基于主成分分析的博斯腾湖水污染动态评价

2012-11-29安瓦尔买买提明玉素甫江买买提

水资源保护 2012年6期

唐兵，安瓦尔·买买提明，2，玉素甫江·买买提，2

(1.新疆师范大学地理科学与旅游学院，新疆乌鲁木齐 830054;2.新疆干旱区湖泊环境与资源实验室，新疆乌鲁木齐，830054)

水环境是一个复杂的多因子体系，极易受到各种因素影响[1]。新疆地处干旱、半干旱地区，该地区特殊的自然条件和社会历史背景，致使其社会经济的发展对水的依赖程度很高。同时，社会经济的快速发展也造成了水环境的污染，并由此引起了一系列生态环境问题，从而对人类的生存环境及区域经济的可持续发展造成了极大的威胁[2]。而博斯腾湖地处生态环境十分脆弱的新疆焉耆盆地，它是焉耆盆地、孔雀河沿岸及塔里木河下游各族人民赖以生存的基础，可以说博斯腾湖对新疆尤其是南疆地区的经济发展、社会稳定和民族团结起着无法替代的作用[3-5]。但是，自20世纪60年代以来，由于博斯腾湖的自然环境的变迁、大规模工农业开发活动以及焉耆盆地人口数量的急剧增加，使得工业废水和生活污水急剧增多，这些污染物大多直接或间接地排入了博斯腾湖，加之对博斯腾湖的不合理开发利用，导致近年来博斯腾湖水位逐渐下降，矿化度不断增加，湖水污染问题日益突出[6-7]。

鉴于博斯腾湖的重要地位和面临的水环境恶化状况，许多专家、学者已对博斯腾湖开展了大量的研究工作，包括博斯腾湖湿地调查研究[8-9]、博斯腾湖环境调查与污染防治研究[5，10]、焉耆盆地水盐变化监测[11-12]等，积累了较为丰富的研究资料。笔者在总结国内外湖泊污染评价经验的基础上，结合博斯腾湖流域具体情况，运用主成分分析法和系统聚类法对博斯腾湖湖水的污染程度进行定量分析，以便全面了解博斯腾湖近10 a的水污染程度的变化状况，旨在为加快博斯腾湖环境治理和促进当地社会经济可持续发展提供科学依据。

1 研究区概况

博斯腾湖位于新疆天山南坡焉耆盆地的东南部，巴音郭楞蒙古自治州博湖县境内，是中国最大的内陆淡水湖。地理位置为 41°56'～42°14'N，86°40'～87°56'E，水域面积约 1100 km2，东西长 55 km，南北宽25 km，湖面海拔1048 m(吴淞基准面)，平均深度9 m，最深处17 m。整个湖区由小湖区、大湖区和黄水区3个相连水域组成。

博斯腾湖既是开都河的尾闾又是孔雀河的源头，对开都河及孔雀河的蓄、引、灌、排起到了巨大的调节作用[13]，并且是焉耆盆地、库尔勒市和尉犁县工农业生产及人民生活的主要的水源地，同时也是塔里木河下游生态应急输水的直接水源地。

2 数据来源与研究方法

数据来源于焉耆县、博湖县、和硕县和和静县4县环保局及相关部门提供的水质监测结果数据及《巴州环境状况公报》(2001—2010年)、《新疆统计年鉴》(2001—2010年)统计数据。运用主成分分析法对博斯腾湖中的pH值、总硬度、CODMn、硫酸盐、氯化物等9项指标进行定量分析和综合评价，为了进一步了解博斯腾湖水污染程度的动态变化过程，还运用聚类分析法对2000—2009年各年份水污染程度的差异进行分析。

2.1 主成分分析法

主成分分析是对多变量平面数据进行最佳综合和简化，即在保证数据信息丢失最少的原则下，对高维变量空间进行降维处理[14]。利用SPSS19.0进行主成分分析的步骤如下。

a.数据的标准化处理。

式中:i=1，2，… ，n，n 为样本数;j=1，2，… ，p，p为样本原变量数。

b.计算数据标准化之后的协方差矩阵R。

d.确定主成分的个数。累计方差的贡献率达到85%以上时，取前m个主成分:

e.计算出各个主成分的得分和综合得分。根据本文具体情况，综合评价选用m个主成分的加权值作为综合评价值，权重值取各主成分的贡献率bj。

2.2 系统聚类法

为了使主成分分析结果进一步明晰化，采用系统聚类法对博斯腾湖10a的水污染程度进行聚类分析。在主成分分析的基础上进行聚类的具体步骤如下[15]:①选取进行聚类分析的聚类指标，本文选取各年水污染程度综合得分Z进行聚类;②采用欧氏距离(Euclidean distance)测度样本间距离;③选用组间平均距离法(between-groups linkage)计算类间的距离，并对样本进行归类。

3 博斯腾湖水污染综合评价

3.1 水污染现状的统计分析

环博斯腾湖周边的县市、团场每年约有5亿m3农田排水、工业废水和生活污水通过农业排水渠或城市排水管网进入博斯腾湖，每年滞留湖中的各类盐分达2.17万 t，造成湖水变咸、矿化度提高、富营养化趋势加剧[10，16]。根据污水来源和性质，可以将污染源排出的废污水分为:工业废水、农田排水、城镇污水及工业、生活、农田混合废水，这些废污水通过湖区周围的25条主要用于排污的排污渠进入湖中，这些排污渠便成为向博斯腾湖中输入污染物的主要通道。在对这些排污渠进行调查分析发现:大湖区、小湖区的污染较轻，而黄水区水污染较为严重(表1)。主要原因是黄水区水域面积虽仅占博斯腾湖总水域面积的12%，但是入湖的污染物占整个入湖污染物的比例却是最高的，以可溶盐、COD、NH3-N为例，分别占入湖污染物总量的79%、91%、89%，而且25条排污渠中有10条排污渠都是直接汇入黄水区的，从而反映出博斯腾湖各湖区水污染程度在区域上的差异性。

表1 博斯腾湖各湖区入湖排污渠状况

3.2 水污染评价指标的主成分分析过程

利用 SPSS 19.0统计分析软件，对博斯腾湖2000—2009年9项指标组成的10×9阶的数据矩阵进行主成分分析。根据Bartlett球度检验得出的相伴概率为0可知，相伴概率小于0.05的显著性水平，因此拒绝Bartlett球度检验的零假设，认为适合做主成分分析。

根据累计方差贡献率大于85%的原则，本文共提取3个主成分，经正交旋转后，3个主成分的特征值、方差贡献率及累计贡献率见表2。

美国大规模种植，机械化生产成本低，只要卖出去都是盈余的。近年来，美国将大量大豆产品销往中国，东北大豆根本没办法与其抗衡。我国一直是美国大豆的主要进口国，每年从美国进口的大豆有3000万吨以上，占美国大豆出口总量的60%以上，占我国大豆进口总量的30%以上。美国农产品产量高，价格相对便宜，因此也不愁没有销路。

表2 特征值及主成分贡献率和累计贡献率

由表2可知，前3个主成分的累积贡献率达到93.447%，因此，可以由前3个主成分代表原始因子的全部信息，即利用主成分分析方法把选取的9项指标综合成3个主成分，从数值分析来看完全能够科学合理地反映原始数据的总体特征。运用方差最大旋转法，对成分矩阵进行正交旋转，使每个因子具有最高载荷的变量数最小(载荷矩阵表略)，以便简化对因子的解释。

通过分析可以看出:F1贡献率占到61.337%，与之有关联的指标因子主要有CODMn、氯化物、TP污染等。其主导因子主要反映水体有机污染的指标，这也说明博斯腾湖水污染主要是由有机污染物造成的。其中:CODMn是湖泊中的主要有机污染物;而TP主要来自农田化肥、农药以及生活污水和工业废水的排放，同时也是引起湖泊富营养化的营养元素之一。F1代表的是增长较快的主要污染物，所以可以将 F1看成潜力因子。F2的贡献率占到20.314%，与之有关联的指标因子主要有TN、可溶性总固体和硫酸盐，它们主要来自于农田洗盐的高矿化度污水以及上游河流、周边工业和生活污水，这些指标表征一定的水污染综合状况和富营养化状况。F3的贡献率占到11.796%，与之有关联的指标因子主要有透明度、pH值和总硬度，其中，总硬度的大小表示湖水的矿化度的高低，来自上游和周边不合理的开发及工业污水、生活污水不加控制地排入博斯腾湖，致使湖水盐类污染严重，矿化度升高。透明度、pH与生活污水接纳和降解有关，pH值可以代表水体的酸碱环境，当地土壤盐碱化和大量的农田排水使得博斯腾湖pH值居高不下，水质偏碱性。

通过对三大主成分的分析，不但可以定量分析出每种指标对水污染的贡献率大小，而且可以通过指标类型和贡献率确定造成水污染的主要类别及污染源，从而为“对症下药”治理博斯腾湖的水污染问题提供科学依据。

3.3 水污染综合评价分析结果

对选取的3个主成分因子F1、F2、F3建立主成分旋转后的载荷值，得到各因子的得分系数矩阵(表3)，根据因子得分系数矩阵，得到博斯腾湖各年的各主成分的得分(即各年标准化后的原始变量与相应的得分系数的乘积)。表达式为:

表3 因子得分系数矩阵

算出各主成分的得分后，再乘以各主成分的方差贡献率，即可得到各年份水污染程度的综合得分Z(表4)。表达式为:

Z=0.61337Z1+0.20314Z2+0.11796Z3

表4 博斯腾湖各年水污染程度综合得分

由于综合指标Z反映了综合污染状况的多个方面的信息，因此可以利用综合指标Z对各年份水污染程度进行综合评价。Z值越小，污染程度越轻;反之，则说明污染程度越重。

利用主成分的Z得分对各年份水污染程度进行综合评价，可以较精确地把握各年份水污染状况，以便对各年份水污染程度进行动态对比分析。通过图1可知，近10 a间，2000年水污染综合评价得分最高，这说明2000年水污染程度是近10a中最为严重的，而2005年相对最轻。总体上，近10 a的博斯腾湖水污染的综合评价得分呈下降趋势，说明这些年湖水污染治理取得一定的成效。近年来，由于政府与有关部门对博斯腾湖流域附近的造纸厂、纺织厂等污染企业进行规范、整顿和外迁，要求未经达标处理的污水不得排入湖内，对违规的企业或法人追究其刑事责任;并对大中型企业重点污染排污口也进行了规范化整治，实施污染在线动态监测;对新建项目严格执行环境影响评价制度。这一系列的举措对遏制湖水水质进一步恶化起到了很大作用。

图1 博斯腾湖水污染动态变化曲线

4 博斯腾湖水污染状况聚类分析

由于主成分分析并不能准确地界定出各年份水污染状况的相似程度，也就无法进一步分析各年份水污染程度的差异。而聚类分析是定量研究地理事物分类问题和地理分区问题的重要方法，因此为使结果进一步明晰，以主成分分析的各年份综合得分为指标，应用聚类分析划分出不同的发展类型对博斯腾湖10 a的水污染程度进行对比分析。运用SPSS19.0软件进行运算分析，得出聚类系谱图(图2)，当欧氏距离取值为10时，基于欧氏距离相近度，将博斯腾湖相对污染程度按年份划分为3种类型:

第1类:2000年，在这10 a间的对比中污染程度相对较重，污染综合得分为1.29。

第2类:2001—2003年，在这10 a间的对比中污染程度属中等，综合得分均值为0.45。与2000年相比，污染程度有所改善。

图2 博斯腾湖水污染程度聚类系谱图

第3类:2004—2009年，在这10 a间的对比中污染程度属污染相对较轻，综合得分均值为-0.44，污染程度较前几年改善较大。但从图1不难发现，从2005年起，水污染综合得分有趋于上升的趋势，这说明博斯腾湖水污染的治理和监管难度依然很大，水污染的发展趋势不容乐观。

需要说明的是，排序(表4)和聚类(图2)出现不一致的情况，主要是因为主成分分析侧重于考查各年水污染程度综合水平，而聚类分析则侧重于考查各年水污染程度的特征相似性。

5 结语

博斯腾湖水污染分析结果显示:工业污染物贡献率非常低，城镇生活污水类污染物贡献率也相对比较稳定，而与农业生产密切相关的TP、氯化物、硫酸盐、可溶性总固体、NH3-N、pH等因子的贡献率相当大，这是由于随着耕地的不断扩大，该地土壤渍化问题十分突出，灌区内每年需要大量水去洗盐，而这些高矿化度洗盐水又通过排污渠进入博斯腾湖，造成湖水矿化度增加，加之有机化肥和农药的大肆使用，导致有机质污染与盐污染日益严重，其中磷、氮等是导致湖水出现富营养化的重要原因，因此，改善水体环境质量的出路在于加大对农田排污和入湖河流水体的质量管理。

从主成分分析可以看出，总体上，近10a的博斯腾湖水污染的综合评价得分呈下降趋势，说明水污染程度总体上有所改善。但是，从聚类分析不难发现10a间改善幅度并不大，从2005年起，水污染综合得分有趋于上升的趋势;从水质类别上判定，水污染仍处于较严重的水平。建议有关部门还应进一步加强对博斯腾湖水污染的治理力度，污染防治的相关配套政策仍需完善。

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