付東洋,張 瑩*,劉大召,丁又專,欒 虹,楊 鋒,梁曉軍,黃一平
(1.廣東海洋大學(xué) 海洋遙感與信息技術(shù)實驗室,廣東 湛江 524088;2.湛江市海洋與漁業(yè)環(huán)境監(jiān)測站,廣東 湛江 524039)
基于主成分分析的近海水質(zhì)評價模型及其應(yīng)用研究
——以雷州半島海域為例
付東洋1,張 瑩*1,劉大召1,丁又專1,欒 虹1,楊 鋒2,梁曉軍2,黃一平2
(1.廣東海洋大學(xué) 海洋遙感與信息技術(shù)實驗室,廣東 湛江 524088;2.湛江市海洋與漁業(yè)環(huán)境監(jiān)測站,廣東 湛江 524039)
為建立適用于近岸海域水質(zhì)的評價模型,依照《國家海水水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)》構(gòu)建了1個包含13種水質(zhì)指標(biāo)信息、共計400個假設(shè)采樣站位的數(shù)據(jù)樣本。通過計算其KMO統(tǒng)計量、球形檢驗及相關(guān)矩陣發(fā)現(xiàn),各水質(zhì)指標(biāo)間存在較大相關(guān)性,故可利用主成分分析方法進行分析。針對13個水質(zhì)指標(biāo),僅前2個特征根大于1的主成分是有效的,且它們可以代表原假設(shè)數(shù)據(jù)81.25%的信息。利用前2個主成分建立了可完全區(qū)分四類水質(zhì)的自動分類圖版,即水質(zhì)評價模型。根據(jù)上述水質(zhì)評價模型繪制了2010年雷州半島近岸海域的水質(zhì)類型專題圖。分析表明,雷州半島的湛江港灣、鑒江口海域及鐵山港區(qū)為第四類水質(zhì),東海島西南、鑒江口外海、徐聞東北角海域、流沙灣及江洪港海域為三類水質(zhì),其它區(qū)域為一、二類水質(zhì)。本研究較好地反應(yīng)了雷州半島近岸海域水質(zhì)分布狀況,可為該海域海洋環(huán)境綜合治理及利用提供一定參考。
雷州半島海域;近海水質(zhì);自動評價模型;主成分分析
水質(zhì)系統(tǒng)是一個多維因子組成的復(fù)雜系統(tǒng)[1]。依據(jù)《海水水質(zhì)國家標(biāo)準(zhǔn)》,考慮海水水質(zhì)分類問題所涉及到的指標(biāo)多達35項,且這些指標(biāo)間存在一定的相關(guān)性,如總磷和總氮的增加會引起藻類的大量繁殖,勢必引起水體pH值的變化。水質(zhì)監(jiān)測指標(biāo)的眾多及指標(biāo)間的相關(guān)性都給水質(zhì)評價工作帶來一定的困難。以往的水質(zhì)評價方法主要有單因子指數(shù)法[2-4]、綜合指數(shù)法[5-6]、分級評價法[7]、模糊理論、灰色系統(tǒng)理論、投影尋蹤等方法[8-12]。然而上述方法都是盡可能利用較多的水質(zhì)指標(biāo)建立水質(zhì)評價模型,在站位數(shù)據(jù)較多的情況下,不僅計算量大,而且由于水質(zhì)指標(biāo)間的相關(guān)性,影響了評價模型的效果。除此之外,對海洋水質(zhì)狀況的研究主要集中在渤海灣、長江口及珠江口海域[13-15],尚缺少對雷州半島近岸海域水質(zhì)狀況的研究。
本文針對上述問題,建立了適用于近岸海域尤其是雷州半島(約20°00′N~21°70′N, 109°20′E~111°00′E范圍)的近海水體的水質(zhì)評價模型:首先依據(jù)《海水水質(zhì)國家標(biāo)準(zhǔn)》建立一個四類水質(zhì)的假設(shè)樣本(共400個站位組成,每個站位包含13個水質(zhì)指標(biāo)信息);繼而利用KMO統(tǒng)計和球形檢驗對該樣本中13個指標(biāo)的相關(guān)性進行探討;再基于正交變換思想,利用主成分分析(PCA)將相關(guān)的水質(zhì)指標(biāo)量化為少數(shù)不相關(guān)的主成分;最后利用得到的主成分建立水質(zhì)評價模型,從而實現(xiàn)近岸海域水質(zhì)狀況的自動分析評價。
1.1 水質(zhì)假設(shè)樣本
根據(jù)研究區(qū)實測水質(zhì)數(shù)據(jù)所涉及到的13個指標(biāo),這13個指標(biāo)通常也是我國近海環(huán)境監(jiān)測采用的指標(biāo),按照GB3097—1997《國家海水水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)》[16](表1)建立包含400個數(shù)據(jù)點的假設(shè)樣本,即以這13個水質(zhì)指標(biāo)各級的標(biāo)準(zhǔn)區(qū)間值作為樣本值,每類水質(zhì)100個數(shù)據(jù)點,共四類水質(zhì)。
表1 海水水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)[16]
1.2 水質(zhì)指標(biāo)間的相關(guān)性
表2為13個水質(zhì)指標(biāo)間的相關(guān)矩陣。從表中可以看出,13個水質(zhì)指標(biāo)之間的相關(guān)性較高,基本保持著0.7~0.8的相關(guān)度,因此如果直接使用這13個指標(biāo)建立評價模型,會帶來嚴(yán)重的共線性問題。
表2 13個水質(zhì)指標(biāo)的相關(guān)矩陣
同時,計算該樣本各指標(biāo)間的偏相關(guān)性KMO統(tǒng)計量(Kaiser-Meyer-Olkin)值為0.97,也說明了各水質(zhì)指標(biāo)間的相關(guān)度較大;而該樣本的球形假設(shè)檢驗被拒絕,說明各水質(zhì)指標(biāo)并非獨立,取值是有較大相關(guān)性的。
1.3 基于PCA的水質(zhì)評價模型
通過計算相關(guān)矩陣、KMO統(tǒng)計量及球形檢驗可知,上述13個水質(zhì)指標(biāo)間存在較大的相關(guān)度。而主成分分析(PCA)恰是一種可以通過少數(shù)幾個主成分來解釋多個變量的方差-協(xié)方差結(jié)構(gòu)的數(shù)學(xué)變換方法,因此可利用PCA建立近海水質(zhì)評價模型。
1.3.1 主成分的提取
利用主成分分析方法,對水質(zhì)假設(shè)樣本中的13個指標(biāo)進行提取,最多可以提取13個主成分。觀察提取結(jié)果(表3)可知:第1個主成分的特征根為9.42,它解釋了總變異的72.48%;第2個主成分的特征根為1.14,它解釋了總變異的8.77%;再繼續(xù)看第3個主成分,它的特征根為0.82,至此之后的各個主成分的特征值均小于1,說明該主成分的解釋力度還不如直接引入原變量參數(shù)。因此,可見只提取前2個主成分即可,可解釋總變異的81.25%。
表3 主成分分析表
為了更好地體現(xiàn)這種提取方式是否可以有效表征原始的水質(zhì)參數(shù),可以計算公因子方差比(表4),由此看出原始各水質(zhì)指標(biāo)中信息分別被提取出的比例。由表4可見,除pH的信息未能較充分地提取,其余12個水質(zhì)指標(biāo)的信息都被充分提取了,可達到71%~91%的提取程度。
表4 公因子方差比
1.3.2 水質(zhì)評價圖版
通過上述討論可知,13個水質(zhì)指標(biāo)可以通過主成分分析方法轉(zhuǎn)化為2個主成分。對于假設(shè)樣本總體而言,這2個主成分可以代表原假設(shè)樣本數(shù)據(jù)81.25%的信息。所提取的2個主成分與原13個水質(zhì)指標(biāo)間的關(guān)系式如下:
F1=0.1XN+0.094XP-0.098XDO+0.1XCOD-0.037XpH+0.096XOil+0.091XHg+0.091XCd+0.089XPd+0.097XCr+0.091XAs+0.084XCu+0.089XZn
(1)
F2=-0.104XN+0.111XP+0.132XDO-0.099XCOD+0.469XpH+0.196XOil+0.286XHg-0.285XCd+0.313XPd+0.159XCr-0.329XAs-0.255XCu+0.33XZn
(2)
其中,XN,XP,XDO,XCOD,XpH,XOil,XHg,XCd,XPd,XCr,XAs,XCu和XZn分別代表海水中無機氮、活性磷酸鹽、溶解氧、化學(xué)需氧量、pH、石油類、汞、鎘、鉛、總鉻、砷、銅和鋅的含量。
由此,將這400個假設(shè)數(shù)據(jù)按照上述關(guān)系式進行轉(zhuǎn)換,得到F1和F2值進行交會投點以建立水質(zhì)類型自動分類圖版(圖1)。該圖版對于依照《國家海水水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)》所建立的400個假設(shè)數(shù)據(jù)點,四類水質(zhì)能夠完全正確地區(qū)分開,說明該圖版具有良好的水質(zhì)分類能力。
圖1 水質(zhì)自動分類圖版
表5給出了各類水質(zhì)F1和F2取值范圍。對于待判站位水質(zhì)類型的歸屬,即可以通過上述關(guān)系式將眾多水質(zhì)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為F1和F2這2個主要成分,再根據(jù)表5中F1和F2的范圍判斷其所歸屬的水質(zhì)類型,從而實現(xiàn)水質(zhì)的自動判別。
表5 各類水質(zhì)F1和F2取值范圍
2.1 研究區(qū)概況
雷州半島(約20°00′N~21°70′N, 109°20′E~111°00′E范圍)位于中國大陸最南端,東臨南海,西靠北部灣,南與海南省隔海相望,是我國第三大半島,有東海島、南三島和硇洲等島嶼。該區(qū)域的湛江港不僅是我國大西南及東南亞地區(qū)重要的年吞吐能力近億噸的出海大通道,同時也是國家級紅樹林、珊瑚礁的自然保護區(qū),該區(qū)域生境多樣,生物區(qū)系復(fù)雜,是多種經(jīng)濟魚、蝦、貝類的繁育所,因而也是我國尤其是廣東省最重要的海產(chǎn)品養(yǎng)殖區(qū)。據(jù)廣東省海洋環(huán)境質(zhì)量公報報道,隨著近幾年湛江市(雷州半島所轄行政區(qū))經(jīng)濟社會的快速發(fā)展,特別是隨著湛江港吞吐量的增加以及臨港工業(yè)的高速發(fā)展,尤其是湛江石化產(chǎn)業(yè)、水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的進一步發(fā)展,湛江灣海水污染日趨明顯,富營養(yǎng)化加重,赤潮時有發(fā)生。其中湛江港、流沙灣等海域富營養(yǎng)化異常嚴(yán)重,部分區(qū)域富營養(yǎng)化指數(shù)達到幾十甚至超過100[17],湛江港灣內(nèi)部分區(qū)域呈三類甚至四類水質(zhì)[18-19],海洋水質(zhì)環(huán)境呈明顯下降趨勢,因而加強該區(qū)域海洋水質(zhì)環(huán)境調(diào)查與研究日益緊迫。
2.2 結(jié)果與分析
本文以雷州半島近岸海域為示范研究區(qū)域,基于2010年夏季該海域55個采樣站位,每站位13個水質(zhì)要素指標(biāo)為實驗樣本,利用本文建立的水質(zhì)自動評價方法對雷州半島近岸海域的水質(zhì)狀況進行了分析,繪制了2010年雷州半島近岸海域水質(zhì)分類專題圖(圖2)。結(jié)果表明,總體上2010年雷州半島外海海域水質(zhì)狀況較好,主要呈一類和二類水質(zhì)環(huán)境,但近岸海域尤其港灣內(nèi)水質(zhì)狀況較差,不少區(qū)域呈三、四類水質(zhì),且半島以東海域較以西海域水質(zhì)狀況更差一些。其中,湛江港口及鄰近海域均為第四類水質(zhì),包括麻斜海、石龍海、鑒江出??诩皷|海島跨海大橋西南淺灘海域,一方面,這些區(qū)域不僅受湛江市城市生活污染物排放的影響,同時也受湛江港及湛江石化企業(yè)等工業(yè)排放的影響;另一方面,湛江港口是一個半封閉狀、港口處受特呈島及東海島的阻擋因而出海通道相對狹小的港口,港區(qū)內(nèi)海水動力交換能力弱,這正是該區(qū)域水質(zhì)狀況呈四類水質(zhì)的主要原因。另一四類水質(zhì)區(qū)域主要集中在湛江與廣西北海交界的區(qū)域,即鐵山港區(qū)及山口紅樹林保護區(qū),這一區(qū)域水質(zhì)較差的主要原因可能是由于受港口排污的影響,同時由于灣口淺而狹長,水交換相對較弱所致。鑒江口外海、東海島灣內(nèi)海域、徐聞縣東北角海域、流沙灣海域以及江洪港鄰近海域均呈三類水體,其中鑒江口外海、東海島附近及鐵山港區(qū)外??赡苤饕転硟?nèi)四類水質(zhì)擴散的影響;而流沙灣、江洪港及徐聞東北角海域均是重要的水產(chǎn)養(yǎng)殖區(qū),尤其是流沙灣附近海域,是我國海水珍珠貝苗和海水珍珠的重要生產(chǎn)基地, 也是我國“南珠”的主要產(chǎn)區(qū)之一,水體懸浮泥沙及富營養(yǎng)化程度較高[20],這可能是這些區(qū)域水質(zhì)較差的主要原因。從圖2可見,流沙灣及鄰近海域三類水質(zhì)面積較大,并呈楔形向西南擴展,惡劣的水質(zhì)環(huán)境對該區(qū)域珍珠貝養(yǎng)殖業(yè)會帶來較大負(fù)面影響。
圖2 2010年雷州半島近岸海域水質(zhì)類型專題圖
除湛江與北海交界的海灣區(qū)域的水質(zhì)研究鮮有報道外,其他學(xué)者研究表明,湛江港及鄰近區(qū)域常呈三類、四類水質(zhì)[17-19],與本文的分類結(jié)果較為一致,而流沙灣等區(qū)域一般呈二類水質(zhì)狀況[21]。根據(jù)我們獲得的分類結(jié)果來看,湛江港附近海域三類、四類水質(zhì)的面積較早期研究結(jié)果有明顯的增大[22-23],且流沙灣附近海域也由二類水質(zhì)下降為三類水質(zhì)區(qū)域,山口紅樹林自然保護區(qū)近海水質(zhì)狀況更不容樂觀,上述分析表明,雷州半島近岸海域近年水質(zhì)狀況呈進一步惡化趨勢。
(1)本研究根據(jù)《國家海水水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)》中各水質(zhì)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)區(qū)間值建立假設(shè)采樣數(shù)據(jù),研究共假設(shè)400個數(shù)據(jù)點,每類水質(zhì)100個數(shù)據(jù)點,每個數(shù)據(jù)點包含13個水質(zhì)指標(biāo)信息。計算該假設(shè)數(shù)據(jù)的KMO統(tǒng)計量值為0.97,球形檢驗被拒絕。
(2)為了消除各水質(zhì)指標(biāo)間的相關(guān)性,基于正交變換的思想,引入主成分分析方法將13個水質(zhì)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為2個主要成分,繼而利用這2個主成分制作交會圖版,實現(xiàn)水質(zhì)類型的自動評價,該評價方法可以完全正確地區(qū)分400個數(shù)據(jù)點水質(zhì)類型。
(3)利用2010年雷州半島近岸海域?qū)崪y數(shù)據(jù),對本文采用的方法進行了應(yīng)用研究,該分類方法較好地反應(yīng)了雷州半島近岸海域水質(zhì)環(huán)境實際情況。湛江港口、鑒江口海域及鐵山港區(qū)附近海域均為第四類水質(zhì),而東海島、雷州灣、流沙灣和江洪港附近海域呈三類水質(zhì),與早期研究結(jié)果相比,該區(qū)域水質(zhì)環(huán)境有進一步惡化的趨勢。
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Evaluation model of coastal water quality and application research based on principal component analysis ——a case of Leizhou Peninsula waters
FU Dong-yang1, ZHANG Ying*1, LIU Da-zhao1, DING You-zhuan1, LUAN Hong1, YANG Feng2, LIANG Xiao-jun2, HUANG Yi-pin2
(1.LaboratoryofOceanRemoteSensing&InformationTechnology,GuangdongOceanUniversity,Zhanjiang524088,China; 2.ZhanjiangOceanicandFisheryEnvironmentalMonitoringStation,Zhanjiang524039,China)
In this study, a data sample has been established including 13 sorts of water quality indexes and 400 stations of hypothesis sampling according to the
Leizhou Peninsula; coastal water quality; automatic evaluation model; principal component analysis
10.3969/j.issn.1001-909X.2015.01.007.
2014-07-02
2014-12-30
國家海洋重大公益專項項目資助(201305019);浙江省博士后基金項目資助(BSH1301015);國家海洋局第二海洋研究所博士后基金項目資助(JG1319);衛(wèi)星海洋環(huán)境動力學(xué)國家重點實驗室開放基金項目資助(SOED1202);廣東省社會科學(xué)規(guī)劃項目資助(GD12YGL04);廣東省高校優(yōu)秀青年創(chuàng)新計劃項目資助(2012WYM_0077);廣東海洋大學(xué)博士啟動基金項目資助(E11043, E11332, E11097)
付東洋(1969-),男,四川閬中市人,副教授,主要從事海洋遙感與環(huán)境方面的研究。E-mail:fdy163@163.com
*通訊作者:張瑩(1982-),女,講師,主要從事海洋遙感與環(huán)境方面的研究。E-mail: zhangying198206@126.com
X824
A
1001-909X(2015)01-0045-06
10.3969/j.issn.1001-909X.2015.01.007
付東洋,張瑩,劉大召,等.基于主成分分析的近海水質(zhì)評價模型及其應(yīng)用研究——以雷州半島海域為例[J].海洋學(xué)研究,2015,33(1):45-50,
FU Dong-yang, ZHANG Ying, LIU Da-zhao, et al. Evaluation model of coastal water quality and application research based on principal component analysis——a case of Leizhou Peninsula waters[J]. Journal of Marine Sciences,2015,33(1):45-50, doi:10.3969/j.issn.1001-909X.2015.01.007.