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    主成分分析方法在松山湖水質(zhì)分析的應(yīng)用

    2016-11-24 07:04:17鄭少娜車松杰黃陽海
    資源節(jié)約與環(huán)保 2016年6期
    關(guān)鍵詞:松山湖水質(zhì)評價特征值

    鄭少娜 車松杰 黃陽海

    (1廣東省環(huán)境監(jiān)測中心廣東廣州5103082東莞立創(chuàng)華科檢測技術(shù)服務(wù)有限公司廣東東莞523808)

    主成分分析方法在松山湖水質(zhì)分析的應(yīng)用

    鄭少娜1車松杰2黃陽海2

    (1廣東省環(huán)境監(jiān)測中心廣東廣州5103082東莞立創(chuàng)華科檢測技術(shù)服務(wù)有限公司廣東東莞523808)

    采用基于因子分析的主成分分析的方法對松山湖2015年11個采樣點8項監(jiān)測指標進行分析,從原始數(shù)據(jù)出發(fā)提取了2個主要成分。第1成分主要是由水中的有機污染物所引起的;第2成分主要代表水中的硝酸鹽。評價結(jié)果認為南部2#和3#監(jiān)測點位水質(zhì)污染程度嚴重,是松山湖水質(zhì)較差的主要原因??刂拼藚^(qū)域水質(zhì)污染程度將對松山湖水質(zhì)的改善產(chǎn)生巨大影響。

    主成分分析;水質(zhì)指標;松山湖

    1 引言

    水質(zhì)評價是根據(jù)某些水質(zhì)指標值,通過所建立的數(shù)學(xué)模型,對水質(zhì)等級進行綜合評價。如何更合理地、更客觀地描述水質(zhì)狀況,是20世紀90年代以來水環(huán)境研究領(lǐng)域的一個熱點和難點問題[1,2]。水質(zhì)受很多因素影響,基于單一指標的許多評價方法在評價水質(zhì)時表現(xiàn)出一定的局限性,因為水質(zhì)系統(tǒng)是由多維因子組成的復(fù)雜系統(tǒng),因子間可互相關(guān)聯(lián),綜合評價較為困難[3,4]。

    主成分分析(Principal Components Analysis,PCA),又稱定量分析或多元分析,它是在一組變量中尋找出方差-協(xié)方差矩陣的特征量,然后由原變量在不損失原數(shù)據(jù)主要信息情況下,使信息更加集中、更典型地顯示出研究對象的特征[4,5]。該方法充分考慮各指標之間的信息重疊,能夠在最大限度地保留原有信息的基礎(chǔ)上,對高維變量進行最佳的綜合降維,且更客觀地確定各個指標的權(quán)重,避免了主觀隨意性,因此廣泛應(yīng)用于社會學(xué)、教育學(xué)、醫(yī)學(xué)、環(huán)境科學(xué)等方面[2]。

    東莞松山湖科技產(chǎn)業(yè)園區(qū)位于廣東省東莞市寮步、大朗、大嶺山三鎮(zhèn)接壤處,總面積59.43km2,是東莞市的幾何中心,目前規(guī)劃控制面積約72 km2,擁有8 km2的淡水湖(以下簡稱松山湖)和14 km2的生態(tài)綠地,是一個生態(tài)自然環(huán)境保持良好的區(qū)域。近年來,隨著園區(qū)經(jīng)濟的快速發(fā)展,松山湖水質(zhì)不斷惡化,水體富營養(yǎng)化現(xiàn)象日趨嚴重。為了研究松山湖水質(zhì)情況,于2015年對松山湖11個采樣點的8項指標進行為期1年的監(jiān)測,利用主成分分析方法對其水質(zhì)進行綜合評價。

    2 采樣布點和監(jiān)測方法

    2.1采樣方法

    根據(jù)視松山湖的地形、水面面積、入湖河流和工業(yè)排污口分布、富營養(yǎng)化狀況及其主要分布特征等,分別在北部、中部各設(shè)4個采樣點,在南部設(shè)3個取樣點。具體采樣點位置如圖1所示,采樣方法按照《地表水和污水監(jiān)測技術(shù)規(guī)范》(HJ/T 91-2002)中的要求進行。

    圖1 松山湖水質(zhì)監(jiān)測點位示意圖

    2.2監(jiān)測項目

    監(jiān)測項目包括pH、溶解氧(DO)、高錳酸鹽指數(shù)(CODMn)、五日生化需氧量(BOD5)、氨氮(NH3-N)、總磷(TP)、總氮(TN)和硝酸鹽(NO3-N)等8項,監(jiān)測結(jié)果詳見表1所示。

    表1 松山湖水質(zhì)指標監(jiān)測結(jié)果

    3 主成分分析方法對水質(zhì)進行綜合評價

    3.1主成分確定

    為了消除原始數(shù)據(jù)量綱和數(shù)量級的影響,利用SPSS19.0軟件對11個檢測點8項指標數(shù)據(jù)進行Z-Score標準化[7],見表2所示。再對標準后的數(shù)據(jù)進行相似性分析,求得其相關(guān)系數(shù)矩陣R,結(jié)果見表3所示。從表3可以知道,CODMn與BOD5、TP和TN之間,TP和TN之間具有較強的相關(guān)性,其他指標之間的相關(guān)性較小。

    利用SPSS19.0軟件分別對檢測數(shù)據(jù)計算特征值和主成分貢獻率,結(jié)果見表4所示。從表4可以看出,利用SPSS19.0分別對檢測數(shù)據(jù)計算特征值和主成分貢獻率,第1、第2、第3主成分特征值分別為6.374、0.984和0.383,我們?nèi)√卣髦禐?.9,故只有第1和第2主成分的特征值大于0.9,且二者方差累積貢獻率達到91.970%,滿足因子選取原則(≥)說明第1和第2個主成分已經(jīng)反映原始變量提供的91.970%的信息,包含了以上8個指標的所要信息,根據(jù)綜合評介的需要,用前2個主成分來代替原來的8個指標變量。

    表2 標準化數(shù)據(jù)

    表3 相關(guān)系數(shù)矩陣R

    表4 主成分特征值和累計貢獻率

    3.2主成分表達式的確定

    每個污染指標初始因子載荷系數(shù)表示與主成分的相關(guān)程度,正值表示正相關(guān),負值表示負相關(guān),其絕對值越接近1,表示相關(guān)程度越高[4]。對第1、第2主成分進行載荷值計算,結(jié)果見表5所示。由主成分載荷大小可以看出,第1成分,除NO3-N載荷較小外,其他指標所占載荷均較大,說明第1個主成分反映了pH、DO、CODMn、BOD5、NH3-N、TP和TN等7項指標的信息;第2個主成分中NO3-N載荷最大,說明第2個主成分主要反映了NO3-N指標的信息。

    表5 初始因子載荷矩陣

    表6 主成分系數(shù)表

    各成分表達式系數(shù)用初始因子荷載量矩陣第i列向量除于特征值就得到第i個主成分的系數(shù)向量[3,4],結(jié)果見表6所示。則各成分表達式為:

    其中,xn為原始監(jiān)測數(shù)據(jù)標準化后的數(shù)值。

    以每個主成分所對應(yīng)的特征值占提取主成分總的特征值之和的比例作為權(quán)重計算主成分模型[3,4]:

    3.3評價結(jié)果

    根據(jù)上述主成分表達式計算出11個監(jiān)測點位的主成分得分F1、F2及綜合得分F,以定量描述各監(jiān)測點位水質(zhì)污染程度并進行排序,具體結(jié)果見表7。

    根據(jù)表5可以知道,F(xiàn)1反映了pH、DO、CODMn、BOD5、NH3-N、TP和TN等7項指標的信息,但關(guān)聯(lián)最大的是CODMn和BOD5,表示的是有機污染物污染程度。從表7可以知道,南部2#和3#監(jiān)測點位的值最大,而且遠遠大于其他監(jiān)測點位,說明此處水體中有機污染物污染程度最嚴重。這是因為南部2#監(jiān)測點位剛好位于大嶺山楊屋村、顏屋村混合生活污水排入松山湖的排污口;而南部3#監(jiān)測點位剛好位于大嶺山月山村生活污水排入松山湖的排污口,據(jù)現(xiàn)狀分析,這幾個村的生活污水暫時沒有收集處理,還是直接排入松山湖,引起有機物污染嚴重,影響水質(zhì)。因此,完善大嶺山各村鎮(zhèn),特別是靠近松山湖附近村鎮(zhèn)的生活污水截流管網(wǎng),將生活污水排入污水處理站處理后再排放,對松山湖的水質(zhì)的提高有深刻的影響。

    表7 各監(jiān)測點位水質(zhì)綜合評價結(jié)果

    F2反映了NO3-N指標信息。從表7可以知道,南部2#監(jiān)測點位值最高,中部2#監(jiān)測點位值其次,而北部1#和2#監(jiān)測點位值最小。南部2#監(jiān)測點位值最高原因與前面有機物污染分析一致,而中部2#監(jiān)測點位較高的原因可能跟中部由于商部、交通設(shè)施、密集人流、等產(chǎn)生的生活污水和生活垃圾進入松山湖引起的。

    4 結(jié)語

    本文利用SPSS對2015年松山湖水質(zhì)進行計算分析,得到以下內(nèi)容:(1)對松山湖水質(zhì)監(jiān)測指標進行主成分分析,得到第1主成分主要是水中的CODMn和BOD5有機污染物引起;第2主成分主要體現(xiàn)的是水中的NO3-N信息。(2)位于南部2#和3#監(jiān)測點位的水質(zhì)污染程度嚴重,也是松山湖水質(zhì)較差的主要原因??刂拼藚^(qū)域水質(zhì)污染程度將對松山湖水質(zhì)的改善產(chǎn)生巨大影響。

    [1]鄒志紅,孫靖南,任廣平.模糊評價因子的熵權(quán)法賦權(quán)及其在水質(zhì)評價中的應(yīng)用[J].環(huán)境科學(xué)學(xué)報,2005,25(4):552-556.

    [2]鄒海明,蔣良富,李粉茹.基于主成分分析的水質(zhì)評價方法[J].數(shù)學(xué)實踐與認識,2008,38(8):85-90.

    [3]譚明芳,毛唐秀,江利平,田哲.基于主成分分析法的淪河水質(zhì)評價[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技,2012,11:214-215.

    [4]潘春芳,崔廣柏,張浩.主成分分析方法在太湖水質(zhì)綜合評價中的應(yīng)用[EB/OL].北京:中國科技論文在線.[2008-06-10].http: //www.paper.edu.cn/releasepaper/content/200806-197.

    [5]萬金保,何華燕,曾海燕,李嬡嬡.主成分分析法在鄱陽湖水質(zhì)評價中的應(yīng)用[J].南昌大學(xué)學(xué)報,2010,32(2):113-117.

    鄭少娜(1985—),女,廣東饒平人,研究生,從事環(huán)境監(jiān)測質(zhì)量管理工作。

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