基于主成分分析法的汾河运城段水质评价

高丹丹，赵丽娅，李 成，程 畅

(湖北大学资源环境学院，湖北武汉 430062)



基于主成分分析法的汾河运城段水质评价

高丹丹，赵丽娅*，李 成，程 畅

(湖北大学资源环境学院，湖北武汉 430062)

[目的]评价汾河运城段水质情况。[方法]运用主成分分析法(PCA)对2015年汾河运城段的水质进行评价。[结果]在选取的4个指标PH、COD、DO和NH3-N中，NH3-N为主要污染因子；在全年45个监测周中，水质情况总体表现为丰水期优于枯水期。[结论]汾河运城段水质处于国家劣V类，须采取相应的手段控制污染，改善水质。

主成分分析；综合评价；汾河；水质参数

目前，水环境评价越来越受到人们的重视，如何客观、科学地评价水环境成为研究的热点之一。有关水质评价的方法很多，如简单指数法、综合污染指数法、模糊聚类分析、人工神经网络法、概率统计法等[1]。虽然运用这些方法可以对水质进行较好的评价，但由于水体系统受多种污染指标的影响，使得上述方法都存在一定局限性。因此，笔者采用一种多元统计的方法——主成分分析法(PCA)，对汾河山西运城段的水质进行评价分析，旨在为汾河水质的改善提供科学依据。

1　材料与方法

1.1数据来源研究数据来源于中华人民共和国环境保护部数据中心，选取2015年汾河山西运城段共52周的水质指标监测数据，主要监测数据有pH、溶解氧(DO)、化学需氧量(COD)和氨氮(NH3-N) 4个指标。由于在2015年汾河有7周是断流情况，因此实际监测时间为45周(表1)。

表1　2015年汾河运城段水质指标数据

1.2主成分分析法

1.2.1基本原理。主成分分析方法[2]的核心思想就是进行降维，在最大限度地保留原始数据的前提下，将原始数据综合成少数几个综合指标。这些指标是原始数据的线性组合，且彼此互不相关。利用这少数的综合指标对原始数据进行客观评价，具有化繁为简的作用，更加便于评价。但是，为使降维后的指标能更好地代表原始数据，笔者提取前几个方差累积贡献率大于80%的主成分进行分析。

1.2.2主成分分析主要步骤。①对原始数据进行标准化。为了使原始数据具有可比性，先对原始数据进行标准化，消除量纲带来的影响。②计算协方差矩阵。③利用协方差矩阵，计算相应的特征值和特征向量。④计算贡献率、累积贡献率及确定主成分的个数。⑤计算综合主成分值，并进行综合评价与分析[3]。

1.3数据统计为了消除4个指标的量纲带来的影响，对原始数据进行标准化处理[4]。整个过程运用软件SPSS 22.0完成。

2　结果与分析

2.1计算相关系数矩阵运用SPSS软件可以快速得出4个评价指标的相关系数矩阵[5](表2)。由表2可知，4个指标中COD、DO和NH3-N间有较强的相关性，其中COD和NH3-N间的关系最紧密。

表2　相关系数矩阵

2.2计算特征值、贡献率及累积贡献率计算出协方差矩阵后，可以通过协方差矩阵计算每个主成分的特征值、贡献率和累积贡献率。

由表3可知，第1主成分的方差贡献率达60.126%，这说明第1主成分对原始数据有很好的反映，再加上第2主成分的方差贡献率，前2个主成分的方差累积贡献率达到82.064%，已经超过了80.000%。因此，笔者认为前2主成分已经能够代表原始数据的绝大部分信息。因此，确定主成分的个数为2。

表3　特征值、贡献率及累积贡献率Table 3　Eigenvalue，contribution rate and cumulative contribution rate

2.3各主成分得分和综合得分先利用SPSS计算出因子载荷矩阵(表4)，然后利用各主成分在各变量上的载荷和各变量经过标准化后的数据，可以求出第1主成分和第2主成分的得分，然后再以各主成分的贡献率为权重，间接计算出各因子的综合得分(表5)[6]。

表4　因子载荷矩阵

由表4可知，在第1主成分中，COD、DO和NH3-N与主成分的相关性较高，NH3-N的绝对值最大，而且第1主成分的方差贡献率最大，是第2主成分方差贡献率的几倍。因此，可以判断出NH3-N是主要污染因子。

表5　综合得分及排序

各主成分得分与贡献率的乘积即为综合得分Z，计算得Z=0.733Z1+0.267Z2。利用SPSS求出每个主成分得分，然后将其带入综合得分公式中，求得每周水质评价的综合得分，然后根据得分大小对其进行排序，可以得出2015年汾河水质最差的时期和水质相对较好的时期(表5)。

由表5可知，2015年汾河运城段监测的45周中，水质最好的前10位依次为第38周、第18周、第37周、第17周、第40周、第28周、第19周、第16周、第21周、第23周；水质最差的前10位依次为第9周、第10周、第8周、第11周、第1周、第2周、第51周、第52周、第6周、第5周。总体来看，水质较差的时期主要集中在枯水期，水质较好的时期主要集中在丰水期。一般情况下，在河流不受外界工业污染、农业污染和生活污染的情况下，枯水期的水质要优于丰水期。但是，由于研究地区的生活污水及工农业废水的综合处理能力较差，超标超量地排放导致水体恶化，在枯水期水量小，流速慢，因而对污染物的稀释作用较差。丰水期的水流量大，水流速快，对水质起到了稀释的作用，实际上是将污染物带至下游水域。

3　结论

主成分分析法可使原本复杂的数据结构简单化，将复杂的水质指标转换为少数的综合指标，为水环境评价提供了一种简单易行的方法[7]。通过对2015年汾河运城段的水质进行评价，可以得出NH3-N是主要污染因子，COD和DO的污染也较严重。对全年45周的数据进行分析，发现丰水期的水质要普遍较枯水期好。根据实际监测数据可知，该监测断面全年处于国家劣Ⅴ类水质，NH3-N和COD含量超过国家Ⅴ类水质浓度限值数倍，DO含量也不容乐观，难以满足该水质的功能区划，基本丧失了水体的使用功能。这使得沿岸的村民饮水和农业灌溉只能依靠地下水，给人们带来了巨大不便[8]。该河段污染的原因，除了汾河本身没有径流外，主要是因为当地的生活污水处理厂能力不足，大量生活污水直接排入河道，随着餐饮业和工业的发展，大量未经处理的废水直接或间接排入河道，导致原本已恶化的水质问题更加严重。因此，为了能够使水质得到改善，须严格控制汾河流域污染物的排放总量，严禁偷排和超标超量排放污染物；禁止在饮用水源地新建或扩建污染项目，需从源头治理污染；提升城市污水处理能力，使污水处理达标后排放。

[1] 吉祝美，万里，张俊，等.主成分分析法在spss软件中的操作及河流水质评价中的应用[J].环境研究与监测，2012，25(4)：68-73.

[2] 伊元荣，海米提·依米堤，王涛，等.主成分分析法在城市河流水质评价中的应用[J].干旱区研究，2008，25(4)：497-501.

[3] 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.

[4] 鲁斐，李磊.主成分分析法在辽河水质评价中的应用[J].水利科技与经济，2006，12(10)：660-662.

[5] 周广峰，刘欣.主成分分析法在水环境质量评价中的应用进展[J].环境科学导论，2011，30(1)：75-78.

[6] 刘琰，郑丙辉，付青，等.水污染指数法在河流水质评价中的应用研究[J].中国环境监测，2013，29(3)：49-55.

[7] 徐明德，卢建军，李春生.汾河太原城区段支流水质评价[J].中国给水排水，2010，26(2)：105-108.

[8] 徐明德，李平.汾河太原城区段的水质调查与分析[J].中国给水排水，2005，21(4)：102-104.

Evaluation of Water Quality in the Yuncheng Section of Fenhe River Based on Principal Component Analysis

GAO Dan-dan, ZHAO Li-ya*, LI Cheng et al

(Faculty of Resources and Environmental Science, Hubei University, Wuhan, Hubei 430062)

[Objective] To evaluate water quality in the Yuncheng section of Fenhe River. [Method] Water quality in the Yuncheng section of Fenhe River in 2015 was evaluated by using principal component analysis (PCA). [Result] Among the four indicators including pH, COD, DO and NH3-N, NH3-N was the main pollution factor. In the 45 monitoring weeks in 2015, the water quality in the wet season was generally better than that in the dry season. [Conclusion] Water quality in the Yuncheng section of Fenhe River was worse than Grade V, so it is needed to adopt corresponding measures to control water pollution and improve water quality.

Principal component analysis; Comprehensive evaluation; Fenhe River; Water quality parameter

湖北省教育厅重点项目(D2015003)；湖北省科技厅软科学专项(2013BDF034)。

高丹丹(1990- )，女，山西大同人，硕士研究生，研究方向：环境地理。*通讯作者，副教授，博士，硕士生导师，从事环境生态、环境规划及生态补偿研究。

2016-06-08

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0517-6611(2016)23-069-03