基于PCA法的沉積物質量評價模型構建及其應用

姜雙城，林培梅，蔡建堤，顏聰毅，陳宇峰，吳建紹，陳思源，汪 新，林 琪*

(1.福建省水產研究所、福建省海洋生物增養殖與高值化利用重點實驗室，福建 廈門 361013；2.廈門市第五中學，福建 廈門 361004)

目前，沉積物質量評價尚無統一的方法或標準。國內評價方法主要有單因子法、地質累積指數(Igeo)法、潛在生態危害指數(RI)法、生物效應濃度法(ERL、ERM)[1]、沉積物質量基準法[2]和層次分析法(AHP)等[3]；我國海洋環境質量公報以單因子污染評價為主，如生態環境部發布的中國近岸海域生態環境質量公報。單因子評價較直觀，但由于監測結果采用平均值，導致數據存在相互掩蓋現象；對于評價因子均超標的重污染海域，單因子無法合理評價和診斷。國際上的生態環境管理關注點在生態環境綜合管理，而不是環境污染管理，并建立了生態環境健康綜合評價模型，形成了相應的管理和監測體系。歐盟[4]和美國[5-6]分別提出了“生態狀況綜合評價模型”和“沿岸海域綜合評價模型”。近岸沉積物是一個多維因子組成的復雜體系[7]，涉及眾多化學要素，不同要素之間存在相關性，為了建立適合我國國情和特點的沉積物質量綜合評價方法，需要充分利用我國現有的沉積物質量標準和常規監測指標，盡量簡化眾多底質參數[8-9]，刪除指標間相互重疊的信息，開發沉積物評價模型，給出一個綜合指數值來表征沉積物質量。

本研究針對我國近岸海域沉積物評價現狀，基于海洋沉積物標準[10]和監測要素，運用主成分分析法(PCA)構建評價模型，選擇在九龍江及毗鄰海域進行示范應用。九龍江是福建省內的第二大河流[11-12]；其沿岸人口密集、工農業發達，每年有大量陸源污染物流入九龍江，其攜帶的污染物質通過物理沉降作用進入到底泥[13-14]，導致底泥中化學元素的濃度達到高風險標準，尤其是銅、鋅、鎘、汞和砷等元素[15-18]。沉積物質量綜合評價模型的建立，可以為九龍江口環境保護和污染治理提供數據支撐；也可以為我國海域沉積環境的全面評估、診斷和決策，摸清沉積環境的壓力現狀提供技術支撐；同時有助于提升我國近岸海域生態環境綜合監測、管理和評價水平。

1 材料和方法

1.1 樣品采集與分析

在九龍江口布設16個站位(圖1)，于2016年3月(枯水期)開展海上調查，采用開口面積為0.05 m2的抓斗式表層采泥器(國家海洋技術中心)收集沉積物樣品。沉積物樣品的采集、貯存與運輸依據海洋監測規范第3部分[19]；而沉積物分析方法依據海洋監測規范第5部分[20]；使用電感耦合等離子體質譜儀(ICP-MS，型號：Agilent 7700x)測定沉積物中重金屬(Cu、Pb、Zn、Cd和總Cr)；總Hg和無機砷的測定采用原子熒光儀(型號：AFS-9130)；使用總有機碳分析儀(型號：Vario TOC)測定有機碳(OC)；采用紫外可見分光光度儀(型號：Cary 50)測定石油類；采用連續流動分析儀(型號：Skalar San++)測定硫化物。

圖1 2016年3月九龍江口調查站位Fig.1 Sampling locations of Jiulong Estuary in March, 2016

1.2 模型構建與數據挖掘分析

選取近海海洋底質環境調查指標，結合PCA開發沉積物質量綜合評價模型。主成分、多元回歸等數據探索性和挖掘性分析依據SPSS 20.0[21]，而平面分布圖的繪制采用Surfer 12.0軟件。

1.3 沉積物質量的綜合評價指標體系和數學模型構建

1.3.1 沉積物質量綜合評價模型指標選擇和體系建構 依據我國近岸海洋環境和福建省重點海灣沉積物監測指標，選擇10個參數作為底質評價模型構建因子，按照海洋沉積物質量[10](表1)建立假設樣本，即以10個沉積物指標的區間值作為樣本值。

表1 海洋沉積物質量標準Tab.1 Classification by the Marine Sediment Qualiy

1.3.2 沉積物指標間信息的重疊性 使用SPSS 20.0分析10個沉積物參數之間的相關性，相關系數矩陣見表2。從分析結果可以看出，10個指標之間的相關區間為0.880～1.000，相關度較高。因此，如果直接選擇上述因子構建數學模型，指標之間信息會存在彼此重疊現象，并導致嚴重的共線問題。同時，運用SPSS的因子分析模型探索沉積物指標間的偏相關性，其研究結果顯示數據假設樣本Bartlett球型檢驗統計量的Sig值小于0.01，再次說明10個指標信息存在很大的相關性和重疊性，而并非彼此獨立的。

表2 沉積物質量參數的相關矩陣Tab.2 Correlation matrix among 10 parameters of sediment quality

1.3.3 基于PCA法開發沉積物質量綜合評價模型 10個沉積物指標間的相關矩陣和Bartlett球形檢驗結果表明各因子之間存在很大的相關度，為了更準確的評價沉積物質量，需要運用PCA法進行數據降維，刪除重疊信息，用少數幾個主成分表征10個變量，開發沉積物質量的綜合評價數學模型。

①主成分的分析結果。對假設樣本中的10個因子進行了PCA分析，分析結果見表3，統計數據表明第一主成分特征根(λ1)為9.806，它解釋了沉積物質量指標累積方差信息的98.060%，遠大于85%的SPSS統計分析技術指標要求；而λ2的特征根為0.194，λ2之后遠小于1，其解釋累積方差信息和小于2%；根據初始特征值繪制的碎石圖(圖2)，從圖中也可以直觀看出，第二個公因子后的特征值變化趨緩。因此，只提取1個主成分，已經可解釋約98.1%的指標信息，完全滿足PCA分析的技術規定。

表3 沉積物主成分分析表Tab.3 Principal component analysis for the sediments

續表3

圖2 沉積物主成分碎石圖Fig.2 Gravel map of sediment principal component

②沉積物質量綜合評價數學模型。10個沉積物質量標準的初始因子載荷見表4。

表4 初始因子的載荷矩陣Tab.4 Load matrix of the initial factor

將10個沉積物指標的含量區間值進行數據標準化，通過SPSS 20.0運行過程中的數學運算，建立其質量綜合評價指數(F)的數學模型：

(1)

式(1)中：λ1=9.806、i分別代表Cd、Hg、Pb、……和AVS等10個沉積物質量指標，Bi對應為表4中的B值，而Xi為沉積物質量標準化數值。

③沉積物綜合質量評價的指數值。運用沉積物質量數學模型，即式(1)，統計出三類沉積物質量綜合指數的取值范圍，結果列于表5。

表5 三類沉積物質量綜合指數的取值范圍Tab.5 Range of three types of sediment quality F

2 結果與討論

基于2016年3月(枯水期)，九龍江口16個調查站位的分析結果，運用沉積物質量綜合評價數學公式，分別計算了16個站位的沉積物物質量綜合指數值，結果列于表6，并使用Surfer 12.0繪制F值的空間格局和平面分布分別見圖3、4。

表6 九龍江口沉積物質量綜合指數值Tab.6 Sediment quality comprehensive index of Jiulong Estuary

續表6

圓點的大小表示F的高與低，對應沉積物綜合質量的劣和好。從圖3中可以明顯看出，沉積物質量較差的區域主要位于九龍江流域南部沿岸區的J2、J3、J4、J15等站位，北部沿岸海域僅有J6站位較差；而廈門島南部海域的J10、J11、J12和J13等站位沉積物質量較好；其中J5站位的污染指數非常低，這與該站位沉積物類型為砂質型有關，此類型沉積物有利于底泥中各沉積化學元素的釋放，而不利于元素的富集[22]。空間分布格局整體呈現沿著九龍江入海方向，綜合質量逐漸趨好，評價結果比較符合實際情況。

圖3 九龍江口沉積物綜合評價指數空間分布Fig.3 Spatial distribution of sediment quality comprehensive index of Jiulong Estuary

沉積物F值平面分布見圖4，其分布呈現從河流→河口→近海，綜合指數呈現逐漸降低的趨勢，表明綜合質量逐漸變好。本研究結果與林彩(2011)[23]、姜雙城(2019)[24]的結論基本一致，在J10、J11、J12和J13等鹽度較高的外海海域污染較輕、綜合質量較好；而漳州開發區北部沿岸區沉積物質量較差，可能與當地家庭作坊、化工、拆船和碼頭較多有關，需要當地政府加強治理，防止沉積物質量進一步惡化。研究結果表明廈門海域的沉積物綜合質量優于漳州海域，這與廈門市政府實施污水達標排放、退養還海、增殖放流等海洋生態環保政策有關。

圖4 九龍江口沉積物質量綜合指數平面分布Fig.4 Horizontal distribution of sediment quality comprehensive index of Jiulong Estuary

九龍江及毗鄰海域具有點源和面源交叉污染的特征。大面污染主要源于陸源輸入；而九龍江的點源污染主要集中在J4、J6和J15的鄰岸海域，污染源可能主要由小企業和手工作坊造成。

根據單因子指數，本研究將2016年3月的沉積物調查數據中主要的超標指標因子(Cu、Zn、Pb)提取出來(表7)。從表7可以知道，16個調查站位超標率最高的是Zn元素，其次是Cu元素，其中沉積物中Zn含量超過海洋沉積物質量[10]的一類標準值約50%；為了判斷鋅和銅的的可能來源，分別繪制了Zn(圖5)和Cu(圖6)平面分布圖，從上述圖中可以明顯識別出九龍江流域Zn和Cu的污染呈現點源特征，均在J2、J4和J6等站位出現含量極高值。由于銅、鋅和鉛出現超標的站位不一致，程度各不同，單因子評價無法對沉積物綜合質量優劣予以科學評判。

表7 九龍江口沉積物質量主要超標參數Tab.7 Main parameters of sediment quality of Jiulong Estuary exceeding the Marine Sediment Quality

圖5 九龍江口沉積物中Zn含量的平面分布Fig.5 Horizontal distribution of zinc content in sediments of Jiulong Estuary

圖6 九龍江口沉積物中Cu含量的平面分布Fig.6 Horizontal distribution of copper content in sediments of Jiulong Estuary

為了更直觀的判斷綜合指數和單因子，這兩種評價方式的優劣，本研究將Zn、Cu含量的平面分布和沉積物質量綜合指數空間分布重疊在一起(圖7、8)。從圖7、8中可以明顯識別出綜合指數較好的反應了Zn(圖5)和Cu(圖6)在J2、J3、J4和J6的點源、面源復合污染現狀，這也說明F在九龍江口沉積物質量評價應用效果較好。

圖7 九龍江口Zn含量的平面分布和沉積物質量綜合指數空間分布重疊圖Fig.7 Overlapping map of horizontal distribution of zinc content and sediment quality comprehensive index of Jiulong Estuary

圖8 九龍江口 Cu含量的平面分布和沉積物質量綜合指數空間分布重疊圖Fig.8 Overlapping map of horizontal distribution of copper content and sediment quality comprehensive index of Jiulong Estuary

上述研究結果表明，運用綜合指數的量化值，結合單因子評價，不但可以科學準確的評判沉積物質量優劣，而且篩選出了九龍江口污染重點區域(J4、J6和J15站位)和關鍵監管因子(Zn、Cu和Pb)。這對于政府加強監管和治理，防止銅、鋅和鉛污染加劇，避免對生態環境造成嚴重破壞具有指導意義。沉積物質量的綜合量化，實現了沉積物質量的可比性。而重點區域和關鍵指標的確定，則有利于減輕政府的工作量，節約環保資金的投入，針對性開展沉積物的環境監測工作。

3 結論

(1)本研究根據海洋沉積物標準，選取近海海洋環境沉積物監測指標中的重金屬(Cu、Pb、Zn、Cd、Cr)、類金屬元素(Hg、As)、硫化物(AVS)和有機污染指標(Oil、OC)等10個指標，組建沉積物質量綜合評價的指標體系。

(2)運用PCA刪除了10個指標間的重疊信息，提取了可解釋98.060%的指標累積方差信息的第一主成分(λ1=9.806)，并開發沉積物質量綜合評價數學模型，劃分出三類沉積物質量F值的量化區間，實現了沉積物質量的可量化，解決了高污染沉積物樣品如何比較的技術瓶頸問題。

(3)為了更好的修正和完善評價數學模型，選擇九龍江口進行了示范驗證，評估和診斷了枯水期沉積物質量現狀，計算并繪制了F值的空間格局和平面分布，篩查出調查海域污染防控重點區域，減輕了一線監測人員的業務量，并節省了環保資金的投入。

(4)模型研究結果顯示調查海域的沉積物質量以二類為主，具有面源和點源相互疊加的復合污染特征，重點防控海域為漳州近岸；其空間分布呈現從河流→河口→近海，F逐漸降低，底質質量趨優的分布。單因子評價結果表明污染關鍵指標為Zn、Cu和Pb。單因子和綜合指數的綜合應用較好的反應了枯水期沉積環境質量現狀，為九龍江口環境保護和治理提供了技術支撐。

致謝：感謝吳立峰、鄭盛華、席英玉、楊妙峰、陳財珍、羅冬蓮、錢小明、許貽斌、李衛林和林嬌等同志在樣品采集、分析過程中給予的幫助。