主成分分析法用于福建沿海牡蛎体内主要污染物的研究

陈佩君，肖飞燕，陈火荣

(1.福建省渔业资源监测中心，福建 福州 350003； 2.福建农林大学金山学院，福建 福州 350002)

福建沿海岸线曲折，港湾众多，经统计海岸线总长3 752 km，有大大小小的港湾125个[1]。优质的地貌条件，使得福建省的海产品产量一直居于全国前列。牡蛎是沿海一种重要的经济贝类，不但肉味鲜美，而且富含糖原、蛋白质、氨基酸、微量元素及维生素，营养价值极高，素有“海底牛奶”之美称[2]。福建牡蛎养殖历史悠久，是中国最大的牡蛎养殖区。2018年，我国牡蛎养殖面积达14.4×104hm2，福建省占比25%，达3.6×104hm2，牡蛎养殖产量达到189.4×104t，位居全国首位[3]。随着沿海周边城市化的不断发展，大量的工业、企业沿着海岸线快速布局，陆源污染物持续性地直排入海，造成水产品体内污染日趋严重。这些污染物被人食用进入人体体内，从而引起人体病变，例如甲基汞会引起水俣病，镉(Cd)、铅(Pb)、铬(Cr)等亦能引起机体中毒，有致癌或致畸等作用。近年来，主成分分析法时常被应用于海水水质评价[4-5]，也有不少学者对养殖贝类体内的石油烃、六六六、滴滴涕和重金属进行了污染状况及健康风险评价[6-11]，但是目前尚无应用主成分分析方法对贝类体内主要污染物进行研究的相关报道。本文通过主成分分析法对福建省主要贝类养殖区的牡蛎体内主要污染物进行综合分析，探索其主要驱动因素，以期为今后研究人员对贝类体内污染物的综合评价提供一个可行方式。

1 材料与方法

1.1 样品采集

2018年8—9月，福建省海洋与渔业局组织开展全省贝类生物质量监测，从全省沿海6个设区市17个主要贝类养殖海域[沙埕港(B1)、牙城湾(B2)、三沙湾(B3)、罗源湾(B4)、定海湾(B5)、闽江口(B6)、福清湾(B7)、兴化湾(B8)、湄洲湾(B9)、大港湾(B10)、泉州湾(B11)、围头湾(B12)、厦门湾(B13)、佛昙湾(B14)、旧镇湾(B15)、东山湾(B16)和诏安湾(B17)]抽取17份牡蛎(Ostreasp.)样品进行分析(图1)。

1.2 调查参数与分析方法

本次调查选取牡蛎样品所有软组织进行整体分析。调查参数有：石油烃(PHCs)、铜(Cu)、铅、镉、铬、汞(Hg)、砷(As)、六六六(BHC)、滴滴涕(DDT)、多氯联苯(PCBs)等十个参数。分析方法按照GB 17378.6—2007《海洋监测规范 第六部分：生物体分析》[12]执行。总汞和砷的测定采用原子荧光法；铜、铅和镉的测定采用无火焰原子吸收光度法；锌的测定采用火焰原子吸收光度法；石油烃的测定采用荧光光度法；六六六、滴滴涕和PCBs的测定采用气相色谱法。

调查数据分析采用主成分分析(PCA)结合斯皮尔曼相关性检验，使用的软件为SPSS 19.0。

2 结果与讨论

2.1 调查结果

调查结果列于表1。

表1 各调查参数描述统计结果

2.2 污染状况评价

根据GB 18421—2001《海洋生物质量标准》[13]，Hg、Cr和BHC均符合第一类海洋生物质量标准，Cd、Pb、As和DDT符合第一至第二类标准，部分样品中Cu和PHCs的含量超出第二类海洋生物质量标准。

2.3 相关性分析

使用SPSS软件，通过Pearson相关系数来分析数据之间相关性(表2)，相关系数的绝对值越大，相关性越强，相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。相关系数0.8～1.0为极强相关；0.6～0.8为强相关；0.4～0.6为中等程度相关；0.2～0.4为弱相关；0.0～0.2为极弱相关或无相关[14]。

表2 相关性分析结果

发现Cu和Cd(相关系数0.792)、Pb和PHCs(相关系数0.715)、BHC和PCBS(相关系数0.699)以及Cu和PHCS(相关系数0.660)均呈现正的强相关关系，表明这些相关性较强的污染物来自同一污染源的可能性较高。有研究认为，人为活动产生的PHCs主要来源于岸外石油生产、海洋运输、大气输运、城市污水排放、工业污水排放、都市(地表)径流携带、河流携带和大洋倾倒[15]。重金属则主要来源于近岸工业排污[16]。因此推断Cu和Cd来源主要是工业废水；Pb和PHCs可能是含铅汽油残留所致，也有部分PHCs和Cu同源，来源于工业排污；BHC和PCBs受残留在环境中的持久性污染物的影响。

2.4 主成分分析

通过SPSS数据统计软件进行球体检验统计，KMO值为0.531，大于0.5；Bartlett值的显著性概率为0.041，小于0.05，说明数据呈现球形分布，各参数之间相互独立，可以进行因子分析。

通过对各检验参数进行主成分分析，得到各个因子的方差和累计方差贡献率(表3)。由于前3个因子(FAC1～FAC3)特征值大于1，因此选择这3个因子来表征本次调查结果。其中FAC1的方差贡献率为29.436%，FAC2的方差贡献率为24.938%，FAC3的方差贡献率为15.838%，累计贡献率达到70.211%，表明这3个因子基本可以反映本次调查结果超过七成的原始信息，因此结果可以接受。

表3 方差和累计方差贡献率

为了更好地解释归纳出的主成分因子，通过Kaiser标准化正交旋转法，得到旋转成分矩阵(表4)。可以看出，Cu、Cd和PHCs在第一主成分上载荷较高，说明该主成分主要表征重金属和挥发性有机污染物；Hg和Cr在第二主成分上载荷较高，说明该主成分主要表征对人体影响较大的重金属污染物；PCBS和BHC在第三主成分上载荷较高，说明该主成分主要表征的是持久性有机污染物。

表4 旋转成分矩阵

2.5 综合得分分析

通过SPSS软件因子分析，可以得到主成分各因子的得分，见表5。

表5 主成分各因子得分

建立综合得分法模型：Y=0.294 36×FAC1+0.249 38×FAC2+0.158 38×FAC3(1)。

通过各主成分因子的得分情况和各因子的贡献率，利用模型(1)，计算得到各海域牡蛎体内各主要污染物富集情况，圆点越大表示主要污染物富集程度越高(图2)。可以看出福建沿海南部的牡蛎主要污染物富集程度略高于北部，其中B15样本(旧镇湾海域)主要污染物富集程度最高，主要是由于该区域牡蛎样品中Cu、As和Pb三项重金属含量均超过了第一类海洋生物质量标准，而B8样本(兴化湾海域)程度最低。

2.6 驱动因子分析

通过各调查参数与3个主成分进行斯皮尔曼相关性分析得到主要污染物的驱动因素[17]，相关性分析结果见表6。结果表明：在显著相关性P<0.01的条件下，Cu与FAC1主成分的相关系数最高，因此Cu是驱动FAC1的关键因素；Hg与FAC2主成分的相关系数最高，且具有显著相关性，因此Hg是驱动FAC2的关键因素；PCBs与FAC3主成分的相关系数最高，因此PCBs是驱动FAC3的关键因素。福建沿海牡蛎体内主要污染物的主要驱动因素为Cu、Hg和PCBs。

表6 调查参数与主成分之间的斯皮尔曼相关系数

牡蛎对Cu的富集能力非常强[18]，翁焕新通过浓集系数[8]发现Cu和Zn在牡蛎体内富集明显，但是在生理上却排斥Cr和Pb。王晓丽等[19]对牡蛎体内的四种重金属(As、Hg、Cd、Pb)的生物富集实验也证明了牡蛎对Hg的富集因子明显高于对Cd、Pb、As的富集，而对As的生物富集因子远低于其他3种重金属。刘海新等[6]研究认为闽南沿海养殖牡蛎体内多氯联苯暴露边界值远高于其他几种持久性有机污染物，应是牡蛎体内持久性有机污染物监控的重点。黄磊[20]对福建近岸海域表层沉积物中的重金属和PCBs潜在生态风险研究表明沉积物中的PCBs没有新的来源，因此牡蛎体内的PCBs应该与其生长环境中长期持久存在的本底值有关。

3 结论

1)运用主成分分析方法将10个调查参数降维成3个主成分，解释了所有调查参数70.211%的原始信息，能够反映调查结果。主成分综合得分显示福建沿海南部的牡蛎体内主要污染物富集程度高于北部。

2)牡蛎对不同金属的富集能力不同，以及水体中各种重金属的浓度也存在差异，因此福建沿海牡蛎体内主要污染物中重金属的主要驱动因素为Cu和Hg。随着含BHC和DDT的有机农药、杀虫剂等长期被禁用，PCBs成为了牡蛎体内主要污染物中持久性有机污染物的主要驱动因素。

3)旧镇湾海域潜在主要污染物富集程度较高反映出了漳州市围绕旧镇湾打造“一湾三镇”的城乡结构，在发展城市的同时也给当地的牡蛎养殖业带来了一定的环境压力。