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淡水鱼塘水体污染的主成分分析

2016-12-20李文红庞洋洋戴晓玲章增林陈日钊

水产科学 2016年2期
关键词:淡水鱼富营养化池塘

罗 伟,李文红,庞洋洋,戴晓玲,章增林,陈日钊

( 广西大学 动物科学技术学院,广西高校水生生物健康养殖与营养调控重点实验室,广西 南宁 530005 )

淡水鱼塘水体污染的主成分分析

罗 伟,李文红,庞洋洋,戴晓玲,章增林,陈日钊

( 广西大学 动物科学技术学院,广西高校水生生物健康养殖与营养调控重点实验室,广西 南宁 530005 )

目前淡水鱼塘水质评价中将重金属、富营养化和有机污染分开独立研究的较多,同时综合起来进行评价分析的较少。为了解淡水混养鱼塘水体综合污染的特征和发生机理,用基于主成分的因子分析法对2011—2013年养殖周期内南宁武鸣区3口淡水鱼塘中高锰酸盐指数、铵态氮、亚硝酸态氮、总磷、总氮、Cu、Zn等7个指标的监测数据进行了分析。分析结果表明,目前武鸣淡水鱼塘水质主要存在两类污染,主要受第一主成分“重金属+总氮”复合污染中的Zn、Cu和总氮的相互作用控制,其次受控于还原性“有机物+无机氮”污染中的高锰酸盐指数、亚硝酸态氮和铵态氮的共同影响。“重金属+总氮”复合污染是武鸣淡水鱼塘水质的主要特征,Zn、Cu和总氮是最重要的影响因子。总氮与重金属Zn、Cu密切负相关,总氮与Zn、Cu之间存在拮抗作用,鱼塘水体氮失衡导致的富营养化可能降低了重金属Zn、Cu污染的严重性。

淡水鱼塘;水体污染;主成分;因子分析

以集约化和高密度养殖技术为主的池塘养殖模式导致我国淡水池塘养殖水体氮失衡,不仅富营养化严重,耗氧有机污染物和重金属成分严重超标,而且还含有一定量的抗生素药物和持久性有机污染物[1-5],说明在养殖水质污染体系中,污染指标众多且各种污染指标的作用不同。目前淡水养殖水质评价中除鱼塘水体富营养化机理和评价研究受到了广泛关注外[3,6],近年来鱼塘表层沉积物重金属污染分析与评价也逐渐得到重视[7-8]。已有研究证实有些水质污染指标之间通过相互作用共同影响水质,如水中重金属和有机物共同沉降和吸附于底泥而形成重金属与有机物复合型污染[9]。但目前将同一养殖水体中重金属、富营养化和有机污染分开独立研究的较多,如珠三角[4-5,8,10]、广西[1,7]鱼塘水质评价;同时将重金属、富营养化和有机污染综合起来进行分析评价的仅见利用熵权模糊综合评价法[11]对天津养殖池塘水质进行评价。养殖生产时不了解池塘水质污染特征和机理,盲目地进行水质调控,会加重池塘水体污染。查明淡水鱼塘水体综合污染特征和主要驱动因子,建立针对性强且有效的淡水养殖池塘水质调控技术是当务之急。

因子分析是用来研究多个变量相关性的一种多元统计分析方法,它可以通过客观计算将众多的水质污染指标按照成因上的联系归纳综合成少数的几个因子,结合分析者主观思维运用环境学知识去解释和定义,再导出水质污染正确的成因结论[6,12]。基于主成分的因子分析法在水产养殖水体富营养化分析评价中的应用获得了一些成果:根据水质因子差异揭示不同养殖水域、不同养殖池塘、养殖周期不同阶段的水质营养盐等特征[2,12-14],筛选出池塘水中影响叶绿素a和pH的关键水质因子[6,15]等,为养殖水体富营养化评价和污染机理研究提供了新依据。养殖池塘富营养化的水体中,氮、磷、有机物和重金属污染往往同时存在并可能相互作用,同时将水体中营养盐与重金属、有机污染物进行综合分析,所得结果能够真实反映养殖池塘中各类污染物共同导致的环境影响。

为了解淡水混养鱼塘水体综合污染的特征和主要驱动因子,笔者采用基于主成分的因子分析法对2011—2013年养殖周期内广西武鸣县3口混养鱼塘水体中包括了氮、磷、有机物和重金属污染的高锰酸盐指数、铵态氮、亚硝态氮、总磷、总氮、铜、锌等7个指标的监测数据进行了分析。旨在通过统计分析提取出淡水混养鱼塘水质污染主成分和驱动污染的主导因子,查明各类污染物和污染指标在整个混养鱼塘污染体系中的作用和重要程度,为阐明混养鱼塘水体综合污染机理和有针对性地对水质进行比较精准的调控提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 材料

本试验采样所在的3口混养鱼塘位于武鸣县大皇后村(N 107°49′26″,E 23°16′23″),每月中旬在每口鱼塘的入水口、静水处和出水口定点进行监测采样一次。采样时间分别为2011—2013年5月至10月,每年为一个混养养殖周期。

1.2 方法

1.2.1 水样的采集处理

水样采集、保存和管理参照HJ 493—2009国家环境保护标准[16]进行。用聚乙烯塑料瓶采集各水质指标水样500 mL,采集后立即通过0.45 μm滤膜过滤,得到的滤液加入相应固定剂后,带回实验室分析。

1.2.2 水样的分析方法

水样检测项目为高锰酸盐指数、铵态氮、亚硝态氮、总磷、总氮、铜、锌。具体分析测定方法参照文献[7,17]的分析测定方法。

1.3 水样数据处理

试验所有水样数据均用Excel和SPSS 17.0软件进行分析处理,得到相关测定参数。

1.4 混养鱼塘污染评价方法

基于主成分的因子分析也称主分量分析,其核心是运用降维将多个相关变量(指标)转化为少数几个不相关的变量[18],并且得到的这些不相关的变量能够充分反映原变量信息,以保证分析结果的准确性。运用SPSS 17.0软件对混养鱼塘所筛选的水质指标数据标准化处理,再进行因子分析。

其主要分析步骤[6]如下:

对7个指标数据描述性统计。

检验数据是否适合进行基于主成分的因子分析。根据因子分析的方法,首先进行检验统计量检验,其中检验统计量数值为0~1,越接近1,表明所有变量之间简单相关系数平方和远大于偏相关系数平方和,越适合做因子分析。检验统计量的检验标准为:检验统计量数值>0.9,非常适合因子分析;检验统计量数值为0.8~0.9,适合因子分析;检验统计量数值为0.7~0.8,一般;检验统计量数值为0.6~0.7,较不适合因子分析;检验统计量数值<0.5,不适合因子分析。

数据输入SPSS 17.0软件并标准化后进行因子分析。因子分析前对指标数据标准化(消除不同指标之间的量纲影响),SPSS 17.0软件在进行因子分析时,会自动标准化处理原始数据,进行因子分析的变量均是指经过标准化处理后的变量。

根据特征值选取合适的主成分,并对主成分进行旋转处理。主成分个数的确定采用特征值>1的标准选取。因子分析时对初始因子载荷矩阵旋转处理,比未旋转的初始因子载荷矩阵更易解释各因子的意义,并且旋转后的每个指标上的载荷更加清楚,能更好地对主成分科学分类定义。

对各主成分进行分类定义。通过各污染指标的载荷值是否>0.7判断各污染指标在各主成分中的作用以及各自之间的内在联系,准确找到各指标间的科学内涵,得出混养池塘水质污染的驱动因子,再根据混养池塘水质污染的实际情况对各主成分进行分类定义。

2 结果与分析

2.1 主成分分析前数据预处理

对2011—2013年连续3年5—10月3口淡水鱼塘的9个采样点共378个数据样本进行筛选预处理,用SPSS 17.0软件对筛选得到的指标数据进行描述性统计,结果见表1。

表1 水质因子描述性统计结果 mg/L

由表1可知,铜、亚硝态氮、锌的标准差小于其他指标,其中铜的标准差最小,为0.0631,表明这3个指标的离散程度小于其他指标,监测期间在不同时空的质量浓度差别较小,保持比较稳定的状态。高锰酸盐指数标准差最大,为2.1848,这与养殖实际情况相符,由于气温季节变化、养殖品种和饲料输入量的差异等原因,监测期间高锰酸盐指数数值的时空变化和波动比较大。

主成分分析之前,对指标数据用SPSS 17.0软件进行检验统计量检验和Bartlett检验结果见表2。由表2可知,Bartlett检验F值为0,表明鱼塘水质数据来自正态分布总体,检验统计量检验K值为0.714(>0.7),说明连续3年的监测数据可以接受主成分分析。

表2 检验统计量和Bartlett检验

2.2 主成分的选取

按照成分特征值>1的标准,由7个指标378个数据中提取出旋转后的2个主成分,得出的2个主成分累计贡献率见表3。由表3可知,前2个主成分旋转后的累计贡献率达到了75.089%,说明它们包含了7个监测指标75.089%以上的大部分信息。其中第一主成分方差贡献率为42.554%,第二主成分方差贡献率为32.535%,第一主成分方差贡献率较大,其提供的信息最重要。

表3 总方差的解释

2.3 初始因子载荷矩阵的旋转处理结果分析及主成分的定义

旋转后2个主成分的各指标载荷值见表4。根据指标载荷值绝对值超过0.7的标准提取出各主成分的主导因子如下:

第一主成分中荷载值绝对值均超过0.7的水质因子依次是锌、铜、总氮,分别为0.963、0.953、-0.828,它们与第一主成分密切相关但在第一主成分的正、负方向起不同作用。锌、铜与其正相关性较高,说明水体中锌、铜值越高,水体重金属污染越严重;而总氮与其相关性次之且是负相关,说明总氮污染对重金属污染可能有拮抗作用,总氮值越高,水体氮失衡程度越高,对重金属污染的抑制作用越大。第一主成分包含了鱼塘水质污染的主要关键信息,该主成分反映的不是重金属锌、铜和总氮各自独立效应的总和而是锌、铜和总氮相互作用的共同结果。将第一主成分定义为“重金属+总氮”复合污染特征指标。

第二主成分荷载值绝对值超过0.7的水质因子依次是高锰酸盐指数、亚硝态氮和铵态氮,分别为0.934,0.912,0.734,均与第二主成分正相关。高锰酸盐指数是反映水体中有机及无机可氧化物质污染的常用指标[10],高锰酸盐指数是度量水体受还原性物质污染程度的综合性指标,也作为有机物污染相对含量的指标之一;高锰酸盐指数越高,说明水体受污染程度越大。亚硝态氮和铵态氮是有机物在氧化不足时的分解产物,属于无机可氧化物质污染,可将亚硝态氮和铵态氮视为可氧化无机氮。因此第二主成分代表的主要是鱼塘水体中还原性有机和无机物因素,高锰酸盐指数、亚硝态氮和铵态氮含量越高,水体还原性“有机物+无机氮”污染越严重。将第二主成分定义为还原性“有机物+无机氮”污染特征指标。第二主成分方差贡献率为32.535%,仅次于第一主成分,说明还原性“有机物+无机氮”污染亦是鱼塘水环境污染的重大问题之一。

综上所述,通过主成分分析法可知,目前南宁武鸣淡水鱼塘水质主要存在两类污染:“重金属+总氮”复合污染和还原性“有机物+无机氮”污染;淡水鱼塘水质主要受第一主成分“重金属+总氮”复合污染中的锌、铜和总氮的相互作用控制,其次受控于还原性“有机物+无机氮”污染中的高锰酸盐指数、亚硝态氮和铵态氮的共同影响。“重金属+总氮”复合污染是武鸣淡水鱼塘水质的主要特征,锌、铜和总氮是最重要的影响因子。

表4 旋转成份矩阵

3 讨 论

重金属的迁移转化过程受水环境中的pH、高锰酸盐指数、总氮和总磷等环境因子的影响,且影响程度各不相同[19]。沉积物中重金属污染与营养盐含量密切相关[20-21];在美国,40%的污染是重金属与有机物复合型污染[22]。这些研究结果提示水体中富营养化和重金属等其他污染物之间存在相互作用。Li等[23]的研究证实氮、磷超标可引起水体富营养化,即水体中溶解性有机质增加,而溶解性有机质作为重金属迁移转化的一个媒介,控制着重金属的迁移和溶解性;余国营等[24]的研究也表明,水体中营养水平对底泥中重金属的释放产生显著影响,特别是氮、磷总量对沉积物重金属镉、锌、铜释放的影响最大。以上研究表明水环境重金属和富营养化污染物间的相互作用很重要,研究它们各自的作用过程所得到的结果难以说明它们共存导致的影响。

已有研究发现我国淡水鱼塘分布广,养殖品种和模式多样,富营养化、重金属污染程度及其污染来源差异大:珠三角养殖池塘水体[4,8,10]中总氮、总磷的超标率均在80%以上,高锰酸盐指数超标率为92.9%,铜超标率为64.3%;湖北池塘养殖水体[3]有85.29%的鱼塘水体总氮含量劣于地表水V类标准;总氮分别是南宁[1]、无锡鱼塘水体[2]富营养化的主要影响因子;北京[25]池塘底泥重金属污染主要因子是铬、汞、铜,浙北[26]和昆山[27]地区养殖水体中镉是主要污染物,珠江三角洲[28]养殖水体重金属污染以铅、铬为主。说明养殖池塘系统中大量定期的外源性物质如饲料、渔药和地表径流的输入,造成了我国池塘生态系统中氮素、有机物和重金属逐渐累积;重金属是水体富营养化和有机污染外的另一类污染物。但在以往的研究中,广泛关注的是富营养化污染,重金属污染问题并未得到应有的重视,如刘曼红等[29]在一份问卷基础上筛选出来的池塘水质评价指标体系中就没有纳入重金属指标。本研究通过主成分分析法得知目前南宁武鸣淡水鱼塘水质主要存在两类污染:“重金属+总氮”复合污染和还原性“有机物+无机氮”污染;“重金属+总氮”复合污染是武鸣淡水鱼塘水质的主要特征,锌、铜和总氮是最重要的影响因子。这与吴会民等[11]发现锌和氨态氮在天津养殖池塘水质综合评价中是影响水质主导因子的结论基本相似,说明混养鱼塘水质污染的现状实质是重金属与富营养化污染的相互作用的结果。本研究还发现南宁淡水鱼塘水质总氮含量与重金属锌、铜密切负相关,总磷与重金属锌、铜正相关。根据主成分分析法中指标荷载值绝对值的含义,说明总氮对锌、铜有抑制作用,提示鱼塘水体氮失衡导致的富营养化可能降低了重金属锌、铜污染的严重程度,这与吴永贵等[30]水中氮素对重金属铜、锌生物毒性有一定拮抗作用的研究结果一致。在中等营养水平下,铵离子和硝酸根对重金属的毒性起拮抗作用,铵态氮及硝态氮能明显的降低水体中重金属铜离子、锌离子、镉离子的生物毒性,可一定程度减轻重金属污染的危害。由于相关性分析常作为重金属和营养盐来源的判断依据[20],鱼塘水质总氮含量与重金属锌、铜密切负相关也意味着总氮与重金属锌、铜的来源不同,但总磷与重金属锌、铜有相似来源。

铜和锌在水产养殖中常用作饲料微量元素添加剂,广泛使用的水产消毒剂、除藻剂、木材保护剂以及工农业废水中亦含有大量的铜、锌等重金属[31-35],鄱阳湖流域铜、锌污染较严重[36]。陈琴等[7]对本研究鱼塘2012年数据处理结果表明,水体中重金属铜、锌含量较低,质量浓度分别为12.33~78.11 μg/L和22.99~95.78 μg/L,均达到《地表水环境质量标准》[37]中Ⅱ类水质标准,可能与现行的铜、锌评价标准偏高有关;朱丽娜等[38]采用发光细菌法对水体重金属标准限值毒性评价证实《地表水环境质量标准》[37]中总铜和总锌阈值偏高已经超出安全范围。戴晓玲等[1]对本研究鱼塘2012年富营养化分析结果也表明总氮和高锰酸盐指数主要来源于饲料输入,总磷的含量可能主要与畜禽粪肥等其他输入途径有关;提示锌、铜含量较高的畜禽粪肥和鱼塘附近木材厂使用的木材保护剂可能是本研究鱼塘重金属锌、铜的主要来源。

重金属在水体中存在形式多样,重金属在水相和固相之间的迁移转化通过吸附-解吸、水解、沉淀等多种化学作用来完成,pH、高锰酸盐指数、总氮和总磷等环境因子均对重金属有重要影响。我国淡水鱼塘分布广,养殖品种和模式多样,富营养化和重金属污染程度和来源差异大,本研究只选取了南宁市具有一定代表性鱼塘的7个水质指标来分析鱼塘水质的污染情况,所得结果具有相对意义。为揭示淡水鱼塘水质污染的实质,建议进一步开展水体营养盐影响重金属污染机理研究,并增加分析的水质指标和样本数量。

4 结 语

通过主成分分析法可知目前南宁武鸣淡水鱼塘水质主要存在两类污染:“重金属+总氮”复合污染和还原性“有机物+无机氮”污染;淡水鱼塘水质主要受第一主成分“重金属+总氮”复合污染中的锌、铜和总氮的相互作用控制,其次受控于还原性“有机物+无机氮”污染中的高锰酸盐指数、亚硝态氮和铵态氮的共同影响。“重金属+总氮”复合污染是武鸣淡水鱼塘水质的主要特征,锌、铜和总氮是最重要的影响因子。总氮与重金属锌、铜密切负相关,总氮与锌、铜之间存在拮抗作用,鱼塘水体氮失衡导致的富营养化可能降低了重金属锌、铜污染的严重性。研究结果有助于了解淡水鱼塘水质主要污染机理和建立相应的水质调控技术,建议进一步开展淡水鱼塘水体营养盐影响重金属污染的机理和重金属污染治理技术研究。

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PrincipalComponentAnalysisofPollutioninFreshwaterFishPonds

LUO Wei,LI Wenhong,PANG Yangyang,DAI Xiaoling,ZHANG Zenglin,CHEN Rizhao

( A Key Laboratory for Healthy Aquaculture and Nutrition Regulation, Animal Science and Technology College, Guangxi University, Nanning 530005, China )

At present, there are few combined analysis of heavy metals, eutrophication and organic pollution in the water quality in freshwater fish ponds, even though there were many separate researches on heavy metals, eutrophication and organic pollution. The contents of total nitrogen(TN), total phosphorus(TP),chemical oxygen demand (CODMn), ammonia nitrogen (NH4+-N),nitrite nitrogen(NO2--N), copper (Cu), and zinc (Zn) were routinely monitored in the water for three consecutive years from 2011 to 2013 to investigate the characteristics of water pollution and occurrence mechanism in freshwater polyculture ponds by factor analysis method based on principal component. The results showed that there were two types of water environmental pollution in fresh water ponds in Wu Ming, Zn, Cu and total nitrogen of “heavy metal and total nitrogen” pollution and permanganate index, nitrite nitrogen and ammonium nitrogen of “organic and inorganic nitrogen” pollution. The major feature about the quality of freshwater fish pond in Wu Ming was of water heavy metal and total nitrogen compound pollution, with the most important factors of Zn and Cu and total nitrogen. There was a close relationship between total nitrogen and heavy metals Zn and Cu, and the antagonistic effect was found between the total nitrogen and Zn and Cu in the fish ponds. The heavy metal Zn and Cu pollution was attributed to the nitrogen imbalance caused by eutrophication.

freshwater fish pond;water contamination;principal component;factor analysis

10.16378/j.cnki.1003-1111.2016.02.007

S912

A

1003-1111(2016)02-0136-06

2015-07-24;

2015-09-15.

广西回国基金项目(2012GXNSFCA053002);农业部现代农业产业技术体系建设项目(CARS-46-45).

罗伟(1992-),男,硕士研究生;研究方向:水产动物健康养殖与渔业环境.E-mail:15778015674@163.com.通讯作者:李文红(1966-),女,教授,博士;研究方向:水产动物健康养殖与渔业环境.E-mail:whli66@163.com.

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