采用主成分分析法评价廉州湾贝类养殖区水质状况

黄鸾玉， 黎小正， 吴祥庆， 杨姝丽， 韦信贤, 庞燕飞

(广西渔业病害防治环境监测和质量检验中心，广西 南宁 530021)

采用主成分分析法评价廉州湾贝类养殖区水质状况

黄鸾玉， 黎小正， 吴祥庆， 杨姝丽， 韦信贤, 庞燕飞

(广西渔业病害防治环境监测和质量检验中心，广西 南宁 530021)

为了解广西廉州湾贝类养殖区水质状况并指导渔业生产，借助SPSS软件，分析了2013—2015年该养殖区的水温、溶氧(DO)、化学耗氧量(COD)、溶解态无机磷(DIP)、溶解态无机氮(DIN)、石油类、汞(Hg)和叶绿素-a(Chl-a)等8项水质因子。采用主成分分析法筛选对养殖区影响较显著的因子来综合评价水质状况。结果显示，在产卵期(5月)和高渔获期(10月)可以各提取占总方差89.9%、92.9%的前4个主成分来计算综合评价函数得分，2013—2015年各监测期水质综合得分依次是0.220、-0.211、0.759、1.028、-0.977、-0.817，分值高低反映水质污染程度。2013年两个监测期的水质均属于III类，2014年两个监测期的水质均属于IV类，2015年产卵期水质属于I类，2015年高渔获期水质属于II类。由此可知，养殖区水质综合状况不稳定，年际间变化较大，曾出现Hg超标情况，污染较严重的是DIP、DIN和Chl-a。因此，养殖区应加强码头日常作业及沿岸工业排污口管理，同时应控制生活污水、农业废水排入，合理规划养殖规模，防止贝类养殖自身污染。

贝类养殖；水质评价；主成分分析；廉州湾

养殖区的水质评价是一门涉及水文、化学、生物等专业知识的综合学科。通过正确分析影响水质状况的各因子特征、权重及其相互作用，才能得出比较可靠的综合评价结果。目前，常用的水质评价方法有指数法[1]、模糊综合评价法[2-5]、灰色关联分析法[6-8]等，这些方法都面临如何解决多个水质因子共同影响的问题。不能客观确定各因子的权重是某些评价方法的缺陷。主成分分析法[9-12]能在确保原始因子信息量丢失最小的原则下，将多维因子简化成少数几个反映原始因子大部分信息的综合因子[13-15]，根据这些综合因子的得分评价水质，从而避免确定权重的主观随意性。

广西合浦廉州湾是我国南方地区重要的贝类养殖基地，位于合浦县沿岸，与北海市部分海域相连，是牡蛎、文蛤、扇贝、螺等的主要增养殖区，除了航道位置外的区域，基本上都用来开发养殖，年产牡蛎近10万t，文蛤10多万t，渔业地位尤为重要。为了解该养殖水域的环境状况并指导生产，根据2013—2015年的常规监测数据，运用主成分分析法筛选出该养殖区的主要污染物，客观评价水质污染程度，为治理该养殖水域重点污染物、合理规划养殖规模、发展生态渔业提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 监测站位及分析方法

廉州湾贝类养殖区面积7.3×103hm2，水深小于10 m。共布设5个表层水质因子监测站位(图1)。

图1 廉州湾监测站位

分别位于东江口、沙岗、西场、党江浅水场和党江深水场文蛤养殖区，采样监测在每年的产卵期(5月)和高渔获期(10月)进行。

1.2 数据分析方法

通过构建水环境各因子的相关系数矩阵，寻求若干个相互独立并且对养殖区环境影响较大的因子，计算各因子的得分，进而评价水质状况。养殖区应达到的水质要求参照《渔业水质标准》[17]和《海水水质标准》[18]的相关规定。主成分分析的相关计算通过SPSS软件实现。

2 结果

2.1 数据分布特征

2013—2015年共进行了6次采样监测，获得每个因子各30组数据，剔除未检出的或检出浓度很低的因子，最终选择水温、DO、COD、DIP、DIN、石油类、Hg和Chl-a进行主成分分析。各因子的监测数据分布特征见表1。按照式(1)计算各因子超标率，列于表1。

c=100%×m/n

(1)

式中：c—超标率，%；m—监测值大于标准值的样品个数，个；n—样品总数，个。

对于水温，II类水质要求人为造成的海水升温，夏季不超过当时当地1 ℃，其它季节不超过2℃[18]，因此水温没有超标；DO符合海水养殖区水质要求；COD的超标率为23.3%，2.3%的数据大于IV类标准限值(5 mg/L)；DIP的超标率为53.3%，30%的数据大于IV类标准限值(45 μg/L)；DIN只有46.7%符合II类水质要求，26.7%的数据大于IV类标准限值(0.5 mg/L)；石油类符合海水养殖区水质要求；Hg的超标率为3.3%；总铬无超标现象；Chl-a超标率高达56.7%，个别养殖区Chl-a含量曾达到24.7 μg/L。

表1 水质因子监测值

计算各因子的年均值，对未检出的数据，按最低检出限的一半作为原始数据参与计算[19]，将结果列于表2。由表2可知，水温年度变化不大，DO、DIN前两年基本一致，第三年状况较好；2014年的DIP、石油类浓度较高；2014年和2015年的COD好于2013年；Chl-a逐年增长。评价期间养殖区水质主要受DIN、DIP以及由此引发的水体初级生产力异常增长的影响。由于Hg易被水生生物富集并进入食物链，因此，个别超标现象也不容忽视。

表2 水质因子均值变化

2.2 主成分分析

将参评因子监测值标准化，消除量纲影响，分别分析产卵期和高渔获期的监测数据。假设有m个水样，每个水样有n个因子，标准化后的数据样本可记为矩阵X。

(2)

前4个主成分的初始因子载荷矩阵情况详见表3。产卵期：第一主成分在水温、DO、DIN、石油类、Chl-a上具有很大的载荷，第二主成分主要与DIP相关，第三主成分与Hg密切相关，说明存在一定的重金属污染，第四主成分与COD相关。高渔获期：第一主成分与DIN、DIP、石油类、Chl-a相关，第二主成分与水温、DO、COD相关，第三主成分主要反映DIN的信息，第四主成分与Hg相关。

图2 产卵期和高渔获期碎石图

因子(经标准化)产卵期高渔获期F1F2F3F4F1F2F3F4水温-0.7320.4070.4150.2110.590-0.740-0.069-0.012DO0.869-0.2610.066-0.0410.3000.8410.271-0.157DIN0.7180.501-0.250-0.2100.623-0.1480.6210.415DIP-0.0770.915-0.2370.1420.7930.4510.285-0.084COD0.430-0.333-0.2360.789-0.5150.7370.151-0.239石油类0.7260.0390.534-0.2940.7440.426-0.3690.235Hg-0.023-0.0040.9170.193-0.3730.520-0.2850.680Chl-a-0.722-0.485-0.196-0.3190.7680.229-0.531-0.236

注：F1、F2、F3、F4分别表示第一至第四主成分

2.3 综合评价

2.3.1 综合得分

把每次采样的所有监测点各参评因子的平均值标准化，将表3的成分矩阵数值除以相应特征根的开方根，求出主成分的系数矩阵。系数矩阵每一列代表一个主成分作为标准化后的参评因子线性组合的系数，得出各主成分的方程。按照式(3)计算综合得分。

(3)

式中：λ为特征值，且λ1≥λ2≥λ3≥λ4，F1～F2为前4个主成分得分，F为综合得分。

从2013年至2015年，各监测时期综合得分依次是0.220、-0.211、0.759、1.028、-0.977、-0.817，综合得分越高，说明水质越差。从综合得分变化趋势(图3)可以看出。

图3 综合得分时间趋势图

养殖区水质同一年2次监测无明显差别，年际间存在较明显的变化。2014年2次监测综合得分高于2013年的2次监测，说明2014年水环境质量劣于2013年，到2015年有所好转。

2.3.2 综合水质类别

为进一步分析水质是否满足海水养殖用水要求，把4个水质类别对应的各个参评因子的标准值分别带入产卵期、高渔获期的计算公式，求出综合因子得分，并将其作为各期水质综合因子分类标准值(表4)。

表4 综合评价分级标准

注：F为标准值综合得分

各监测期水样的综合得分与对应期的综合评价分级标准比较，判断水质所属的类别，结果列于表5。

表5 各监测期的水质综合评价

运用主成分分析法得出6次采样监测中，有4次不符合海水养殖用水要求，其中2013年2次均为III类，主要超标污染物，产卵期为DIN、DIP、Chl-a，高渔获期为DIN、DIP、COD、Hg；2014年2次为IV类，主要超标污染物，产卵期为DIN、COD、Chl-a，高渔获期为DIN、DIP、Chl-a；2015年水质良好，Chl-a超标现象集中在产卵期，同样也存在DIN和DIP超标现象。

2.3.3 原因分析

廉州湾沿岸有多条入海河沟，县城生活污水以及一些企业生产废水通过河水不断地向封闭性强、水体交换能力不良的养殖区输送氮、磷等营养物质，造成DIN、DIP超标[20]。另一方面，贝类滤食吸收营养盐，同时向水体排泄无机营养盐，增加了底泥营养盐浓度，经矿化和再悬浮作用，重新进入水体[21-22]，加剧水体营养物质污染。

2013年10月，党江浅水场(4号)Hg仅达到IV类水质要求，而党江深水场(5号)并无Hg超标现象，说明此次污染是以党江周围陆源污染为主。由于此后的监测结果未发现Hg超标情况，说明该水域对Hg有一定的自我修复能力。2014年石油类年均值符合II类水质要求，但较其它年份高，主要受海上船舶航行、作业的影响。养殖区综合水质状况不符合海水养殖用水要求的现象较严重。2014年由于受DIN、DIP、COD、Chl-a的综合影响明显，水质综合评价很差，相关部门应予以重视，以合理规划养殖规模，削减、控制外源污染物的输入作为今后渔业水域环境治理工作的主要任务。

3 结论

通过对2013—2015年廉州湾贝类养殖区各水质因子的监测数据进行主成分分析，综合评价其在监测周期内的变化趋势，得到如下结论：(1)前4个主成分分别可以综合产卵期、高渔获期89.9%、92.9%的因子信息，取代8个因子进行水质综合评价；(2)主成分分析法评价结果直观、具体、实用性强，能为解决水环境污染问题提供理论依据和决策支持；(3)廉州湾水质综合状况不稳定，主要受DIN、DIP及Chl-a的影响，沿岸工业污水、生活污水、农业废水排入是该区域氮、磷超标的主要原因，必须加强防范，尽可能地把藻类异常增长对贝类的影响降至最低。另外，应合理地规划养殖密度，降低养殖业废弃物及贝类自身的污染问题，使得廉州湾贝类养殖业持续健康发展。

□

[1] 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.

[2] 钟文武,王文玉,孙昳,等.模糊综合评价法在抚仙湖种质资源保护区水质评价中的应用[J].水产科学,2015,34(3):182-187.

[3] BHUPINDER S,SUDHIR D,SANDEEP J,et a1.Use of fuzzy synthetic evaluation for assessment of groundwater quality for drinking usage:a case study of Southern Haryana,India [J].Environmental Geology,2008,54(2):249-255.

[4] AJIT PRATAP SINGH,GHOSH S,PANKAJ SHARMA.Water quality management of a stretch of river Yamuna:An interactive fuzzy multi-objective approach [J].Water Resources Management,2007,21(2):515-532.

[5] XINWEI LU,LORETTA LI,KAI LEI,et a1.Water quality assessment of Wei River,China using fuzzy synthetic evaluation [J].Environmental Earth Sciences,2010,60(8):1693-1699.

[6] 李红艳,魏永霞,安瑞强.运用灰色关联分析法评价建三江垦区地下水水质的研究[J].东北农业大学学报,2007(4):243-246.

[7] 庞熙.应用灰色预测法预测柳江柳州市区河段氨氮含量的尝试[J].广西水利水电,2001(3):20-22,28.

[8] 冯启言,马长文,何康林,等.京杭运河徐州段水污染趋势预测[J].中国矿业大学学报,2002,31(6):588-591.

[9] 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.

[10]OUYANG YING.Evaluation of river water quality monitoring stations by principal component analysis [J].Water Research,2005,39(12):2621-2635.

[11]朱渝芬,王志高.主成分分析在南太湖水质参数评价中的应用[J].浙江农业科学,2015,56(7):1110-1111,1118.

[12]姬志宏,姬志新,许正彪,等.主成分分析法在黄河三门峡库区水质评价中的应用[J].华北水利水电大学学报(自然科学版),2012,33(1):126-130.

[13]KARIM BENGRAINE,TAHA F MARHABA.Using principal component analysis to monitor spatial and temporal changes in water quality [J].Journal of Hazardous Materials,2003,100(1):179-195.

[14]周雪丽,丁贤荣,程立刚.太湖水质站网数据的主成分分析应用[J].地球信息科学,2008,10(2):142-146.

[15]秦天玲,侯佑泽,郝彩莲,等.基于主成分分析法的武烈河流域水质评价研究[J].环境保护科学,2011,37(6):102-105.

[16]GB 17378-2007.海水监测规范[S].

[17]GB 11607-89.渔业水质标准[S].

[18]GB 3097-1997.海水水质标准[S].

[19]SL 219-2013.水环境监测规范[S].

[20]王云龙.近岸海域海水富营养化的成因与影响[J].山东环境,2000(6):33-34.

[21]陈聚法,赵俊,孙耀,等.桑沟湾贝类养殖水域沉积物再悬浮的动力机制及其对水体中营养盐的影响[J].海洋水产研究,2007,28(3):105-111.

[22]秦培兵,卢继武.滤食性贝类对浅海养殖系统中营养盐循环的影响[J].海洋科学,2001,25(5):27-29.

·文摘·

在使用不同放养密度生物絮团系统中南美白对虾孵化场生产性能

单位面积更高的生产率、避免或将明显的环境危害降至最低，是水产养殖为满足全球人口增长对食物不断增长的需求做贡献所面临的一个挑战。本研究在每升水200、250、300和350只幼虾的4种放养密度下使用葡萄糖维持12.5∶1固定碳氮比(C/N)的一个零换水生物絮团系统中，评估了处于糠虾幼体1期到后期幼体5期之间生长阶段的南美白对虾孵化场生产性能。 对各实验组的水质和性能参数做了比较。在所有实验组中所评价的水质参数平均值均适合于南美白对虾的这一生产阶段。采用葡萄糖施肥可有效控制氨含量不会达到被认为可对南美白对虾产生毒性的平均浓度。在350放养密度实验组发现pH较低、挥发性固体量值较高。各实验组之间后期幼体5期的平均存活率和干重没有差异。因此，使用将葡萄糖作为维持固定碳氮比之碳源的无换水生物絮团系统，在1期到5期生长阶段的孵化场养殖生产期间，达到了生产指标和水质均令人满意的结果。

(《Aquacultural Engineering》Vol.75)

Water quality evaluation of shellfish culture areas of Lianzhou Bay based on principal component analysis method

HUANG Luanyu，LI Xiaozheng，WU Xiangqing，YANG Shuli，WEI Xinxian，PANG Yanfei

(CenterofDiseasePreventionandCure,EnvironmentalMonitoringandQualityMonitoringofGuangxiFishery,Nanning530021,China)

To understand the water quality of shellfish culture areas in Lianzhou Bay of Guangxi Province and better guide local fishery production,eight water quality factors of the areas were analyzed with SPSS,namely the water temperature,DO,COD,DIP,DIN,oil,Hg and Chl-a,and principle component analysis method was adopted to determine the major influencing factors and comprehensively evaluate the water quality.The results showed that,during the spawn period (May) and high catch period (October),the first four main components,together accounting for 89.9% and 92.9% respectively of the total variance of the two periods,could be extracted to calculate the comprehensive evaluation function score,and the scores of each measuring period from 2013 to 2015 were respectively 0.220,-0.211,0.759,1.028,-0.977,and -0.817,with the score levels representing the pollution degree:water quality of both the spawn period and high catch period of 2013 belonged to class III,that of the two periods of 2014 belonged to class IV,and that of 2015 belonged to class I in spawn period and class II in high catch period.It can thus be seen that the water quality of shellfish culture areas was not stable,with relatively large interannual variations,Hg exceeding standard occasionally,and DIP,DIN and Chl-a being the major polluting factors.Therefore,the culture areas should enhance the management over daily operations and industrial outfalls,better control the discharge of sewage and agricultural waste water,as well as scientifically plan the farming scale in order to prevent shellfish farming pollution.

shellfish culture；water quality evaluation；principal component analysis；Lianzhou Bay

10.3969/j.issn.1007-9580.2017.01.013

2016-11-12

2017-01-22

广西科技攻关项目(桂科攻0992015-1)

黄鸾玉(1983—)，女，工程师，硕士，研究方向：渔业生态环境保护及水产品质量安全检测技术。E-mail：huangluanyu@163.com

X824;S949

A

1007-9580(2017)01-068-06