馬樂寬 謝陽村 溫 勖 路 瑞 續(xù)衍雪 白 輝#(.環(huán)境保護部環(huán)境規(guī)劃院，北京 000；.中廣電廣播電影電視設(shè)計研究院，北京 00045)

水環(huán)境質(zhì)量的定量化客觀評價是水資源可持續(xù)利用的前提，是環(huán)境管理與決策的依據(jù)。我國關(guān)于地表水水質(zhì)評價方法的研究較多，主要包括水質(zhì)類別判定法、污染指數(shù)法和分級評分法。水質(zhì)類別判定法即單因子評價法，其將斷面水質(zhì)監(jiān)測值與《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(GB 3838-2002)中限值進行比較，選取污染最嚴(yán)重指標(biāo)的類別作為該斷面水質(zhì)類別[1]。實際上，單因子評價法遵循一票否決原則。在當(dāng)前水環(huán)境管理工作中，便采用單因子評價法對河流、湖庫斷面的水質(zhì)進行評價。單因子評價法簡單、操作性強，但若對全指標(biāo)進行單因子評價，則體現(xiàn)了過保護思想，不利于國家、地方環(huán)保部門作出科學(xué)的管理決策。因此，合理選擇評價指標(biāo)對河流水質(zhì)進行科學(xué)評價，已成為當(dāng)前水環(huán)境管理的熱點和難點問題[2]。

近年來，隨著多元統(tǒng)計方法的發(fā)展，主成分分析法(PCA)已廣泛應(yīng)用在水、大氣、土壤等環(huán)境介質(zhì)的評價中[3]。PCA能從多個指標(biāo)中篩選具有代表性的主成分指標(biāo)，簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，排除對水域環(huán)境功能影響較小的指標(biāo)，使得單因子評價能更客觀、準(zhǔn)確地反映河流水質(zhì)[4]。本研究聯(lián)合應(yīng)用PCA、單因子評價法，對全國河流斷面進行水質(zhì)評價，并與單純的單因子評價結(jié)果進行對比分析，以期為流域水環(huán)境質(zhì)量評價方法的改進提供參考。

1 材料和方法

1.1 樣品采集與分析

2012年在全國主要河流布設(shè)765個國控河流斷面，分布于長江、黃河、珠江、松花江、淮河、海河、遼河、浙閩片河流、西北諸河和西南諸河等10大流域。于每月5—10日采水樣1次?，F(xiàn)場及實驗室監(jiān)測指標(biāo)為pH、DO、高錳酸鹽指數(shù)、COD、BOD5、氨氮、TP、銅、鋅、氟化物、硒、砷、汞、鎘、鉻、鉛、氰化物、揮發(fā)酚、石油類、陰離子表面活性劑、硫化物等21個指標(biāo)。水樣采集按《地表水和污水監(jiān)測技術(shù)規(guī)范》(HJ/T 91—2002)進行，水質(zhì)理化指標(biāo)測定按文獻[5]進行。

1.2 PCA

PCA的基本思想是認(rèn)為在眾多有相關(guān)性的指標(biāo)間必然存在著起支配作用的主要指標(biāo)，通過對原始變量相關(guān)矩陣內(nèi)部結(jié)構(gòu)關(guān)系的研究，可找出影響水環(huán)境質(zhì)量的主要指標(biāo)，刪除部分次要指標(biāo)，抓住了造成污染的主要成因[6-10]。PCA篩選主要指標(biāo)的具體操作步驟如下：(1)輸入樣本矩陣，將成本型指標(biāo)正向化；(2)將樣本矩陣標(biāo)準(zhǔn)化；(3)求標(biāo)準(zhǔn)化矩陣的特征值及特征向量；(4)建立主成分，按照累積方差貢獻率>60%的準(zhǔn)則，確定主成分個數(shù)及指標(biāo)；(5)計算各指標(biāo)在不同主成分上的載荷量，載荷量越大，說明該指標(biāo)對評價結(jié)果的影響越大，可認(rèn)為對應(yīng)的指標(biāo)越重要。

2 結(jié)果和討論

2.1 河流主要污染指標(biāo)

由于pH、DO影響不大，之后的研究主要集中考察其余的19個水質(zhì)指標(biāo)。用SPSS軟件將19個水質(zhì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進行Z-Score標(biāo)準(zhǔn)化，并對標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進行相關(guān)性分析。由表1可見，高錳酸鹽指數(shù)和多數(shù)指標(biāo)呈現(xiàn)較好的相關(guān)性，其與COD、BOD5、氨氮的相關(guān)系數(shù)分別為0.883、0.732、0.615。其他部分指標(biāo)間也呈現(xiàn)良好的相關(guān)性，如COD和BOD5的相關(guān)性系數(shù)為0.848、氨氮和TP為0.764、氨氮和BOD5為0.740、BOD5和TP為0.711。

由表2可知，前5個主成分的特征值均大于1，且方差累積貢獻率達(dá)60%以上，說明這5個主成分反映了原始變量提供的60.734%的信息。根據(jù)綜合評價的需要，用上述5個主成分代替19個指標(biāo)變量。

主成分載荷矩陣反映了每個指標(biāo)在主成分上的重要程度，通過比較各指標(biāo)在主成分1上的載荷量(見表3)，可確定影響我國河流水質(zhì)的主要指標(biāo)有高錳酸鹽指數(shù)、BOD5、氨氮、COD、TP、陰離子表面活性劑。從6個指標(biāo)Ⅴ或劣Ⅴ類斷面在全國河流的分布特征看，高錳酸鹽指數(shù)、陰離子表面活性劑Ⅴ或劣Ⅴ類斷面主要集中在海河、松花江流域；COD、氨氮、BOD5Ⅴ或劣Ⅴ類斷面主要集中在海河、淮河、黃河、遼河和松花江流域；TP Ⅴ或劣Ⅴ類斷面主要集中在海河、淮河、遼河、松花江和長江流域。由此可見，當(dāng)前水環(huán)境污染呈現(xiàn)一定流域特征。

2.2 河流水質(zhì)評價結(jié)果

對19個指標(biāo)進行單因子水質(zhì)評價，765個國控河流斷面Ⅰ～Ⅲ、Ⅳ～Ⅴ、劣Ⅴ類斷面比例分別占66.4%、22.1%、11.5%，主要污染指標(biāo)為高錳酸鹽指數(shù)、BOD5、COD、氨氮、TP和陰離子表面活性劑。

先利用PCA篩選出河流斷面的主要污染指標(biāo)為高錳酸鹽指數(shù)、BOD5、COD、氨氮、TP和陰離子表面活性劑，再以此6個指標(biāo)對河流斷面進行單因子水質(zhì)評價，則Ⅰ～Ⅲ、Ⅳ～Ⅴ、劣Ⅴ類斷面比例分別占69.6%、19.0%、11.4%。

從評價結(jié)果看，兩種方法無顯著差異，體現(xiàn)在：(1)從污染指標(biāo)看，兩種方法均識別出河流斷面的主要污染指標(biāo)為高錳酸鹽指數(shù)、BOD5、COD、氨氮、TP和陰離子表面活性劑，兩種方法呈現(xiàn)一致性。(2)從水質(zhì)類別看，采用PCA-單因子評價法評價后，其中1個劣Ⅴ類斷面提升至Ⅱ類，原因為松花江源頭的瀑布下斷面氟化物呈劣Ⅴ類，其余指標(biāo)均達(dá)Ⅱ類；2個Ⅴ類斷面提升至Ⅲ和Ⅳ類，原因為揮發(fā)酚呈Ⅴ類，其余指標(biāo)均達(dá)Ⅳ類；15個Ⅳ類斷面提升至Ⅲ類以上，原因為石油類呈Ⅳ類，其余指標(biāo)均達(dá)Ⅲ類。而氟化物、揮發(fā)酚、石油類3個指標(biāo)為特征污染物，且多為背景值超標(biāo)，不至于影響水體使用功能，若按類別標(biāo)準(zhǔn)嚴(yán)格進行評價，則對水體實施了過保護。由此可見，將PCA與單因子評價法聯(lián)合應(yīng)用于河流水質(zhì)評價，更能真實、客觀地反映河流水質(zhì)狀況，有利于環(huán)保部門作出科學(xué)的管理決策。

2.3 改進建議

目前，國家及地方環(huán)境管理部門采用單因子評價法對河流全指標(biāo)進行評價，若有1個水質(zhì)指標(biāo)超標(biāo)，則認(rèn)為所屬水域不能滿足使用功能，對部分影響水域使用功能較小的指標(biāo)并未放寬要求，不利于管理部門準(zhǔn)確認(rèn)識河流水質(zhì)狀況。建議在水質(zhì)評價過程中，首先利用PCA將評價指標(biāo)分為主要和次要指標(biāo)，若主要指標(biāo)超標(biāo)，則認(rèn)為水質(zhì)未達(dá)到類別要求；若次要指標(biāo)超標(biāo)，則認(rèn)為水域使用功能受到威脅，但依然達(dá)到水質(zhì)類別要求。通過對水質(zhì)指標(biāo)分類評價，準(zhǔn)確掌握河流水質(zhì)狀況，并提出有針對性的水環(huán)境保護政策措施。

3 結(jié) 論

(1) 利用PCA識別我國河流國控斷面主要污染指標(biāo)為高錳酸鹽指數(shù)、BOD5、COD、氨氮、TP和陰離子表面活性劑，且污染呈現(xiàn)一定流域特征。

(2) 分別利用單因子評價法、PCA-單因子評價法評價2012年全國河流水質(zhì)狀況，從污染指標(biāo)識別看，兩種方法的識別結(jié)果較一致；從水質(zhì)類別評價看，將PCA與單因子評價法聯(lián)合應(yīng)用于河流水質(zhì)評價，更能真實、客觀地反映河流水質(zhì)狀況，有利于作出科學(xué)管理決策。

表1 2012年河流水質(zhì)指標(biāo)相關(guān)關(guān)系Table 1 River water quality indicator correlation matrix in 2012

表2 水質(zhì)指標(biāo)方差分解主成分提取分析Table 2 Water quality indicator variance decomposition main component extraction analysis

表3 2012年各水質(zhì)指標(biāo)主成分載荷量Table 3 Water quality indicators principal component loading matrix in 2012

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