采用多准则决策方法评估地表水污染脆弱性：以喀麦隆中部恩奇加尔萨纳加饮用水供应流域为例

《Heliyon》：Assessment of the vulnerability to surface water contamination using a multicriteria decision-making approach: case of the Sanaga drinking water supply basin in Nachtigal (central Cameroon)

　　

## 要点摘要

- 水体的可达性是该流域地表水污染脆弱性的一个重要因素。
- 大坝的建设及河流流量的增加促进了沉积物的滞留，并稀释了采样点处的化学污染物。
- 铝、铁和总悬浮固体的高浓度是该集水区水污染风险的指示指标。
- 基础设施和采矿项目是该地区水质的威胁。

## 摘要

地表水，尤其是流经结晶岩基并在潮湿热带环境下流动的热带河流，是全球众多人口潜在的饮用水资源。然而，人类活动和气候变化对其质量和可用性构成了持续的威胁。本研究旨在评估位于Nachtigal的桑加河的脆弱性，即其可能面临的短期和长期物理化学退化风险，该河段被选定为雅温得市及其周边地区未来的饮用水源取水点。方法论框架基于四个关键参数：水环境的可达性（D）、土壤及地下水的渗透功能（K）、集水区的地形地貌（P）和降雨侵蚀性（R）。此外，研究还纳入了重金属污染指数（HPI）和水质指数（WQI）。分析结果显示，土地用途多样化，具有高森林覆盖率（82%）、显著的城镇化发展（13%）以及极少的农业活动。脆弱性地图显示风险等级各异，24%的流域区域表现出高至极高脆弱性，特别是在农业和城区附近。目前较低的脆弱性可归因于喀麦隆东部地区开发程度有限，但未来的发展项目可能会改变这一状况。水质评估显示铝（Al）、锰（Mn）、铁（Fe）、铬（Cr）、砷（As）、氰化物（CN?）、镍（Ni）、锌（Zn）和铜（Cu）的浓度较低，HPI为89.59，WQI值在16至101之间，表明总体污染程度较低。尽管如此，某些元素指示了自然污染和人为污染的存在。尽管结果不那么严重，本研究仍强调了采取预防措施的必要性，包括监测可能影响水体物理化学特性的河流变化、采用可持续管理实践，以及采取社区和地方当局参与的参与式管理方法，这些对于确保流域水资源的长期保护至关重要。

## 1 引言

水资源覆盖地球表面的71%，其中约97%为咸水，仅有3%为淡水。在这有限的淡水中，地表水（湖泊、河流等）仅占0.3%。尽管占比极小，但这部分宝贵的地表水在农业、工业、交通和居民使用方面需求巨大，尤其在含水层地下水获取困难而湿润的热带结晶岩地区更是如此。然而，目前这些地表水资源正因人类活动和气候变化面临日益加剧的压力。来自居民生活、农业和工业排放的污染，资源的过度开发以及支撑这些资源生态系统的退化，严重威胁其质量和可用性，使全球数百万人面临饮用水获取困难。这些压力对健康、环境、经济和旅游业产生负面影响，阻碍了当地社区的发展和繁荣。面对这一严峻形势，可持续和综合性的地表水管理已成为当务之急。

与许多撒哈拉以南非洲国家一样，喀麦隆也面临着地表水退化问题，这些地表水是城市生活饮用水的重要来源和主要消耗水资源。这种退化是人口快速增长与气候变化效应相互作用的结果。这种动态趋势产生了多重影响：危及水资源的可用性、质量和可持续性，从而破坏水文平衡，并显著增加居民对饮用水的需求。

桑加流域是喀麦隆最大、最重要的流域，面积达135,000平方公里，占全国领土的30%，年产水量72.5立方千米，占全国总水资源量（估计为203立方千米）的35.6%。该流域对于水电、农业（水稻、玉米、甘蔗、烟草、可可和咖啡）以及采矿（金、铁、砂、铝土矿和钻石）等活动至关重要。桑加河流经结晶岩基地区，地表水被用于为大型城市中心供水，特别是雅温得市。首都雅温得仅从尼翁河获得12万立方米水量，难以满足持续增长的人口需求，估计人口已超过400万。为解决这一短缺，政府已在桑加河Nachtigal处建设取水设施，旨在将日饮用水产量从30万立方米增加到40万立方米。然而，这一举措引发了对水质的担忧，因为集水区位于多个人类活动下游。喀麦隆糖业公司（SOSUCAM）的甘蔗种植园目前覆盖面积约为3,318公顷，由于增产需求可能大幅扩张。然而，这些种植园的环境代价高昂，会加速森林砍伐、土壤耗竭、水土流失，并因大量使用化肥和农药而导致水污染。此外，矿业部于2007年10月启动的"黄金保护"举措，旨在规范 artisanal（小规模手工）采矿，却产生了不良后果。Lom-Pangar大坝的建设导致Betare Oya金矿被淹没，引发大规模森林砍伐和自然栖息地的破碎化。这种情况导致大量寻求就业机会的人口涌入该地区，造成人口激增。然而，在手工采矿区，大量使用剧毒金属汞进行矿石浓缩，导致严重的水污染，对当地居民的健康产生严重影响，引发神经、肾脏和呼吸系统疾病。此外，这种污染还对水生生物造成危害，减少了饮用水资源的可用性。这一局面令人担忧，对健康、社会经济、能源、旅游和环境产生负面影响。由于Nachtigal取水设施位于这些活动下游，所提取的水可能受到这些活动的影响。因此，有必要采取适当措施，在短期和长期内保持该饮用水供应区的水质并保障居民健康。

尽管近期研究已关注该地区的生态动态和水质问题，但本研究在方法论和操作性方面有所创新。此前的研究主要关注某一时间点的水质评估或孤立的物理化学参数，而本研究首次整合了一种耦合的空间化方法，用于多因素脆弱性评估，专门针对Nachtigal新战略性取水设施的保护区。此外，本研究还通过短期和长期脆弱性制图，将人类活动压力因素（农业工业扩张、含汞采金）的高分辨率空间分析与对雅温得都市区供水至关重要的物理化学监测相结合。基于以上考量，本研究应运而生。

本研究的主要目标是评估桑加河Nachtigal段（作为雅温得市及其周边地区未来饮用水源的选定取水点）可能面临的短期和长期物理化学退化脆弱性。更具体地说，研究目标包括：

- 识别导致桑加河流域Nachtigal段地表水对污染脆弱的影响因素；
- 绘制地表水资源退化的多因素脆弱性地图；
- 评估桑加河Nachtigal段（取水点）水体的物理化学质量。

## 2 材料与方法

### 2.1 研究区域

桑加河Nachtigal流域面积约为78,000平方公里，占整个流域面积的58%。气候从北部的热带气候逐渐过渡到南部的赤道过渡气候。北部特别是Banyo、Ngaoundéré和Meiganga高原地区降水充沛，介于1550至1850毫米之间；南部Bertoua和Nanga Eboko等地区降水量在1500至2250毫米之间。该地区的地形主要由两个高原构成：Adamaoua高原海拔在900至1500米之间，南部喀麦隆高原海拔在600至1000米之间。这种崎岖地形促进了密集的水文网络的发育，以Djerem-Sanaga河系为主，由Meng河、Mékié河、Mérou河和Lom河等支流汇入。在Nachtigal取水点，年均流量为858立方米/秒。

该水文网络流经的地质基底主要由前寒武纪火成岩和变质岩地层组成，常覆盖有较新的火山岩或沉积物。常见岩石包括片岩、云母片岩、石英岩，以及花岗岩和辉绿岩侵入体。该地区的土壤主要为红壤，呈红色、质地为黏土质，在湿润气候下经长期发育形成。此外，还有山坡上的未发育土壤和湿地中的潜育土。这些土壤通常为酸性且养分贫乏，易受侵蚀，威胁农业可持续性。在这些土壤上，形成了多样化的植被，从北部的稀树草原到南部的茂密森林，包括混交林、草本植物群落和草场。社会经济活动主要集中在农业、林业、畜牧业和采矿。主要经济作物包括可可、咖啡、甘蔗和橡胶。畜牧业在稀树草原地区开展，采矿则以小规模为主，开采铝土矿、铁、金和钻石等矿产。水电也发挥重要作用，已规划或在建的大坝包括Mbakaou大坝、Lom Pangar大坝和Nachtigal大坝。然而，这些活动对桑加河产生了影响，农业扩张和手工采矿导致土壤退化、侵蚀加剧，以及河流受沉积物和重金属污染。

### 2.2 方法

#### 2.2.1 DKPR方法的原理与应用

地表水脆弱性评估不像地下水那样有标准化的方法。然而，许多研究依据法国地质与矿业研究局（BRGM）于2010年与阿杜尔-加龙流域水管理局合作开发的方法。该评估基于一种地图方法，使用环境参数的加权求和进行分类。根据公式（1）：

$$I_{v} = \sum_{i=1}^{n} (W_{i} \cdot R_{i}) \quad (1)$$

其中 $I_{v}$ 为制图单元的综合脆弱性指数，$W_{i}$ 为参数 $i$ 的权重系数，$R_{i}$ 为准则 $i$ 的等级，$n$ 为所考虑准则的数量。

本研究采用的DKPR方法基于对四个被认为最适用于评估地表水污染脆弱性的参数的组合。它包括：水环境的可达性（D）、土壤及地下水的水文功能（K）、集水区的地形地貌（P）和降雨侵蚀性（R）。

该方法允许根据流域尺度上可测量的各种物理准则，确定地表水资源对污染的脆弱性。这些准则包括环境中的地质、地貌、水文和气候特征。

#### 2.2.2 各参数的描述与评分分类

**a. 水环境的可达性（D）**

污染源与取水点的接近程度会增加集水区对污染的脆弱性。本研究使用两个参数来评估水环境的可达性：

- **水力距离（D?）**：水到达最近河道所经过的距离。D?越短，脆弱性越大。
- **流程长度（L?）**：水沿流向路径行进的水平距离。较长的L?意味着侵蚀加剧、污染物向取水点的输送增加以及脆弱性增大。

计算D使用公式（2）：

$$D = a \cdot D_{t} + b \cdot L_{e} \quad (2)$$

其中 $a$ 和 $b$ 为权重系数（$a = 0.4$；$b = 0.6$，且 $a + b = 1$）。

**b. 集水区的地形地貌（P）**

与集水区地形地貌相关的参数P从两个方面影响径流。坡度的强度（Pi）影响地表径流的速度。陡坡有利于地表径流，而缓坡有利于渗透。曲率形状（Pc）影响水体的运动和汇集。明显的曲率有利于水体的集中和流动，而平缓的曲率则分散水体并减少集中。

根据DKPR方法，P指数的值是根据公式(3)中强度类别和坡度曲率类别与其相应加权系数的乘积之和：

$$P = dP_c + eP_i \quad (3)$$

其中d和e为加权系数（d = 0.8；e = 0.2，且d + e = 1）。

坡度强度（Pi）和坡度曲率（Pc）由30米分辨率的数字地形模型（DTM）推导得出。

**c. 降雨侵蚀力（R）**

降雨侵蚀力是土壤侵蚀的关键因素，影响水文和环境。RUSLE模型通过将降雨强度、动能输送和流速纳入考虑来计算降雨侵蚀力。需要了解总降雨量以及30年观测期内降雨事件中30分钟内的最高强度。后者参数很少可获得，文献提出了一种简化方法，在缺乏详细数据时使用公式(4)计算降雨侵蚀力：

$$R = 0.0483 \times P^{1.610}, \quad \text{若} \ P \leq 850 \ \text{mm}$$

$$R = 0.004105 \times P^2 - 1.249 \times P + 587, \quad \text{若} \ P > 850 \ \text{mm} \quad (4)$$

其中P为每个栅格的年平均降雨量。

**d. 土壤和底土的水功能（k）**

K参数表征土壤和底土中的水分入渗和径流情况。它影响入渗水量和地表径流量。土壤渗透性越低（k越高），径流和淋溶越大，水分通过时间越短。对于透水性好的土壤（K较低），入渗量大，径流和淋溶减少，水分通过时间更长。

该因子的计算考虑三个参数：网络发育与持久性指数（IDPR）、崩解指数（IB）和土地利用（Os）。

**IDPR（网络发育与持久性指数）**评估土壤吸收或排散地表水的能力。它基于两个关键要素：天然水文网络（流动条件、水系性质）和数字地形模型（DTM），用于定义理论水流网络并分析水系（最陡坡度线）。

其计算公式为：

$$IDPR = \frac{\text{real\_network}}{\text{theoretical\_network}} \quad (5)$$

**BI（崩解指数）**衡量贫腐殖质土壤在降雨作用下的劣化程度。这种劣化导致土壤结构破坏，干燥时形成硬壳。该硬壳阻碍腐殖质层的形成和水分的入渗。IB指数使用文献中的公式(6)计算：

$$IB = \frac{(1.5 \times LF) + (0.75 \times LG)}{(A + 10 \times Mo)} - 0.2 \times (pH - 7) \quad (6)$$

其中LF = 细粉砂；LG = 粗粉砂；A = 黏土；Mo = 有机质；pH = 氢离子浓度。

**土地利用（OS）**：流域中不同类型的土地利用影响径流、水文情势，进而影响水质。例如，林地倾向于保持水分和污染物并增加入渗。相反，裸地或不透水地面倾向于增加径流和侵蚀。K参数使用文献中的公式(7)确定：

$$K = a \times IDPR + b \times OS + c \times IB \quad (7)$$

其中a、b、c为加权系数，a = 0.4，b = 0.2，c = 0.4，满足a + b + c = 1；因此加权系数的确定基于所采用方法中提及的数值。K：土壤和底土水功能指数；IDPR：网络发育与持久性指数类别；IB：崩解指数类别；Os：土地利用类别。

第二阶段使用Saaty的层次分析法（AHP）基于特征值（公式(9)）确定权重或加权系数（公式(8)）。

$$CPI = \frac{V_{pi}}{\sum_{i=1}^{n} V_{pi}} \quad (8)$$

$$V_{Pi} = \sqrt[n]{W_1 \times \cdots \times W_n} \quad (9)$$

其中Cpi = 加权系数，Vpi = 参数特征向量。Wn = 各参数的值，n = 参数数量。

这些权重表明参数相对于其他变量的主观重要性。较高的加权系数倾向于强调流域的脆弱性，而较低的权重则降低脆弱性。文献建议在计算矩阵中，加权系数之和应等于1（01）。

一致性比率用于验证比较矩阵的一致性。该比率定义比较矩阵是随机组成的概率。根据文献，当CR ≤ 10%时矩阵是协调的。CR > 10%被视为不协调。

一致性比率（CR）由以下公式(10)确定：

$$CR = \frac{CI}{RI} \quad (10)$$

其中RI为随机指数，CI为一致性指数。

随机指数的值是所比较脆弱性参数数量的函数。鉴于本研究比较的参数数量为4个，RI为0.90。

一致性指数（CI）的值由公式(11)确定：

$$CI = \frac{\lambda_{max} - k}{k - 1} \quad (11)$$

其中λmax为理性优先级的平均值，k为比较参数的数量。

在本研究中，CI为0.032，即3.2%，得到的一致性比率为0.0355，相当于3.5%，即CR ≤ 10%。因此判断结果是良好的。

通过这些不同的步骤可以确定不同参数的加权系数。

表1和表2显示了各种计算的结果。

**表1：地表水脆弱性参数的原始标准化矩阵**

| 参数 | 水域可达性 | 流域地貌 | 土壤和底土水功能 | 侵蚀力 | 合计 |
|------|-----------|---------|-----------------|--------|------|
| 水域可达性（D） | 0.60 | 0.27 | 0.67 | 0.30 | 1.84 |
| 流域地貌（P） | 0.20 | 0.14 | 0.04 | 0.40 | 0.78 |
| 土壤和底土水功能（K） | 0.09 | 0.55 | 0.22 | 0.20 | 1.06 |
| 侵蚀力（R） | 0.12 | 0.05 | 0.06 | 0.10 | 0.32 |
| 合计 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 4.00 |

**表2：地表水脆弱性各参数的权重**

| 参数 | 权重（加权系数） |
|------|----------------|
| 流域地貌（P） | 0.2 |
| 侵蚀力（R） | 0.08 |
| 土壤和底土水功能（K） | 0.26 |
| 水域可达性（D） | 0.46 |

脆弱性指数（Iv）由公式(12)获得：

$$Iv = 0.46D + 0.26K + 0.2P + 0.08R \quad (12)$$

其中D为水域环境可达性；K为土壤和底土水功能；P为流域地貌；R为降雨侵蚀力。

对于每个标准，类别指数（表示标准的敏感性）乘以加权因子（确定标准的重要性）（表1）。然后将每个栅格单元的类别指数相加，得到脆弱性指数。通过将不同标准的地图叠加获得最终脆弱性指数图（Iv）。

在重分类阶段，将计算得到的指数值细分为五类，反映环境的相对脆弱性。用于分类不同脆弱性指数类别的方法来自文献。该方法将脆弱性指数转换为百分比，以更好地表达脆弱程度。

指数转换为百分比的计算使用公式(13)：

$$IV = \frac{(I_i - I_{min}) \times 100}{I_{max} - I_{min}} \quad (13)$$

其中Ii为待识别的指数，Imax为最大指数，Imin为最小指数。

**2.3 脆弱性图的验证**

为验证本研究的专题图，计算了不确定度。这些值基于与地表水研究相关的主要指标各项参数的平均值进行计算。该方法由文献使用，不确定度由公式(14)计算：

$$\Delta\bar{X} = \frac{\sigma}{\sqrt{m}} = \sqrt{\frac{1}{m(m-1)} \sum_{i=1}^{m} |x_i - \bar{X}|^2} \quad (14)$$

其中Δx为数据序列均值的不确定度，σ为标准差，m为数据点数量，xi为第i位数据点的值，x?为数据序列的均值。

展开系数K通过计算确定置信区间。

K因子用于定义具有足够范围的区间，以认证结果。其表达式为：

$$K = \frac{|E - \Delta\bar{X}|}{\sigma} \quad (15)$$

K：展开系数；E：统计序列的极端值，可能是序列的最大值或最小值。根据文献，不同参数的置信区间（CL）由K的值推导出：K = 1对应68%的置信水平，K = 2对应95%的置信水平，K = 3对应99%的置信水平。

**2.3.1 使用数据**

- 30米分辨率的数字地形模型（DTM），从 https://earthexplorer.usgs.gov/geoTIFF 下载，采用WGS 84 UTM Zone 32 North坐标系投影，是Shuttle雷达地形测量任务（SRTM）模型。用于生成D（Dt和Le）和Pi参数的空间分布图以及水文水系。

- 喀麦隆的水文数据库由国家制图研究所提供，源自1:200,000地形图，用于生成"IDPR"参数的空间分布图。

- 30米空间分辨率的Landsat-8 Operations Land Imager（OLI）卫星影像，2024年1月通过USGS EarthExplorer门户（https://earthexplorer.usgs.gov）获取，用于绘制土地利用子参数的空间分布图。

- 来自交通部和SOSUCAM的六座气象站（Mbandjock、Nkolteng、Ngaoundéré、Betare Oya、Mbakaou、Yaoundé）的降雨数据，这些气象站位于研究流域及其周边地区，观测期为2003年至2023年。这些数据用于与从 https://www.tamsat.org.uk/data 下载的TAMSAT卫星降雨数据进行相关分析，以生成R参数图。

- 来自FAO世界土壤数据库的土壤数据从 https://www.fao.org/soils-portal/data-hub/soil-maps-and-databases/harmonized-world-soil-database-v20/en/ 下载，用于确定参数k的崩解指数（BI）。

**2.3.2 水质采样与分析技术**

本研究地表水采样方案基于垂直采样技术，具体应用于喀麦隆Nyong和Sanaga水文网络的河流中。在此背景下，经过多次在该流域的采样后，仔细选择了两个采样点，考虑到新建的Nachtigal大坝和位于取水口上游的SOSUCAM（Société Sucrière du Cameroun）的农业用地。因此，自2021年以来，与PAEPYS项目管理合作共采集了41个样本。第一个采样点（AM）位于大坝下游500米处，第二个采样点（E）位于饮用水取水口。采样收集并保存后，样本在雅温得巴斯德中心的水分析实验室进行分析。作为主要离子和悬浮固体分析的一部分，水样使用0.45μm醋酸纤维素膜进行过滤，使用Millipore聚碳酸酯过滤单元。过滤后，截留在滤膜上的颗粒在105°C烘箱中烘干。在干燥器中冷却后，使用精度为0.1mg的Mettler天平称重。随后，根据沉积物重量和过滤水的体积确定总悬浮固体（TSS）浓度，符合文献中规定的方法。此外，对于阳离子分析，必须立即用硝酸将样本酸化至pH低于2。同时，用于阴离子分析的样本收集在250ml瓶中，无需保存。之后，主要阳离子（Na?、NH??、K?、Mg2?、Ca2?）使用Dionex ICS-90系统进行离子色谱分析，而主要阴离子（HCO??、Cl?、F?、NO??、PO?3?、SO?2?）使用Dionex ICS-1100分析。此外，使用Orbeco Hellige 966型浊度计测量水的浊度，使用Metrohm 862 Compact型自动滴定仪确定碱度。为确保分析的准确性，所有分析均使用电阻率为18.2 MΩ cm的超纯水（MQ），并同时作为空白。试剂空白和程序空白与样本平行制备和分析，遵循相同的步骤。为确保结果的可靠性，每批样本评估前、中、后均通过分析质量控制标准来验证每条校准曲线。需要注意的是，仅当电荷平衡误差小于±5%时，化学结果才被接受。必需的微量金属（Cr、Cd、Zn、Fe、Cu、Pb、As、Mn）和氰化物（CN?）使用MACHEREY-NAGEL光度法进行分析。砷使用Quantofix试剂盒评估，铅和镉使用Nanocolor测量。其他金属使用Visocolor ECO进行测试。MACHEREY-NAGEL光度计可适配不同类型的饮用水。然而，准确度和灵敏度可能因金属和所用试剂盒而异，因此务必遵循说明书以获得可靠结果。检测限在技术手册中提供：铬为0.01至0.05 mg/L，镉为0.001至0.005 mg/L，锌为0.01至0.05 mg/L，铁为0.05至0.1 mg/L，铜为0.01至0.05 mg/L，铅为0.005至0.01 mg/L，砷为0.005至0.01 mg/L，锰为0.01至0.05 mg/L，镍为0.01至0.05 mg/L，氰化物为0.01至0.05 mg/L（https://www.mn-net.com/）。必须遵守世界卫生组织等制定的饮用水中金属最大限值规定，以确保水质。

水质分析结果被用于计算两个重要指数：金属污染指数（HPI）：用于评估水中重金属污染水平；水质指数（WQI）：用于综合评估水质整体状况，综合考虑了多种理化参数。

**2.3.2.1 金属污染指数（HPI）的计算分为三个阶段**

金属污染指数（HPI）是一个用于评估水中重金属污染水平的参数。该方法根据每种金属对水质降解过程的贡献程度为其分配一个权重或指数（Wi）[ ]。

根据公式(16)确定各矿物的相对权重或指数（Wi）（表3）：

Wi = k·Si (16)

其中k为比例常数，Si为参数i按照世界卫生组织（WHO）标准的授权标准值[ ]。

**表3** 用于计算WQI的各参数相对权重

| 参数 | 单位 | WHO标准值 | 权重（wi） | 相对权重（Wi） |
|------|------|-----------|-----------|---------------|
| pH | — | 8.5 | 4 | 0.12 |
| CE | μS/cm | 1400 | 4 | 0.12 |
| MES | mg/L | 40 | 2 | 0.06 |
| Turb | NTU | 5 | 2 | 0.06 |
| Na? | mg/L | 200 | 2 | 0.06 |
| Mg2? | mg/L | 50 | 2 | 0.06 |
| K? | mg/L | 12 | 1 | 0.03 |
| Ca2? | mg/L | 75 | 2 | 0.06 |
| Cl? | mg/L | 250 | 3 | 0.09 |
| NO?? | mg/L | 50 | 5 | 0.15 |
| SO?2? | mg/L | 250 | 4 | 0.12 |
| HCO?? | mg/L | 130 | 3 | 0.09 |

各参数的子指数值（Qi）使用公式(17)计算：

Qi = 100 × Mi/Si (17)

其中Mi为参数i的现场实测值（单位：μg/L），Si为该参数按照WHO标准的最大允许值或标准值。

HPI的计算如公式(18)所示：

HPI = Σ(Wi·Qi) / Σ(Wi) (18)

**2.3.2.2 水质指数（WQI）**

该指数基于水质参数与国际标准的对比。WQI以简洁的方式总结大量水质数据：优、良、可疑、差和很差（表4）。在本研究中，WQI被用于基于流域地表水化学的多个关键参数来评估Nachtigal的Sanaga流域中自然和人为因素的影响。该指数使用加权算术指数法计算[ ]。所考虑的参数包括主要元素和物理参数（pH、EC、SS和Turb）。水质的WQI通过公式(19)–(22)获得：

WQI = Σ(SIi) (19)

其中：
SIi = Wi × qi (20)
qi = Ci/Si × 100 (21)
Wi = wi / Σ(wi) (22)

其中n为参数数量；Si为各参数按WHO地表水标准的最大值（单位为mg/L），pH和电导率除外；Wi为各参数的相对权重；wi为分配给各参数的权重；Ci为各化学参数的浓度；SIi为参数i的子指数。

**表4** 根据WQI的水质分类和可能用途[ ]

| 范围 | 水质等级 | 可能的用途 |
|------|---------|-----------|
| 0 - 25 | 优 | 饮用水、灌溉和工业用水 |
| >25 - 50 | 良 | 饮用水、灌溉和工业用水 |
| >50 - 75 | 可疑 | 灌溉和工业用水 |
| >75 - 100 | 差 | 灌溉 |
| > 100 | 很差 | 使用前需进行适当处理 |

**3 结果与讨论**

**3.1 土地利用类型的空间分布分析**

了解土地利用与地表水脆弱性之间的联系至关重要。每种土地利用类型都有其自身的特征，这些特征可能影响流域中的水质和水量。总体而言，该流域由五种不同的土地利用类型组成（图2）。耕作区占总面积的2%；城市化区域（13%）；裸地（2%）；林地（82%）；和地表水（1%）。实地观察发现，在SOSUCAM（喀麦隆棉花国家公司）的广阔农业区域和可可田中使用了化肥和农药。这些是流域内地表水资源的潜在污染源。农业活动吸引非本地人口迁入，他们与当地居民混居在一起。人口增加给生态系统带来压力，导致森林砍伐加剧和水土侵蚀[ ]。

图1 位置图：a) 非洲的喀麦隆；b) 喀麦隆的Sanaga盆地；c) Nachtigal的Sanaga盆地。

图2 Nachtigal的Sanaga盆地土地利用情况。

**3.2 脆弱性的空间分布**

本研究中考虑的各个脆弱性参数（图3）在空间上呈异质性分布（表5）。这些参数的地图比较显示，最终地图（图4）基本上再现了与水陆可达性相关的因素"D"的地图外观。通过汇总流域的DKPR因素（图3）绘制的脆弱性地图，根据其受地表水污染脆弱程度的不同被划分为不同的区域（表6）。图4所示的这种分类能够识别出对污染最敏感的区域。极低脆弱性类别（14%）位于流域地形的山脊线上。其特征是坡度平缓，并存在一些耕作区域（图2、3a和4）。低脆弱性类别（49%）在流域中分布最广。它出现在植被茂密（森林）减缓水流速度并保护其免受污染的区域。同样，这些区域排水系统的可达性差，限制了水流进入水道的可能性（图3c和4）。中等脆弱性类别占流域表面积的14%，散布在整个研究区域内。这些区域的水陆可达性中等，允许一定程度的潜在污染。这些区域的地形和地貌特征对污染表现出中等水平的敏感性。这些区域的脆弱性介于低脆弱性和高脆弱性之间（图3a和4）。高脆弱性类别覆盖流域表面积的17%，主要归因于两个因素：高可达性，提供了便捷的水源通道，从而增加了污染风险；以及土地或地貌特征的敏感性，增加了该区域对污染的敏感性。高脆弱区域主要集中在河网的缓冲区和某些灌溉系统周围（图3c和4）。由于靠近水源以及存在促进污染物传输和积累的因素，这些区域特别脆弱。极高脆弱性类别覆盖盆地的6%，其特征是各种因素的极端组合，即对水的高度可达性，使其极易受到污染。这些区域的地貌和地貌特征使其对污染格外敏感。这些区域延伸至河网1000 m半径范围内，增加了污染物到达水体的风险。然而，强烈的农工业活动，特别是SOSUCAM的活动，在该区域广泛存在（图2和4）。由于使用化肥、农药和其他潜在有害物质[ ]，这些活动对水质构成重大威胁。这些结果表明，水陆可达性指标对于评估地表水污染脆弱性更为重要。这一发现似乎与[ ]在摩洛哥Ghiss-Nekkour流域的工作一致，其同样证明了该指标在评估地表水脆弱性中的重要性。他们同样表明了降雨侵蚀因素（R）在评估地表水CAA脆弱性中的稳定性和低参与度。因此，本研究的成果对Nachtigal的Sanaga河流域水资源管理具有重要意义。这些成果能够识别出最容易受到污染的区域，并指导实施适当的保护措施。这些结果与[ ]在摩洛哥4月9日大坝流域获得的结果相似，与[ ]在摩洛哥Joumouaa大坝流域获得的结果相似，以及[ ]在科特迪瓦Bia流域获得的结果相似。

图3 DKPR脆弱性参数：a) P因子；b) K因子；c) D因子和d) R因子。

图4 Nachtigal的Sanaga供水区地表水资源污染脆弱性地图。

**表5** 地表水脆弱性因子统计

| 参数 | 最小值 | 最大值 | 均值 | 标准差 |
|------|-------|-------|-----|-------|
| D | 0 | 64775.98 | 32032.49 | 22135.59 |
| P | 0.2 | 59.92 | 3.6 | 2.95 |
| K | 0.7 | 4.58 | 2.16 | 0.69 |
| R | 7495.29 | 14523.90 | 9889.95 | 4414.96 |

**表6** 地表水脆弱性指数类别[ ]

| 脆弱性指数类别 | 脆弱性指数类别（%） | 面积（%） | 脆弱性等级 |
|-------------|-----------------|----------|-----------|
| 1 - 2.3 | 0-36% | 14 | 极低 |
| 2.3 - 2.6 | 36-44% | 49 | 低 |
| 2.6 - 2.8 | 44-50% | 14 | 中等 |
| 2.8 - 3.2 | 50-61% | 17 | 强 |
| 3.2 - 4.6 | 61-100% | 6 | 极强 |
| 合计 | — | 100 | — |

**3.3 不确定性分析**

表7列出了脆弱性参数的不确定性和描述性统计汇总。脆弱性指标的不确定性在±0.0001到±7.64之间变化。不确定性的最大值出现在参数Le（±7.64）和Dt（±3.62）上。这表明某些指标在用于生成脆弱性地图的矩阵计算中误差较低。然而，地貌参数相对于坡度曲率和坡度强度的不确定性很小。这些指标的置信水平令人关注，它们代表坡度曲率和坡度强度的99%以及地貌参数的68%。另一方面，流量长度（Le）和最近水道距离（Dt）参数的误差较大。Le的不确定性为±7.64，Dt为±3.62，地貌参数为1.49。关于土壤和地下水功能指标，土地覆盖的不确定性非常低，为±0.0001，网络发展和持续指数为±0.005，Battance指数为±0.006，土壤和地下水功能指标为±0.003。因此，Os和IDPR参数的置信水平更高（99%），高于IB（95%）和K（68%）指标。降雨侵蚀指标（R）的误差较高，不确定性为2.027，置信水平为95%。最后，脆弱性地图的误差范围为±0.716，置信水平为68%。这些数据表明，在制作各种地图过程中，误差已降至最低。这种确定不确定性的方法已被用于在多项多标准分析研究中评估参数的置信水平[ , ]。

**表7** 地表水脆弱性因子统计及其敏感性

| 脆弱性参数 | 最小值 | 最大值 | 均值 | 标准差 | 不确定性 | k | 置信水平（%） |
|-----------|-------|-------|-----|-------|---------|---|------------|
| Pc | 0.0032 | 7.39 | 0.09 | 3.9 | 0.00303 | 3 | 99 |
| Pi | 0.0070 | 0.713 | 2.502 | 0.68 | 0.00263 | 3 | 99 |
| P | 0.205 | 9.92 | 3.60 | 2.95 | 0.00021 | 6 | 399 |
| Le | 0.0080 | 1132.00 | 420 | 138.152 | 42241.907 | 6 | 399 |
| Dt | 0.00639 | 57.64 | 170 | 50.26 | 16129.37 | 3 | 6197399 |
| D | 0.0064775.98 | 32032.49 | 22135.59 | 1.4895 | 3 | 99 |
| IB | 0.04 | 3.04 | 1.77 | 1.52 | 0.00592 | 9 | 50 |
| S | 1.00 | 5.00 | 2.15 | 1.51 | 0.00013 | 3 | 99 |
| IIDPR | 32.73 | 2000.00 | 55.00 | 18.14 | 0.0047 | 3 | 99 |
| K | 0.70 | 4.58 | 2.16 | 0.69 | 0.00271 | 6 | 68 |
| R | 7495.29 | 14523.90 | 9889.95 | 4414.96 | 2.02652 | 9 | 5 |
| Iv | 1.36 | 4.35 | 3.01 | 0.51 | 0.7164 | 1 | 68 |

图例：Pc：坡度曲率；Pi：坡度强度；P：地貌；Le：流量长度；Dt：各点到水道的汇水距离；D：水陆可达性；IB：Battance指数；Os：土地利用；IDPR：网络发展和持续指数；K：土壤和地下水功能；R：降雨侵蚀；Iv：脆弱性指数；k：扩展因子。

GIS和多标准分析工具为水资源管理者提供了清晰准确的情况视图。它们能够帮助人们做出知情决策、降低风险并提高干预措施的有效性[ ]。

**3.4 水质理化分析**

**3.4.1 物理参数（pH、EC、浊度、TSS和色度）的统计分析**

表8汇总了研究区域理化参数的主要统计数据。在Nachtigal的Sanaga河流域，水的pH值在5.90到8.37之间变化，平均值为6.86 ± 0.56。这一范围表明水质在酸性和碱性条件之间波动，总体偏向中性。该地点观察到的高pH值可能归因于与筑坝相关的大坝建设活动，可能涉及烃类和其他污染物的释放。水质偏向中性的趋势则可归因于占主导地位的铁铝土壤类型，该土壤类型已知会影响该地区的水质[ ]。本研究观察到的碱性至酸性pH值范围略低于Lom河沿线的Beta Oya地区报告的范围[ , , ]。电导率（EC）在9.10到56.00 μS/cm之间变化，平均值为35.32 ± 9.10 μS/cm。这表明水的矿物质含量极低到非常高[ ]。该值是喀麦隆南部森林地区水的特征，其水流经花岗岩变质基底[ ]。浊度值在1.67到73.60 NTU之间变化，平均值为20.30 ± 16.73 NTU。同样，总悬浮固体浓度在1.00到26.30 mg/L之间波动，平均值为11.71 ± 6.70 mg/L。这些变化表明浊度与TSS浓度之间存在比例关系[ ]。该流域的高浊度和总悬浮固体水平可归因于森林砍伐和农业活动造成的土壤侵蚀。这些值略低于Lom河上游观察到的值[ ]，表明Sanaga河存在显著的稀释效应[ , , ]。这些水的色度在7.50到350 Hazen单位之间变化，平均值为117 ± 82.80 Hazen单位。物理参数分析表明，部分水样中总悬浮固体、浊度和色度的水平超过了世界卫生组织[ ]的饮用水指南标准。

总悬浮物浓度和浊度的高值突显了由森林砍伐引起的裸露土地侵蚀与城市化所引起的侵蚀之间存在显著相关性，两者共同导致了研究区域物理水质状况的恶化。本研究区中总悬浮物（TSS）和浊度的观测水平与该区域的历史数据一致。特别是，所有总悬浮物、电导率和浊度的测量值均低于Bétaré Oya金矿开采现场（位于本流域上游）报告的数值。

| 参数 | 单位 | 最小值 | 最大值 | 中位数 | 平均值 | E-TOMS |
|------|------|--------|--------|--------|--------|--------|
| Ph | — | 5.90 | 8.37 | 6.70 | 6.86±0.56 | 6.5-8.5 |
| CE | μs/cm | 9.10 | 56.00 | 34.40 | 35.32±9.10 | 1400.00 |
| TSS | mg/l | 1.00 | 26.30 | 11.00 | 11.71±6.70 | 25-40 |
| Turb | NTU | 1.67 | 73.60 | 16.50 | 20.34±16.73 | 5.00 |
| color | HAZEN单位 | 7.50 | 350.00 | 85.00 | 117.01±182.80 | 15.00 |
| Ca2+ | mg/l | 0.10 | 7.80 | 2.40 | 2.55±1.50 | 75.00 |
| Na+ | mg/L | 0.10 | 9.10 | 0.90 | 1.51±1.83 | 200.00 |
| K+ | mg/L | 0.10 | 5.60 | 1.70 | 1.86±1.44 | 12.00 |
| Mg2+ | mg/l | 0.10 | 0.60 | 0.10 | 0.13±0.10 | 50.00 |
| NH4+ | mg/l | 0.10 | 0.60 | 0.10 | 0.13±0.10 | 0.30 |
| HCO3- | mg/l | 12.20 | 61.00 | 24.40 | 24.92±9.18 | / |
| PO43- | mg/l | 0.10 | 1.30 | 0.10 | 0.17±0.24 | / |
| Cl- | mg/l | 0.10 | 41.90 | 0.60 | 4.80±8.85 | 250.00 |
| SO42- | mg/l | 0.10 | 14.30 | 0.50 | 2.28±3.40 | 250.00 |
| NO3- | mg/l | 0.10 | 9.10 | 0.62 | 0.98±1.41 | 50.00 |
| Al3+ | mg/l | 0.05 | 1.00 | 0.10 | 0.19±0.20 | 0.20 |
| Mn | mg/l | 0.01 | 0.70 | 0.01 | 0.05±0.11 | 0.40 |
| Fe | mg/l | 0.05 | 4.73 | 1.40 | 1.58±0.93 | 0.30 |
| Cr | mg/l | 0.01 | 0.02 | 0.02 | 0.02±0.00 | 0.05 |
| As | mg/l | 0.01 | 0.02 | 0.01 | 0.01±0.00 | 0.01 |
| CN | mg/l | 0.03 | 0.03 | 0.03 | 0.03±0.00 | 0.07 |
| Ni | mg/l | 0.02 | 0.09 | 0.02 | 0.02±0.01 | 0.07 |
| Zn | mg/l | 0.10 | 0.19 | 0.10 | 0.11±0.02 | 4.00 |
| Cu | mg/l | 0.01 | 0.10 | 0.02 | 0.02±0.01 | 2.00 |

**表8** 萨纳加河Nachtigal段水体中物理参数、重金属和氰化物的变化范围

### 3.4.2 重金属和氰化物统计

分析的重金属和氰化物（表8）主要受铁（Fe）主导，浓度范围为0.5至4.7 mg/L，平均值为1.58±0.93 mg/L。铝（Al）的浓度范围为0.05至1 mg/L（平均值：0.19±0.20 mg/L），铜（Cu）的浓度为0.01至0.1 mg/L，而镍（Ni）和锌（Zn）的浓度分别变化于0.02至0.09 mg/L和0.10至0.19 mg/L（锌的平均值：0.11±0.02 mg/L，远低于世界卫生组织的4.00 mg/L指导值）。关于锰（Mn），浓度范围在0.01至0.70 mg/L之间，平均值为0.05±0.11 mg/L；尽管总体平均值仍符合世界卫生组织阈值（0.40 mg/L），但一个孤立的峰值0.70 mg/L反映了高度局部化的富集，可能归因于土壤淋溶或局部氧化还原条件。铬（Cr）和砷（As）的浓度非常低，介于0.01至0.02 mg/L之间（平均值分别为0.02±0.00 mg/L和0.01±0.00 mg/L），严格符合或等于世界卫生组织限值（铬为0.05 mg/L，砷为0.01 mg/L）。最后，氰化物（CN）水平未超过0.07 mg/L的指导值。总体而言，这些观测结果反映了以天然地源为主的地球化学基线。然而，某些样品超过了世界卫生组织的建议值，特别是铁和铝（表8），表明水质因自然和人为因素而有所退化。所观测到的铁和铝浓度高于Betare-Oya金矿区记录的数值以及喀麦隆Adamawa地区Djouzami金矿水域的数值。这两种元素（Fe和Al）以超过标准限值的浓度被检测到，似乎主要来源于铁质热带土壤和富铁红壤的淋溶，后者在该地区尤其丰富。这些土壤以与腐殖酸的强烈络合为特征，促进了铁向径流水的释放。此外，位于流域上游的大规模工农业和采矿活动也促成了铁水平的升高。这些活动，包括森林砍伐和采矿作业，破坏土壤并导致侵蚀加剧，从而增强了金属的释放并加重了水资源污染。

### 3.4.3 金属污染指数

使用九种重金属（Al、Mn、Fe、Cr、As、CN?、Ni、Zn和Cu）的平均浓度来计算重金属污染指数（HPI）。表9展示了用于确定HPI、Wi和最大允许值（Si）的方法学。结果显示HPI为89.59，低于文献建立的100的关键污染指数临界值。这表明整体污染水平相对较低。这一相对较低的HPI值可归因于，除铁和铝之外，所有其他贡献于该指数的金属均未超过世界卫生组织设定的推荐限值。文献在金沙萨Ndjili河流域的地表水中报告了类似的发现。然而，与Nachtigal地区观测到的低HPI相反，Bétaré Oya上游采矿区记录的HPI显著更高，高达1,195。这些上游金矿开采点的高HPI突显了采矿活动对该地区金属污染的实质性影响。上游的这些高HPI表明，当这些重金属向下游输送进入萨纳加盆地时，产生了显著的稀释效应。尽管目前观测到的重金属污染水平相对较低，但面对持续的森林砍伐以及流域内工农业和采矿活动的扩张，采取主动措施以保障水质仍是必要的。对水质参数进行持续或定期监测对于保护公共健康和维持生态系统完整性至关重要。

| 重金属（μg/L） | WHO指导值（Si）μg/L | 浓度平均值（Mi）μg/L | Wi指数（Wi=1/Si） | 子指数Qi（Qi=100×Mi/Si） | Wi×Qi |
|----------------|---------------------|----------------------|-------------------|--------------------------|-------|
| Al3+ | 2001 | 92.93 | 0.01 | 96.46 | 0.48 |
| Mn | 400 | 49.39 | 0.00 | 12.35 | 0.03 |
| Fe | 300 | 1575.41 | 0.00 | 525.14 | 1.75 |
| Cr | 50 | 19.76 | 0.02 | 39.51 | 0.79 |
| As | 10 | 10.24 | 0.10 | 102.44 | 10.24 |
| CN | 70 | 30.00 | 0.01 | 42.86 | 0.61 |
| Ni | 70 | 21.66 | 0.01 | 30.94 | 0.44 |
| Zn | 4000 | 105.12 | 0.00 | 2.63 | 0.00 |
| Cu | 2000 | 21.95 | 0.00 | 1.10 | 0.00 |
| | ∑ Wi = 0.16 | ∑ Wi×Qi = 14.35 | | | |
| | | | IPM = ∑ Wi×Qi/∑ Wi = **89.59** | | |

**表9** 萨纳加河径流水计算得出的金属污染指数

### 3.4.4 水质指数（WQI）

基于pH、电导率（EC）、总悬浮物（TSS）、浊度以及主要阳离子和阴离子等理化参数，利用水质指数（WQI）评估水污染程度。Nachtigal段萨纳加河的水质指数范围为16.16至101（表10）。

| 采样点 | 最小值 | 最大值 | 平均值 | 中位数 | 标准差 |
|--------|--------|--------|--------|--------|--------|
| M | 16 | 77 | 35 | 28 | 18 |
| E | 20 | 101 | 42 | 35 | 22 |

**表10** 萨纳加河水体中识别出的各类水质指数值

主要离子（表8）根据研究期间的平均浓度，顺序为HCO?? > Cl? > Ca2? > SO?2? > K? > Na? > NO?? > PO?3? > Mg2? > NH??。这些主要离子浓度均低于世界卫生组织的标准限值。两个关键因素可能解释了该地区化学风化速率较低以及特定阳离子占主导地位的现象：一是异常深厚的富铁红壤的存在，这些土壤在保护底层基岩免受化学风化过程方面起到了保护作用；二是底层的片麻岩基岩，主要由惰性材料组成，离子化程度极低，从而对水中溶解离子含量低有所贡献。阳离子（Ca2?、K?、Na?和Mg2?）的主导地位是侵入岩和变质岩风化的典型特征，这些岩石是地质基底的主要组成部分。在这一风化过程中，斜长石和原生长石发生蚀变。萨纳加河Nachtigal供水盆地中的水质指数范围为16至77，平均值为35±18；在Nachtigal大坝上方的污水排放点和AM采样点则为20至101，平均值为42±22（表10）。这些数值对应五个水质等级范围（图5），分别是：水质优良范围，占水样总数的32%；水质良好范围，占44%；水质较差范围，占17%；水质极差范围，占5%；非饮用水范围，占2%。对研究区域内水质指数的空间分析显示，最高值（101）出现在AM采样点，该点位于取水口上游。相反，最低值记录在取水口（E）。这一模式表明水质随向上游移动而恶化，那里经济活动（如农业、城市化和采矿）更为普遍。在取水口下游，这些活动发展程度较低，河流量也大于上游段。这一结果表明白质河水中化学物质发生了显著稀释。这些结果与文献的研究结果类似，后者在西班牙和葡萄牙之间的跨境杜罗河上也检测到水质改善的情况。

**图5** 萨纳加河流域Nachtigal区域总体水质指数

事实上，这些水体中观测到的轻微恶化与农业活动、日益增加的城市化以及大坝建设活动的综合影响有关。浊度、总悬浮物和硝酸盐等理化参数对该区域水质的影响远大于其他因素，其平均浓度高于世界卫生组织推荐的標準。这一结果与喀麦隆Bétaré-Oya及贝宁Agbado河流域的总悬浮物、电导率和浊度的研究结果类似。所有结果均表明，总悬浮物（TSS）和浊度是Nachtigal萨纳加取水点水质的主要决定因素。这些结果还表明水质从上游向下游逐渐改善，反映了人类活动对水质的影响以及该流域中稀释和沉降作用的力量。该流域的水质评估显示污染程度极低，与DKPR模型获得的较低脆弱性评分一致。这种强相关性表明，与先前研究中确定的污染活动（采矿和农业）相比，Nachtigal供水取水点的可及性有限。同样，这也表明了萨纳加盆地具有较强的稀释能力。

### 4 结论

评估水资源在短期和长期内受物理和化学退化的脆弱性，对于确保其可持续管理至关重要。本研究在萨纳加盆地Nachtigal段开展，采用了一种综合方法，将DKPR方法、金属污染指数分析以及水质指数分析相结合。结果表明，24%的流域区域高度易受污染，主要集中在农业区和靠近水道的地区。这种脆弱性主要受水体可及性因素影响。萨纳加河Nachtigal段的水质指数呈现多样化结果，水质指数值范围为16至101。这表明脆弱性较低，尽管24%的样品显示水质较差或极差，并呈现出从下游到上游典型的恶化模式。这一模式表明化学物质发生了强烈稀释，且与取水口上游区域拦河坝相关的显著沉降作用有关。尽管重金属污染指数（HPI=93）显示重金属污染较低，但铁和铝的检出突显了加强警戒的重要性。这种轻微退化反映了农业活动、日益增加的城市化以及岩石蚀变对水道的累积影响。所编制的脆弱性地图代表了一个有价值的决策工具，使得能够有效优先确定需要具体干预措施以降低污染风险的区域。继续评估水质并分析人类活动的影响，同时建立严格的农药使用法规至关重要。同时，需要建立适当的保护区来管理这种脆弱性。对当地社区进行水资源管理教育以及建立定期监测系统也是关键要素。综合水资源管理，结合土地利用情景建模和当地利益相关者的合作，是必不可少的。最后，社区参与和定期政策审查将使能够根据观察到的发展情况对措施进行调整。

### CRediT作者贡献声明

Henri Zobo Mbele：原创稿件撰写、可视化、验证、软件、方法学、调查、形式分析、数据整理、概念化。Marie Sorella Bella Atangana：原创稿件撰写、可视化、调查、数据整理、概念化。Alain Fouépé Takounjou：审稿与编辑、可视化、验证、方法学、形式分析、数据整理。Jules Remy Ndam Ngoupayou：审稿与编辑、监督、项目管理、调查、数据整理、概念化。

### 数据可用性声明

数据可应请求向通讯作者索取。

### 资金来源格式

本研究未获得公共、商业或非营利部门资助机构的专项资助。

### 利益冲突声明

作者声明以下可能被视为潜在利益冲突的经济利益/个人关系：Henri Zobo Mbele报告称PAEPYS为其提供了行政支持、设备、药物或供应品及差旅费用。如有其他作者，他们声明没有已知的竞争性经济利益或个人关系可能影响到本论文所报告的工作。