贾 磊
(天津大学 水利工程仿真与安全国家重点实验室,天津 300072)
多元因子分析模型在河流健康评价中的应用
——以苏子河水质特性研究为例
贾磊
(天津大学 水利工程仿真与安全国家重点实验室,天津300072)
为顺应河流生态可持续发展,提出健康河流、生命河流等概念,维持河流生态系统健康已经成为流域综合管理的必然趋势。综合运用水文学、水力学、泥沙地貌学和水生生态学的基本理论和方法研究河流生态健康的表征因子,确定各因子的阈值,建立流域性水体水质可续发展评价体系。以河流可持续发展为基础,引用代表性的相关指标进行筛选,对流域水质指标进行数值化分析,以苏子河流域水质特性为研究对象,选取出评估河流健康状况的环境因子,客观反映出中小河流域健康状况,为河流的可持续管理和生态环境建设提供参考。
河流健康;评估指标;因子分析;可持续发展;河流水质
河流是陆地生态系统的动脉,与周围的生物种群交织,形成复杂、有序、稳定的河流生态系统,对于地球生命系统的可持续发展发挥着物种流动、能量交换、物质循环的重要作用。人类活动对河流生态系统造成的影响,最终导致流域污染不断加剧甚至造成整个生态系统不同程度的退化,违背了人类与环境的可持续发展进程[1]。目前,随着人们对河流自然属性及面临挑战的认识逐步深化,河流管理目标从单一的水资源管理扩展到对河流生态系统的流域管理。河流健康评估作为河流管理的工具,有助于提高管理决策能力,对于流域可持续管理及区域生态环境建设与保护具有重要意义[2]。
本文在系统剖析河流自然-社会经济复合系统组成、结构及功能的基础上,明确了河流健康的内涵,从河道基本环境、河流生态环境等方面出发,重点考虑河道水量、水质、水环境等方面因素,构建河流健康综合评价指标体系[3];采用多元环境因子分析对流域水质指标数值化,即模拟河流健康评估因子,对现有水质和水文数据加以概化[4],建立水质因子分析模型,以苏子河流域作为典型进行实证研究,从而为流域可持续管理提供决策技术支撑。
2.1河流健康评估指标构成
为追求生态环境及资源的可持续利用,充分考虑环境资源整合。水资源相关政策推行将对环境与生态造成一定程度的影响和冲击,所以更需要运用可持续利用思维观点来面对水资源的相关问题[5]。综上所述,河流健康概念的核心架构如图1,关注人类生存与发展的水资源供应效益外,同时考虑对于环境与生态的冲击与影响[6]。
图1 河流可持续利用的核心架构Fig.1 Core structure of river’s sustainable utilization
为了维护自然生态环境,促进水资源可持续利用以及促进经济建设与区域均衡发展,水利及环境保护等相关部门水环境综合治理措施,即合理有效使用水量确保水资源稳定供应[7];推动流域综合管理,降低洪水灾害及损失;涵养水土,保护地下水,提升水源利用效益; 全面恢复近自然水环境;推动水循环再利用,促进水源供应多元化[8]。
2.2评估方法
河流生态系统健康的理论架构体系包括2部分:一是河流生态系统健康标准的理论基础;二是干扰生态系统稳定性与生态系统健康评价[9]。河流生态系统健康的评价指标主要有生态特征、水资源状况、河流基本状况、功能整合、社会经济指标等。根据本研究所建立的河流可持续利用架构结构,初步归纳出属地化河流健康评估考虑因子所包含生态特征、栖息地、水资源和社会经济指标等4项评估指标。针对水生生态系统健康的研究需要,以相关数据获取的容易度和丰富度为标准,依照其河流可持续利用基础概念并配合河流属地特性,引用具代表性相关指标进行筛选,最后选取出评估苏子河流域健康状况的环境指标(集水区扰动、人口、水文扰动、水质评估),如图2所示。
图2 河流健康评估考量因子归纳结构Fig.2 Structure of river health assessment factors
河流水质分析是河流污染的程度以及状况重要表征方式,然而现行的河流水质指标仅能知道河流污染的程度,无法知道造成污染的组成成分。水质污染程度不能完全表征河流健康程度,因此本研究将利用多元变量统计分析将河流水质参数进行因子分析,利用少数变量代表多数变量,充分明确河流污染组成[10]。
3.1因子模型原理
因子分析中较常见的共同因素抽取法如主成分抽取法、未加权最小平方法、最大概率近似法等,这些因素抽取法中,以主成分抽取法较常被使用,其运算原理与方法如下所述。
3.1.1数据标准化处理
设有n个数据,p个原始变量数,则数据矩阵为
(1)
分析变量须将原始变量标准化,即
(2)
经标准化转换,Zij的平均值为0,方差为1,其所得的相关矩阵和协方差矩阵完全相同,因此,相关矩阵为
(3)
式中:rij为第i变量与第j变量之间的相关系数,i,j=1,2,…,p。
3.1.2因子分析
由特征方程式解特征向量,如下式
(4)
(5)
由主成分的原理知:
Y=UZ。
(6)
式中:Y是一组原始变量所重新组合互不相关的变量矩阵;Z为经标准后的数据矩阵,可转变为
(7)
式中:U(1)Y(1)为m个主因子所能解释的部分;U(2)Y(2)则为剩余部分,也就是不能解释的部分。
则有
X=U(1)Y(1)+ε。
(8)
式中:U(1)为因子负荷矩阵;Y(1)为主要矩阵;ε为较难解释部分。式(8)称为因子模型。
若式(8)中U(1)Y(1)占大部分的比例,表示选取的因子可取代X而忽略ε。亦即选取的因子负荷矩阵具有代表性。
忽略不能解释的ε部分,因此模型可以写为
(9)
(10)
因此,因子模型可以改写为
(11)
式中:Y1,Y2,…,Ym为公共因子;aij为因子负荷,为第i个变量在第j个主因子上的负荷。
3.2因子获取及适合度验证
因子分析可找出较低维度的变量组合,并作为其它统计分析的基本数值,通常是找出因子矩阵中因子负荷量较大的变量作为特定表征因子。如果要应用全新的集合来取代原始变量的集合,则必须计算总和因子分数来表征每一个因子,因子获取效果是经过降低维度的,因此可以由因子获取图表作为群集、判别或相关分析的预测变量。
对于分析的数据是否适用于因子分析,可用KMO值来检定,其定义为
(12)
4.1流域概况描述
苏子河是浑河大伙房水库上游的主要支流,发源于新宾县红升乡的五凤岭,河长128km,流域面积2 147km2,流经新宾县红升乡等6个乡镇和抚顺县汤图乡,在新宾县上夹河镇的荒地村注入大伙房水库,是新宾县的最大河流,河流呈东西走向,是典型的山区性河流,干流红升水库以下至永陵段河道比较平顺,河谷较为开阔,滩地多为农田,永陵以下至占贝段河道多弯曲,河道比降较大,在1.5%~2.5%范围内,水能资源丰富,见图3。
图3 苏子河流域规划图Fig.3 Planning of Suzi river basin
4.2环境因子表征分析
河流流量可以反映出所在流域中水质的季节性变化,近年来越来越多学者研究证明流量对于流域中生态系统具有重要影响。本研究将探讨苏子河流域生态基流量和生态需水量的差异性以及平均流量与水质之关系。苏子河流域水文站的分布如图4。
图4 苏子河流域水系及测站分布Fig.4 Water system and station distributionin Suzi watershed
根据水文部门及环境监测站监测数据,可以利用集水区面积来推算,每100km2分别应有0.135,0.46,0.1~0.3m3/s流量,依照此经验法则以及利用历史流量法来推估苏子河流域的生态用水量。
在生态需水量推估方面,历史流量在该流域中不论在枯水期或丰水期所推得的流量基本上大于经验法则所推求出的流量,如表1。
表1 苏子河流域生态需水量表征Table 1 Ecological water demand characteristics in Suzi river
有了上述的推估方法,发现生态基的流量大于生态需水量,因此,苏子河流域以生态基流量为提供生物生存所需的最小流量。如表2所示,约有81.1%的流量超过生态基流量要求。在年平均流量中,将流域中共同拥有水文站与水质监测站的点位进行研究,发现当河流流量变大时,河流水质也相对变好,反之亦然。主要原因应是当河流中流量增大时能够将水中污染的程度进行稀释作用;反之,当流量变小时,水质污染的浓度也会相对提高。
表2 苏子河流域生态基流量Table 2 Ecological basic flow in Suzi river
4.3水质现况
依据苏子河流域各支流的水质监测站1996—2005年的监测资料,汇总分析如表3所示。依照河流水质分析结果,我们仅能看出河流污染的变化,却无法看出影响河流污染程度变化主要原因,为了能够进一步研究影响河流污染主要因子,我们利用多变量分析将污染河流水质的水质参数进行主成份分析,以便能更清楚掌握影响河流水质的关键因子。
表3 苏子河流域水质监测结果Table 3 Monitoring result of water quality in Suzi river mg5L-1
4.4基础数据资料处理
4.4.1因子选取
样本数据是根据水文水质检测数据库,从1989—1998年的水质监测值中选取的,变量的选取以数据完整性为主,选取6个水质变量,包括水温、酸碱值、溶氧、生化需氧量、氨氮、化学需氧量。
当变量维度较高时,数据的分析处理、特性解释及图形表示都很困难。因子分析可对该问题进行简化,其主要功能是将许多变量中关系较密切者组合,形成数目较少的因子,亦即每个因子是由数个变量所组成的综合变量。每个因子间相互独立,选取的因子亦可以解释大部分原始变量。
4.4.2因子解释
由表4可知影响苏子河流域水质变化的主要因子,其各河流特性因子分述如下。
表4 苏子河流域水质因子分析结果Table 4 Factor analysis results of water quality inSuzi river
从表4中可以发现,影响苏子河流域水质主要的因子为氨氮、生化需氧量、溶氧和导电度。以氨氮的因子负荷最大,氨氮为河流水质指标,表示木奇河段污染来源以地方农业污水为主。占贝地区生化需氧量和化学需氧量表示此河段受到有机性的污染以及可能有工业废水的排入;城子后地区周围以化学需氧量负荷量最大,可能是有工业废水排入的影响。
可见苏子河流域水质污染的程度与分布,排除其他影响河段,大致上可分为2大因子群,即由溶氧、氨氮、生化需氧量组成的有机性污染因子;以导电度为主的溶解性因子,后者可作为灌溉农业用水评估。
4.4.3因子分析结果
在因子分析模型中所得到的主要环境指标,可以解释为河流污染程度组成。由于输入的数据为10a环境指标变量,因此结果变异性较大,但是能够看出河流中各河段的变化趋势,且经由SPSS统计软件可得知各水质参数的不同权重。经由上述的分析结果可以得出,水质污染的评估指标是较为敏感,与因子分析模型的模拟结果较为接近。
本文基于因子分析模型的河流健康评估模型对区域中小河流健康状况进行评价,特别选取辽宁东部山区典型河流苏子河作为研究对象,由因子分析可知,影响河流水质的主要因子有两方面,分别为由氨氮、溶氧、生化需氧量等组成的有机性污染因子;以电导度为主的溶解性因子,分析结果显示苏子河流域中影响河流健康状况的有机性污染因子大于溶解性因子。由于河流生态系统健康涉及的研究领域较宽,内容较多,限制河流生态系统健康维持和发展的因素以及相互之间的关系也较为复杂,对于不同流域之评估准则也会因为当地流域状况而有所改变。因此其健康评价还处于实验阶段。就苏子河流域目前水质状况来看,由于近年来河流整治工程加大建设,水质状况明显好转,本研究分析结果得知苏子河流域的健康状态属于普通等级。
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(编辑:刘运飞)
River Health Assessment Based on Multi-factor Model: A Case Study on Water Quality of Suzi River
JIALei
(StateKeyLaboratoryofHydraulicEngineeringSimulationandSafety,TianjinUniversity,Tianjin300072,China)
Tomaintainthehealthofriver’seco-systemhasbecomeaninevitabletendencyofbasinmanagement.Inthisresearch,anassessmentsystemforthesustainabledevelopmentofbasinwaterqualitywasestablishedaccordingtohydrologic,hydraulic,sedimentgeomorphology,andaquaticecologicalfactors.Typicalindexesofbasinwaterqualitywereselectedandanalyzedusingmultipleenvironmentalfactorsanalysis.Suziriverwatershedwastakenasacasestudy.Environmentalfactorswhichreflecttheriverhealthstatewereselected.Thisresearchcouldbeareferenceforthesustainablemanagementandeco-environmentalconstructionoftheriver.
riverhealth;assessmentindex;factoranalysis;sustainabledevelopment;riverwaterquality
2016-01-22;
2016-03-04
贾磊(1983-),男,辽宁沈阳人,工程师,博士研究生,主要从事生态河流、水库生态调度与景观河流修复与设计方面的工作,(电话)13802008390(电子信箱)jialei@tju.edu.cn。
10.11988/ckyyb.20160073
2016,33(09):28-32
TV856
A
1001-5485(2016)09-0028-05