陳 華，張 倩，王照麗，梁 晨，黃利志

（1.中煜生態(tài)環(huán)境科技（廣州）有限公司，廣州 510000；2.成都市環(huán)境保護科學(xué)研究院，成都 610000）

水質(zhì)反映了各種自然和人為活動對自然環(huán)境的綜合作用，也是生態(tài)環(huán)境部門管理核心問題，水質(zhì)變化特征可以為地表水管理與治理提供有力的依據(jù)。隨著近年來工農(nóng)業(yè)的快速發(fā)展，快速的城鎮(zhèn)化，城市人口劇增，地表水水質(zhì)遭受嚴(yán)重污染。自20 世紀(jì)70 年代開始，學(xué)者們通過不同的方法來評價研究河流水質(zhì)情況，如單因子評價法、綜合指數(shù)評價法、主成分分析法、因子分析、聚類分析法、灰色評價法、模糊評價法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價法等[1-6]。不同的評價方法各有不同的側(cè)重點，具有不同的優(yōu)缺點。2012 年成都市劣Ⅴ類水質(zhì)占比13.3%，高于當(dāng)年全國10.2%的平均水平[7]，存在出境斷面連續(xù)不能達標(biāo)的嚴(yán)峻事實；2015—2020 年成都岷、沱江流域地表水環(huán)境質(zhì)量明顯改善，水質(zhì)變化呈不同特征，總體均明顯改善，其中岷江（外江)南河的老南河大橋斷面仍然面臨含氮磷污染物的困擾[8]。本文采用聚類分析和因子分析對岷江（外江)南河進行水質(zhì)污染特征和評價水質(zhì)狀況分析，為岷江（外江)南河的水資源保護和水污染控制提供決策參考。

1 研究區(qū)概況

成都市地勢西北高，東南低，境內(nèi)河網(wǎng)密度大，流經(jīng)河流屬岷江和沱江兩大水系，西南部為岷江水系，東北部為沱江水系。年平均氣溫在16.4 ℃左右，大于等于10 ℃的年平均活動積溫為4 700～5 300 ℃，冬季最冷月（1 月）平均氣溫為5 ℃左右，0 ℃以下天氣很少，全年無霜期大于337 d。冬春干旱少雨，夏秋多雨，雨量充沛，雨水集中在7、8 月，年平均降水量為1 124.6 mm，地域分布由西北向東南遞減。研究區(qū)域南河為岷江（外江）水系，位于成都西南，跨越邛崍市、崇州市、大邑縣、蒲江縣和新津縣，研究區(qū)域及水質(zhì)監(jiān)測點分布如圖1 所示；區(qū)域土地利用情況數(shù)據(jù)來源于https：//livingatlas.arcgis.com/landcover，研究區(qū)域上游地區(qū)主要為林地，中下游地區(qū)主要為建成區(qū)和耕地，如圖2 所示。本文采用2019 年岷江（外江）南河地表水監(jiān)測數(shù)據(jù)，水質(zhì)監(jiān)測項目為pH、溶解氧（DO）、化學(xué)需氧量（CODcr）、高錳酸鉀指數(shù)（CODmn）、總磷（TP）、氨氮（NH3-N）及總氮（TN），分析2019 年岷江（外江）南河的水質(zhì)污染特征和評價水質(zhì)狀況。

圖1 研究區(qū)域及水質(zhì)監(jiān)測點分布

圖2 研究區(qū)域土地利用情況

2 研究方法

主成分分析法采用降維的處理思想，對水質(zhì)數(shù)據(jù)進行處理，將各水質(zhì)參數(shù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，提取較原有指標(biāo)少的重要參數(shù)，可以代表大部分的信息，并通過線性變化，將多項水質(zhì)參數(shù)指標(biāo)組合成互相獨立的主成分。簡化了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，權(quán)數(shù)確定不受主觀因素的影響，是基于數(shù)據(jù)分析的指標(biāo)之間的內(nèi)在結(jié)構(gòu)關(guān)系，有較好的客觀性。

主要步驟：①將原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，建立標(biāo)準(zhǔn)化變量矩陣；②計算標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)矩陣；③計算相關(guān)系數(shù)矩陣的特征根和特征向量；④計算主成分貢獻率及累計貢獻率，判斷主成分；⑤計算主成分荷載（主成分系數(shù)矩陣）；⑥計算各主成分得分。由主成分系數(shù)矩陣與標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)相乘，即為各項主成分得分值；⑦計算主成分綜合得分值。由主成分得分值與相應(yīng)權(quán)重的乘積之和，即為綜合得分值。

取研究對象的n 個樣本，每個樣本含有m 個因子，由此建立n×m 的變量矩陣X，即

為了消除樣本因子間的差異，統(tǒng)一量綱，簡化數(shù)據(jù)，常采用Z-Score 變換對數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理

聚類分析采用分類的多元統(tǒng)計思想，是將研究對象按某些相似性進行分類，類內(nèi)部個體特征具有相似性，不同類間個體特征的差異性較大。樣本間的相似性，一般主要有系統(tǒng)聚類法和K-均值法2 種聚類方法。本文采用系統(tǒng)聚類法，歐式距離進行計算，采用主成分分析成果來對監(jiān)測斷面采用聚類分析法進行分類。

主要步驟：前兩步主成分分析法一樣。標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，計算標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)矩陣；采用歐氏距離計算不同類型的個體距離，個體與小類、小類與小類間距離采用組間平均距離計算，逐步計算至各類對象歸為一類，繪制聚類分析譜系圖。

采用歐氏距離d，第i 個對象和第j 個對象的距離可由下列公式計算

式中：xik為第i 個對象的第k 個屬性值；xjk為第j 個對象的第k 個屬性值。

3 結(jié)果與分析

利用SPSS 軟件，通過主成分分析與聚類分析，對岷江（外江）南河2019 年水質(zhì)污染特征和水質(zhì)狀況進行分析。

3.1 主成分分析

由于岷江（外江）南河水質(zhì)指標(biāo)的量綱和尺度不同，因此它們的濃度有一定差別，需要進行標(biāo)準(zhǔn)化處理。對原始數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化即某一水質(zhì)指標(biāo)減去其均值后再除以標(biāo)準(zhǔn)差以消除量綱的影響，使標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)具備可比性并遵從正態(tài)分布規(guī)律N（0，1）。各水質(zhì)指標(biāo)采用統(tǒng)計學(xué)特征統(tǒng)計量見表1。

表1 岷江（外江）南河水質(zhì)指標(biāo)特征統(tǒng)計量

采用標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，計算水質(zhì)監(jiān)測點水質(zhì)指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)矩陣見表2。從相關(guān)系數(shù)矩陣表可以看出，岷江（外江）南河水質(zhì)指標(biāo)大部分相關(guān)系數(shù)大于0.3，說明各水質(zhì)指標(biāo)的相關(guān)性是比較強的，水質(zhì)指標(biāo)間存在信息上的重疊。并從表中可以看出，水質(zhì)指標(biāo)CODmn 與NH3-N 的相關(guān)性最強，系數(shù)達到0.632，其次是NH3-N與TP 的，系數(shù)達到0.629，CODmn 與TP 的相關(guān)性也較強，系數(shù)達到0.608。

表2 岷江（外江）南河水質(zhì)指標(biāo)相關(guān)系數(shù)矩陣

通過KMO 和巴特利特檢驗，可以得出KMO 值為0.839，巴特利特球形度檢驗顯著性為0.000。通常認(rèn)為當(dāng)KMO 檢驗結(jié)果在0.5～0.7，且巴特利特檢驗結(jié)果的顯著性小于0.05，則表示原始數(shù)據(jù)適宜進行主成分分析[2]，KMO 檢驗結(jié)果大于0.7 則非常適合主成分分析，因此岷江（外江）南河采用主成分分析來進行水質(zhì)評價是比較合適的。

采用差累積貢獻率超過75%的原則提取主成分，岷江（外江）南河水質(zhì)指標(biāo)采用前3 個主成分，概括污染狀況信息，其方差累積貢獻率為77.346%，見表3。

表3 岷江（外江）南河水質(zhì)指標(biāo)主成分提取分析

根據(jù)載荷矩陣（表4）可知，主成分F1 中最高正相載荷為TP，其次較高正相載荷為CODmn，表明主成分F1 基本反映了岷江（外江）南河水質(zhì)中的有機污染指標(biāo)和營養(yǎng)性污染指標(biāo)。主成分F2 中最高正相載荷為NH3-N，其次為pH，表明主成分F2 基本反映了水質(zhì)理化指標(biāo)和營養(yǎng)性污染指標(biāo)。主成分F3 中最高正相載荷為TN，其次為DO，表明主成分F3 基本反映了水質(zhì)營養(yǎng)性污染指標(biāo)，綜合3 個主成分可知，對岷江（外江）南河水質(zhì)影響最大的是有機物和氮素磷素營養(yǎng)物。

表4 岷江（外江）南河水質(zhì)指標(biāo)主成分載荷矩陣

岷江（外江）南河水質(zhì)3 個公因子F1、F2、F3 的得分公式

根據(jù)綜合評價函數(shù)，計算各采樣點水質(zhì)污染的主成分的綜合得分，見表5，得分反映了水質(zhì)污染程度的綜合化定量描述，得分越低，表明水體水質(zhì)越好。

表5 岷江（外江）南河水質(zhì)指標(biāo)主成分載荷矩陣

從表5 及圖3 可知，岷江（外江）南河出江鐵索橋、桑園站污染程度很輕；鹽店、唐場大橋、團結(jié)橋、寶林和桂山污染較輕；黃塔、五星、老南河大橋污染相對較重。

圖3 研究區(qū)域綜合指數(shù)變化趨勢

3.2 聚類分析

在主成分分析結(jié)果的基礎(chǔ)上，計算出10 個采樣點3 個主成分得分，代替原始水質(zhì)指標(biāo)，分別對各監(jiān)測點按pH、DO、CODmn、NH3-N、CODcr、TN、TP 采用系統(tǒng)聚類法進行聚類。按照測站進行聚類，本文采用歐式距離來表示測站間綜合水質(zhì)相似性，結(jié)果譜系如圖4 所示。

圖4 研究區(qū)域聚類譜系圖

從譜系圖可以看出，在類間距離為10 時，出江鐵索橋、桑園測站水質(zhì)相似性較強，黃塔、五星、老南河大橋測站水質(zhì)相似性較強，鹽店、唐場大橋、團結(jié)橋、寶林、桂山測站水質(zhì)相似較強。岷江（外江）南河出江鐵索橋、桑園測站于岷江（外江）南河上游，主要為林地，污染程度很輕；鹽店、唐場大橋、團結(jié)橋、寶林、桂山位于岷江（外江）南河上中游，主要為耕地和建成區(qū)，污染較輕；黃塔、五星、老南河大橋測站位于岷江（外江）南河下游，主要為耕地和建成區(qū)，同時作為上中游污染物累積出口，污染相對較重，聚類分析結(jié)果有著明顯的空間位置特征和土地利用特征，與主成分綜合得分分析結(jié)論一致。

4 結(jié)論

本文采用主成分分析和聚類分析法，對岷江（外江）南河的2019 年水質(zhì)污染特征和評價水質(zhì)狀況進行多元統(tǒng)計分析，從分析結(jié)果可知。

1）將主成分分析與聚類分析相結(jié)合，能有效提高聚類分析結(jié)果的可靠性，這2 種分析結(jié)果可相互驗證，科學(xué)合理地反映了不同河段水質(zhì)污染狀況及污染成分。

2）從主成分分析結(jié)果看，影響岷江（外江）南河水質(zhì)的主控因子為化學(xué)需氧量、氨氮與總磷，說明岷江（外江）南河水質(zhì)狀況主要是有機物和氮素磷素營養(yǎng)物共同作用的結(jié)果。

3）從主成分分析與聚類分析水質(zhì)綜合評價結(jié)果看，岷江（外江）南河出江鐵索橋、桑園站污染程度很輕；鹽店、唐場大橋、團結(jié)橋、寶林、桂山污染較輕；黃塔、五星、老南河大橋污染相對較重，需重點關(guān)注周邊生活污染、農(nóng)業(yè)面源污染。