基于因子分析法的河道水质污染情况分析

(凌源市水务局，辽宁 朝阳 122500)

河道可为城镇供水提供水源，关系到城市用水安全和市民的生活质量。河道在城市中起着重要作用，不仅在美化城市环境，减轻城市热岛效应等方面发挥积极作用，而且还对整个城市的生态环境有着重要作用。河道治理不只是对自身城市有着影响，还会影响下游城市和其他河道[1]。研究河道中各个污染物之间的联系和变化趋势对于制定河道治理方案意义重大。城市河道水质在外部环境和自身条件的影响下会发生明显的变化。

随着科技的进步，越来越多的技术和方法被应用到了河道治理上，具体的黑臭河道治理技术举例如下。ⓐ原位覆盖技术：始于20世纪70～80年代，经过几十年的发展，现在已被广泛应用到现实生活中，其在治理流速慢、污染程度低的河流中成效显著。但这种技术在我国起步晚，还没有比较成功的案例[2-3]。ⓑ物理方法：现如今大多数城市治理河道的方法还是选择定期清理河道，虽然在短期内对河道水质有一定功效，但是对河道治理没有根治作用[4]。ⓒ化学方法：运用化学试剂来中和污水中的化学成分，但很容易造成二次污染，并且试剂的量并不能准确掌握[5]。因此，在河道治理时首先应该了解河道受污染情况和污染的成分，在此基础上制定合理的治理方案。选择大凌河作为研究对象，在河道代表性特征断面进行实地检测，对水质和河底淤泥中污染物进行特征性研究，检测指标主要包括氮化物、磷化物、氨类等，将检测到的实验数据建立数据库进行统计分析。研究结果对城市河道污染治理具有一定参考价值。

1 实验方法

1.1 河道断面的选取

在选取河道断面时要选取一个能够保证常年有水的河道并且能够应对不同水位、水量的河床。为了满足实际要求，断面的选取要保证连续性、有效性。大凌河流域位于我国辽宁西部，主干河流包括：大凌河、老虎山河、牛亡牛河等。大凌河流经阜新、朝阳、北票、凌源、喀左、建昌等县区，需要接纳上述地区排放的工业废水、城市生活污水及农业污水，其中工业废水和城市生活污水大多经过污水处理后排放，而农业污水一般未处理直接排放，因此大凌河水质污染严重。由于辽宁地区水资源相对匮乏，一年大部分时间河道水量都比较小，但洪水来临时又有较大流量，从防洪角度考虑又需要有较宽的河道断面。目前，大凌河河道断面的结构包括矩形断面、梯形断面、复合型断面，根据不同地区河道水量特点、流经位置和受污染状况，在河道不同位置随机选取6个检测点进行研究。

1.2 样品采集

用水样采集器和底泥采集器收集水样和淤泥样品，淤泥采集深度为10～20cm，每一个检测点选取3～5份样品，减小人为因素所导致的误差。水样取水30～50ml，淤泥样品选取30～40g，将采集好的样品贮存在冰箱中备用。

1.3 检测方法

在监测中常常需要检测的是水体的pH值，当水体受到污染后pH会发生明显的变化。pH值一般用pH计检测；COD采用重铬酸钾法测量水中有机物的相对含量；TN采用紫外分光光度计检测法测量水样中悬浮物和可溶性物质中的含氮总量；TP采用鉬锑抗分光光度法测量水体中悬浮物和可溶物的含磷总量；NH3-N采用纳氏试剂分光光度法测量水体中氨氮含量。采样点上覆水和底泥中污染物检测数据见表1。

表1 大凌河河道上覆水和底泥污染物监测数据

注在水样中除pH外其他检测指标的数据单位为mg/L；NH3-N的测量数据单位是g/Kg。

从表1中可以看到，对于pH、TN、NH3-N这三个检测指标来说，9月的数据要小于3月，这和季节有很大的关系。夏季时河流水量大流速快，水质的更新快，水质状况相对较好。在春冬季时降水少气候干旱，河水流量小，大量污染物囤积在河道无法流走使河道受到严重污染。对于TP、COD这两个检测指标来说，9月的检测数据也要小于3月，而底泥的检测数据正好相反。9月的河道受污染情况明显小于3月，这主要受到光照时间、降水量、生物活性等因素的影响。

2 河道水体及底泥污染情况分析

2.1 分析方法

河道污染问题是一个十分复杂的问题，要想解决河道污染必须要整体考虑、开展可靠地数据分析。目前，常用的河道水体及底泥污染分析方法包括：单因子评价法、模糊综合评价法、系统聚类分析法等。单因子评价法是将测量结果和标准值进行比较，选取最差的类别作为评价结果，此方法虽然计算简单方便，但不能真实反映河道受污染情况。模糊综合评价法属于多因子分析法，选取水质参评指标，应用模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，其可以很好地解决模糊问题，但难以解决量化问题。系统聚类分析法利用数学方法将样品或变量归为几个不同类别，能够较为客观的反映分类对象个体之间的差异和联系，但该方法不适用于样本数量大或数据间都存在较为紧密联系时的实验。

因子分析法是一种从研究各项指标内部的依赖关系出发，把一些信息重叠、具有错综复杂关系的变量归纳为少数几个不相关的综合因子的多元统计分析方法[6-7]。因子分析法适应性强，并且精度高，在处理河道污染治理上有其特有的功效。因子分析法通过化繁为简，将河道污染这个复杂问题变为简单问题，在多种影响因子中找出各个变量最佳子集合。根据子集合中所包含的信息，描述多种变量的系统结果和各个因子对系统的影响。这样就可以综合分析河道污染情况。

因子分析通常有以下4个基本步骤：ⓐ确认原变量是否适合作因子分析；ⓑ构造因子变量；ⓒ利用旋转方法使因子变量更具有可解释性；ⓓ计算因子变量得分。

因子分析的计算过程为：ⓐ将原始数据标准化，消除变量间数量级和纲量的不同；ⓑ将数据矩阵化；ⓒ对所得数据进行Bartlett球体检验；ⓓ计算方差贡献率与累积方差贡献率；ⓔ确定因子，设F1、F2、…、Fp为p个因子，其中前m个因子包含的数据信息总量(即其累积贡献率)不低于80%时，可取前m个因子来反映原评价指标；ⓕ若所得的m个因子无法确定或其实际意义不是很明显，这时需将因子进行旋转以获得较为明显的实际含义；ⓖ以各因子的方差贡献率为权，由各因子的线性组合得到综合评价指标函数。

2.2 污染因素分析

检测数据指标包括COD、pH、TN、TP、NH3-N。借助于SPSS软件对因子分析法的各个数据进行统计分析，找出各污染物之间的相关性。水体和底泥受污染指标关系矩阵见表2，由水体和底泥受污染指标关系矩阵可以得到因子方差(见表3)和提取公因子的总方差(见表4)。由表3可知，河道底泥的NH3-N的关联度为0.8419，说明提取的两个公因数对河道底泥NH3-N含量的方差贡献率为84.19%，其是衡量因子分析法有效性的重要依据。通过表3中的数据可以看到河道底泥中的TP的因子方差提取值最接近1，其他测量指标的因子方差提取数值也都大于0.7，均在允许范围之内，都比较好地保存了原始信息。

表2 水体和底泥受污染指标关系矩阵

续表

表3 因子方差

从表4中可以看出第二个公共因子能够更好地体现河道水质状况。河流水质综合评价：

A=COD×0.298+NH3-N×0.324+TN×0.241+TP×0.225-底泥COD×0.077-底泥TN×0.285-底泥TP×0.122+底泥NH3-N×0.272；

B=底泥COD×0.309+底泥TN×0.533-底泥TP×0.122+底泥NH3-N×0.109-COD×0.152-NH3-N×0.195-TN×0.066-TP×0.058。

旋转前后载荷矩阵见表5。

表4 提取公因子的总方差

表5 旋转前后载荷矩阵

从表5中可以看出，第一个公因子更能体现水质的受污染程度，第二个公因子更好地体现河道底泥。成分得分系数矩阵见表6。

表6 成分得分系数矩阵

根据表5和表6计算结果可知，河道受污染情况综合得分C=45.479%×A+32.129%×B 。由此计算得到各个检测点河道污染情况得分，并对其进行排名，见表7。

表7 河道受污染情况排名

从表7中可以看出，检测点4和检测点5的受污染程度大，其原因是检测点4周围的餐饮店和商贩比较多，大多数污水和垃圾进入河道，大大超出了河道的承受范围，导致水体变黑、发臭，严重影响周边环境。在检测点5周围分布着一些工厂，一些处理不达标的污水流水河道，致使河道水质受到严重的污染。检测点1和检测点3的受污染程度比较轻。其原因是检测点1是一个高档小区，周围环境比较好，河道的治理力度大并且长期有专门的负责人进行维护。检测点3在河道的上游位置，人口少、政府的治理力度大，环境维护的好，所以河道受污染程度很小。通过最终综合分析结果与现实河道水质状况的对比，可以看到因子分析法对综合分析河道污染情况是十分可靠的。此外，天津市城市河道治理也是采用SPSS因子分析法对河道受污染情况进行综合分析评价，最终分析结果与河道污染情况一致。

3 结 语

采用因子分析法和SPSS软件对河道水体和底泥污染物检测结果进行统计分析，排除主观因素的影响，保证实验结果的可靠性，对于制定河道治理方案有很大的帮助。研究结果表明：ⓐ因子分析法在研究河道受污染状况方面能够很好地保存原始数据，在处理污染物检测数据方面具有可行性。最终结果和河道受污染情况相符，为河流受污染情况的检测提供分析方法。ⓑ河道主要污染成分为NH3-N和TP，这与大量生活污水排放到河道有很大的关系，直接导致河道水体富营养化，水中其他生物无法正常生长繁殖，造成河道水体变黑、发臭，并形成恶性循环，因此在河道治理过程中也应有所侧重。ⓒ通过SPSS因子分析方法对河道污染情况进行综合分析得出了系统可靠的结论。SPSS因子分析法相对于其他分析方法(主成分分析、聚类分析、判别分析)在综合分析方面有着独特的优势。因子分析法最大程度的保证数据完整性，最终分析结果和实际勘察结果保持一致。ⓓ通过综合分析可知，在进行河道治理时，检测点4和检测点5是重点治理地区，需要加强排污管道的建设和日常的监管维护。