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摘要：根据2005~2010年黄河宁夏段下河沿、石嘴山和青铜峡三个主要水质监测断面数据，选取COD、BOD5和NH3-N三项指标，运用季节性kendall检验法对黄河宁夏段水质变化趋势进行分析，结果表明：下河沿断面，BOD5呈下降趋势，COD和NH3-N无变化趋势；石嘴山断面NH3-N呈下降趋势，COD和BOD5无变化趋势；青铜峡断面BOD5和NH3-N呈下降趋势，COD无变化趋势。
关键词：水质；趋势分析；季节性kendall检验；黄河宁夏段
Abstract: according to the 2005-2010 period, the Yellow River ningxia riverside making the qingtongxia gorge and three main section water quality monitoring data, the selection of COD, BOD5 and NH3-N three indicators, using seasonal Kendall inspection of the Yellow River water quality change trend in ningxia period to carry on the analysis, the results show that: the riverside under section, BOD5 declined, COD and NH3-N no change trend; Making section NH3-N declined, COD and there is no change in trend fe-c tank; Section of the qingtongxia gorge fe-c tank and NH3-N declined, COD no change.
Keywords: water quality; Trend analysis; Seasonal Kendall inspection; Ningxia section of the Yellow River
中图分类号：TU991.21 文献标识码：A 文章编号：
黄河干流自中卫市南长滩入境，流经卫宁灌区到青铜峡水库，出库入青铜峡灌区至石嘴山头道坎以下麻黄沟出境，区内河长397km，占黄河全长的7％。多年平均入境水量306.8亿m3(1956～2000年)，是宁夏主要的供水水源。为掌握黄河宁夏段近年来的水质情况，本文试用季节性kendall检验方法对黄河宁夏段水质变化趋势进行分析。
1.季节性kendall检验方法
1.1季节性kendall检验方法的原理[1]
季节性kendall检验是一种仅考虑数据相对排列的非参数检验方法，其主要优点是随机变量的基本概率分布并不居于重要地位。
该检验可用于系列存在漏测值，未检测值以及变量分布与正态分布无关的时间序列，季节上可为12个月，该检验方法的思路是用多年收集的数据，分别计算各季节（或月份）的统计量相加，计算总统计量。如果季节数和年数足够大，那么可以通过总统计与标准正态表之间的比较来进行统计显著性趋势检验。
季节性kendall检验的原理是将历年相同月或季的水质资料进行比较，如果后面的值（在时间上）高于前面的值记为“+”号，否则记作“-”号。如果加号的个数比减号的多，则可能为上升趋势；反之，如果减号的个数比加号多，则可能为下降趋势，则正、负号的个数分别为50%。
用季节性kendall检验判断水质趋势时，序列长短选择5~8年为宜。
1.2季节性kendall检验方法的数学模型[2]
对于季节性Kendall检验来说，零假设HO为随机变量与时间独立，假定全年监测数据具有相同的概率分布。设有n年P月的水质监测数据序列X为：
式中： 为月某水质组份浓度监测值。
(1)对于第i月(i≤P)的情况。令第i月历年水质序列值相比较(后面的数与前面的数之差)的正负号之和Si为:
式中：
由此，第i月内可以作比较的差值数据组个数mi为：
式中：ni为第i月内水质数据系列中非漏测值个数。
在零假设下，随机序列Si(i=l，2，⋯，P)近似地服从正态分布，则Si的均值和方差分别为：均值E(Si)=0；方差： =Var(Si)= ni(ni-1)(2nii+5)/18。当ni个非漏测值中有t个数相同，则方差的计算式变为：
=Var(Si)=[ ni(ni-1)(2nii+5)/18-∑t(t-1)(2t+5)]/18
(2)对于P月的总体情况。令 、 ，在零假设下，P个月S的均值为E（s）= =0；当n年水质监测数据序列中有t个数相同时，同样有：
Kendall发现，当n≥10时，S也服从正态分布，并且标准方差Z为：
（3）趋势检验
Kendall检验统计量 定义为： =S/m，由此在双尾趋势检验中，如果 ≤ Za/2，则接受零假设。这里FN(Za/2)=a/2，FN为标准正态分布函数，即：
A为趋势检验的显著水平，a值为
取显著性水平a为0.1和0.01，即当a≤0.01时，说明检验具有高度显著性水平,当0.01 2.黄河宁夏对水质趋势分析
2.1评价断面和评价指标的选择
本文选取黄河宁夏段下河沿、石嘴山和青铜峡三个主要监测断面进行分析；选取系列长度为：2005~2010年逐月水质资料；在确定趋势分析的参数时，重点选择了监测序列长、数据可靠又在判定污染和影响水质的变化上有代表性的3个指标：COD、BOD5、NH3-N。
2.2分析结果
根据以上分析断面和指标的选择，采用季节性kendall检验法计算水质检测值水质分析检验结果见下表：
表1 季节性kendal检验值表
表2水质趋势检验结果表
从表1和表2可以看出，下河沿断面，BOD5呈下降趋势，COD和NH3-N无变化趋势；石嘴山断面NH3-N呈下降趋势，COD和BOD5无变化趋势；青铜峡断面BOD5和NH3-N呈下降趨势，COD无变化趋势。
3.结论
根据对黄河宁夏段的水质趋势分析可知，COD、BOD5和NH3-N三项主要污染指标近年来呈下降趋势或无变化趋势，没有出现上升趋势。黄河流经宁夏途中沿程主要排水有农业退水和工业、城市污水排水。近年来宁夏回族自治区对水环境的处理力度加大，新建了一批污水处理厂，污水处理率大幅提高，水污染治理效果较明显；整个引黄灌区实行节约用水，调整农业产业结构，面源污染的排放量也随之减少。
参考文献：
[1]彭文启,张祥伟.现代水环境质量评价理论与方法[M].北京:化学工业出版社,2005:151~159.
[2]吴坚.应用概率统计[M].北京：高等教育出版社,2006:350~353.
注：文章内所有公式及图表请用PDF形式查看。
关键词：水质；趋势分析；季节性kendall检验；黄河宁夏段
Abstract: according to the 2005-2010 period, the Yellow River ningxia riverside making the qingtongxia gorge and three main section water quality monitoring data, the selection of COD, BOD5 and NH3-N three indicators, using seasonal Kendall inspection of the Yellow River water quality change trend in ningxia period to carry on the analysis, the results show that: the riverside under section, BOD5 declined, COD and NH3-N no change trend; Making section NH3-N declined, COD and there is no change in trend fe-c tank; Section of the qingtongxia gorge fe-c tank and NH3-N declined, COD no change.
Keywords: water quality; Trend analysis; Seasonal Kendall inspection; Ningxia section of the Yellow River
中图分类号：TU991.21 文献标识码：A 文章编号：
黄河干流自中卫市南长滩入境，流经卫宁灌区到青铜峡水库，出库入青铜峡灌区至石嘴山头道坎以下麻黄沟出境，区内河长397km，占黄河全长的7％。多年平均入境水量306.8亿m3(1956～2000年)，是宁夏主要的供水水源。为掌握黄河宁夏段近年来的水质情况，本文试用季节性kendall检验方法对黄河宁夏段水质变化趋势进行分析。
1.季节性kendall检验方法
1.1季节性kendall检验方法的原理[1]
季节性kendall检验是一种仅考虑数据相对排列的非参数检验方法，其主要优点是随机变量的基本概率分布并不居于重要地位。
该检验可用于系列存在漏测值，未检测值以及变量分布与正态分布无关的时间序列，季节上可为12个月，该检验方法的思路是用多年收集的数据，分别计算各季节（或月份）的统计量相加，计算总统计量。如果季节数和年数足够大，那么可以通过总统计与标准正态表之间的比较来进行统计显著性趋势检验。
季节性kendall检验的原理是将历年相同月或季的水质资料进行比较，如果后面的值（在时间上）高于前面的值记为“+”号，否则记作“-”号。如果加号的个数比减号的多，则可能为上升趋势；反之，如果减号的个数比加号多，则可能为下降趋势，则正、负号的个数分别为50%。
用季节性kendall检验判断水质趋势时，序列长短选择5~8年为宜。
1.2季节性kendall检验方法的数学模型[2]
对于季节性Kendall检验来说，零假设HO为随机变量与时间独立，假定全年监测数据具有相同的概率分布。设有n年P月的水质监测数据序列X为：
式中： 为月某水质组份浓度监测值。
(1)对于第i月(i≤P)的情况。令第i月历年水质序列值相比较(后面的数与前面的数之差)的正负号之和Si为:
式中：
由此，第i月内可以作比较的差值数据组个数mi为：
式中：ni为第i月内水质数据系列中非漏测值个数。
在零假设下，随机序列Si(i=l，2，⋯，P)近似地服从正态分布，则Si的均值和方差分别为：均值E(Si)=0；方差： =Var(Si)= ni(ni-1)(2nii+5)/18。当ni个非漏测值中有t个数相同，则方差的计算式变为：
=Var(Si)=[ ni(ni-1)(2nii+5)/18-∑t(t-1)(2t+5)]/18
(2)对于P月的总体情况。令 、 ，在零假设下，P个月S的均值为E（s）= =0；当n年水质监测数据序列中有t个数相同时，同样有：
Kendall发现，当n≥10时，S也服从正态分布，并且标准方差Z为：
（3）趋势检验
Kendall检验统计量 定义为： =S/m，由此在双尾趋势检验中，如果 ≤ Za/2，则接受零假设。这里FN(Za/2)=a/2，FN为标准正态分布函数，即：
A为趋势检验的显著水平，a值为
取显著性水平a为0.1和0.01，即当a≤0.01时，说明检验具有高度显著性水平,当0.01
2.1评价断面和评价指标的选择
本文选取黄河宁夏段下河沿、石嘴山和青铜峡三个主要监测断面进行分析；选取系列长度为：2005~2010年逐月水质资料；在确定趋势分析的参数时，重点选择了监测序列长、数据可靠又在判定污染和影响水质的变化上有代表性的3个指标：COD、BOD5、NH3-N。
2.2分析结果
根据以上分析断面和指标的选择，采用季节性kendall检验法计算水质检测值水质分析检验结果见下表：
表1 季节性kendal检验值表
表2水质趋势检验结果表
从表1和表2可以看出，下河沿断面，BOD5呈下降趋势，COD和NH3-N无变化趋势；石嘴山断面NH3-N呈下降趋势，COD和BOD5无变化趋势；青铜峡断面BOD5和NH3-N呈下降趨势，COD无变化趋势。
3.结论
根据对黄河宁夏段的水质趋势分析可知，COD、BOD5和NH3-N三项主要污染指标近年来呈下降趋势或无变化趋势，没有出现上升趋势。黄河流经宁夏途中沿程主要排水有农业退水和工业、城市污水排水。近年来宁夏回族自治区对水环境的处理力度加大，新建了一批污水处理厂，污水处理率大幅提高，水污染治理效果较明显；整个引黄灌区实行节约用水，调整农业产业结构，面源污染的排放量也随之减少。
参考文献：
[1]彭文启,张祥伟.现代水环境质量评价理论与方法[M].北京:化学工业出版社,2005:151~159.
[2]吴坚.应用概率统计[M].北京：高等教育出版社,2006:350~353.
注：文章内所有公式及图表请用PDF形式查看。