1 引言

　　湖泊富營(yíng)養(yǎng)化是當(dāng)前我國(guó)水環(huán)境領(lǐng)域面臨的重要問(wèn)題之一，其中，滇池作為高原重污染湖泊的典型代表，自1980s以來(lái)受到人們的廣泛關(guān)注，研究人員也對(duì)此開(kāi)展了大量的監(jiān)測(cè)、模擬、規(guī)劃和控制研究.在長(zhǎng)期的研究中，如何評(píng)估滇池的水質(zhì)變化趨勢(shì)、識(shí)別主要水質(zhì)指標(biāo)的演替特征與規(guī)律，一直是人們廣為關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題之一(萬(wàn)能等，2007;鄒銳等，2011).在國(guó)務(wù)院發(fā)布的《滇池流域水污染防治“十二五”規(guī)劃》中，提出了全面推進(jìn)及突出重點(diǎn)、兼顧全面的原則.為更好地推進(jìn)“十二五”期間滇池富營(yíng)養(yǎng)化控制和水質(zhì)改善，需基于長(zhǎng)時(shí)間序列的水質(zhì)數(shù)據(jù)分析，識(shí)別滇池水質(zhì)指標(biāo)的變化趨勢(shì)和長(zhǎng)期水平，進(jìn)而區(qū)分不同水質(zhì)指標(biāo)在滇池污染防治中的優(yōu)先程度，從而可以更具針對(duì)性地進(jìn)行滇池污染防治.

　　水質(zhì)變化趨勢(shì)的識(shí)別并非簡(jiǎn)單的時(shí)間變化分析，而要考慮到水質(zhì)變化過(guò)程中固有的周期性和隨機(jī)性特征，排除干擾誤差.在水質(zhì)趨勢(shì)的時(shí)間序列分析中，統(tǒng)計(jì)模型是常用的方法.目前已有的研究多采用線性回歸或者基于次序統(tǒng)計(jì)量的非參數(shù)方法，但因其主要基于線性或者單調(diào)性假設(shè)，不能反映局部變化.而水質(zhì)由于受到人為活動(dòng)干擾及其他自然因素影響，并不滿(mǎn)足線性、單調(diào)假設(shè).為解決這一問(wèn)題，在前期的研究基礎(chǔ)上，STL(Seasonal-Trend Decomposition using LOESS)方法被應(yīng)用于水質(zhì)評(píng)價(jià)中，它采用局部加權(quán)回歸法(LOESS)進(jìn)行擬合，是一種可以處理非線性、局部趨勢(shì)的非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法.STL方法最早由Clevel and 等 (1990)提出并應(yīng)用于對(duì)大氣CO2濃度和美國(guó)失業(yè)人口數(shù)變化趨勢(shì)分析上.在水質(zhì)變化分析中，Qian等(2000)最先采用STL方法對(duì)美國(guó)加州紐斯河口的氮(N)、磷(P)數(shù)據(jù)進(jìn)行了趨勢(shì)識(shí)別.此后，STL方法在環(huán)境領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，例如，Sellinger等(2008)應(yīng)用 STL方法分析了密歇根-休倫湖水位的變化趨勢(shì);Conrad等(2004)應(yīng)用 STL方法結(jié)合動(dòng)態(tài)線性模型(DLM)分析了美國(guó)亞德金河懸沙濃度和水流量的變化趨勢(shì)及關(guān)系.作為探索性數(shù)據(jù)分析的有效手段，STL方法亦有廣泛的應(yīng)用(Lu et al., 2003; Carslaw et al., 2005; Jong et al., 2012).對(duì)于滇池而言，由于人為干擾的強(qiáng)度增大，水質(zhì)指標(biāo)變化具有很強(qiáng)的非線性和隨機(jī)性特征.因此，本文擬采用STL方法對(duì)水質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列分析，剔除干擾因素，從而可以更為準(zhǔn)確地反映各個(gè)水質(zhì)指標(biāo)的變化趨勢(shì).但STL方法的缺陷在于無(wú)法有效判定趨勢(shì)變化的顯著性，為此，本文采用穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)換指數(shù)(Regime Shift Index，RSI)對(duì)趨勢(shì)的變化進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，從統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上確定趨勢(shì)變化的顯著性，以期為進(jìn)一步的滇池水質(zhì)改善提供決策參考.

　　2 研究對(duì)象與方法

　　2.1 研究對(duì)象

　　本文的分析對(duì)象為滇池外海，選取昆明市環(huán)境監(jiān)測(cè)中心在外海的8個(gè)常規(guī)監(jiān)測(cè)點(diǎn)位(灰灣中、羅家營(yíng)、觀音山西、觀音山中、觀音山東、白魚(yú)口、滇池南、�？谖�)為研究對(duì)象(圖 1).根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性，選取水溫(T)、pH、透明度(SD)、溶解氧(DO)、BOD5、CODMn、氨氮(NH3-N)、總氮(TN)、總磷(TP)、葉綠素a(Chl a)10個(gè)水質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行分析，時(shí)間尺度為1998—2010年，時(shí)間分辨率為月.因此，每個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)位的每個(gè)水質(zhì)指標(biāo)的數(shù)據(jù)樣本為156個(gè)(Chl a時(shí)間尺度為1999—2009年，每個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)位132個(gè)數(shù)據(jù)).數(shù)據(jù)缺失值比例為2.8%，采用中位數(shù)平滑方法進(jìn)行插值;Q-Q圖(Q-Qplot)顯示插值后數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)具有相同的分布，說(shuō)明插值效果良好.本文對(duì)水質(zhì)數(shù)據(jù)的分析均基于R 3.0.1版本(http://www.r-project.org/).

　　圖 1 滇池外海監(jiān)測(cè)點(diǎn)位分布

　　首先采用STL方法對(duì)水質(zhì)指標(biāo)或水質(zhì)指標(biāo)的比例進(jìn)行分解，并抽取分解后的趨勢(shì)項(xiàng)，探究指標(biāo)或其比值的變化趨勢(shì).STL方法可獲取趨勢(shì)項(xiàng)，但并不能對(duì)趨勢(shì)項(xiàng)變化特征進(jìn)行分析.為此，本文采用穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)化指數(shù)(RSI)對(duì)趨勢(shì)項(xiàng)變化的顯著性進(jìn)行定量分析，探究趨勢(shì)項(xiàng)的突變和穩(wěn)定區(qū)域，從而對(duì)趨勢(shì)項(xiàng)的變化狀態(tài)進(jìn)行確認(rèn).

　　2.2 魯棒局部加權(quán)回歸法

　　魯棒局部加權(quán)回歸法(Robust LOESS)是一個(gè)迭代回歸的過(guò)程，是STL方法采用的平滑方法，其主要步驟如下(Clevel and ，1979;1988).

　　2.2.1 LOESS過(guò)程

　　基于距離越近、相關(guān)性越強(qiáng)的假設(shè)，賦予不同位置的點(diǎn)不同的權(quán)重并進(jìn)行局部加權(quán)回歸.該過(guò)程需要選定局部回歸的窗口長(zhǎng)度、回歸方程階數(shù)(d)及權(quán)重函數(shù)(W)，常采用立方權(quán)重函數(shù)：

　　假設(shè)一個(gè)正整數(shù)q≤n(n為時(shí)間序列長(zhǎng)度)，令距離x點(diǎn)最近的q個(gè)點(diǎn)被選擇參與回歸，λq(x)為距離x點(diǎn)第q遠(yuǎn)的點(diǎn)與x點(diǎn)處的距離， xi-x 為xi點(diǎn)與x點(diǎn)之間的距離，則x的臨近值權(quán)重公式為vi(x)=W(

　　).選定回歸階數(shù)d后，根據(jù)最小二乘法得到回歸結(jié)果(x).當(dāng)q>n時(shí)，令λn(x)為離x最遠(yuǎn)點(diǎn)的距離，此時(shí)λq(x)=λn(x)q n .

　　2.2.2 魯棒性過(guò)程

　　為了消除極端值對(duì)回歸結(jié)果的影響，基于xi點(diǎn)處殘差 Ri = g(xi)-yi大小，賦予xi權(quán)重，殘差值大的點(diǎn)處被賦予小的權(quán)重.通常采用平方權(quán)重函數(shù)：

　　令h=6×median(Ri)，則各點(diǎn)處的Robust權(quán)重值為ρi=B(Ri /h)，此權(quán)重與vi(x)一起用于最小二乘法的參數(shù)估計(jì).

　　2.2.3 迭代過(guò)程

　　重復(fù)LOESS過(guò)程和魯棒性過(guò)程，直至收斂.

　　2.3 STL方法

　　STL是一種用LOESS作為平滑器，將時(shí)間序列分解為低頻率的趨勢(shì)項(xiàng)、高頻率的周期項(xiàng)及不規(guī)則變化的殘差項(xiàng)的非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法：

　　式中，Yv、Trendv、Seasonalv和Residualv分別為v時(shí)刻的觀測(cè)值、趨勢(shì)項(xiàng)、周期項(xiàng)和殘差項(xiàng).對(duì)于水質(zhì)數(shù)據(jù)，趨勢(shì)項(xiàng)可認(rèn)為是低頻率的變化趨勢(shì)，周期項(xiàng)可認(rèn)為是由于周期性穩(wěn)定擾動(dòng)造成的高頻變化，而殘差項(xiàng)可認(rèn)為是隨機(jī)擾動(dòng)造成的不規(guī)則變化，因此，將周期項(xiàng)和殘差項(xiàng)去除得到低頻的趨勢(shì)項(xiàng)，有利于準(zhǔn)確認(rèn)識(shí)水質(zhì)變化趨勢(shì).STL方法是一個(gè)遞歸的過(guò)程，每一次遞歸要分別進(jìn)行3次LOESS和滑動(dòng)平均過(guò)程.魯棒局部加權(quán)回歸法方法的LOESS過(guò)程和魯棒性過(guò)程分別在STL的內(nèi)部環(huán)(圖 2)和外部環(huán)中嵌套實(shí)現(xiàn).

　　圖 2 STL方法內(nèi)部環(huán)過(guò)程

　　滇池的水質(zhì)數(shù)據(jù)是以年為周期的月時(shí)間序列，每個(gè)月份的數(shù)據(jù)組成1個(gè)子序列，共12個(gè)子序列.假設(shè)Yv、Skv、Tkv、Rkv分別表示v時(shí)刻的觀測(cè)值、k次迭代的周期項(xiàng)、趨勢(shì)項(xiàng)和殘差項(xiàng)，則STL的內(nèi)部環(huán)步驟如圖 2所示.對(duì)于波動(dòng)劇烈的時(shí)間序列，還應(yīng)加上外部環(huán)過(guò)程，即在內(nèi)部環(huán)完成n(i)次迭代前，根據(jù)每一時(shí)間點(diǎn)殘差的大小賦予魯棒權(quán)重(式(2))，并將權(quán)重應(yīng)用于下一次迭代.外部環(huán)進(jìn)行次數(shù)為n(o)，每進(jìn)行一次外部環(huán)過(guò)程，都需要進(jìn)行n(i)次內(nèi)部環(huán)過(guò)程，初始Robust權(quán)重為1.平滑參數(shù)n(s)、n(l)、n(t)的選擇，內(nèi)部環(huán)次數(shù)n(i)、外部環(huán)次數(shù)n(o)的選擇及收斂的規(guī)則參見(jiàn)文獻(xiàn).

　　2.4 穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)換指數(shù)(RSI)

　　RSI是一種滑動(dòng)T檢驗(yàn)(running T-test)方法，通過(guò)計(jì)算某一點(diǎn)的RSI值，來(lái)判斷該點(diǎn)前后M個(gè)值組成的樣本是否有顯著性的變化(Xu et al., 2013).t0時(shí)刻的RSI值公式為：

　　式中，

　　，x(t)表示t0時(shí)刻之前M個(gè)時(shí)間序列值的平均值，2表示t0時(shí)刻之后M個(gè)時(shí)間序列值的平均值.如果RSI值不在對(duì)應(yīng)自由度的T分布的置信區(qū)間中，則認(rèn)為該點(diǎn)前后M個(gè)值組成的樣本有顯著的變化;如果某個(gè)區(qū)域都是顯著點(diǎn)，說(shuō)明該區(qū)域變化顯著、迅速，而在顯著區(qū)域之間的區(qū)域相對(duì)穩(wěn)定.RSI結(jié)果與STL趨勢(shì)項(xiàng)相比，在開(kāi)始和末端各缺少M(fèi)個(gè)值.在本文對(duì)滇池的水質(zhì)數(shù)據(jù)分析中，選擇M=24(Rosqvist et al., 2010)，對(duì)應(yīng)T分布的自由度為(2M-2)即為46，選擇95%置信區(qū)間作為顯著點(diǎn)的判斷標(biāo)準(zhǔn).

　　3 結(jié)果與討論

　　3.1 一般理化指標(biāo)的趨勢(shì)分析與判定

　　為便于分析并考慮到滇池的富營(yíng)養(yǎng)化特征，本文將水質(zhì)指標(biāo)分為3類(lèi)：一般理化指標(biāo)、有機(jī)物指標(biāo)和富營(yíng)養(yǎng)化指標(biāo).一般理化指標(biāo)包括T、pH、SD和DO;有機(jī)物指標(biāo)包含CODMn和BOD5，由于缺乏COD的數(shù)據(jù)，本文以BOD5/CODMn來(lái)近似表征水體的可生化性;富營(yíng)養(yǎng)化指標(biāo)包含NH3-N、TN、TP和Chla.圖 3展示了4種理化指標(biāo)的趨勢(shì)項(xiàng)及SD和DO的RSI分析結(jié)果.

　　圖 3 一般理化水質(zhì)指標(biāo)趨勢(shì)及RSI變化(指標(biāo)趨勢(shì)圖中水平虛線為平均值，RSI圖中兩條水平虛線分別表示t檢驗(yàn)95%置信區(qū)間的端點(diǎn)值(下同);豎直虛線為RSI顯著區(qū)域的極值點(diǎn)，豎直實(shí)線表示2003年1月時(shí)間點(diǎn))

　　由圖可知，各個(gè)站點(diǎn)水溫總體趨勢(shì)一致，呈現(xiàn)降低-升高-降低-升高的趨勢(shì)，變動(dòng)范圍在16.5~19.5 ℃之間，平均值在15.5~17.5 ℃之間;水溫從2008年開(kāi)始緩慢升高，到2010年底達(dá)到13年平均水平，較1998年水平低1 ℃左右;觀音山西和�？谖髌骄�值較高.

　　各個(gè)站點(diǎn)pH變化趨勢(shì)一致，變動(dòng)范圍在8.2~9.2之間，平均pH在8.7~9.0之間;pH從1998年1月至2001年5月下降，至2003年上升，波峰出現(xiàn)在5月或9月，至2007年下降，波谷出現(xiàn)在1月或5月，至2009年呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，2009年之后維持在比較高的穩(wěn)定狀態(tài)，在9.2左右，為近13年來(lái)最高.已有的研究發(fā)現(xiàn)，湖泊中物種豐度在超過(guò)其最適pH范圍(6.0~8.5)時(shí)易于降低;劉春光等(2006)的研究也表明，藻類(lèi)在pH=8.5時(shí)生長(zhǎng)狀況最好.天然水體的pH主要決定于CO2、HCO-3、CO2-3平衡體系中各組分的相對(duì)含量，Shapiro等(1990)提出高pH/低CO2條件有利于藍(lán)藻形成競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的理論.滇池頻發(fā)的有毒藻類(lèi)水華以微囊藻為優(yōu)勢(shì)種，陳建中等(2010)的研究表明：銅綠微囊藻的最適生長(zhǎng)pH為8.0~9.0，當(dāng)pH為9.0~9.5時(shí)，其生長(zhǎng)量略有下降.由此可知，2009年之后滇池水體的pH條件有利于銅綠微囊藻的競(jìng)爭(zhēng)生長(zhǎng).

　　從SD變化趨勢(shì)圖上看，各個(gè)站點(diǎn)的變化趨勢(shì)一致，在2000年2月之前緩慢下降，至2002年8月(�？谖髟�2003年1月)升高并達(dá)到最大值，之后一直呈下降趨勢(shì)，并在2010年底達(dá)到13年來(lái)最低值.在空間分布上，以滇池南最高、灰灣中最低.分析RSI的結(jié)果可知，SD在2000年1月附近顯著上升，之后到2004年1月附近顯著下降，期間為穩(wěn)定的高值狀態(tài)，之后又有顯著下降的時(shí)間點(diǎn)，2008年1月之后為穩(wěn)定低值.

　　從DO趨勢(shì)圖上看，各個(gè)站點(diǎn)DO值呈現(xiàn)先增加后減小的趨勢(shì)，轉(zhuǎn)折點(diǎn)有所不同，觀音山西高于其它站點(diǎn).最低DO濃度大于6.0 mg · L-1，符合II類(lèi)水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn).水體中的DO濃度是水體復(fù)氧過(guò)程和水體生物呼吸作用、水體植物光合作用的暫時(shí)平衡，受海拔、水溫、鹽度及耗氧有機(jī)物的分解速率等影響，DO濃度影響因子的復(fù)雜性可能是導(dǎo)致各站點(diǎn)DO濃度差異的原因.從RSI圖上看，近幾年顯著下降區(qū)域超過(guò)上升區(qū)域，結(jié)合趨勢(shì)圖可見(jiàn)滇池總體DO濃度呈現(xiàn)顯著下降趨勢(shì).

　　另外，從2003年1月開(kāi)始，DO和SD呈現(xiàn)同步下降趨勢(shì)，并且均達(dá)到近13來(lái)的最低水平.從SD和DO的RSI的結(jié)果可知，2003年以后存在大量的負(fù)值顯著點(diǎn)，說(shuō)明這一階段趨勢(shì)下降迅速且明顯.SD和DO的下降是湖泊富營(yíng)養(yǎng)化的重要表征，這也說(shuō)明2003—2010年間滇池富營(yíng)養(yǎng)化有加重的趨勢(shì).

　　3.2 有機(jī)物指標(biāo)的趨勢(shì)分析與判定

　　圖 4展示了CODMn、BOD5及BOD5/CODMn的趨勢(shì)和RSI分析結(jié)果.從CODMn趨勢(shì)圖上看，各站點(diǎn)總體趨勢(shì)一致，平均值在8 mg · L-1左右，站點(diǎn)間相差很小，2006年之前在低于平均值水平下先增加后減小再增加，2006年前后迅速增長(zhǎng)，2008年后雖然各個(gè)站點(diǎn)的變化趨勢(shì)不同，但仍維持在近13年的較高水平.1998—2010年的CODMn平均水平達(dá)到IV類(lèi)水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)，2010年底水平為V類(lèi)標(biāo)準(zhǔn).從RSI圖上看，在2002年1月附近存在顯著下降的區(qū)域，在2006年3—7月附近存在顯著上升的區(qū)域，結(jié)合趨勢(shì)圖可見(jiàn)，CODMn在2006年之前經(jīng)歷了低于13年平均值的較高水平和較低水平兩個(gè)穩(wěn)定狀態(tài);2006年后，開(kāi)始顯著上升，并維持在高于13年平均值的高值水平;13年總體趨勢(shì)顯著上升.

　　圖 4 有機(jī)物指標(biāo)趨勢(shì)及其RSI變化

　　BOD5在各個(gè)站點(diǎn)的總體變化趨勢(shì)一致，2000年之前經(jīng)歷了短暫的上升過(guò)程(�？谖鹘档�)，至2008年6月降低，之后上升，至2010底接近13年的平均水平，達(dá)到IV類(lèi)水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn).從RSI圖上看，存在多處顯著下降的區(qū)域，但2008年11月的上升較為顯著，說(shuō)明BOD5存在反彈趨勢(shì).

　　水體COD值一般均比CODMn值大(黃慧坤，2004)，以BOD5/CODMn來(lái)衡量水體可生化性一般比BOD5/COD得到的數(shù)值大.從趨勢(shì)圖和RSI圖上看，除去滇池南存在顯著上升的趨勢(shì)外，各個(gè)站點(diǎn)的顯著變化點(diǎn)均為顯著降低，2008年之后的上升趨勢(shì)不顯著，說(shuō)明該比例在顯著下降，2010年底其值大多在0.4左右，可生化性差.從變化趨勢(shì)分析，BOD5/CODMn的下降是由于CODMn的上升和BOD5的下降引起的.點(diǎn)源是滇池流域的主要污染源，位于滇池北岸的昆明主城區(qū)是流域重污染排水區(qū)(李躍勛等，2004).昆明市自1991年開(kāi)始建設(shè)污水處理廠，到“十一五”末已建成8座，點(diǎn)源處理能力不斷加強(qiáng).污水處理廠主要采用A2/O、ICEAS等工藝，對(duì)BOD5有良好的去除效果，這是導(dǎo)致BOD5下降的主要原因.而對(duì)于COD的處理效果則較BOD5差(余冬等，2008);另外，由于人口增長(zhǎng)和城市擴(kuò)張，產(chǎn)生大量生活污水，點(diǎn)源負(fù)荷增加，加之有些點(diǎn)源未經(jīng)處理直接排入滇池(王紅梅等，2009;李躍勛等，2004)，導(dǎo)致湖體CODMn增加.由于滇池外海水體可生化下降，導(dǎo)致生物降解緩慢、水體污染物積累，也是導(dǎo)致CODMn升高的原因.

　　3.3 富營(yíng)養(yǎng)化狀態(tài)的趨勢(shì)變化識(shí)別

　　圖 5展示了NH3-N、TN和NH3-N/TN的變化趨勢(shì)及RSI結(jié)果.由圖可知，灰灣中NH3-N平均值顯著高于其它站點(diǎn)，且變化趨勢(shì)亦異于其它站點(diǎn).灰灣中NH3-N濃度經(jīng)歷1次顯著下降和3次顯著上升過(guò)程，至2009年達(dá)到最大值，符合III類(lèi)水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn);其他站點(diǎn)NH3-N濃度變化趨勢(shì)一致，在平均值附近波動(dòng)，2008年后呈現(xiàn)下降趨勢(shì).

　　圖 5 NH3-N、TN及其比例年份趨勢(shì)及RSI結(jié)果

　　各個(gè)站點(diǎn)TN濃度總體變化趨勢(shì)一致，并在2006年前后劃分為低值和高值2部分，低值部分除去觀音山東和滇池南兩個(gè)站點(diǎn)，在2002年附近存在顯著下降區(qū)域，高值部分在2006年附近存在顯著上升區(qū)域，之后大部分站點(diǎn)在2009年附近顯著下降，之后穩(wěn)定或者上升，未達(dá)到V類(lèi)水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn).

　　各個(gè)站點(diǎn)的NH3-N/TN總體趨勢(shì)一致，呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，且下降幅度大，說(shuō)明滇池氮元素形態(tài)分布發(fā)生了顯著變化，NH3-N在氮元素形態(tài)中的主導(dǎo)地位正逐漸降低.從RSI結(jié)果分析，部分站點(diǎn)在2002年附近存在短暫的顯著上升區(qū)域，之后都是顯著下降區(qū)域，說(shuō)明下降趨勢(shì)明顯.根據(jù)對(duì)同期文獻(xiàn)(余冬等，2008)數(shù)據(jù)的分析計(jì)算，昆明市污水處理廠的NH3-N加權(quán)去除率為91.20%，而TN的加權(quán)去除率僅為70.81%.

　　圖 6展示了TP、TN/TP和Chla的變化趨勢(shì)及RSI結(jié)果.由圖可知，各個(gè)站點(diǎn)的TP濃度總體趨勢(shì)一致，經(jīng)過(guò)短暫的上升(滇池南下降)后，開(kāi)始迅速下降，至2003年開(kāi)始在低值波動(dòng)，從2009年開(kāi)始上升，并接近或者超過(guò)13年的平均值，除海口西和灰灣中，其他站點(diǎn)均未達(dá)到V類(lèi)水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn).RSI圖的結(jié)果顯示，2002年附近區(qū)域TP濃度顯著下降，有4個(gè)站點(diǎn)2009年后的上升是顯著的.

　　圖 6 TP、TN/TP、Chla趨勢(shì)及其RSI變化

　　從TN/TP趨勢(shì)圖上看，各個(gè)站點(diǎn)總體變化趨勢(shì)一致，在2009年1月前后分為上升和下降2部分.從RSI結(jié)果看，上升階段存在多處顯著上升區(qū)域，而下降階段或僅有一個(gè)顯著區(qū)域，或不顯著.根據(jù)前述分析，可以將TN/TP的變化趨勢(shì)分為3個(gè)部分：2003年之前由于TP濃度迅速下降主導(dǎo)的迅速上升;至2009年由于TN濃度迅速上升主導(dǎo)的迅速上升;至2010年底由于TP濃度上升主導(dǎo)的下降.TN/TP值總體在5~18之間，從2001年開(kāi)始在10~18之間變動(dòng).

　　Chla濃度總體呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢(shì)，在2006年達(dá)到波谷，灰灣中Chla濃度明顯高于其它站點(diǎn).從RSI圖上看，下降過(guò)程中經(jīng)歷了2次顯著下降，在2007年附近存在顯著的升高趨勢(shì)(除羅家營(yíng)站).Chla是表征水體中藻類(lèi)濃度的指標(biāo);有學(xué)者探討了氮磷比與藻類(lèi)生長(zhǎng)之間的關(guān)系，認(rèn)為氮磷比是湖泊水華的限制因子，如Smith提出適宜藍(lán)藻生長(zhǎng)的TN/TP值為10~16，適合真核藻類(lèi)生長(zhǎng)的比例為16~23(胡鴻鈞，2011);由此分析，理論上滇池的氮磷比應(yīng)該適宜藍(lán)藻生長(zhǎng).但Chla的變化趨勢(shì)并不支持這種理論，說(shuō)明該理論對(duì)于滇池并不適應(yīng).從TN、TP和Chla的趨勢(shì)圖上可以看出，2003年之前TP和Chla的下降具有很好的協(xié)同性，而2006年之后TN和Chla的升高具有很好的一致性，說(shuō)明滇池藻類(lèi)的生長(zhǎng)受到磷、氮的共同影響，但影響的時(shí)間階段不同，且近年來(lái)氮已成為滇池藻類(lèi)爆發(fā)的限制性因素.這一結(jié)論與之前的研究相同(萬(wàn)能等，2007;顏小品等，2013)，但尚需細(xì)致的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)一步驗(yàn)證.

　　綜上分析，STL方法對(duì)于滇池水質(zhì)數(shù)據(jù)時(shí)間序列趨勢(shì)識(shí)別和特征分析具有很好的適應(yīng)性.從分析結(jié)果看，在原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上剝離了周期性干擾和隨機(jī)擾動(dòng)后，趨勢(shì)項(xiàng)用平滑曲線表示，很好地描述了水質(zhì)指標(biāo)變化所具有的非線性、非單調(diào)性特征及局部性特征.此外，上述結(jié)果還表明，該方法適用于受人為干擾較為強(qiáng)烈的水質(zhì)指標(biāo)的時(shí)間序列分析，如在水體可生化性的分析中，就較好地揭示了污水處理等人為干擾對(duì)水質(zhì)的影響.具體參見(jiàn)污水寶商城資料或http://wlmqsb.com更多相關(guān)技術(shù)文檔

　　4 結(jié)論

　　1)本文采用STL方法和RSI方法對(duì)滇池外海10個(gè)水質(zhì)指標(biāo)、13年的時(shí)間序列變化進(jìn)行了趨勢(shì)分析和判定，研究發(fā)現(xiàn)，滇池各污染物指標(biāo)在外海各個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)位的變化趨勢(shì)基本一致，濃度有所不同，灰灣中水質(zhì)最差，滇池南和�？谖魉�質(zhì)最好.

　　2)從各種物質(zhì)的變化趨勢(shì)及總體水平來(lái)看，TN濃度升高及SD和DO的協(xié)同下降表明1998—2010年間滇池富營(yíng)養(yǎng)化狀態(tài)加劇，而TP亦處于劣V類(lèi)水質(zhì)水平;BOD5和CODMn分別符合IV和V類(lèi)水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)，BOD5總體趨勢(shì)下降，CODMn顯著上升.根據(jù)各水質(zhì)指標(biāo)的變化趨勢(shì)及長(zhǎng)期水平，“十二五”期間滇池應(yīng)重點(diǎn)防治氮、磷營(yíng)養(yǎng)鹽，兼顧有機(jī)物污染.

　　3)滇池湖體的部分污染物分布發(fā)生了顯著變化.有機(jī)物可生化性下降應(yīng)引起高度重視，且由此而引起的CODMn累積是滇池有機(jī)物污染治理需要考慮的問(wèn)題;NH3-N在氮元素形態(tài)中的主導(dǎo)地位正逐漸降低，亟待對(duì)氮元素的形態(tài)變化狀況和機(jī)理進(jìn)行深入研究，提出更合適的防治方案.

　　4)本文提供了一種通過(guò)剝離擾動(dòng)來(lái)分析周期性環(huán)境時(shí)間序列數(shù)據(jù)的方法，去除周期項(xiàng)和殘差項(xiàng)對(duì)于深入分析數(shù)據(jù)在時(shí)間序列上的總體變化趨勢(shì)具有重要意義，也具有延伸推廣的價(jià)值.本文據(jù)此對(duì)滇池外海的水質(zhì)變化趨勢(shì)及部分指標(biāo)間的定性關(guān)系進(jìn)行了識(shí)別，下一步仍需加強(qiáng)對(duì)趨勢(shì)項(xiàng)的定量關(guān)系分析;此外，STL方法在參數(shù)診斷方面尚缺乏定量化的方法，尚需開(kāi)展深入的研究.