APP下载

鸣翠湖水环境因子分析与水质评价

2015-10-13尹亮等

湖北农业科学 2015年18期
关键词:模糊综合评价主成分分析

尹亮等

摘要:2014年1~10月,在对银川市鸣翠湖水环境因子调查的基础上,运用主成分分析方法分析研究影响鸣翠湖水质的主要环境因子,运用灰关联法和模糊综合评价法对鸣翠湖的水质状况进行综合评价,结果表明,造成鸣翠湖水环境污染的水环境因子分为3类,第1类是氮磷营养盐与有机物引起的水体污染,包含的因子为叶绿素a(Chl.a)、总氮(TN)、总磷(TP)、高锰酸盐指数(CODMn);第2类是氮营养盐引起的水体污染,包含的因子为氨氮(NH3-N)、五日生化需氧量(BOD5);第3类为溶解盐类引起的水体污染,包含的因子为pH。鸣翠湖水环境的主要因子依次为pH、NH3-N、TN、TP、Chl.a、CODMn、BOD5,氮、磷营养盐在爱伊河水体中起主导作用。鸣翠湖水质综合评价结果为Ⅳ类。

关键词:鸣翠湖;主成分分析;灰关联;模糊综合评价

中图分类号:X321;X8 文献标识码:A 文章编号:0439-8114(2015)18-4455-04

DOI:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2015.18.017

水环境系统是一个由多因子构成的多层次的复杂系统,水环境质量受诸多因子的影响,每一个因子都从某一方面反映水质质量[1]。正确分析影响水质的各因素特征信息以及各因素之间的相互作用,才能得到较为可靠的综合分析结果。目前,常用的水环境质量评价的方法有指数评价法[2]、模糊综合评价法[3]、灰色识别法[4]、神经网络法[5]、主成分法[1,6]等。

鸣翠湖位于银川市兴庆区东侧掌政镇境内,占地总面积6.67 km2,平均水深2 m,主要依靠黄河灌溉、农田退水补水。2005年被宁夏回族自治区人民政府列为自治区湿地公园,2006年被国家林业局确定为国家湿地公园。近年来由于过度开发、利用,使鸣翠湖水生生物资源衰退,部分水域呈现生态荒漠化趋势,水生生态系统破坏严重,再加之农田退水不可避免的外源性污染,导致湖水富营养化程度加剧,湖区水生生态系统功能下降。

本研究拟在分析鸣翠湖水环境因子时空分布特征的基础上,运用主成分分析法对鸣翠湖水环境因子进行研究,以期在众多水质因子中找出最具代表性的因子进行深入地分析,并运用灰关联法和模糊综合评价法对鸣翠湖的水质状况进行综合评价,旨在为鸣翠湖水体污染综合防治提供一定的依据。

1 材料与方法

1.1 样点的布设与采样时间

样点的布设根据鸣翠湖水域特点、形态及进出水状况、考虑水力条件、水系分布设置春草堂(S01)、水车苑(S02)、湖中心(S03)、北岸(S04)4个采样点,采样时间分别为2014年春季(4月)、夏季(7月)、秋季(10月)、冬季(1月)。

1.2 水样采集与测定

水样采集按照《水质采样方案设计技术规定(HJ495-2009)》、《水质采样技术指导(HJ495-2009)》、《水质采样样品的保存和管理技术规定(HJ493-2009)》中的要求进行。现场测定水体水温(WT)、pH、透明度(SD)和电导率(EC)。用5.0 L采水器采集水样保存,带回实验室测定悬浮物(SS)、高锰酸盐指数(CODMn)、五日生化需氧量(BOD5)、叶绿素a(Chl.a)、总氮(TN)、氨氮(NH3-N)及总磷(TP)的含量,水质指标测定依照相关国家标准进行,Chl.a测定依照参考文献[7]进行。

1.3 水环境因子分析的主成分分析法

主成分分析法是一种将多因子纳入同一系统进行分析,从而找出关键影响因子的一种统计分析方法。水环境系统是一个由多项水质指标组成的复杂系统,水质受诸多因子的影响。主成分分析法应用于水环境因子分析[1,6]主要有两方面:一是建立综合评价指标,评价各采样点间的相对污染程度,并对各采样点的污染程度进行分级;二是评价各单项指标在综合指标中所起的作用,指导删除那些次要的指标,从而确定影响水质的主要因子。

应用DPS数据处理系统对鸣翠湖水质指标进行主成分分析,运用方差最大正交旋转法对因子载荷矩阵进行旋转,按照85%的累积方差贡献率提取主成分,然后选择旋转后载荷值大于0.6的指标作为主要因子进行分析[8-10]。各水质因子主成分得分值与对应的方差贡献率乘积的总和即为各水质因子的综合得分[11],计算各水质因子的综合得分,按照分值大小排序,确定鸣翠湖的主要水质因子及其影响程度。

1.4 水环境质量综合评价的灰色关联法

在水环境因子主成分分析结果的基础上,选取主要水环境因子做为评价因子,运用灰关联法对鸣翠湖水质进行评价[12,13]。各参数的评价标准根据《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)规定的5类水质。以水质标准分级为比较数列,各样站水体实测值为参考数列,分别将水质分级标准值和实测值归一化处理,计算各样点与各水质级别的关联度,按关联度大小排序,得灰色关联度。关联度越大,表明越接近某一级别,由此可判断某一样点水质的级别[14]。

1.5 水环境质量综合评价的模糊综合评价法

在水环境因子主成分分析结果的基础上,选取主要水环境因子做为评价因子,运用模糊综合评价法对鸣翠湖水质进行评价[15,16]。各参数的评价标准根据《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)规定的5类水质,确定评价集为:V={Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ,Ⅴ}。按照国家标准确定的限值,即根据每个监测项目的5级评价标准确定5个级别的隶属函数[17],分别计算10个样点评价因子的隶属度矩阵。采用主成分分析法确定各指标权重的大小。计算隶属度(B)=权重集(A)×模糊矩阵(R),根据最大隶属度原则判定各样点水质隶属级别。

2 结果与分析

2.1 基于主成分的鸣翠湖水环境因子分析

因各样点水温差别不大,故不做主成分分析。将鸣翠湖4个样点的各水质指标年平均值进行主成分分析,运用方差最大正交旋转法对因子载荷矩阵进行旋转,按照85%的累积方差贡献率共提取出3个主成分(表1),然后选择旋转后载荷值>0.6的指标作为主要水质因子进行分析(表2)。主成分分析结果将鸣翠湖的水环境因子区分为3类,主成分1的贡献率为76.50%,对水质起主导作用,包含的水质因子为Chl.a、TN、TP、CODMn,可以认为是氮磷营养盐与有机物引起的水体污染;主成分2的贡献率为7.05%,包含的因子为NH3-N、BOD5,可以认为是氮营养盐与藻类引起的水体污染;主成分3的贡献率为6.24%,包含的因子为pH,可以认为是溶解盐类引起的水体污染。

鸣翠湖各水质因子的综合得分见表3,按照分值大小排序,可确定影响鸣翠湖水环境的主要因子依次为pH、NH3-N、TN、TP、Chl.a、CODMn、BOD5,综合分析,氮、磷营养盐在鸣翠湖水体中起主导作用,氮、磷含量的变化是引起鸣翠湖水质变动的主要原因。

2.2 灰色关联法评价结果

鸣翠湖各样点水体实测值与各水质级别的关联度如表4所示,4个采样点的水质级别均为Ⅳ类,综合评价鸣翠湖的水质为Ⅳ类。

2.3 模糊综合评价结果

鸣翠湖的补水水源主要来自于农田沟道排水,氮、磷营养盐在鸣翠湖水体中起主导作用,也是鸣翠湖水体逐渐呈现富营养化趋势的主要原因。结合鸣翠湖主要水环境因子的分析结果,选取CODMn、BOD5、TN、NH3-N、TP等5种污染物指标做为评价因子。采用主成分分析法确定的各指标权重见表5。

根据每个监测项目的5级评价标准确定5个级别的隶属函数,分别计算4个样点,按CODMn、BOD5、TN、NH3-N、TP排序的隶属度矩阵如下:

模糊评价结果见表6。

模糊综合评价方法充分考虑了各项水质指标在总体评价中的贡献大小和评价等级的不确定性[18],操作简单,实用性强,在水质评价方面取得了一定的进展并得到了广泛的应用[19,20]。模糊综合评价方法对水质进行评价时,赋权方法不同,权重值也有差别,评价结果也会有较大差异[21]。主成分赋权法强调水质污染因子之间的内在联系,可提高权重值的准确性以及定权方法的实用性[22]。因此,本研究采用主成分赋权法确定各指标的权重。

在水体环境中,影响水体水质的因素很多,不同时期、不同指标对水质类别的贡献程度是处于变化过程中的,具有不精确、不确定和不完全性的特征[23]。运用灰色关联法与模糊综合评价法对鸣翠湖的评价的结果有差异,灰关联法评价鸣翠湖4个样点及综合均为Ⅳ类,模糊综合评价法评价S03号样点为Ⅳ类,S01、S02为Ⅲ类,S04为Ⅱ类,综合评价为Ⅲ类。综合两种方法的优缺点以及鸣翠湖水体的实际情况,本研究认为,对于鸣翠湖而言,运用灰色关联法所得的评价结果较为符合实际。鸣翠湖补水水源为农业灌溉退水,其氮磷营养盐超标是造成鸣翠湖水体污染的主要原因,因此,鸣翠湖水体污染防治主要应以降低外源性氮磷营养盐的含量为主。

3 小结

在水体环境中,影响水体水质的影响因素很多,不同指标对水质的贡献程度不同,在众多水环境因子中选取主导因子,然后再进行水质分析和评价,其结果比较客观、符合实际。本研究在分析鸣翠湖水环境因子时空分布特征的基础上,运用主成分分析法研究确定影响鸣翠湖水质的主要因子之后,再对鸣翠湖的水质进行分析评价。

主成分分析结果将鸣翠湖的水环境因子区分为3类,主成分1的贡献率为76.50%,对水质起主导作用,包含的水质因子为Chl.a、TN、TP、CODMn,可以认为是氮磷营养盐与有机物引起的水体污染;主成分2的贡献率为7.05%,包含的因子为NH3-N、BOD5,可以认为是氮营养盐与藻类引起的水体污染;主成分3的贡献率为6.24%,包含的因子为pH,可以认为是溶解盐类引起的水体污染。鸣翠湖各水质因子的综合得分按照分值大小排序,可确定影响鸣翠湖水环境的主要因子依次为pH、NH3-N、TN、TP、Chl.a、CODMn BOD5,综合分析,氮、磷营养盐在鸣翠湖水体中起主导作用,氮、磷含量的变化是引起鸣翠湖水质变动的主要原因,总体评价鸣翠湖水质为Ⅳ类。

参考文献:

[1] 王晓鹏.河流水质综合评价之主成分分析方法[J].数理统计与管理,2001,20(4):49-52.

[2] 徐祖信.我国河流综合水质标识指数评价方法研究[J].同济大学学报(自然科学版),2005,33(4):482-488.

[3] 宋 岩,董金梅,曲 玲,等.山东省水环境质量模糊综合评价及防治措施[J].山东农业大学学报(自然科学版),2006,37(3):436-440.

[4] 袁秀娟,毛显强,李 卓,等.用改进的灰色识别法评价地表水环境质量-以北京石景山区莲花河新开渠为案例[J].城市环境与城市生态,2006,19(1):7-l0.

[5] 郭小青,项新建.基于神经网络模型的水质监测与评价系统[J].重庆环境科学,2003,25(5):8-l0.

[6] 刘春龙.改进的主成分分析法及其在水质评价中的应用[J].安徽农业科学,2009,37(22):10642-10643,10735.

[7] 陈宇炜,高锡云.浮游植物叶绿素a含量测定方法的比较测定[J].湖泊科学,2000,12(2):185-188.

[8] 刘小楠,崔 巍.主成分分析法在汾河水质评价中的应用[J].中国给水排水,2009,25(18):105-108.

[9] 陈海鹰.主成分分析法在东张水库水质污染特征分析与评价的应用[J].化学工程与装备,2011(9):249-255.

[10] 惠秀娟,杨 涛,李法云,等.辽宁省辽河水生态系统健康评价[J].应用生态学报,2011,22(1):181-188.

[11] 盛周君,孙世群,王京城,等.基于主成分分析的河流水环境质量评价研究[J].环境科学与管理,2007,32(12):172-175.

[12] 于洪涛,吴泽宁.灰色关联分析在南水北调中线澧河水质评价中的应用[J].节水灌溉,2010(3):39-41.

[13] 吴雅琴.水质灰色关联评价方法[J].甘肃环境研究与监测,1998,11(3):24-27.

[14] 梁小俊,张庆庆,许月萍,等.层次分析法-灰关联分析法在京杭运河杭州段水质综合评价中的应用[J].武汉大学学报(工学版),2011,44(3):312-316,325.

[15] 凌敏华,左其亭.水质评价的模糊数学方法及其应用研究[J].人民黄河,2006,28(1):34-36.

[16] 曾 永,樊引琴,王丽伟.水质模糊综合评价法与单因子指数评价法比较[J].人民黄河,2007,29(2):64-65.

[17] 刘新铭.丹河流域水环境模糊评价与容量研究[D].南京:南京理工大学,2005.

[18] 翁笑艳.山仔水库叶绿素a与环境因子的相关分析及富营养化评价[J].干旱环境监测,2006,20(2):73-78.

[19] 潘 峰,付 强,梁 川.模糊综合评价在水环境质量综合评价中的应用研究[J].环境工程,2002,20(2):58-60.

[20] LEE C S,WEN C G.River assimilative capacity analysis via fuzzy linear programming[J]. Fuzzy Sets and Systems,2006, 79(2):191-199.

[21] 代雪静,田 卫.水质模糊评价模型中赋权方法的选择[J].中国科学院研究生院学报,2011,28(2):169-176.

[22] 刘聚涛,高俊峰,姜加虎.不同模糊评价方法在水环境质量评价中的应用比较[J].环境污染与防治,2010,32(1):20-25.

[23] 吴义锋,吕锡武,何雪梅,等.不确定信息下的水体污染因子粗糙分析[J].系统工程理论与实践,2006(4):136-140.

猜你喜欢

模糊综合评价主成分分析
一种高职院校助学金评定的数学模型
第三方物流配送网络运行能力评价
基于NAR模型的上海市房产税规模预测
高职数学分层教学学生成绩评价的数学模型
主成分分析法在大学英语写作评价中的应用
江苏省客源市场影响因素研究
SPSS在环境地球化学中的应用
基于模糊综合评价模型对道路拥堵的研究
服务贸易结构优化路径研究
工业项目供应链合作伙伴的模糊综合评价