鄭少娜　車松杰　黃陽海

（1廣東省環(huán)境監(jiān)測中心廣東廣州5103082東莞立創(chuàng)華科檢測技術(shù)服務(wù)有限公司廣東東莞523808）

主成分分析方法在松山湖水質(zhì)分析的應(yīng)用

鄭少娜1車松杰2黃陽海2

（1廣東省環(huán)境監(jiān)測中心廣東廣州5103082東莞立創(chuàng)華科檢測技術(shù)服務(wù)有限公司廣東東莞523808）

采用基于因子分析的主成分分析的方法對松山湖2015年11個(gè)采樣點(diǎn)8項(xiàng)監(jiān)測指標(biāo)進(jìn)行分析，從原始數(shù)據(jù)出發(fā)提取了2個(gè)主要成分。第1成分主要是由水中的有機(jī)污染物所引起的；第2成分主要代表水中的硝酸鹽。評價(jià)結(jié)果認(rèn)為南部2#和3#監(jiān)測點(diǎn)位水質(zhì)污染程度嚴(yán)重，是松山湖水質(zhì)較差的主要原因?？刂拼藚^(qū)域水質(zhì)污染程度將對松山湖水質(zhì)的改善產(chǎn)生巨大影響。

主成分分析；水質(zhì)指標(biāo)；松山湖

1　引言

水質(zhì)評價(jià)是根據(jù)某些水質(zhì)指標(biāo)值，通過所建立的數(shù)學(xué)模型，對水質(zhì)等級進(jìn)行綜合評價(jià)。如何更合理地、更客觀地描述水質(zhì)狀況，是20世紀(jì)90年代以來水環(huán)境研究領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)和難點(diǎn)問題[1,2]。水質(zhì)受很多因素影響，基于單一指標(biāo)的許多評價(jià)方法在評價(jià)水質(zhì)時(shí)表現(xiàn)出一定的局限性，因?yàn)樗|(zhì)系統(tǒng)是由多維因子組成的復(fù)雜系統(tǒng)，因子間可互相關(guān)聯(lián)，綜合評價(jià)較為困難[3,4]。

主成分分析（Principal Components Analysis,PCA），又稱定量分析或多元分析，它是在一組變量中尋找出方差-協(xié)方差矩陣的特征量，然后由原變量在不損失原數(shù)據(jù)主要信息情況下，使信息更加集中、更典型地顯示出研究對象的特征[4,5]。該方法充分考慮各指標(biāo)之間的信息重疊，能夠在最大限度地保留原有信息的基礎(chǔ)上，對高維變量進(jìn)行最佳的綜合降維，且更客觀地確定各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，避免了主觀隨意性，因此廣泛應(yīng)用于社會(huì)學(xué)、教育學(xué)、醫(yī)學(xué)、環(huán)境科學(xué)等方面[2]。

東莞松山湖科技產(chǎn)業(yè)園區(qū)位于廣東省東莞市寮步、大朗、大嶺山三鎮(zhèn)接壤處，總面積59.43km2，是東莞市的幾何中心，目前規(guī)劃控制面積約72 km2，擁有8 km2的淡水湖（以下簡稱松山湖）和14 km2的生態(tài)綠地，是一個(gè)生態(tài)自然環(huán)境保持良好的區(qū)域。近年來，隨著園區(qū)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，松山湖水質(zhì)不斷惡化，水體富營養(yǎng)化現(xiàn)象日趨嚴(yán)重。為了研究松山湖水質(zhì)情況，于2015年對松山湖11個(gè)采樣點(diǎn)的8項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行為期1年的監(jiān)測，利用主成分分析方法對其水質(zhì)進(jìn)行綜合評價(jià)。

2　采樣布點(diǎn)和監(jiān)測方法

2.1采樣方法

根據(jù)視松山湖的地形、水面面積、入湖河流和工業(yè)排污口分布、富營養(yǎng)化狀況及其主要分布特征等，分別在北部、中部各設(shè)4個(gè)采樣點(diǎn)，在南部設(shè)3個(gè)取樣點(diǎn)。具體采樣點(diǎn)位置如圖1所示，采樣方法按照《地表水和污水監(jiān)測技術(shù)規(guī)范》（HJ/T 91-2002）中的要求進(jìn)行。

圖1　松山湖水質(zhì)監(jiān)測點(diǎn)位示意圖

2.2監(jiān)測項(xiàng)目

監(jiān)測項(xiàng)目包括pH、溶解氧（DO）、高錳酸鹽指數(shù)（CODMn）、五日生化需氧量（BOD5）、氨氮（NH3-N）、總磷（TP）、總氮（TN）和硝酸鹽（NO3-N）等8項(xiàng)，監(jiān)測結(jié)果詳見表1所示。

表1　松山湖水質(zhì)指標(biāo)監(jiān)測結(jié)果

3　主成分分析方法對水質(zhì)進(jìn)行綜合評價(jià)

3.1主成分確定

為了消除原始數(shù)據(jù)量綱和數(shù)量級的影響，利用SPSS19.0軟件對11個(gè)檢測點(diǎn)8項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行Z-Score標(biāo)準(zhǔn)化[7]，見表2所示。再對標(biāo)準(zhǔn)后的數(shù)據(jù)進(jìn)行相似性分析，求得其相關(guān)系數(shù)矩陣R，結(jié)果見表3所示。從表3可以知道，CODMn與BOD5、TP和TN之間，TP和TN之間具有較強(qiáng)的相關(guān)性，其他指標(biāo)之間的相關(guān)性較小。

利用SPSS19.0軟件分別對檢測數(shù)據(jù)計(jì)算特征值和主成分貢獻(xiàn)率，結(jié)果見表4所示。從表4可以看出，利用SPSS19.0分別對檢測數(shù)據(jù)計(jì)算特征值和主成分貢獻(xiàn)率，第1、第2、第3主成分特征值分別為6.374、0.984和0.383，我們?nèi)√卣髦禐?.9，故只有第1和第2主成分的特征值大于0.9，且二者方差累積貢獻(xiàn)率達(dá)到91.970%，滿足因子選取原則（≥）說明第1和第2個(gè)主成分已經(jīng)反映原始變量提供的91.970%的信息，包含了以上8個(gè)指標(biāo)的所要信息，根據(jù)綜合評介的需要，用前2個(gè)主成分來代替原來的8個(gè)指標(biāo)變量。

表2　標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)

表3　相關(guān)系數(shù)矩陣R

表4　主成分特征值和累計(jì)貢獻(xiàn)率

3.2主成分表達(dá)式的確定

每個(gè)污染指標(biāo)初始因子載荷系數(shù)表示與主成分的相關(guān)程度，正值表示正相關(guān)，負(fù)值表示負(fù)相關(guān)，其絕對值越接近1，表示相關(guān)程度越高[4]。對第1、第2主成分進(jìn)行載荷值計(jì)算，結(jié)果見表5所示。由主成分載荷大小可以看出，第1成分，除NO3-N載荷較小外，其他指標(biāo)所占載荷均較大，說明第1個(gè)主成分反映了pH、DO、CODMn、BOD5、NH3-N、TP和TN等7項(xiàng)指標(biāo)的信息；第2個(gè)主成分中NO3-N載荷最大，說明第2個(gè)主成分主要反映了NO3-N指標(biāo)的信息。

表5　初始因子載荷矩陣

表6　主成分系數(shù)表

各成分表達(dá)式系數(shù)用初始因子荷載量矩陣第i列向量除于特征值就得到第i個(gè)主成分的系數(shù)向量[3,4]，結(jié)果見表6所示。則各成分表達(dá)式為：

其中，xn為原始監(jiān)測數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)值。

以每個(gè)主成分所對應(yīng)的特征值占提取主成分總的特征值之和的比例作為權(quán)重計(jì)算主成分模型[3,4]：

3.3評價(jià)結(jié)果

根據(jù)上述主成分表達(dá)式計(jì)算出11個(gè)監(jiān)測點(diǎn)位的主成分得分F1、F2及綜合得分F，以定量描述各監(jiān)測點(diǎn)位水質(zhì)污染程度并進(jìn)行排序，具體結(jié)果見表7。

根據(jù)表5可以知道，F(xiàn)1反映了pH、DO、CODMn、BOD5、NH3-N、TP和TN等7項(xiàng)指標(biāo)的信息，但關(guān)聯(lián)最大的是CODMn和BOD5，表示的是有機(jī)污染物污染程度。從表7可以知道，南部2#和3#監(jiān)測點(diǎn)位的值最大，而且遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他監(jiān)測點(diǎn)位，說明此處水體中有機(jī)污染物污染程度最嚴(yán)重。這是因?yàn)槟喜?#監(jiān)測點(diǎn)位剛好位于大嶺山楊屋村、顏屋村混合生活污水排入松山湖的排污口；而南部3#監(jiān)測點(diǎn)位剛好位于大嶺山月山村生活污水排入松山湖的排污口，據(jù)現(xiàn)狀分析，這幾個(gè)村的生活污水暫時(shí)沒有收集處理，還是直接排入松山湖，引起有機(jī)物污染嚴(yán)重，影響水質(zhì)。因此，完善大嶺山各村鎮(zhèn)，特別是靠近松山湖附近村鎮(zhèn)的生活污水截流管網(wǎng)，將生活污水排入污水處理站處理后再排放，對松山湖的水質(zhì)的提高有深刻的影響。

表7　各監(jiān)測點(diǎn)位水質(zhì)綜合評價(jià)結(jié)果

F2反映了NO3-N指標(biāo)信息。從表7可以知道，南部2#監(jiān)測點(diǎn)位值最高，中部2#監(jiān)測點(diǎn)位值其次，而北部1#和2#監(jiān)測點(diǎn)位值最小。南部2#監(jiān)測點(diǎn)位值最高原因與前面有機(jī)物污染分析一致，而中部2#監(jiān)測點(diǎn)位較高的原因可能跟中部由于商部、交通設(shè)施、密集人流、等產(chǎn)生的生活污水和生活垃圾進(jìn)入松山湖引起的。

4　結(jié)語

本文利用SPSS對2015年松山湖水質(zhì)進(jìn)行計(jì)算分析，得到以下內(nèi)容：（1）對松山湖水質(zhì)監(jiān)測指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，得到第1主成分主要是水中的CODMn和BOD5有機(jī)污染物引起；第2主成分主要體現(xiàn)的是水中的NO3-N信息。（2）位于南部2#和3#監(jiān)測點(diǎn)位的水質(zhì)污染程度嚴(yán)重，也是松山湖水質(zhì)較差的主要原因?？刂拼藚^(qū)域水質(zhì)污染程度將對松山湖水質(zhì)的改善產(chǎn)生巨大影響。

[1]鄒志紅,孫靖南,任廣平.模糊評價(jià)因子的熵權(quán)法賦權(quán)及其在水質(zhì)評價(jià)中的應(yīng)用[J].環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào),2005,25(4):552-556.

[2]鄒海明,蔣良富,李粉茹.基于主成分分析的水質(zhì)評價(jià)方法[J].數(shù)學(xué)實(shí)踐與認(rèn)識(shí),2008,38(8):85-90.

[3]譚明芳,毛唐秀,江利平,田哲.基于主成分分析法的淪河水質(zhì)評價(jià)[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技,2012,11:214-215.

[4]潘春芳,崔廣柏,張浩.主成分分析方法在太湖水質(zhì)綜合評價(jià)中的應(yīng)用[EB/OL].北京:中國科技論文在線.[2008-06-10].http: //www.paper.edu.cn/releasepaper/content/200806-197.

[5]萬金保,何華燕,曾海燕,李嬡嬡.主成分分析法在鄱陽湖水質(zhì)評價(jià)中的應(yīng)用[J].南昌大學(xué)學(xué)報(bào),2010,32(2):113-117.

鄭少娜(1985—)，女，廣東饒平人，研究生，從事環(huán)境監(jiān)測質(zhì)量管理工作。