方差分析在河道水質監測斷面優選上的應用

汪璐

摘 要：在水質監測方面，方差分析為常用監測數據評價手段，利用其分析結果能夠為斷面合理布設提供依據。基于此，本文結合河道水質監測實踐，運用方差分析方法對監測結果展開了分析，發現各斷面監測數據差異不顯著。引入Agent模型，根據各指標方差貢獻度進行篩分，最終能夠完成斷面的優選，使河道水質監測方法得到優化。

關鍵詞：方差分析;河道水質監測;斷面優選

引言：

在城鎮化進程不斷推進的過程中，水環境問題日益凸顯。而在河道水質監測方面，未能做好斷面的布設，將造成得到的監測結果不具代表性，在浪費物資的同時，給監測結果準確性帶來影響。采用方差分析方法，能夠從統計學角度對各斷面監測數據差異顯著性和對監測結果貢獻度展開分析。因此根據分析結果，能夠對斷面進行優選，保證河道水質監測工作得以科學開展。

1方差分析與水質監測

在水質監測過程中，需要通過方差分析確定兩個及以上樣本總體均值是否存在差異，屬于常用的顯著性檢驗方法。采取該方法，可以對不同來源的變化給總變異的貢獻程度進行分析，從而使可控因素對研究結果帶來的影響得到反映。在分析的過程中，需要將數據變異量分解為組間和組內兩種，前者由可控因素引發，后者由隨機誤差引起[2]。結合控制變量個數差異，則可以將方差分析劃分為單因素和多因素兩類。在河道水質監測中，可以將斷面或時間當成是變異，因此可以通過單因素方差分析對水質監測結果展開評價。

2河道水質監測斷面優選分析

2.1研究區的采樣點布設

研究對象為位于遼寧省東部地區，自東向西流。對流域沈撫交界區域的河道水質進行監測，區域內分布多個支流和排污口，選取閘壩進行干流采樣，然后將剩余具有代表性的8個支流當成是采樣點，完成總計9個監測斷面的布設。為判斷9個監測斷面的布設是否合理，需要利用方差分析法對各斷面間監測數據指標差異展開分析，判斷各斷面監測結果是否具有統計意義上差別。根據分析結果，可以確定是否需要完成斷面優選。

2.2水質監測與數據分析

2.2.1水質監測

在開展水質監測工作過程中，從2018年6月-2019年6月，按照每月1次的頻繁，完成12次水質監測。結合河道實際水質情況選取化學氨氮、導電率、能見度、溶解氧、總氮、總磷、pH值等各項指標進行監測。采用SPSS軟件對監測得到的數據進行處理，能夠得到數據的年平均值，發現河道溶解氧達到6.5m/L，透明度能夠得到0.54m，pH無量綱值為7，總氮達到1.12mh/L，總磷達到0.058mg/L。從河道污染情況來看，溶解氧、總磷等數據均存在超標情況，說明河道受到了嚴重污染。

2.2.2方差分析

采用方差分析方法展開分析，可以先對總磷監測結果作無效假設，設定各均數來自同一總體，對離均差平方和SS總進行計算，并確定各斷面和頻次間的離均差平方和，利用自由度完成均方M.S和F值計算。在F值超出分布表中數值時，可以判斷P<0.05，說明監測結果存在顯著差異，假設無效，否則說明假設有效，需要重新完成斷面選擇。從各斷面總磷監測數據的方差分析結果來看，如表1中的數據所示，各斷面間監測結果不存在顯著性差異，說明假設有效，需要對斷面進行優選。

2.3監測斷面優選分析

2.3.1優選方法

水質監測具有較強的復雜性和系統性，想要保證監測結果準確，還要完成最佳采樣斷面位置選擇，以便使水質樣品具有代表性。在實際布設斷面時，需要結合河流功能完成斷面布置，掌握流域工業、農業和生活污染源的分布情況，確保監測斷面能夠得到綜合布設。考慮到研究的河流分支較多，還要采用多Agent模型對監測數據展開進一步分析。具體來講，就是在對單因素展開分析的基礎上，完成多因素分析，同時對多種水質參數數據進行綜合評價，得到主成分和非主成分的綜合評分。從總體上來看，模型包含三層，基礎層為原始斷面層，為斷面優選的基礎，在此基礎上可以建立粗分模型和細分模型，完成各斷面平均分計算。運用模型展開評價，需要將對元素主成分綜合評價得分進行計算，然后確定各元素在模型間的相似度。如果兩個元素擁有較高相似度，可以進入細分模型。在細分模型中如果相似度較高，同時斷面相鄰，需要將連接關系取消，通過篩分進入粗分模型，最終計算得到斷面布設面積區的平均值[2]。根據得到的結果，在中心點位置完成斷面布設，能夠實現斷面優選。采取該種方法，需要保證斷面監測采樣頻率達到12次。在完成12次監測數據采集后，可以對各斷面監測數據展開分析評價，獲得監測評價因子，然后通過相似度分析使斷面布設得到優化。借助仿真分析軟件，能夠完成整個過程分析，因此該方法具有較強可操作性，能夠得到準確分析結果。

2.3.2優選結果

在實際分析的過程中，可以根據河道水質監測結果主成分與非主成分綜合評價得分確定模型變量，完成Agent模型搭建。通過分析，可以得到河流氨氮、導電率、能見度、溶解氧、總氮、總磷、pH值的初始特征值分別達到0.948、3.245、1.645、1.458、2.166E-16、0.006和3.326，方差百分數分別達到11%、36%、26%、18%、15%、1%和37%。總體上來看，方差貢獻度最大的為導電率、溶解度、能見度和pH值四個因素，可以作為主成分元素，方差貢獻率之和能夠達到90%以上，其他因素為非主成分元素，方差貢獻率不超10%。在最初9個水質監測數據模型中，需要將原本干流斷面監測點當成是基礎，將主成分綜合評價得分當成是粗分依據，然后將非主成分分析元素評分當成是細分依據，完成斷面優化。經過處理后，斷面從原本的9個縮減為5個，能夠在保證監測效率的同時，使監測作業成本得到降低。采用分層聚類方法完成原始數據的聚類分析，可以得到與模型分析相同的監測結果，因此能夠證明分析方法的有效性。

結論：

綜上所述，在河道水質監測過程中，還要合理完成水質監測斷面的布設，才能保證監測數據具有統計學意義，在保證監測結果的準確性的同時，避免造成大量人力、物力浪費。實際采用方差分析方法確定各斷面監測數據是否存在顯著差異后，可以引入Agent模型進一步完成各元素方差百分數計算，根據方差貢獻度完成元素綜合評分，為斷面優選提供依據，繼而使河道水質監測工作得以高效開展。

參考文獻：

[1]時文博，曹春燕，宋穎，等.基于多元統計分析的黃河山東段水質評價研究[J].人民黃河，2020，42（02）：48-53.

[2]孟春芳，何長海，田珂寧，等.衛河水系新鄉段水質時空分異及污染因子識別[J].安全與環境學報，2019，19（04）：1461-1467.