河道水體和底泥中污染物指標相關性研究

唐大維

(撫順市水利勘測設計研究院有限公司，遼寧 撫順 113006)

撫順市位于遼寧省東北部，是遼河流域重要城市之一，市內河流眾多，渾河、社河等主干河道呈放射狀分布，隨著河流的外污染源得到控制，河流底泥成為上覆水體的主要污染源。因此，建立科學合理的水質評價體系，為水環境保護與水污染控制提供理論依據，具有重要的現實意義。國內外學者在20世紀開展對河道底泥的研究工作，并取得了顯著的成果，陳蕾等采用等溫吸附實驗研究了沙土覆蓋對底泥總磷釋放的抑制效果；孫映宏以杭州城區河道水體實際監測數據為基礎，研究了不同等污染指標之間的相關關系；魏善發運用SPSS軟件研究了金山區地表水的水質變化趨勢，發現斷面超標污染物之間存在著高度相關性。本文以撫順市16條河道為研究對象，采用因子分析法對其上覆水及底泥的理化性質氨氮(NH3-N)、總氮(TN)、總磷(TP)、溶解氧(DO)、化學需氧量(COD)、pH等指標之間的潛在相關性進行統計分析，以期為水環境管理與決策工作提供依據。

1 河道水體及底泥污染物檢測方法

1.1 目標河道的分布情況

依據水系分布特征，選取英額河、章黨河、萬泉河、細河、蒲河、蘇子河、薩爾滸河、社河、東洲河、古城子河、拉古河、白塔堡河、渾河、北沙河、太子河、十里河為研究對象，對每條河道水質和底泥進行定期檢測，采用因子分析法對撫順市內16條河道的水體和底泥數據進行統計分析。

1.2 污染物指標的檢測方法

水樣中污染物檢測：DO—溶氧儀讀取；pH—便攜式pH計；NH3-N—采用納氏試劑分光光度法；TP—采用鉬銻抗分光光度法；TN—采用紫外分光光度法；COD—采用重鉻酸鉀氧化法．

底泥中污染物檢測：稱取0.2g土樣于100mL試管中，加入50mL過硫酸鉀溶液，120℃下消解60min，冷卻至室溫后過濾、定容，取樣品溶液進行TP、TN檢測，并將測定結果換算成沉積物中的總磷、總氮的含量。稱取20g土樣于500mL錐形瓶，加入2mol/L的氯化鉀溶液100mL，20℃下攪拌45min后過濾。采用納氏試劑分光光度法對過濾樣品的NH3-N進行檢測，測定結果換算成沉積物的氨氮含量。

1.3 因子分析法統計模型

通過幾個假想變量來表述基本數據結構，解釋觀測變量間的依存關系，因子模型的表達式如式1所示，模型的適應性根據KMO值和Bartlett球型指數判定。

Zi=Ai1F1+Ai2F2++AimFm+ui(i=1，2，，j)

Z1=A11F1+A12F2++A1mFm+u1Z2=A21F1+A22F2++A2mFm+u2Zj=Aj1F1+Aj2F2++AjmFm+uj

(1)

式中，Aij—因子載荷；ui—每個觀測變量所特有的因子；m—變量共同因子的數目；F1，F2，，Fm—共同因子。

2 水質污染指標數據及因素分析

以撫順市16條河道為研究對象，對各河道進行定期取樣檢測包括：溫度、pH、COD、TP、NH3-N、TN等，檢測結果見表1。

通過SPSS對表1中數據進行處理分析，矩陣計算結果見表2，可以看出各指標間相關性指數存在較大差異，表明污染物之間有不同的關系。相關系數越大，底泥和河道水體各污染物之間相關性越顯著。根據污染物的矩陣數據，得出KMO指數為0.8316，Bartlett檢驗的顯著性為0.000，符合因子分析法特征，且各變量間顯著相關。通過SPSS軟件，采用主成分分析法獲得水體DO、水體COD、

表1 河道水體監測斷面污染物的平均值

表2 河道水體底泥各污染指標相關系數矩陣

水體NH3-N、水體TP、底泥COD、底泥TN到達0.709左右，共同度在可接受的范圍內；河道底泥的TP為0.865，水體TN為0.825，顯示提取得的因子能夠較好的表示原始變量。

采用卡爾特碎石圖對因子數目進行確定，關于初始特征值的碎石圖，如圖1所示。可以看出，前2個因子特征值連線斜率較大，表明前2個公因子能夠有效表征河流水質污染情況，當達到第3個成分數后，曲線趨于平緩，因子信息有所丟失，因此通過前兩個因子來表征所有變量，前2個公共因子對河流水質狀況的累計貢獻率分別約為45.020%，31.809%。

圖1 關于初始特征值的碎石圖

依據成份得分系數矩陣表3，得到河流水質評價綜合得分公式：

F1=底泥NH3-N×0.268-底泥TP×0.120-底泥TN×0.281-底泥COD×0.074+TP×0.221+TN×0.238+NH3-N×0.320+COD×0.293+DO×0.032

(2)

F2=-底泥NH3-N×0.107+底泥TP×0.383+底泥TN×0.526+底泥COD×0.307-TP×0.056-TN×0.064-NH3-N×0.191-COD×0.149-DO×0.251

(3)

表3 成分得分系數矩陣

由2個公因子的得分進行加權求和，權數由旋轉后的方差貢獻率表示，各河道的綜合得分表達式如下：

zF=45.020%×F1+31.809%×F2

(4)

綜合得分反映了各監測河道的污染程度，排名越靠前，表明污染越嚴重，河體水質越差。計算得到16條河道污染情況見表4。其中，社河的水質污染比較嚴重，主要由于該河道位于古鎮景區，大量垃圾和生活污水流入河道，導致水質發臭發黑；貫徑港為居民飲用水源保護地，水質較好、水體受污染較小，分析結果符合河道實際污染現狀。

表4 各監測河道的綜合得分與排名

3 水體和底泥中污染物指標的相關性分析

3.1 水體和底泥中營養鹽相關性分析

水體中營養鹽之間的相關系數矩陣，見表5，可以看出，水體中的TP、TN和NH3-N之間呈顯著相關。主要由于水體中的硝化菌和反硝化菌通過硝化作用、氨化作用、反硝化作用等將氨氮化合物轉化為各種形態的氮。

表5 水體中營養鹽之間的相關系數矩陣

注：“**”，“*”分別為在1%水平(雙側)、5%水平(雙側)上顯著相關。

底泥中營養鹽之間的相關系數矩陣，見表6，可以看出底泥中的TP與NH3-N、TN呈顯著相關，表明底泥中的氮對磷的釋放有一定的促進作用，而底泥中NH3-N、TN沒有明顯的相關性。

表6 底泥中營養鹽之間的相關系數矩陣

注：“**”為在1%水平(雙側)上顯著相關。

水體和底泥中的營養鹽的相關系數矩陣，見表7，可以看出，水體中的TP、NH3-N、TN的含量與底泥中TN含量沒有明顯相關性，而與底泥中TP、NH3-N含量有顯著相關性，表明底泥中的TN對TP和NH3-N有顯著的促進作用。

表7 水體和底泥中的營養鹽的相關系數矩陣

注：“**”，“*”分別為在1%水平(雙側)、5%水平(雙側)上顯著相關。

3.2 溶解氧對水體和底泥中各污染物的影響

為更好的詮釋控制變量對其它變量的影響，以溶解氧作為控制因子，利用偏相關分析對各指標之間的關系進行研究，結果見表8。可以看出，在控制溶解氧的條件下，水體和底泥中各污染物之間相關系數明顯降低，表明溶解氧對其他污染物指標有較大影響。水體中，TN與TP，NH3-N的相關系數分別為0.566，0.695；TN、TP的相關性明顯下降，表明溶解氧對TN、TP之間的相關性有較大影響，對NH3-N、TN的相關性變化較小。

3.3 因子分析法對污染物質特征分析

利用因子分析法對河道水質進行分析，客觀的確定權重避免了人為主觀隨意性，更好地詮釋了實驗結論，分析結果見表9。可以看出，多個指標間的相關系數較大，各變量存在顯著相關性。因子分析法是主成分分析的深化和推廣，由于河道是一個相對開放的系統，受河道本身內在因素和外界條件共同影響，利用因子分析理論，能夠合理解釋原始變量間的相關性，在自然科學領域中也得到了廣泛的應用。

表8 水體和底泥中各污染物間的相關系數

表9 污染物指標初始變量相關系數表(因子分析法)

4 結語

以撫順市河道為研究對象，采用因子分析法對其上覆水及底泥的污染指標之間的潛在相關性進行統計分析，計算得到了16條河道污染情況，社河的水質污染比較嚴重，主要由于該河道位于古鎮景區，大量垃圾和生活污水流入河道，導致水質發臭發黑；貫徑港為居民飲用水源保護地，水質較好、水體受污染較小，分析結果符合河道實際污染現狀。水體中的TP、NH3-N、TN的含量與底泥中TN含量沒有明顯相關性，而與底泥中TP、NH3-N含量有顯著相關性，表明底泥中的TN對TP和NH3-N有顯著的促進作用。在控制溶解氧的條件下，水體中，TN與TP，NH3-N的相關系數分別為0.566，0.695；TN、TP的相關性明顯下降。研究結果能夠為后期城市河道治理提供理論依據。