滇池水質(zhì)時(shí)間序列變化分析

　　1 引言

　　湖泊富營(yíng)養化是當前我國水環(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，研究人員也對此開(kāi)展了大量的監測、模擬、規劃和控制研究.在長(cháng)期的研究中，如何評估滇池的水質(zhì)變化趨勢、識別主要水質(zhì)指標的演替特征與規律，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).在國務(wù)院發(fā)布的《滇池流域水污染防治“十二五”規劃》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)養化控制和水質(zhì)改善，需基于長(cháng)時(shí)間序列的水質(zhì)數據分析，識別滇池水質(zhì)指標的變化趨勢和長(cháng)期水平，進(jìn)而區分不同水質(zhì)指標在滇池污染防治中的優(yōu)先程度，從而可以更具針對性地進(jìn)行滇池污染防治.

　　水質(zhì)變化趨勢的識別并非簡(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性特征，排除干擾誤差.在水質(zhì)趨勢的時(shí)間序列分析中，統計模型是常用的方法.目前已有的研究多采用線(xiàn)性回歸或者基于次序統計量的非參數方法，但因其主要基于線(xiàn)性或者單調性假設，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(xiàn)性、單調假設.為解決這一問(wèn)題，在前期的研究基礎上，STL(Seasonal-Trend Decomposition using LOESS)方法被應用于水質(zhì)評價(jià)中，它采用局部加權回歸法(LOESS)進(jìn)行擬合，是一種可以處理非線(xiàn)性、局部趨勢的非參數統計方法.STL方法最早由Clevel and 等 (1990)提出并應用于對大氣CO2濃度和美國失業(yè)人口數變化趨勢分析上.在水質(zhì)變化分析中，Qian等(2000)最先采用STL方法對美國加州紐斯河口的氮(N)、磷(P)數據進(jìn)行了趨勢識別.此后，STL方法在環(huán)境領(lǐng)域得到廣泛應用，例如，Sellinger等(2008)應用 STL方法分析了密歇根-休倫湖水位的變化趨勢;Conrad等(2004)應用 STL方法結合動(dòng)態(tài)線(xiàn)性模型(DLM)分析了美國亞德金河懸沙濃度和水流量的變化趨勢及關(guān)系.作為探索性數據分析的有效手段，STL方法亦有廣泛的應用(Lu et al., 2003; Carslaw et al., 2005; Jong et al., 2012).對于滇池而言，由于人為干擾的強度增大，水質(zhì)指標變化具有很強的非線(xiàn)性和隨機性特征.因此，本文擬采用STL方法對水質(zhì)數據進(jìn)行時(shí)間序列分析，剔除干擾因素，從而可以更為準確地反映各個(gè)水質(zhì)指標的變化趨勢.但STL方法的缺陷在于無(wú)法有效判定趨勢變化的顯著(zhù)性，為此，本文采用穩態(tài)轉換指數(Regime Shift Index，RSI)對趨勢的變化進(jìn)行顯著(zhù)性檢驗，從統計學(xué)意義上確定趨勢變化的顯著(zhù)性，以期為進(jìn)一步的滇池水質(zhì)改善提供決策參考.

　　2 研究對象與方法

　　2.1 研究對象

　　本文的分析對象為滇池外海，選取昆明市環(huán)境監測中心在外海的8個(gè)常規監測點(diǎn)位(灰灣中、羅家營(yíng)、觀(guān)音山西、觀(guān)音山中、觀(guān)音山東、白魚(yú)口、滇池南、�？谖�)為研究對象(圖 1).根據數據的可得性，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)監測點(diǎn)位的每個(gè)水質(zhì)指標的數據樣本為156個(gè)(Chl a時(shí)間尺度為1999—2009年，每個(gè)監測點(diǎn)位132個(gè)數據).數據缺失值比例為2.8%，采用中位數平滑方法進(jìn)行插值;Q-Q圖(Q-Qplot)顯示插值后數據與原始數據具有相同的分布，說(shuō)明插值效果良好.本文對水質(zhì)數據的分析均基于R 3.0.1版本(http://www.r-project.org/).

　　圖 1 滇池外海監測點(diǎn)位分布

　　首先采用STL方法對水質(zhì)指標或水質(zhì)指標的比例進(jìn)行分解，并抽取分解后的趨勢項，探究指標或其比值的變化趨勢.STL方法可獲取趨勢項，但并不能對趨勢項變化特征進(jìn)行分析.為此，本文采用穩態(tài)轉化指數(RSI)對趨勢項變化的顯著(zhù)性進(jìn)行定量分析，探究趨勢項的突變和穩定區域，從而對趨勢項的變化狀態(tài)進(jìn)行確認.

　　2.2 魯棒局部加權回歸法

　　魯棒局部加權回歸法(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)性越強的假設，賦予不同位置的點(diǎn)不同的權重并進(jìn)行局部加權回歸.該過(guò)程需要選定局部回歸的窗口長(cháng)度、回歸方程階數(d)及權重函數(W)，常采用立方權重函數：

　　假設一個(gè)正整數q≤n(n為時(shí)間序列長(cháng)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的臨近值權重公式為vi(x)=W(

　　).選定回歸階數d后，根據最小二乘法得到回歸結果(x).當q>n時(shí)，令λn(x)為離x最遠點(diǎn)的距離，此時(shí)λq(x)=λn(x)q n .

　　2.2.2 魯棒性過(guò)程

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

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

　　2.2.3 迭代過(guò)程

　　重復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項、高頻率的周期項及不規則變化的殘差項的非參數統計方法：

　　式中，Yv、Trendv、Seasonalv和Residualv分別為v時(shí)刻的觀(guān)測值、趨勢項、周期項和殘差項.對于水質(zhì)數據，趨勢項可認為是低頻率的變化趨勢，周期項可認為是由于周期性穩定擾動(dòng)造成的高頻變化，而殘差項可認為是隨機擾動(dòng)造成的不規則變化，因此，將周期項和殘差項去除得到低頻的趨勢項，有利于準確認識水質(zhì)變化趨勢.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.魯棒局部加權回歸法方法的LOESS過(guò)程和魯棒性過(guò)程分別在STL的內部環(huán)(圖 2)和外部環(huán)中嵌套實(shí)現.

　　圖 2 STL方法內部環(huán)過(guò)程

　　滇池的水質(zhì)數據是以年為周期的月時(shí)間序列，每個(gè)月份的數據組成1個(gè)子序列，共12個(gè)子序列.假設Yv、Skv、Tkv、Rkv分別表示v時(shí)刻的觀(guān)測值、k次迭代的周期項、趨勢項和殘差項，則STL的內部環(huán)步驟如圖 2所示.對于波動(dòng)劇烈的時(shí)間序列，還應加上外部環(huán)過(guò)程，即在內部環(huán)完成n(i)次迭代前，根據每一時(shí)間點(diǎn)殘差的大小賦予魯棒權重(式(2))，并將權重應用于下一次迭代.外部環(huán)進(jìn)行次數為n(o)，每進(jìn)行一次外部環(huán)過(guò)程，都需要進(jìn)行n(i)次內部環(huán)過(guò)程，初始Robust權重為1.平滑參數n(s)、n(l)、n(t)的選擇，內部環(huán)次數n(i)、外部環(huán)次數n(o)的選擇及收斂的規則參見(jiàn)文獻.

　　2.4 穩態(tài)轉換指數(RSI)

　　RSI是一種滑動(dòng)T檢驗(running T-test)方法，通過(guò)計算某一點(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(zhù)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值不在對應自由度的T分布的置信區間中，則認為該點(diǎn)前后M個(gè)值組成的樣本有顯著(zhù)的變化;如果某個(gè)區域都是顯著(zhù)點(diǎn)，說(shuō)明該區域變化顯著(zhù)、迅速，而在顯著(zhù)區域之間的區域相對穩定.RSI結果與STL趨勢項相比，在開(kāi)始和末端各缺少M個(gè)值.在本文對滇池的水質(zhì)數據分析中，選擇M=24(Rosqvist et al., 2010)，對應T分布的自由度為(2M-2)即為46，選擇95%置信區間作為顯著(zhù)點(diǎn)的判斷標準.

　　3 結果與討論

　　3.1 一般理化指標的趨勢分析與判定

　　為便于分析并考慮到滇池的富營(yíng)養化特征，本文將水質(zhì)指標分為3類(lèi)：一般理化指標、有機物指標和富營(yíng)養化指標.一般理化指標包括T、pH、SD和DO;有機物指標包含CODMn和BOD5，由于缺乏COD的數據，本文以BOD5/CODMn來(lái)近似表征水體的可生化性;富營(yíng)養化指標包含NH3-N、TN、TP和Chla.圖 3展示了4種理化指標的趨勢項及SD和DO的RSI分析結果.

　　圖 3 一般理化水質(zhì)指標趨勢及RSI變化(指標趨勢圖中水平虛線(xiàn)為平均值，RSI圖中兩條水平虛線(xiàn)分別表示t檢驗95%置信區間的端點(diǎn)值(下同);豎直虛線(xiàn)為RSI顯著(zhù)區域的極值點(diǎn)，豎直實(shí)線(xiàn)表示2003年1月時(shí)間點(diǎn))

　　由圖可知，各個(gè)站點(diǎn)水溫總體趨勢一致，呈現降低-升高-降低-升高的趨勢，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年底達到13年平均水平，較1998年水平低1 ℃左右;觀(guān)音山西和�？谖髌骄�值較高.

　　各個(gè)站點(diǎn)pH變化趨勢一致，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，波峰出現在5月或9月，至2007年下降，波谷出現在1月或5月，至2009年呈現上升趨勢，2009年之后維持在比較高的穩定狀態(tài)，在9.2左右，為近13年來(lái)最高.已有的研究發(fā)現，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(cháng)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含量，Shapiro等(1990)提出高pH/低CO2條件有利于藍藻形成競爭優(yōu)勢的理論.滇池頻發(fā)的有毒藻類(lèi)水華以微囊藻為優(yōu)勢種，陳建中等(2010)的研究表明：銅綠微囊藻的最適生長(cháng)pH為8.0~9.0，當pH為9.0~9.5時(shí)，其生長(cháng)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爭生長(cháng).

　　從SD變化趨勢圖上看，各個(gè)站點(diǎn)的變化趨勢一致，在2000年2月之前緩慢下降，至2002年8月(�？谖髟�2003年1月)升高并達到最大值，之后一直呈下降趨勢，并在2010年底達到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的結果可知，SD在2000年1月附近顯著(zhù)上升，之后到2004年1月附近顯著(zhù)下降，期間為穩定的高值狀態(tài)，之后又有顯著(zhù)下降的時(shí)間點(diǎn)，2008年1月之后為穩定低值.

　　從DO趨勢圖上看，各個(gè)站點(diǎn)DO值呈現先增加后減小的趨勢，轉折點(diǎn)有所不同，觀(guān)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)標準.水體中的DO濃度是水體復氧過(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、鹽度及耗氧有機物的分解速率等影響，DO濃度影響因子的復雜性可能是導致各站點(diǎn)DO濃度差異的原因.從RSI圖上看，近幾年顯著(zhù)下降區域超過(guò)上升區域，結合趨勢圖可見(jiàn)滇池總體DO濃度呈現顯著(zhù)下降趨勢.

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

　　3.2 有機物指標的趨勢分析與判定

　　圖 4展示了CODMn、BOD5及BOD5/CODMn的趨勢和RSI分析結果.從CODMn趨勢圖上看，各站點(diǎn)總體趨勢一致，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(cháng)，2008年后雖然各個(gè)站點(diǎn)的變化趨勢不同，但仍維持在近13年的較高水平.1998—2010年的CODMn平均水平達到IV類(lèi)水質(zhì)標準，2010年底水平為V類(lèi)標準.從RSI圖上看，在2002年1月附近存在顯著(zhù)下降的區域，在2006年3—7月附近存在顯著(zhù)上升的區域，結合趨勢圖可見(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)穩定狀態(tài);2006年后，開(kāi)始顯著(zhù)上升，并維持在高于13年平均值的高值水平;13年總體趨勢顯著(zhù)上升.

　　圖 4 有機物指標趨勢及其RSI變化

　　BOD5在各個(gè)站點(diǎn)的總體變化趨勢一致，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，達到IV類(lèi)水質(zhì)標準.從RSI圖上看，存在多處顯著(zhù)下降的區域，但2008年11月的上升較為顯著(zhù)，說(shuō)明BOD5存在反彈趨勢.

　　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得到的數值大.從趨勢圖和RSI圖上看，除去滇池南存在顯著(zhù)上升的趨勢外，各個(gè)站點(diǎn)的顯著(zhù)變化點(diǎn)均為顯著(zhù)降低，2008年之后的上升趨勢不顯著(zhù)，說(shuō)明該比例在顯著(zhù)下降，2010年底其值大多在0.4左右，可生化性差.從變化趨勢分析，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是流域重污染排水區(李躍勛等，2004).昆明市自1991年開(kāi)始建設污水處理廠(chǎng)，到“十一五”末已建成8座，點(diǎn)源處理能力不斷加強.污水處理廠(chǎng)主要采用A2/O、ICEAS等工藝，對BOD5有良好的去除效果，這是導致BOD5下降的主要原因.而對于COD的處理效果則較BOD5差(余冬等，2008);另外，由于人口增長(cháng)和城市擴張，產(chǎn)生大量生活污水，點(diǎn)源負荷增加，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)，導致湖體CODMn增加.由于滇池外海水體可生化下降，導致生物降解緩慢、水體污染物積累，也是導致CODMn升高的原因.

　　3.3 富營(yíng)養化狀態(tài)的趨勢變化識別

　　圖 5展示了NH3-N、TN和NH3-N/TN的變化趨勢及RSI結果.由圖可知，灰灣中NH3-N平均值顯著(zhù)高于其它站點(diǎn)，且變化趨勢亦異于其它站點(diǎn).灰灣中NH3-N濃度經(jīng)歷1次顯著(zhù)下降和3次顯著(zhù)上升過(guò)程，至2009年達到最大值，符合III類(lèi)水質(zhì)標準;其他站點(diǎn)NH3-N濃度變化趨勢一致，在平均值附近波動(dòng)，2008年后呈現下降趨勢.

　　圖 5 NH3-N、TN及其比例年份趨勢及RSI結果

　　各個(gè)站點(diǎn)TN濃度總體變化趨勢一致，并在2006年前后劃分為低值和高值2部分，低值部分除去觀(guān)音山東和滇池南兩個(gè)站點(diǎn)，在2002年附近存在顯著(zhù)下降區域，高值部分在2006年附近存在顯著(zhù)上升區域，之后大部分站點(diǎn)在2009年附近顯著(zhù)下降，之后穩定或者上升，未達到V類(lèi)水質(zhì)標準.

　　各個(gè)站點(diǎn)的NH3-N/TN總體趨勢一致，呈現下降趨勢，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(zhù)變化，NH3-N在氮元素形態(tài)中的主導地位正逐漸降低.從RSI結果分析，部分站點(diǎn)在2002年附近存在短暫的顯著(zhù)上升區域，之后都是顯著(zhù)下降區域，說(shuō)明下降趨勢明顯.根據對同期文獻(余冬等，2008)數據的分析計算，昆明市污水處理廠(chǎng)的NH3-N加權去除率為91.20%，而TN的加權去除率僅為70.81%.

　　圖 6展示了TP、TN/TP和Chla的變化趨勢及RSI結果.由圖可知，各個(gè)站點(diǎn)的TP濃度總體趨勢一致，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�？谖骱突覟持�，其他站點(diǎn)均未達到V類(lèi)水質(zhì)標準.RSI圖的結果顯示，2002年附近區域TP濃度顯著(zhù)下降，有4個(gè)站點(diǎn)2009年后的上升是顯著(zhù)的.

　　圖 6 TP、TN/TP、Chla趨勢及其RSI變化

　　從TN/TP趨勢圖上看，各個(gè)站點(diǎn)總體變化趨勢一致，在2009年1月前后分為上升和下降2部分.從RSI結果看，上升階段存在多處顯著(zhù)上升區域，而下降階段或僅有一個(gè)顯著(zhù)區域，或不顯著(zhù).根據前述分析，可以將TN/TP的變化趨勢分為3個(gè)部分：2003年之前由于TP濃度迅速下降主導的迅速上升;至2009年由于TN濃度迅速上升主導的迅速上升;至2010年底由于TP濃度上升主導的下降.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濃度總體呈現先下降后上升的趨勢，在2006年達到波谷，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(zhù)下降，在2007年附近存在顯著(zhù)的升高趨勢(除羅家營(yíng)站).Chla是表征水體中藻類(lèi)濃度的指標;有學(xué)者探討了氮磷比與藻類(lèi)生長(cháng)之間的關(guān)系，認為氮磷比是湖泊水華的限制因子，如Smith提出適宜藍藻生長(cháng)的TN/TP值為10~16，適合真核藻類(lèi)生長(cháng)的比例為16~23(胡鴻鈞，2011);由此分析，理論上滇池的氮磷比應該適宜藍藻生長(cháng).但Chla的變化趨勢并不支持這種理論，說(shuō)明該理論對于滇池并不適應.從TN、TP和Chla的趨勢圖上可以看出，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(cháng)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.這一結論與之前的研究相同(萬(wàn)能等，2007;顏小品等，2013)，但尚需細致的實(shí)驗數據進(jìn)一步驗證.

　　綜上分析，STL方法對于滇池水質(zhì)數據時(shí)間序列趨勢識別和特征分析具有很好的適應性.從分析結果看，在原始數據的基礎上剝離了周期性干擾和隨機擾動(dòng)后，趨勢項用平滑曲線(xiàn)表示，很好地描述了水質(zhì)指標變化所具有的非線(xiàn)性、非單調性特征及局部性特征.此外，上述結果還表明，該方法適用于受人為干擾較為強烈的水質(zhì)指標的時(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水質(zhì)的影響.具體參見(jiàn)污水寶商城資料或http://www.sharpedgetext.com更多相關(guān)技術(shù)文檔

　　4 結論

　　1)本文采用STL方法和RSI方法對滇池外海10個(gè)水質(zhì)指標、13年的時(shí)間序列變化進(jìn)行了趨勢分析和判定，研究發(fā)現，滇池各污染物指標在外海各個(gè)監測點(diǎn)位的變化趨勢基本一致，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)標準，BOD5總體趨勢下降，CODMn顯著(zhù)上升.根據各水質(zhì)指標的變化趨勢及長(cháng)期水平，“十二五”期間滇池應重點(diǎn)防治氮、磷營(yíng)養鹽，兼顧有機物污染.

　　3)滇池湖體的部分污染物分布發(fā)生了顯著(zhù)變化.有機物可生化性下降應引起高度重視，且由此而引起的CODMn累積是滇池有機物污染治理需要考慮的問(wèn)題;NH3-N在氮元素形態(tài)中的主導地位正逐漸降低，亟待對氮元素的形態(tài)變化狀況和機理進(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)間序列數據的方法，去除周期項和殘差項對于深入分析數據在時(shí)間序列上的總體變化趨勢具有重要意義，也具有延伸推廣的價(jià)值.本文據此對滇池外海的水質(zhì)變化趨勢及部分指標間的定性關(guān)系進(jìn)行了識別，下一步仍需加強對趨勢項的定量關(guān)系分析;此外，STL方法在參數診斷方面尚缺乏定量化的方法，尚需開(kāi)展深入的研究.