广东省入海河流水质变化时空分析及影响因素
Spatiotemporal Analysis and Influencing Factors of Water Quality Changes in Coastal Rivers of Guangdong Province
DOI: 10.12677/aep.2025.154074, PDF,    科研立项经费支持
作者: 陈钰莹:广东财经大学地理与环境经济学院,广东 广州;广州大学地理科学与遥感学院,广东 广州;熊利天:广东财经大学地理与环境经济学院,广东 广州;广东海洋大学海洋与气象学院,广东 湛江;李全聪, 苏泽林, 王广娜, 谢丽纯*:广东财经大学地理与环境经济学院,广东 广州
关键词: 广东省入海河流水质时空变化影响因素Guangdong Province Coastal River Water Quality Spatiotemporal Change Influencing Factors
摘要: 入海河流水质分析对广东省治理近岸海域水质,实现经济社会与生态环境协调发展有重要意义。本研究选取广东省27个入海河流监测断面,基于2016~2020年水质监测数据,分析了该地区入海河流水质演变特征和影响因素。结果表明,5年间广东省入海河流水质呈现先恶化后改善的趋势,多数水质指标的超标断面主要集中在4~6月和10~12月。练江在广东省入海河流中污染最严重,深圳河、淡澳河和寨头河污染较严重,污染物以NH3-N、TP为主。自然因素中的降水、气温是影响河流水质的间接因素,社会经济因素中的第一产业占比、工业废水及生活污水排放量、化肥农药施用量、城镇污水处理率与河流水质呈显著的相关关系。研究结果可为揭示广东省海岸带环境治理成果及指导后续治理举措提供参考。
Abstract: The analysis of water quality in seaward rivers holds significant implications for Guangdong Province in managing coastal marine water quality and achieving coordinated socio-economic and ecological development. This study examined 27 monitoring sections along coastal rivers in Guangdong, utilizing water quality monitoring data spanning 2016~2020 to investigate temporal variations and driving factors of fluvial water quality dynamics. The results revealed that water quality in Guangdong Province’s coastal rivers exhibited a trend of initial deterioration followed by improvement over the five-year study period. Notably, the majority of non-compliant sections for key water quality parameters were concentrated during the months of April-June and October-December. Among the coastal rivers in Guangdong, the Lianjiang River was identified as the most severely polluted, with the Shenzhen River, Dan’ao River, and Zhaigang River also showing significant pollution levels. The primary pollutants in these rivers were NH3-N and TP. The analysis identified precipitation and temperature as indirect drivers of river water quality within natural factors, while socioeconomic indicators including the proportion of primary industries, industrial wastewater discharge, domestic sewage emissions, agrochemical application rates, and municipal wastewater treatment efficiency demonstrated statistically significant correlations (p < 0.05) with aquatic quality parameters. These findings provide critical insights for evaluating coastal environmental governance efficacy in Guangdong Province and formulating targeted management strategies for marine-terrestrial coordination.
文章引用:陈钰莹, 熊利天, 李全聪, 苏泽林, 王广娜, 谢丽纯. 广东省入海河流水质变化时空分析及影响因素[J]. 环境保护前沿, 2025, 15(4): 639-653. https://doi.org/10.12677/aep.2025.154074

参考文献

[1] 张杰, 顾效源, 张建国, 等. 烟台近岸海域表层沉积物重金属污染特征[J]. 山东国土资源, 2020, 36(4): 49-54.
[2] UN (2016) The First Global Integrated Marine Assessment. World Ocean Assessment I. Chapter 20. Coastal, Riverine and Atmospheric Inputs from Land.
[3] 殷小琴, 季寅星. 南通市主要入海河流水质分析与评价[J]. 水资源开发与管理, 2020(8): 8-12.
[4] 吴佳宁, 陈明, 袁润权, 等. 河流水质评价综述[J]. 广东水利水电, 2017, 46(2): 1-5.
[5] 吴岳玲. 水质综合评价及预测研究进展[J]. 安徽农业科学, 2020, 48(2): 23-26.
[6] 齐冰, 孙慧海, 苗贵琪, 等. 模糊数学在地下水质量评价中的应用[J]. 城市勘测, 1996, 11(1): 11-15.
[7] 杨红. 灰色聚类法在湖泊水质富营养化评价中的应用[J]. 渔业机械仪器, 1995, 23(6): 36-39.
[8] 马春花, 全达人, 王红雨. 灌溉用水质量的化学评价[J]. 宁夏农学院学报, 1996, 8(1): 7-15.
[9] 李朝霞, 张慧, 赵万登. 喀什地区生活饮用水水质评价[J]. 环境与健康杂志, 1995, 12(5): 235.
[10] 郜淑荣. 应用水质综合特征模式法评价清河水质[J]. 北京水利, 1996, 21(5): 56-58.
[11] 曾明荣, 王成海. 模糊数学在水质评价中的应用[J]. 福建环境, 1999, 16(5): 7-9.
[12] 孔宪华. 河流水质的综合污染指数评价[J]. 山东环境, 1995, 12(1): 22-23, 37.
[13] 郑毅, 于春兴. 灰色聚类方法在地下水水质污染综合评价中的应用[J]. 长春地质学院学报, 1989, 19(3): 347-350.
[14] 陈昆仑, 张祚, 谢启姣, 等. 1985-2010年珠江广州城区段水环境质量演化研究[J]. 湖北大学学报(自然科学版), 2015, 37(3): 298-304.
[15] 季定民, 张勃, 黄淑玲, 等. 宿州市沱河段水质时间变化及影响因素研究[J]. 水土保持通报, 2013, 33(6): 308-312.
[16] Ip, C.C.M., Li, X., Zhang, G., Wai, O.W.H. and Li, Y. (2007) Trace Metal Distribution in Sediments of the Pearl River Estuary and the Surrounding Coastal Area, South China. Environmental Pollution, 147, 311-323. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
[17] Halpern, B.S., Walbridge, S., Selkoe, K.A., Kappel, C.V., Micheli, F., D’Agrosa, C., et al. (2008) A Global Map of Human Impact on Marine Ecosystems. Science, 319, 948-952. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
[18] 张晓阳. 珠江三角洲城水关系演进特征、机制及规划干预研究[D]: [博士学位论文]. 广州: 华南理工大学, 2021.
[19] 夏青, 陈艳卿, 刘宪兵. 水质基准与水质标准[M]. 北京: 中国标准出版社, 2004.
[20] 李佳艺. 基于水质综合污染指数的Spearman秩相关系数法分析晋江流域水质自动监测的适用性[J]. 环境科学导刊, 2022, 41(4): 88-92.
[21] 袁志发, 周静芋. 多元统计分析[M]. 北京: 科学出版社, 2002: 241.
[22] 雷钦礼. 经济管理多元统计分析[M]. 北京: 中国统计出版社, 2002: 69.
[23] 范新凤, 韩美, 王磊, 等. 小清河入海口近十年水质变化及驱动因素分析[J]. 环境科学, 2020, 41(4): 1619-1628.
[24] 石敏. 2007-2015年辽宁省主要入海河流污染物入海量分析[J]. 黑龙江环境通报. 2017, 41(4): 30-33.
[25] 开晓莉. 清水河重金属与有机氯农药的环境行为及健康风险研究[D]: [博士学位论文]. 银川: 宁夏大学, 2021.
[26] 彭兴意. 基于MIKE21的城市小型河流水环境模拟及水质提升研究[D]: [硕士学位论文]. 重庆: 重庆交通大学, 2023.
[27] 刘泓江, 文增坤. 地表水中溶解氧的周期性变化规律研究[J]. 化工管理, 2022(26): 32-34.
[28] 劳齐斌, 刘国强, 申友利, 粟启仲, 高劲松, 陈法锦. 北部湾入海河流营养盐的分布特征及入海通量研究[J]. 海洋学报, 2020, 42(12): 93-100.
[29] 刘岩. 青岛市入海河流入海口水质评价及水质改善措施[J]. 绿色科技, 2016(16): 126-129.
[30] 郭俊康, 周华, 夏海波, 袁丁, 张嘉声, 何梓灏. 练江流域水污染治理历程及成效[J]. 给水排水, 2021, 57(10): 57-61.
[31] 王鹏, 陈多多, 陈波. 赣江水体氮磷营养盐分布特征与污染来源[J]. 江西师范大学学报(自然科学版), 2015, 39(4): 435-440.
[32] 汪振松, 王政君, 戴韵, 汤钟, 冷玉波, 段余杰. 深圳河湾流域水质稳定达标方案探索与思考[J]. 水利技术监督, 2022(7): 89-92+134.
[33] 向晨晖, 刘甲星, 柯志新, 周林滨, 谭烨辉. 大亚湾浮游植物粒级结构和种类组成对淡澳河河口水加富的响应[J]. 热带海洋学报, 2021, 40(2): 49-60.
[34] Paul, M.J., Coffeey, R., Stamp, J., et al. (2019) A Review of Water Quality Responses to Air Temperature and Precipitation Changes 1: Flow, Water Temperature, Saltwater Intrusion. JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 55, 824-843. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
[35] 康健. 乌梁素海流域近50年来气候变化特征分析及其对水文水质的影响[D]: [硕士学位论文]. 邯郸: 河北工程大学, 2016: 76-77.
[36] 童保铭. 北运河水系河流水质时空变化及驱动力研究[D]: [硕士学位论文]. 北京: 首都师范大学, 2009: 40-52.
[37] 周文强. 三峡库区水质影响因素分析及水质预测研究[D]: [硕士学位论文]. 重庆: 重庆交通大学, 2020: 15-23.
[38] 郑李杰. 鉴江流域非点源污染的时空分布特征及其响应分析研究[D]: [硕士学位论文]. 郑州: 华北水利水电大学, 2023.
[39] 谢丽云. 福建省2010年2014年主要入海河流污染物入海量浅析[J]. 海峡科学, 2015(6): 29-31+47.
[40] 杨青云, 李敏华, 相景昌, 等. 珠江口深圳海域总氮陆源入海污染负荷与水环境容量分析[J]. 环境生态学, 2023, 5(3): 91-98.