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①一维水动力方程。通过HD模块模拟闸坝调控下河道各断面在不同时刻水位和流量的变化。HD模块的基本原理主要是根据物质守恒原理和能量平衡原理构建的一维圣维南方程组，由反映质量守恒定律的连续性方程和反映动量守恒定律的运动方程组成，其具体表达式为：
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式中：Q为流量，单位为m3/s；A为过流断面面积，单位为m2；q为旁侧入流，单位为m3/s；t为时间，单位为s；x为河长，单位为m；g为重力加速度，单位为m/s2；H为水位，单位为m；C为谢才系数，单位为m1/2/s；R为水力半径，单位为m。
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②一维水质方程。一般情况下河流底泥中污染物浓度要大于水体中的污染物浓度。因此，在构建模型时，需考虑水流对底泥冲刷产生的水质影响，构建的一维水质模型表达式为：
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式中：c为污染物浓度，单位为mg/L；D为纵向扩散系数，单位为m2/s；S为点源每秒入河污染物量，单位为mg/（L·s）；K1为降解系数，单位为1/d；K2为底泥污染物释放系数，反映不同水动力条件下底泥中污染物向水体中释放的量，单位为1/d；其他符号同上。
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7.2.3.3 水体水生生物因子预测
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为了研究水环境因子与水生态因子之间的关系，分析对水生态因子影响最大的水环境因子，以便于构建两者之间的定量分析关系。本书选择Canoco for Windows 4.5生态排序软件对环境因子与生态因子之间的关系进行分析。Canoco是生态学多元数据排序分析最流行的软件之一，该软件由美国Microcomputer Power计算机公司开发，目前运用较多的是Canoco 4.5软件，而Canoco for Windows 4.5是Canoco 4.5软件的Windows版。该软件主要包括Canoco for Windows 4.5（核心模块，分析数据和排序模型）、WCanoImp（数据转化模块）、CanoMerge（数据处理模块）和CanoDraw for Windows（图形处理模块）。Canoco for Windows 4.5软件典型分析过程的简单流程，如图7-2所示。
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图7-2 Canoco软件作排序分析的简单流程图
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7.3 模型验证
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7.3.1 水动力模型参数率定与验证结果分析
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考虑闸坝调控作用的水动力模型参数率定，主要通过调整阻力系数和河底糙率拟合断面水位和流量参数。以2014年11月16日16：40到19日12：40为模拟时间段，上游取流量过程线作为边界条件，下游取水位过程线作为边界条件。经过反复调试，当糙率为0.031、入流和出流阻力系数分别为0.5和1时，上下游监测断面模拟结果与实测结果拟合得较好。模拟参数率定及模型验证具体结果如图7-3所示。
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图7-3 水动力学模型验证结果图
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模型模拟值与现场实验实测值之间的相对误差值采用进行计算。从图7-3中可以看出，Ⅳ断面和Ⅵ断面的水位模拟值与实验值拟合得较好，结合相对误差值计算公式，最大相对误差值为1.8%；流量模拟值与实验值拟合情况要劣于水位拟合情况，最大相对误差值为11.9%。通过上述分析可知，模型模拟精度较高。同时，对闸坝调控对下游水位和流量影响机理进行分析，在2014年11月的水环境综合影响实验中，共设置了闸门关闭、6孔10cm、6孔20cm、6孔30cm和闸门关闭5种调控方式，而闸下Ⅵ监测断面的水位和流量模拟和实验值均随着闸坝调控方式的改变而变化，且总体上一致性较好，均随着闸门调控方式改变呈现先增加后减小的趋势，与实际情况相符。由此可见，模型参数设置正确，模拟结果合理，可以作为水体污染物浓度变化情况模拟的水动力学模型。
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7.3.2 水质模型参数率定与验证结果分析
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（1）参数的率定
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现场实验中，在闸坝下游的VI和VII断面间河段（近似为是天然河段）的12#和13#采样点采取水样，水样中污染物浓度分别记为C12和C13，u为流速，x为两个采样点的距离，根据率定CODCr、BOD5、TP和TN的降解系数分别为0.37/d、0.44/d、0.46/d和0.046/d；在进行临界流速（U）计算时，采用闸上7#和闸下12#监测点（底泥取样点）水样的浊度与流速的对应关系，确定相应的临界流速。同时，通过文献资料，和MIKE 11软件自带的模板和帮助文件对水质模型中部分参数的取值进行确定，如表7-1所示。
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表7-1 水质模型中部分水质参数及取值
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（2）初边界条件
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初始条件：水体初始CODCr、DO、BOD5、TP和TN浓度分别为23.61mg/L、8.36mg/L、5.2mg/L、0.136mg/L和5.93mg/L；模型计算时，分为闸上和闸下两个区域分别进行计算。
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边界条件：模型计算中，固体边界采用无滑动边界条件。以2014年11月16日16：40到19日12：40为模拟时段，水质模拟时上游边界分别取CODCr、DO、BOD5、TP和TN浓度过程线，固体边界污染物浓度通量为0。
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（3）模型验证
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在参数率定的基础上，采用槐店闸调控现场实验监测及室内检测数据，利用闸下Ⅵ断面的相关数据，对水质模型模拟结果进行检验，具体检验结果如图7-4至图7-8所示。
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从图7-4至图7-8中可以看出，污染物的模拟值与实验值变化趋势吻合较好，2014年11月18日TN两个数值之间的相对误差最大，为16.8%，说明所建模型合理，模型参数设置正确。同时，利用纳什效率系数验证污染物模拟效果，计算值能够满足要求，表明模拟效果可以接受。
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图7-4 水质模型验证结果图（CODCr）
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图7-5 水质模型验证结果图（BOD5）
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图7-6 水质模型验证结果图（DO）
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图7-7 水质模型验证结果图（TN）
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图7-8 水质模型验证结果图（TP）
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7.4 调控情景及结果分析
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7.4.1 调控情景设定及结果模拟
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（1）槐店闸上游断面污染物浓度输入数据
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通过查阅国家水质自动监测数据网、全国水雨情网等网站，结合其他水文水质数据资料，将槐店闸上游断面实测水位和水质数据资料作为模型输入；将槐店闸闸上监测断面作为模型的输入断面模型输入，参数DO为8.13mg/L、TN为5.93mg/L、TP为0.132mg/L、CODCr为28.69mg/L和BOD5为5.2mg/L；模拟时流量输入数值随着闸坝调控方式而发生改变，流量输入值采用过闸流量计算公式进行估算，以保证过闸流量不变。
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（2）不同调控情景污染物浓度模拟
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依据闸前水体污染物浓度和流量值，分别对闸门不同数量和开度情况进行模拟，调度情景分为单孔闸门、5孔闸门和18孔闸门分别打开0.1m、0.5m和1.0m开度以及无闸情景，得到不同情景下闸后监测断面的水体污染物浓度值和流量模拟值，污染物浓度具体变化情况如图7-9至图7-13所示。同时，根据槐店闸的闸前最大、最低水位和闸后允许流量对模拟水位和流量值进行校核。通过对控制结果与模拟结果的对比，可以发现在模拟过程中，闸前水位和闸后流量均满足控制要求，如模拟时间段内，闸前水位最大值为39.89m，小于闸前控制水位41.37m；下游水位和流量均小于槐店闸闸后控制值。
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图7-9 不同调控情景水质参数CODCr模拟结果
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图7-10 不同调控情景水质参数BOD5模拟结果
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图7-11 不同调控情景水质参数DO模拟结果
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图7-12 不同调控情景水质参数TN模拟结果
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图7-13 不同调控情景水质参数TP模拟结果
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从图7-9至图7-13中不同水质参数的模拟结果可知，随着闸坝下泄流量的变化，水体中的污染物浓度值也会随之发生变化，但是随着时间的推移，各参数的浓度值会趋于稳定。将不同调控情景下第21h时间节点和第25h时间节点的参数浓度值进行对比，分析其是否达到稳定，具体的结果如表7-2所示。从表中可以看出，不同调控方式下各水质参数的最大相对差值为0.714%，均在1%以内。因此，认为从21h开始各水质参数值已经趋于稳定。
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表7-2 不同调控情景下模拟时间（21～25h）内各参数之间的相对差值
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表7-2 不同调控情景下模拟时间（21～25h）内各参数之间的相对差值（续）-1
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（3）污染物浓度与水生生物指标关系及模拟分析
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利用Canoco of Windows 4.5软件，选择流量Q、CODCr、BOD5、DO、TN和TP这6个环境因子，探讨生物多样性指数（P-SWDI、Z-SWDI和B-SWDI）与环境因子之间的关系。首先利用Canoco软件进行除趋势对应分析（Detrended Correspondence Analysis，DCA），结果显示各轴中最大的“Lengths of gradients”为0.526，其值小于3，因此冗余分析（Redundancy Analysis，RDA）比较适合进行生物多样性指数与环境因子之间的关系分析。分析时，分别采用P-SWDI、Z-SWDI和B-SWDI来反映水生生物群落与环境因子的关系，将多样性指数值与环境因子数据均进行log（x+1）转换。多样性指数与环境因子之间的关系如图7-14所示。
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图7-14 生物多样性与环境因子关系分析
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从图7-14中可以看出，流量与各多样性指数之间的关系均不太明显，这主要是在开展实验期间，槐店闸多处于关闭状态，造成槐店闸监测断面的流量多为零，不能较为准确地反映其与生物因子之间的关系。DO与B-SWDI之间的夹角小于90°，表明两者之间为正相关；其余各环境因子与其夹角均大于90°，呈现负相关关系，其中TN与其相关性最强（两条线之间的夹角越小，相关性越强）。同理分析可知，P-SWDI与DO呈现负相关，与其余环境因子呈现正相关，其中与TP的相关程度最大；Z-SWDI只与TP呈现负相关，与其余变量均为正相关关系，其中与DO的相关性最强。
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通过上述分析可以得出对各生物多样性影响最大的环境因子，除此之外生物多样性还会受到水体浑浊度和底质类型等诸多因素的共同影响，但是，在闸坝调控不同情景模拟的过程中，这些因素无法进行准确的模拟。因此，本书中只考虑水体主要环境因子对生物多样性的影响，在分析的过程中假定其他条件不变。依据相应的实验数据，对其进行相关性分析，为开展生物多样性指数预测提供依据。具体的相关性分析结果如图7-15所示。
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图7-15 生物多样性指数与主要环境影响因子间相关性分析结果
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从图7-15中可以看出，Z-SWDI与环境因子DO之间的相关性相对较差，相关系数为0.578；其余两个相关系数分为0.995和0.792。因此，可以利用模拟出的环境因子对相应的生物多样性指数进行预测，各调控情景预测结果如图7-16所示。
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图7-16 生物多样性指数预测值
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参考水质参数模拟结果的稳定性分析方法，对不同调控情景下各生物多样性指数预测结果的稳定程度进行分析。模拟过程第21h和第25h预测结果之间的相对差值结果如表7-3所示。可以看出，各生物多样性指数相对差值结果均在1%之内，表明从模拟时间第21h开始，各生物多样性指数值已经趋于稳定。
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表7-3 不同调控情景下模拟时间（21～25h）内各生物多样性指数间的相对差值
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表7-3 不同调控情景下模拟时间（21～25h）内各生物多样性指数间的相对差值（续）-1
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从表7-2和表7-3各参数模拟结果的相对差值分析结果可以看出，模拟时间第21h各参数已经趋于稳定。因此，在对各调控情景进行水生态健康评价时，选择第21h的数据结果进行评价。
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7.4.2 调控情景结果分析
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根据闸坝不同调控情景下水体流量、污染物浓度模拟值及生物多样性指数预测值，同时，假定河流纵向连通度（无闸情景中，需要进行调整）和河流物理栖息地质量综合指数不变，将模拟结果代入第5章构建的闸控河流水生态健康评价指标体系，并依据水生态健康评价方法及标准，分不同情景对结果进行评价及分析。具体评价结果如表7-4所示。
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表7-4 不同调控情景下槐店闸监测断面的水生态健康程度
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从表7-4中可以看出，各种调控情景下，水生态健康程度值均好于现状调控措施时（实验时闸门处于关闭状态）的值；各种调控情景下，槐店闸监测断面的水生态健康程度随着流量增加呈现增长的趋势，如18孔1.0m调控方案下水生态健康程度最好，健康程度值为0.623，处于“亚健康”状态。由于模拟时水体污染物浓度值变化较小，故水体的水生态健康程度受到水体流量的影响较大，针对上游来水条件较好的情况，为了充分改善河流水生态健康程度，在闸坝上游水量允许的情况下，可以加大下泄流量值，进而提高其水生态健康程度，但是河流水生态健康程度随着流量的增大，其增长趋势逐渐减慢，如5孔1.0m、18孔0.5m和18孔1.0m三种调控情景，其流量值在增大，但是水生态健康程度值相差不大；若是闸坝上游水体存在较严重的污染，即存在明显污染团时，日常泄流时则只能维持小流量下泄，在一定程度上也能够提高河流的水生态健康程度（如3种单孔调控情景）。因此，在日常下泄流量时，可以根据下游水量需求和闸前污染物浓度等实际情况，进行闸坝的调控，如槐店闸在日常调控过程中，根据淮河水利委员会要求，流量一般不大于60m3/s。若按照这个流量进行下泄，其余条件按照模型模拟结果进行计算，则河流水生态健康程度可以提高到0.446，处于“临界”状态。由此可见，在日常调控情况中保持闸坝小流量下泄有利于河流水生态健康程度的提高。
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7.5 和谐调控措施研究
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（1）加强闸控河流水生态综合管理，控制水体污染程度
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河流水生态健康评价工作涉及水文水资源、河岸形态及物理栖息地、水体理化指标和水生生物等指标的调查和监测工作，需要水利、环保、水产等多部门的合作与协调，强化水资源、水环境和水生态的联合调控与管理，切实做好河流水生态建设工作；需进一步加强淮河中上游河流水文、水质、水生态调查监测能力，监测重点断面的河流水质、水生生物及重要生境等要素；同时，为了减少工业废水和生活污水入河流量，应加强河流两岸城市或农村点源污染处理能力（如，建立污水处理厂等）和面源污染治理能力（如，科学合理施肥、减少农药使用量等），将污水的排放控制在标准范围之内，兼顾河流及水生生物的监测和保护，促进河流水生态健康的可持续发展。以监测断面D5（槐店闸监测断面）为例，根据前文3.2节中对水体理化指标的分析，槐店闸监测断面主要的超标指标为TP和TN，同时这两个水质指标是河流水生态健康的关键影响因子，会对该断面的水生态健康程度产生影响。对此，在2014年12月水生态调查实验实测数据的基础上，通过入河污染物控制和治理措施，将槐店闸监测断面的TN和TP浓度值控制在Ⅲ类水水平（《淮河区重要江河湖泊水功能区划》中规定的目标值），并分别采取对两者单独治理和综合治理等措施，分析槐店闸监测断面水生态健康程度的变化情况，具体情况如表7-5所示。从表中可以看出，通过对入河超标污染物进行治理和控制，能够提高河流水体的水生态健康程度，但提高的程度有限。
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表7-5 槐店闸监测断面水生态健康程度随管理措施的变化情况
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在采取河流水环境治理措施的同时，也需要广大人民群众积极参与到创建优美环境的活动中来。以水生态文明理念为指导，通过“世界水日”、“中国水周”、新闻报刊、电视广播、宣传画报和公益广告等各种途径对公众加强宣传教育，传播人与自然和谐相处的先进理念，努力提高公众保护生态环境的意识，特别要提高各级决策者对水生态环境保护和可持续发展的认识，鼓励社会团体和公众积极参与并投身到河流水生态系统保护与修复的工作中，培养公众爱水、护水、节水的良好习惯，树立保护生态就是保护人类自己的人与自然和谐的发展观。在提高公众生态环境保护意识的同时，也应该加强对相关法律法规的制定和完善，使执法部门和民众在与破坏生态环境的行为做斗争时，可以做到有法可依。同时，执法部门应严格执行相关法律法规，加大对重点地区和行业破坏生态环境行为的监察和打击力度；民众可对破坏生态环境的行为向相关部门进行举报。加强对河流水环境和水生态数据资料的公开性，为民众了解和科研单位研究提供便利条件。通过社会各界的共同努力，使得河流水环境和水生态状况得到不断改善，实现河流水生态健康发展。
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（2）加强河岸带生态建设，改善河流栖息地环境
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根据淮河中上游水生态调查实验中的实际情况发现，在水草较多或有土质护坡的地方，水生生物比较丰富，而贴近固化护坡（如水泥或堆石护坡）的地方，水生生物则比较少，特别是底栖动物更少；同时，水草还能够增加水体中的溶解氧，也对水体中的污染物具有一定的吸收作用。对此，为了提高河流水生态健康程度可以对固化护坡进行改造，还原其天然形态，使其能够为水生生物提供更好的栖息环境，如采用生态护坡等形式。在开挖形成边坡以后，不进行各种硬化处理，而是种植适宜的植物，并利用其根系对土体进行锚固，实现边坡表层的防护和加固，同时又能恢复护坡的自然生态环境。在修成生态护坡之后，不仅能够为水生生物提供栖息场所，提高河流的水生态健康程度，也能够为人民群众提供良好的休闲娱乐场所。例如，在上海崇明岛河道治理工程中采用了生态护坡，治理效果表明河水水质经过护坡植物的净化得到较好的改善，总氮减少了63.4%；铵态氮减少了61.4%，同时河岸生境得到改善，生物多样性增加，生态系统的稳定性增强。由此可见，生态护坡技术的采用能够在改善河流水生态健康中起到积极的作用。
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同时，减少河道的硬质护坡，形成天然生态护坡或河流生态廊道，增加河流栖境的复杂性（如形成各种水生植被、倒木、倒凹堤岸和巨石等栖境），促使河流形成主流与支流、急流与浅滩、流速与水深等相结合的多种河流生境，可以改善鱼类、小型水生生物（浮游植物、浮游动物和底栖动物）、鸟类、两栖动物和昆虫生存、生长和繁殖所必要的栖息地环境。不同的生境条件组合，也利于形成不同的生物群落，增加物种的丰度和生物的多样性，进而改善河流的水生态健康状况。
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（3）加强闸坝运行管理，增强河流纵向连通性
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淮河流域修建了众多的闸坝等水利工程，其在防洪、发电等方面发挥着积极的作用，且利于对河流水体进行调控，但是这些水利工程的修建也破坏了河流的天然连通性，改变着水体水量和水质参数的时空分布，影响着河流中营养物质随着河流自然水文周期（丰枯变化）和洪水漫溢而进行的交换、扩散、转化、积累和释放，也造成河流水体的流量、水深、水温和水流边界条件的巨大变化。针对闸坝等水利工程对河流水环境和水生态系统的不利影响，国外一些学者提出了应该拆除闸坝等水利工程的“拆坝理论”，恢复河流的天然形态，增强河流的纵向连通性。“拆坝理论”固然能够实现河流的连通性，但是闸坝等水利工程的修建和拆除都需要资金的投入，对已建且正在发挥其效益的水利工程，对其实施拆除无疑又是一种资源的浪费。对此，应该对目前不能很好保持河流连通性的水利工程进行管理或改建，如保持闸门的小流量下泄，保持河流的水流连通；对于不能维持日常小流量下泄或闸门开启时水流流速过快的水利工程，则应该改建或增设鱼道等生态通道，为鱼类洄游等提供通道的同时，也有利于实现小型水生生物（浮游植物、浮游动物和底栖动物）的上下游连通。通过采用适宜的闸坝调控管理或工程改建措施，尽量减少闸坝等水利工程对河流连通性的阻碍及影响，恢复其天然连通性，实现河流水生态健康的良性发展。
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（4）实施闸控河流和谐调控与管理，全面改善河流水生态健康
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淮河上修建了数量众多的闸坝，提出合理可行的闸坝调控和运行方式，能够减少污染团的集中下泄，保证河流水生态健康发展的流量需求，实现闸坝的和谐调控，达到河流水生态健康保护及修复的目的。以监测断面D5（槐店闸监测断面）为例，在其余条件不变的情况下，仅通过闸坝调控改变过闸流量，不同流量条件下河流的水生态健康程度也不同，具体结果如表7-6所示。若流量从现状条件（0m3/s）提高到60m3/s，该点的河流水生态健康评价结果将由0.318提高到0.446，健康程度从“亚病态”提高到“临界”状态。由此可见，河流水生态健康状况在一定程度上随着流量的增加有改善的趋势，且改变的趋势比较明显。但是，随着流量的进一步增加，其改善河流水生态健康程度的幅度有所降低，如表7-6所示。因此，对已建工程应加强河流水生态健康与保护方面的调控，以改善河流的水生态健康，如在槐店闸日常调度时，维持小流量下泄有利于水生态健康程度的提高。在保证来水质量和闸前蓄水要求的情况下，可以加大对下游河道的泄水，进而提高河流的水生态健康程度。
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表7-6 槐店闸监测断面水生态健康程度随调控措施的变化情况
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通过治理水体污染物，使槐店闸监测断面超标污染物（TP和TN）浓度值达到Ⅲ类水水平，且加大对下游河道的泄水量，可以实现对河流水生态健康程度的提高，具体结果如表7-7所示。由表可知，仅通过降低河流中超标的污染物浓度和适当提高闸坝的泄流量，即保证闸坝在日常调度过程中保持小流量下泄，可提高河流的水生态健康程度，使其接近“亚健康”状态（0.520），要好于仅增加下泄流量而不进行污染治理的对策。
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表7-7 槐店闸监测断面水生态健康程度随调控措施的变化情况
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在保证闸门小流量泄水（如60m3/s）、槐店闸主要超标污染物（TN和TP）达到Ⅲ类水水平的基础上，加强河岸带生态建设和闸坝运行管理，改善河流的栖息地环境质量和纵向连通性，通过采取这些综合措施分析槐店闸监测断面水生态健康程度的变化情况，具体情况如表7-8所示。
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表7-8 槐店闸监测断面水生态健康程度随综合措施的变化情况
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从表7-8中数据可以看出，在前文水量和水质措施基础上，通过采取闸坝调控的综合管理，使每个闸坝均能够保持一定的流量下泄，减少闸坝工程对河流纵向连通性的影响，可以使槐店闸监测断面的水生态健康程度达到“0.566”；在此基础上，再通过生态护坡或河流生态廊道建设，改善河流栖息地环境质量，可以使槐店闸监测断面的水生态健康程度达到“亚健康”状态（0.617）。
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通过这些措施对于改善河流水生态健康程度的效果可以看出，不同关键影响因子对不同监测断面水生态健康程度的影响不同，如流量是槐店闸监测断面水生态健康程度的最大影响因子（见第6.3.3小节），加大水体流量能够改善其水生态健康程度（表7-4和表7-6），但是单纯依靠一种措施来改善水生态健康状况，改善水生态健康程度有限，且需要投入更多，如单纯依靠河流流量的改变（18孔1.0m调控情景），其水生态健康程度可以达到“0.623”，而通过采取综合措施（水量、水质、连通性和栖息地环境），在小流量情况下（60m3/s），槐店闸监测断面的水生态健康程度也可以达到“0.617”。由此可见，在实际工作中需要采用多种措施或途径来改善河流水生态健康。
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