謝揚平

(中國太平洋財產(chǎn)保險股份有限公司無錫分公司，江蘇 無錫 214000)

蠡湖藻密度與水質(zhì)因子的灰關(guān)聯(lián)分析

謝揚平

(中國太平洋財產(chǎn)保險股份有限公司無錫分公司，江蘇 無錫 214000)

對蠡湖2011～2014年水質(zhì)、藻類密度進行了長期監(jiān)測，采用灰關(guān)聯(lián)方法進行了相關(guān)性分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：水溫是影響藻密度最重要的因素，濁度次之，葉綠素排在第3，pH值和電導率排名較后，溶解氧與藻密度的關(guān)系相對最小。對藻密度和其它水質(zhì)因子進行了多元回歸分析，并得到了藻密度和其它水質(zhì)因子各年度和4年綜合的多元回歸方程。

蠡湖；藻密度；水質(zhì)；灰關(guān)聯(lián)

1 引言

蠡湖是太湖北部的一個湖灣，面積約為8 km2，常年水位3.07 m，平均水深達2.10 m。為了解蠡湖水體的水質(zhì)現(xiàn)狀，從2011年1月至2014年12月，利用水質(zhì)自動監(jiān)測站蠡湖湖心點位數(shù)據(jù)，對蠡湖藻密度等水質(zhì)指標進行了連續(xù)監(jiān)測。根據(jù)水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)，本文應(yīng)用灰關(guān)聯(lián)法和多元線性回歸法對蠡湖藻密度與其它水質(zhì)因子的關(guān)系進行了評價，以期能為蠡湖的治理和評價提供一些建議。

2 材料和方法

2.1 采樣點位設(shè)置

在蠡湖心設(shè)置了一個水質(zhì)自動監(jiān)測站浮標點位，于2011年1月～2014年12月，每小時一次對水體中的藻密度進行測定，同時測量相關(guān)的水質(zhì)指標，包括水溫、pH值、溶解氧、濁度、電導率和葉綠素等，點位設(shè)置如圖1所示。

2.2 測定方法

采用美國YSI公司6600水質(zhì)多參數(shù)測試儀進行監(jiān)測。藻密度、葉綠素為熒光法；水溫、pH值、溶解氧、濁度、電導率均是電極法。

3 蠡湖四年藻密度情況

2011～2014年4年調(diào)查期間，蠡湖藻密度的平均值為863.65萬個/L，平均日變幅為8.34～4 626.38萬個/L。從年度變化來看，2011年藻密度的均值為673.81萬個/L，平均日變幅為33.34～4 615.06萬個/L；2012年藻密度的均值為738.98萬個/L，平均日變幅為45.63～4 515.83萬個/L；2013年藻密度的均值為738.99萬個/L，平均日變幅為8.36～4 626.37萬個/L；2014年藻密度的均值為1 301.32萬個/L，平均日變幅為38.25～4 4432.21萬個/L；2011～2014年期間，藻密度分年度的日變化如圖2所示，4年間總體的日變化如圖所示。

圖1 水質(zhì)監(jiān)測點位示意

從圖2和圖3可以看出，藻密度的峰值一般在7、8月份，除2011年度以外，其余3個年份到了9～10月份會出現(xiàn)一個次峰，2014年度相對其余3個年份出現(xiàn)較高藻密度的天數(shù)明顯增多，4年間藻密度的日變化都有以半個月為周期變化的規(guī)律，這也符合藍藻生長周期性變化的生物生理特點。

4 藻密度與其它水質(zhì)因子的灰關(guān)聯(lián)分析

4.1 灰色關(guān)聯(lián)度的介紹

灰色系統(tǒng)理論是一種研究“少數(shù)據(jù)、貧信息”不確定性的新方法[1]。灰色關(guān)聯(lián)分析通過計算系統(tǒng)特征序列和相關(guān)序列之間的灰色關(guān)聯(lián)分析確定參考序列(母序列)和若干比較序列(子序列)之間的灰色關(guān)聯(lián)度，以判斷特征序列與相關(guān)序列關(guān)聯(lián)的強弱[2]。用灰色關(guān)聯(lián)分析方法對藻密度與其它水質(zhì)因子的相互關(guān)系進行分析，可以間接反映它們之間關(guān)系的緊密程度，從而了解影響藻密度的最關(guān)鍵因子。

圖2 2011～2014年年度藻密度日變化

圖3 2011～2014年4年間總體日變化

4.2 灰色關(guān)聯(lián)度分析過程

在灰色關(guān)聯(lián)度的計算過程中，可以采用初值化或均值化的方法對原始數(shù)據(jù)進行標準化處理，以消除量綱等因素不同對計算結(jié)果產(chǎn)生的不良影響。其中，采用均值化方法對數(shù)據(jù)進行標準化更為合理。以藻密度的日均值為母系列，以水溫、pH值、溶解氧、濁度、電導率和葉綠素的日均值為子序列，進行灰色關(guān)聯(lián)分析，分析過程如下。

(1)求各序列(包括母序列和子序列)的初值像(或均值像)，即對數(shù)據(jù)進行標準化處理以消除測量值量綱，計算公式為：

(1)

式中：Yi為各因素的均值化序列；Xi(k)為各因素序列，其中，i=1，2，3，…n；k為序列的長度，k=1，2，3，…m。

(2)關(guān)聯(lián)系數(shù)&(k)的計算，經(jīng)數(shù)據(jù)均值化轉(zhuǎn)化的母因素數(shù)列為{Yo(k)}，子因素數(shù)列為{Yi(k)}，在k時刻，{Yo(k)}與{Yi(k)}的灰關(guān)聯(lián)系數(shù)為：

(2)

式中：Δmin和Δmax分別為各個時刻的絕對差中的最大值與最小值；ρ為分辨系數(shù)，其作用在于提高灰關(guān)聯(lián)系數(shù)之間的差異顯著性。一般在0～1之間，本文取0.5。

(3)計算關(guān)聯(lián)度r，兩序列的關(guān)聯(lián)度可用序列和各時刻系數(shù)的平均值表示(表示全過程的關(guān)聯(lián)度)，其公式為：

(3)

式中：r為子序列與母序列的灰關(guān)聯(lián)度；m為序列的長度?；谊P(guān)聯(lián)度構(gòu)成的序列，描述了子因素對母因素的影響情況，值越大影響越大。

4.3 灰關(guān)聯(lián)分析結(jié)果與討論

對2011～2014年度的藻密度與各水質(zhì)因子的日均值做灰關(guān)聯(lián)分析，得到的結(jié)果如表1所示。

表1 水質(zhì)因子與藻密度在各年份的灰關(guān)聯(lián)度排序

從表1可以看出，水溫是影響藻密度最重要的因素，濁度次之，葉綠素排在第3，pH值和電導率排名較后，溶解氧與藻密度的關(guān)系相對最小。

水溫通過藻類細胞光合作用及呼吸代謝速率的控制而影響藻密度，通常來說，每增加1℃，代謝率加快10%左右。不過最適溫度(也就是代謝率最高溫度)隨種類而異，如果超過了最適溫度，代謝率又會下降，藍藻的最適溫度在25 ℃左右，藍藻的光合作用速率和細胞分裂速度，在一定溫度范圍內(nèi)，隨溫度升高而增加。

濁度與水中懸浮物有關(guān)，一般情況下，懸浮物越多，濁度也就越高。水體中濁度越低，透明度就越高，藻類光合作用的條件也就越好。但是藻密度越高，水體中懸浮顆粒也就越多，從而造成了濁度值的增加，進而造成藻類光合條件的降低。所以說，藻密度和濁度的關(guān)系是相互影響相互制約的，彼此之間的有著較密切的關(guān)系。

熒光測量的藻類密度僅為藻密度，測量的葉綠素為全部藻類的葉綠素，且由于熒光法限制的原因，其測量的藍藻葉綠素明顯偏低。這就造成了水體中藻類種群機構(gòu)較穩(wěn)定的時候，熒光測量的葉綠素與藻密度之間的關(guān)系較為密切；水體中藻類種群結(jié)構(gòu)變化較劇烈的時候，熒光測量的葉綠素與藻密度之間相關(guān)關(guān)系較差。

有研究表明藻類在堿性系統(tǒng)下易于捕獲大氣中的CO2，因而有利于進行光合作用[3]，而浮游植物的光合作用能顯著提高水體pH值，因此pH值是藻密度變化的被動因子。溶解氧是參與浮游植物代謝過程的重要物質(zhì)，在湖泊等人為因素干擾較少的水體中，隨著浮游植物生物量的上升，水體中的溶解氧水平會由于光合作用增強而增加，因此溶解氧也是水體藻密度的被動因子。

5 藻密度與水質(zhì)因子的多元線性回歸分析

5.1 藻密度與水質(zhì)因子的相關(guān)分析

根據(jù)2011～2014年的蠡湖心水質(zhì)自動監(jiān)測站的數(shù)據(jù)，對藻密度與其它水質(zhì)因子進行相關(guān)性分析，結(jié)果列于表2。

表2 各年份藻密度與水質(zhì)因子的相關(guān)系數(shù)

注：*ρ<0.05相關(guān)顯著；**ρ<0.01相關(guān)極顯著

各年份藍綠藻密度與水溫呈正相關(guān)，這很好的符合了自然規(guī)律；與濁度呈正相關(guān)，也解釋了藻密度與濁度之間相互制約的關(guān)系；葉綠素在2011年和2012年與藻密度的呈負相關(guān)且相關(guān)性較低，表明這兩年蠡湖心水域藻類種群結(jié)構(gòu)變化較劇烈，在2013年和2014年與藻密度呈正相關(guān)且相關(guān)性相對較高，表明這兩年蠡湖心水域藻類種群變化較前兩年更平穩(wěn)；蠡湖心溶解氧含量較高，4年的平均值為9.30 ng/L，達到一類水質(zhì)標準，且溶解氧與主要與水溫有關(guān)，綜合4年來看，與藻密度呈負相關(guān)；pH值是藻類密度變化的被動因子，蠡湖心pH值維持在天然水正常范圍，2011年較其它3年與藻密度的相關(guān)性要高出很多，這可能與2011年前異常數(shù)據(jù)過多，造成取得的有效數(shù)據(jù)較少有關(guān)；電導率與藻密度相關(guān)性較差，4年總體與藻密度的相關(guān)性不顯著。

5.2 藻密度與水質(zhì)因子的逐步回歸分析

多元回歸方程的建立一方面要滿足統(tǒng)計學的要求，另一方面也要考慮研究的實際情況。因此，建立藻密度與水質(zhì)因子逐步回歸時，用于回歸的水質(zhì)因子要符合以下兩個原則：一是方程方差分析F值的顯著水平P應(yīng)小于0.05，否則建立的方程不能使用；二是自變量與因變量之間的因果關(guān)系明確，自變量之間獨立性較強。通過這兩個篩選條件，應(yīng)用逐步分析法建立相應(yīng)的多元線性回歸方程見表3。由表3可見，歷年篩選出的對藻密度有顯著影響的水質(zhì)因子各不相同。其中水溫和濁度在各年度以及4年綜合的回歸方程中均入選；葉綠素入選各年度；pH值和電導率除2014年以外均入選；溶解氧入選2012年、2013年及4年綜合。

6 結(jié)語

本文使用蠡湖多年水質(zhì)數(shù)據(jù)，并對藻密度的變化規(guī)律進行了分析；利用灰關(guān)聯(lián)法對蠡湖藻密度與其它水質(zhì)因子的關(guān)系進行了評價，得到水溫是影響藻密度最重要的因素，濁度次之，葉綠素排在第3，pH值和電導率排名較后，溶解氧與藻密度的關(guān)系相對最小的結(jié)論；對藻密度和其它水質(zhì)因子進行了多元回歸分析，并得到了藻密度和其它水質(zhì)因子各年度和4年綜合的多元回歸方程，同樣表明水溫、濁度、葉綠素a等因子影響藻密度。

表3 藻密度與水質(zhì)因子的回歸方程

注：Y藻密度(萬個/L)、XT(℃)、Xλ(Us/CM)、XTU(NYU)、Xchla(ug/L)、XDO(mg/L)、XPH(無量綱)

[1]易得生,郭 萍.灰色理論與方法[M].北京:石油工業(yè)出版社,1992.

[2]東亞斌,段志善.灰色關(guān)聯(lián)度分辨系數(shù)的一種新的確定方法[J].西安建筑科技大學學報：自然科學版，2008，40(4)：559～592.

[3]邢麗貞,陳華東,李 飛.景觀水體中藻類水華的成因及藥劑控制分析[J].山東建筑大學學報，2006，21(6)：553～556.

2015-10-30

謝揚平(1975—)，女，四川中江人，工程師，主要從事環(huán)境管理工作。

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1674-9944(2015)12-0193-04