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        主成分分析法在哨子河干流水質(zhì)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

        2017-06-21 09:34:55孫曉蕾
        東北水利水電 2017年6期
        關(guān)鍵詞:哨子水質(zhì)評(píng)價(jià)分析法

        孫曉蕾

        (遼寧省鞍山水文局,遼寧鞍山114039)

        主成分分析法在哨子河干流水質(zhì)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

        孫曉蕾

        (遼寧省鞍山水文局,遼寧鞍山114039)

        水質(zhì)系統(tǒng)是受多維因子影響的復(fù)雜系統(tǒng),每個(gè)因子只能從某個(gè)方面、某種程度反映水環(huán)境質(zhì)量狀況,并且由于某些因子間有不同程度的相關(guān)性。因此,用全部因子綜合評(píng)價(jià)水環(huán)境質(zhì)量狀況,容易造成分析信息龐大重疊、計(jì)算量大、定量定性困難等問(wèn)題。利用SPSS23.0軟件,通過(guò)主成分分析法提取主成分因子、壓縮數(shù)據(jù),定量定性評(píng)價(jià)哨子河水質(zhì)狀況,提取主要污染因子為高錳酸鹽指數(shù)、溶解氧、氨氮。

        SPSS軟件;主成分分析法;哨子河干流;水質(zhì)評(píng)價(jià)

        中國(guó)7大江河水系均受到污染,水資源短缺已成為首要難題,地表水的水質(zhì)監(jiān)測(cè)、評(píng)級(jí)和治理刻不容緩。水質(zhì)評(píng)價(jià)首先需要根據(jù)評(píng)價(jià)目標(biāo)選定評(píng)價(jià)對(duì)象、相關(guān)參數(shù)、評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和方法等,然后對(duì)水體的整體水質(zhì)狀況、開(kāi)發(fā)利用情況、治理方案做出評(píng)價(jià)和建議。水質(zhì)評(píng)價(jià)科學(xué)、全面、準(zhǔn)確、客觀地反映水質(zhì)情況及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì),可為各部門(mén)的污染源控制、水體開(kāi)發(fā)規(guī)劃、水環(huán)境保護(hù)、污染治理等提供決策依據(jù)。

        1 主成分分析法

        1.1 選擇依據(jù)

        國(guó)內(nèi)外對(duì)水質(zhì)評(píng)價(jià)的方法主要有簡(jiǎn)單指數(shù)法、分級(jí)加權(quán)評(píng)分法、普通概率統(tǒng)計(jì)法、模糊統(tǒng)計(jì)評(píng)價(jià)法、灰色數(shù)學(xué)法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。國(guó)內(nèi)外普遍采用的概率統(tǒng)計(jì)法、模糊評(píng)價(jià)法、灰色模型法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等評(píng)價(jià)方式各自具有顯著優(yōu)點(diǎn),均能對(duì)水質(zhì)做出較好的評(píng)價(jià),但水體系統(tǒng)的復(fù)雜多變,決定了每種因素只能從某個(gè)方面某種程度上反映某個(gè)時(shí)間段的水質(zhì)情況,并且每種因素之間的疊加、交互關(guān)聯(lián),使某些信息重疊或被掩蓋。

        主成分分析法基于原始數(shù)據(jù)的正態(tài)分布,在原始數(shù)據(jù)信息損失最少的情況下,通過(guò)數(shù)學(xué)方法,把大量具有相關(guān)性的一組變量變換成少量的獨(dú)立的變量(主成分),使每個(gè)主成分都能涵蓋原始因素的大部分信息,且承載的信息范圍不重疊,是一種數(shù)學(xué)降維思想,產(chǎn)生數(shù)據(jù)壓縮和特征提取的效果,其使水質(zhì)評(píng)價(jià)過(guò)程簡(jiǎn)單化、結(jié)果準(zhǔn)確化。將主成分分析法應(yīng)用于地表水河流代表斷面的水質(zhì)評(píng)價(jià),在計(jì)算簡(jiǎn)潔性、方法可比性、定量定性結(jié)合程度、指標(biāo)選取代表性等方面具有明顯優(yōu)勢(shì)。

        1.2 處理軟件

        將應(yīng)用主成分分析法對(duì)哨子河干流水質(zhì)進(jìn)行評(píng)價(jià)研究,其中數(shù)學(xué)降維運(yùn)算處理利用SPSS 23.0軟件完成。SPSS(Statistical Product and Service Solutions)軟件為IBM公司推出的用于統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)和分析檢驗(yàn)的組合軟件包。

        1.3 建模步驟

        1)建立個(gè)樣本個(gè)因子的原始變量矩陣:

        2)對(duì)原始變量矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化:

        3)求出特征值和特征向量

        將p個(gè)特征根按大小排列(λ1≥λ2≥…≥λp),貢獻(xiàn)率為:

        4)確定主成分個(gè)數(shù)

        當(dāng)信息覆蓋范圍大于85%時(shí),鎖定該m值。則研究的n個(gè)因子降為m個(gè)主成分,篩選主要因子,確定主成分個(gè)數(shù)。

        5)主成分表達(dá)式Fi(i-1,…,p)如下:

        6)確定綜合評(píng)價(jià)函數(shù):

        式中:n為因子個(gè)數(shù);m為樣本個(gè)數(shù);Zij為標(biāo)準(zhǔn)化值;xij表示第i個(gè)樣本在第j個(gè)因子上的取值;xj為樣本均值;Sj為樣本標(biāo)準(zhǔn)差為樣本方差;λ為特征值;a1m,a2m,…,anm為原始變量矩陣的協(xié)方差陣的特征值的特征向量;ZX1,ZX2,…,ZXn為原始變量矩陣經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理的值;p為主成分個(gè)數(shù)。

        2 應(yīng)用

        2.1 樣本點(diǎn)及監(jiān)測(cè)指標(biāo)

        哨子河,入黃海大洋河的支流,河流總長(zhǎng)171.85 km,流域面積2 155.03 km2,總落差904 m。選取哨子河干流小荒溝、大房身和文家街上中下游3個(gè)斷面進(jìn)行水質(zhì)評(píng)價(jià)計(jì)算,采用2015年5月至2016年4月共計(jì)12個(gè)月的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。為了更加全面準(zhǔn)確地表達(dá)3個(gè)斷面的水質(zhì)情況,以便更加合理地進(jìn)行后續(xù)的主成分分析,特選擇pH,DO,BOD5等9個(gè)項(xiàng)目進(jìn)行評(píng)價(jià),詳情見(jiàn)表1。

        2.2 SPSS軟件評(píng)價(jià)過(guò)程及結(jié)果

        將表1的數(shù)據(jù)錄入SPSS 23.0軟件中,建立原始變量矩陣X1,X2,X3,并將原始矩陣標(biāo)準(zhǔn)化。利用軟件的“降維”功能對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化后的矩陣進(jìn)行主成分分析,生成相關(guān)性矩陣表。根據(jù)軟件生成的總方差表,選擇特征值大于1的前個(gè)主成分生成主成分表達(dá)式,確定主成分綜合評(píng)價(jià)模型為:

        表1 監(jiān)測(cè)斷面各項(xiàng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)mg/L

        根據(jù)主成分表達(dá)式,計(jì)算3個(gè)斷面的各時(shí)間點(diǎn)主成分值并排序,最后統(tǒng)計(jì)綜合得分,詳情見(jiàn)表2和圖1。

        表2 監(jiān)測(cè)斷面水質(zhì)主成分分析結(jié)果

        3 結(jié)論

        圖1 斷面水質(zhì)變化趨勢(shì)圖

        1)由圖1可知,3個(gè)斷面大概趨勢(shì)相同,綜合來(lái)看,哨子河汛期的5月至8月份整體水質(zhì)優(yōu)良,應(yīng)該與水流量增大、降雨量增多有關(guān);而在9月至12月份水質(zhì)稍有下降,應(yīng)該與河流水量減少、污染物擴(kuò)散減弱有關(guān);在1月至4月份為一周期年的水質(zhì)最差期,不僅因?yàn)榈乇硭獠焕谖廴疚飻U(kuò)散,而且覆氧量的減少和溫度降低也不利于水體的自?xún)暨^(guò)程。

        2)3個(gè)斷面SPSS軟件分析后結(jié)果顯示,哨子河水質(zhì)主要污染因子為高錳酸鹽指數(shù)、溶解氧、氨氮,可在今后的監(jiān)測(cè)工作中著重關(guān)注這幾項(xiàng)指標(biāo),以便快捷分析和評(píng)價(jià)哨子河水質(zhì)情況,為監(jiān)測(cè)斷面更新、水功能區(qū)劃提供參考。

        3)主成分分析法,能以少數(shù)的綜合變量來(lái)代表原始數(shù)據(jù)的信息,使數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)化,且能科學(xué)、客觀地反映主體的綜合污染程度,可應(yīng)用于環(huán)境質(zhì)量分區(qū)、分級(jí)治理等環(huán)境保護(hù)管理領(lǐng)域。

        [1]萬(wàn)金保,何華燕,曾海燕,等.主成分分析法在鄱陽(yáng)湖水質(zhì)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].南昌大學(xué)學(xué)報(bào),2010,32(2):113—117.

        [2]彭乾,鄭艷俠.基于主成分分析法的石家莊市民心河水質(zhì)評(píng)價(jià)研究[J].懷化學(xué)院學(xué)報(bào),2011,30(8):92—96.

        [3]方紅衛(wèi),孫世群,朱雨龍,等.主成分分析法在水質(zhì)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用及分析[J].環(huán)境科學(xué)與管理,2009,34(12):152—154.

        [4]王艾,馮紹元,鄭艷俠.主成分分析法在溫榆河水質(zhì)評(píng)價(jià)中的初步應(yīng)用[J].北京水務(wù),2011(2):49—52.

        X83

        A

        1002-0624(2017)06-0017-03

        2016-11-20

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