聚类因子分析法在巢湖水质痕量金属参数分析中的应用
2018-05-14何耀武
何耀武
摘要 [目的]研究巢湖湖体中金属污染状况。[方法]通过在巢湖湖区常规18个点位采样,分析B、V、Co、Ni、Ba、Cu、Pb、Ti、Mo、Sb、Cu、Pb、Zn指标。对检测数据采用分层聚类方法将全湖分成3类湖区,再对这3类湖分别采用因子分析方法,揭示每个湖区主要污染因子,并分析形成原因。[结果]湖区Ⅰ、Ⅱ金属含量明显高于湖区Ⅲ。湖水受西北部入湖河流带来的金属污染较明显。[结论]聚类因子分析法较客观地反映了现实情况,可以较好地应用于环境分析。
关键词 分层聚类;因子分析;巢湖水质;痕量金属;污染状况
中图分类号 S832 文献标识码
A 文章编号 0517-6611(2018)14-0075-03
Application of Clustering Factor Analysis in the Analysis of Trace Metal Parameters of Water Quality in Chaohu Lake
HE Yaowu (Chaohu Bureau Environmental Monitoring Station,Chaohu,Anhui 238000)
Abstract [Objective] The research aimed to study the metal pollution in Chaohu Lake. [Method] By routine sampling at 18 sites in the Chaohu Lake area, the B, V, Co, Ni, Ba, Cu, Pb, Ti, Mo, Sb, Cu, Pb, and Zn indicators were analyzed.The hierarchical clustering method was used to divide the whole lake into three types of lake areas. Factor analysis methods were then applied to these three types of lakes to reveal the main pollution factors in each lake area and analyze the formation reasons.[Result]The metal content of Lake I and II in Lake District was significantly higher than that of Lake III. The lake was polluted by metal pollution in the northwest of the lake.[Conclusion]The clustering factor analysis method objectively reflects the reality and can be better applied to environmental analysis.
Key words Hierarchical clustering;Factor analysis;Water quality of Chaohu Lake;Trace metals;Pollution status
巢湖是我国第五大淡水湖泊,水体富营养化日趋严重。氮、磷是水体富营养化的营养基础,如果水体中二者含量过多,就会导 致水体暴发蓝藻水华,使得水质恶化[1]。这种论点是从常规无机营养盐方面来评价,但巢湖沿岸不少乡镇依旧将巢湖水作为集中式饮用水水源,势必还要关注包括饮用水特定项目在内的其他内容(Be、Cd、Tl、B、V、Co、Ni、Ba、Cu、Pb、
Ti、 Mo、Sb、Cu、Pb、Zn)。为了深入研究巢湖不同水域金属污染状
况,笔者对巢湖18个监测点位采样,在考虑水质差异的情况下,根据检测数据将各点位进行分类,再利用因子分析方法分析各类别的关键金属因子,分析其成因。
1 资料与方法
1.1 水质数据 此次监测的18个点位与巢湖管理局环境保护监测站在巢湖水体布置的20个(除巢湖市2个饮用水源点位8、9外)例行监测点位一致(图1),其监测内容为Be、
1.2 分析方法
根据检测数据将各点位进行分类,再利用因子分析方法分析各类别的关键金属因子[3]。分层聚类的思想是:将样品或指标各视为一类,根据类与类之间的距离或相似程度将最相似的类合并,直到所有样品合并为一类为止[3-4]。
因子分析前,首先进行Bartletts球状检验,用于检验相关阵中各变量间的相关性是否为单位阵,即检验各个变量是否各自独立。如果变量间彼此独立,则无法从中提取公因子,也就无法应用因子分析法。KMO检验检查变量间的相关性和偏相關性。KMO统计量越接近于1,变量间的相关性越强,因子分析的效果越好。由SPSS检验结果显示Sig.<0.05 时,说明各变量间具有相关性,因子分析有效。
2 结果与分析
2.1 分层聚类
运用SPSS中的分层聚类功能对18个点位进行聚类分析,结果发现(图1),6、7、10、11、12、13、16、17、18、19、20聚为一类(湖区Ⅰ);1、2、3、4、15聚为一类(湖区Ⅱ);5、14聚为一类(湖区Ⅲ)。聚类将巢湖水体分成不同类别,其聚类结果反映了巢湖不同湖区水质污染状况。
2.2 因子分析
巢湖水体痕量金属11个指标的相关性如表1所示,多数金属之间相关系数绝对值大于0.3,说明它们相关性比较大[4]。Bartletts球形检验的概率值为0.000,即否
定相关矩阵为单位阵的零假设,从而也认为各污染物之间存在着显著相关性。而KMO值为0.556,大于度量标准值0.500,据此可判定原始数据可用因子分析法。
2.2.1 湖区 Ⅰ 分析。
湖区 Ⅰ 经分析得表2,从表2可以看出,
第1个因子特征值为4.473,方差为40.7%,说明第1个因子特征值解释了11个原始变量的40.7%。由此可发现,前4个因子的累积贡献达84.6%,涵盖全部信息的绝大部分。所以,可以提取前4个因子做分析。
从经旋转后的载荷矩阵(表3)可以看出,影响第1主成分的主要因子为Ti和Mo元素。从贡献率来看,第1主成分占40.7%,大于其他主成分贡献率,所以Ti和Mo元素是湖区 Ⅰ 的决定性元素,其次是Cu、Co、Pb、Zn元素。Cu、Pb、Zn是巢湖及主要入湖河流的典型重金属污染元素[5-6]。虽然这些点位深入湖区,远离污染较重河流入湖區,但受到人类影响已波及全湖。在沉降及其他非生物或生物作用下,使得Cu、Pb、Zn在影响权重方面有所降低,同时也是湖体水质痕量金属现有水平体现。
2.2.2 湖区 Ⅱ 分析。
从表4可以看出,第1个因子特征值为7.606,方差为69.1%,说明第1个因子特征值解释了11个原始变量的69.1%。由此可发现,前2个因子的累积贡献达83.7%,涵盖全部信息的绝大部分。所以,可以提取前2个因子做分析。
从经旋转后的载荷矩阵(表5)可以看出,影响第1主成分的主要因子为Ni、B、Zn、Ti元素。从贡献率来看,第1主成分占69.1%,大于其他主成分贡献率,所以Ni、B、Zn、Ti元素是湖区 Ⅱ 的决定性元素。出现这一现象的原因是这些采样点位于十五里河、派河和南淝河入湖区。经查阅同期这3条河流数据,Ni和B元素数据均大于其他元素。河流输入Ni和B元素是造成湖体水质中Ni和B元素偏高的主因。Zn、Ti元素与湖区 Ⅰ 相类似,且已经呈现出含量偏高的状态。
2.2.3 湖区Ⅲ分析。
被聚类为湖区Ⅲ的只有5和14,这2点采样位于新河入湖区和兆河入湖区。在11项参与分析的项目中,大多数元素监测数据均低于其他点位。究其原因是新河和兆河与其他河流数据相比较,也均处于低水平状态,受人类活动干扰较少。
3 结论与讨论
(1)利用聚类分析方法将全湖区分为3类,且河口区金属含量明显高于湖区其他点位且南部湖区金属含量最低。聚类分析结论与程杰等[6]、王永华等[7]研究巢湖东区底泥污染物分布特征的结论(河口区重金属含量相对较高)大体一致,表明底泥与水质中金属含量具有高度相关性。
(2)不同水域金属污染状况水平不一致,经分析湖区Ⅰ、Ⅱ金属含量明显高于湖区Ⅲ。
(3)不同水域有不同的首要污染元素,对3个湖区分别进行主成分分析。Ti、Mo、Ni、B元素是湖水金属含量水平的决定性元素。湖水受西北部入湖河流带来的金属污染较明显。这与陈洁[8]研究巢湖及其主要出入湖河流表层沉积物污染状况得出巢湖重金属污染较轻,主要的重金属元素呈现西北部浓度高、东北部其次、南部最低的分布趋势这一结论相似。
参考文献
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[7] 王永华,钱少猛,徐南妮,等.巢湖东区底泥污染物分布特征及评价[J].环境科学研究,2004,17(6):22-26.
[8] 陈洁.巢湖及其主要出入湖河流表层沉积物污染状况分析[D].南京:南京大学,2007.