基于不同評價方法的柳州市水質分析

任文穎 楊 柳 曹慶一

(中國礦業大學(北京)地球科學與測繪工程學院，北京 100083)

水質分析是水污染判斷、分析和治理的重要環節，對保障水環境和居民用水安全具有重要意義。不同評價方法側重點各有不同，具有各自的優缺點。單因子評價法是目前應用最廣泛的方法，主要利用實測數據和標準限值進行對比，選取水質最差的類別作為最終評價結果[1-2]。該方法可以檢測評價指標的超標倍數，反映不同污染物對水體的污染程度。綜合污染指數法是一個綜合評價水質污染情況的指數，常用于對河流水質的綜合評價[3]。但綜合污染指數法一般會涉及多種元素，每種元素之間存在區別和聯系，水質的劃分等級沒有確定的界限。主成分分析法采用降維的處理思想對水質數據進行處理，提取出引起水質變化且比原有指標少的重要參數，這些參數可以代表大部分的信息，可以以此分析引起水質狀況變化的主要影響因素[4-5]。

柳州市地處廣西中部偏東北，以山地和丘陵地貌為主，年平均氣溫18.1～19.4℃，年降雨量1345～1940mm，境內河流眾多，水系發達。城中水廠、柳西水廠、柳東水廠、柳南水廠以及柳鐵水廠均取水于柳江，是柳州市的主要供水來源，位于柳江干流的還有自備水源地新圩水廠和柳鋼水廠；而柳東新區水廠臨時取水于洛清江；古償河水庫的取水水源為古償河流域。

本文以2018年柳州市水質數據為基礎，選取應用廣泛的單因子指數法、綜合污染指數法以及主成分分析法進行水質綜合評價。

1 數據來源與評價方法

1.1 數據來源

本文數據來源于柳州市2018年水質監測報告，共選取了溶解氧(DO)、化學需氧量(COD)、五日生化需氧量(BOD5)、氨氮(NH3-N)、氰化物(CN)、砷(As)、六價鉻(Cr6+)7個指標進行數據分析，具體數據見表1。柳東水廠、城中水廠、柳南水廠、柳西水廠、柳鐵水廠等水廠取水水質監測位置見圖1。

圖1 水質監測點位置示意圖

表1 2018年柳州市飲用水水源地水質數據 單位：mg/L

1.2 評價方法

1.2.1 單因子指數法

單因子指數法的計算公式為[6]

(1)

式中：Pi為污染因子i的單因子指數；Ci為污染因子i的實測濃度值，mg/L；Ci0為污染因子i的標準值，mg/L，標準值參考《地表水環境質量標準》(GB 3838-2002)各級水質限值[7]。

對于溶解氧，其水質指標為

(2)

(3)

若水質評價參數的Pi>1，則表明該水質參數超過了規定的水質標準限值，水質參數的標準指數越大，說明該水質超標越嚴重。

1.2.2 綜合污染指數法

綜合污染指數法是在各因子的污染指數的基礎上，計算出綜合污染指標并根據評價標準分級[8]。污染指數計算公式為

(4)

(5)

式中：Pi為污染因子i的污染指數；n為參與水質評價的指標個數。

水質綜合污染指數評價的標準為[9]：P<0.20，水質狀況好；0.20≤P<0.40，水質狀況較好；0.40≤P<0.70，水質輕度污染；0.70≤P<1.00，水質中度污染；1.00≤P<2.00，水質重污染；P≥2.0，水質嚴重污染。

1.2.3 主成分分析法

主成分分析法的主要步驟如下：首先將原始數據進行標準化處理，DO為正向指標(數值越大，水質越好)，對DO進行逆向化處理；其次計算相關系數矩陣、特征值和特征向量并確定主成分個數；最后計算主成分系數矩陣，求取各主成分的得分以及綜合得分，并對水質進行分析[10-11]。

2 結果與討論

2.1 單因子指數法

《地表水環境質量標準》(GB 3838-2002)水域功能和標準分類中規定集中式生活飲用地表水源地一級保護區應滿足Ⅱ類水質要求。由于柳州市集中式地表飲用水水源地取水口均位于一級保護區內，故本次以《地表水環境質量標準》(GB 3838-2002)Ⅱ類水為基準對柳州市地表水水質進行評價。

根據計算結果，Pi值均小于1，可以看出柳州市所有采樣點水質標準均達到Ⅱ類水質標準，未出現超標指標，見表2。

表2 基于單因子指數的水質評價結果

2.2 綜合污染指數法

由表3綜合污染指數法評價結果可以看出，處于較好水平的柳州飲用水水源占比46.2%，其余均在水質狀況好的水平，所有監測斷面檢出值均在標準內。

表3 基于綜合污染指數法的水質評價結果

2.3 主成分分析法

2.3.1 數據處理和檢驗

在進行數據處理之前，首先要進行KMO和Bartlett檢驗，KMO值越大，且顯著性小于0.05時，越適合進行主成分分析[12]。根據檢驗結果，取水水質指標的KMO值為0.641，顯著性為0，說明數據適合進行主成分分析。

本文利用SPSS 軟件對數據進行分析及處理，由表4相關性分析結果可知，六價鉻與其他污染物之間的聯系最為緊密，除與溶解氧之間的相關系數為0.176外，與其余5種污染物的相關系數均達到了0.500以上，其中與氰化物之間的相關系數最高，達到了0.999。除此之外，五日生化需氧量與氰化物、化學需氧量與氰化物、溶解氧與氨氮之間的相關系數分別達到了-0.808、0.875和-0.652，由此可見，所選取指標之間具有一定的相關性。

表4 柳州城市飲用水水源水質指標的相關性矩陣

2.3.2 確定主成分個數

對所選指標進行主成分方差分析可知(見表5)，特征值大于1的值有兩個，分別為4.379、1.915；方差貢獻率分別為62.553%、27.351%，累積方差貢獻率達到89.904%。這兩個主成分可以反映數據的大多數信息，分別記為F1和F2。F1的方差貢獻率遠高于F2。因此，所選斷面的污染物主要體現在F1中。

表5 各水質指標的主成分方差貢獻率

2.3.3 相關因子分析

在初始載荷矩陣中(見表6)，主成分F1在六價鉻、氰化物、化學需氧量、五日生化需氧量上具有較高載荷，這四類指標可以作為評價水質的主要影響指標。主成分F1可以總體反映六價鉻、氰化物、化學需氧量、五日生化需氧量的濃度水平，相關系數分別達到了0.976、0.979、0.893、-0.848，除了五日生化需氧量，其余均呈正相關性。而在主成分F2中，相關性較強的指標是溶解氧和氨氮，分別為-0.940和0.855，說明主成分F2更能解釋溶解氧和氨氮的污染情況。

表6 各水質指標的初始載荷矩陣

主成分F1的貢獻率遠遠大于主成分F2，故與主成分F1相關的主要因子可以作為影響水質的主要因子。相關系數最高的六價鉻是反映工業污染的指標之一，它可能來源于柳州市飲用水源重點影響區范圍內的工業污染。化學需氧量和五日生化需氧量是反映有機污染物的重要指標。根據2018年柳州市生態環境局發布的環境調查報告，飲用水水源保護區內COD的主要污染來源是工業污染，其次是生活污水污染。

2.3.4 主成分計算公式及綜合得分

各指標的水質載荷矩陣是初始因子載荷矩陣除以其對應主成分特征值的平方根求得的結果，見表7。主成分表達式是主成分載荷矩陣乘以標準化后的數據之后再累加得到的，綜合得分表達式根據主成分對應特征值的所占比重得到。本文得到兩個主成分表達式，即式(6)、式(7)，綜合表達式見式(8)。

表7 各水質指標的主成分載荷矩陣

F1=0.128ZX1+0.427ZX2-0.405ZX3+0.215ZX4

+0.468ZX5-0.393ZX6+0.466ZX7

(6)

F2=-0.679ZX1+0.189ZX2+0.259ZX3+0.618ZX4

+0.618ZX5+0.212ZX6+0.066ZX7

(7)

(8)

根據式(6)～式(8)計算結果及綜合排名情況，水質分數越高，水質越差，污染越嚴重，見表8。由研究結果可知，水質最好的是柳東水廠，最差的是柳東新區水廠。

表8 基于主成分分析法的水質得分情況

2.4 不同評價方法的綜合分析

從表9的綜合結果來看，采用單因子指數法可以明確水質類別，計算得出柳州市水質均達到Ⅱ類水質要求，未出現超標現象；但該方法弱化了其他指標對水質的影響。相比單因子指數法，綜合污染指數法的分級標準更加細致，考慮了所有指標，可以判斷出指標與標準值接近程度。計算結果得出的綜合污染指數均小于0.40，基本滿足檢出值在標準內、個別項目接近或超標的分級依據。由此可見，兩種評價結果基本一致。相較前兩種評價方法，主成分分析法的水質評價結果劣于單因子指數法和綜合污染指數法。主成分分析法雖然不能劃分水質狀況的類別，但可以分析水質狀況變化的主要因素及主要影響指標。根據SPSS軟件計算，提取主成分的累積方差貢獻率為89.90%，可以代表原始信息中的大部分指標。其中主成分F1的方差貢獻率達到了62.55%，與其相關的指標對水質的影響較大，可以說明水質變化的大部分情況，影響水質的主要污染物有六價鉻、氰化物、化學需氧量、五日生化需氧量；主成分F2占到了27.35%的貢獻率，溶解氧和氨氮是解釋主成分F2的主要指標。根據評分排名，水質較差的有柳鐵水廠、柳東新區水廠、古償河水庫2號、古償河水庫5號，與綜合污染指數法評價結果趨勢有所差異，這可能是指標之間相關性的差異導致的。

表9 不同評價方法的柳州飲用水水源水質綜合評價結果

3 結 語

單因子指數法計算簡單，可以直接判斷水質類別，但計算結果強化了單一指標的影響。綜合污染指數法綜合考慮了多種水質因子的污染影響，并可以劃分出不同的水質等級，但無法判斷水質類別。主成分分析法可以分析水質的主要污染指標，并推斷污染來源，但對于監測指標的選取會影響到相關性程度，從而影響評價結果。

采用單因子指數法、綜合污染指數法及主成分分析法進行綜合評價，可以實現定性評價和定量評價相結合，細化同一水質等級下的水質狀況，并能反映引起水質變化的主要影響因子。本文以柳州市為例進行水質分析，所選取水樣均達到Ⅱ類水質等級，水質狀況良好，影響水質的主要污染物為六價鉻、氰化物、化學需氧量及五日生化需氧量。

進一步區分水質狀況有利于更好地改善水環境質量，保證飲用水的正常供給。綜合考慮不同評價方法進行水質分析，可以獲取更多的潛在信息，使評價結果滿足社會生活的需要。