主成分分析法在烏魯木齊河水質評價中的應用

(新疆維吾爾自治區水文局，新疆 烏魯木齊 830000)

主成分分析法在烏魯木齊河水質評價中的應用

崔曉雨

(新疆維吾爾自治區水文局，新疆 烏魯木齊 830000)

新疆維吾爾自治區水資源匱乏，導致水生態極其脆弱，烏魯木齊市作為主要人口聚集區自然成為監測重點。本文以烏魯木齊河水質檢測和評價工程為實例，介紹了主成分分析法的應用步驟及對烏魯木齊河水質評價的結果，針對檢測出的問題提出了一些建議。

主成分分析法；水質評價；應用；監測

烏魯木齊市作為新疆維吾爾自治區省會城市，現有人口超過350萬，隨著“西部大開發”戰略的不斷深入，烏魯木齊市經濟高速發展，但隨之而來的水污染問題凸顯。由于深處西北內陸，烏魯木齊屬于缺水型城市，年平均降水量范圍在130～420mm，且分布不均。匱乏的補給水源導致當地水循環緩慢，而烏魯木齊市的母親河——烏魯木齊河的水污染問題累積效應顯著，給當地生態環境可持續發展蒙上了陰影。

1 流域概況

烏魯木齊河是新疆維吾爾自治區的一條內流河，起源于天山山脈的一號冰川，橫穿烏魯木齊市至米泉區北部，全長214km，流域面積約5803km2，徑流量為2.37億m3/a，補給來源有上游冰雪融水、降水、地下水等。烏魯木齊河是烏魯木齊市工農業生產和城市生活用水的主要水源，沿河建有多個水庫，對于城市防洪排澇、沿河綠化等有著重要意義。在2015年，相關部門決定治理烏魯木齊河烏魯木齊市段，前期需對其水質情況進行檢測分析，設計采用主成分分析法。

2 主成分分析法

主成分分析法也叫做主分量分析法，其本質是將多指標轉化為幾個綜合指標，這樣會有效避免過多的變量，降低分析的復雜性[1]。該方法并不是簡單地將不太重要的指標去掉，而是通過分析各項指標的潛在信息而提取一些綜合性指標，盡可能用這幾個綜合性指標代替原來的較多指標[2]。目前主要分支方法包括特征值分解、SVD、NMF等。

主成分分析法的主要應用步驟分以下幾個：?將原始變量數據矩陣進行標準化處理；?在標準化處理的基礎上計算出相關系數矩陣R[3]；?計算相關系數矩陣R的特征值λ和特征向量e；?計算主成分貢獻率、累計貢獻率，確定主成分載荷，并得出主成分分值[4]。

3 主成分分析法的應用分析

3.1 烏魯木齊河水質監測原始數據處理及標準化

從2013年起，相關部門就對烏魯木齊河市區段進行了3個年度的跟蹤調查，其中對每年的豐水期、平水期、枯水期進行分別采樣，共設置了8個監測斷面。水質采樣嚴格按照規范進行，共計有各項指標31類，將所有數據建立成一個31×75的數據矩陣：

(1)

式(1)中X1，X2，…，X31等均為原變量指標，根據式(1)的原始數據矩陣，可得到新的變量矩陣[5]，定義為F1，F2，…，F31等，具體計算見式(2)，其中m=31，p=75。由于計算量較大，本項目應用了MAT- LAB應用統計軟件，在此不再進行詳細敘述，最終得到11個主要變量的相關系數矩陣，具體見表1。

(2)

經分析可知：新變量F1，F2，…，F31分別是原始變量的第1，第2，…，第31主成分，它們的方差逐步遞減。在實際分析時，我們只挑選最初的幾個大數值就可以抓住主要因素，達到評價目的。在本項目中選取累計貢獻率大于70%的主要成分[6]。經計算，7個變量的前3個貢獻率之和為73.8%，因此可用前3個主成分表示，具體計算結果見表2。

表1 烏魯木齊河檢測數據相關系數矩陣

表2 本項目成分矩陣結果

3.2 烏魯木齊河監測數據主成分計算結果分析

在本項目中，前3個新變量方差的累計貢獻率已經很高，其中排第一的主成分其貢獻率達到49%左右，基本可以反映烏魯木齊河市區段的總體水質污染情況；第二、第三的主成分貢獻率依次為19%和5.8%，它們代表的是在第一成分污染的基礎上，烏魯木齊河道一般的有機污染和水體富營養化等情況。前三個變量貢獻率累積達到73.89%，在此可以認為它們能夠反映出烏魯木齊市區段河道的水質情況。

a. 第一主成分分析。在第一主成分中，高錳酸鉀、石油類、總氮這三個因素所占權系數較大，而且這三個因素的變化方向相同，基本可以判斷這三個指標變化來自同一個污染源。這三個指標可反映出烏魯木齊河道市區段的主要污染物來自上游及周邊土壤淋溶物質大量進入，且石油類代表有工業及生活廢水流入。根據這些數據可制定相應的治理措施：?加大烏魯木齊河上游植被的保護，減少水土流失現象，建設可靠的水土防護林；?沿河道大力查封私自排污口，包括汽車修理店、洗車行等，可降低水中石油類物質含量。

b. 第二主成分分析。在第二主成分中，生化需氧量、氨氮、總磷所占權系數最大，這三個因素變化方向不同，主要反映了水體中有機物污染狀況。生化需氧量的增加代表水體中可降解有機物含量增多，進而水體溶解氧濃度顯著減少，這主要是由于生活污水排放較多導致的。有機物污染是人口密集區河道常見的污染源，因此應加強烏魯木齊市生活污水排放管制，不可在沒經處理的情況下直接排放。

c. 第三主成分分析。在第三主成分中，生化需氧量、pH值、總磷所占權系數最大，且它們正相關。可反映出在第一、第二主成分確定的情況下，若條件達到要求，水體中的植物會大量繁殖，此時水體的生化需氧量、pH值會增加，水體將出現富營養化，反應方程式如下：

在歷年水質取樣時，烏魯木齊河曾多次出現發綠現象，說明富營養化長期存在。針對這類問題，可采取以下措施：?控制上游養魚場數量及規模；?減少上游耕地使用化肥量。

4 結 語

城市河道污染是當前我國各大城市面臨的共性問題。通過對水質進行檢測分析，可獲得主要污染物，并由此推斷出可能的污染源。烏魯木齊河市區段通過應用主成分法分析，得到了主要污染源，包括上游水土流失、生活生產污水排放等，可以據此進行針對性地治理，可達到事半功倍的效果。

[1] 劉小南, 崔巍. 主成分分析法在汾河水質評價中的應用[J]. 中國給水排水, 2009(25)：42- 44.

[2] 萬金寶, 曾海燕, 朱邦輝, 等. 主成分分析法在安樂河水質評價中的應用[J]. 中國給水排水, 2009(14)：26- 29.

[3] 方紅衛, 孫世群, 朱雨龍, 等. 主成分分析法在水質評價中的應用及分析[J]. 環境科學與管理, 2009(12)：27- 30.

[4] 姚智騫. 基于主成分分析法的玄武湖水質評價應用與解析[J]. 中國科技信息, 2013(2)：42- 45.

[5] 黃勝, 王斌, 丁桑嵐, 等. 主成分分析法在二灘水質監測數據綜合分析中的應用實例[J]. 重慶環境科學, 2013(2)：41- 44.

[6] 林徐達. 基于主成分分析法的飲水特征性指標分類[J]. 科技創新導報, 2012(7)：15- 18.

ApplicationofprincipalcomponentanalysisinwaterqualityassessmentinUrumqiRiver

CUI Xiaoyu

(XinjiangUygurAutonomousRegionHydrographicBureau,Urumqi830000,China)

Water resources are deficient in Xinjiang Uygur Autonomous Region, thereby leading to extremely fragile water ecology. Urumqi becomes the focus of monitoring as the main population gathering area naturally. In the paper, Urumqi River water quality testing and evaluation project is regarded as an example. The application steps of principal component analysis method and the results of Urumqi River water quality assessment are introduced. Some suggestions are proposed aiming at the detected problems.

principal component analysis method; water quality assessment; application; monitoring

10.16616/j.cnki.10- 1326/TV.2017.010.008

TV213.4

A

2096-0131(2017)010-0025-03