基于主成分分析的博斯騰湖水污染動態評價

唐 兵，安瓦爾·買買提明，2，玉素甫江·買買提，2

(1.新疆師范大學地理科學與旅游學院，新疆烏魯木齊 830054;2.新疆干旱區湖泊環境與資源實驗室，新疆烏魯木齊，830054)

水環境是一個復雜的多因子體系，極易受到各種因素影響[1]。新疆地處干旱、半干旱地區，該地區特殊的自然條件和社會歷史背景，致使其社會經濟的發展對水的依賴程度很高。同時，社會經濟的快速發展也造成了水環境的污染，并由此引起了一系列生態環境問題，從而對人類的生存環境及區域經濟的可持續發展造成了極大的威脅[2]。而博斯騰湖地處生態環境十分脆弱的新疆焉耆盆地，它是焉耆盆地、孔雀河沿岸及塔里木河下游各族人民賴以生存的基礎，可以說博斯騰湖對新疆尤其是南疆地區的經濟發展、社會穩定和民族團結起著無法替代的作用[3-5]。但是，自20世紀60年代以來，由于博斯騰湖的自然環境的變遷、大規模工農業開發活動以及焉耆盆地人口數量的急劇增加，使得工業廢水和生活污水急劇增多，這些污染物大多直接或間接地排入了博斯騰湖，加之對博斯騰湖的不合理開發利用，導致近年來博斯騰湖水位逐漸下降，礦化度不斷增加，湖水污染問題日益突出[6-7]。

鑒于博斯騰湖的重要地位和面臨的水環境惡化狀況，許多專家、學者已對博斯騰湖開展了大量的研究工作，包括博斯騰湖濕地調查研究[8-9]、博斯騰湖環境調查與污染防治研究[5，10]、焉耆盆地水鹽變化監測[11-12]等，積累了較為豐富的研究資料。筆者在總結國內外湖泊污染評價經驗的基礎上，結合博斯騰湖流域具體情況，運用主成分分析法和系統聚類法對博斯騰湖湖水的污染程度進行定量分析，以便全面了解博斯騰湖近10 a的水污染程度的變化狀況，旨在為加快博斯騰湖環境治理和促進當地社會經濟可持續發展提供科學依據。

1 研究區概況

博斯騰湖位于新疆天山南坡焉耆盆地的東南部，巴音郭楞蒙古自治州博湖縣境內，是中國最大的內陸淡水湖。地理位置為 41°56'～42°14'N，86°40'～87°56'E，水域面積約 1100 km2，東西長 55 km，南北寬25 km，湖面海拔1048 m(吳淞基準面)，平均深度9 m，最深處17 m。整個湖區由小湖區、大湖區和黃水區3個相連水域組成。

博斯騰湖既是開都河的尾閭又是孔雀河的源頭，對開都河及孔雀河的蓄、引、灌、排起到了巨大的調節作用[13]，并且是焉耆盆地、庫爾勒市和尉犁縣工農業生產及人民生活的主要的水源地，同時也是塔里木河下游生態應急輸水的直接水源地。

2 數據來源與研究方法

數據來源于焉耆縣、博湖縣、和碩縣和和靜縣4縣環保局及相關部門提供的水質監測結果數據及《巴州環境狀況公報》(2001—2010年)、《新疆統計年鑒》(2001—2010年)統計數據。運用主成分分析法對博斯騰湖中的pH值、總硬度、CODMn、硫酸鹽、氯化物等9項指標進行定量分析和綜合評價，為了進一步了解博斯騰湖水污染程度的動態變化過程，還運用聚類分析法對2000—2009年各年份水污染程度的差異進行分析。

2.1 主成分分析法

主成分分析是對多變量平面數據進行最佳綜合和簡化，即在保證數據信息丟失最少的原則下，對高維變量空間進行降維處理[14]。利用SPSS19.0進行主成分分析的步驟如下。

a.數據的標準化處理。

式中:i=1，2，… ，n，n 為樣本數;j=1，2，… ，p，p為樣本原變量數。

b.計算數據標準化之后的協方差矩陣R。

d.確定主成分的個數。累計方差的貢獻率達到85%以上時，取前m個主成分:

e.計算出各個主成分的得分和綜合得分。根據本文具體情況，綜合評價選用m個主成分的加權值作為綜合評價值，權重值取各主成分的貢獻率bj。

2.2 系統聚類法

為了使主成分分析結果進一步明晰化，采用系統聚類法對博斯騰湖10a的水污染程度進行聚類分析。在主成分分析的基礎上進行聚類的具體步驟如下[15]:①選取進行聚類分析的聚類指標，本文選取各年水污染程度綜合得分Z進行聚類;②采用歐氏距離(Euclidean distance)測度樣本間距離;③選用組間平均距離法(between-groups linkage)計算類間的距離，并對樣本進行歸類。

3 博斯騰湖水污染綜合評價

3.1 水污染現狀的統計分析

環博斯騰湖周邊的縣市、團場每年約有5億m3農田排水、工業廢水和生活污水通過農業排水渠或城市排水管網進入博斯騰湖，每年滯留湖中的各類鹽分達2.17萬 t，造成湖水變咸、礦化度提高、富營養化趨勢加劇[10，16]。根據污水來源和性質，可以將污染源排出的廢污水分為:工業廢水、農田排水、城鎮污水及工業、生活、農田混合廢水，這些廢污水通過湖區周圍的25條主要用于排污的排污渠進入湖中，這些排污渠便成為向博斯騰湖中輸入污染物的主要通道。在對這些排污渠進行調查分析發現:大湖區、小湖區的污染較輕，而黃水區水污染較為嚴重(表1)。主要原因是黃水區水域面積雖僅占博斯騰湖總水域面積的12%，但是入湖的污染物占整個入湖污染物的比例卻是最高的，以可溶鹽、COD、NH3-N為例，分別占入湖污染物總量的79%、91%、89%，而且25條排污渠中有10條排污渠都是直接匯入黃水區的，從而反映出博斯騰湖各湖區水污染程度在區域上的差異性。

表1 博斯騰湖各湖區入湖排污渠狀況

3.2 水污染評價指標的主成分分析過程

利用 SPSS 19.0統計分析軟件，對博斯騰湖2000—2009年9項指標組成的10×9階的數據矩陣進行主成分分析。根據Bartlett球度檢驗得出的相伴概率為0可知，相伴概率小于0.05的顯著性水平，因此拒絕Bartlett球度檢驗的零假設，認為適合做主成分分析。

根據累計方差貢獻率大于85%的原則，本文共提取3個主成分，經正交旋轉后，3個主成分的特征值、方差貢獻率及累計貢獻率見表2。

美國大規模種植，機械化生產成本低，只要賣出去都是盈余的。近年來，美國將大量大豆產品銷往中國，東北大豆根本沒辦法與其抗衡。我國一直是美國大豆的主要進口國，每年從美國進口的大豆有3000萬噸以上，占美國大豆出口總量的60%以上，占我國大豆進口總量的30%以上。美國農產品產量高，價格相對便宜，因此也不愁沒有銷路。

表2 特征值及主成分貢獻率和累計貢獻率

由表2可知，前3個主成分的累積貢獻率達到93.447%，因此，可以由前3個主成分代表原始因子的全部信息，即利用主成分分析方法把選取的9項指標綜合成3個主成分，從數值分析來看完全能夠科學合理地反映原始數據的總體特征。運用方差最大旋轉法，對成分矩陣進行正交旋轉，使每個因子具有最高載荷的變量數最小(載荷矩陣表略)，以便簡化對因子的解釋。

通過分析可以看出:F1貢獻率占到61.337%，與之有關聯的指標因子主要有CODMn、氯化物、TP污染等。其主導因子主要反映水體有機污染的指標，這也說明博斯騰湖水污染主要是由有機污染物造成的。其中:CODMn是湖泊中的主要有機污染物;而TP主要來自農田化肥、農藥以及生活污水和工業廢水的排放，同時也是引起湖泊富營養化的營養元素之一。F1代表的是增長較快的主要污染物，所以可以將 F1看成潛力因子。F2的貢獻率占到20.314%，與之有關聯的指標因子主要有TN、可溶性總固體和硫酸鹽，它們主要來自于農田洗鹽的高礦化度污水以及上游河流、周邊工業和生活污水，這些指標表征一定的水污染綜合狀況和富營養化狀況。F3的貢獻率占到11.796%，與之有關聯的指標因子主要有透明度、pH值和總硬度，其中，總硬度的大小表示湖水的礦化度的高低，來自上游和周邊不合理的開發及工業污水、生活污水不加控制地排入博斯騰湖，致使湖水鹽類污染嚴重，礦化度升高。透明度、pH與生活污水接納和降解有關，pH值可以代表水體的酸堿環境，當地土壤鹽堿化和大量的農田排水使得博斯騰湖pH值居高不下，水質偏堿性。

通過對三大主成分的分析，不但可以定量分析出每種指標對水污染的貢獻率大小，而且可以通過指標類型和貢獻率確定造成水污染的主要類別及污染源，從而為“對癥下藥”治理博斯騰湖的水污染問題提供科學依據。

3.3 水污染綜合評價分析結果

對選取的3個主成分因子F1、F2、F3建立主成分旋轉后的載荷值，得到各因子的得分系數矩陣(表3)，根據因子得分系數矩陣，得到博斯騰湖各年的各主成分的得分(即各年標準化后的原始變量與相應的得分系數的乘積)。表達式為:

表3 因子得分系數矩陣

算出各主成分的得分后，再乘以各主成分的方差貢獻率，即可得到各年份水污染程度的綜合得分Z(表4)。表達式為:

Z=0.61337Z1+0.20314Z2+0.11796Z3

表4 博斯騰湖各年水污染程度綜合得分

由于綜合指標Z反映了綜合污染狀況的多個方面的信息，因此可以利用綜合指標Z對各年份水污染程度進行綜合評價。Z值越小，污染程度越輕;反之，則說明污染程度越重。

利用主成分的Z得分對各年份水污染程度進行綜合評價，可以較精確地把握各年份水污染狀況，以便對各年份水污染程度進行動態對比分析。通過圖1可知，近10 a間，2000年水污染綜合評價得分最高，這說明2000年水污染程度是近10a中最為嚴重的，而2005年相對最輕。總體上，近10 a的博斯騰湖水污染的綜合評價得分呈下降趨勢，說明這些年湖水污染治理取得一定的成效。近年來，由于政府與有關部門對博斯騰湖流域附近的造紙廠、紡織廠等污染企業進行規范、整頓和外遷，要求未經達標處理的污水不得排入湖內，對違規的企業或法人追究其刑事責任;并對大中型企業重點污染排污口也進行了規范化整治，實施污染在線動態監測;對新建項目嚴格執行環境影響評價制度。這一系列的舉措對遏制湖水水質進一步惡化起到了很大作用。

圖1 博斯騰湖水污染動態變化曲線

4 博斯騰湖水污染狀況聚類分析

由于主成分分析并不能準確地界定出各年份水污染狀況的相似程度，也就無法進一步分析各年份水污染程度的差異。而聚類分析是定量研究地理事物分類問題和地理分區問題的重要方法，因此為使結果進一步明晰，以主成分分析的各年份綜合得分為指標，應用聚類分析劃分出不同的發展類型對博斯騰湖10 a的水污染程度進行對比分析。運用SPSS19.0軟件進行運算分析，得出聚類系譜圖(圖2)，當歐氏距離取值為10時，基于歐氏距離相近度，將博斯騰湖相對污染程度按年份劃分為3種類型:

第1類:2000年，在這10 a間的對比中污染程度相對較重，污染綜合得分為1.29。

第2類:2001—2003年，在這10 a間的對比中污染程度屬中等，綜合得分均值為0.45。與2000年相比，污染程度有所改善。

圖2 博斯騰湖水污染程度聚類系譜圖

第3類:2004—2009年，在這10 a間的對比中污染程度屬污染相對較輕，綜合得分均值為-0.44，污染程度較前幾年改善較大。但從圖1不難發現，從2005年起，水污染綜合得分有趨于上升的趨勢，這說明博斯騰湖水污染的治理和監管難度依然很大，水污染的發展趨勢不容樂觀。

需要說明的是，排序(表4)和聚類(圖2)出現不一致的情況，主要是因為主成分分析側重于考查各年水污染程度綜合水平，而聚類分析則側重于考查各年水污染程度的特征相似性。

5 結語

博斯騰湖水污染分析結果顯示:工業污染物貢獻率非常低，城鎮生活污水類污染物貢獻率也相對比較穩定，而與農業生產密切相關的TP、氯化物、硫酸鹽、可溶性總固體、NH3-N、pH等因子的貢獻率相當大，這是由于隨著耕地的不斷擴大，該地土壤漬化問題十分突出，灌區內每年需要大量水去洗鹽，而這些高礦化度洗鹽水又通過排污渠進入博斯騰湖，造成湖水礦化度增加，加之有機化肥和農藥的大肆使用，導致有機質污染與鹽污染日益嚴重，其中磷、氮等是導致湖水出現富營養化的重要原因，因此，改善水體環境質量的出路在于加大對農田排污和入湖河流水體的質量管理。

從主成分分析可以看出，總體上，近10a的博斯騰湖水污染的綜合評價得分呈下降趨勢，說明水污染程度總體上有所改善。但是，從聚類分析不難發現10a間改善幅度并不大，從2005年起，水污染綜合得分有趨于上升的趨勢;從水質類別上判定，水污染仍處于較嚴重的水平。建議有關部門還應進一步加強對博斯騰湖水污染的治理力度，污染防治的相關配套政策仍需完善。

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