量化影响：天气和稻田活动对稻田排水水质的统计分析

《Kuwait Journal of Science》：Quantifying the impact: Statistical analysis of weather and paddy activities on paddy effluent quality

水稻田排水水质受天气与种植阶段共同影响研究——以马来西亚朱鲁河流域为例，采用t检验、ANOVA和GLM分析发现，种植阶段（灌溉、预种植、种植、预收获）单独显著影响BOD、NH3-N、TSS、TP、TN、As、Al等水质参数（p<0.05），而天气条件单独作用不显著。但两者协同效应使NH3-N、TSS、Al显著相关（p<0.05），表明需结合气候与耕作管理优化排水控制。

　　### 稻田种植对水体质量的影响分析

稻田种植作为全球农业和粮食生产的重要组成部分，不仅满足了世界人口对稻米的需求，还在许多地区支撑着农村经济的发展。然而，随着种植技术的推广和产量的增加，稻田对水体质量的影响也逐渐显现，特别是在排水过程中释放的污染物对周边水域造成了严重威胁。为了深入理解稻田活动和天气条件对排水水质的影响，本研究对马来西亚的Juru河流域进行了系统分析，旨在揭示这些因素如何共同作用于水体的污染程度，并为实现可持续农业和保护水环境提供科学依据。

#### 稻田种植的现状与水资源消耗

稻米是全球超过一半人口的主食，其中约90%的稻米产量和消费集中在亚洲地区。在2021年，全球稻米的产量达到了1.65亿吨，其中90.5%来自亚洲国家，其次是美洲（5.2%）、非洲（3.7%）、欧洲（0.6%）和大洋洲（0.1%）。在亚洲，包括中国、印度、孟加拉国、印度尼西亚和马来西亚在内的11个国家贡献了全球87%的稻米产量。在马来西亚，稻米是仅次于油棕和橡胶的第三大作物，其种植周期通常为每年两次，面积达到689,268公顷，其中三分之二位于马来半岛，其余分布在沙巴和砂拉越。

农业用水在马来西亚总用水量中占据重要地位，约76%的供水被用于农业，而其中90%被分配给稻田种植。大多数马来西亚农民采用连续淹水的方法进行种植，这需要大量的水资源，每公斤稻米大约消耗2600升水。根据估计，马来西亚每年稻田种植季节使用的水量可达6890亿升，这些水在种植过程中逐渐转化为排水和地表径流，进入周边水体。由于种植过程中使用了大量化肥和农药，未经处理的排水含有有机物、氨氮、悬浮物、营养物质和重金属等污染物，可能导致水体富营养化、溶解氧减少，从而对水生生态系统和生物多样性造成严重影响。

#### Juru河流域的污染现状

Juru河流域位于马来西亚槟城的Seberang Perai Tengah地区，其上游发源于Permatang Rawa河和Ara河，最终汇入Juru河并流入马六甲海峡。该河流流经商业、工业、居民和农业区域，是这些地区的重要水源之一。然而，由于稻田面积占农业总面积的67.4%，且稻田排水量较大，Juru河的水质受到了严重影响。根据马来西亚环境部（DOE）2023年的报告，Juru河流域已被归类为受污染河流，特别是氨氮和生化需氧量（BOD）含量超标，亟需采取措施改善水质。

#### 研究方法与数据采集

本研究通过统计方法，如t检验、单因素方差分析（ANOVA）和一般线性模型（GLM），分析了天气条件和稻田种植阶段对排水水质的影响。研究区域设定在Sungai Juru流域，选择了四个采样点（SL1至SL4），覆盖稻田上游、中游和下游，以监测水质的变化。采样工作在两个种植季节进行，每个季节采集四次样本，分别代表灌溉、播种前、种植期和收获前等不同阶段。通过比较不同阶段和天气条件下的水质参数，研究人员能够评估这些因素对排水污染的影响。

在采样过程中，研究人员采用了现场和实验室相结合的方式。现场采样测量了pH值、温度和浊度等物理化学参数，而实验室分析则检测了BOD、氨氮（NH3-N）、总悬浮物（TSS）、总磷（TP）、总氮（TN）、铝（Al）和砷（As）等关键水质参数。这些参数的测量方法遵循了美国公共卫生协会（APHA）的标准，确保了数据的准确性和可比性。

#### 研究结果与讨论

根据采样和统计分析的结果，Juru河流域的排水水质在多个方面均超过了马来西亚卫生部（MOH）和环境部（DOE）设定的标准。例如，BOD的最高浓度达到了25 mg/L，远高于国家饮用水标准；NH3-N的最高浓度为42.53 mg/L，同样超过了标准限值；TSS的浓度甚至高达571 mg/L，表明土壤侵蚀和悬浮物的释放对水质产生了显著影响。此外，Al的最高浓度为24.57 mg/L，As的最高浓度为0.092 mg/L，均超过了相关标准，显示出稻田排水对水体的重金属污染问题。

从空间分布来看，所有采样点的污染物浓度均呈现明显的梯度变化，其中SL4（下游）的污染物浓度最高，这表明稻田排水直接汇入主河道，导致污染的扩散。通过单因素方差分析，研究人员发现不同种植阶段对水质参数的影响显著，且在统计上具有显著性（p值小于0.05）。例如，播种前和收获前阶段的污染物浓度明显高于灌溉和种植阶段，这可能与这两个阶段的土壤翻耕和排水活动有关。

在天气条件的影响方面，研究发现单一的天气条件（如干湿季节）对排水水质的影响并不显著（p值均大于0.05）。然而，当天气条件与稻田种植阶段相结合时，某些污染物如NH3-N、TSS和Al的浓度表现出显著的变化（p值小于0.05）。这表明，虽然天气本身对污染物浓度的影响有限，但其与稻田活动的相互作用可能对水体污染产生重要影响。例如，在降雨期间，污染物可能被稀释，但在暴雨情况下，地表径流可能加剧污染物的迁移，导致水质恶化。

#### 环境与人类健康影响

研究结果还揭示了稻田排水对生态环境和人类健康的潜在威胁。高浓度的BOD可能导致水体中溶解氧减少，影响鱼类和其他水生生物的生存。同时，氮和磷的过量排放可能引发藻类大量繁殖，导致水体富营养化，进而破坏生态平衡。此外，TSS的增加不仅影响水体透明度，还可能堵塞鱼类鳃部，干扰水生生态系统的正常运作。

重金属如铝和砷的排放同样值得关注。这些金属可能通过稻田排水进入水体，对水生生物和人类健康造成严重危害。铝的高浓度可能影响鱼类的组织，而砷的排放则与肝肾功能障碍和皮肤癌等健康问题相关。因此，控制稻田排水质量对于保护河流生态系统和保障居民健康至关重要。

#### 未来研究方向与建议

尽管本研究提供了关于稻田排水污染的重要见解，但仍存在一些局限性。例如，当前的研究主要集中在统计分析上，而缺乏对复杂和非线性关系的预测模型应用。未来的研究可以考虑引入更先进的分析方法，如图像质量评估（IQA）、支持向量机、随机森林回归、深度神经网络（DNN）和线性回归等，以更全面地评估排水水质的变化趋势。

此外，为了提高预测模型的准确性，研究需要结合实时监测技术和大数据分析方法。例如，某些研究已经利用Hayashi量化方法II和Galerkin方法，基于稻田操作和每日降雨量的分类评分，推导出每日悬浮物通量的实证方程。这些方法可以为未来的稻田排水管理提供更科学的依据，从而减少对水体的污染。

#### 结论

本研究的结果表明，稻田排水对Juru河流域的水质产生了显著影响。所有污染物的浓度均超过了国家和地方标准，显示出该地区农业活动对水体的污染程度较高。虽然天气条件对排水水质的影响有限，但稻田种植活动是主要的污染源。因此，必须采取有效措施，如加强排水口的管理、推广缓冲带和简易处理系统，以改善稻田排水质量并促进可持续农业发展。通过这些措施，不仅可以保护Juru河流域的生态系统，还能为其他类似地区的农业管理提供借鉴。