王曉輝
(廣東省水文局湛江水文分局,廣東 湛江 524037)
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基于主成分分析法評價湛江市中小型水庫豐水期水質狀況
王曉輝
(廣東省水文局湛江水文分局,廣東 湛江 524037)
根據2014年4月和8月19宗中小型水庫水質監測數據,運用主成分分析方法對這些水庫豐水期水質進行分析與評價。結果表明19宗水庫中的溶解氧與五日生化需氧量、氨氮、總磷、總氮以及高錳酸鹽指數表現出較強的相關性;鐵與錳、硫酸鹽、氯化物相關性較強;揮發酚與氰化物有較強相關性。影響水庫水質的主要指標為溶解氧、BOD5、氨氮、總磷、總氮、高錳酸鹽指數、氰化物和揮發酚,19宗水庫以新壇水庫水質最好,雷坡坑水庫水質最差。
主成分分析;水庫;湛江;豐水期
湛江市地處祖國大陸最南端,屬北熱帶季風氣候區,降雨量相對較少且時空分布不均,轄區內河流眾多,但大多數河流短小,其中獨立入海且集雨面積在1 000 km2以上的河流僅有鑒江、九洲江、南渡河、遂溪河4條;且該地區地下水的過度開采也將導致海水入侵。因此,水庫在該地區的供水、灌溉功能將突顯。
湛江地區建有大型水庫3宗,中型水庫23宗,小型水庫457宗,對這些水庫的水質分析與評價僅限3宗大型水庫[1-4],中小型水庫的水質研究處于空白。近30 a來隨著社會經濟的快速發展、人口不斷增長以及部分工業污水排放量大幅度增長,大多數水庫水質日趨下降,且影響水環境質量的因子較多,而各種因子又從不同方面影響著水質,各因子相關性亦不同,對水質的污染程度不同。因此,選用一種實用而有效地分析方法對污染水體進行客觀、全面地評價十分重要。主成分分析方法正是一種將多維因子納入評價系統,借助SPSS軟件進行數理統計的多元統計分析方法。本研究將利用主成分析方法對湛江地區19宗中小型水庫水質進行分析,該分析成果可為本地區相關部門合理開發、優化配置、有效保護和綜合治理水資源提供科學依據。
1.1 資料
選取陳鐵、官昌、曾家、鄭家、北鐵門、草洋、大鵬、官節僚、紅星、后湖、后灘、雷坡坑、新壇、北良、大黃、公里坑、梁村仔、包墩、大嶺和紅衛上19宗水庫,2014年4月和8月各監測點溶解氧、總磷、總氮、氨氮、五日生化需氧量、高錳酸鹽指數、揮發酚、氰化物、鐵、錳、硝酸鹽氮、氟化物、氯化物、硫酸鹽14項水質指標數據進行分析。
1.2 分析方法與原理
運用SPSS中的主成分分析方法對數據進行分析。主成分分析是運用線性變換,將研究中遇到的多個存在一定相關性的指標組合成相互獨立的少數幾個能充分反映母體信息的指標,即對于某一問題同時要考慮幾個因素時,并不對這些因素處理,而是將它們綜合起來處理,用數據的本身來尋找對全部方差有影響力的方向、第二有影響力的方向,用一兩個方向來解釋大部分數據中的變異,從而得到“降低原始數據中的維數”的效果。
2.1 水質指標相關性分析
在軟件中點擊Analyze→Date→Factor,將數據導入Variable框中,點擊Descriptives對話框,在Correlation Matrix框中選擇Coefficents,然后點擊Continue,返回factor analysis頁面,點擊OK,即可對19宗水庫主要水質指標進行相關分析,建立相關系數矩陣(表1)。
各指標之間聯系系數的絕對值越大,則兩指標之間的聯系越緊密[5]。由表1可知,溶解氧與五日生化需氧量、氨氮、總磷、總氮以及高錳酸鹽指數相關性較強;鐵與錳、硫酸鹽、氯化物的相關性較強;揮發酚與氰化物的相關性較強。

表1 各水質指標相關系數矩陣
2.2 提取主成分
點擊軟件Extraction對話框,選擇principal components方法,主成分個數的提取原則為其特征值大于1的前幾個成分[6]。該特征值表征的是該成分的影響力度,如果特征值小于1,那么則舍棄該成分。

表2 水質指標總方差分解主成分提取
由表2可知,前3個主成分方差貢獻率累達到75%以上,這3個主成分就能解釋大部分數據,因此,可以選擇這3個主成分進行提取分析。
2.3 碎石圖解析
將軟件中Display中的Scree plot 前的小方框勾上,然后點擊Continue,返回factor analysis頁面,點擊OK,碎石圖就會生成。碎石圖是將各水質指標特征值顯示在圖上。從圖1可以很清晰地看到指標1對應的特征值接近于8,而特征值大于1的總共有4個指標,其余特征值均小于1。

圖1 碎石示意
2.4 主成分載荷矩陣的獲得
表3顯示的是各水質指標與主成分之間的關系,當指標與某一主成分的聯系系數的絕對值越大,則代表該水質指標與主成分的聯系越緊密。從表3可知,溶解氧、BOD5、氨氮、總磷、總氮、高錳酸鹽指數、氰化物和揮發酚8個指標在第1主成分上的載荷較高,硫酸鹽、氯化物、鐵和錳4個指標在第2主成分上的載荷較高,氟化物和硝酸鹽氮2個指標在第3主成分上的載荷較高。該信息說明影響20 宗水庫水質的主要指標為溶解氧、BOD5、氨氮、總磷、總氮、高錳酸鹽指數、氰化物和揮發酚,其次為硫酸鹽、氯化物、鐵和錳,氟化物和硝酸鹽氮影響相對較小。溶解氧、BOD5、氨氮、總磷、總氮、高錳酸鹽指數、氰化物和揮發酚這些指標主要為工農業污染因子,表明20 宗水庫水質狀況主要受工農業面源污染影響。

表3 各水質指標主成分載荷矩陣
2.5 各水庫主成分得分及綜合得分
主成分得分值利用Transfor→compute,在對話框中輸入A1=FACT1*SQR(X1), A2=FACT2*SQR(X2), A3=FACT3*SQR(X3), X1、 X2, 和X3,分別代表第1主成分至第3主成分的貢獻值,主成分得分與之方差貢獻率之積的和即可算出各水庫的綜合得分,各得分情況見表4。從表4可知:19宗水庫以新壇水庫、大黃水庫、官節僚水庫和大鵬水庫水質情況較好,而雷坡坑水庫、官昌水庫、紅衛上水庫和北良水庫水質較差。

表4 各水庫主成分得分及綜合得分
綜上所述,通過主成分析方法,可以確定影響19 宗中小型水庫水質的主要指標為溶解氧、BOD5、氨氮、總磷、總氮、高錳酸鹽指數、氰化物和揮發酚,其次為硫酸鹽、氯化物、鐵和錳,氟化物和硝酸鹽氮總氮的影響相對較小。19宗水庫以新壇水庫水質最好,雷坑坡水庫水質最差。
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(本文責任編輯 王瑞蘭)
The Water Quality Assessment of Small-middle Reservoir in Flood Season Based on Principal Component Analysis in Zhanjiang City
WANG Xiaohui
(The Hydrographic Office of Hydrology Station in Zhanjiang, Zhanjiang 524037,China)
The water quality of 19 small-middle reservoir was analyzed in this paper based on April, August in 2014, Zhanjiang City. The correlation and principal component analysis between physical factors and chemical factors were studied. The results showed that Significant correlations were found between dissolved oxygen and five-day bio-chemical oxygen demand, permanganate index, ammonia nitrogen, total phosphorus, total nitrogen. The correlation of Phenol concentration and total cyanide concentration, Fe, Mn Sulphate and Chloride were obvious. DO and BOD5, CODMn, NH3-N, TP, TN, Phenol and TCN were key factors, which influenced the water quality of these reservoirs. The water quality of Xintan Reservoir was the best one, and Leipokeng Reservoir was the worst one.
principal component analysis; reservoir; flood season; Zhanjiang
2016-07-22;
2016-09-06
廣東省湛江市科技計劃項目(編號:2014A01008)。
王曉輝(1977 ),女,博士,高級工程師,主要從事水環境監測與水域生態學研究。
TV62+1
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1008-0112(2016)010-0009-04