一种基于质量指数的方法论视角，用于评估在全球变化和人为压力不断增加的背景下地表水地球化学演变的情况

《Environmental Research》：A quality index-based methodological perspective to assess surface water geochemical evolution under global change and increasing anthropogenic pressures

中国摘要：本研究提出化学水质指数（CWQI）方法，评估意大利阿诺河流域水质时空演变特征。结果显示上游水质良好（1.43-2.40），下游因城市、工业及农业污染显著恶化（4.93-10.00），Cl、Na、SO4为主要污染物。尽管人类活动压力增加34%，但长期（1988-2017）水质基本稳定，表明欧盟水框架指令等环境政策有效。该方法操作简便，适用于多参数综合评估和污染源识别。

　　在全球变暖和人类活动日益增加的背景下，水资源的有效与可持续管理已成为一个严峻的挑战。为了应对这一问题，开发可靠且易于使用的工具对于评估水质在时间和空间上的变化，以及支持决策制定至关重要。本文介绍了一种新的方法，即化学水质指数（Chemical Water Quality Index, CWQI），该方法旨在提供一种简单、灵活且广泛应用的水质评估框架，以量化水质变化并识别污染源。通过在意大利托斯卡纳地区的阿尔诺河流域（Arno River Basin, ARB）进行测试，该方法能够揭示水化学特性沿河岸的变化，评估不同溶解物对整体水质的影响，并探索长期趋势与环境政策之间的关系。

阿尔诺河流域是意大利中部最大的流域之一，同时也是受人类活动影响最为显著的流域之一。该流域涵盖多个大型城市，如佛罗伦萨、比萨和阿雷佐，其水系在这些城市间流动，受到了农业、工业和城市化等多种因素的影响。研究采用四个时间点的已发表水文地球化学数据，分别是1988–1989年、1996–1997年、2002–2003年和2017年。这些数据涵盖了流域的主要干流和支流，提供了对水质空间变化的广泛覆盖。研究发现，上游的水质较好，但自佛罗伦萨下游开始明显恶化，主要与氯化物、钠和硫酸盐的输入有关，这些输入主要来源于城市、工业和农业活动。

尽管人类活动压力不断上升，但水化学成分在过去三十年中保持相对稳定，这表明环境管理措施在一定程度上防止了水质的进一步恶化。然而，这一稳定性也提示了当前水质评估方法的局限性，尤其是在识别污染热点和分析长期趋势方面。为了更好地支持可持续的河流管理，未来的研究应关注如何克服这些限制，例如通过整合生物指标、使用更长时间跨度的高分辨率数据集来捕捉季节性变化，区分自然与人为驱动因素，并增强对水质变化的理解。

CWQI的计算过程基于一套简单且易于操作的方法，能够将多个参数（如pH值、电导率、硬度、氯化物、氟化物、硫酸盐、硝酸盐、钠和钾）转化为统一的评分系统，从而便于比较不同参数对水质的影响。评分系统将所有参数统一到1至10的范围内，数值越高表示对水质的损害越大。通过将评分与权重相结合，CWQI能够提供一个综合的水质评估指数，该指数不仅反映了水质的整体状况，还能识别对水质影响最大的单一成分。

研究还分析了不同时间段内水质的变化，发现尽管人类活动压力有所增加，但总体水质保持相对稳定。这种稳定性可能与环境管理措施的有效性有关，例如《水框架指令》（Water Framework Directive, WFD）的实施，有助于控制污染物的排放。然而，某些区域，如阿尔诺河中下游，仍然存在较高的污染风险，这可能与工业废水排放、农业面源污染以及城市径流有关。此外，由于海水入侵，阿尔诺河下游的水质也受到了显著影响，导致氯化物和钠含量的增加。

研究进一步探讨了不同支流（如奥姆布隆河、乌斯卡纳河和西维河）的水质变化，发现这些支流在不同时间段内表现出不同的污染模式。例如，西维河由于其较强的自然水文条件，总体水质较好，而奥姆布隆河和乌斯卡纳河则受到更显著的人为影响。这种差异可能与流域的地质背景、土地利用变化以及污染源的分布有关。研究还指出，某些区域的水质恶化可能与地质因素有关，如石膏和无水石膏的溶解，导致硫酸盐含量的增加。

在空间-时间趋势分析中，研究发现阿尔诺河的水质变化主要受到人为活动和自然过程的双重影响。尽管某些地区的水质在最近几年有所改善，如硫酸盐含量的减少，但这些改善在河口区域被海水入侵所抵消，导致水质的显著恶化。这表明，虽然环境管理措施在一定程度上减轻了人为污染的影响，但自然因素（如海水入侵）仍然对水质构成了重大挑战。

此外，研究还讨论了CWQI方法的局限性，包括数据的不完整性、缺乏生物参数以及对季节性变化的捕捉能力不足。为了提升该方法的适用性和准确性，未来的研究可以考虑将CWQI与生物和生态毒理指数相结合，以更全面地评估水质对生态系统的影响。同时，使用更长时间跨度和更高分辨率的数据集将有助于更准确地识别季节性变化、长期气候趋势和人为活动的影响。

总体而言，CWQI作为一种实用的工具，能够将复杂的水化学数据转化为直观的评估结果，从而支持水资源管理决策。通过识别污染热点和高风险区域，CWQI可以帮助环境管理者优先考虑污染控制措施，并更有效地分配资源。该方法的灵活性和适应性使其适用于不同流域和环境条件，为全球范围内的水质管理提供了新的思路和方法。未来的研究和应用应继续优化该方法，以更好地应对日益复杂的水质问题，推动可持续的水资源管理。