基于全子集回归的官厅水库 WQI _min 构建与应用

WQI _min for Guanting Reservoir based on full subset regression

摘要

针对官厅水库水质监测指标繁多、评价成本高昂及入库河流与库区水质异质性显著等问题，本研究基于2018-2022年逐月监测数据，构建了“分区差异化建模-协同对比分析”的入库河流-库区水环境协同评价体系，采用全子集回归方法分别构建了适用于库区和入库河流的最简水质指数（WQI_min）评价模型，系统揭示了水质的时空演变规律及驱动机制. 结果表明：库区 WQI_min 模型包含氟、化学需氧量、氨氮、五日生化需氧量和总氮 5 项指标，调整 R² 达 0.803；入库河流模型包含电导率、氨氮、溶解氧、五日生化需氧量和总氮 5 项指标，调整 R² 达 0.841. 多重共线性诊断与 Bland-Altman 一致性分析显示，WQI_min 与传统 WQI 具有良好的一致性（一致性比例>92%），模型统计结构稳健，但 WQI_min 对水质变化响应更为敏感，可在保证评价精度的同时，将监测指标数量减少 58%；2018-2022 年库区水质整体呈逐年改善趋势，年均 WQI_min 处于中等至良好水平，春季（3 月）水质最好，秋季（9 月）相对较差；入库河流水质整体处于中等水平，汛期稀释效应可改善水质，但下花园桥（洋河）断面水质稳定性较差，汛期面源污染输入导致水质恶化风险较高；库区 WQI_min 显著高于入库河流，表明水库对氮素等污染物具有一定的自净和稀释作用. 本研究构建的协同评价体系和 WQI_min 模型可为官厅水库及类似北方半湿润区大型水库的水质高效监测与精准管理提供方法支撑.

Abstract

To address issues of excessive monitoring indicators, high evaluation costs, and significant water quality heterogeneity between inflow-rivers and reservoir zones in Guanting Reservoir, in this study a cooperative water environment evaluation system for inflow-rivers and reservoir zones was established via “zoning differentiated modeling and cooperative comparative analysis”. Water Quality Index-minimum (WQI _min) evaluation models adapted to the reservoir zone and inflow-rivers were developed using full subset regression approach based on monthly monitoring data from 2018 to 2022, to systematically reveal temporal and spatial evolution patterns of water quality and their driving mechanisms. Optimal model for the reservoir zone included five variables (fluoride, chemical oxygen demand, ammonia nitrogen, five-day biochemical oxygen demand, and total nitrogen) with an adjusted R ² of 0.803. The inflow-rivers model incorporating five parameters (electrical conductivity, ammonia nitrogen, dissolved oxygen, five-day biochemical oxygen demand, and total nitrogen) achieved an adjusted R ² of 0.841. Multicollinearity diagnosis and Bland-Altman consistency analysis demonstrated good agreement between WQI _min and conventional WQI (consistency ratio >92%) with robust statistical structure, with WQI _min being more sensitive to water quality variations. The developed models could reduce monitoring indicators by 58% while maintaining evaluation accuracy. From 2018 to 2022, the reservoir-zone water-quality showed an overall improvement trend annually, with mean WQI _min ranging from moderate to good levels. Water quality peaked in spring (March) and reached the lowest in autumn (September). Inflow-rivers maintained moderate water-quality levels, where flood season dilution effects improved water quality. The Xiahuayuanqiao (Yanghe River) section exhibited poor stability with higher risks of water-quality degradation during flood seasons due to non-point source pollution. WQI _min in the reservoir zone was significantly higher than in inflow-rivers, indicating the reservoir’s self-purification and dilution capacity for nitrogen pollutants. The cooperative evaluation system and WQI _min models constructed in this study can provide methodological support for efficient water-quality monitoring and precise management of Guanting Reservoir or similar large-reservoirs in semi-humid regions of northern China.

关键词

官厅水库 / 最简水质指数 / 全子集回归 / 水质评价 / 时空演变 / Bland-Altman 分析

Key words

Guanting Reservoir / Water Quality Index-minimum (WQI _min) / full subset regression / water quality assessment / spatiotemporal variation / Bland-Altman analysis

参考文献

[1] 杨艳红, 韩丽, 葛晖, 等 . 北方多级复合人工湿地在冬季低温条件下水质净化效果研究: 以官厅水库黑土洼湿地为例[J]. 北京师范大学学报(自然科学版), 2026, 62(1): 99.

[2] 焦晨泰, 宋世雄, 黄庆旭, 等 . 基于 Google Earth Engine 平台的官厅水库流域开放水体动态研究[J]. 北京师范大学学报(自然科学版), 2021(5): 639.

[3] 王慧 . 官厅水库库滨带生态修复工程设计研究[J]. 水利水电技术(中英文), 2024, 55(增刊1): 211.

[4] 金桂琴, 黄俊雄, 王军红, 等 . 基于水盐平衡的官厅水库氟化物达标途径研究[J]. 环境工程, 2025, 43(2): 148.

[5] 席丹墀, 许新宜, 韩冬梅, 等 . 京津冀地区水资源承载力评价[J]. 北京师范大学学报(自然科学版), 2017, 53(5): 575.

[6] 霍丽涛, 王博欣, 潘增辉, 等 . 基于对应分析法的北京密怀顺地区地表水回补地下水环境影响评价[J]. 北京师范大学学报(自然科学版), 2020, 56(2): 195.

[7] 胡莹莹, 王义成, 周毓彦, 等 . 基于综合水质指数的白洋淀流域水质评价[J]. 水利水电技术(中英文), 2022, 53(3): 145.

[8] 明安远, 谢富明, 赵长森, 等 . 河流断面演变关键影响因子遥感统计分析与识别[J]. 北京师范大学学报(自然科学版), 2021, 57(4): 498.

[9] 程鹏, 孙明东, 郝韶楠 . 基于最简水质综合评价指数的官厅水库上游河流水质评价[J]. 生态环境学报, 2023, 32(2): 372.

[10] 郑能展, 岳卫峰, 郭梦申, 等 . 基于多重水质评价的干旱区灌溉对区域地下水水质的影响[J]. 北京师范大学学报(自然科学版), 2020, 56(2): 282.

[11] 吕铃钥, 梁金辉, 宋伟, 等 . 山东省黄河及南四湖流域重点河湖水生态健康综合评价[J]. 北京师范大学学报(自然科学版), 2025, 61(3): 352.

[12] Hurley T, Sadiq R, Mazumder A . Adaptation and evaluation of the Canadian Council of Ministers of the Environment Water Quality Index (CCME WQI) for use as an effective tool to characterize drinking source water quality[J]. Water Research, 2012, 46(11): 3544.

[13] 吴怡, 王成, 王华, 等 . 基于 CCME-WQI 方法的鄱阳湖流域乐安河水质分析[J]. 环境科学, 2024, 45(9): 5235.

[14] 陈慧, 黎小红, 谢建枝, 等 . 基于 WQI 和多元统计分析的官厅水库水质评价[J]. 环境科学与技术, 2025, 48(6): 185.

[15] 孔锋, 史培军, 吕丽莉, 等 . 全球陆地暴雨时空格局变化的自然和人文影响因素研究(1981-2010年)[J]. 北京师范大学学报(自然科学版), 2018, 54(2): 208.

[16] 朱长军, 赵方星, 李步东, 等 . 基于主成分分析及 WQI_min 的大黑汀水库水质评价 [J]. 河南师范大学学报(自然科学版), 2021, 49(3): 52.

[17] 李晓琳, 潘兴瑶, 杨默远, 等 . 基于生态补水的永定河流域径流变化分析[J]. 北京师范大学学报(自然科学版), 2022, 58(6): 886.

[18] Pesce S F, Wunderlin D A . Use of water quality indices to verify the impact of Córdoba city (Argentina) on Suquı́a River[J]. Water Research, 2000, 34(11): 2915.

[19] 徐若诗, 逄勇, 罗缙, 等 . 基于 WQI 的南水北调东线江苏段水质评价及时空分布特征[J]. 环境科学, 2024, 45(9): 5227.

[20] Jonnalagadda S B, Mhere G . Water quality of the Odzi River in the eastern highlands of Zimbabwe[J]. Water Research, 2001, 35(10): 2371.

[21] Wu Z S, Lai X J, Li K Y . Water quality assessment of rivers in Lake Chaohu Basin (China) using water quality index[J]. Ecological Indicators, 2021, 121: 107021.

[22] 程鹏, 张汪寿 . 近 20 年中国大陆人类活动净磷输入的时空变化特征与类群分析[J]. 生态环境学报, 2019, 28(3): 540.

[23] Xue F F, Zhang T Y, Jia Y L, et al. Developing a deep learning-based image analysis model for high-throughput micronucleus assays: genotoxicity as a sediment quality indicator in East Taihu and Yangcheng Lakes, China[J]. Ecological Informatics, 2026, 94: 103651.

[24] 万颖, 杜明普, 郭艳敏, 等 . 基于 WQI_min 模型的贵州草海水质评价分析 [J]. 河南师范大学学报(自然科学版), 2025, 53(4): 107.

[25] 赵学丽 . 1999 年北京市水资源公报概述[J]. 北京水利, 2000(6): 44.

[26] 文帅龙, 吴涛, 杨洁, 等 . 冬季大黑汀水库沉积物-水界面氮磷赋存特征及交换通量[J]. 中国环境科学, 2019, 39(3): 1217.

[27] 王明浩, 段丽杰, 王加攀, 等 . 1996-2015 年大伙房水库水环境演变特征[J]. 环境科学与技术, 2021, 44(1): 100.

[28] 娄保锋, 彭晓然, 许秀贞, 等 . 丹江口库区入库河流水质现状与趋势及污染控制[J]. 人民长江, 2025, 56(12): 40.

[29] 翟振起, 黄廷林, 陈凡 . 茜坑水库水质评价及污染源解析[J]. 水资源与水工程学报, 2021, 32(6): 57.

[30] 郭涛, 陈海洋, 滕彦国, 等 . 东北典型农产区流域地下水水质评价与污染源识别[J]. 北京师范大学学报(自然科学版), 2017, 53(3): 316.

[31] 王静, 尚鹤, 曹吉鑫, 等 . 北京官厅水库砷和氨氮分布特征及水质变化[J]. 湿地科学与管理, 2012, 8(3): 61.

[32] 李鸿雁, 杨巍, 李峰平 . 嫩江流域降水特征时空分布分析[J]. 西北大学学报(自然科学版), 2020, 50(3): 427.

[33] 王琼, 李法云, 范志平, 等 . 辽宁省大伙房水库及入库河流水质空间特征与河库水质关系[J]. 湖泊科学, 2016, 28(4): 775.

[34] Kivilä E H, Prėskienis V, Gaudreault N, et al. Variability in lake bacterial growth and primary production under lake ice: evidence from early winter to spring melt[J]. Limnology and Oceanography, 2023, 68(11): 2603.

[35] 李鸿雁, 王凡, 刘莹莹, 等 . 洮儿河流域平原区气候变化情景下浅层地下水水位动态响应分析[J]. 北京师范大学学报(自然科学版), 2021, 57(3): 345.

[36] 高星琪, 董志, 李令军, 等 . 官厅水库上游河流水质空间变异多元统计分析[J]. 湿地科学, 2019, 17(1): 106.

[37] 梁涛, 王红萍, 张秀梅, 等 . 官厅水库周边不同土地利用方式下氮、磷非点源污染模拟研究[J]. 环境科学学报, 2005, 25(4): 483.

[38] 夏明珠, 薛万来, 黄俊雄, 等 . 北京白河流域不同空间尺度下水质对土地利用的响应关系[J]. 环境科学研究, 2024, 37(4): 764.

基金资助

北京市科技计划资助项目(Z221100005222014)

北京市财政资助项目(11000023T000002092475)