粤西海域水质评价方法的研究及应用＊

张 莹，谢仕义＊，杨 锋

（1.广东海洋大学 海洋遥感与信息技术实验室，广东 湛江524088；2.湛江市海洋与渔业环境监测站，广东 湛江524039）

粤西海域水质评价方法的研究及应用＊

张 莹1，谢仕义1＊，杨 锋2

（1.广东海洋大学 海洋遥感与信息技术实验室，广东 湛江524088；2.湛江市海洋与渔业环境监测站，广东 湛江524039）

针对海洋水质评价问题，建立了一套先利用主成分分析法明确各水质指标权重关系，继而参考权重关系依照海水水质分类标准建立分类样本，最终通过判别分析方法建立判别函数实现水体自动分类的方案。该方案在粤西海域，水体分类回判符合率达到91.4%。依据自动分类结果绘制了粤西海域2008—2010年水体分布专题图，为粤西海域环境污染防治提供了决策依据。

粤西海域；水体分类；主成分分析；判别分析

（陈 靖 编辑）

海洋水质评价是海洋环境管理和决策的重要组成部分，其评价内容是根据海水水体的主要物质成分及其含量，按照《国家海水水质标准》方案，分析水质的时空分布状况，从而为海洋养殖业、临海工业及地方经济的发展规划及管理决策提供依据。

从1965年Jacobs提出水质指数概念以及相应公式［1］以来，有关各类水体评价方法的研究成果不断涌现。早期主要有单因子指数法［2－4］、综合指数法［5－6］、分级评价法［7］等，近期主要有模糊理论、灰色系统理论、投影寻踪及神经网络等方法［8－11］。但由于水质系统是一个随时空变化的多维因子组成的复杂系统，依据不同区域，不同时期水体情况建立起来的评价模型很难通用，因而至今国内外还没有统一的水质评价模型与方法。

我们针对南海粤西海域水质实测资料，为完成海水水质评价工作，设计下述方案：首先，利用主成分分析法明确海水水质各指标的权重关系；其次，依据权重关系按照《国家海水水质标准》建立水体分类样本；最后，利用判别分析方法分析样本数据，建立水质自动分类模型。利用上述方案对粤西海域2010年35个站位水质实测资料进行了处理，其数点回判正确率达到91.4%。同时利用建立的自动分类模型对另外10个站位的水质实测资料进行了自动分类，分类结果全部正确。又将上述方案应用到2008和2009年粤西海域水体分类中，通过绘制水体分类专题图，对比分析了粤西海域2008—2010年水体类型分布的变化情况，为粤西海域的生态治理与资源规划提供了依据。

图1 粤西海域站位分布图Fig.1 Distribution of monitoring stations in seawaters off western Guangdong

1 研究区及水质资料概况

粤西海域重点研究范围为20°20′～21°40′N，110°10′～111°00′E。沿海地区包括茂名和湛江两市，是广东海洋经济圈的重要组成部分。该海域水质采样站位共计45个（图1），其中国定站位8个，省定站位37个。

水质资料包括全氮（TN）、全磷（TP）、溶解氧（DO）、化学需氧量（COD）、酸碱度（pH）、石油类（Oils）共计6个水质指标，时间为2008—2010年每年8月。我们选用2010年粤西海域水质资料为研究对象，选取其中平面分布均匀的35个站位水质资料作为样本，其余10个站位水质资料作为预测（图1）。在2010年水体分类方案应用的基础上，又利用该方案得出了2008和2009年粤西海域水体类型的分布情况。

2 水质指标关系

海洋水质评价是1种多指标的复杂评价问题，因此明确影响水体分类的主导指标，对于后续的水质评价研究尤为重要。主成分分析是研究如何通过少数几个主成分来解释多个变量的方差—协方差结构的1种数学变换方法，它能够将多个实测变量转换为少数几个不相关的综合指标，并描述原始实测变量与后期综合指标间的关系。由此我们可以通过主成分分析方法来描述海洋水质各指标间的权重关系，为后续的水体分类研究奠定基础。

将粤西海域2010年45个采样站位的6个水质指标（TN，TP，DO，COD，pH和Oils）利用主成分分析方法进行处理。第1个主成分的特征根为3.05，解释6个原始变量总方差的50.831%；第2个主成分的特征根为1.078，解释6个原始变量总方差的17.968%；第3个主成分的特征根为0.874，解释6个原始变量总方差的14.571%。截止到第3个主成分，累计方差贡献率达到83.37%，说明前3个主成分已经能够很好的解释原来6个水质指标的信息了。从主成分数与特征值所绘制的碎石图（图2）也可以看出，第1，2主成分的特征值连线较之第2，3主成分特征值连线的斜率有较大差别，而第2，3主成分特征值连线与其后的各主成分特征值连线斜率基本一致。

利用回归法计算得出各水质指标与各主成分的相关系数（表1）。其中第一主成分中TN的权重最高，继而为TP。说明粤西海域2010年水体分类着重考虑的水质指标应为TN和TP。

图2 2010年主成分分析碎石图Fig.2 Scree plot of principal component analysis in 2010

表1 2010年粤西海域水质指标与主成分关系Table 1 Relationship between the principal components and the water quality indexes in 2010in the sea area off western Guangdong

3 水体分类样本的建立

拟采用判别分析方法建立粤西海域水质自动分类模型，判别分析是对已知分类的数据建立判别函数，然后把这样的规则应用到未知分类的数据中去实现其分类。因此首先应建立粤西海域已知分类的水质资料样本。建立水体分类样本的步骤如下：

1）建立粤西海域水质指标标准

按照GB3097－1997《国家海水水质标准》，将粤西海域水体分为4类（表2）。

表2 粤西海域水质指标标准Table 2 National standard for the sea water quality

2）依据水质指标权重关系建立样本

针对2010年粤西海域35个站位水质资料，按照粤西海域水质指标分类标准，重点考虑TN和TP质量浓度的分类界限，建立粤西海域2010年由6个水质指标（TN，TP，DO，COD，pH和Oils）组成的对应4种水体类型的水体分类样本。其中第一类水体16个样本点，第二类水体2个样本点，第三类水体5个样本点，第四类水体12个样本点。

4 水质自动分类方法

4.1 方法原理

判别分析在解决多元分析问题中应用较广，其基本思想是在已知若干个体的几组属性（或特征）观测数据及个体所属类别的前提下，根据某些准则建立判别公式，然后对未知类型的个体进行判别分析。判别分析法按判别准则的不同可分为距离判别法、Fisher判别法、Bayes判别法和逐步判别法等。

设有n项水质指标，建立判别函数：

式中，Yi为第i个判别函数；a1，a2，…，an为各水质指标的系数；x1，x2，…，xn为样本的各水质指标。本次研究的海水水质指标只有6项，则应将所有指标都进行判别分析，故选取了应用较为广泛的Fisher判别法。

4.2 实际应用

利用Fisher判别法对2010年粤西海域水质样本数据进行了分析，从中共可获得3个典型判别函数（表3），其特征值为该函数组间平方和与组内平方和的比值。其中第1个判别函数对于分类的贡献率最大，达到90.1%，也就是说利用第1个判别函数就已经能够较好的区分4类水体了。

表3 判别函数说明表Table 3 Necessary explanation for discriminant functions

用x1，x2，…，x6表示TN，TP，DO，COD，pH，Oils这6个水质指标，得到3个判别函数表达式：

由于前2个判别函数的贡献率已经达到98.6%，故选取前2个判别函数进行分类。将全部35个水质数据的第一判别函数值与第二判别函数值在平面上投点，再根据样本中各点与类中心位置距离远近划分各点归属哪类（图3）。由Fisher判别法分析得出的2010年粤西海域水质样本分类问题的回判正确率情况：第一类水体共计16个样本点，有1个样本点分类错误，对于一类水体判断符合率为93.8%；第二类水体共计2个样本点，全部分类正确，对于二类水体判断符合率为100%；第三类水体共计5个样本点，全部分类正确，对于三类水体判断符合率为100%；第四类水体共计12个样本点，有2个样本点分类错误，对于四类水体判断符合率为83.3%（表4）。全部35个样本点判断符合率为91.4%。说明利用Fisher判别法所建立的判别函数，能够有效的解决粤西海域水质自动分类问题。为了进一步验证上述方案的有效性，将粤西海域其余10个站位的水质数据代入式（2）和（3）中，计算F1和F2的值，投点判断其归属哪类（图4），其中5，6，7号站位为第一类水体，判断正确；8号站位属第二类水体，判断正确；1，2号站位属第三类水体，判断正确；3，4，9，10号站位属第四类水体，判断正确，则全部10个站位的水质预测分类正确率为100%。

表4 逐步判别分析正确率Table 5 Accuracy of stepwise discriminant analysis

在粤西海域2010年水质资料的分析中该套自动分类方案同样适用于研究不同年限同一采样站位群所获得的水质资料，因此，按照先明确水体分类主导指标，再依照海水水质标准建立样本，继而利用判别分析方法建立判别函数进行水质自动分类的思路，对粤西海域2008—2010年45个站位的水质资料进行了自动分类，并绘制了水体分类专题图（图5）。

图5 2008－2010年水体分类图Fig.5 Water body classification from 2008to 2010

2008—2010年粤西海域水体分类图表明：2008年时粤西海域大部分水体属第一类水体，仅在特呈岛附近海域出现了第二类水体和及小范围的第三类水体；2009年时，粤西海域水质状况急剧变差，近岸海域出现了大面积的第三类及第四类水体；2010年时，粤西海域的水质状况出现了好转，第二、三、四类水体的面积均变小，但是近岸仍然存在大面积的第三、四类水体，严重影响了海洋水产养殖业的发展。

5 结 论

依据粤西海域2008—2010年水体实测情况，建立了适用于该区域的水体分类方案，利用该分类方案得出了该海域水体分布的具体情况：

1）粤西海域的水体分类方案：先通过主成分分析确定水体分类主导指标，再通过判别分析方法建立关于主导指标的2个判别函数，通过各类水体两函数交会区域范围的限定实现水体自动分类。该模型对粤西海域2010年35个站位的回判符合率达到91.4%，10个预测站位的正确率达到100%。

2）通过上述水质分类方案得出了粤西海域这3年中各类水体的分布状况，可概括为2008年整体水质状况较好，2009年水质状况急剧变差，特别是近岸海域，到2010年时水质状况稍有好转，但近岸的海水水质状况仍不利于海洋水产养殖业的发展。

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Research and Application of the Method for Water Quality Evaluation in the Sea Area off Western Guangdong

ZHANG Ying1，XIE Shi－yi1，YANG Feng2
（1.LabofOceanRemoteSensingandInformationTechnology，GuangDongOceanUniversity，Zhanjiang 524088，China；2.ZhanjiangOceanicandFisheryEnvironmentalMonitoringStation，Zhanjiang 524039，China）

Aimed at the existing problems of seawater quality evaluation，aplan has been established，in which first is to determine the weight relationships among various water quality indexes by using principal component analysis，then to classify the samples according to the weight relationships and the water quality classification criteria，and last to establish a discriminant function by discriminant analysis and to realize the water body classification automatically.Good results have been obtained from the application of the plan for the seawaters off western Guangdong.The returned discriminant result of the water body classification reaches to a high compliance rate of 91.4%.Based on the automatic classification，thematic maps of water body distributions during the period from 2008to 2010have also been plotted for the seawaters off western Guangdong，which could provide a decision basis for the pollution control in this sea area.

sea area off western Guangdong；water quality classification；principal component analysis；discriminant analysis

February 14，2011

X824

A

1671－6647（2012）02－0198－07

2011－02－14

广东省科技项目——粤西海域卫星遥感水质监测速报与预警系统（2009B030600007）

张 莹（1982－），女，吉林四平人，讲师，博士，主要从事海洋探测信息处理与解释方面研究.

E－mail：zhangying198206＠126.com

＊通讯作者，男，四川巴中人，教授，硕士.E－mail：shiyxie＠126.com