吸收光谱法表征城市水体表观污染

第２１卷　第１期　２　０１　４焦　安全与环境工程　Ｓａｆｅｔｙ　ａｎｄ　Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　Ｖｏ１．２１　ＮＯ．１　１月　Ｊａｎ．　２０１４　吸收光谱法表征城市水体表观污染　潘　杨，黄　勇，申　杰，陈　鸣　（苏州科技学院环境科学与工程学院，江苏苏州２１５０１１）　摘要：随着我国城市水体污染的加剧，城市水体的主体功能逐渐转化为景观用途，良好的感官成为城市水体的　基本要求，但现行水质标准与评价方法均不能准确评价城市水体的表观污染程度。本文提出采用吸收光谱法对城　市水体表观污染进行表征，即通过计算抽滤前、后水样在可见光区（３８Ｏ～７８０　ｎｍ）吸收光谱曲线面积的差值来区分　城市水体不同的表观污染程度。结果表明：扫描曲线面积对受污水体颜色及浑浊度具有较好的响应关系，通过颜　色修正，扫描曲线面积与人体主观感受污染程度具有较好的一致性，从而建立了表观污染指数方程及评判标准，并　采用苏州城市河道１００组水样对表观污染指数方程进行验证，其基本吻合率超过８Ｏ　。　关键词：城市水体；吸收光谱法；表观污染；表观污染指数　中图分类号：Ｘ５２　文献标识码：Ａ　文章编号：１６７１　１５５６（２０１４）Ｏ１　００４２　０６　Ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ　Ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｙ　Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉ０ｎ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　Ａｐｐａｒｅｎｔ　Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｕｒｂａｎ　Ｗａｔｅｒ　ＰＡＮ　Ｙａｎｇ，ＨＵＡＮＧ　Ｙｏｎｇ，ＳＨＥＮ　Ｊｉｅ，ＣＨＥＮ　Ｍｉｎｇ　（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｓｕｚｈｏｕ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｕｚｈｏｕ　２１５０１１，Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｉｎｃｒｅａｓｉｎｇ　ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ　ｏｆ　ｕｒｂａｎ　ｗａｔｅｒ　ｉｎ　Ｃｈｉｎａ，ｔｈｅ　ｍａｉｎ　ｆｕｎｃｔｉｏｎ　ｏｆ　ｕｒｂａｎ　ｗａｔｅｒ　ｇｒａｄｕａｌｌｙ　ｔｒａｎｓｆｏｒｍｓ　ｉｎｔｏ　ｌａｎｄｓｃａｐｅ　ｕｓｅ．Ｇｏｏｄ　ｓｅｎｓｅ　ｉｓ　ｔｈｅ　ｂａｓｉｃ　ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ　ｏｆ　ｕｒｂａｎ　ｗａｔｅｒ，ｂｕｔ　ｔｈｅ　ｅｘｉｓｔｉｎｇ　ｗａｔｅｒ　ｑｕａｌｉｔｙ　ｓｔａｎｄａｒｄｓ　ａｎｄ　ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　ｍｅｔｈｏｄｓ　ｃａｎｎｏｔ　ａｃｃｕｒａｔｅｌｙ　ｅｖａｌｕａｔｅ　ｔｈｅ　ｄｅｇｒｅｅ　ｏｆ　ｔｈｅ　ａｐｐａｒｅｎｔ　ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ　ｏｆ　ｕｒｂａｎ　ｗａｔｅｒ．Ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ａｐｐｌｉｅｓ　ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ　ｓｐｅｃｔｒｕｍ　ｔｏ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｉｎｇ　ｔｈｅ　ａｐｐａｒｅｎｔ　ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ　ｏｆ　ｕｒｂａｎ　ｗａ—　ｔｅｒ，ｗｈｉｃｈ　ｍｅａｎｓ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｔｈｅ　ｓｐｅｃｔｒａｌ　ｓｃａｎｎｉｎｇ　ｃｕｒｖｅ　ａｒｅａｓ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｖｉｓｉｂｌｅ　ｒｅｇｉｏｎ（３８０—　７８０ｎｍ）ｏｆ　ｗａｔｅｒ　ｓａｍｐｌｅｓ　ｂｅｆｏｒｅ　ａｎｄ　ａｆｔｅｒ　ｆｉｌｔｒａｔｉｏｎ　ｃａｎ　ｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈ　ｔｈｅ　ｄｅｇｒｅｅ　ｏｆ　ｔｈｅ　ａｐｐａｒｅｎｔ　ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ　ｏｆ　ｕｒｂａｎ　ｗａｔｅｒ．Ｔｈｅ　ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｓｃａｎｎｉｎｇ　ｃｕｒｖｅ　ａｒｅａｓ　ｈａｖｅ　ｂｅｔｔｅｒ　ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ　ｗｉｔｈ　ｗａｔｅｒ　ｃｏｌｏｒ　ａｎｄ　ｔｕｒｂｉｄｉｔｙ，ａｎｄ，ａｆｔｅｒ　ｔｈｅ　ｃｏｌｏｒ　ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ，ｔｈｅ　ｓｃａｎｎｉｎｇ　ｃｕｒｖｅ　ａｒｅａ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｄｅｇｒｅｅ　ｏｆ　ａｐｐａｒｅｎｔ　ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ　ｆｅｌｔ　ｂｙ　ｈｕｍａｎ　ｓｕｂｊ　ｅｃｔｉｖｅ　ｓｅｎｓｅ　ｈａｖｅ　ｇｏｏｄ　ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ．Ａｔ　ｔｈｅ　ｅｎｄ，ｔｈｅ　ｐａｐｅｒ　ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｓ　ｔｈｅ　ａｐｐａｒｅｎｔ　ｐｏｌｌｕ—　ｔｉｏｎ　ｉｎｄｅｘ　ｅｑｕａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｃｒｉｔｅｒｉａ　ａｎｄ　ｔａｋｅｓ　１　００　ｇｒｏｕｐｓ　ｏｆ　ｗａｔｅｒ　ｓａｍｐｌｅｓ　ｆｒｏｍ　Ｓｕｚｈｏｕ　ｕｒｂａｎ　ｒｉｖｅｒ　ｔｏ　ｖｅｒｉｆｙ　ｔｈｉｓ　ａｐｐａｒｅｎｔ　ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ　ｉｎｄｅｘ　ｅｑｕａｔｉｏｎ，ａｎｄ　ｔｈｅ　ｂａｓｉｃ　ａｃｃｕｒａｃｙ　ｉｓ　ｍｏｒｅ　ｔｈａｎ　８Ｏ　．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｕｒｂａｎ　ｗａｔｅｒ；ａｄｓｏｒｐｔｉｏｎ　ｓｐｅｃｔｒｕｍ；ａｐｐａｒｅｎｔ　ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ；ａｐｐａｒｅｎｔ　ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ　ｉｎｄｅｘ　随着我国工业化和城市化步伐的加快，城市水体　普遍面临污染严重、感官恶劣等问题，蓝藻事件、黑臭　现象时有发生，城市水体的功能和作用逐渐转化为纳　污、泄洪和景观用途，良好的表观性状已成为人们对　城市水体的基本要求。表观污染即污染物进入水体　颜色，如土黄色、褐色、黑色，水体浑浊程度增加、透明　度下降等。国家和地方在“十五”到“十二五”期间实　施了一系列的城市水环境治理专题研究和工程示范，　针对典型城市特定水环境状况和突出问题，通过关键　技术的突破、应用技术系统的集成和工程管理措施的　实施，以期为解决城市水体污染找到可行的途径。但　后引起颜色异常、浑浊等现象，包括水体呈现异样的　收稿日期：２０１３－０４—０１　修回日期：２０１３一ｌ１一Ｏ３　基金项目：国家自然科学基金重点项目（５０９３８００５）　作者简介：潘杨（１９７２一），男，副教授，主要从事水污染控制工程的教学和科研工作。Ｅ—ｍａｉｌ：ｐａｎｙａｎｇ＠ｍａｉｌ．ＵＳｔＳ．ｅｄｕ．ｃｎ　第１期　潘　杨等：吸收光谱法表征城市水体表观污染　对于多数长期处于Ⅳ类、Ｖ类的城市景观水体，目前　现存标准与评价方法均难于准确评估其污染现状和　各种修复治理工程的实施效果。　我国针对景观水体的水质标准有《城市污水再　生利用——景观环境用水水质》（ＧＢ／Ｔ　１８９２１—　２００２）和《地表水环境质量标准》（ＧＢ　３８３８－－２００２），　但其只能用于判别水体是否达到景观用水的标准，　并无法区分水体表观污染的程度。目前针对城市水　体的水质评价方法有污染指数法口　］、多元分析　法　卜　、模糊数学评价法　］、水质标识指数法　。］　等，此类方法均依据物理化学指标对城市水体进行　水质等级的评判，但对于长期处于Ⅳ类、Ｖ类的景观　水体的区分度较差，无法单独、全面、准确地对其表　观进行评价。近年来对于城市水体表观污染的研究　主要集中在色度、浊度的测量和黑臭现象方　面　¨］，对于水体总体感官的研究甚少。如保金　花Ｌｌ　提出一种基于水质指标的表观污染评价方法，　但是操作较为繁琐，且有一定的局限性；李鹏章　等［１　采用紫外一可见分光光度计对城市景观水体表　观污染进行了表征，在１９０～１　ｉ００　ｎｍ波长范围内　抽滤前、后水样面积定性分析水体表观污染程度，结　果表明总面积随水体表观恶化而逐渐变大，但可区　分度较差，对此建立了一套通过测量受污染水体的　自身特性，以能适应主观感受的层级或数值指标体　系，形成了水体表观污染评价方法，该方法可用于表　征城市水体复合污染的变化进程，进而诠释表观污　染发生的宏观机制和演化过程，还可以用于评估城　市水体改善和修复工程后的实施效果，具有重要的　理论和应用价值。　为此，本文采用紫外一可见分光光度计扫描水样　的吸收光谱曲线，计算抽滤前、后水样在可见光区　（３８０￣７８０　ｎｍ）吸收光谱曲线面积的差值（简称扫　描曲线面积），建立表观污染程度与水体扫描曲线面　积的响应关系，且通过颜色对扫描曲线面积进行修　正，最后建立表观污染指数方程及评判标准，并通过　实例对其进行了验证。　１材料与方法　１．１试验原理　基于对城市水体表观污染的基本认识，非溶解　性污染物是造成城市水体表观污染的主要因素，污　染物所导致水体的颜色（表色）和浑浊程度决定了水　体的表观污染程度。根据吸光度加和性［１　，在波长　处，溶液总吸光度等于各组分吸光度之和，故原水　吸收光谱曲线（以波长为横坐标，吸光度为纵坐标作　图，见图１）可以反映水体中所有物质的吸光特性。　经过０．２２／ｘｍ滤膜抽滤后水样扫描曲线面积仅反　映溶解性污染物的吸光特性，而水样抽滤前、后扫描　曲线面积的差值可以反映水样中各种悬浮、胶体等　非溶解性物质对不同波长光的吸光特性，进而根据　该部分物质的浓度可表征水体表观污染状况。　波长／ｎｍ　图１　水样典型吸收光谱曲线图　Ｆｉｇ．１　Ｔｙｐｉｃａｌ　ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ　ｓｐｅｃｔｒｕｍ　ｃｕｒｖｅ　ｏｆ　ａ　ｗａｔｅｒ　ｓａｍｐｌｅ　随机选择不同表观污染程度水样的吸收光谱曲　线（见图２），初步测定结果显示不同表观污染水样　与自来水的吸收光谱曲线形状基本一致，并随着表　观污染程度的差异吸收光谱曲线具有不同的响应。　由于可见光区吸光度比较稳定、误差小，且能够反映　水体的浑浊程度和颜色＿１　，与现场评级时观察到　的表观污染程度相吻合，故采用可见光区吸收光谱　曲线面积对水体表观污染进行表征。　图２　不同表观污染水样的吸收光谱曲线图　Ｆｉｇ．２　Ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ　ｓｐｅｃｔｒｕｍ　ｃｕｒｖｅｓ　ｏｆ　ｗａｔｅｒ　ｓａｍｐｌｅｓ　ｗｉｔｈ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｋｉｎｄｓ　ｏｆ　ａｐｐａｒｅｎｔ　ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ　１．２材料与方法　试验用水均取自苏州市范围内河道、景观水体；　４４　安全与环境工程　第２１卷　吸收光谱曲线扫描采用ＨＡＣＨ　ＤＲ５０００紫外一可见　分光光度计（配有１０　ｃｍ比色皿）；水样抽滤采用循　环水式真空泵及砂芯过滤装置（０．２２　ｍ混合纤维　滤膜）。　本次试验研究主要分为现场采样和实验室分析　两部分。　现场采样时主要根据颜色（表色）和浑浊度对水　体表观污染程度进行评价，具体分级判定标准见表　１。现场采样时记录地点、天气情况、表观污染程度、　颜色、浑浊度、透明度，其中颜色和浑浊度现场观察　后确定，透明度采用塞氏盘测量。在确定上述指标　时应尽量降低主观因素和周围环境的干扰。水样采　集后用冰盒（４℃）保存带回实验室分析。　表１　水体表观污染程度分级判定标准　Ｔａｂｌｅ　１　Ｃｒｉｔｅｒｉａ　ｏｆ　ａｐｐａｒｅｎｔ　ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ　ｇｒａｄｉｎｇ　等级　感官描述　颜色描述　水体清澈，比较透明，水水体颜色呈绿色、深绿、　１　清洁　中几乎不含可见杂质　黄绿　ｚ微污染　一　水体颜色呈深绿、黄绿、　般，水中含有可见杂质　棕绿　水体较浑浊，透明度差，　３　轻污染有部分悬浮物、漂浮物　水体颜色呈深绿、灰绿、　等　棕绿黄色、棕色　水体颜色呈灰绿、灰白、　４　中污染水体浑浊、透明度差　乳白、土黄色、棕色、灰　黑色　ｓ重污染　答　驰、　ｅ严重污染　极度浑浊’像’泥浆　黑色、灰黑　实验室分析包括水样吸收光谱曲线扫描、浊度　测定和抽滤。通过计算水样抽滤前、后扫描曲线面　积的差值对水体表观污染程度进行表征，研究扫描　曲线面积与水样颜色、浑浊度的响应关系，并通过颜　色修正建立表征方法，最后再进行方法的验证。　以蒸馏水作参比，用紫外一可见分光光度计对水　样进行全波长扫描（１９０～１　１００　ｎｍ，步长５　ｎｍ），将　原水经过０．２２肚ｍ滤膜过滤后水样（下称滤后水）　作为基准液，计算出水样可见光区扫描曲线面积的　差值，用于表征待测水体表观污染状况。　扫描曲线面积采用微分法计算，将整个可见光　波长段视为若干个微元ｄｘ，每个积分区间近似为矩　形，其中宽为ｄｘ、长为△Ａ　，则所有矩形的面积总和　即为所求间隔面积（单位为ｎｍ　）。为了计算方便，　试验中ｄｘ选择为５　ｎｍ，△Ａｆ为原水相邻波长吸光　度的平均值与基准液相同波长下吸光度平均值的差　值，如计算３８０～３８５　ｎｍ区间内吸光度差值时，　△Ａ　一（Ａ　＋Ａ　）／２一（Ｂ。。。－Ｉ－Ｂ　）／２（其中Ａ　为　原水３８０　ｎｍ处吸光度；Ｂ　为基准液３８０　ｎｍ处吸　光度）。扫描曲线面积及计算方法详见图３。　２．５　２．Ｏ　ｌ・５　１　０　０．５　０　１　５０　３８０　７８０　波长／ｎｍ　图３扫描曲线面积及计算方法示意图　Ｆｉｇ．３　Ｄｉａｇｒａｍ　ｏｆ　ｓｃａｎｎｉｎｇ　ｃｕｒｖｅ　ａｒｅａ　ａｎｄ　ｉｔｓ　ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ　ｍｅｔｈｏｄ　２结果与讨论　２．１扫描曲线面积与颜色及浑浊度的响应关系　为了考察可见光区扫描曲线面积与颜色及浑浊　度的响应关系，根据现场记载的颜色将水样分为黄　色系、绿色系、棕色系和黑色系四大类，用浊度（测定　方法参见ＧＢ　１３２００—９１）对水体浑浊程度进行量　化，分别在相同色系下研究扫描曲线面积与浊度的　关系以及在浊度相同时研究不同颜色对扫描曲线面　积的影响，其结果见图４。　由图４可知：色系相同时，浊度与扫描曲线面积　具有较好的响应关系，且相关系数Ｒ。均大于０．９６，　即色系相同时，不同浊度对应不同的扫描曲线面积；　不同色系下的曲线斜率表示单位浊度变化所引起的　扫描曲线面积变化，由于水样扫描曲线面积主要由　浊度和颜色决定，因此通过比较不同色系的曲线斜　率差异可以反映颜色对扫描曲线面积的影响，当水　体颜色由棕色系向黑色系转变时，曲线斜率逐渐增　大，说明浊度相同时，不同色系水样扫描曲线面积大　小顺序为棕色系＜绿色系＜黄色系＜黑色系，即随　着颜色的变化，扫描曲线面积具有不同的响应。因　此，扫描曲线面积与颜色及浑浊度具有较好的响应　关系，可以用于区分不同颜色及浑浊程度的水样。　第１期　潘杨等：吸收光谱法表征城市水体表观污染　４５　图４扫描皓线面积与颜色及浊度的响应关系　Ｆｉｇ．４　Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｓｃａｎｎｉｎｇ　ｃｕｒｖｅ　ａｒｅａ　ｗｉｔｈ　ｃｏｌｏｒ　ａｎｄ　ｔｕｒｂｉｄｉｔｙ　２．２扫描曲线面积与表观污染等级的关系　基于对紫外一可见分光光度计原理的认识和表　观污染形成原因的分析可知，采用吸收光谱法对城　市水体的表观污染进行表征在理论上具有可行性，　因此试验时根据现场评价的表观污染程度将水样分　为６组，并分别在每组中按照扫描曲线面积从小到　大排序，考察不同表观污染程度所对应的扫描曲线　面积区间是否不同。若全部不同，且没有重叠则说　明该方法可以表征表观污染；若有部分重叠则需要　进一步分析存在的问题并进行修正，使得不同表观　污染程度对应唯一的扫描曲线面积区间，其初步结　果见图５。　７００　３　４　５　６　ｏ　６００　　ｌ』　微　轻　中　Ⅱ．旨　　旧　行　污　高　．染　染　污　染　桑　坦　‘　靼　ｃ　１０Ｏ　、　每０　．　ｌ　０　２０　４０　６０　８０　１０Ｏ　样品序号（按等级、大小排序）　图５　扫描曲线面积与表观污染等级的关系　Ｆｉｇ．５　Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｓｃａｎｎｉｎｇ　ｃｕｒｖｅ　ａｒｅａ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｌｅｖｅｌ　ｏｆ　ａｐｐａｒｅｎｔ　ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ　由图５可知，除了重污染水样外，其他各表观污　染程度水样扫描曲线面积区分度较好，整体呈现指　数增长趋势。此外，通过分析现场记录，重污染等级　的水样均为灰黑、灰绿等异常颜色，且水样浑浊度较　低；表观污染较轻的水样颜色多为绿色、黄绿色。而　现场评级时主要以颜色为判别因子，即水体的颜色　（表色）对主观感受影响显著，但对扫描曲线面积的　影响仍具有不确定性，因此有必要通过颜色对扫描　曲线面积进行修正，进而对主观评级的结果进行优　化。　２．３颜色修正　颜色修正是指通过对现场表观污染程度评判时　记录的颜色赋以不同的系数，将系数与扫描曲线面　积的乘积作为修正后面积，不断调整不同颜色的修　正系数，最终实现通过扫描曲线面积区分不同表观　污染程度的水样。　通过对颜色修正系数的调整及试验结果的相关　性分析，最终确定不同颜色的修正系数见表２。由　于清洁的城市景观水体呈现绿色或者黄绿色，当水　体受到污染后逐渐向棕绿、灰绿等颜色转变，直至严　重污染后呈现灰色和黑色。考虑到现场评级时以颜　色为主，因此正常水体颜色的修正系数应该较小，而　表２城市不同颜色水体的修正系数　Ｔａｂｌｅ　２　Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ　ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ　ｏｆ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｋｉｎｄｓ　ｏｆ　ｃｏｌｏｒ　颜色　修正系数　颜色　修正系数　颜色　修正系数　绿０．２　棕绿０．４　灰黑　１．１　黄绿０．２　灰绿０．８　土黄　１．１　深绿０．２　鲜绿０．８　灰白　１．１　黄色０．２　乳白０．８　黑　１．１　浅绿０．４　褐色　１．１　灰　ｌ－１　４６　安全与环境工程　第２１卷　污染严重导致颜色异常的水体其修正系数应该较　大。以黑色水体为例，现场评级时无论水体浑浊程　度如何，黑色水体评价结果均为严重污染，但是由于　黑色水样浑浊度较小，其扫描曲线面积偏小，从而使　得采用吸收光谱法对水体的评级结果为中污染，最　终导致理论评价等级与现场评级结果不一致，故通　过乘以较大的修正系数可以适当增加扫描曲线面　积，使得理论评价结果与实际评级相吻合。　图６是颜色修正后扫描曲线面积与表观污染等　级的关系。由图６（ａ）可见，经过颜色修正系数修正　后，不同表观污染程度水样基本可以区分，通过指数　拟合，其相关性系数Ｒ　达到０．９４４　４。为了方便区　分不同等级水样的扫描曲线面积区间，将图６（ａ）中　纵坐标采用对数坐标后可以划分不同感官等级水样　面积范围［见图６（ｂ）］，其中修正后扫描曲线面积　（对数）大于２００为严重污染、８Ｏ～２００范围内为重　污染、３０￣８０范围内为中污染、２Ｏ～３Ｏ范围内为轻　污染、１０～２Ｏ范围内为微污染、小于１Ｏ为清洁水　体。由于试验区域水体多数已遭受污染，表观状况　较差，因此清洁水样甚少。　喧　坦　靼　０　２０　４０　６０　８Ｏ　１００　样品序号（按等级、大小排序）　图６修正后扫描曲线面积与表观污染等级的关系　Ｆｉｇ．６　Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｃｏｒｒｅｃｔｅｄ　ｓｃａｎｎｉｎｇ　ｃｕｒｖｅ　ａｒｅａ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｌｅｖｅｌ　ｏｆ　ａｐｐａｒｅｎｔ　ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ　２．４表观污染指数方程的建立与分级标准　根据现场记载的颜色赋以不同的修正系数后，Ｏ蚰　加　∞　如　∞　如　加　加　　０　０　Ｏ　Ｏ　０　０　０　　０　不同表观等级水样扫描曲线面积具有较好的区分　度，重合率降低，以此为基础引人表观污染指数　（Ｓｅｎｓａｔｉｏｎ　Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ　Ｉｎｄｅｘ，ＳＰＩ）对水体表观污染程　度进行评判，ＳＰＩ值越大，表明水体表观污染越严　重。通过计算不同表观污染程度水样扫描曲线面积　拟合方程　一９．８６７ｅ　的反函数　一　２１．９２９８１ｎｘ－－５Ｏ．２８Ｅ其中ｚ为水样扫描曲线面积经　颜色修正后的面积，Ｙ为表观污染指数（ＳＰＩ值）］，　并根据不同感官等级水样对应的扫描曲线面积区　间，可以计算得出其ＳＰＩ值区间，同时为了应用方　便，将ＳＰＩ值取整，其结果见图７。　图７表观污染指数方程及分级标准　Ｆｉｇ．７　Ａｐｐａｒｅｎｔ　ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ　ｉｎｄｅｘ　ｅｑｕａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｇｒａｄｉｎｇ　ｃｒｉｔｅｒｉａ　综上所述，采用１０　ｃｍ比色皿对水样吸收光谱　曲线扫描后，根据现场记载的颜色对其扫描曲线面　积进行修正，将修正后扫描曲线面积代入表观污染　指数方程　一２２　１ｎｚ～５０，即可计算得到表观污染指　数（ＳＰＩ值），并参照表观污染分级标准（见图７），可　以判断水样的表观污染状况。　２．５表观污染指数方程的验证　为了进一步验证可见光区吸收光谱法（也称扫　描曲线面积法）表征城市水体表观污染的可靠性，本　文选取苏州城市河道１００组水样对表观污染指数方　程进行验证。首先根据现场记录颜色对扫描曲线面　积进行修正并计算ＳＰＩ值；然后根据表观污染分级　标准评判表观污染程度；最后将评价结果与现场评　级进行统计分析，计算各个误差范围内的样本比例，　其结果见图８。　由图８可知，采用扫描曲线面积法对水样进行　第１期　潘杨等：吸收光谱法表征城市水体表观污染　４７　表观污染评价的结果与实际评级结果完全吻合的样　本比例为３８．１２　９／６，偏差在±１级的样本比例为　４５．Ｏ５　，偏差在±２级的样本比例为１３．３７　，偏差　在±３级的样本比例为３．４７％。由于现场对水体表　观污染进行评价时受到周围环境和评价人员个体差　异的影响，对于表观污染相近的水体评价结果也会　出现±１级的偏差，因此结果偏差在±１级的　４５．０５　的水样可以视为基本吻合，由此可见，采用　可见光区扫描曲线面积法表征城市水体表观污染的　结果可靠，基本吻合率达到８３．１７　。　５０　４０　３Ｏ　２Ｏ　１０　０　０　±１　±２　±３　等级差　图８　扫描曲线面积法与实际评级结果的偏差统计　Ｆｉｇ．８　Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｄｅｖｉａｔｉｏｎ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｔｈｅ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｏｆ　ｓｃａｎｎｉｎｇ　ｃｕｒｖｅ　ａｒｅａ　ｍｅｔｈｏｄ　ａｎｄ　ａｃｔｕａｌ　ｒａｔｉｎｇ　３　结论　采用吸收光谱法表征城市水体表观污染的研究　表明：扫描曲线面积对颜色和浑浊度具有较好的区　分度，通过颜色修正后扫描曲线面积与表观污染程　度具有较好的响应关系；引入表观污染指数（ＳＰＩ　值）并确定表观污染指数方程ＳＰＩ一２２１ｎｘ一５０　（ｚ表示修正后扫描曲线面积）和分级标准可用于判　断水样表观污染程度。此外，选择１００组水样对采　用吸收光谱法建立的表观污染指数方程进行验证，　结果显示该方法的评价结果与实际评级结果基本吻　合率达到８３．１７　９，６，可见采用吸收光谱法可以较为　准确地表征城市水体表观污染。但是现场表观污染　评价时由于受到水体周边环境的影响，如倒影、阳　光、水深等，因此现场感官评级标准还需要进一步完　善，颜色修正的方法与依据也有待进一步深入研究。　参考文献：　［１］Ｌｉｕ，Ｓ．Ｇ．，Ｓ．Ｌｏｕ，Ｃ．Ｐ．Ｋｕａｎｇ，ｅｔ　ａ１．Ｗａｔｅｒ　ｑｕａｌｉｔｙ　ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ　、　幡击聿　ｂｙ　ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ—－ｉｎｄｅｘ　ｍｅｔｈｏｄ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｃｏａｓｔａｌ　ｗａｔｅｒｓ　ｏｆ　Ｈｅｂｅｉ　Ｐｒｏｖ——　ｉｎｃｅ　ｉｎ　ｗｅｓｔｅｒｎ　Ｂｏｈａｉ　Ｓｅａ，Ｃｈｉｎａ［Ｊ］．Ｍａｒｉｎｅ　Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ　Ｂｕｌｌｅｔｉｎ，　２０１１，６２：２２２０—２２２９．　［２］张宇红，胡成．单因子标识指数法在浑河抚顺段水质评价中的应　用［Ｊ］．环境科学与技术，２０１１，３４（６Ｇ）：２７６—２７９．　Ｅ３］Ｏｍｏ—Ｉｒａｂｏｒ，Ｏ．Ｏ．，Ｓ．Ｂ．Ｏｌｏｂａｎｉｙｉ，Ｋ．Ｏｄｕｙｅｍｌｉ，ｅｔ　ａ１．Ｓｕｒｆａｃｅ　ａｎｄ　ｇｒｏｕｎｄｗａｔｅｒ　ｗａｔｅｒ　ｑｕａｌｉｔｙ　ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ　ｕｓｉｎｇ　ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ　ａｎ—　ａｌｙｔｉｃａｌ　ｍｅｔｈｏｄｓ：Ａ　ｃａｓｅ　ｓｔｕｄｙ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｗｅｓｔｅｒｎ　Ｎｉｇｅｒ　Ｄｅｌｔａ，Ｎｉ—　ｇｅｒｉａ［Ｊ］．Ｐｈｙｓｉｃｓ　ａｎｄ　Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｅａｒｔｈ，２００８，３３：６６６—　６７３．　［４］Ｓｉｍｅｏｎｏｖ，Ｖ．，Ｊ．Ａ．Ｓｔｒａｔｉｓ，Ｃ．Ｓａｍａｒａ，ｅｔ　ａ１．Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｓｕｒｆａｃｅ　ｗａｔｅｒ　ｑｕａｌｉｔｙ　ｉｎ　Ｎｏｒｔｈｅｒｎ　Ｇｒｅｅｃｅ［Ｊ］．Ｗａｔｅｒ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ，　２００３，３７：４１１９—４１２４．　Ｅ５］Ｆａｎ，Ｘ．Ｙ．，Ｂ．Ｓ．Ｃｕｉ，Ｈ．Ｚｈａｏ，ｅｔ　ａ１．Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ　ｏｆ　ｒｉｖｅｒ　ｗａｔｅｒ　ｑｕａｌｉｔｙ　ｉｎ　Ｐｅａｒｌ　Ｒｉｖｅｒ　Ｄｅｌｔａ　ｕｓｉｎｇ　ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ　ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ　ｔｅｃｈ—　ｎｉｑｕｅｓ［Ｊ］．Ｐｒｏｃｅｄｉａ　Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅ，２０１０，２：１２２０—　１２３４．　［６］Ｏｕｙａｎｇ，Ｙ．，Ｐ．Ｎｋｅｄｉ—Ｋｉｚｚａ，Ｑ．Ｔ．Ｗｕ，ｅｔ　ａ１．Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ　ｏｆ　ｓｅａ—　ｓｏｎａｌ　ｖａｒｉａｔｉｏｎｓ　ｉｎ　ｓｕｒｆａｃｅ　ｗａｔｅｒ　ｑｕａｌｉｔｙ［Ｊ］．Ｗａｔｅｒ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ，　２００６，４０：３８００—３８１０．　［７］Ｌｉｕ，Ｌ．，Ｊ．Ｚ．Ｚｈｏｕ，Ｘ．Ｌ．Ａｎ，ｅｔ　ａ１．Ｕｓｉｎｇ　ｆｕｚｚｙ　ｔｈｅｏｒｙ　ａｎｄ　ｉｎｆｏｒ—　ｍａｒｉｏｎ　ｅｎｔｒｏｐｙ　ｆｏｒ　ｗａｔｅｒ　ｑｕａｌｉｔｙ　ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ　ｉｎ　Ｔｈｒｅｅ　Ｇｏｒｇｅｓ　ｒｅ—　ｇｉｏｎ，Ｃｈｉｎａ［Ｊ］．Ｅｘｐｅｒｔ　Ｓｙｓｔｅｍｓ　ｗｉｔｈ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１０，３７：　２５１７—２５２１．　Ｉｓ］傅振鹏，陶涛，孙世群．模糊评价在巢湖市饮用水水源地水质评　价中的应用［Ｊ］．安徽农业科学，２０１１，３９（９）：５２３５—５２３７．　［９］Ｌｉｕ，ｘ．Ｂ．，Ｇ．Ｆ．Ｌｉ，ｚ．Ｇ．Ｌｉｕ，ｅｔ　ａ１．Ｗａｔｅｒ　ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓ—　ｔｉｃｓ　ａｎｄ　ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ　ｏｆ　ｌｏｗｅｒ　ｒｅａｃｈｅｓ　ｉｎ　Ｈａｉｈｅ　Ｒｉｖｅｒ　Ｂａｓｉｎ［Ｊ］．　Ｐｒｏｃｅｄｉａ　Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅ，２０１０，２：１９９—２０６．　［１ｏ］奚旦立，陈季华．水质监测中颜色测定的新方法［Ｊ］．环境科学，　１９８７，８（５）：３１—３３．　［１１］毕永红，胡征宇．水色及其与藻类的关系［Ｊ］．生态科学，２００５，　２４（１）：６６—６８．　［１２］李珍明，蒋国强，朱锡培．上海地区黑臭河道治理技术分析［Ｊ］．　净水技术，２０１０，２９（５）：１—３．　［１３］赵宏德，骆虹．沈阳细河水体黑臭评价ＩＪ］．环境保护科学，２０１０，　３６（２）：１０３—１０５．　［１４］方宇翘，张国莹，裘祖楠．苏州河水的黑臭现象研究［Ｊ］．上海环　境科学，１９９３，１２（１２）：２１—２６．　［１　５］保金花．景观水体感官质量评价方法研究［Ｄ］．苏州：苏州科技　学院，２００８．　［１６］李鹏章．景观水体表观污染的表征方法研究［Ｄ］．苏州：苏州科　技学院，２０１１．　［１７］周名成．俞汝勤．紫外与可见分光光度分析法［Ｍ］．北京：化学工　业出版社，１９８６：１８　２１．　［Ｉ８］ＧＢ　１１９Ｏ３—８９，水质一色度的测定Ｉｓ］．　［１９］曾凡亮，罗先桃．分光光度法测定水样的色度［Ｊ］．工业水处理，　２００６，２６（９）：６９—７２．　［２ｏ］陈强，罗亮，曾正中，等．分光光度法测定水体色度的一种新方法　［Ｊ］．甘肃环境研究与监测，２００３，１６（４）：３４２—３４３．