周 昊，徐愛俊，周素茵

·農業(yè)生物環(huán)境與能源工程·

生豬養(yǎng)殖污水水質指標相關性分析與建模

周 昊，徐愛俊，周素茵※

（1. 浙江農林大學信息工程學院，杭州 311300； 2. 浙江省林業(yè)智能監(jiān)測與信息技術研究重點實驗室，杭州 311300）

生豬養(yǎng)殖污水成分復雜且對環(huán)境存在較大的污染風險，常規(guī)實驗室監(jiān)測法準確性高但效率低且時效性差，自動監(jiān)測法速度快但成本高。為尋求一種能兼顧兩種方法優(yōu)點的監(jiān)測方案，該研究以一家規(guī)模生豬養(yǎng)殖場的排放污水為研究對象，對衡量污水水質的7個主要指標的變化特征、相關性和其中2個指標的回歸建模進行了研究。通過對不同季節(jié)及不同氣候條件下30組隨機樣本的檢測與相關性分析，發(fā)現氨氮、總氮和電導率有相似的變化趨勢且彼此之間均存在強相關性，相關系數分別為0.772、0.775和0.920。基于相關性分析結果，對氨氮和總氮分別進行了一元和多元回歸分析建模，并確定了相對最佳的適合于氨氮的“多項式回歸模型”和總氮的“綜合模型”。經驗證，兩個模型的決定系數分別為0.855和0.953，可較好地用于評價生豬養(yǎng)殖污水中氨氮和總氮2個指標的濃度大小?；谶@2個模型，生豬養(yǎng)殖污水需直接檢測的主要指標的數量可有效減少、檢測難度和成本均明顯降低。因此，模型可為生豬養(yǎng)殖污水高效、低成本的自動監(jiān)測方案的建立提供重要的理論基礎。

生豬養(yǎng)殖污水；水質；相關性；回歸分析

0 引 言

生豬養(yǎng)殖污水成分復雜，其包含的污染物濃度較高，極易造成下游地表和地下水體的富營養(yǎng)化，對生態(tài)環(huán)境構成極大的威脅[1-2]。多年來，生豬養(yǎng)殖污水的凈化方法、處理工藝、主要指標的去除方法等一直都是研究的熱點[3-10]。根據處理工藝的不同，生豬養(yǎng)殖污水的處理方式主要包括生態(tài)處理、工業(yè)處理和集中處理[11-13]。其中工業(yè)處理后的污水因直接排放到自然水體中而存在較大的環(huán)境污染風險，而關于該處理模式下的污水監(jiān)測因受指標數量多、成本高等諸多因素的限制，目前主要還是采用常規(guī)的取樣監(jiān)測法[14-15]。因此，尋求一種快速、低成本的生豬污水指標監(jiān)測方法是一個十分重要的發(fā)展方向。

衡量畜禽尤其是生豬養(yǎng)殖污水水質狀況的主要指標有氨氮（ammonia nitrogen，NH3-N）、總磷（total phosphorus，TP）、總氮（total nitrogen，TN）和化學需氧量（chemical oxygen demand，COD）等[16]。針對這些指標的檢測，除了傳統的實驗室化學檢測法，一些新興領域的測量方法和去除方法也相繼問世。陳一輝等[17]基于生物藥物的“酶法”檢測污水中NH3-N含量，該方法操作簡單，精度和靈敏度高，但所用試劑不易保存，且成本相對較高；何金成等[18-19]利用近紅外光譜法先后實現了廢水中COD、五日生化需氧量（five-day biochemical oxygen demand，BOD5）和酸堿度（potential of hydrogen，pH）等指標的快速測量與預測建模，能較好的反應水體中有機物含量；Luo等[20]提出了一種基于人工濕地種植肉芽孢菌高效去除生豬污水中TP的方法；干方群等[21]發(fā)現了高嶺土對畜禽廢水中的TP有較好的凈化效果；基于神經網絡模型的水質預測與評價也是一種較常用的水質研究方法[22-24]。

基于相關性分析方法，尋找水質指標與其他因子的關系的研究也較為普遍。張賢龍等[25]研究發(fā)現艾比湖流域的水質指標溶解氧（dissolved oxygen，DO）和COD可通過二維熒光峰值進行快速估算；徐利等[26]得出張家口市清水河中葉綠素a與TP呈極顯著正相關；Copetti等[27]通過實驗室分析法和現場連續(xù)測量相結合，對意大利米蘭的Seveso河流中微量金屬與濁度、總可溶性固形物等分析，發(fā)現二者相關程度較高。張苒等[28]通過對廣東省主要流域的2個水質自動監(jiān)測站連續(xù)3年的自動監(jiān)測數據的分析，發(fā)現pH、濁度、電導率（electrical conductivity，EC）和DO之間均有不同程度的相關，同時EC與TP、COD和NH3-N均具有較強的相關性，并基于該特點成功實現了污水的預警監(jiān)測。

綜上所述，國內外不乏對水質指標的檢測、相關性分析等研究，但針對生豬養(yǎng)殖污水水質指標間關系的分析等卻鮮見報道。本研究以一家污水處理工藝成熟、豬只生產均衡的規(guī)模生豬養(yǎng)殖場的排放污水為研究對象，對污水中的7個指標（NH3-N、TP、TN、COD、pH、EC和DO）進行了特征分析、相關性分析和部分指標的回歸建模，分別得到了NH3-N和TN的回歸模型。以這些模型為理論依據，旨在探尋一種高效、低成本的生豬養(yǎng)殖污水水質自動監(jiān)測方案。

1 材料與方法

1.1 采樣區(qū)域概況

選擇浙江省北部地區(qū)一家規(guī)模生豬養(yǎng)殖場作為采樣點。該養(yǎng)殖場占地33.35 hm2，各類豬舍建筑面積約30 000 m2，每年生豬出欄量約20 000頭。養(yǎng)殖場的污水處理工程采用較為先進的“養(yǎng)殖廢水低C/N比厭氧沼液高效脫氮除碳處理”工藝。

1.2 樣本采集與檢測

1.2.1 樣本采集

為提高研究結論的準確性與可靠性，分別在不同的季節(jié)，以及陰雨天、晴天、雪天等不同氣候、不同天氣情況下進行隨機采樣，采集目標為各道污水處理工序中的不同水樣。其中2018年10月和11月，2019年3月和5月各采樣4次；2019年1月、2月和7月各采樣3次；2018年12月、2019年4月和6月各采樣5次，共計樣本數量40組。將每次采集的樣本中取一組作為檢驗樣本，遴選出建模樣本30組，檢驗樣本10組。

1.2.2 指標檢測及方法

本研究的檢測指標為電導率（electrical conductivity，EC）、酸堿度（potential of hydrogen，pH）和溶解氧（dissolved oxygen，DO），以及《畜禽養(yǎng)殖業(yè)污染物排放標準》中規(guī)定的氨氮（ammonia nitrogen，NH3-N）、總磷（total phosphorus，TP）、總氮（total nitrogen，TN）和化學需氧量（chemical oxygen demand，COD）。其中，EC、pH和DO等均于現場檢測，之后使用相應容器對水樣進行密封，立即運送到實驗室對NH3-N、TP、TN和COD 4個水質指標進行實驗室化學法檢測。

1）指標檢測方法

各指標的檢測方法及儀器如表1所示。

表1 水質指標檢測方法及儀器

2）數據分析方法

采用SPSS 24.0軟件對污水中各水質指標進行Pearson相關性分析、相關系數計算以及數據建模；采用Origin Pro 9.0軟件進行圖表繪制。

2 結果與分析

2.1 各水質指標特征

將檢測后的水質指標數據輸入SPSS軟件進行分析，得到各自的統計特征如表2所示。由于每組水樣中溶解氧（dissolved oxygen，DO）的大小基本無變化，故將其忽略。

表2 水質指標的統計特征

由表2可以看出，氨氮（ammonia nitrogen，NH3-N）、電導率（electrical conductivity，EC）和總氮（total nitrogen，TN）3個指標的變異系數相對較高，均超過了40%，濃度大小波動較大；而總磷（total phosphorus，TP）、化學需氧量（chemical oxygen demand，COD）和酸堿度（potential of hydrogen，pH）的變異系數僅為24%、20%和6%，數值變化幅度相對較小。

各水質指標濃度或數值變化情況如圖1所示，在不同工序、不同采樣時間以及不同季節(jié)、氣溫等條件下，僅NH3-N、TN和EC的變化趨勢相似，除此之外，其余各指標濃度或大小變化均無明顯規(guī)律可循。

圖1 水質指標濃度或數值變化

綜合表2和圖1可以看出，NH3-N、TN和EC 3個指標的大小總體均呈緩慢下降趨勢，因此推測三者之間可能存在某種聯系，但直接從圖表中得出具體的數值關系，難度系數較大。

2.2 水質指標間相關性分析

首先對研究的6個水質指標進行分組?；诟髦笜说臏y量方法的不同以及所用傳感器檢測成本的高低，將NH3-N、COD、TP和TN 4個在實驗室進行化學法檢測的指標歸納入組Ⅰ；將pH和EC 2種由儀器直接檢測的指標歸納入組Ⅱ。組Ⅰ內各指標檢測成本及復雜程度總體來說均高于組Ⅱ內各指標，對組Ⅰ和組Ⅱ中各指標進行Pearson相關性分析，分析結果如表3所示。

表3 各水質指標間的相關系數

注：*表示<0.05，**表示<0.01。

Note: * Indicates<0.05, ** indicates<0.01.

表3中的相關性分析結果表明，在不同條件下采集的水樣樣本中：NH3-N與TN、NH3-N與pH、NH3-N與EC、EC與TN這4組數據均存在極顯著相關關系（<0.01）。其中TN與EC之間存在極強的顯著正相關關系，Pearson相關系數高達0.920；NH3-N分別與TN和EC 2個指標存在較強的顯著正相關關系（<0.05），Pearson相關系數分別為0.772和0.775；此結果與2.1小節(jié)中NH3-N、EC和TN 3個指標變化規(guī)律大致相似的情況相吻合。

除此之外，NH3-N和pH間雖存在極顯著相關關系，但相關系數只有0.564；NH3-N和TP、TP和TN、TP和EC之間雖有顯著的相關關系，但相關系數也都較低，均小于0.50；其余水質指標之間則既不存在顯著相關關系，Pearson相關系數也不高，對本研究的后續(xù)建模沒有參考價值。

2.3 模型構建與驗證

2.3.1 模型構建

由2.2中的分析可知，NH3-N、TN和EC 3個水質指標兩兩之間均存在較高的顯著相關性?；谠撓嚓P性，本研究構建了三者之間的具體回歸模型。

首先建立3個一元回歸模型：“NH3-N和EC之間的回歸模型”、“TN和EC之間的回歸模型”、“NH3-N和TN之間的回歸模型”。在“NH3-N和EC之間的回歸模型”及“TN和EC之間的回歸模型”中，因EC檢測方便且精度較高，故將其設為自變量，TN和NH3-N作為組Ⅰ內被替代檢測的指標，分別設作因變量；而在NH3-N和TN之間的回歸模型中，則將NH3-N設為因變量，TN設為自變量。表4、表5和表6中分別列出了三者之間不同方法下的擬合效果。

表4 NH3-N和EC擬合效果比較

注：RSS為殘差平方和，MSR為均方回歸，2為決定系數，下同。

Note: RSS is Residual sum of squares, MSR is Mean square regression,2is coefficient of determination, the same below.

由表4可知，NH3-N和EC的3種回歸模型中，線性式的模型擬合效果遠低于另外2種模型，二次式與多項式雖然有相似的RSS和決定系數2，但多項式模型的MSR僅為90.08，明顯小于二次式模型，因此多項式是NH3-N和EC的最佳回歸模型，其擬合效果如圖2a所示。

表5 TN和EC擬合效果比較

TN和EC之間的回歸模型經過篩選分別選用了線性式、冪次式以及多項式。由表5可知，無論是RSS還是MSR，冪次式較其他2種模型都具有極大優(yōu)勢，且冪次式具有較大的決定系數2，因此冪次式是TN和EC的最佳回歸模型，其擬合效果如圖2b所示。

根據NH3-N和TN之間的數據關系，也分別選用了線性式、二次式及多項式3種回歸模型。表6的3種模型中，多項式的RSS為56.91，MSR為86.75，相對另外2種模型較小，決定系數2為0.82，遠高于線性式和二次式。因此NH3-N和TN使用多項式建立模型時，其擬合度最優(yōu)，擬合效果如圖2c所示。

表6 NH3-N和TN擬合效果比較

圖2 擬合效果

由圖2b可知，TN和EC的擬合線性度最高，同時圖2c中的NH3-N和TN也有較好的擬合效果，故本研究嘗試將圖2b和圖2c中的兩個模型組合，以EC為自變量、以TN為中間變量、以NH3-N為因變量，建立式（1）中的組合回歸模型，其擬合效果如圖2d所示。

綜上分析，本研究針對NH3-N為因變量而建立的模型為多項式回歸模型以及組合后的回歸模型，分別將其定義為模型Ⅰ和模型Ⅱ；針對TN而建立的模型為冪次式回歸模型，將其定義為模型Ⅲ。

2.3.2 模型驗證

為了檢驗回歸模型的準確性，調取準備好的10組檢驗樣本數據，對上文得到的模型Ⅰ、模型Ⅱ、模型Ⅲ進行模型精度檢驗。根據各模型自變量的要求，將對應的檢驗樣本水質指標實測值代入到各回歸模型中，得到各回歸模型中因變量的估算值，根據得到的估算值與相應的實測值建立線性擬合圖，通過樣點距離1:1標準參考線的離散程度、擬合線與1:1標準參考線的偏離程度以及2值的大小來衡量回歸模型的準確性[29]。

1）針對NH3-N的模型驗證

模型Ⅰ和模型Ⅱ的NH3-N估算值與實測值線性擬合效果分別如圖3a和圖3b所示。從NH3-N各樣點的分布來看，模型Ⅰ所對應的擬合圖中樣點分布的密集程度高于模型Ⅱ；從線性擬合線來看，模型Ⅰ所對應的擬合圖中，樣點的線性擬合線與1:1標準參考線的偏離程度更?。粡臎Q定系數2來看，模型Ⅰ對應擬合圖中，NH3-N估算值與實測值的決定系數2為0.855，而模型Ⅱ對應擬合圖中的決定系數2僅為0.803。因此從各方面來看，模型Ⅰ的擬合精度高于模型Ⅱ。

2）針對TN的模型驗證

模型Ⅲ中，TN的估算值與實測值線性擬合效果如圖3c所示。TN樣點距1:1標準參考線分布得很近且較為集中，樣點的線性擬合線與1:1標準參考線的偏差較小，TN的估算值與實測值的決定系數2為0.948，故模型Ⅲ的準確性較高。

圖3 模型驗證

2.3.3 綜合建模

在上述模型建立和驗證過程中，雖已得出針對TN的較高精度回歸模型，但由于缺乏對比參照模型，極易導致結論的片面性，同時NH3-N的回歸模型精度也有待提高。為此，本研究對NH3-N、TN和EC 3個水質指標進行綜合建模：

1）以NH3-N為因變量，EC和TN分別為自變量1、2建立式（2）中的綜合模型

2）以TN為因變量，NH3-N和EC分別為自變量1、2建立式（3）中的綜合建模

同樣，本研究將針對NH3-N建立的綜合模型定義為模型Ⅳ，針對TN建立的綜合模型定義為模型Ⅴ。

圖4 綜合模型驗證

2.3.4 綜合模型驗證

為驗證綜合模型的準確性，本研究再次進行估算值與實測值的相關性分析，以驗證回歸方程的擬合程度。同樣調取10組檢驗樣本數據，將指標真實值與估算值建立線性擬合圖，通過樣點距離1:1標準參考線的離散程度、擬合線與1:1標準參考線的偏離程度以及2值的大小來衡量回歸模型的準確性。

1）針對NH3-N的綜合模型驗證

觀察模型Ⅳ對應的NH3-N估算值與實測值線性擬合效果（圖4a）可知，模型Ⅳ樣點分布較散，距離1:1標準參考線較遠，樣點的線性擬合線與1:1標準參考線的偏離程度大，決定系數2僅為0.607，故模型Ⅳ的擬合精度遠不如模型Ⅰ。

2）針對TN的綜合模型驗證

將模型Ⅴ與模型Ⅲ進行估算值與實測值線性擬合效果的對比（圖3c和圖4b）后發(fā)現，模型Ⅴ對應的TN樣點分布較模型Ⅲ更為集中，其樣點線性擬合線與1:1標準參考線明顯有著更小的距離偏差，且模型Ⅴ所對應的估算值與實測值擬合圖中決定系數2值更高（0.953）。因此，模型Ⅴ的精確度更高，能更準確地通過NH3-N和EC來描述養(yǎng)殖污水中的TN含量。

3 討 論

3.1 模型精度及其影響因素

評估生豬養(yǎng)殖污水排放是否達標的關鍵依賴于各水質指標的監(jiān)測結果的大小。但生豬養(yǎng)殖污水成分構成極其復雜，除了本研究中的主要指標外，還含有銅、鐵、鋅、錳等多種微量元素、抗生素、懸浮物等污染物。本研究僅僅是根據《畜禽養(yǎng)殖業(yè)污染物排放標準》的規(guī)定，對污水中的幾個主要指標氨氮（ammonia nitrogen，NH3-N）、總磷（total phosphorus，TP）、總氮（total nitrogen，TN）、化學需氧量（chemical oxygen demand，COD）、酸堿度（potential of hydrogen，pH）和電導率（electrical conductivity，EC）等的濃度或數值進行了檢測、相關性分析與部分指標的建模。在本研究中的污水指標檢測環(huán)節(jié)，為保障數據測量的精度和模型的準確性，pH和EC的現場采集分別使用的是具有溫度自動補償功能和較高精度（±0.01 pH和±0.5% F.S）的便攜式儀器，溶解氧（dissolved oxygen，DO）使用的具有鹽度補償功能、精度為±0.01 mg/L的熒光溶氧儀；4個主要指標（NH3-N、TN、TP和COD）的檢測采用的仍是傳統的實驗室化學檢測法，該方法雖然存在效率低、時效性差、人工成本高等缺點，但數據的準確性和可靠性可以得到保障[30]。

基于以上分析，本研究中構建的NH3-N和TN的回歸模型在準確性和可靠性上均有較好的基礎數據保障。但模型的精度是否可以進一步提高、是否與微量元素等其他污染物之間也存在相關性、是否存在多因素之間的協同效應與時序影響將是后期值得探討的問題。

3.2 高效低成本監(jiān)測方案可行性分析

高效低成本監(jiān)測意味著基于少于生豬養(yǎng)殖污水常規(guī)檢測指標數量的傳感設備及在線檢測設備便可達到全面監(jiān)測污水指標的目的，同時能兼顧常規(guī)檢測方法的準確性、可靠性和自動檢測方法的便捷性、時效性。關于2種方法的監(jiān)測效果對比及是否存在較好的一致性，劉京等[30]對15個國家地表水水質自動監(jiān)測站中的COD、NH3-N、TP、pH和DO共5個指標進行了連續(xù)3個月的站房外常規(guī)監(jiān)測、站房內常規(guī)監(jiān)測和自動監(jiān)測，共獲得6219組有效監(jiān)測數據，分析發(fā)現常規(guī)監(jiān)測法得到的兩組數據基本一致，同時與自動監(jiān)測數據有相同的變化趨勢，但一致程度均有所下降。該結果表明，可以基于自動監(jiān)測數據對各水質指標建立相應的回歸模型，從而實現準確、快速的水質指標的監(jiān)測。因此，基于本研究中的模型Ⅰ和模型Ⅴ，構建生豬養(yǎng)殖污水水質高效、低成本的自動監(jiān)測方案是可行的。方案中涉及的指標包括EC、pH、NH3-N、TP、TN和COD，其中在線檢測難度大、成本高[31]的TN無需直接檢測，其濃度可根據模型Ⅴ由NH3-N、EC的值計算得出，而檢測難度和成本相對較低的NH3-N濃度可根據模型I由EC大小得到；EC和pH的檢測采用與表1中相應儀器同類型電極，檢測簡單且成本較低；而TP和COD數據通過基于自動監(jiān)測數據的回歸模型獲得。與傳統監(jiān)測方法相比，該方案中需監(jiān)測的指標數量明顯減少，使得監(jiān)測總體難度下降、監(jiān)測成本降低、監(jiān)測效率提高。建立生豬污水部分重要監(jiān)測指標的回歸模型，構建基于模型并兼顧兩種監(jiān)測方法優(yōu)點的高效、低成本自動監(jiān)測方案是本研究的主要研究目的和創(chuàng)新點。此處只是從監(jiān)測指標的角度進行了探討，關于監(jiān)測方案的具體實現將是下一步研究的內容。

3.3 本研究不足之處

在研究過程中不乏待改善之處。由于實驗條件有限，本研究最終采樣40組，樣本容量偏小，易引發(fā)由于測量值異常而導致模型精度降低的情況，而足夠大的樣本容量有助于研究過程中及時排除異常值，提高模型的精度。另外，本研究在模型建立環(huán)節(jié)選擇了相對簡單的建模方法，在此基礎上進行模型對比分析、模型驗證、綜合建模和綜合模型驗證，滿足了用簡單易測指標推導高難度、高成本測量指標的基本要求。而更精確的回歸模型不僅可以達到替代檢測的基本目的，也可對各替代指標進行精準的估算，對養(yǎng)殖污水，乃至各類工業(yè)污水的監(jiān)測都具有十分重要的意義，也是本研究亟需不斷努力且不斷改進的方向。

4 總 結

通過數據分析，確定了生豬養(yǎng)殖污水中NH3-N、TN和EC 3個指標之間均存在極顯著的正相關關系?；谶@3個指標的強相關性，首先構建出NH3-N、TN和EC兩兩之間的回歸模型，通過比較各模型的決定系數2、殘差平方RSS和均方回歸MSR篩選出擬合效果最佳的回歸模型（模型Ⅰ和模型Ⅲ）；在此基礎上，將模型Ⅰ與模型Ⅲ組合并建立出新的NH3-N回歸模型（模型Ⅱ）；隨后研究又對3個指標進行綜合建模，分別得出了NH3-N綜合模型（模型Ⅳ）和TN綜合模型（模型Ⅴ）。至此本研究共建立模型Ⅰ-Ⅴ 5個回歸模型。在模型驗證環(huán)節(jié)，利用10組檢驗樣本數據，對模型的擬合效果進行模型精度驗證，并最終篩選出能較好地反映污水中NH3-N和TN濃度的最佳回歸模型：模型Ⅰ和模型Ⅴ?；谶@2個模型，對生豬養(yǎng)殖污水高效、低成本的自動監(jiān)測方案進行了可行性分析。

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Correlation analysis and modeling of water quality indexes for swine breeding wastewater

Zhou Hao, Xu Aijun, Zhou Suyin※

(1.,,311300,; 2.,311300,)

According to the difference of treatment process about swine breeding sewage, the treatment methods are divided into ecological treatment, industrial treatment and centralized treatment. The components of sewage treated by industrial treatment are extremely complex, there will be a great risk of environmental pollution if the sewage is directly discharged into the natural water body. It’s very important to monitor sewage quality. The monitoring methods commonly used in swine breeding sewage mainly include laboratory monitoring and automatic monitoring. The laboratory monitoring is traditional, which has the advantage of high data accuracy and the disadvantages of low efficiency and poor timeliness, the sewage indexes can be detected fast but costly using automatic monitoring method. To find a monitoring scheme that combined the advantages of laboratory monitoring method and automatic monitoring method, took the sewage from a large-scale pig farm as the research object, the change characteristics, correlation of seven main indexes of sewage quality and regression modeling of two main indexes were studied. The seven indeices were respectively ammonia nitrogen, total phosphorus, total nitrogen, chemical oxygen demand, the potential of hydrogen, dissolved oxygen and electrical conductivity. Through the detection and correlation analysis of 30 random samples from different seasons and climatic conditions, it was found that ammonia nitrogen, total nitrogen and electrical conductivity had similar variation trends and strong correlation each other, the correlation coefficient of ammonia nitrogen and total nitrogen was 0.772, and that of ammonia nitrogen and electrical conductivity was 0.775, the correlation coefficient of total nitrogen and electrical conductivity was 0.920. Based on the results of correlation analysis, many types of monadic regressive and multivariate regression models for ammonia nitrogen and total nitrogen were established respectively, the relatively optimal “polynomial regression model” (model I) for ammonia nitrogen and the “comprehensive model” (model V) for total nitrogen were determined by comparing the coefficient of determination, residual sum of squares and the mean square regression of each model. The verification results based on 10 sets of data showed that the estimated values of these two models were closest to the measured values, the coefficients of determination of model I and model V were 0.855 and 0.953 respectively. Therefore, these two models could be used to evaluate the concentration of ammonia nitrogen and total nitrogen in swine breeding sewage. The existing studies shown that the data obtained by laboratory monitoring and automatic monitoring had the same change law although the value was different, which meant that there was a good linear relationship between them, hence a linear regression model based on the automatic monitoring data could be established to achieve the monitoring of water quality indexes accurately and rapidly. Based on this conclusion and the above two models, the feasibility of an efficient and low-cost automatic monitoring scheme for swine breeding wastewater quality was analyzed in this study. The indexes involved in the solution included electrical conductivity, the potential of hydrogen, ammonia nitrogen, total phosphorus, total nitrogen, and chemical oxygen demand, the total nitrogen that was difficult and expensive to detect automatically does not require to detect directly, the concentration of which could be calculated by the value of ammonia nitrogen and electrical conductivity according to model V, the concentration of ammonia nitrogen with relatively low difficulty and cost could be obtained by the value of electrical conductivity according to model I, the detection of electrical conductivity and potential of hydrogen was more convenient and the cost was lower, the data of total phosphorus and chemical oxygen demand would be obtained by linear regression model based on automatic monitoring data. Compared with the existing monitoring methods, the number of indexes that needed to be detected directly in this scheme would be significantly reduced, which would make the overall difficulty and the cost of monitoring decreasing, and the monitoring efficiency improved. Consequently, these two models could provide an important theoretical basis for the establishment of an efficient and low-cost automatic monitoring scheme for swine breeding sewage.

swine breeding wastewater; water quality; correlation; regression analysis

周 昊，徐愛俊，周素茵. 生豬養(yǎng)殖污水水質指標相關性分析與建模[J]. 農業(yè)工程學報，2020，36(1)：200－207.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.01.023 http://www.tcsae.org

Zhou Hao, Xu Aijun, Zhou Suyin. Correlation analysis and modeling of water quality indexes for swine breeding wastewater[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(1): 200－207. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.01.023 http://www.tcsae.org

2019-10-11

2019-12-27

浙江省公益技術應用研究計劃項目（LGN19F010001）

周 昊，從事污水監(jiān)測等物聯網方向的研究。Email：1220470928@qq.com

周素茵，講師，從事電子電路的分析與設計及物聯網方向的研究。Email：zsy197733@163.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2020.01.023

S818.9

A

1002-6819(2020)-01-0200-08