基于多元統計的某流域地表水水質分析

呂安童

（江門市蓬江區環境監測站，廣東 江門 529000）

0 引言

河流作為水源與人類生活密切相關，河水是經濟和社會的重要資源[1]。然而，大量污染物（有毒化學物質、過量營養物質和重金屬）從雨水徑流以及地下水排放中涌入河流，會對河水造成嚴重的污染[2]。河水污染對人類健康的影響日益受到世界各國的重視[3]。為了保護水資源以及對水資源水質的一般狀態進行描述，對水質進行監測是至關重要的。

本研究對不同受影響水體的地表水水質進行評價，采用多元統計方法確定相似水體的來源和分布。近年來，聚類分析（CA）、主成分分析（PCA）等多元統計分析方法在水質評價中得到了廣泛應用[4]。這些方法提供了對水質的初步解釋，明確了導致水質變化的主要影響因素，有助于識別污染源。此外，監測過多的地點既費用昂貴又耗費人力時間，這可以通過根據水質共性對地點進行分組，減少無意義的監測點來解決[5]。多變量分析方法在水質監測和評價中的有效性日益得到人們的認可。因此，本研究在73 個地點采集了219 個樣本的數據，并采用多元統計方法對溫度、pH 值、生物需氧量（BOD5）、化學需氧量（CODCr）、銨態氮（NH4+-N）和糞大腸菌群6 個參數進行了分析。本研究可為污染源的管理、監測和識別以及未來水質監測網絡的優化提供更科學的數據。

1 材料與方法

1.1 水的收集和分析

在73 個地點共采集了219 個地表水樣本。水體主要包括受防洪、城市、工業、旅游、漁業和農業區的影響。影響監測點劃分為：防洪區（7 個點，由KS1—KS7表示）、工業（3 個點，CN1—CN3）、城市（9 個點，DT1—DT9）、漁業（TS1—TS19）、旅游業（2 個點，DL1—DL2）。通過溫度、pH 值、生物需氧量（BOD5）、化學需氧量（CODCr）、銨態氮（NH4+-N）、糞大腸菌群等6 項水質指標對水質進行評價。溫度和pH 值在現場通過便攜式儀器（ADWA AD11 pH 計和9142 DO 計）直接進行監測并記錄，其他數據在實驗室采用標準方法分析。采用五日生化需氧量試驗法測定生化需氧量。將樣品倒入密閉瓶中，室溫孵育5 d。測定孵育前后溶解氧的變化，計算BOD5。為測定CODCr，采用封閉回流滴定法對樣品進行分析。樣品用重鉻酸鉀回流，用硫酸鐵（Ⅱ）銨滴定。用精餾法和比色法在640 nm 光程為1 cm以上的條件下對NH4+-N 進行了分析。最后，采用多管（最可能數）法測定大腸菌群，該方法包括在液體培養基中培養大腸菌群的檢測和計數。

1.2 數據分析

將各水質參數的平均值與地表水環境質量標準Ⅱ（GB3838—2002）允許限值進行比較。此外，本研究運用單因素方差分析來確定研究區域內不同受影響水體之間的差異是否具有統計學意義。在95%的置信水平上差異有統計學意義（對應0.05 的顯著性水平（p＜0.05））。采用SPSS 20.0 版軟件進行分析。

1.2.1 水質指數（WQI）

本文用WQI 水質指數評估與水質準則相關的水質狀況。根據計算出的WQI 分值，WQI 計算結果使用對應的刻度進行評估。適用的WQI 值范圍為6 個，分別為＜10（重度污染）、10～25（差）、26～50（較差）、51～57（中等）、76～90（良好）和91～100（非常好）。采用SPSS 16.0 統計軟件包進行多變量數據處理。利用CCME WQI 2.0 計算器計算地下水水質監測數據的CCME WQI 分值。

1.2.2 多元統計分析

應用主成分分析（PCA）識別影響水質的關鍵因素和潛在污染源。PCA 旨在將原始變量轉換為新的、不相關的（軸）變量，稱為主成分（PCs），這些主成分是原始變量線性組合的結果。PC 按對數據解釋（特征值）有貢獻的參數的重要性降序排列。將PC 與水質變量的相關性分為強、中、弱，加權相關系數絕對值分別為＞0.75、0.75～0.5 和0.5～0.3。

利用CA 分析了各監測點地表水環境組成的相似性。CA 結果在同一組內呈現高度同質性，組間呈現異質性。在分析中，采用Ward 方法進行分層聚類，該方法使用歐幾里得距離來度量位點之間的不同相似性，并用樹形圖表示，提供了集群過程的可視化。此外，研究結果還有助于在一定程度上減少監測站的工作量。這一行動是通過考慮以下三個條件來完成的：同一組；同一河流；相同的影響/類型監測。采用Primer 5.2 Windows 軟件進行主成分分析和主成分分析。

2 結果與分析

2.1 地表水水質變化

研究流域上游地區的物理生化參數平均值見表1。根據受不同活動影響的水體類型對水質進行了評價。結果表明，水體溫度范圍為29.62～29.93 ℃，pH 值范圍為7.15～7.22，各水體pH 值相對穩定。研究區BOD5范圍為8.1～24.1 mg/L，其中城市水體中BOD5較高，養殖水體中較低，可以看到，所有采樣點BOD5都超出允許限值。研究區CODCr范圍為17.2～27.9 mg/L，受城市和旅游影響的水體中CODCr和BOD5與其他水體相比差異顯著（p＜0.05），所有采樣點COD 均高于允許限值。水體中營養物NH4+-N 質量濃度波動范圍為0.36～2.19 mg/L，城市水體中NH4+-N 質量濃度最高。大腸菌群密度范圍為3 363～8 967 個/L，其中城市水體中檢測到的大腸菌群密度高于其他水體。在影響監測區域計算的研究區域水質指數見表1。WQI 值結果表明城市水體污染最嚴重，WQI 值為19，根據評級標準，水質為差。其余水體水質評分較好，評分范圍為28～38（較差）。結果表明，除pH 值外，大部分水質參數（BOD5、COD、NH4+-N 質量濃度和糞大腸菌群）均超過地表水環境質量標準Ⅱ允許限值。總體而言，研究區域上游地區不同水體的地表水受到營養物質、微生物和有機物的污染。

表1 研究區域水體的地表水質量平均值與地表水環境質量標準Ⅱ允許限值

2.2 主成分分析（PCA）

如圖1 所示，4 個PC 解釋了研究區域地表水水質變化的87.03%。特征值大于1.0 的三個PC（即PC1、PC2 和PC3）是顯著影響源。然而，PC4 中的一些水質指標也對地表水水質的變化有顯著的貢獻，因為它們的負荷系數很高。此外，研究還確定了影響研究區水質的三個子源。PC1 和PC2 分別可以解釋地表水質變化的45.65%和18.57%（圖1-1）。PC1 與NH4+-N（0.39）的相關性較弱，與CODCr、BOD5的相關性中等（0.52）。PC2 與溫度（-0.44）和大腸菌群（-0.41）呈中等相關性，與pH（-0.63）和NH4+-N（0.33）呈弱相關性。此外，圖1-1 還顯示了BOD5、COD、NH4+-N的正負荷，以及溫度、pH 和大腸菌群的負負荷，這也對應于它們的負相關。PC3 和PC4 分別占研究區水質變化的11.70%和11.11%（圖1-2）。pH（0.63）和大腸菌群（0.80）分別表現為中等和強負荷。此外，PC3 和PC4對BOD5、CODCr和NH4+-N 的貢獻有限，負載量均小于0.3。

圖1 影響地表水水質的關鍵參數

主成分分析結果表明，6 個初始監測參數對研究流域地表水水質影響顯著。這些污染來源可能是自然過程和向地表水系統排放城市、工業、水產養殖和旅游廢水的人類活動的混合物。因此，在未來的監測方案中保持這6 個水質參數是必要的。

2.3 聚類分析（CA）

CA 結果表明（見圖2 和表2），地表水水質存在空間差異，共73 個監測點可劃分為11 個聚類。聚類Ⅺ僅包括DT7，占地表水變化的1.37%。聚類Ⅰ的位置大多屬于大型河流的監測水體。同時，聚類Ⅲ記錄了空間分散的位置，屬于受工業、城市、水產養殖和旅游業影響的水體。其次，聚類Ⅳ、Ⅵ和Ⅷ占水質相似點的10.96%，每個聚類8 個采樣點。聚類Ⅳ的地點分布主要集中在研究流域北部，這些地點屬于兩組監測地點（N9、N12、N13、N15、N16 和N31）和防洪控制區（KS1 和KS7）。聚類Ⅳ的水質為最佳（WQI 值為54）。聚類Ⅱ和聚類Ⅴ由5 個采樣點組成，約占總采樣點的6.85%。最后，聚類Ⅸ和Ⅹ每個聚類僅由3 個采樣點組成（4.11%）。這些位置沒有明顯的分布趨勢。

圖2 研究區地表水水質聚類

表2 聚類分析得到的水質參數均值

聚類分析顯示了同一水體中受歐幾里得距離影響的位置的相似性。基于位置選擇和移除條件（同一河段和水體中的位置），與現有監測網相比，可以減少監測點位的數量。其中，聚類Ⅰ中的TS5、TS6 和TS9 3 個監測點相近。因此，本研究可選擇TS5、TS6 和TS9三個監測點中的其中一個，去掉另外兩個。同樣，聚類Ⅱ（5 個監測點）、聚類Ⅴ（5 個監測點）、聚類Ⅶ（11 個監測點）、聚類Ⅸ（3 個監測點）和聚類Ⅹ（3 個監測點）可以從每個聚類中減少1 個監測點。此外，聚類Ⅲ可以從8 個監測點減少到5 個監測點。這樣可以將73 個監測點的監控網絡減少到58 個，節省總監控成本的20.54%。可以看出，在本研究中，基于位置選擇和移除條件去除監測網絡中地表水水質位置可以確保較高準確性。因此，可以在保證地表水質量管理的情況下，適當減少地表水監測點的數量。

3 結論

本研究采用多元統計方法來評估某流域上游地區的地表水水質。結果表明，研究流域上游地區的地表水受到有機物、營養物和微生物的污染。受城市和旅游影響的水體污染程度明顯較高。主成分分析結果表明，工業、城市和旅游3 個主要污染源可以解釋87.03%的水質變化。此外，大腸菌群是影響研究區水質的最重要參數。聚類分析基于水質相似性對采樣點進行了有效的分組，共有11 個聚類。聚類分布表明，靠近大型河流監測（聚類Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ和Ⅴ）的聚類水質較好。與現有監測網相比，可以減少監測點位的數量，并且保證地表水質量管理的準確性。