基于多元統(tǒng)計和聚類分析的浙江省水質(zhì)評價

劉穎

摘 要：為了評價浙江省地表水質(zhì)情況，根據(jù)2017—2020年浙江省地表水日監(jiān)測數(shù)據(jù)，分別用多元分析和聚類分析對水質(zhì)進行多方位、多因素的研究。結(jié)果表明，自2017年開始，浙江水質(zhì)級別、單因子污染情況等都得到了不同程度的好轉(zhuǎn)，到2020年4月水質(zhì)級別全部控制在5類以內(nèi)，且沒有污染因子。

關(guān)鍵詞：水質(zhì)級別;多元分析;聚類分析;浙江省

中圖分類號 S273.3;X824文獻標(biāo)識碼 A文章編號 1007-7731（2020）22-0145-02

2012年浙江省環(huán)境公報數(shù)據(jù)顯示，全省地表水總體水質(zhì)為良，江河干流總體水質(zhì)量基本良好，部分支流和徑流域鎮(zhèn)的局部河段仍存在不同程度的污染。浙江省有32個省控地表水?dāng)嗝媪游孱?，錢塘江、曹娥江、甬江、椒江、甌江、飛云江、鰲江、苕溪等8大水系以及京杭運河等均受到了不同程度的污染。為此，浙江省政府先后于2013年和2017年分別提出了“五水共治”和“剿滅劣五類水”等政策，對浙江省水質(zhì)提出了具體的要求。本文通過多元分析和聚類分析法對浙江省地表水質(zhì)進行了評價分析，找出同類水質(zhì)的規(guī)律和內(nèi)在相關(guān)因素，以期為浙江省水質(zhì)的檢驗提供科學(xué)依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)來源

本研究采用是浙江省2017—2020年地表水日監(jiān)測數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)中每個月都會不同程度的缺失一些日期的數(shù)據(jù)，2019年1—4月的數(shù)據(jù)則是完全缺失。數(shù)據(jù)中包含的水質(zhì)指標(biāo)有pH值、溶解氧、化學(xué)需氧量、氨氮、總磷等監(jiān)測數(shù)值。監(jiān)測數(shù)值的評價標(biāo)準(zhǔn)按照《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》（GB3838-2002）的相關(guān)規(guī)定執(zhí)行。

2 研究方法

2.1 層次聚類分析法 層次聚類法（HCA）是聚類分析法中使用最多的一種，是把相似或相近的對象歸并成類，主要研究如何度量相似性和構(gòu)造聚類的具體方法，包括“R聚類-指標(biāo)聚類”和“Q聚類-樣本聚類。其中，R聚類可以在某些變量中選擇出具有代表性的變量，Q聚類可以在聚類過程中發(fā)現(xiàn)具有共同屬性的樣本[1-4]。本文考慮同一站點的監(jiān)測指標(biāo)進行聚類，找出水質(zhì)的規(guī)律和原因。相似程度包括樣本間距離和組間距離2類，文中對這2類距離兩兩組合進行聚類分析，并計算相應(yīng)的復(fù)合相關(guān)系數(shù)，相關(guān)系數(shù)越趨于1，說明聚類的效果越好，所以選擇相關(guān)系數(shù)最大的距離組合。本研究采用的是絕對距離（式1）和重心距離（式2）。

3 結(jié)果與分析

3.1 多元統(tǒng)計水質(zhì)特征 本文采用的日監(jiān)測數(shù)據(jù)包括水質(zhì)類別、主要污染因子、pH值、溶解氧、化學(xué)需氧量、總磷、氨氮、監(jiān)測日期等指標(biāo)。數(shù)據(jù)中水質(zhì)類別分為1～6類，經(jīng)過對比和觀察發(fā)現(xiàn)，水質(zhì)類別數(shù)字越大，水質(zhì)越差，所以對水質(zhì)類別為6的監(jiān)測值進行分析，統(tǒng)計出水質(zhì)類別為6的站點所占的比例，選擇數(shù)據(jù)比較完整的、6類水質(zhì)出現(xiàn)頻率最高的S1站點做多元統(tǒng)計分析[5-6]和聚類分析[3-5]，其中S1站點的水環(huán)境功能區(qū)劃標(biāo)準(zhǔn)為Ⅳ。按年份分別統(tǒng)計出水質(zhì)級別為6的監(jiān)測記錄，得出2017—2020年劣5類水的比例;按照超出水環(huán)境功能區(qū)劃標(biāo)準(zhǔn)的監(jiān)測記錄，得出2017—2020年不滿足水環(huán)境功能區(qū)劃標(biāo)準(zhǔn)的比例，其結(jié)果見圖1。由圖1可知，劣5類水的比例呈逐年下降趨勢，且2017年下降的速率最快。不滿足水環(huán)境功能區(qū)劃標(biāo)準(zhǔn)的比例從2017—2020年總體在下降，但是在2019年出現(xiàn)了輕微反彈。

3.2 聚類分析水質(zhì)特征 由于pH值在《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》沒有具體的水質(zhì)類別界限，所研究的數(shù)據(jù)中pH值位于6～9時則滿足Ⅴ類水以內(nèi)，且日監(jiān)測數(shù)據(jù)中所有站點的污染因子均為出現(xiàn)pH值和化學(xué)需氧量，所以本文研究的水質(zhì)指標(biāo)為溶解氧、總磷和氨氮。采用Z-score方法根據(jù)式（3-4）對日監(jiān)測數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化[3-4]。對S1站點的溶解氧、總磷、氨氮等3個指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進行聚類分析。變量之間的距離采用的5種距離和不同類之間的5種距離兩兩組合進行聚類分析，選擇復(fù)合相關(guān)系數(shù)大的一種組合。以S1站為例，得到當(dāng)選擇絕對距離和重心距離時，復(fù)合相關(guān)系數(shù)最大，值為0.8438。對S1站842條有效記錄進行聚類分析，當(dāng)聚類成20類時，大量的數(shù)據(jù)集中在了3類里，這3類分別含有432條記錄（記作G1）、162條記錄（記作G2），119條記錄（記作G3）。剩下的17類中含有的記錄數(shù)分別在1～23，與前面3類含有的記錄相差甚遠，僅對G1、G2、G3這3類中的日監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分析。

3.2.1 G1類 這一類所對應(yīng)的水質(zhì)類別位于4～6，其中水質(zhì)類別為4的記錄有135條，水質(zhì)類別為5的記錄有116條，水質(zhì)類別為6的記錄有181條。從年份來看，這一類的數(shù)據(jù)遍布于2017—2020年，其中2017年138條記錄，2018年159條記錄，2019年115條記錄，2020年20條記錄，分別占全年所有記錄數(shù)的比例如圖2所示。從污染因子來看，這一類中僅有3.9%的數(shù)據(jù)沒有污染因子，剩下的96.1%的數(shù)據(jù)含有污染因子，幾乎3種水質(zhì)指標(biāo)全部為污染因子，其中溶解氧為污染因子出現(xiàn)的次數(shù)最多。

3.2.2 G2類 這一類所對應(yīng)的水質(zhì)類別位于3～6，其中6類水僅為4條記錄。從年份來看，這一類的數(shù)據(jù)全部屬于2018—2020年，其中2018年43條記錄;2019年33條記錄;2020年86條記錄，分別占全年所有記錄數(shù)的比例如圖2所示。從污染因子來看，這一類中的監(jiān)測數(shù)據(jù)中有62.3%的數(shù)據(jù)是沒有污染因子，剩下的37.7%的數(shù)據(jù)中污染因子為1種或者2種。

3.2.3 G3類 這一類所對應(yīng)的水質(zhì)類別全部為6，即水質(zhì)全部為劣五類。從年份來看，其中59條記錄屬于2017年;56條記錄屬于2018年;僅4條記錄屬于2019年;屬于2020年的記錄為0，分別占全年所有記錄數(shù)的比例如圖2所示。從污染因子來看，這一類中的監(jiān)測數(shù)據(jù)100%全部含有污染因子，且污染因子為3種水質(zhì)指標(biāo)，甚至還出現(xiàn)了高錳酸鉀。

從這3類的分析來看，G1類屬于水質(zhì)情況尚可，但是某一項水質(zhì)的單因子污染情況比較嚴重的一類，這類水質(zhì)在治理的過程中出現(xiàn)了反復(fù)波動，但總體趨勢是逐漸好轉(zhuǎn)的;G2類屬于水質(zhì)較好，且單因子污染幾乎沒有的一類，隨著年份的增加，這一類水質(zhì)正逐漸增加，且增加的速率在加快;G3類屬于水質(zhì)比較差，且單因子污染情況比較嚴重的一類，隨著年份的增加，這一類水質(zhì)在逐漸減少。

4 結(jié)論與討論

本研究結(jié)果表明，無論是多元統(tǒng)計分析還是聚類分析，都能很好的展示S1站點從2017—2020年水質(zhì)在不斷的好轉(zhuǎn)，水質(zhì)從2017年有89.35%的水質(zhì)級別為6的水上升到2020年的3.36%，到2020年90%的水質(zhì)達到水環(huán)境功能區(qū)劃標(biāo)準(zhǔn)。

將多元統(tǒng)計和聚類分析的方法用于分析擁有大量數(shù)據(jù)的水質(zhì)分析，將800多個樣本分為20組，在方差分析結(jié)果可靠的情況下，多方面、大尺度地分析了S1站點的水質(zhì)，能夠從眾多的數(shù)據(jù)中找出內(nèi)在的規(guī)律和聯(lián)系。

參考文獻

[1]鄭澤豪.基于聚類分析水質(zhì)指標(biāo)相關(guān)性研究[J].廣東水利水電，2020（5）：59-62.

[2]馬振，周密.聚類分析在秦淮河水質(zhì)指標(biāo)相關(guān)性研究中的應(yīng)用[J].水文，2018，38（1）：77-80.

[3]張旋，王啟山，于淼，等.基于聚類分析和水質(zhì)標(biāo)識指數(shù)的水質(zhì)評價方法[J].環(huán)境工程學(xué)報，2010，4（2）：477-480.

[4]劉波.基于基于改進的灰色聚類分析方法的區(qū)域淺層地下水水質(zhì)綜合評價研究[J].水土保持應(yīng)用技術(shù)，2017（5）：1-3.

[5]賈潔.基于多元統(tǒng)計分析方法的湟水質(zhì)量變化及調(diào)控對策[J].能源與環(huán)保，2019，41（2）：107-110.

[6]唐國平，陳德超，黃振旭，等.基于多元統(tǒng)計和水質(zhì)標(biāo)識指數(shù)的丹金溧漕河溧陽段水質(zhì)評價研究[J].蘇州科技大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2017，34（4）：70-75. （責(zé)編：張宏民）