主成分分析法在扎龙湿地水质评价中的应用_环境保护论文

利用SPSS对扎龙湿地8个断面进行主成分分析，以确定断面的相对污染程度,根据特征值方差累计贡献率确定选取主成分的个数。利用SPSS求得特征值和主成分贡献率及累计贡献率分别见表4-6论文的格式期刊网。

图1 采样断面位置关系图

Fig.1 sampling location

用与污染指标相同的方法构建因子f₁,f₂的线性表达式如下：

f₁=0.174×林甸排污口+0.171×龙湖+0.169×仙鹤湖+0.146×翁海排干+0.131×特勒桥+0.120×东升水库+0.161×龙安桥（2）

f₂=0.906×克钦湖（3）

根据表4，第1、2主成分的特征值分别为6.423、1.041均大于1，累计方差率达到了93.296%，第1主成分贡献率为80.282%远远大于第2主成分的13.013%，主成分2中污染在分析中弱化考虑，根据监测断面关系（图1），可知克钦湖的污染程度较轻，核心区和缓冲区交界污染较轻。因此f₁表达式代表了断面的信息，林甸排污口，仙鹤湖，龙湖，龙安桥对污染贡献较大，翁海排干和特勒桥与东升水库稍微次之。

成份

初始特征值

旋转平方和载入

合计

方差的 %

累积 %

合计

方差的 %

累积 %

1

6.423

80.282

80.282

6.238

77.974

77.974

2

1.041

13.013

93.296

1.226

15.322

93.296

3

.405

5.065

98.361

4

.093

1.160

99.521

5

.028

.347

99.868

6

.009

.118

99.986

7

.001

.012

99.998

8

.000

.002

100.000

表5 因子提取结果

Tab.5 Component matrix

表6 各因子的得分信息

Tab.6 Component scores

以上污染形成的原因主要是：（1）龙安桥位于乌裕尓河源头引嫩所在地区，该地区已形成了以酿造、食品、纺织、造纸、机械、化工、医药等门类齐全的工业体系，并且克东、克山、依安三县的工业废水通过自然沟直接排入乌裕尔河；（2）富裕、林甸两县工业废水直接排放到保护区内的沼泽湿地，因此造成龙安桥，林甸排污口的严重污染；（3）湿地核心区因上游污染的水体和林甸排放口排入沼泽湿地的污水共同作用环境保护论文环境保护论文，（仙鹤湖和龙湖）湖库呈现明显的有机污染和重金属污染；（4）湿地内主要由引嫩水体和林甸排污口排入污水，流经东升水库，并由水库控制的两部分水流构成，因此湿地核心区的进水口（东升水库）和出水口（特勒桥）及农田退水区（翁海排干）因主要受单一水流流向污染，相对污染较轻，因两部分水流均汇集到湿地核心区域，因此核心区域污染比湿地交界处更严重，因此可知扎龙湿地的东升水库等水利工程人为干扰造成的水利流向不利于湿地保护，使得核心区污染严重。通过调查，得知上述数据与扎龙流域的实际情况很符合。

2.4 单一指标验证污染状况

根据2.2和2.3分析得知，氮为主要污染物，仙鹤湖，龙湖，龙安桥污染较严重，翁海排干和特勒桥与东升水库稍微次之。为了进一步证实主成分分析是有效的统计分析方法，针对单一氮指标，验证主要污染监测断面。利用SPSS构建旋转成份矩阵并判定成份得分矩阵如下表7和表8，并获得线性表达式如下：

P₁=0.183×龙湖+0.172×林甸工业+0.171×仙鹤湖+0.152×龙安桥+0.140×翁海排干+0.044×东升水库（4）

P₂=0.797×克钦湖 （5）

表7旋转成份矩阵^a

Tab.7 Component matrix

表8 成份得分系数矩阵

Tab.8 Component scores

将表达式P₁和2.3中表达式f₁比较可知，主要污染断面均为龙湖、林甸工业、仙鹤湖、龙安桥、翁海排干、东升水库环境保护论文环境保护论文，并且污染系数值相差较小，只是个别污染断面程度排序略有差异，因此利用主成分分析对单一指标的水质评价和多参数水质综合评价都是有效的评价办法。

3结论

借助SPSS软件，采用主成分分析方法研究扎龙湿地水质特征，结果表明：从原始数据中提取占总方差的91.730%的3个因子来反映水体的污染程度，确定主要污染物：氮磷、酚类、及重金属等污染；对断面主成分分析研究断面相对污染程度，结果表明：由于工业活动及不合理的水利工程，造成了湿地核心区域没有得到合理的保护，使得湿地核心区污染严重比外围的交界处更严重，其中仙鹤湖，龙湖，龙安桥污染贡献最严重，翁海排干和特勒桥与东升水库稍微次之，结果与实际情况相吻合,说明主成分分析法是一种有效的水质评价方法。

参考文献
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