林秀珠, 饒清華, 陳 琪, 林茂茲, 林云杉

基于主成分分析法的閩江口及其近岸水域水質評價

林秀珠1, 饒清華1, 陳 琪2, 林茂茲1, 林云杉3

(1. 福建師范大學 福清分校 近海流域環(huán)境測控治理福建省高校重點實驗室, 福建 福清 350300; 2. 福建省水利水電勘測設計研究院, 福建 福州 350001; 3. 福建省環(huán)境監(jiān)測中心站, 福建 福州 350003)

選取2016年4月、7月和10月閩江口及其近岸水域7個調查點位的鹽度、懸浮物、pH、溶解氧、化學需氧量、氮營養(yǎng)鹽和重金屬等15項監(jiān)測指標數(shù)據(jù), 采取主成分分析法分析了該水域的水質, 明確影響該水域水質的主要污染因子。結果表明: 15項監(jiān)測指標轉換提取為4個主成分, 解釋82.153%的方差。從時間分布來看, 閩江口及其近岸水域在4月份水質較差、10月份次之、7月份較好。從空間分布來看, 近河口水質較差而遠離河口水質較好。影響該水域污染水質的主要驅動因子是pH、COD、氮營養(yǎng)鹽和Cd。研究結果對于進一步了解閩江口及其近岸水域水質情況具有重要意義, 同時也為福建省海洋管理的科學決策提供支持。

閩江口; 近岸水域; 水質評價; 主成分分析

日益嚴峻的水環(huán)境污染問題受到國內外有關學者的重視[1–6], 開展水環(huán)境質量評價研究, 是水環(huán)境規(guī)劃、決策及治理的基礎, 能夠為政府有關部門的科學決策提供支持。目前, 河流水質評價方法主要有單因子評價法[7]和污染指數(shù)指數(shù)法[8]。由于水環(huán)境中不同因子標準的劃分不同, 采用單因子評價法并不能很好地說明水質特征。此外, 污染指數(shù)法常用于判斷水質是否達標, 無法得到綜合水質類別。隨著大數(shù)據(jù)研究日益普及, 多元統(tǒng)計分析的應用也越來越廣[9]。其中, 主成分分析法是多元統(tǒng)計分析的方法之一, 通過降維手段將原有變量通過正交變換重新組合得到新的變量, 并按照實際情況從變換后的新變量中選擇盡可能多的反映原有信息的變量。相比單因子評價法和污染指數(shù)法, 主成分分析法能夠在最大范圍內保留原始變量反映的信息, 簡化原始變量中多而復雜的數(shù)據(jù), 并且通過客觀地確定各個指標的權重, 避免主觀隨意性[10]。

閩江作為福建省最大的河流, 是福建省重要的飲用水源和經(jīng)濟用水源, 對福建省以及海峽西岸社會經(jīng)濟的發(fā)展具有重要作用[11]。受亞熱帶季風氣候影響, 閩江流域降水較為充沛。由于閩江上游存在較多工業(yè)企業(yè)以及養(yǎng)殖業(yè)等, 水質容易被污染, 從而制約了下游地區(qū)的水資源開發(fā)利用。目前, 針對閩江流域水質變化開展了少量的研究, 主要包括流域水體水質參數(shù)研究[12]、水質變化特征與趨勢[13–15]和水體重金屬、有機物等污染物來源與分布[16–20], 但是對閩江河口及其近岸水域水質變化及評價的研究十分缺乏。監(jiān)測閩江河口及其近岸水域水質現(xiàn)狀, 可以及時掌握水質狀況, 把握水質變化規(guī)律, 及時預警潛在環(huán)境風險, 為海域水污染防治工作提供決策支撐。在此深刻背景下, 開展閩江河口及其近岸水域水質變化及評價研究顯得十分必要。因此, 作者以閩江河口及其近岸水域為研究對象, 選取鹽度(S)、懸浮物(SS)、溶解氧(DO)、pH、氨氮(NH3-N)和重金屬等15項因子構建水環(huán)境質量評價指標體系, 運用主成分分析方法, 分析2016年4月、7月和10月閩江口及其近岸水域的水質狀況以及分析水質污染的驅動因素, 對于進一步了解閩江流域污染物排海情況具有重要意義, 同時也為福建省海洋管理的科學決策提供支持。

1 材料與方法

1.1 調查范圍與時間

本研究于2016年的4月、7月和10月, 以閩江口為中心向外設點, 在閩江口及其近岸水域表層取樣分析, 研究范圍為119.39°E~120.36°E、25.36°N~ 25.98°N。閩江口及其近岸水域取樣站位分布如圖1所示。

圖1 閩江口及其近岸水域取樣站位分布圖

1.2 樣品采集與測定

本研究選擇鹽度(S)、懸浮物(SS)、溶解氧(DO)、pH、活性磷酸鹽(PO43––P)、化學需氧量(COD)、亞硝酸鹽氮(NO2––N)、硝酸鹽氮(NO3––N)、氨氮(NH3–N)、石油類、銅(Cu)、鉛(Pb)、鎘(Cd)、非離子氨和無機氮等15項水質常用監(jiān)測指標。使用有機玻璃采水器進行采集表層水樣, 水樣采集后馬上運送至實驗室, 采用《海洋監(jiān)測規(guī)范》中的分析方法測定樣品濃度。

1.3 主成分分析

1.3.1 構建原始數(shù)據(jù)矩陣

假設有個評價對象,個評價指標, 用評價矩陣=(y)×m表示(=1, 2, …,;=1, 2, …,)。

1.3.2 指標數(shù)據(jù)標準化

將評價矩陣中的各指標y轉化成標準化指標x。指標標準化計算公式為:

1.3.3 指標相關性判定

指標標準化可以得到相關系數(shù)矩陣=[r]×m。

的絕對值越接近于1, 表明與之間的相關關系越強;的絕對值越接近于0, 表示與之間的相關關系越弱。

的特征值λ(=1, 2, …,), 將其按大小順序排列可以得到1≥2≥3…λ≥0, 即為主成分的方差,λ大小的取值就是對應主成分對原始樣本的累計方差貢獻率[21]。分別求出特征值對應的特征向量為1,2, …,u, 其中u=(1j,2j, …,u)。通過特征向量將標準化后的指標轉化成個新的指標變量。

式中,1是第1主成分,2是第2主成分, …,PC是第主成分。

1.3.4 確定主成分個數(shù)

計算特征值λ(=1, 2, …,)的信息貢獻率及累計貢獻率。其中, 主成分PC的信息貢獻率為:

主成分1,2, …,PC的累計貢獻率為:

當累計貢獻率α大于85%時, 選取前個指標變量作為個主成分, 代替原來的個指標變量, 從而達到降維的目的。

1.3.5 主成分表達式

計算主成分綜合得分, 并根據(jù)綜合得分進行評價。

主成分分析中, 主成分綜合得分越高, 說明該評價對象的負荷越大。在水質評價中, 綜合得分越高, 說明水體中污染物含量越高水質越差[22]。

2 結果與分析

2.1 閩江口及其近岸水域水質主成分分析

選取特征根大于1的主成分, 得到4個主成分。各主成分的特征根、方差與累計方差貢獻率如表1所示,1、2、3和4的因子載荷如表2所示。

表1 主成分分析中的特征根、方差和累計方差貢獻率

表2 主成分分析中的因子載荷

由表1、表2可知, 采用主成分分析法, 將15項監(jiān)測指標轉換提取為4個主成分, 共解釋82.153%的方差。1對總方差的貢獻率為32.340%, 其中鹽度、pH、化學需氧量、NO3–-N、PO43–-P和無機氮所占權重較大;2對總方差的貢獻率為25.065%, 其中懸浮物、NH3-N、石油類以及非離子氨所占權重較大;3對總方差的貢獻率為16.214%, 主要代表重金屬鉛、鎘;4對總方差的貢獻率為8.534%, 主要代表重金屬銅。

2.2 閩江口及其近岸水域水質時空分析

分別計算各采樣點4個主成分得分1、2、3和4, 并以4個主成分的貢獻度為權重計算出綜合主成分得分(表3)。

表3 閩江口及其近岸水域水質狀況綜合評價

各主成分的綜合得分空間分布如圖2所示:

閩江口及其近岸水域水質空間上表現(xiàn)為: 自西向東各個取樣點位主成分綜合得分均呈現(xiàn)減少的趨勢, 越靠近閩江河口綜合得分越高(圖2)。不同時期主成分綜合得分F1點位最高, 表明F1點位水質最差; F4和F7點位主成分綜合得分較低, 說明水質總體較好。閩江口及其近岸水域水質綜合得分在時間上表現(xiàn)為: 4月份相對較高、10月份與7月份相對較低, 說明10月份與7月份水質相對較好、4月份水質相對較差。

圖2 各點位不同采樣時間主成分綜合得分空間分布

3 討論

3.1 閩江口及其近岸水域水質時空分布

本研究表明, 閩江口及其近岸水域水質整體均呈現(xiàn)出近河口水質較差而遠離河口水質較好的空間分布特征。其中, F1點位水質較差, 可能與F1點位距離閩江入海河口較近有關。一方面, 閩江流域上游為三明、南平等城市, 經(jīng)濟發(fā)展水平與下游城市福州相比較低, 經(jīng)濟產業(yè)結構主要以第一、第二產業(yè)為主, 工農業(yè)生產廢水雖然經(jīng)過較長距離的混合及衰減, 但仍然有部分污染物通過閩江河口排入東海。另一方面, 福州市近幾年社會經(jīng)濟發(fā)展較快, 生活污水及工業(yè)廢水排放量增加, 大量的生活污水及工業(yè)廢水排入閩江河口。此外, 由于閩江是典型的常規(guī)半日潮, 受潮汐作用影響, 污染物難以較快排出閩江口。F4、F6和F7點位遠離閩江河口, 其所在的海域開闊, 海水的環(huán)境容量較大, 水體的自凈能力較強; 此外, 受海洋洋流及海水動力的影響, 排入東海的污染物經(jīng)過遷移、轉化、擴散以及衰減, 污染物濃度降低, 因此, F4、F6和F7點位受污染的影響較小, 水質總體較好。

閩江口及其近岸水域水質(表4)整體上表現(xiàn)為4月份水質相對較差、10月份次之、7月份水質相對較好的時間分布特征。已有研究表明[23], 閩江流域4~6月份為豐水期、7~9月為平水期、10月~次年3月為枯水期。4月份水質相對較差, 豐水期的水質甚至劣于枯水期與平水期, 可能與周邊的農業(yè)活動頻繁有關, 該結果與程學寧[24]等的研究結果基本一致。一方面, 4~5月為春季, 水溫相對較低、光照相對較弱, 水體中浮游植物種群密度相對較低, 水中營養(yǎng)鹽的消耗量較小。另一方面, 農業(yè)活動在一年之中處于最頻繁時期, 農藥以及化肥在該時期大量的使用, 導致閩江流域內面源污染嚴重。閩江上游林區(qū)地表腐殖物, 農業(yè)生產所使用的化肥、農藥等在汛期強降水作用下, 通過地表徑流沖刷下匯入河流并排入東海[25], 使得閩江河口附近水質較差。F1、F2、F3和F5在4月份的綜合得分較高, 也進一步說明閩江河口附近水質在該時段受上游來水的影響較大。10月份水質較一般, 可能與10月份處于枯水期有關?？菟陂}江徑流量相對減少, 水環(huán)境容量也隨之減小, 水體對污染物的凈化能力減弱。此外, 入海徑流相對減少導致其水動力相對減弱, 水體遷移擴散能力減弱。污染物擴散的速度減慢, 其擴散到遠離河口的海域所需時間增長, 從而導致污染物容易堆積在靠近河口的區(qū)域。7月處于夏季, 氣溫相對較高并且陽光充足, 是植物生產的旺盛時期。該時段水體中浮游植物快速的生長對水體中氮磷等營養(yǎng)鹽的需求量增加, 從而降低了水體中NO2–-N、NO3–-N、NH3-N、無機氮和磷酸鹽等營養(yǎng)鹽含量。

3.2 閩江口及其近岸水域水質污染驅動因子

通過測算各因子與主成分間的斯皮爾曼相關系數(shù)能夠有效提取水質污染的驅動因子[25–26], 各參數(shù)與主成分之間的斯皮爾曼相關系數(shù)如表5所示。NO3–-N、NH3-N、鎘和NO2–-N分別與1、2、3和4相關性最顯著(<0.01或<0.05)。PO43–-P、COD、NO3–-N和無機氮與1呈極顯著正相關(<0.01), 鹽度和pH與1呈極顯著負相關(<0.01)。SS、NO3–-N、NH3-N和非離子氨與2呈極顯著正相關(<0.01), 石油類與2呈極顯著負相關(<0.01)。重金屬(Cu、Pb和Cd)與3呈顯著或極顯著正相關(<0.01或<0.05), 鹽度與3呈極顯著負相關(<0.01)。COD、NO2–-N和石油類與4呈顯著正相關(<0.05)。各參數(shù)與主成分綜合得分之間的斯皮爾曼相關系數(shù)進一步說明pH、COD、氮營養(yǎng)鹽和Cd是閩江口及其近岸水域水質污染的主要驅動因子。

表5 水質指標與各主成分間的斯皮爾曼相關系數(shù)

注:**.<0.01;*.<0.05

鹽度是海水中一個重要的指標, 對水體中藻類的生長及富營養(yǎng)化有重要的影響[26–27]。本研究中, 鹽度與1和3呈極顯著負相關(<0.01), pH與1呈極顯著負相關(<0.01)。1主要反映了化學需氧量、NO3–-N、PO43–-P和無機氮的污染水平, 這可能是閩江上游攜帶含有無機營養(yǎng)鹽及有機污染物的工農業(yè)廢水及生活污水進入河口, 造成河口區(qū)無機營養(yǎng)鹽和有機污染物等濃度上升, 水污染物程度升高。受河流沖淡水的影響, 河口區(qū)鹽度和pH降低, 與河口區(qū)無機營養(yǎng)鹽和有機污染物等濃度上升形成顯著的負相關趨勢。遠離河口區(qū)F4、F6和F7點位的鹽度和pH總體上較高, 而無機營養(yǎng)鹽及有機污染物的濃度相對較低, 說明其受污染的影響較小, 水質總體較好。此外,3主要反映了重金屬鉛、鎘的污染水平。一方面, 受閩江上游攜帶含重金屬的工業(yè)廢水以及河流沖淡水的影響, 使得河口區(qū)重金屬鉛、鎘濃度與鹽度呈相反的變化趨勢; 另一方面, 遠離河口區(qū)的海水鹽度增加, 水體中離子強度增大, 海水中碳酸的電離度就降低, 降低了氫離子的活度系數(shù)及活度, 使得海水中的重金屬容易在沉積物中不斷累積和富集。

NO2–-N、NO3–-N和NH3-N三者統(tǒng)稱為溶解無機氮(DIM)[22], 分別與1和2呈極顯著正相關(<0.01)。水體中的NO2–-N、NO3–-N和NH3-N在一定的條件下相互轉換, 有機氮轉化為無機氮的最終產物是NO3–-N。由于工業(yè)廢水、生活污水以及化肥和農藥的使用, 導致水體富營養(yǎng)情況加劇。與10 a前觀測值相比, 閩江河口水體中N含量呈大幅上升趨勢, 水體富營養(yǎng)化加劇[28]。COD與1及主成分綜合得分呈極顯著正相關(<0.01)。COD表示水體中受有機物污染程度的指標, 而水體中的有機物在降解過程中需要消耗氧氣。COD值越大, 說明水體中的有機污染物在降解過程中消耗氧氣量越大, 水體的污染程度越嚴重。重金屬(Cu、Pb和Cd)與3呈顯著或極顯著正相關(<0.01或<0.05), Cd與主成分綜合得分呈極顯著正相關(=0.757,<0.01), 水體中的重金屬容易在河口沉積物中不斷累積和富集, 對水體中的動植物造成危害。當水體中的pH降低時, 沉積物中的重金屬容易釋放出來而進入水體, 導致水體中的重金屬污染程度升高。林祥[29]將閩江入海污染物主要分為營養(yǎng)類污染物、有機污染物和重金屬等。其中, 營養(yǎng)類污染物和有機污染物的入?？偭砍尸F(xiàn)上升趨勢; 重金屬入海通量近年來雖然呈顯著下降趨勢, 但其排放量仍然處于較高的水平。通過分析流域內污染物主要來源發(fā)現(xiàn): 化工和冶金工業(yè)廢水是有機類污染物和重金屬的主要來源, 氮磷等營養(yǎng)物質主要來源于農業(yè)面源污染、生活污水以及流域上游養(yǎng)殖廢水的排放。因此, 未來應進一步提升閩江流域水環(huán)境質量, 做好閩江流域水環(huán)境管理及水污染治理工作, 嚴格控制閩江流域上游養(yǎng)殖廢水、工業(yè)廢水以及生活污水的排放, 緩解近岸海域生態(tài)環(huán)境壓力, 為福建省建設“海洋強省”提供助力。

4 結論

作者運用主成分分析法對閩江口及其近岸水域2016年4月、7月和10月的水質監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分析, 提取了4個主成分, 解釋了82.153%的結果。閩江口及其近岸水域水質空間上表現(xiàn)為近河口水質較差而遠離河口水質較好的空間分布特征, 時間上表現(xiàn)為4月份水質相對較差, 10月份次之, 7月份水質相對較好。閩江口及其近岸水域水質的主要驅動因子有pH、COD、氮營養(yǎng)鹽和Cd。

通過主成分分析法對閩江口及其近岸水域水質評價以及水質主要驅動因子分析, 認為政府部門應加大閩江流域水環(huán)境保護開發(fā)管理力度, 嚴格控制閩江流域上游養(yǎng)殖廢水、工業(yè)廢水以及生活污水的排放。

[1] Schwarzenbach R P, Egli T, Hofstetter T B, et al. Global water pollution and human health[J]. Annual Review of Environment and Resources, 2010, 35: 109-136.

[2] Azizullah A, Khattak M N K, Richter P, et al. Water pollution in Pakistan and its impact on public health—a review[J]. Environment International, 2011, 37(2): 479- 497.

[3] T?rnqvist R, Jarsj? J, Karimov B. Health risks from large-scale water pollution: trends in Central Asia[J]. Environment International, 2011, 37(2): 435-442.

[4] Huang F, Wang X, Lou L, et al. Spatial variation and source apportionment of water pollution in Qiantang River (China) using statistical techniques[J]. Water Research, 2010, 44(5): 1562-1572.

[5] Lu Y, Song S, Wang R, et al. Impacts of soil and water pollution on food safety and health risks in China[J]. Environment International, 2015, 77: 5-15.

[6] Bao L J, Maruya K A, Snyder S A, et al. China’s water pollution by persistent organic pollutants[J]. Environmental Pollution, 2012, 163: 100-108.

[7] 崔雪梅, 趙盼盼, 章愛群, 等. 4種河流水質評價方法的比較研究——以槐蔭河為例[J]. 節(jié)水灌溉, 2015, 5: 46-51. Cui Xuemei, Zhao Panpan, Zhang Aiqun, et al. Comparative analysis of four methods for water quality assessment: A case study of Huaiyin River[J]. Water Saving Irrigation, 2015, 5: 46-51.

[8] 王小嬌, 胡國成, 張麗娟, 等. 廣西刁江流域主要河流水質評價[J]. 生態(tài)科學, 2016, 35(6): 128-135. Wang Xiaojiao, Hu Guocheng, Zhang Lijuan, et al. Water quality assessment of the Diaojiang River Basin in Guangxi[J]. Ecological Science, 2016, 35(6): 128-135.

[9] 傅德印. 主成分分析中的統(tǒng)計檢驗問題[J]. 統(tǒng)計教育, 2007, 23(9): 4-7. Fu Deyin. Statistical test in principal component analysis[J]. Statistical Education, 2007, 23(9): 4-7.

[10] 韓曉剛, 黃廷林, 陳秀珍. 基于主成分分析的原水水質模糊綜合評價[J]. 人民黃河, 2010, 32(9): 62-65. Han Xiaogang, Huang Yanlin, Chen Xiuzhen. Fuzzy comprehensive evaluation of raw water quality based on principal component analysis[J]. Yellow River, 2010, 32(9): 62-65.

[11] 陳秀玲, 卓明清, 賈麗敏, 等. 閩江表層沉積物重金屬污染分布特征及其來源分析[J]. 環(huán)境污染與防治, 2014, 36(5): 43-48.Chen Xiuling, Zhuo Mingqing, Jia Limin, et al. Distribution and sources of heavy metals pollution in surficial sediments of Minjiang River[J]. Environmental Pollution and Control, 2014, 36(5): 43-48.

[12] 游雪靜, 張玉珍, 蘇玉萍, 等. 閩江流域水體氨氮降解系數(shù)實驗模擬研究[J]. 亞熱帶資源與環(huán)境學報, 2014, 1: 61-67. You Xuejing, Zhang Yuzhen, Su Yuping, et al. A study on degradation coefficients of ammonia-nitrogen in Minjiang Basin[J]. Journal of Subtropical Resources and Environment, 2014, 1: 61-67.

[13] 程學寧, 湯云, 盧毅敏. 基于多元統(tǒng)計分析的閩江水質時空變化特征[J]. 水資源與水工程學報, 2016, 27(6): 89-94. Cheng Xuening, Tang Yun, Lu Yimin. Spatial and temporal characteristics of water quality using multivariate statistical analysis in Min River[J]. Journal of Water Resources and Water Engineering, 2016, 27(6): 89-94.

[14] 張鵬, 逄勇, 石成春, 等. 閩江下游水質變化趨勢分析[J]. 水資源保護, 2018, 34(1): 64-69. Zhang Peng, Pang Yong, Shi Chengchun, et al. Analysis of change trend of water quality in Minjiang River down---stream[J]. Water Resources Protection, 2018, 34(1): 64-69.

[15] 饒清華, 曾雨, 張江山, 等. 閩江下游突發(fā)性水污染事故時空模擬[J]. 環(huán)境科學學報, 2011, 31(3): 554-559. Rao Qinghua, Zeng Yu, Zhang Jiangshan, et al. Timespace simulation for sudden water pollution accidents in the lower reaches of the Minjiang River[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2011, 31(3): 554-559.

[16] 李洋, 陳衛(wèi)鋒, 魏然, 等. 閩江福州段沉積物中重金屬的分布特征及其毒性和生態(tài)風險評價[J]. 環(huán)境科學學報, 2016, 36(5): 1792-1799.Li Yang, Chen Weifeng, Wei Ran, et al. Distribution characteristics, toxicity and risk assessment of heavy metals in sediments of Minjiang River in Fuzhou City[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2016, 36(5): 1792-1799.

[17] 黃幸然, 吳旺旺, 胡寶葉, 等. 閩江水體和生物體中六六六和滴滴涕污染特征和來源解析[J]. 生態(tài)環(huán)境學報, 2016, 25(3): 482-488.Huang Xingran, Wu Wangwang, Hu Baoye, et al. Occurrence and source apportionment of HCHs and DDTs in water and organisms in Min River of Fujian, China[J]. Ecology and Environment Sciences, 2016, 25(3): 482- 488.

[18] 方紅, 陳秀玲, 張雪瓊, 等. 閩江福州段與城市內河表層沉積物重金屬污染特征研究[J]. 環(huán)境科學學報, 2016, 36(4): 1160-1168. Fang Hong, Chen Xiuling, Zhang Xueqiong, et al. Heavy metal pollution in the surface sediments from Minjiang River (Fuzhou Section) and urban rivers[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2016, 36(4): 1160-1168.

[19] Xu Y H, Sun Q Q, Yi L, et al. The source of natural and anthropogenic heavy metals in the sediments of the Minjiang River Estuary (SE China): implications for historical pollution[J]. Science of the Total Environment, 2014, 493: 729-736.

[20] Zeng F M, Yang D, Xing X L, et al. Evaluation of Bayesian approaches to identify DDT source contributions to soils in Southeast China[J]. Chemosphere, 2017, 176: 32-38.

[21] 張弘, 趙惠祥, 劉燕萍, 等. 基于主成分分析法的科技期刊評價方法[J]. 編輯學報, 2008, 20(1): 87-90.Zhang Hong, Zhao Huixiang, Liu Yanping, et al. Eva-lua-tion method on sci–tech journals based principle component analysis[J]. Acta Editologica, 2008, 20(1): 87-90.

[22] 劉瀟, 薛瑩, 紀毓鵬, 等. 基于主成分分析法的黃河口及其鄰近水域水質評價[J]. 中國環(huán)境科學, 2015, 35(10): 3187-3192.Liu Xiao, Xue Ying, Ji Yupeng, et al. An assessment of water quality in the Yellow River estuary and its adjacent waters based on principal component analysis[J]. China Environmental Science, 2015, 35(10): 3187-3192.

[23] 張章新. 閩江流域水文特性分析[J]. 水文, 2000, 20(6): 55-58. Zhang Zhangxin. Analysis on the hydrological characteristics of Minjiang River basin[J]. Hydrology, 2000, 20(6): 55-58.

[24] 程學寧, 盧毅敏. 基于SOM和PCA的閩江流域地表水水質綜合評價[J]. 水資源保護, 2017, 33(3): 59-67. Cheng Xuening, Lu Yimin. Comprehensive evaluation of surface water quality in Minjiang River Basin based on SOM and PCA[J]. Water Resources Protection, 2017, 33(3): 59-67.

[25] 周斌, 王悠, 王進河, 等. 山東半島南部近岸海域富營養(yǎng)化狀況的多元評價研究[J]. 海洋學報, 2010, 32(2): 128-138.Zhou Bin, Wang You, Wang Jinhe, et al. A multivariate assessment of eutrophication in the coastal waters of the southern Shandong Peninsula[J]. Acta Ocenanologica Sinica, 2010, 32(2): 128-138.

[26] 楊斌, 方懷義, 許麗莉, 等. 欽州灣水質污染時空變化特征及驅動因素[J]. 海洋環(huán)境科學, 2017, 36(6): 877-883.Yang Bin, Fang Huaiyi, Xu Lili, et al. Spatio–temporal variation characteristics and driving factors of water pollution in Qinzhou bay[J]. Chinese Journal of Marine Environmental Science, 2017, 36(6): 877-883.

[27] 高嵩, 范士亮, 韓秀榮, 等. 滸苔綠潮與南黃海近岸海域水質的關系[J]. 中國環(huán)境科學, 2014, 34(1): 213-218. Gao Song, Fan Shiliang, Han Xiurong, et al. Relations ofblooms with temperature, salinity, dissolved oxygen and pH in the Southern Yellow Sea[J]. China Environmental Science, 2014, 34(1): 213-218.

[28] 吳耀建, 張永勛, 黃佳芳, 等. 閩江福州下游段水體N含量季節(jié)變化及對濕地土壤N含量的影響[J]. 水土保持通報, 2014, 34(4): 76-80. Wu Yaojian, Zhang Yongxun, Huang Jiafang, et al. Seasonal variations of N content in Fuzhou downstream section of Minjiang River and its influence on N content in wetland soil[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2014, 34(4): 76-80.

[29] 林祥. 閩江污染物入?？偭孔兓厔菅芯縖J]. 環(huán)境保護科學, 2018, 44(5): 101-105, 117.Lin Xiang. Study of the change trend of the total pollutants of Minjiang River into the sea[J]. Environmental Protection Science, 2018, 44(5): 101-105, 117.

Assessment of the Minjiang River estuary and its castal waters quality using principal component analysis

LIN Xiu-zhu1, RAO Qing-hua1, CHEN Qi2, LIN Mao-zi1, LIN Yun-shan3

(1. Key Laboratory of Measurement and Control System for Coastal Environment, Fuqing Branch of Fujian Normal University, Fuqing 350300, China; 2. Fujian Provincial Investigation Design & Research Institute of Water Conservancy & Hydropower, Fuzhou 350001, China; 3. Fujian Environmental Monitoring Center, Fuzhou 350003, China)

Three surveys were conducted in the Minjiang River estuary and its coastal waters in April, July and October 2016 for collecting the water environmental quality information on 15 environmental indicators including salinity (S), suspended solids (SS), pH, dissolved oxygen (DO), chemical oxygen demand (COD), nitrogen nutrient, and heavy metals. The environmental quality of the Minjiang River estuary and its coastal waters were analyzed by principal component analysis (PCA) to identify the potential driving factors influencing the water environmental quality. Four principal components were extracted from the 15 environmental indicators, which explained 82.153% of the total variance in the original dataset. Temporal variations indicated that the water environmental quality generally the best in July, followed by October, and then April. Spatial variations suggested that pollution was more serious in the Minjiang River estuary than in the coastal waters. Moreover, pH, COD, nitrogen nutrient and cadmium played a key role in the water environmental quality. The research results are of great significance to further understand the environmental quality of the Minjiang River estuary and its coastal waters, and it can serve as a strong basis for the scientific decision–making of marine management in the Fujian Province.

Minjiang River estuary; coastal waters; water quality assessment; principal component analysis

Mar. 3, 2020

X55

A

1000-3096(2020)11-0078-10

10.11759/hykx20200303005

2020-03-03;

2020-03-16

福建省自然科學基金項目(2020J01306); 福建省高等學校新世紀優(yōu)秀人才支持計劃項目(閩教科[2018]47號); 中央引導地方科技發(fā)展專項(2019L3013)

[The National Science Foundation of Fujian Province, No.2020J01306; Program for New Century Excellent Talents in Fujian Province University, Office of Science and Technology, Fujian Provincial Education Department, No.[2018]47; the Central Government Guides Local Science and Technology Development Project, No.2019L3013]

林秀珠(1981-)、女, 碩士, 講師, 主要從事環(huán)境影響評價方面研究, E-mail: linxiuzhu1030@163.com; 饒清華,通信作者, E–mail: raoqinghua@sina.com

(本文編輯: 譚雪靜)