淮河流域(河南段)水质时空变化特征及其与土地利用类型的关系

杨 琴^1,2, 汤秋鸿^1,2, 张永勇^1*

1.中国科学院地理科学与资源研究所，陆地水循环及地表过程重点实验室，北京 100101 2.中国科学院大学，北京 100049

摘要： 水质的定量评估有利于地方政府制定和实施水污染防治政策. 为研究近期淮河流域行政区划尺度上水质的时空变化特征及其受土地利用类型的影响，以淮河流域(河南段)为研究区，根据2009—2017年31个水质站点的水质周测浓度，结合土地利用遥感监测数据，利用季节性Mann-Kendall趋势检验法及Spearman相关分析法，对ρ (COD_Cr)、ρ (NH₄⁺-N)和ρ (TP)的时空变化特征及其与土地利用类型的相关性进行分析. 结果表明：①在时间上，ρ (COD_Cr)、ρ (NH₄⁺-N)和ρ (TP)在大部分地区呈下降趋势，但各水质指标依然较高，ρ (COD_Cr)和ρ (TP)在丰水期略高于枯水期，ρ (NH₄⁺-N)在枯水期高于丰水期. ②在空间上，水污染比较严重的有沱河、浍河、惠济河、涡河、贾鲁河、清潩河、颍河中游、黑茨河、汾泉河和洪汝河，大部分站点为GB 3838—2002《地表水环境质量标准》Ⅳ类或Ⅴ类水质，部分站点甚至属于GB 3838—2002劣Ⅴ类水质；而颍河上游、北汝河、沙河、淮河干流及史灌河的水质较好，基本属于GB 3838—2002Ⅰ类或Ⅱ类水质. ③土地利用类型与水质之间的相关性表现为ρ (COD_Cr)、ρ (NH₄⁺-N)、ρ (TP)与旱地和城镇面积占比均呈正相关，与林地、草地和荒地面积占比均呈负相关，与水域面积占比也呈负相关但不显著. 研究显示，淮河流域(河南段)水质有所改善，但部分地区水污染问题仍然比较严重，旱地与城镇用地是造成研究区水污染的主要原因，林地、草地、荒地和水域能够缓解水污染.

关键词： 淮河流域(河南段)； 水质时空变化； 土地利用； 季节性Mann-Kendall趋势检验法

水对人类日常生活和工农业生产至关重要^[1]. 近年来，发展中国家的缺水问题越来越严重^[2]，特别是在中国，人类活动用水增加和污染物的大量排放使地表水环境质量不断下降^[3]. 以富营养化为代表的水环境污染成为威胁河流生态系统安全和阻碍社会经济发展的关键因素之一^[4]. 淮河流域作为我国七大流域之一，不仅是沿岸城市主要的饮用水源地，同时也为工农业的发展提供保障. 然而，近年来流域内水资源短缺与水环境恶化等问题已经引起国内外的广泛关注. 根据原环境保护部发布的《2017中国生态环境状况公报》，全国地表水1 940个水质断面中，GB 3838—2002《地表水环境质量标准》Ⅳ类及劣Ⅳ类水质的断面占32.1%，而淮河流域GB 3838—2002 Ⅳ类及劣Ⅳ类水质的断面占整个流域断面的53.9%，主要污染指标为ρ (COD_Cr)、ρ (TP)和ρ (氟化物). 研究表明，河流水环境的恶化主要受自然过程和人类活动的影响^[1,5-7]，特别是来自工业废水、市政污水及农业灌溉排水的污染物占据较大比例^[8]. 人类活动和气候(如气温和降雨)的季节性变化将导致河流水质的季节性变化^[1,9]，因此河流水质的定期监测和长时间变化趋势的分析有利于挖掘潜在的水质问题及可能原因^[10].

土地利用可以综合反映人类活动情况，对生态服务系统具有直接或间接的影响^[11]，是生物地球化学循坏、生物多样性、水文及水质变化最重要的驱动因素^[12-14]. 研究^[15]表明，耕地的大规模扩张增加了粮食作物的产量，与此同时，由于碳储存的大量流失和水环境的恶化，导致陆地生物多样性和森林鸣禽的栖息地质量大幅下降. 土地利用类型对水质的影响主要表现在对地表水和地下水中营养元素浓度的调节，研究土地利用类型对河流水质的影响是流域水资源规划中面临的重要课题. 李艳利等^[16]发现汛期浑太河流域林地、农田和居民用地面积占比均与氮素质量浓度呈显著相关，而农田和草地面积占比与氮、磷质量浓度均呈显著相关；冯源嵩等^[17]探讨了南明河流域土地利用类型、景观格局与河流水质的相关性，表明景观格局是影响河流水质变化的重要因素. 综上，基于不同流域尺度探讨河流水质与土地利用类型关系的研究，为土地利用类型的优化和水污染防治提供了可靠依据.

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然而，目前淮河流域水污染特征研究多从流域尺度进行^[18-19]，基于行政区划尺度上的定量评估相对较少，不利于地方政府制定和实施水污染防治的相关政策. 鉴于此，该研究以淮河流域内支流众多且水污染比较严重的河南段为研究区，分析水质的时空变化特征，并探索土地利用类型对水质的影响，以期为合理制定研究区内水资源综合管理方案提供依据.

1 研究区概况及研究方法

1 .1 研究区概况

淮河流域位于30°55′N～36°36′N，111°55′E～121°25′E之间，发源于河南省境内的桐柏山，向东流经河南省、湖北省、安徽省、江苏省和山东省，并汇入长江，流域面积为27×10⁴km²，多年平均气温为11～16 ℃，降水量多年年均值为600～1 400 mm，并且时空差异较大. 其中，河南段位于淮河流域中上游，是河南省最大的水系，如图1所示. 研究区内淮河干流长为340 km，流域面积高达8.83×10⁴km²，是淮河流域总面积的31.7%，占河南省总面积的52.8%^[20]. 淮河流域(河南段)水系复杂、支流众多，主要有洪汝河、沙河、北汝河、颍河、清潩河、贾鲁河、涡河、惠济河、浍河、沱河、汾泉河、黑茨河和史灌河等河流，是典型的河湖并存的水生态系统. 由于受采砂、排污和闸坝调控^[21-23]等人类活动的影响，研究区内水污染比较严重，空间差异较大，给流域水环境和生态服务系统造成了极大的破坏.

水质站点 ： 1—淮滨；2—蒋集；3—固始；4—班台；5—李桥；6—栗园桥；7—舞钢；8—纸店；9—址坊；10—吴刘；11—白沙；12—扶沟；13—陈桥；14—新郑；15—陶成闸；16—高村桥；17—程湾；18—马湾；19—叶舞；20—杨寨；21—李坟；22—郾城；23—郸城；24—邸阁；25—玄武；26—付桥；27—睢县；28—东孙营；29—业庙；30—张板桥；31—张桥. 下同.
图1 淮河流域(河南段)水质站点分布
Fig.1 Distribution of water quality monitor sites in Huai River Basin (Henan section)

1 .2 数据来源

根据2 .2 .1 和2 .2 .2 节的分析结果可知，不同季节水质指标变化较大且存在显著的年际变化趋势. 鉴于此，该研究分全年、丰水期、枯水期和2009—2012年、2013—2017年两个时段分别对流域水质指标的平均值与其所在子流域的土地利用类型进行Spearman相关分析(见表3). 其中，2009—2012年和2013—2017年两个时段水质变化对应的土地利用类型所在年份分别为2010年和2015年. 根据前文所述，该研究进行相关分析的样本数为31个，但由于流域内水田较少，超过一半的站点所在子流域水田面积占比为0，故水质指标与水田面积占比的相关分析结果不具代表性，此处不作讨论.

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1 .3 研究方法

1 .3 .1 季节性Mann-Kendall趋势检验法

各站点不同季节的水质变化情况见图7. 由图7可见，各站点的ρ (COD_Cr)在丰水期和枯水期变化较小，但大部分站点(21个)在丰水期略高，这可能是由于丰水期降水量较多且植物处于生长季，而枯水期降水量较少且植物处于非生长季造成的^[30]. 大部分站点(24个)的ρ (NH₄⁺-N)在枯水期高于丰水期，主要原因可能是枯水期降水量较少，河道中水流速度缓慢，不利于污染物的扩散，水体的自净能力相应降低^[31-32]，加上枯水期水温较低，水生植物对营养物的吸收能力较弱^[33]，导致枯水期ρ (NH₄⁺-N)较高. 但也有少部分站点丰水期ρ (NH₄⁺-N)大于枯水期，如高村桥、郾城、栗园桥、陶成闸、李坟和李桥，这可能是由于不同季节流域内人类活动强度存在差异造成的^[34]，尤其是在丰水期农业活动强度加大^[30]，如夏玉米的基肥和追肥时间主要集中在丰水期的6—7月^[35]，施用的氮肥量增多，加之降水量大，未被作物吸收的营养元素随地表径流进入水体，导致河道的污染物增多. 对于ρ (TP)，各站点基本呈现丰水期高于枯水期的规律，主要是因为丰水期降水充沛，径流对泥沙的冲刷、搬运能力较强，TP在长时间的径流运移中容易被土壤和泥沙吸附并携带进入河道中^[36].

表1 淮河流域(河南段)水质站点基本信息

Table 1 Basic information of water quality monitor sites in Huai River Basin (Henan section)

注： 数据来源于原河南省环境保护局(http://www.hnep.gov.cn/hjzl/dbshjzlbg/H600405index_1.htm).

图2 淮河流域(河南段)土地利用类型
Fig.2 Land use patterns in Huai River Basin (Henan section)

1 .3 .2 土地利用类型与水质的相关性分析

由于水环境的变化主要受人类排污的影响^[22,29]，根据2011—2016年流域内各地级市的COD_Cr负荷和NH₄⁺-N负荷的年排放量(见图6)，各地区近年来污染物的排放量均有所下降，这也是该流域水质有所好转的主要原因之一. 总体来看，2009—2017年淮河流域(河南段)水环境质量不断提高，这与流域内河流水质的管理措施密切相关，如污染物排放量的减少及其他相关污染防治工程的实施等.

“由多个步骤组成的管理过程，使风险管理工作更有序化、制度化和具体化。”是“澳新风险管理标准”的重磅亮点。

图3 各子流域土地利用类型面积占比
Fig.3 Proportion of seven land use types in each sub-basin

2 结果与讨论

2 .1 淮河流域(河南段)土地利用结构分析

由于水质站点上游地区所有土地利用的组成和变化都对该位置的水质有直接或间接的影响^[27-28]，该研究将影响每个站点水质的子流域范围定义为该站点上游、符合产汇流机制的所有子流域之和. 2010年和2015年各子流域土地利用类型面积占比统计结果见图3. 由图3可见，淮河流域(河南段)各子流域土地利用类型的组成在2010年和2015年基本相似，除固始站和蒋集站对应的子流域的土地利用类型以林地和水田为主外，其余子流域多以旱地和城镇为主，并且旱地面积占比较大，水域和荒地面积占比较小，占总面积的5%左右，土地利用结构比较单一.

图4 2009—2017年淮河流域(河南段) ρ (COD _Cr )、 ρ (NH ₄ ⁺ -N)的时间变化趋势
Fig.4 Trends in ρ (COD_Cr) and ρ (NH₄⁺-N) from 2009 to 2017 in Huai River Basin (Henan section)

2 .2 淮河流域(河南段)水质的时间变化特征

2 .2 .1 水质的年际变化趋势

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2 .2 .2 水质的季节变化特征

土地利用数据采用2010年和2015年1∶1000 000 遥感监测数据分类结果(见图2)，并进一步将其划分为水田、旱地、林地、草地、水域、城镇和荒地7种类型，其数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心(http://www.resdc.cn/data.aspx?DATAID=98).

图5 2015—2017年淮河流域(河南段)
ρ (TP)时间变化趋势
Fig.5 Trends in ρ (TP) from 2015 to 2017 in Huai River Basin (Henan section)

由于ρ (TP)的时间序列较短，该研究只展示其在2015—2017年的年均值变化(见图5). 由图5可见，ρ (TP)较大的站点主要集中在沱河、浍河、惠济河、贾鲁河、清潩河、颍河中游和洪汝河，而涡河、颍河上游、北汝河、沙河、史灌河和淮河干流的ρ (TP)较低，且大部分地区ρ (TP)年均值明显下降，河流水质有所好转.

提取各站点所在子流域的土地利用数据，采用Spearman相关分析法建立并分析土地利用类型面积占比与水质指标之间的相关关系，定性判断土地利用类型对水质的影响. 其中，土地利用的提取在ArcGIS 10.2 软件中完成，土地利用类型面积占比与水质指标的相关关系的建立在SPSS 23.0软件中完成.

利用季节性Mann-Kendall趋势检验法得到2009—2017年31个水质站点ρ (COD_Cr)和ρ (NH₄⁺-N)的时间变化趋势，结果见图4. 由图4可见：有16个站点的ρ (COD_Cr)呈现显著的下降趋势，主要位于沱河、惠济河、涡河上游、贾鲁河、清潩河、汾泉河、颍河中下游和洪汝河的上游，从ρ (COD_Cr)的角度来看，水环境质量有所改善；有6个站点的ρ (COD_Cr)呈现显著的上升趋势，分别位于浍河、涡河中游、沙河上游、洪汝河下游和淮河干流；其余站点ρ (COD_Cr)变化不明显. 对于ρ (NH₄⁺-N)，有19个站点呈显著下降趋势，有3个站点呈显著上升趋势，其余站点变化不明显，水质变化趋势的空间分布情况与ρ (COD_Cr)类似.

表2为31个水质站点丰水期(4—9月)、枯水期(10月—翌年3月)及全年的ρ (COD_Cr)、ρ (NH₄⁺-N)和ρ (TP)平均值的相关矩阵. 从表2可以看出，在不同水期，ρ (COD_Cr)、ρ (NH₄⁺-N)和ρ (TP)均两两显著正相关，说明3个污染指标的变化趋势较为一致.

受降雨与径流的季节性变化影响，水质存在一定的周期性变化. 因此，水质资料在丰水期与枯水期之间不具有可比性. 目前，水质监测大多以手工取样为主，水质监测经常出现漏测的情况，并且长时间序列的水质数据会存在较明显的自相关性^[24]. 为解决上述情况对水质趋势检验结果的影响，该研究采用季节性Mann-Kendall趋势检验法^[25-26]对研究区水质变化特征进行分析. 季节性Mann-Kendall趋势检验法是基于Mann-Kendall趋势检验法改进的，在水质趋势分析中被广泛应用^[10,18,24]，序列长度一般以5～8 a为宜. 季节性Mann-Kendall趋势检验法的原理是将历年相同月份或季节的水质数据进行比较，若后面的值(从时间上)大于前面的值记为“+”；反之，则记为“-”. 如果“+”的个数比“-”的多，则为上升趋势；反之，则为下降趋势；若二者的个数相同，水质资料不存在上升或下降的趋势. 根据前人研究，显著性水平P 设为0.05和0.1，相应的Z 值为1.96和1.65，具体计算公式参考文献[18]. 水质时间变化趋势的分析采用MATLAB编程语言完成.

图6 2011—2016年淮河流域(河南段)各行政区污染负荷年排放量
Fig.6 Annual pollution emissions from 2011 to 2016 in different administrative cities of Huai River Basin (Henan section)

表2 全年、丰水期和枯水期水质指标的相关矩阵

Table 2 Correlation matrix of water quality parameters in whole year, wet season and dry season

注： *、** 分别表示显著性水平为0.05、0.01. 下同.

2 .3 淮河流域(河南段)水质的空间分布特征

计算各水质指标的多年平均值并参照GB 3838—2002中各类水质标准对应的标准限值，分析淮河流域(河南段)水污染的空间分布情况(见图8). 虽然该流域水环境质量总体有所改善，但改善效果并不明显，部分站点的水质依然较差. 对于ρ (COD_Cr)，污染比较严重的站点主要分布在沱河、浍河、惠济河、涡河、贾鲁河、清潩河、颍河中游、黑茨河、汾泉河和洪汝河，基本属于GB 3838—2002 Ⅳ类或Ⅴ类水质，部分站点甚至属于GB 3838—2002劣Ⅴ类水质，水污染指标严重超标；而位于颍河上游、北汝河、沙河、淮河干流和史灌河的水质较好，基本属于GB 3838—2002 Ⅰ类或Ⅱ类水质. 对于ρ (NH₄⁺-N)和ρ (TP)，除个别站点存在一定差异外，其空间分布总体上与ρ (COD_Cr)相似. 根据土地利用类型面积占比统计结果(见图3)可知，相对其他断面而言，水污染比较严重的站点所在子流域内旱地和城镇面积占比较高，受农业活动、周围工业和城镇生活污水的影响较大. 由流域内各地级市历年的排污情况(见图6)可以看出，商丘市、开封市、郑州市、周口市及驻马店市的COD_Cr和NH₄⁺-N年负荷排放量相对其他地区较高，直接导致这些地区河流水环境的恶化. 而对于水质较好的站点，其子流域内林地和草地的面积占比相对较高，旱地和城镇的面积占比相对较低，有利于水环境的改善. 此外，这些地区污染物的年排放量较少也可能是促成流域内水污染减少的重要原因.

图7 淮河流域(河南段)各站点不同季节水质指标分布
Fig.7 Column charts of water quality parameters during wet season and dry season in Huai River Basin (Henan section)

2 .4 淮河流域河南段土地利用类型与水质的相关性分析

根据淮河流域(河南段)主要支流的地理位置和流域面积，收集2009—2017年研究区内31个水质站点(见表1)的水质周测浓度，数据来源于原河南省环境保护局(http://www.hnep.gov.cn/hjzl/dbshjzlbg/H600405index_1.htm). 选取流域内3个重要的水污染指标〔ρ (COD_Cr)、ρ (NH₄⁺-N)和ρ (TP)〕进行水质分析，通过每个月内4次周测数据的平均值得到其月均值，其中，个别周测数据存在缺测时，以月内已有的剩余周测数据计算，表1样本个数为计算得到的月均值个数. 受实测数据的限制，ρ (TP)的收集时间段为2015年7月—2017年12月. 2011—2016年排污数据来源于2012—2017年《河南省环境统计年报》，主要包括研究区内各个地级市的COD_Cr和NH₄⁺-N负荷的年排放量.

由表3可见，旱地和城镇面积占比与各水质指标均呈正相关，并且总体上旱地面积占比与ρ (COD_Cr)的正相关性较显著，而城镇面积占比与各水质指标的正相关性都达到了显著水平，说明旱地和城镇用地对河流水质具有明显的负效应. 这主要是由于农作物的生产过程中往往伴随着大量农药氮肥的施用，未被作物吸收的营养元素将随着降雨径流的冲刷经地表进入河流，从而对水环境造成污染. 城镇代表着高强度的人类活动，容易产生大量含氮、磷的市政污水和工业废水，对水质造成影响，因此人类活动通常是水环境污染的“源”. 林地、草地、荒地和水域面积占比与各水质指标都呈负相关，究其原因： ①林地和草地的植被比较丰富，植被根系吸收和土壤滞留等相关生物地球化学过程可以有效减少地表径流中的污染物^[31,37]；②林地和草地面积的增加会相应地减少旱地和城镇用地面积，从而达到减轻污染的效果^[38-41]. 而荒地由于受人类活动的干涉较少，因此造成的污染也较轻. 水域面积占比与各水质指标的相关性较弱，呈微弱负相关，故林地、草地、荒地和水域的水质迁移转化等自然过程往往能够缓解水体污染，起着污染“汇”的作用，这与水污染的“源-汇”理论基本吻合^[36,42-45]. 因此，保护及管理林地和草地、控制流域内旱地和城镇面积占比以及减少水污染负荷的排放成为淮河流域(河南段)水污染防治的关键.

图8 ρ (COD _Cr )、 ρ (NH ₄ ⁺ -N)和 ρ (TP)的空间分布
Fig.8 The spatial variation of ρ (COD_Cr),ρ (NH₄⁺-N) and ρ (TP)

表3 土地利用类型与水质指标的相关性分析

Table 3 Correlation between proportions of land use patterns and water quality parameters

3 结论

a) 2009—2017年淮河流域(河南段)大部分地区ρ (COD_Cr)、ρ (NH₄⁺-N)和ρ (TP)均呈下降趋势，水环境质量总体上有所改善，ρ (COD_Cr)和ρ (TP)在丰水期略高于枯水期，ρ (NH₄⁺-N)在枯水期高于丰水期，各水质指标存在明显的季节性变化.

圣人立教，首言问行，而文必先乎行者，以行必于文焉见之也。……所以有圣人贤人，即有圣人贤人之文，有忠臣孝子，即有忠臣孝子之文，诚积于中而形于言，是有所不得已者，如唐虞之所吁俞，伊周之所训诰，邹鲁洙泗之所称说，以至伯夷《采薇》之歌、屈原《怀沙》之篇、伯奇《履霜》之操，并悬日月，同敝天壤，使千古而下，读其书如见其人，如闻其声，为之或泣或歌，流连而不能已，是皆文之用也。［11］卷首《居易堂集自序》，1

b) 流域内水污染问题仍然比较严重，大部分地区水质属于GB 3838—2002 Ⅳ类或Ⅴ类水质，部分站点甚至属于GB 3838—2002劣Ⅴ类水质. 其中，水污染较为严重的河流为沱河、浍河、惠济河、涡河、贾鲁河、清潩河、颍河中游及洪汝河，而颍河上游、北汝河、沙河、淮河干流及史灌河的水质较好. 这主要与这些地区的土地利用类型面积占比及污染负荷的排放量有关.

对照组患者进行内瘘穿刺的总次数为1450次,其中共有110次出现穿刺点出血的情况,内瘘穿刺点渗血的发生率为7.58;观察组患者进行内瘘穿刺的总次数为1450次,其中共有51次出现穿刺点渗血的情况,内瘘穿刺点渗血发生率为3.52。经比较,观察组患者的穿刺点渗血发生率明显低于对照组,差异具有统计学意义(P<0.05)。

中国是世界上自然灾害频发的国家之一，每年的农业受灾面积达数亿亩。长期以来，农民“靠天吃饭”的问题都未得到有效解决，而完善的现代农业保险体系正是解决这一难题的关键所在。目前，我国的农业保险主要以政策性保险为主，商业性保险为辅。这既是历史的选择，也是实践的结果。据中央财经大学保险学院院长李晓林介绍，政策性农业保险是市场经济国家扶持农业发展的通行做法，具体来说就是以保险公司市场化经营为依托，政府通过保费补贴等政策扶持，对种植业、养殖业因遭受自然灾害和意外事故造成的经济损失提供的保险。

c) 淮河流域(河南段)土地利用类型以旱地和城镇为主，这是研究区水环境污染的主要原因，而林地、草地、荒地和水域能够缓解水环境污染. 因此，保护及管理林地和草地、控制流域内旱地和城镇面积占比以及减少水污染负荷的排放成为淮河流域(河南段)水污染防治的关键.

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Spatiotemporal Changes of Water Quality in Huai River Basin (Henan Section )and Its Correlation with Land Use Patterns

YANG Qin^1,2, TANG Qiuhong^1,2, ZHANG Yongyong^1*

1.Key Laboratory of Water Cycle and Related Land Surface Processes, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China 2.University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China

Abstract ： The quantitative assessment of water quality is beneficial to local governments in formulating and implementing water pollution prevention policies. The Huai River Basin (Henan section) is selected as the research area, aiming to study the spatiotemporal changes of water quality, and the impact of various land use patterns on water quality on the scale of administrative division of the Huai River Basin. According to the weekly data at 31 water quality monitoring sites from 2009 to 2017, the spatiotemporal changes of ρ (COD_Cr),ρ (NH₄⁺-N) and ρ (TP) concentrations and their correlation with land use patterns are analyzed with the assistance of remote sensing monitoring data of land use, the seasonal Mann-Kendall trend test and Spearman correlation analysis. The results show that: (1) During the study period, ρ (COD_Cr),ρ (NH₄⁺-N) and ρ (TP) show a significant downward trend in most regions. However, these water quality indexes still remain at a relatively high level. Specifically, ρ (COD_Cr) and ρ (TP) are slightly higher in wet season than in dry season, whilst ρ (NH₄⁺-N) is higher in dry season. (2) In terms of spatial characteristics, the rivers that have been severely polluted include: the Tuo River, the Hui River, the Huiji River, the Guo River, the Jialu River, the Qingyi River, the midstream section of the Ying River, the Heici River, the Fenquan River and the Hongru River. The water quality measured at most of these monitoring sites fell into Class Ⅵ or Ⅴ based on GB 3838-2002 Environmental Quality Standards of Surface Water , and the water quality at some sites even exceeded the GB 3838-2002 standards for Class Ⅴ category. In contrast, the water quality of the upstream of the Ying River, Beiru River, Sha River, the main stream of Huai River and Shiguan River are better and can meet the GB 3838-2002 standards for Class Ⅰ and Ⅱ. (3) The correlation between land use patterns and water quality demonstrates that ρ (COD_Cr),ρ (NH₄⁺-N) and ρ (TP) are positively correlated with the percentage of drylands and urban areas, but negatively correlated with the percentage of forest lands, grasslands, and unused lands. Additionally, the three indexes are negatively correlated with the proportion of water areas but the correlations were statistically insignificant. This research shows that the overall water quality of the Huai River Basin (Henan section) has been improved, but the water pollution problems in some parts of the area are still severe. The primary reasons resulting in water pollution, as the study indicates, are the drylands and urban lands, while forest lands, grasslands, unused lands and water bodies can alleviate water pollution.

Keywords ： Huai River Basin (Henan section); spatiotemporal changes of water quality; land use; seasonal Mann-Kendall trend test

中图分类号： X524

文章编号： 1001-6929(2019)09-1519-12

文献标志码： A

DOI： 10.13198/j.issn.1001-6929.2019.01.21

收稿日期： 2018-08-31

修订日期： 2018-12-17

作者简介： 杨琴(1994-)，女(土家族)，贵州铜仁人，yangq.16s@igsnrr.ac.cn.

*责任作者 ，张永勇(1981-)，男，湖北京山人，副研究员，博士，主要从事复杂流域水循环与环境水文学研究，zhangyy003@igsnrr.ac.cn

基金项目： 国家自然科学基金重点项目(No.41730645)； 国家自然科学基金面上项目(No.41671024)

Supported by National Natural Science Foundation of China (No.41730645); National Natural Science Foundation of China (No.41671024)

(责任编辑：张 蕊)

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