多元统计分析在典型湖库型饮用水水源地水质评价中的应用

李清芳，姚靖，黄晓容，张永江，宋卫华

(重庆市黔江区环境监测中心站，重庆 409099)



多元统计分析在典型湖库型饮用水水源地水质评价中的应用

李清芳，姚靖，黄晓容，张永江，宋卫华

(重庆市黔江区环境监测中心站，重庆 409099)

湖库型饮用水源地；卫生学综合评价；相关性分析；聚类分析

湖库型饮用水源地是我国城市饮用水的主要水源之一，近年来，饮用水安全逐渐引起学术界广泛关注，也成为水环境研究领域重要课题之一[1-4]。根据全国近5 000个城市集中式饮用水源地调查，湖库型饮用水源地所占比例为24.3%，供水量占总供水量的26.4%[5-6]。然而，受人类活动影响，大量湖库型饮用水源地呈现不同程度污染，其中以水体呈现富营养化最为突出[7-9]。

饮用水源地水质指标项目众多，在进行水质评价过程中会产生大量复杂数据，由此导致在处理分析和解释这类物理、化学和微生物等各种参数潜在关系具有一定难度，对准确掌握水质状况造成一定影响[10-11]。在数据统计分析处理中，多元统计分析具有简化数据结构并提取潜在信息优点，其中相关性分析、主成分分析、因子分析、聚类分析等分析方法被广泛运用于水质评价中[12-16]。Alberto W D等运用聚类分析和主成分分析获取了河流水质时空变化规律取得了良好效果[17]。Bu H等人利用聚类分析和因子分析解释了河流水质上下游不断变化的过程[18]，杨学福等人采用主成分分析法和绝对主成分多元先行回归分析方法对渭河西咸段水体的污染特征进行了综合评价[12]。石建屏等人结合主成分分析法和综合指数评价法，对绵阳饮用水水质进行了综合评价，并提出了相应的保护水源地水质的措施[19]。这些研究表明，不同水体水质存在较大差异，当前研究主要集中在河流、农村环境饮用水等水体研究上，对湖库型饮用水源地水质研究报道较少。

因此，为进一步深入探讨多元统计分析方法在水质评价中运用，本研究选择具体特殊地域位置，武陵山区域黔江区城市集中式湖库型饮用水源地(小南海水库E108°44′58.8″，N29°38′45.9″、洞塘水库E108°44′0.06″，N29°29′44.8″、城北水库E108°45′56.6″，N29°33′27.5″)为研究对象，开展为期一年的长期观测分析，采用卫生学综合评价和多元统计分析方法对湖库型饮用水水质评价分析，以期为湖库型饮用水源地水域生态环境保护提供科学依据。

1 采样及分析方法

根据相应采样技术规范要求[20]，2015年7月至2016年6月每月分别在3个湖库型饮用水源地湖库库心采集水样并进行监测分析，项目为《地表水环境质量标准》(GB 3838—2002)表1中基本项目(不含化学需氧量)23项及表2中5项，共计28项[21]，分析方法均采用国家标准方法进行测定[20]。监测分析项目中，部分监测项目指标未检出，为准确反映水质状况，选取pH、DO、BOD5、CODMn、TP、TN等11项指标进行分析，采用卫生学综合评价方法对水质进行比较分析[21-22]，并运用SPSS 19.0统计软件进行多元统计分析。

2 结果与讨论

2.1 水质监测指标分布特征

由为期一年监测分析结果可以看出，3个湖库型

水源地水质pH值均在7.53～9.16，由此表明黔江区城市饮用水源地水质呈弱碱性。水中DO含量在5.27～10.92 mg/L，3个水库均具有较高溶解氧浓度，说明3个水库水体具备较强自净能力。3个水库BOD5含量均不大于1.6 mg/L，CODMn含量分布在0.8～3.9 mg/L，说明3个水库受有机物污染风险较小。3个湖库型饮用水源地TP含量分布在0.009～0.060 mg/L，TN含量相对较高，分布在0.504～0.978 mg/L，其中，NO3-N所占比重要大于NH3-N所占比重，NO3-N与NH3-N所占比重范围分别为23.68%～76.91%、11.82%～59.32%。

图1 11项水质指标随季节变化分布特征Fig.1 Variation characteristics with season of the eleven detectable monitoring indicators

2.2 水质卫生学综合评价

按照《地表水环境质量标准》(GB 3838—2002)[21]、《生活饮用水卫生标准》(GB 5749—2006)[22]、世界卫生组织WHO《饮用水水质准则》第四版、欧盟饮水指令以及2004美国环保署饮用水标准规定的限值对11项监测指标进行卫生学评价，结果见表1。由表1可以看出，毒理指标卫生学评价表明，3个水库F-均满足《地表水环境质量标准》(GB 3838—2002)、《生活饮用水卫生标准》(GB 5749—2006)、欧盟饮水指令和美国环保署饮用水标准要求，NO3-N均满足《地表水环境质量标准》(GB 3838—2002)、《生活饮用水卫生标准》(GB 5749—2006)、世界卫生组织WHO《饮用水水质准则》第四版以及美国环保署饮用水标准要求。感官性状和一般化学指标卫生学评价表明，pH存在不达标情况，主要由于3个水库水质偏碱性所导致。DO、BOD5、CODMn、TP、TN、NH3-N均达到《地表水环境质量标准》(GB 3838—2002)Ⅲ类以上标准要求。如TN加入评价评价指标后，水质无法达到Ⅱ类以上标准要求。参照《生活饮用水卫生标准》(GB 5749—2006)评价，小南海NH3-N达标率为67%，说明黔江区3个湖库型饮用水源地，尤其是小南海水库水体存在一定程度富营养化风险，须进一步加强水体富营养化污染防控措施。

表1 湖库型水源地水质卫生学评价

注：a为《地表水环境质量标准》(GB 3838—2002)；b为《生活饮用水卫生标准》(GB 5749—2006);c为World Health Organization. Guidelines for drinking-water quality. Fourth edition. Geneva，2011；d为欧盟饮水指令；e为2004 USEPA饮用水标准。

表2 监测因子相关系数矩阵

注：**表示p<0.01，*表示p<0.05。

2.3 相关性分析

2.4 聚类分析

图2 3个湖库型水库各监测指标组间聚类分析Fig.2 Cluster analysis on the monitoring factors of three lake reservoirs

3 结论

(2)水质卫生学综合评价结果表明，3个水库F-均满足美国环保署、欧盟等标准限制要求，NO3-N均满足《地表水环境质量标准》(GB 3838—2002)、《生活饮用水卫生标准》(GB 5749—2006)、世界卫生组织WHO《饮用水水质准则》第四版以及美国环保署饮用水标准要求。感官性状和一般化学指标卫生学评价表明，pH存在不达标情况，主要由于3个水库水质偏碱性所导致。

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Application of Multivariate Statistical Analysis in the Water Quality Evaluation of Typical Lake Reservoirs

LI Qing-fang, YAO Jing, HUANG Xiao-rong, ZHANG Yong-jiang, SONG Wei-hua

(Environmental Monitoring Center Station of Qianjiang District in Chongqing, Chongqing 409099, China))

Systematic analysis combined with the data from the one-year monitoring was conducted on the seasonal variation rule of water quality of typical lake reservoirs (Dongtang reservoir, Xiaonanhai reservoir, and Chengbei reservoir) in Qianjiang District, Wuling mountain area, Chongqing. Comprehensive hygiene evaluation and multivariate statistical analysis were also implemented in the research and analysis. The results showed inconspicuous variations of pH, DO, BOD5, TN and Cl-with season in three lake reservoirs, which displayed weak alkalinity from the pH analysis. The water qualities of three lake reservoirs basically reached the drinking water standards stipulated by relevant provisions from USEPA, EU and other institutions. Moreover, the correlation analysis presented significant differences among the correlation of the monitoring indicators of different reservoirs, in particular, Cl-, SO42-displayed significant or very significant influence on the nitrogen-containing compounds, BOD5and CODMn, and thus became the important indicators influencing the water quality of three lake reservoirs. The cluster analysis also presented significant differences among the indicator polymerism of three lake reservoirs. Otherwise, the comparison among the cluster distances of all eleven monitoring indicators indicated that the indicators Cl-and SO42-were the foremost influence factors for the water quality of Dongtang reservoir, and also the second foremost influence factors for the water quality of the other two reservoirs. Meanwhile, the foremost influence factors for the water quality of Xiaonanhai reservoir and Chengbei reservoir are the nitrogen-containing compounds.

lake reservoir; comprehensive hygiene evaluation; correlation analysis; cluster analysis

2016-07-31

重庆市社会事业与民主保障科技创新专项(cstc2015shmszx0042)；重庆市基础科学与前沿技术研究项目(cstc2015jcyjA0002)；黔江区科委项目(黔科计2015046)

李清芳(1987—)，女，湖北巴东人，中级工程师，硕士，主要从事环境监测和污染控制研究，E-mail：cqdxlqf@163.com

张永江(1983—)，男，重庆彭水人，高级工程师，博士，主要从事环境管理和监测研究，E-mail：yjzhang008@163.com

10.14068/j.ceia.2016.06.018

X824

A

2095-6444(2016)06-0073-07