(新疆維吾爾自治區(qū)水文局，新疆 烏魯木齊 830000)

主成分分析法在烏魯木齊河水質(zhì)評價中的應(yīng)用

崔曉雨

(新疆維吾爾自治區(qū)水文局，新疆 烏魯木齊 830000)

新疆維吾爾自治區(qū)水資源匱乏，導(dǎo)致水生態(tài)極其脆弱，烏魯木齊市作為主要人口聚集區(qū)自然成為監(jiān)測重點。本文以烏魯木齊河水質(zhì)檢測和評價工程為實例，介紹了主成分分析法的應(yīng)用步驟及對烏魯木齊河水質(zhì)評價的結(jié)果，針對檢測出的問題提出了一些建議。

主成分分析法；水質(zhì)評價；應(yīng)用；監(jiān)測

烏魯木齊市作為新疆維吾爾自治區(qū)省會城市，現(xiàn)有人口超過350萬，隨著“西部大開發(fā)”戰(zhàn)略的不斷深入，烏魯木齊市經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展，但隨之而來的水污染問題凸顯。由于深處西北內(nèi)陸，烏魯木齊屬于缺水型城市，年平均降水量范圍在130～420mm，且分布不均。匱乏的補(bǔ)給水源導(dǎo)致當(dāng)?shù)厮h(huán)緩慢，而烏魯木齊市的母親河——烏魯木齊河的水污染問題累積效應(yīng)顯著，給當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展蒙上了陰影。

1 流域概況

烏魯木齊河是新疆維吾爾自治區(qū)的一條內(nèi)流河，起源于天山山脈的一號冰川，橫穿烏魯木齊市至米泉區(qū)北部，全長214km，流域面積約5803km2，徑流量為2.37億m3/a，補(bǔ)給來源有上游冰雪融水、降水、地下水等。烏魯木齊河是烏魯木齊市工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和城市生活用水的主要水源，沿河建有多個水庫，對于城市防洪排澇、沿河綠化等有著重要意義。在2015年，相關(guān)部門決定治理烏魯木齊河烏魯木齊市段，前期需對其水質(zhì)情況進(jìn)行檢測分析，設(shè)計采用主成分分析法。

2 主成分分析法

主成分分析法也叫做主分量分析法，其本質(zhì)是將多指標(biāo)轉(zhuǎn)化為幾個綜合指標(biāo)，這樣會有效避免過多的變量，降低分析的復(fù)雜性[1]。該方法并不是簡單地將不太重要的指標(biāo)去掉，而是通過分析各項指標(biāo)的潛在信息而提取一些綜合性指標(biāo)，盡可能用這幾個綜合性指標(biāo)代替原來的較多指標(biāo)[2]。目前主要分支方法包括特征值分解、SVD、NMF等。

主成分分析法的主要應(yīng)用步驟分以下幾個：?將原始變量數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；?在標(biāo)準(zhǔn)化處理的基礎(chǔ)上計算出相關(guān)系數(shù)矩陣R[3]；?計算相關(guān)系數(shù)矩陣R的特征值λ和特征向量e；?計算主成分貢獻(xiàn)率、累計貢獻(xiàn)率，確定主成分載荷，并得出主成分分值[4]。

3 主成分分析法的應(yīng)用分析

3.1 烏魯木齊河水質(zhì)監(jiān)測原始數(shù)據(jù)處理及標(biāo)準(zhǔn)化

從2013年起，相關(guān)部門就對烏魯木齊河市區(qū)段進(jìn)行了3個年度的跟蹤調(diào)查，其中對每年的豐水期、平水期、枯水期進(jìn)行分別采樣，共設(shè)置了8個監(jiān)測斷面。水質(zhì)采樣嚴(yán)格按照規(guī)范進(jìn)行，共計有各項指標(biāo)31類，將所有數(shù)據(jù)建立成一個31×75的數(shù)據(jù)矩陣：

(1)

式(1)中X1，X2，…，X31等均為原變量指標(biāo)，根據(jù)式(1)的原始數(shù)據(jù)矩陣，可得到新的變量矩陣[5]，定義為F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)31等，具體計算見式(2)，其中m=31，p=75。由于計算量較大，本項目應(yīng)用了MAT- LAB應(yīng)用統(tǒng)計軟件，在此不再進(jìn)行詳細(xì)敘述，最終得到11個主要變量的相關(guān)系數(shù)矩陣，具體見表1。

(2)

經(jīng)分析可知：新變量F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)31分別是原始變量的第1，第2，…，第31主成分，它們的方差逐步遞減。在實際分析時，我們只挑選最初的幾個大數(shù)值就可以抓住主要因素，達(dá)到評價目的。在本項目中選取累計貢獻(xiàn)率大于70%的主要成分[6]。經(jīng)計算，7個變量的前3個貢獻(xiàn)率之和為73.8%，因此可用前3個主成分表示，具體計算結(jié)果見表2。

表1 烏魯木齊河檢測數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)矩陣

表2 本項目成分矩陣結(jié)果

3.2 烏魯木齊河監(jiān)測數(shù)據(jù)主成分計算結(jié)果分析

在本項目中，前3個新變量方差的累計貢獻(xiàn)率已經(jīng)很高，其中排第一的主成分其貢獻(xiàn)率達(dá)到49%左右，基本可以反映烏魯木齊河市區(qū)段的總體水質(zhì)污染情況；第二、第三的主成分貢獻(xiàn)率依次為19%和5.8%，它們代表的是在第一成分污染的基礎(chǔ)上，烏魯木齊河道一般的有機(jī)污染和水體富營養(yǎng)化等情況。前三個變量貢獻(xiàn)率累積達(dá)到73.89%，在此可以認(rèn)為它們能夠反映出烏魯木齊市區(qū)段河道的水質(zhì)情況。

a. 第一主成分分析。在第一主成分中，高錳酸鉀、石油類、總氮這三個因素所占權(quán)系數(shù)較大，而且這三個因素的變化方向相同，基本可以判斷這三個指標(biāo)變化來自同一個污染源。這三個指標(biāo)可反映出烏魯木齊河道市區(qū)段的主要污染物來自上游及周邊土壤淋溶物質(zhì)大量進(jìn)入，且石油類代表有工業(yè)及生活廢水流入。根據(jù)這些數(shù)據(jù)可制定相應(yīng)的治理措施：?加大烏魯木齊河上游植被的保護(hù)，減少水土流失現(xiàn)象，建設(shè)可靠的水土防護(hù)林；?沿河道大力查封私自排污口，包括汽車修理店、洗車行等，可降低水中石油類物質(zhì)含量。

b. 第二主成分分析。在第二主成分中，生化需氧量、氨氮、總磷所占權(quán)系數(shù)最大，這三個因素變化方向不同，主要反映了水體中有機(jī)物污染狀況。生化需氧量的增加代表水體中可降解有機(jī)物含量增多，進(jìn)而水體溶解氧濃度顯著減少，這主要是由于生活污水排放較多導(dǎo)致的。有機(jī)物污染是人口密集區(qū)河道常見的污染源，因此應(yīng)加強(qiáng)烏魯木齊市生活污水排放管制，不可在沒經(jīng)處理的情況下直接排放。

c. 第三主成分分析。在第三主成分中，生化需氧量、pH值、總磷所占權(quán)系數(shù)最大，且它們正相關(guān)。可反映出在第一、第二主成分確定的情況下，若條件達(dá)到要求，水體中的植物會大量繁殖，此時水體的生化需氧量、pH值會增加，水體將出現(xiàn)富營養(yǎng)化，反應(yīng)方程式如下：

在歷年水質(zhì)取樣時，烏魯木齊河曾多次出現(xiàn)發(fā)綠現(xiàn)象，說明富營養(yǎng)化長期存在。針對這類問題，可采取以下措施：?控制上游養(yǎng)魚場數(shù)量及規(guī)模；?減少上游耕地使用化肥量。

4 結(jié) 語

城市河道污染是當(dāng)前我國各大城市面臨的共性問題。通過對水質(zhì)進(jìn)行檢測分析，可獲得主要污染物，并由此推斷出可能的污染源。烏魯木齊河市區(qū)段通過應(yīng)用主成分法分析，得到了主要污染源，包括上游水土流失、生活生產(chǎn)污水排放等，可以據(jù)此進(jìn)行針對性地治理，可達(dá)到事半功倍的效果。

[1] 劉小南, 崔巍. 主成分分析法在汾河水質(zhì)評價中的應(yīng)用[J]. 中國給水排水, 2009(25)：42- 44.

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[3] 方紅衛(wèi), 孫世群, 朱雨龍, 等. 主成分分析法在水質(zhì)評價中的應(yīng)用及分析[J]. 環(huán)境科學(xué)與管理, 2009(12)：27- 30.

[4] 姚智騫. 基于主成分分析法的玄武湖水質(zhì)評價應(yīng)用與解析[J]. 中國科技信息, 2013(2)：42- 45.

[5] 黃勝, 王斌, 丁桑嵐, 等. 主成分分析法在二灘水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)綜合分析中的應(yīng)用實例[J]. 重慶環(huán)境科學(xué), 2013(2)：41- 44.

[6] 林徐達(dá). 基于主成分分析法的飲水特征性指標(biāo)分類[J]. 科技創(chuàng)新導(dǎo)報, 2012(7)：15- 18.

ApplicationofprincipalcomponentanalysisinwaterqualityassessmentinUrumqiRiver

CUI Xiaoyu

(XinjiangUygurAutonomousRegionHydrographicBureau,Urumqi830000,China)

Water resources are deficient in Xinjiang Uygur Autonomous Region, thereby leading to extremely fragile water ecology. Urumqi becomes the focus of monitoring as the main population gathering area naturally. In the paper, Urumqi River water quality testing and evaluation project is regarded as an example. The application steps of principal component analysis method and the results of Urumqi River water quality assessment are introduced. Some suggestions are proposed aiming at the detected problems.

principal component analysis method; water quality assessment; application; monitoring

10.16616/j.cnki.10- 1326/TV.2017.010.008

TV213.4

A

2096-0131(2017)010-0025-03