□姚建良 汪興中 陳怡雯 胡敏華 鄭 丹

河流是生命及人類文明發(fā)展最重要的淡水資源，它滿足人類工農(nóng)業(yè)及娛樂需要。河流水質(zhì)也被認(rèn)為是控制人畜疾病，維持人類健康的主要因子［1］。而河流水質(zhì)因流過工農(nóng)業(yè)區(qū)，并承載一些工業(yè)和生活污水，是最容易受到污染的水體［2］。很多河流在發(fā)展中國家受到嚴(yán)重的污染，已經(jīng)成為一個全世界關(guān)注的環(huán)境問題［3］。隨著公眾對飲用水健康、自然水對水生生物重要性了解的增加，針對地表水質(zhì)的監(jiān)測評價需求日益增大。為滿足水質(zhì)評價、恢復(fù)和保護(hù)的需求，我國建立了地表水質(zhì)自動監(jiān)測系統(tǒng)。針對不同的水質(zhì)監(jiān)測任務(wù)，研究者還提出了不同的監(jiān)測方案［4］。持續(xù)的水質(zhì)常規(guī)監(jiān)測產(chǎn)生了包含大量物理化學(xué)水質(zhì)參數(shù)的數(shù)據(jù)矩陣，大量的數(shù)據(jù)讓人難以總結(jié)和解釋，也很難被公眾理解及管理者所應(yīng)用［5～6］。

多元統(tǒng)計技術(shù)，比如聚類分析、主成分/因子分析、判別分析被廣泛應(yīng)用于解釋和總結(jié)環(huán)境監(jiān)測帶來的復(fù)雜數(shù)據(jù)矩陣，幫助更好地理解和系統(tǒng)研究水質(zhì)和生態(tài)狀況。對水質(zhì)數(shù)據(jù)的多元處理方法也被廣泛應(yīng)用于表征和評價水質(zhì)［7］。雖然多元統(tǒng)計技術(shù)在水質(zhì)評價中有較好的表現(xiàn)，但是在一些研究案例中也出現(xiàn)解釋率低及因子解釋困難等問題。因此出現(xiàn)了基于多元統(tǒng)計分析，結(jié)合更為簡單的水質(zhì)指數(shù)進(jìn)行水質(zhì)評價的報道［8］。眾多水質(zhì)參數(shù)中，水質(zhì)指數(shù)(Water Quality Index，WQI)對監(jiān)測水體分類及評價非常有用，應(yīng)用也較為廣泛［9～10］。WQI 值能夠?qū)⒋罅克|(zhì)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為單一的數(shù)值，并劃分不同的等級代表水質(zhì)健康狀況。應(yīng)用WQI 值，結(jié)合多元統(tǒng)計技術(shù)將更好地分析了解桐廬縣地區(qū)河流水質(zhì)特征。桐廬縣內(nèi)主要的河流為分水江及部分富春江。分水江位于浙江省西北部，是錢塘江下游左岸最大支流，上游為昌化溪和天目溪，兩溪相匯于臨安市紫溪村，以下河段稱為分水江，由西北向東南穿過桐廬縣境內(nèi)中北部至桐廬鎮(zhèn)匯入富春江。分水江是富春江的重要支流，其流量和水環(huán)境狀況直接影響到下游的錢塘江，對杭州市飲水安全的意義不可低估［11］。分水江水質(zhì)的研究多集中在下游分水江水庫［12～13］，河流較少報道。富春江桐廬段的河流水質(zhì)研究也較少。在本研究中，應(yīng)用多元統(tǒng)計和水質(zhì)指數(shù)對2年(2011～2012)的桐廬地區(qū)河流水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。研究目的為:一是提取樣點間相似的水質(zhì)信息，用較少的樣點代表河流水質(zhì)。二是提取水質(zhì)參數(shù)間的水質(zhì)信息，使用潛在的因子與WQI 值建立聯(lián)系。研究結(jié)果可為桐廬地區(qū)水質(zhì)評價及綜合管理提供理論依據(jù)和技術(shù)支持。

一、材料和方法

(一)水質(zhì)監(jiān)測參數(shù)和分析方法。2011年1月～2012年12月(2年)在桐廬縣地區(qū)主要河流設(shè)置26 個樣點(依次命名為S1～S26)(Fig．1)逐月采樣。在現(xiàn)場利用pH 計(Starter 300)測定pH 值，溶氧儀(YSI 5100)測定溶氧(DO)。并在每個樣點表層(0．5m)采集水樣帶回實驗室，24 小時內(nèi)測定化學(xué)需氧量(COD)、氨氮(NH4－N)和總磷(TP)等主要水化學(xué)指標(biāo)。

圖1 采樣點分布示意

(二)數(shù)據(jù)分析。提取樣點間相似的水質(zhì)信息使用聚類分析(CA)。在此次研究中，對水質(zhì)數(shù)據(jù)Z 標(biāo)準(zhǔn)化后進(jìn)行Ward 最小方差法的系統(tǒng)聚類分析。Ward 方法是:先將各樣品各自成一類，然后每次縮小一類，每縮小一類離差平方和就要增加，選擇使離差平方和增加最小的兩類合并，直至所有的樣品歸為一類為止。聚類分析最終形成幾個類群來確定流域內(nèi)河流水質(zhì)的空間分布特征，并用Dlink/Dmax 作為類距離進(jìn)行區(qū)分。Dlink/Dmax 代表組區(qū)分的類距離除以最大類距離的商乘以100 作為標(biāo)準(zhǔn)類距離，并表達(dá)在y 軸上［14］。CA 使用軟件STATISTICA 6．0 中完成。

WQI 值使用以下公式計算［15］:WQI=k(其中k 代表對水質(zhì)的主觀判斷值，對良好水質(zhì)賦值1，嚴(yán)重污染的水體賦值0．25;Ci 代表標(biāo)準(zhǔn)化的水質(zhì)參數(shù);Pi 代表水質(zhì)參數(shù)的權(quán)重值)。此次研究設(shè)置K 值為1［16］，評分標(biāo)準(zhǔn)見表1。WQI值在0～25 之間代表水質(zhì)非常差，26～50 代表水質(zhì)差，51～70 代表水質(zhì)中等，71～90 代表水質(zhì)較好，91～100 代表水質(zhì)非常好［16］。

表1 水質(zhì)參數(shù)評分標(biāo)準(zhǔn)Table 1 Values of Ci and Pi for different parameters of water quality

使用最小二乘法回歸分析(PLS)提取水質(zhì)參數(shù)間的水質(zhì)信息與WQI 建立聯(lián)系。PLS 回歸包含了排序和回歸，具有一般多元線性回歸所沒有的優(yōu)勢［17］，在很多科學(xué)領(lǐng)域內(nèi)都是一個重要的模型工具。此次研究利用PLS 將5 個水質(zhì)參數(shù)主成分分析(PCA)，提取水質(zhì)信息再與WQI 值回歸分析。PLS提供了一個模型有效性的檢驗值，稱為Q2。要使模型具有顯著性，Q2 必須大于一個臨界值(在此次研究中Q2 臨界值為0．05，相當(dāng)于p 值小于0．05)?？紤]到水質(zhì)特征的季節(jié)性，PLS 分析前水質(zhì)參數(shù)根據(jù)季節(jié)分成四組:春季(3～5月)、夏季(6～8月)、秋季(9～11月)和冬季(12～2月)。PLS 模型使用軟件SIMCA－P 11．5 完成。

圖2 基于水質(zhì)指標(biāo)的桐廬地區(qū)河流采樣點聚類結(jié)果

二、結(jié)果與分析

(一)空間相似度和樣點分組。聚類分析得到一個系統(tǒng)樹圖(圖2)，顯示桐廬地區(qū)26 個樣點在Dlink/Dmax* 100 ＜60 的水平上分成兩個具有統(tǒng)計學(xué)上顯著差別的類群。聚類生成的組別具有非常重要的意義，因為這些組內(nèi)的樣點具有相似的特征表現(xiàn)和自然環(huán)境背景。類群1(S1，S2，S3，S4，S5，S6，S9，S10，S12，S16，S25 和S26)，這些樣點基本位于上游，離鄉(xiāng)鎮(zhèn)較遠(yuǎn)的位置。類群2(S7，S8，S11，S13，S14，S15，S17，S18，S19，S20，S21，S22，S23 和S24)，這些樣點基本位于下游，離鄉(xiāng)鎮(zhèn)較近的位置。

(二)WQI 水質(zhì)評價。所有樣點WQI 值在春季、夏季和秋季的平均值均為87，冬季的平均值為85。這說明桐廬縣地區(qū)河流總體水質(zhì)較好。四個季度WQI 平均值最高的樣點分別為S3、S26 和S2;平均值最低的樣點分別為S23、S15 和S21。這與聚類分析的結(jié)果一致，說明WQI 水質(zhì)評價在桐廬地區(qū)具有適用性。單因素方差分析(one － way ANOVA)表明，WQI 在四個季度間差異不顯著(p ＜0．5)。WQI 水質(zhì)評價在此區(qū)域不受水質(zhì)季節(jié)性的影響。

圖3 PLS 根據(jù)水質(zhì)參數(shù)模型預(yù)測WQI 值與實測值對比

圖4 PLS 回歸模型中各個水質(zhì)參數(shù)對WQI 值的相關(guān)性。

(三)WQI 值與水質(zhì)參數(shù)的聯(lián)系。在PLS 模型中，5 個水質(zhì)參數(shù)中得到一個主要的組成成分，與WQI 建立顯著模型(春季Q2 =0．6;夏季Q2 =0．7;秋季Q2 =0．9;冬季Q2 =0．7)。模型根據(jù)水質(zhì)參數(shù)的WQI 預(yù)測值與實際WQI 值在春季、夏季、秋季和冬季皆有較好的相關(guān)性(圖3)。這說明從pH、DO、NH4N，TP 和COD 提取的主成分因子與WQI 值有較好的聯(lián)系，WQI 值在研究區(qū)域能夠反映這5 個水質(zhì)參數(shù)的主要信息。

PLS 模型顯示，在春季、夏季、秋季和冬季，NH4N 對WQI值的影響最大，其次為COD 和DO(圖4)。

三、討論

(一)聚類分析。聚類分析在水質(zhì)空間分析中應(yīng)用廣泛［18］，并取得良好的分析效果［19］。在此次研究中，聚類分析可以將桐廬地區(qū)內(nèi)監(jiān)測樣點，分成位于上游，離鄉(xiāng)鎮(zhèn)較遠(yuǎn)的樣點和河流下游，離鄉(xiāng)鎮(zhèn)較近的樣點。這與其他水質(zhì)空間分析研究類似［14，19］，說明聚類技術(shù)能夠?qū)Φ乇硭|(zhì)提供有效的區(qū)分，并為將來的空間采樣進(jìn)行更合理的管理，以此減少監(jiān)測樣點和相關(guān)的費用。這也能為在此區(qū)域引入其他水質(zhì)評價方法，如WQI 水質(zhì)評價，提供參考。

(二)WQI 水質(zhì)評價。WQI 是綜合各個水質(zhì)參數(shù)(比如DO、pH、NH4N、COD 和TP 等)的一個數(shù)值，能夠簡單代表水體質(zhì)量。與聚類分析不同，WQI 模型在發(fā)展過程中出現(xiàn)了很多不同的計算類型［20］。不同的研究也選擇和探討了合適的WQI 模型進(jìn)行水質(zhì)評價［10，16，21～22］。此次研究，利用DO、pH、NH4N、COD 和TP 五個水質(zhì)參數(shù)計算WQI 值。該WQI 值在桐廬地區(qū)的評價結(jié)果與聚類分析一致，說明綜合這五個常用的水質(zhì)監(jiān)測參數(shù)的WQI 值適合在此區(qū)域進(jìn)行水質(zhì)評價。

(三)PLS 模型分析。此次研究的WQI 值是DO、pH、NH4N、COD 和TP 五個水質(zhì)參數(shù)的綜合，WQI 值能否在桐廬地區(qū)代表這五個水質(zhì)參照，我們應(yīng)用PLS 模型進(jìn)行驗證。PLS 模型能夠?qū)ξ鍌€參數(shù)進(jìn)行主成分分析，再與WQI 值回歸分析，在很多研究中都有較好的應(yīng)用［23］。研究表明WQI 能夠代表五個水質(zhì)參數(shù)的主要成分，這可以克服現(xiàn)有主成分分析/因子分析中因子難以簡單表達(dá)及在管理上應(yīng)用困難等問題。通過PLS 模型，研究發(fā)現(xiàn)NH4N 對WQI 值的影響最大，因此要提高水體WQI 值，必須先改善NH4N 濃度。

四、結(jié)語

在此次研究中，運用多元統(tǒng)計技術(shù)和水質(zhì)指數(shù)分析桐廬縣地區(qū)河流水質(zhì)。聚類分析將該地區(qū)河流36 個樣點分成兩個水質(zhì)特征相似的組別。我們可以抽取組別內(nèi)信息，用組內(nèi)的較少樣點代表組別的水化信息，以此減少監(jiān)測樣點。研究表明根據(jù)DO、pH、NH4N、COD 和TP 五個水質(zhì)參數(shù)計算的水質(zhì)指數(shù)(WQI)評價結(jié)果顯示桐廬縣地區(qū)河流總體水質(zhì)較好。偏最小二乘法回歸模型(PLS)顯示W(wǎng)QI 值能夠反映DO、pH、NH4N、COD 和TP 這五個水質(zhì)參數(shù)的主要信息。PLS 分析還可以通過改善NH4N 濃度提高WQI 值。

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