基于主成分分析法評(píng)價(jià)湛江市中小型水庫豐水期水質(zhì)狀況

王曉輝

(廣東省水文局湛江水文分局，廣東 湛江 524037)

?

基于主成分分析法評(píng)價(jià)湛江市中小型水庫豐水期水質(zhì)狀況

王曉輝

(廣東省水文局湛江水文分局，廣東 湛江 524037)

根據(jù)2014年4月和8月19宗中小型水庫水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，運(yùn)用主成分分析方法對(duì)這些水庫豐水期水質(zhì)進(jìn)行分析與評(píng)價(jià)。結(jié)果表明19宗水庫中的溶解氧與五日生化需氧量、氨氮、總磷、總氮以及高錳酸鹽指數(shù)表現(xiàn)出較強(qiáng)的相關(guān)性；鐵與錳、硫酸鹽、氯化物相關(guān)性較強(qiáng)；揮發(fā)酚與氰化物有較強(qiáng)相關(guān)性。影響水庫水質(zhì)的主要指標(biāo)為溶解氧、BOD5、氨氮、總磷、總氮、高錳酸鹽指數(shù)、氰化物和揮發(fā)酚，19宗水庫以新壇水庫水質(zhì)最好，雷坡坑水庫水質(zhì)最差。

主成分分析；水庫；湛江；豐水期

湛江市地處祖國(guó)大陸最南端，屬北熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，降雨量相對(duì)較少且時(shí)空分布不均，轄區(qū)內(nèi)河流眾多，但大多數(shù)河流短小，其中獨(dú)立入海且集雨面積在1 000 km2以上的河流僅有鑒江、九洲江、南渡河、遂溪河4條；且該地區(qū)地下水的過度開采也將導(dǎo)致海水入侵。因此，水庫在該地區(qū)的供水、灌溉功能將突顯。

湛江地區(qū)建有大型水庫3宗，中型水庫23宗，小型水庫457宗，對(duì)這些水庫的水質(zhì)分析與評(píng)價(jià)僅限3宗大型水庫[1-4]，中小型水庫的水質(zhì)研究處于空白。近30 a來隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展、人口不斷增長(zhǎng)以及部分工業(yè)污水排放量大幅度增長(zhǎng)，大多數(shù)水庫水質(zhì)日趨下降，且影響水環(huán)境質(zhì)量的因子較多，而各種因子又從不同方面影響著水質(zhì)，各因子相關(guān)性亦不同，對(duì)水質(zhì)的污染程度不同。因此，選用一種實(shí)用而有效地分析方法對(duì)污染水體進(jìn)行客觀、全面地評(píng)價(jià)十分重要。主成分分析方法正是一種將多維因子納入評(píng)價(jià)系統(tǒng)，借助SPSS軟件進(jìn)行數(shù)理統(tǒng)計(jì)的多元統(tǒng)計(jì)分析方法。本研究將利用主成分析方法對(duì)湛江地區(qū)19宗中小型水庫水質(zhì)進(jìn)行分析，該分析成果可為本地區(qū)相關(guān)部門合理開發(fā)、優(yōu)化配置、有效保護(hù)和綜合治理水資源提供科學(xué)依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料

選取陳鐵、官昌、曾家、鄭家、北鐵門、草洋、大鵬、官節(jié)僚、紅星、后湖、后灘、雷坡坑、新壇、北良、大黃、公里坑、梁村仔、包墩、大嶺和紅衛(wèi)上19宗水庫，2014年4月和8月各監(jiān)測(cè)點(diǎn)溶解氧、總磷、總氮、氨氮、五日生化需氧量、高錳酸鹽指數(shù)、揮發(fā)酚、氰化物、鐵、錳、硝酸鹽氮、氟化物、氯化物、硫酸鹽14項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

1.2 分析方法與原理

運(yùn)用SPSS中的主成分分析方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。主成分分析是運(yùn)用線性變換，將研究中遇到的多個(gè)存在一定相關(guān)性的指標(biāo)組合成相互獨(dú)立的少數(shù)幾個(gè)能充分反映母體信息的指標(biāo)，即對(duì)于某一問題同時(shí)要考慮幾個(gè)因素時(shí)，并不對(duì)這些因素處理，而是將它們綜合起來處理，用數(shù)據(jù)的本身來尋找對(duì)全部方差有影響力的方向、第二有影響力的方向，用一兩個(gè)方向來解釋大部分?jǐn)?shù)據(jù)中的變異，從而得到“降低原始數(shù)據(jù)中的維數(shù)”的效果。

2 結(jié)果與分析

2.1 水質(zhì)指標(biāo)相關(guān)性分析

在軟件中點(diǎn)擊Analyze→Date→Factor，將數(shù)據(jù)導(dǎo)入Variable框中，點(diǎn)擊Descriptives對(duì)話框，在Correlation Matrix框中選擇Coefficents,然后點(diǎn)擊Continue，返回factor analysis頁面，點(diǎn)擊OK，即可對(duì)19宗水庫主要水質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)分析，建立相關(guān)系數(shù)矩陣(表1)。

各指標(biāo)之間聯(lián)系系數(shù)的絕對(duì)值越大，則兩指標(biāo)之間的聯(lián)系越緊密[5]。由表1可知，溶解氧與五日生化需氧量、氨氮、總磷、總氮以及高錳酸鹽指數(shù)相關(guān)性較強(qiáng)；鐵與錳、硫酸鹽、氯化物的相關(guān)性較強(qiáng)；揮發(fā)酚與氰化物的相關(guān)性較強(qiáng)。

表1 各水質(zhì)指標(biāo)相關(guān)系數(shù)矩陣

2.2 提取主成分

點(diǎn)擊軟件Extraction對(duì)話框，選擇principal components方法，主成分個(gè)數(shù)的提取原則為其特征值大于1的前幾個(gè)成分[6]。該特征值表征的是該成分的影響力度，如果特征值小于1，那么則舍棄該成分。

表2 水質(zhì)指標(biāo)總方差分解主成分提取

由表2可知，前3個(gè)主成分方差貢獻(xiàn)率累達(dá)到75%以上，這3個(gè)主成分就能解釋大部分?jǐn)?shù)據(jù)，因此，可以選擇這3個(gè)主成分進(jìn)行提取分析。

2.3 碎石圖解析

將軟件中Display中的Scree plot 前的小方框勾上，然后點(diǎn)擊Continue，返回factor analysis頁面，點(diǎn)擊OK，碎石圖就會(huì)生成。碎石圖是將各水質(zhì)指標(biāo)特征值顯示在圖上。從圖1可以很清晰地看到指標(biāo)1對(duì)應(yīng)的特征值接近于8，而特征值大于1的總共有4個(gè)指標(biāo)，其余特征值均小于1。

圖1 碎石示意

2.4 主成分載荷矩陣的獲得

表3顯示的是各水質(zhì)指標(biāo)與主成分之間的關(guān)系，當(dāng)指標(biāo)與某一主成分的聯(lián)系系數(shù)的絕對(duì)值越大，則代表該水質(zhì)指標(biāo)與主成分的聯(lián)系越緊密。從表3可知，溶解氧、BOD5、氨氮、總磷、總氮、高錳酸鹽指數(shù)、氰化物和揮發(fā)酚8個(gè)指標(biāo)在第1主成分上的載荷較高，硫酸鹽、氯化物、鐵和錳4個(gè)指標(biāo)在第2主成分上的載荷較高，氟化物和硝酸鹽氮2個(gè)指標(biāo)在第3主成分上的載荷較高。該信息說明影響20 宗水庫水質(zhì)的主要指標(biāo)為溶解氧、BOD5、氨氮、總磷、總氮、高錳酸鹽指數(shù)、氰化物和揮發(fā)酚，其次為硫酸鹽、氯化物、鐵和錳，氟化物和硝酸鹽氮影響相對(duì)較小。溶解氧、BOD5、氨氮、總磷、總氮、高錳酸鹽指數(shù)、氰化物和揮發(fā)酚這些指標(biāo)主要為工農(nóng)業(yè)污染因子，表明20 宗水庫水質(zhì)狀況主要受工農(nóng)業(yè)面源污染影響。

表3 各水質(zhì)指標(biāo)主成分載荷矩陣

2.5 各水庫主成分得分及綜合得分

主成分得分值利用Transfor→compute，在對(duì)話框中輸入A1=FACT1*SQR(X1), A2=FACT2*SQR(X2), A3=FACT3*SQR(X3)， X1、 X2, 和X3,分別代表第1主成分至第3主成分的貢獻(xiàn)值，主成分得分與之方差貢獻(xiàn)率之積的和即可算出各水庫的綜合得分，各得分情況見表4。從表4可知：19宗水庫以新壇水庫、大黃水庫、官節(jié)僚水庫和大鵬水庫水質(zhì)情況較好，而雷坡坑水庫、官昌水庫、紅衛(wèi)上水庫和北良水庫水質(zhì)較差。

表4 各水庫主成分得分及綜合得分

3 結(jié)語

綜上所述，通過主成分析方法，可以確定影響19 宗中小型水庫水質(zhì)的主要指標(biāo)為溶解氧、BOD5、氨氮、總磷、總氮、高錳酸鹽指數(shù)、氰化物和揮發(fā)酚，其次為硫酸鹽、氯化物、鐵和錳，氟化物和硝酸鹽氮總氮的影響相對(duì)較小。19宗水庫以新壇水庫水質(zhì)最好，雷坑坡水庫水質(zhì)最差。

[1] 韓博平.廣東省大中型水庫富營(yíng)養(yǎng)化現(xiàn)狀與防治對(duì)策研究[M]. 北京:科學(xué)出版社. 2003.

[2] 胡韌, 林秋奇, 段舜山，等.熱帶亞熱帶水庫浮游植物葉綠素與磷分布的特征[J]. 生態(tài)科學(xué), 2002, 21(4): 310-315.

[3] 王偉,顧繼光,韓博平,等.華南沿海地區(qū)小型水庫葉綠素 a 濃度的影響因子分析[J].應(yīng)用與環(huán)境生物學(xué)報(bào),2009,15 ( 1 ): 64-71.

[4] 王曉輝, 李秋華. 大水橋水庫浮游植物群落結(jié)構(gòu)特征研究[J]. 水生態(tài)學(xué)雜志, 2013, 34(2): 40-45.

[5] 姚煥玫, 黃仁濤, 劉洋, 等. 主成分分析法在太湖水質(zhì)富營(yíng)養(yǎng)化評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J]. 2005, 25(2): 248-250.

[6] 楊蘇才,南忠仁,牛亞萍, 等. 因子分析在水質(zhì)評(píng)價(jià)與成因分析中的應(yīng)用[J]. 2006,28(5): 37-39.

(本文責(zé)任編輯 王瑞蘭)

The Water Quality Assessment of Small-middle Reservoir in Flood Season Based on Principal Component Analysis in Zhanjiang City

WANG Xiaohui

(The Hydrographic Office of Hydrology Station in Zhanjiang, Zhanjiang 524037，China)

The water quality of 19 small-middle reservoir was analyzed in this paper based on April, August in 2014, Zhanjiang City. The correlation and principal component analysis between physical factors and chemical factors were studied. The results showed that Significant correlations were found between dissolved oxygen and five-day bio-chemical oxygen demand, permanganate index, ammonia nitrogen, total phosphorus, total nitrogen. The correlation of Phenol concentration and total cyanide concentration, Fe, Mn Sulphate and Chloride were obvious. DO and BOD5, CODMn, NH3-N, TP, TN, Phenol and TCN were key factors, which influenced the water quality of these reservoirs. The water quality of Xintan Reservoir was the best one, and Leipokeng Reservoir was the worst one.

principal component analysis; reservoir; flood season; Zhanjiang

2016-07-22;

2016-09-06

廣東省湛江市科技計(jì)劃項(xiàng)目(編號(hào)：2014A01008)。

王曉輝(1977 )，女，博士，高級(jí)工程師，主要從事水環(huán)境監(jiān)測(cè)與水域生態(tài)學(xué)研究。

TV62+1

A

1008-0112(2016)010-0009-04