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農灌水中硝態氮與總氮的相關性分析

2017-09-22 11:58:34羅興華周斌張順仁
現代農業科技 2017年16期
關鍵詞:相關性

羅興華 周斌 張順仁

摘要 根據2015年洱海流域農灌水中硝態氮與總氮的監測結果,分析了硝態氮與總氮之間的相關性。結果表明,農灌水中硝態氮與總氮之間存在顯著相關性,春季、夏季、秋季及冬季的相關系數分別為0.597 9、0.966 5、0.895 2、0.635 8,其中夏季的相關性最好,同時可以通過硝態氮或總氮參數的測定,確定另一個參數的數值范圍,進而確定測定時的稀釋倍數,有利于提高監測效率。

關鍵詞 農灌水;硝態氮;總氮;相關性;洱海流域

中圖分類號 X832 文獻標識碼 A 文章編號 1007-5739(2017)16-0152-02

氮元素是造成水華現象的主要環境因子之一[1-2],是污染物排放總量控制的主要對象,主要通過地表徑流、生活廢水、生產廢水、養殖廢水等途徑進入地表水體,破壞水域生態系統平衡,降低水體透明度,使水體嚴重缺氧及引發惡臭,產生巨大的危害[3]。因此,對水質中氮元素的監測是十分必要的。近年來,人們不僅對水質中氮元素進行了監測,而且對其相關性也開展了研究。李文杰等[4]對地表水中氨氮和總氮的相關性進行了研究,王 冰[5]對廢水中氨氮和總氮的相關性進行了研究,楊 瓊等[6]對河水中氨氮和總氮的相關性進行了研究,但對硝態氮和總氮的相關性研究不多。

本文利用洱海流域農灌水的硝態氮和總氮的監測數據,分析兩者的相關關系,總結其中規律,以提高監測效率。

1 數據與方法

1.1 數據來源

選擇2015年洱海流域6條農灌溝水質監測硝態氮和總氮濃度數據作為研究對象。規定3—5月為春季,6—8月為夏季,9—11月為秋季,12月至翌年2月為冬季。每條農灌溝定點每月監測1次,每年監測取樣為72個,共計監測數據為144個。

1.2 分析方法

硝態氮的分析方法采用水質硝酸鹽氮的測定紫外分光光度法(HJ/T 346—2007),總氮的分析方法采用水質總氮的堿性過硫酸鉀消解紫外分光光度法(HJ 636—2012)。

1.3 研究方法

2 結果與分析

2.1 數據來源

所用數據為2015年洱海流域6條農灌溝的144個數據,詳見表1。

2.2 回歸方程的建立

通過表1計算不同季節洱海流域6條農灌溝硝態氮與總氮的相關參數(表2)??梢钥闯?,r范圍為0.597 9~0.966 5,其中夏季r為0.966 5,說明夏季農灌溝硝態氮與總氮存在較好的相關性。分別繪制不同季節洱海流域6條農灌溝硝態氮與總氮的相關關系圖(圖1)??梢钥闯觯募?、秋季相對春季與冬季的監測點均勻地分布在相關線性周圍,即夏季、秋季農灌溝硝態氮與總氮的相關性相對較好。

2.3 相關顯著性檢驗

由圖1可知,春、夏、秋、冬季回歸方程分別為y1=1.745x-0.126 1(1)、y2=1.524x+0.133 8(2)、y3=2.101x-0.986 7(3)、y4=0.938x+0.951 3(4)。由表2可知,r1-r4分別為0.597 9、0.966 5、0.895 2、0.635 8。四季同時取a=0.001,查相關系數臨界值r0.001=0.525,r1-r4≥r0.001,故春、夏、秋、冬季洱海流域農灌溝硝態氮與總氮濃度相關性顯著。

2.4 回歸方程精密度檢驗

春季回歸方程精密度檢驗顯示,若區間概率取68.3%、95.4%,可以采用回歸方程(1);若區間概率取99.7%,回歸方程(1)不可采用。夏季回歸方程精密度檢驗顯示,若區間概率取68.3%、95.4%,可以采用回歸方程(2);若區間概率取99.7%,回歸方程(2)不可采用。秋季回歸方程精密度檢驗顯示,若區間概率取68.3%、95.4%,可以采用回歸方程(3);若區間概率取99.7%,回歸方程(3)不可采用。冬季回歸方程精密度檢驗顯示,若區間概率取68.3%,可以采用回歸方程(4);若區間概率取95.4%、99.7%,回歸方程(4)不可采用。

3 結論

洱海流域6條農灌溝硝態氮與總氮濃度相關顯著性研究表明,春季、夏季、秋季及冬季存在顯著性,r分別為0.597 9、0.966 5、0.892、0.635 8,其中夏季的相關性較好,其次是秋季;春季、夏季、秋季及冬季一元線性回歸方程分別為y1=1.745x-0.126 1、y2=1.524x+0.133 8、y3=2.101x-0.986 7、y4=0.938x+0.951 3;四季回歸方程精密度檢驗研究表明,若區間概率取68.3%,可以采用春季、夏季、秋季及冬季回歸方程;若區間概率取95.4%,可以采用春季、夏季及秋季回歸方程;若區間概率取99.7%,四季都不可采用。

建立洱海流域農灌溝硝態氮與總氮濃度回歸方程,可以通過硝態氮與總氮某一參數的測定[6],確定在一定置信度下另外一個參數的數值范圍,進而確定測定時的稀釋倍數,可以提高監測效率。

4 參考文獻

[1] 孔繁翔,宋立榮.藍藻水華過程及其環境特征研究[M].北京:科學出版社,2011:43.

[2] SCHINDLER D W.Evolution of phosphorus limitation in lakes[J]. Science,1977,195: 260-262.

[3] DIN G L,WU J Q,PAN G Y,et al.Simulation study on algal dynamics based on ecological flume experiment in Taihu Lake,China[J].Ecological Engineering,2007,31(3):147-158.

[4] 李文杰,王冰.地表水中氨氮和總氮的相關性分析[J].環境保護科學,2012,38(3):79-81.

[5] 王冰.廢水中氨氮和總氮的相關性分析研究[J].環境科學與管理,2015,40(3):107-109.

[6] 楊瓊,張明時,秦攀鑫,等.環境水體中亞硝態氮、硝態氮和總氮的液相色譜測定[J].分析測試學報,2008(5):563-566.endprint

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