一种新的水污染控制目标可追溯性模型，适用于流域管理

《Journal of Water Process Engineering》：A new water pollution control targets traceability model for watershed

Xiaolin Xu等人提出基于空间时间分析、PCA-APCS-MLR模型和改进污染物通量比方法的水污染控制新框架，在绵江河流域识别出氮磷为关键污染参数，芒溪桥监测段为主要控制区域，规模化点和面源污染为责任主体，不同季节责任主体差异显著，该方法有效解决了传统污染源识别的不足。

　　随着全球人口的快速增长和经济的持续发展，水污染问题日益突出，已成为影响人类生存和社会经济进步的重要挑战。特别是在中国，随着工业化和城市化的不断推进，许多流域面临着严峻的水质问题。为实现对水污染的精细化管理，识别关键控制目标和污染责任主体成为基础。然而，传统的水污染识别方法在效率和结果可追溯性方面存在不足，难以满足现代水环境治理的需求。因此，研究者们提出了一种新的综合方法，结合了时空变化分析、主成分分析-绝对主成分-多元线性回归（PCA-APCS-MLR）以及改进的污染物通量比方法，用于精准识别主要污染控制参数、污染控制位置、主要污染源及其对关键区域的贡献率，从而提高污染源追踪结果的可信度。

这一方法的应用不仅限于理论层面，还通过实际案例验证了其有效性。以中国闽江流域为例，研究团队通过对历史数据的分析，结合多种方法进行互补验证，发现该流域的主要污染因子为氮和磷，而影响水质的关键监测断面是马溪桥断面。进一步分析表明，该断面的主要污染来源包括景阳县和吴通桥区的大规模点源和非点源污染物排放。在不同季节，污染责任主体有所变化，例如在干旱季节，主要责任来源为污水处理厂；而在湿润和平水季节，生活源和畜禽养殖源则成为主要污染源。这一发现对于制定针对性的水污染控制措施具有重要意义。

闽江流域位于长江经济带与“一带一路”交汇处，是长江最大的支流之一，也是四川省重要的政治、经济和文化中心。尽管四川省主要河流的水质在近年来有所改善，但闽江及其部分支流仍然存在严重的水污染问题。这表明，尽管整体环境治理取得了一定成效，但局部区域的污染问题依然突出，需要进一步深入研究。通过识别异常水质参数的成因，以及追踪影响监测断面的污染源，可以为制定更加精准的水污染控制策略提供科学依据。

本研究的核心目标包括三个方面：一是基于水质评估和污染分析，提出一种综合的技术框架，用于快速识别污染控制目标和污染责任主体；二是明确闽江流域的主要污染控制参数和关键区域；三是根据污染源分析和追踪结果，提出相应的水污染控制措施和建议。通过这一框架，研究者们能够更高效地识别污染源，并评估其对流域水质的影响。此外，研究还强调了非点源污染在水环境治理中的重要性，指出其已成为全球水污染的主要来源之一。因此，建立一套能够有效识别和量化非点源污染的方法，对于实现流域的精细化管理至关重要。

在水污染源识别过程中，传统方法往往侧重于点源污染，而对非点源污染的关注相对较少。点源污染通常具有较为集中的排放位置，可以通过监测和统计方法较为准确地进行控制。然而，非点源污染的来源更为复杂，涉及生活活动、农业生产和畜禽养殖等多个方面，且其污染过程具有一定的扩散性和不确定性。因此，非点源污染的治理需要更加灵活和系统的方法，以适应其多样性和变化性。在这一背景下，研究者们采用了一系列基于经验统计模型的方法，如污染物排放系数法和河流入口系数法，对非点源污染进行量化分析，并计算河流入口负荷。

此外，水污染追踪方法也在不断演进。传统的污染追踪方法主要依赖于接收模型和污染扩散模型，但这些方法在实际应用中存在一定的局限性。接收模型通常用于识别潜在的污染源，但其对污染物迁移和转化过程的关注较少，难以提供详细的污染路径分析。而污染扩散模型则更注重污染物在水体中的运动和变化，但其复杂性较高，计算成本大，参数众多，且需要复杂的校准和验证过程，限制了其在实际应用中的效率。因此，研究者们提出了一种综合方法，结合接收模型和污染扩散模型，以提高污染源追踪的准确性和可靠性。

在本研究中，采用PCA-APCS-MLR模型对闽江流域的异常水质断面进行分析，识别主要污染源及其对关键区域的贡献率。随后，利用改进的污染物通量比方法模型，对断面的污染物通量进行计算。最终，通过计算各污染源对断面污染物通量的贡献比例，得出各污染源的责任比例。这种方法不仅提高了污染源追踪的准确性，还增强了对污染控制目标的识别能力。通过多方法的综合应用，研究团队能够更全面地评估流域的污染状况，并为制定科学的治理策略提供支持。

研究还指出，闽江流域的水质状况受到多种因素的影响，包括自然环境的变化、人类活动的增加以及气候变化等。因此，水污染治理不能仅依赖于单一的控制手段，而需要综合考虑各种因素，采取多层次、多维度的治理措施。在这一过程中，污染源的识别和追踪起到了关键作用，不仅有助于明确污染责任主体，还能为制定针对性的污染控制方案提供依据。此外，研究还强调了污染源追踪结果的可验证性，通过两种方法的交叉验证，提高了污染分析的可信度。

从实际应用的角度来看，这一方法在闽江流域的实施表明，结合多种分析手段能够更有效地识别污染源，并为污染治理提供科学支持。研究团队通过分析历史数据，发现氮和磷是该流域水质的主要影响因子，而马溪桥断面是需要重点关注和控制的区域。进一步分析表明，该断面的污染主要来源于景阳县和吴通桥区的大规模点源和非点源污染。因此，针对这些区域的污染治理措施，如加强污水处理、减少农业面源污染和规范畜禽养殖，将有助于改善流域水质。

此外，研究还探讨了不同季节对污染源的影响。在干旱季节，由于降水量减少，污染物的扩散能力下降，导致污水处理厂成为主要的污染责任主体。而在湿润和平水季节，由于降水量增加，污染物更容易扩散，生活源和畜禽养殖源则成为主要污染源。因此，在制定污染治理措施时，需要根据季节变化调整治理重点，以提高治理效果。例如，在干旱季节，应加强对污水处理厂的监管，确保其排放达标；而在湿润季节，则应重点关注生活和农业活动带来的污染，采取相应的控制措施。

从方法论的角度来看，本研究提出了一种综合性的技术框架，将水质评估、污染源分析和污染源追踪相结合，以实现对水污染的精细化管理。这一框架不仅提高了污染源追踪的准确性，还增强了对污染控制目标的识别能力。通过结合多种分析方法，研究团队能够更全面地评估流域的污染状况，并为制定科学的治理策略提供支持。此外，研究还强调了污染源追踪结果的可验证性，通过两种方法的交叉验证，提高了污染分析的可信度。

研究还指出，水污染治理的挑战不仅在于识别污染源，还在于如何在有限的财政资源下实现有效的治理。因此，研究团队提出了一种高效、低成本的方法，以减少治理成本并提高治理效果。该方法通过经验统计模型的使用，减少了对复杂机制的理解需求，使得污染源分析更加简便和实用。同时，该方法还通过改进的污染物通量比模型，提高了对污染物通量的计算精度，从而更准确地评估污染源的责任比例。

在实际应用中，这一方法不仅适用于闽江流域，还具有广泛的推广价值。研究团队认为，这种方法可以应用于其他类似的流域，以帮助识别污染源并制定相应的治理措施。此外，研究还强调了污染源追踪结果的可操作性，即通过识别污染源的责任比例，可以为污染治理提供明确的指导方向。例如，针对污水处理厂的治理措施可以包括加强排放监管、提高处理效率等；而针对生活源和农业源的治理措施则可能涉及推广环保技术和优化农业管理等。

综上所述，本研究提出了一种新的综合方法，用于精准识别水污染控制目标和污染责任主体。该方法结合了多种分析手段，包括水质评估、污染源分析和污染源追踪，以提高污染治理的效率和准确性。通过在闽江流域的应用，研究团队发现氮和磷是主要的污染因子，而马溪桥断面是需要重点关注和控制的区域。进一步分析表明，该断面的污染主要来源于景阳县和吴通桥区的大规模点源和非点源污染。因此，针对这些区域的污染治理措施将有助于改善流域水质。

此外，研究还强调了非点源污染在水环境治理中的重要性，指出其已成为全球水污染的主要来源之一。因此，建立一套能够有效识别和量化非点源污染的方法，对于实现流域的精细化管理至关重要。通过结合经验统计模型和改进的污染物通量比模型，研究团队能够更准确地评估污染源的责任比例，并为污染治理提供科学支持。这种方法不仅提高了污染源追踪的准确性，还增强了对污染控制目标的识别能力，为水环境治理提供了新的思路和方法。

在实际应用中，该方法的推广将有助于提高各地水污染治理的效率和效果。研究团队认为，这种方法可以应用于其他类似的流域，以帮助识别污染源并制定相应的治理措施。此外，研究还指出，该方法的实施需要结合当地的实际情况，如水资源状况、污染源类型和治理需求等，以确保其适用性和有效性。因此，在推广该方法时，需要根据具体流域的特点进行调整和优化，以提高治理效果。

从长远来看，水污染治理不仅需要短期的应对措施，还需要长期的规划和管理。因此，研究团队建议，应加强对流域污染源的监测和分析，建立完善的污染源追踪体系，以实现对水污染的精准控制。此外，还应加强公众参与和政策支持，提高全社会对水污染治理的重视程度，从而推动水环境的持续改善。通过这一综合方法的应用，研究团队希望能够为水污染治理提供科学依据，并推动相关领域的进一步发展。