沿海发展区海水入侵与土壤盐渍化空间关联解析

高铭骏, 汪旭, 孟玲珑, 李天昕. 沿海发展区海水入侵与土壤盐渍化空间关联解析[J]. 环境化学, 2022, 41(3): 987-1000. doi: 10.7524/j.issn.0254-6108.2020110604
引用本文: 高铭骏, 汪旭, 孟玲珑, 李天昕. 沿海发展区海水入侵与土壤盐渍化空间关联解析[J]. 环境化学, 2022, 41(3): 987-1000. doi: 10.7524/j.issn.0254-6108.2020110604
GAO Mingjun, WANG Xu, MENG Linglong, LI Tianxin. Spatial correlation analysis of seawater intrusion and soil salinization in coastal developed area[J]. Environmental Chemistry, 2022, 41(3): 987-1000. doi: 10.7524/j.issn.0254-6108.2020110604
Citation: GAO Mingjun, WANG Xu, MENG Linglong, LI Tianxin. Spatial correlation analysis of seawater intrusion and soil salinization in coastal developed area[J]. Environmental Chemistry, 2022, 41(3): 987-1000. doi: 10.7524/j.issn.0254-6108.2020110604

沿海发展区海水入侵与土壤盐渍化空间关联解析

    通讯作者: Tel:13671075231,E-mail:tianxinli@ustb.edu.cn
  • 基金项目:
    庄河市盐渍化治理专项研究(ZH-2018-079)资助.

Spatial correlation analysis of seawater intrusion and soil salinization in coastal developed area

    Corresponding author: LI Tianxin, tianxinli@ustb.edu.cn
  • Fund Project: the Special Research on Salinization Treatment in Zhuanghe (ZH-2018-079)
  • 摘要: 沿海地区经济的快速发展、资源的大量开发,使海水入侵、土壤盐渍化等海岸带环境问题加剧。为了研究沿海发展区海水入侵与土壤盐渍化程度与驱动因素,探究海水入侵与土壤盐渍化的空间关联性,选择沿海的海绵城市试点—庄河市为研究对象,通过地下水与土壤的野外采样检测,运用kriging插值法分析研究区地下水与土壤盐渍化空间分布特征,利用SPSS聚类分析、ArcGIS10.2实现海水入侵与土壤盐渍化的空间关联解析。结果表明:庄河市沿海地带地下水位低、埋深浅处易发生海水入侵,40%的地下水氯离子浓度(23.40 — 432.60 mg·L−1)和矿化度(0.22 — 1.98 g·L−1)超标,超标点位由海水入侵引起;土壤pH值和全盐含量分别在6.20 — 8.30和0.10% — 0.80%之间,盐渍化土壤亦主要分布在沿海地带,以氯化物—硫酸盐土以及硫酸盐—氯化物型为主;地下水浓度与土壤盐渍化程度呈现由沿海向内陆逐渐降低的空间一致性;地下水埋深、矿化度与土壤全盐含量呈现较高的相关性,表明海水入侵对土壤盐分有直接影响,贡献率达到50%以上,是庄河市沿海地带土壤盐渍化问题的主要控制因素,最后,提出庄河市防止海水入侵是治理土壤盐渍化的根本措施,为后续沿海地区盐碱化防治研究提供方向。
  • 20世纪90年代初,WILLIAN E.R提出生态足迹的概念,可将人均消耗资源折算为地域面积,为资源合理利用和可持续发展提供指导[1]。生态足迹主题研究中,关于水资源生态足迹的研究自2014年之后有明显增加,逐渐发展为研究热点。近年来越来越多的学者们从水资源生态足迹角度出发,分析水资源利用及其与经济增长之间的关系[2-3]。ALESSANDRO et al[4]以维琴察市为例,提出了评估城市层面直接用水生态足迹核算方法。RATTANAWAN et al[5]研究了泰国水稻种植水足迹清单,以制定用水政策。MUHAMMADJONet al[6]通过计算塔吉克斯坦南部主要作物水足迹,评估气候变化对当前生长期作物需水量的影响,并确定最佳播种日期以减少未来作物需水量。CHANG et al[7]通过灰度关联模型、水资源生态足迹模型和主成分分析法对宁夏回族自治区的5个城市水资源环境承载力进行安全评价。CRUZ et al[8]研究了西班牙加那利群岛码头的碳足迹和水足迹。周悦等[9]运用水资源生态足迹盈亏模型,从时间和空间两个维度对辽宁省水资源生态盈亏和用水效率进行了研究。李宁等[10]利用水生态足迹计算模型,结合协调发展脱钩评价模型对长江中游城市群的水资源利用与经济增长协调关系进行评价。张杏梅等[11]从水量生态足迹和水质生态足迹视角分析了陕西省水资源利用与经济增长之间的关系并对其脱钩状态进行预测。李晓格等[12]以太阳能值转换率为参数,模拟区域水资源开发利用的动态变化趋势,分析了榆林市水资源可持续利用情况。

    为缓解水资源供需矛盾,治理水环境污染和修复生态环境,应当加强水资源循环利用,严格取用水管理,推广污水资源化利用。文献[13]报道,“十三五”时期,全国万元国内生产总值用水量、万元工业增加值用水量分别下降28.0%、39.6%,农田灌溉水有效利用系数显著提升。2021年“中国水周”的主题是“深入贯彻新发展理念,推进水资源集约安全利用”,对提高水资源利用效率提出重点任务。

    江苏省作为我国东南沿海地区经济大省,降雨量相对充足,但节水技术和用水方式与经济发展速度不匹配,万元国内生产总值用水量与周边的上海市、浙江省存在一定差距[14-15]。甘肃省位于西部缺水地区,东西部协作发展、黄河流域生态保护和高质量发展等政策的发布实施,对甘肃省用水结构和水资源利用效率提出更高要求。鉴于以上情况,本研究选取江苏省和甘肃省为主要研究对象,分析其人均用水生态足迹,结合“水源—取水—净水—排水—水处理—回用”环节,构建水资源循环利用体系,探讨再生水回用去向,以期为提高水资源循环利用效率提供参考。

    水资源生态承载力指在可持续发展的前提下,某一具体时期和特定区域的水资源可供量对社会系统和生态系统的支撑能力[16]。水资源生态足迹是在特定人口数量和经济发展水平下,将人们为了维持正常生产生活和良好生态环境消耗的水资源量折算为用地面积。根据水资源生态承载力与水资源生态足迹计算模型[16]得出江苏省和甘肃省2010—2019年水资源生态承载力和各用水方式水资源生态足迹。

    水资源生态承载力计算模型,见式(1):

    ECw=N×ecw=N×γw×ϕw×W÷Pw (1)

    式中:ECw为水资源生态承载力,hm2;N为人口数;ecw为人均水资源生态承载力,hm2/cap;γw为水资源全球均衡因子,此处取值5.19;ϕw为水资源用地的产量因子,江苏省取值1.02,甘肃省取值0.22;W为人均水资源消耗量,m3Pw为水资源世界平均生产能力,此处取3 140 m3/hm2

    水资源生态足迹计算模型,见式(2):

    EFw=N×efw=N×γw×W÷Pw (2)

    式中:EFw为水资源生态足迹,hm2;N为人口数;efw为人均水资源生态足迹,hm2/cap;γw为水资源全球均衡因子,此处取值5.19;W为人均水资源消耗量,m3Pw为水资源世界平均生产能力,此处取3 140 m3/hm2

    本研究将江苏省水资源生态足迹分为生产、生活、城镇环境和农田灌溉4个类别,甘肃省水资源生态足迹分为农业、城镇公共、工业、生活和生态5个类别。采用的年降水量、年水资源总量、全省总用水量、人口数、各行业用水量等数据分别摘自2011—2020年《江苏省水资源公报》《江苏省统计年鉴》和《甘肃省统计年鉴》。

    江苏省地势较低,地形以平原为主,属于温带向亚热带的过渡性气候,雨量适中,四季分明,河湖众多,水系复杂,为东部河网密集地区[17]。2019年江苏省水资源总量231.7亿m3,常住人口密度为753人/km2,城镇常住居民人均可支配收入51056元,农村常住居民人均可支配收入22675元。根据《2019年度江苏省生态环境状况公报》,2019年,全省水环境质量总体有所改善,纳入国家《水污染防治行动计划》和江苏省“十三五”地表水环境质量目标考核的断面中均无劣Ⅴ类。全省开展监测的75个农村饮用水水源地中,水质达到或优于Ⅲ类的有69个,达标率为92.0%;223个县域地表水点位中,水质达到或优于Ⅲ类的有162个,占72.7%。

    甘肃省位于中国西部地区,地处黄河中上游,山脉纵横交错,海拔相差悬殊,气候类型多样,大部分地区气候干燥,干旱、半干旱区占总面积的75%。2019年,甘肃省水资源总量325.9亿m3,城镇居民人均可支配收入32323.4元,农村居民人均可支配收入9628.9元。甘肃省68个地表水省控断面中,2019年无Ⅴ类、劣Ⅴ类水质。2019年甘肃省各城市、县城供水普及率分别达到98.81%和91.44%,城市和县城污水处理率分别为94%和89%,均达到全国平均水平。

    江苏省2010—2019年的人均水资源生态承载力在0.1936~0.6254 hm2/cap之间波动,总体呈下降趋势,见图1。人均承载能力最高的年份为2016年,最低值则出现在2019年,这是由于人均水资源承载能力与年水资源总量呈正相关,江苏省人口数量和用水需求逐年增加,而2019年降雨量较少,水资源压力指数大。

    图 1  2010—2019年江苏省人均水资源生态承载力和生态足迹总量
    Figure 1.  Ecological carrying capacity per capita and ecological footprint of water resources in Jiangsu Province from 2010 to 2019

    近十年来,江苏省优化生产结构和工艺,推动经济发展绿色转型[18]。江苏省人均水资源生态足迹先降后升,2011年达到最高值,为1.1639 hm2/cap,2016年为最低值0.9365 hm2/cap,之后的3年随着总用水量增加,人均水资源生态足迹略有增长。从其构成来看,人均生产用水量生态足迹占比最大,为90.94%~93.26%,其中以人均农田灌溉用水量生态足迹为主,见图2。《江苏省节约用水条例》《江苏省农业灌溉用水定额》等节水文件颁布实施,农田灌排基础设施不断完善,农田灌溉管理水平得到提高,农田灌溉用水量生态足迹逐渐下降。随着经济快速发展和生活水平的提升,用水需求不断增加,人均生活用水量生态足迹稳定增长,2019年达到0.0832 hm2/cap,较2010年增加了16.44%。人均城镇环境用水量生态足迹自2016年起有所回升,充分体现了居民对良好生活环境的追求,以及生态文明建设和绿色宜居在城镇规划中的重要性。

    图 2  2010—2019年江苏省各类别人均水资源生态足迹
    Figure 2.  Ecological footprint of water resources in Jiangsu Province from 2010 to 2019

    2010—2019年,江苏省人均水资源生态承载力均低于同年度人均水资源生态足迹,即呈生态赤字状态。2012年生态赤字达到最大值,为0.8 346 hm2/cap,说明江苏省水资源供需不平衡。江苏省属于河网密集地区,降雨量相对充沛,但其时空分布不均匀,水资源利用效率有待提高,应充分利用降雨,优化水资源利用方式。

    2010—2019年甘肃省人均水资源生态承载力波动上升,最低值为2015年的0.1112 hm2/cap,2018年人均水资源生态承载力明显增加,达到最高值0.1957 hm2/cap,这与年降雨量和年水资源总量增加有关,见图3。人均水资源生态承载力与区域年降水量、水资源用地的产量因子和人口数量直接相关,甘肃省处于西北干旱少雨地区,年水资源总量并不高,因此人均水资源生态承载力也低于江苏省,但二者间的差距逐年缩小。整体来看,近年来甘肃省水资源供需矛盾有所缓解,水资源生态系统与社会经济系统的协调性相对比较稳定。

    图 3  2010—2019年甘肃省人均水资源生态承载力和生态足迹总量
    Figure 3.  Ecological carrying capacity per capita and ecological footprint of water resources in Gansu Province from 2010 to 2019

    甘肃省2010~2019年人均水资源生态足迹持续下降,2019年的0.6868 hm2/cap为最低值,见图4。人均农业用水生态足迹自2014年来逐年降低,但2019年仍在人均水资源生态足迹总量中占据绝对优势,为77.82%,农业用水包括农田灌溉、林果地灌溉、草地灌溉、鱼塘补水和畜禽用水。人均城镇公共用水生态足迹呈增长趋势,2019年较2010年增幅为49.88%。人均生活用水生态足迹在2013年为最低值,随后又缓慢增加,2019年的增长率最大,为8.35%。人均生态用水生态足迹变化趋势与人均生活用水生态足迹相似,但其增长相对迅速,2015年较上一年增加了71.64%,说明随着经济社会发展,居民对环境质量的需求更高、更迫切。

    图 4  2010—2019年甘肃省各类别人均水资源生态足迹
    Figure 4.  Ecological footprint of water resources in Gansu Province from 2010 to 2019

    随着年降雨量增多,甘肃省人均水资源生态赤字状态有所缓解,年均增长率为1.34%。这说明甘肃省生态保护与建设规划、城乡环境卫生整洁行动实施方案以及污染物减排计划、山水林田湖草项目等的实施已取得初步成效,对提高区域水资源利用效率、改善水生态环境和缓解水资源供需矛盾起到了积极作用。

    2019年,全国供水总量6021.2亿m3,较2018年增加5.7亿m3。在总供水量中,再生水利用量占1.42%,集雨工程利用量占0.16%。我国水资源利用与城镇化发展目前逐渐趋于基本协调发展的状态,但水资源整体利用效率还有待提高[19]。尤其村镇供排水设施建设情况与城市的差距已逐年缩小,已初步具备水资源循环利用条件和空间,应因地因时制宜采取适用模式提高水资源利用效率[20]

    水资源循环利用是实现生态文明建设的重要手段之一[21],基本理念是在循环经济的基础上提高水资源利用效率。一是减量化,通过法律政策约束,在各行业采取节水措施、雨污水回用等以减少新鲜水取用量,减轻污水处理负荷。二是再利用,通过改进生产工艺促进工厂内小循环,改进水处理技术使经处理达标的污水或雨水回用于农田灌溉、道路清扫、绿化用水等。污水再生利用既可以缓解水资源短缺现象,又可以及时收集、解决污水排放去向问题,减少水环境污染。传统污水再生利用更多侧重于生产系统内局部循环,并未统筹兼顾生产、生活用水和生态用水[22]。本研究以江苏省和甘肃省为例,结合区域人均水资源生态承载力和人均水资源生态足迹,从“水源—取水—净水—排水—水处理—回用”流程着手,分析现存问题与对应措施,提出水资源循环利用技术体系,见图5

    图 5  水资源循环利用体系框架
    Figure 5.  Technical system framework of water resource recycling

    提高水资源利用效率应从保障饮水安全出发,通过制定法律、标准和监测预警等安全管理手段,以“预防为主,防治结合”的方式预防水源地水质污染,特别是村镇分散饮用水水源地。农村饮用水水源地的水质监测工作虽处于不断完善中,水质达标率也逐年提高。但与城市饮用水水源地相比,农村饮用水水源地水质达标率总体偏低,尤其是农村地下水饮用水水源地近几年呈现水质变差趋势[23]。对水资源需求量大的地区,完善饮用水水源地监测制度,加强饮用水水源地监管力度,是提升水资源循环利用的前提。

    在前端采取节水措施和净水措施是水资源循环利用的基础。例如农业灌溉采取喷灌、滴灌等方式,生活用水端使用节水型器具,优化生产工艺实现车间内水的局部循环利用,净化水质减少无效水排放等。保障污水收集处理率是推动水资源循环利用的重要条件。2019年城市、县城、建制镇和乡污水处理率分别为96.81%、93.55%、54.43%和18.21%,同年城市和县城再生水利用量分别占污水处理总量的21.62%和10.55%。市区在基本实现污水处理的情况下,已开展再生水回用;村镇地区因其污水集中收集处理率整体偏低,可鼓励农户分散或村域集中处理后就地资源化利用。

    江苏省2010—2017年人均农田灌溉用水生态足迹占人均水资源生态足迹总量的48.50%~53.98%。研究表明,农业用水占江苏省南水北调受水区供水量的65%以上[24],贯彻水循环理念,提高灌溉用水效率,可有效减少用水量。对于降雨充沛、经济较为发达、人口分布相对集中的江苏省,建议改进农田灌溉技术,采用喷灌、滴灌等方式;在排水系统设计时可充分考虑雨污分流,把雨水通过收集、处理,应用于家庭冲厕;或处理后流入河流、池塘,作景观用水。污水处理技术的选用则主要考虑污染物处理效果、运行稳定性、环境影响等因素,处理达标后,优先回用于用水量较多的农林牧渔业用水和工业用水。

    甘肃省2010—2019年人均农业用水生态足迹占人均水资源生态足迹总量的77.34%~81.32%。同时甘肃省农田灌溉用水量占农业用水量的绝大部分,2019年其比例为90.11%,农田灌溉用水量是林牧渔畜用水量的9倍。由此可见,可优先考虑将处理达标的再生水回用于农田灌溉,特别是降雨匮乏地区。对于甘肃省,因其经济条件一般、气候干燥,在污水处理达标的前提下,需综合考虑处理效果和经济性,即运行稳定性、基建成本、运行成本等。再生水回用阶段应兼顾城镇公共和生态用水,通过洒水降尘、河湖景观用水,优化生态环境,实现水资源化利用,同时有助于实现生态固碳和绿色宜居。

    东部地区河流水系分布多,工业相对发达,水资源生态承载力较高,但不同年份的年降雨量和人口数量变化大,因此人均水资源生态承载力和人均水资源生态足迹波动明显,而中西部干旱缺水地区相对稳定。东部地区应进一步发展科技,减少工业用水和生活用水压力;中西部地区可通过引水工程等手段干预水资源生态承载力,保障水资源生态系统与社会经济系统的协调发展。处理后的污水、雨水循环利用可有效减少新鲜水取用量,再生水回用去向具体可根据不同地区主要用水行业确定优先级。通过对江苏省、甘肃省的水资源生态足迹分析,可以发现农业用水效率有待提高,传统农业发达地区的生态赤字不容忽视,此类地区可充分考虑将再生水回用于农田灌溉。

    2010—2019年以来,江苏省人均水环境承载能力呈波动下降趋势;人均水资源生态足迹总体来说略有增长,其中以人均农田灌溉用水量生态足迹为主;江苏省人均水资源生态承载力均低于同年度人均水资源生态足迹,呈生态赤字状态。甘肃省人均水资源生态承载力有所上升,人均水资源生态足迹逐年下降,占比最大的仍是人均农业用水生态足迹,人均生态用水生态足迹明显增长,人均水资源生态赤字逐年缓解。

    循环利用是实现水资源可持续发展的必要手段,提高水资源循环利用率可从水源保护、节水净水、污水收集处理后回用、雨水资源化利用等多维度出发,根据区域水资源分布和用水特征因地因时制宜地选择雨污水处理技术、标准和再生水回用去向。再生水应优先回用于生产、生活用水,兼顾生态用水,具体比例可根据各产业人均用水生态足迹确定。通过科学用水、技术节水加强水资源各个环节的循环利用,促进水资源可持续利用。

  • 图 1  研究区地理位置及采样点分布情况

    Figure 1.  The geographical location of the study area and the distribution of sampling points

    图 2  地下水采样数据散点分布

    Figure 2.  Distribution of scattered points of groundwater sampling data

    图 3  ClwaterM与样点离海距离的关系

    Figure 3.  The relationship betweenClwater and M and the distance from the sample point to the sea

    图 4  ClwaterM关系

    Figure 4.  The relationship between sampling point Clwater and M

    图 5  ClwaterM与地下水水位的关系

    Figure 5.  Relationship between Clwater and M and groundwater level

    图 6  地表高程和离海距离与地下水埋深的关系

    Figure 6.  The relationship between surface elevation and distance from the sea and groundwater depth

    图 7  土壤样品pH值散点图

    Figure 7.  Scatter plot of pH values of soil samples

    图 8  土壤全盐含量与离海距离关系图

    Figure 8.  Relationship between total soil salt content and distance from the sea

    图 9  研究区海水入侵与土壤盐渍化

    Figure 9.  Seawater intrusion and soil salinization in the study area

    图 10  研究区海水入侵与土壤盐渍化空间关联性分析

    Figure 10.  Spatial correlation analysis between seawater intrusion and soil salinization in the study area

    图 11  土壤盐分影响因子聚类分析表

    Figure 11.  Cluster analysis of factors affecting soil salinity

    表 1  研究区自然环境概况

    Table 1.  Overview of the natural environment in the study area

    名称Name参数Parameter
    陆地面积4073 km2
    海岸线长度285 km
    海拔平均海拔>500 m
    最高海拔1130.7 m
    最低海拔<50 m
    气候平均气温9.1℃
    最高气温36.6℃
    最低气温−29.3℃
    年均降水量754.8 mm
    年均蒸发量1200 mm
    名称Name参数Parameter
    陆地面积4073 km2
    海岸线长度285 km
    海拔平均海拔>500 m
    最高海拔1130.7 m
    最低海拔<50 m
    气候平均气温9.1℃
    最高气温36.6℃
    最低气温−29.3℃
    年均降水量754.8 mm
    年均蒸发量1200 mm
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    表 2  海水入侵分级标准

    Table 2.  classification standard of seawater intrusion

    指标 IndexClwater/(mg·L−1M/(g·L−1入侵程度 Degree of invasion地下水水质 Groundwater quality
    <250<1.0未入侵淡水
    250 — 10001.0 — 3.0轻度入侵微咸水
    >1000>3.0严重入侵咸水
    指标 IndexClwater/(mg·L−1M/(g·L−1入侵程度 Degree of invasion地下水水质 Groundwater quality
    <250<1.0未入侵淡水
    250 — 10001.0 — 3.0轻度入侵微咸水
    >1000>3.0严重入侵咸水
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    表 3  研究区地下水ClwaterM描述性统计分析

    Table 3.  Descriptive statistical analysis of groundwater Clwater and M in the study area

    指标Index范围Range均值Mean标准Standard deviation变异系数Coefficient of variation (CV)
    Clwater/(mg·L−123.40 — 432.60217.6792.6143%
    M/(g·L−10.22 — 1.980.920.3740%
    指标Index范围Range均值Mean标准Standard deviation变异系数Coefficient of variation (CV)
    Clwater/(mg·L−123.40 — 432.60217.6792.6143%
    M/(g·L−10.22 — 1.980.920.3740%
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    表 4  研究区地下水ClwaterM描述性统计分析

    Table 4.  Descriptive statistical analysis of groundwater Clwater and M in the study area

    指标Index范围/mRange均值/mMean标准/mStandard deviation变异系数Coefficient of variation (CV)
    地下水埋深0.90 — 23.105.544.5888%
    地下水水位0.80 — 210.9021.4239.24183%
    指标Index范围/mRange均值/mMean标准/mStandard deviation变异系数Coefficient of variation (CV)
    地下水埋深0.90 — 23.105.544.5888%
    地下水水位0.80 — 210.9021.4239.24183%
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    表 5  研究区土壤质地及容重描述性统计分析

    Table 5.  Descriptive statistical analysis of soil texture and bulk density in the study area

    指标Index范围Range均值Mean标准Standard deviation变异系数Coefficient of variation (CV)
    砂粒含量0.20 — 0.720.4110.3925%
    粉粒含量0.18 — 0.540.338.1225%
    黏粒含量0.10 — 0.400.264.9419%
    容重/(g•cm−31.26 — 1.501.400.032%
    指标Index范围Range均值Mean标准Standard deviation变异系数Coefficient of variation (CV)
    砂粒含量0.20 — 0.720.4110.3925%
    粉粒含量0.18 — 0.540.338.1225%
    黏粒含量0.10 — 0.400.264.9419%
    容重/(g•cm−31.26 — 1.501.400.032%
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    表 6  研究区土壤pH值描述性统计分析

    Table 6.  Descriptive statistical analysis of soil pH in the study area

    指标Index范围Range均值Mean标准Standard deviation变异系数Coefficient of variation (CV)
    pH值6.20 — 8.307.020.619%
    指标Index范围Range均值Mean标准Standard deviation变异系数Coefficient of variation (CV)
    pH值6.20 — 8.307.020.619%
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    表 7  研究区土壤全盐含量及Cl/SO24描述性统计分析

    Table 7.  Descriptive statistical analysis of total soil salt content and Cl/SO24 in the study area

    指标Index范围Range均值Mean标准Standard deviation变异系数Coefficient of variation (CV)
    全盐含量0.10 — 0.800.400.1948%
    Cl/SO240.30 — 3.651.020.6766%
    指标Index范围Range均值Mean标准Standard deviation变异系数Coefficient of variation (CV)
    全盐含量0.10 — 0.800.400.1948%
    Cl/SO240.30 — 3.651.020.6766%
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    表 8  土壤盐渍化影响因子相关性分析

    Table 8.  correlation analysis of influencing factors of soil salinization

    类别Category全盐含量Total salt content高程Elevation矿化度Salinity潜水埋深Dive depth土壤质地Soil texture地貌类型
    全盐含量1−0.397**0.568**−0.564**−0.411**−0.398**
    高程−0.397**1−0.359*0.645**0.2300.486**
    矿化度0.568**−0.359*1−0.435**0.027−0.326*
    潜水埋深−0.564**0.645**−0.435**10.2120.242
    土壤质地−0.411**0.2300.0270.21210.345*
    地貌类型−0.398**0.486**−0.326*0.2420.345*1
      **:在0.01级别(双尾),相关性显著。  **:At 0.01 level(two-tailed),the correlation is significant  *:在0.05级别(双尾),相关性显著。  **:At 0.05 level (two-tailed), the correlation is significant
    类别Category全盐含量Total salt content高程Elevation矿化度Salinity潜水埋深Dive depth土壤质地Soil texture地貌类型
    全盐含量1−0.397**0.568**−0.564**−0.411**−0.398**
    高程−0.397**1−0.359*0.645**0.2300.486**
    矿化度0.568**−0.359*1−0.435**0.027−0.326*
    潜水埋深−0.564**0.645**−0.435**10.2120.242
    土壤质地−0.411**0.2300.0270.21210.345*
    地貌类型−0.398**0.486**−0.326*0.2420.345*1
      **:在0.01级别(双尾),相关性显著。  **:At 0.01 level(two-tailed),the correlation is significant  *:在0.05级别(双尾),相关性显著。  **:At 0.05 level (two-tailed), the correlation is significant
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-11-06
  • 录用日期:  2022-02-14
  • 刊出日期:  2022-03-27
高铭骏, 汪旭, 孟玲珑, 李天昕. 沿海发展区海水入侵与土壤盐渍化空间关联解析[J]. 环境化学, 2022, 41(3): 987-1000. doi: 10.7524/j.issn.0254-6108.2020110604
引用本文: 高铭骏, 汪旭, 孟玲珑, 李天昕. 沿海发展区海水入侵与土壤盐渍化空间关联解析[J]. 环境化学, 2022, 41(3): 987-1000. doi: 10.7524/j.issn.0254-6108.2020110604
GAO Mingjun, WANG Xu, MENG Linglong, LI Tianxin. Spatial correlation analysis of seawater intrusion and soil salinization in coastal developed area[J]. Environmental Chemistry, 2022, 41(3): 987-1000. doi: 10.7524/j.issn.0254-6108.2020110604
Citation: GAO Mingjun, WANG Xu, MENG Linglong, LI Tianxin. Spatial correlation analysis of seawater intrusion and soil salinization in coastal developed area[J]. Environmental Chemistry, 2022, 41(3): 987-1000. doi: 10.7524/j.issn.0254-6108.2020110604

沿海发展区海水入侵与土壤盐渍化空间关联解析

    通讯作者: Tel:13671075231,E-mail:tianxinli@ustb.edu.cn
  • 1. 北京科技大学能源与环境工程学院,北京,100083
  • 2. 工业典型污染物资源化北京市重点实验室,北京,100083
  • 3. 生态环境部土壤与农业农村生态环境监管技术中心,北京,100012
基金项目:
庄河市盐渍化治理专项研究(ZH-2018-079)资助.

摘要: 沿海地区经济的快速发展、资源的大量开发,使海水入侵、土壤盐渍化等海岸带环境问题加剧。为了研究沿海发展区海水入侵与土壤盐渍化程度与驱动因素,探究海水入侵与土壤盐渍化的空间关联性,选择沿海的海绵城市试点—庄河市为研究对象,通过地下水与土壤的野外采样检测,运用kriging插值法分析研究区地下水与土壤盐渍化空间分布特征,利用SPSS聚类分析、ArcGIS10.2实现海水入侵与土壤盐渍化的空间关联解析。结果表明:庄河市沿海地带地下水位低、埋深浅处易发生海水入侵,40%的地下水氯离子浓度(23.40 — 432.60 mg·L−1)和矿化度(0.22 — 1.98 g·L−1)超标,超标点位由海水入侵引起;土壤pH值和全盐含量分别在6.20 — 8.30和0.10% — 0.80%之间,盐渍化土壤亦主要分布在沿海地带,以氯化物—硫酸盐土以及硫酸盐—氯化物型为主;地下水浓度与土壤盐渍化程度呈现由沿海向内陆逐渐降低的空间一致性;地下水埋深、矿化度与土壤全盐含量呈现较高的相关性,表明海水入侵对土壤盐分有直接影响,贡献率达到50%以上,是庄河市沿海地带土壤盐渍化问题的主要控制因素,最后,提出庄河市防止海水入侵是治理土壤盐渍化的根本措施,为后续沿海地区盐碱化防治研究提供方向。

English Abstract

  • 在我国“海洋强国”战略的指引下,沿海地区成为我国经济快速发展的先行区,开发规模不断扩大、城镇化进程迅速加快[1-2]。在经济快速发展的同时,生态破坏、环境污染等问题逐渐显现出来[3- 4]。沿海地区快速发展经济、过度开采地下水直接造成了海水入侵的问题[5],因其会使沿海地带地下水变咸[6- 7]、水田面积减少[8],造成土壤盐渍化[9]等危害,受到广泛关注。很多研究指出,海水入侵显著影响地下水矿化度、含盐量和土壤理化性质等,进而形成土壤盐渍化,导致土壤功能退化[1012]。徐兴永等提出,海水入侵和土壤盐渍化属于典型的链式结构灾害,在时间上有先后、空间上彼此相依、成因上相互关联[13]。而且目前的研究发现,大部分北方沿海发展城市的土壤盐渍化问题与海水入侵有关[14]

    大连市是我国北方重要的港口城市,三面靠海,属于典型的沿海经济开发区,自20世纪70年代以来,大连市就因开采地下水造成了海水入侵的问题,地下水环境受到污染,有些地区甚至出现了土壤盐渍化的现象,严重阻碍了大连市的经济发展[15-16]。目前,相关学者对大连市海水入侵的成因[1719]、分布范围[20]、对城市化的影响及防治措施进行了探究[21],但少有开展海水入侵对土壤盐渍化空间关联影响的研究,导致防治措施的提出缺乏空间位置的针对性。因此探究大连市海水入侵与土壤盐渍化的程度及空间关联性具有重要意义。

    庄河市是大连地区的沿海城市,近年被确定为海绵城市试点。通过对庄河市沿海地区海水入侵区的地下水、土壤进行采样分析,分析研究区地下水盐分与土壤盐碱化程度空间分布特征,结合SPSS聚类分析及GIS空间分析技术,解析沿海地带海水入侵和土壤盐渍化的空间关联性,并提出防治措施,以期为后续沿海地区海水入侵、区域盐碱化防治的研究提供指导。

    • 庄河市地理位置:122°29′—123°31′ E,39°25′—40°12′ N(图1)。庄河市地处辽东半岛东侧,大连市东北部,是辽宁沿海经济带的重要节点城市。多年来,庄河市沿海地区城镇化进程加快,地下水开采过量,造成了海水入侵和土壤盐渍化的风险。根据2005年监测的氯离子浓度数据,2005年庄河市的海水入侵呈面状分布,西起明阳镇,东到栗子房乡以及石城岛和王家岛共7个海水入侵地段,合计海水入侵面积达124.5 km2。最严重区域位于黑岛—青堆子地段,入侵范围大,距离长,氯离子浓度最高[22];同时,由大连市农业科学研究院在沿海10大乡镇的研究,发现沿海地区各类盐渍土都有不同程度的分布[23]。研究区域的自然环境概况见表1

    • 综合考虑庄河市气候、水文地质、地下水资料、海水入侵及土壤盐渍化历史状况,在《海水入侵与土壤盐碱化检测方法(试行)》技术规程指导下,确定地下水和土壤的采样点位置,于2018年4—5月(研究区土壤盐分含量最高的时期)完成采样。利用便携式GPS记录采样点的经纬度。

    • 在海水入侵区、过渡带、未入侵区选取农业灌溉井和居民饮水井为地下水采样点,采样断面垂直于海岸线,每个断面3—5个样品,共采集50个地下水样品,在采集样品前,用皮尺加泡沫浮子物测绳测量水位,并将观测井上沿作为基准点,根据水准测量确定测点高程;随后先用取样水桶采集活水样清洗水样瓶(3次),通过0.45 μm后的滤膜后,在预先经过酸洗的聚乙烯采样瓶封装,贴上标签。运回实验室进行测定,测试指标包括地下水氯离子浓度和潜水矿化度。氯离子浓度采用硝酸银滴定法测定,按照《GB 11896—89 水质 氯化物的测定方法》进行测定;潜水矿化度采用重量法测定,参照《SL79—1994 矿化度的测定方法》进行测定。

    • 土壤样品共采集92个,50个分布在地下水采样点附近,另外42个均匀分布在未采集地下水样品的地区。每个采样点呈S形随机采集3份样品,用土钻分5层(0—5 cm,5—10 cm,10—20 cm,20—40 cm,40—60 cm)采集土样,同层3个点所采的土壤等量均匀混合后作为一个混合代表样本,同时原状土和容重样分为3层(1—20 cm,20—40 cm,40—60 cm)采集土样;采集后的土壤样品在剔除植物根系及大块砂石后,装在聚乙烯样品袋中送回实验室进行测量。测量前将土壤在通风的室内风干,在土样达半干状态时,将大块土壤捏碎,并通过2 mm孔径的筛子过筛。随后配置1∶5的土水悬浮液,充分震荡后测量土壤pH、氯离子浓度(Clsoil)、硫酸根离子(SO24)、全盐含量。其中pH值采用电位法测定,按照《土壤检测土壤pH的测定》(NY/T 1121.2—2006)方法测定;Clsoil采用硝酸银滴定法测定,按照《土壤检测 土壤氯离子含量的测定》(NY/T 1121.17—2006)方法测定;SO24采用EDTA间接滴定法测量,按照《土壤检测 土壤硫酸根离子含量的测定》(NY/T 1121.18—2006)方法测定;全盐含量使用重量法进行测量,按照《土壤检测 土壤水溶性盐总量的测定》(NY/T 1121.16—2006)方法测定;此外,土壤干容重采用称重法进行测量。

    • 应用SPSS、Excel软件,对采样数据进行描述性统计分析,包括平均值、标准差、变异系数等。通过相关指标剔除异常值,分析数据的集中或离散程度。

      算术平均法是统计学中最基本、最常用的一种方法,能够直观、简明地评价采样数据的平均水平[24]

      式中,X1,X2,Xn为每一个采样点数据,n为采样点个数。

      标准差是离均差平方的算术平均数的算术平方根,用σ表示,在概率统计中作为统计分布程度上的测量依据[25]

      式中,xi代表第i个采样点处的测量值;ˉx代表样品数据的平均值;n为采样点个数。

      为消除测量尺度和量纲的影响,应用变异系数来反映数据离散程度,它是概率分布离散程度的一个归一化量度,其定义为标准差与平均值之比[26]

      式中,SD代表样品数据的标准偏差,MN代表样品数据的算数平均值。

      利用基于地统计原理的kriging插值法对地下水和土壤进行探索性空间全局预测分析,总体判断研究区海水入侵与土壤盐渍化状况[27]

      式中,Z(Si)代表第i个采样点处的测量值;Wi为空间权重,取决于采样点据预测位置的距离以及预测点与其周围的测量值之间的空间关系拟合模型;S0为预测点的位置;N为采样点个数。

    • 在我国,一般用地下水矿化度(M)和氯离子浓度(Clwater)两项指标来衡量海水入侵的程度[28],根据饮用水卫生标准(GB 5749—2006),M的最大允许限值为1.0 g·L−1,因此将M= 1.0 g·L−1作为咸淡水分界线;但海水入侵陆地含水层造成地下水化学组分发生变化最为显著的是Clwater,且Clwater相对稳定,监测简单,因此,选择Clwater作为衡量海水入侵与否及入侵程度指标。参考《海水入侵监测技术规程(试行)》标准(表2),结合大连市规定的海水入侵标准,将Clwater=250 mg·L−1作为海水入侵线,对区域海水入侵程度进行评价。

      研究区地下水氯离子浓度和矿化度的范围分别在23.40 — 432.60 mg·L−1和0.22 — 1.98 g·L−1之间(表3),平均值分别为217.67 mg·L−1和0.92 g·L−1,满足饮用水相关标准(GB 5749—2006)。由海水入侵分级标准知(表2),地下水水质属于淡水水质[29]。但从采样数据散点分布上看(图2),36%的样点的Clwater超过大连市规定的海水入侵标准250 mg·L−1,最大超标倍数为73.04%,存在轻微海水入侵。同样的,样品中有40%的样点的M超过1 g·L−1,最大超标倍数达到98%,属于微咸水水质。从地下水氯离子浓度和矿化度的变异系数来看,ClwaterM变异程度类似,都属于中等变异性,表明两者的离散程度都相对较大,研究区不同地区不同位置的浓度差异显著。

      样点Clwater和离海距离呈现指数型递减规律,两者的相关系数(R2)达到0.86,具有较高的一致性。随着离海距离的增大,样点Clwater逐渐减小的速率越来越小,在离海距离为0—6 km时,Clwater最高降幅达240 mg·L−1,最低下降到约250 mg·L−1,而离海距离大于30 km后,Clwater基本保持稳定。采样点中,约1/3的采样点超标,属于海水入侵区(Clwater=250 mg·L−1),入侵距离大约均在4 km以内。但有些特殊超标样点位于离海距离6 km的位置,入侵距离较远(图3a),这可能是部分沿海地带存在基岩裂隙,导致的海水呈线状入侵引起的。样点M随离海岸线距离的减小呈现逐渐增大的趋势,相关系数(R2)仅为0.25,一致性关系不显著(图3b)。但值得注意的是,在微咸水区,部分样点的离海距离达到10 km以上,最远的甚至达到20 km左右,这些样点的矿化度超标并不是因为海水入侵导致,可能是由于天然本地的矿化度较高导致,且这些点的数量较少,属于微咸水水质的样点几乎均分布在5 km以内,且离海距离为5 km时,样点矿化度位于咸淡水分界线上。海水入侵区和微咸水水质样点均分布在离海5 km以内,可以认为研究区矿化度超标也与海水入侵有关。将地下水氯离子浓度与矿化度进行线性相关性分析(图4)得到相关系数(R2)为0.87,可知地下水咸化与氯离子浓度密切相关,即与海水入侵密切相关。综上,沿海地带地下水氯离子浓度和矿化度升高是由海水入侵引起的,超过饮用标准和灌溉标准。

      研究区地下水水位与潜水埋深范围分别为0.80 — 210.90 m和0.90 — 23.10 m,变化范围较大,潜水埋深的变异系数为88%,属于中等变异,离散程度比氯离子浓度和矿化度高,但小于地下水水位的离散水平(表4),表明地下水水位的空间分异性大,随地理位置和地形的不同,水位差异明显。

      随着地下水水位的降低,氯离子浓度和矿化度逐渐增大,且地下水水位与Clwater的相关性较高(R2=0.70),而与M的相关性一般(R2=0.53)。样点海水入侵区地下水位大多数分布在13 m之内(图5),说明海水入侵集中在地下水水位较低处发生,特别是接近海平面地下水开采量大的地区,这些地区地下水水位相对较低,易导致海水入侵陆地含水层。

      地下水水位高低与埋深并无直接关系,两者之间是由地表高程决定的。通过分析得到地表高程越低,潜水埋深就越浅,且两者呈现密切的正相关关系(R2=0.75)。从图6得出,埋深较浅的地方主要在沿海地带。综上,沿海地带地表高程普遍较低,且地下水埋深较浅,较易发生海水入侵,且部分地区满足土壤盐渍化的发生的条件。

    • 研究区土壤颗粒整体呈砂粒(41%)>粉粒(33%)>黏粒(26%),从变异系数的角度看,在10% — 100%之间,具有中等强度的变异性。根据土壤质地的USDA标准,研究区土壤质地多为黏壤土(clay loam)及壤土(loam),其次为砂质粘壤土(sandy clay loam),部分地区存在砂质壤土(sand loam)和粉质壤土(silt loam)。研究区土壤容重的均值为1.40 g·cm−3表5),紧实度相对较大,整体上看,土壤容重变异程度较低,属于弱变异水平。除东南沿海以及少部分滨海地区,其余大部分地区土壤的砂粒含量较高,最高可达70%左右,分布在东部行政边界处。粉粒、黏粒含量与砂粒含量的分布几乎相反,在砂粒含量较低的地方,粉粒和粘粒含量都相对较高。

      研究区土壤pH值在6.20 — 8.30之间,酸性、中性、碱性土均有分布,土壤pH均值为6.95,属于中性水平;但其标准差与变异系数都较小,分别为0.61和9%(表6),说明土壤的酸碱性较为集中。研究区以中性土为主,占到总样本数的51%,碱性土次之,占比为29%,而酸性土最少,仅占20%(图7),因此,可以说明研究区土壤多非碱化土,少数为碱性和酸性土。

      目前学者多以易测的饱和土壤浸出液电导率(EC)为指标[3033],还有学者利用钠吸附比(SAR)、交换钠离子百分比(ESP)等指标[34]来计算土壤溶液的离子之间的占比,进而分析盐渍化的水平。研究区土壤全盐含量最小值仅为0.1%,而最大值可达到0.8%,土壤结构极差;盐分含量的平均水平为0.4%,超过了部分植物正常生长的限值(表7)。从Cl/SO24化学计量比上看,其范围在0.30 — 3.65之间,硫酸盐土、氯化物-硫酸盐土以及硫酸盐-氯化物型土壤均有分布。从变异强度上看,两项指标均属于中等变异性,而Cl/SO24变异性相对更高。但从采样数据散点分布上看,研究区非盐渍化(38%)>中度盐渍化(23%)>轻度盐渍化(21%)>重度盐渍化较少(18%)(图8),土壤盐渍化类型为硫酸盐型(46%)>硫酸盐-氯化物型(34%)>硫酸盐型(21%)。对比土壤样品盐渍化类型与程度,发现盐渍化土壤主要分布在氯化物-硫酸盐土以及硫酸盐-氯化物型土壤上,且在硫酸盐-氯化物型土壤上,盐渍化程度更为严重,多为重度盐渍土和中度盐渍土。土壤全盐含量与离海距离呈现对数型递减规律,两者的相关系数(R2)达到0.58。随着离海距离的增大,土壤全盐含量趋向于稳定。离海距离在10 km之内,土壤全盐含量下降趋势显著,随后则趋于稳定(图8)。综上,土壤中Clwater相对较高的土壤,其发生盐渍化的可能性较大,而土壤中氯离子浓度可能来由含盐地下水的毛细上升作用[35],沿海地带地下水氯离子浓度较高主要由海水入侵导致。因此研究区的滨海盐渍土也极可能由于海水入侵导致。

    • 从庄河区土壤盐渍化空间分布看,盐渍化土壤多分布在沿海地带(图9),面积达1150 km2,约占陆地总面积的28%,内陆地区几乎全为非盐渍化土壤,特别是东北部的山区,这可能与该处地势高,雨量充分,蒸发强度小,没有造成盐渍化的外界条件有关。海水入侵集中在3块独立的区域,并没有连成片(图9),最大入侵距离达到5.21 km,入侵最大面积达到17.2 km2,总面积达29.81 km2,占陆地总面积的0.73%,3处区域均出现了不同程度的土壤盐渍化问题。

      从空间分布来看,研究区沿海地带的地下水埋深很浅,几乎都在3 m以下(图10a),地下水浓度、矿化度含量普遍较高,存在不同程度的微咸水水质。参考《海水入侵监测技术规程(试行)》的标准并依据大连市规定的判断海水入侵的标准,以Clwater=250 mg·L−1作为海水入侵的临界线,可以看出沿海地带均有不同程度的海水入侵,东南沿海地带入侵程度相对于其他地方更为严重。海水入侵线与咸淡水分界线几乎是重叠的,离海距离均在5 km左右,再次证实了沿海地区矿化度超标与海水入侵的密切相关性。对照土壤全盐含量空间分布(图10b),沿海土壤盐分远远高于内陆,内陆地区主是非盐渍化土,以中性氯化物—硫酸盐型土壤为主,特别是研究区东北部的山区,这可能与该处地势高,雨量充分,蒸发强度小等外界条件相关。而东南沿海地带的全盐含量高于其他沿海地带,以硫酸盐-氯化物型土壤为主,进一步表明了沿海地带土壤中氯离子浓度相对较高。从浓度变化来看,研究区的地下水盐离子浓度呈沿海向内陆逐渐递减的规律,土壤盐分也由沿海向内陆呈层状递减,沿海地区地下水盐分浓度明显高于内陆地区,且全盐含量高的区域地下水盐分浓度均在500 mg·L−1以上。可见,研究区地下水浓度和土壤全盐含量在空间分布上呈现一致性的规律,而地下水浓度过高可能是土壤盐渍化的风险源之一,这与其他沿海地带研究呈现的规律是一致的[36]

      土壤盐渍化问题是由自然、地理环境和人类活动综合作用的结果,受气候、地形、土体结构和地下水埋深、地下水开采等多种因素的影响。通过对庄河市土壤盐渍化影响因子相关性进行分析,可知土壤全盐含量与海拔高程、地貌类型、土壤质地、潜水埋深都呈负相关性,仅与潜水矿化度呈现正相关性。其中,土壤全盐量与潜水矿化度具有较大的正相关关系,相关系数为0.568,反映了盐分的积累和地下水的含盐量及地下水盐上行关系密切(表8)。由前面分析可知,海水入侵导致了庄河市沿海地带地下水氯离子浓度和矿化度超标,进一步表明了庄河市沿海地带的土壤盐渍化的形成主要根源在于海水入侵,且海水入侵贡献率可能达到50%以上。

      在此基础上,利用SPSS对影响因子进行聚类分析(图11),将影响因子分为3类:全盐含量、潜水矿化度、潜水埋深为一类,反映土壤盐分主要受到潜水矿化度和潜水埋深的影响,体现影响水盐运移的主要过程;地貌类型和高程为一类,反映土壤的水文地质过程;土壤质地为一类,反映土壤本身性质对盐分运移的影响。聚类分析结果同相关性分析结果一致,全盐含量与潜水矿化度具有显著的相关性,表明海水入侵对土壤盐分有着直接且明显的影响,是土壤盐分积聚的主要驱动因素。同时沿海部分地区潜水埋深相对较浅也是导致盐渍化的主要驱因。

      地下水矿化度、埋深与土壤全盐含量较高的相关性,进一步间接证实了庄河市海水入侵与土壤盐渍化的密切关联性。首先,沿海地带受到一定程度的海水入侵,导致了地下水的咸化,同时沿海地带地势较平,海水的倒灌导致了陆域的排水不畅,又进一步导致了地下水埋深浅化,加之地下水资源的开采,加剧了海水入侵的发生。因此,呈现出地下水埋深越浅,盐份含量越高的现象。同时,庄河市的气候属于典型的蒸发量大于降雨量型,旱季气温相对较高时,含盐地下水会通过毛管作用上升至土壤表层,水分蒸发后盐分便积聚起来,随着时间的推移,盐分积累就造成了土壤盐渍化,可见气候因素亦成为盐渍化问题形成的助力。因此,庄河市沿海地带海水入侵,带来了地下水盐分的变化,在气候因素的助推下,导致水生态和土壤生态环境失衡,从而导致了土壤盐渍化。

    • (1) 庄河市沿海地带地下水氯离子与矿化度的超标由海水入侵引起,区域内氯离子浓度和矿化度分别在23.40 — 432.60 mg·L−1和0.22 — 1.98 g·L−1之间,空间分异性大;且离海距离越近,地下水水位越低,海水入侵越严重;沿海地带地下水埋深较内陆浅,海水入侵的风险增加,导致部分地带达到了土壤盐渍化的发生条件。

      (3)从空间插值分析结果看,庄河市沿海地带的地下水浓度与土壤盐渍化程度在空间分布上呈现较好一致性。氯离子浓度与离海距离呈现出指数型递减规律,相关系数为0.86,且递减的速率随着离海距离的增大不断减小,最后趋于稳定。以250 mg·L−1为海水入侵临界值,最大入侵距离为6 km,土壤全盐含量与离海距离呈现对数型层状递减规律,相关系数为0.58,递减速率在离海距离约10 km时趋于平缓,离海距离约20 km后土壤全盐含量趋于稳定。由于地质原因存在空间差异,微咸水水质、重度盐渍化土均分布在沿海地带,以东南沿海地带最为明显。

      (4)庄河市海水入侵是造成沿海地带土壤盐渍化的主要控制因素,贡献率达到50%以上;沿海地带较浅的地下水埋深和地下水位为海水入侵的发生提供有利条件,海水入侵通过影响地下水氯离子浓度和矿化度,使地下水咸化,在旱季气温相对较高时,含盐地下水可以通过毛管作用上升至土壤表层,水分蒸发后盐分积聚,造成了土壤盐渍化。

      (5)土壤盐渍化阻碍了庄河市的水资源开发利用,使其沿海地带的土壤生态失衡,从而对经济发展产生影响。因而引起庄河市土壤盐渍化的直接诱因是海水入侵。因此,治理土壤盐渍化,要结合庄河市的实际情况同步采取防治海水入侵的措施。应控制地下水开采时间和间隔、开采井布局及密度,调控地下水水位和地下水埋深,加强水资源的管理配置,全面建设节水型社会,发展节水农业,提高节水技术,建设降低万元产值耗水量的相关工程。同时,可结合海绵城市建设,充分利用城市雨水系统选择恰当的“渗、蓄、排”措施改善沿海地带的灌—排形式,避免沿海地带挖沙、盐场建设等活动高强度发展,降低海水入侵的几率,防止咸水下渗,重视沿海湿地建设,为海水入侵竖起屏障。

    参考文献 (36)

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