沈阳市浅层地下水污染驱动因子辨析

崔 健，王晓光，马宏伟，李 霄，刘 强，代雅建，杨 泽

(中国地质调查局沈阳地质调查中心，辽宁 沈阳 110032)



沈阳市浅层地下水污染驱动因子辨析

崔 健，王晓光，马宏伟，李 霄，刘 强，代雅建，杨 泽

(中国地质调查局沈阳地质调查中心，辽宁 沈阳 110032)

以野外调查和样品测试数据为依据，应用SPSS软件,对浅层地下水污染因子进行多元回归分析，构建了污染指数的多元回归模型。该模型显示，在沈阳市研究区内，三氯甲烷、NH4+、苯并(a)芘、四氯化碳、Pb、NO2-和苯是浅层地下水污染的驱动因子。

驱动因子；浅层地下水；SPSS；沈阳市

SPSS (Statistical Package for the Social Science) 是由美国SPSS公司自20世纪80年代初开发的大型统计学软件包[1]，可以方便地规范和融合搜集到的原始数据，并能实施从简单的描述性统计分析到复杂的时序分析等多种方法，对数据进行建模，返回有意义的分析结果，已成为当今世界上最流行、最具有权威性和最受欢迎的统计软件之一，在我国社会科学、自然科学、经济学、生物学、心理学、医疗卫生、体育、农业、林业、商业、金融等各个领域得到了广泛应用。

地下水是沈阳市的主要供水水源，占全市供水量的73%以上，在国民经济的发展中起着十分重要的作用。随着城市规模逐年扩大，“三废”排放量不断增加，加剧了地下水的污染，致使地下水环境不断恶化。因此，为了地下水的污染防治和保护，应用SPSS统计软件探究造成沈阳市浅层地下水污染的驱动因子，是十分必要的。

1 研究区概况

1.1 自然条件与经济概况

研究区行政区划主要包括沈阳中心城区以及于洪区、东陵区、苏家屯区的部分地区。该区域是东北地区经济、文化与交通中心，是振兴东北老工业基地的龙头。区内年平均降水量587.5 mm，平均蒸发量826.8 mm；人均水资源占有量仅402 m3，不到全国人均水资源占有量的1/5。2008年地下水开采量约为21亿 m3，占水资源总量的73.22%。

1.2 区域水文地质

研究区位于下辽河平原东北部的浑河新老冲洪积扇上，总趋势由东北向西南逐渐降低，坡降0.75%，地面高程平均为海拔45～50 m。区内第四系分布广泛，除东部丘陵区外，均为第四系松散堆积物所覆盖。自东向西随地形阶梯式降落，堆积厚度逐渐加大，颗粒变细，即由圆砾、砂砾、卵石夹薄层砂，逐渐相变成细砂、中砂、粗砂夹粘性土透镜体、粘土和亚粘土[2]。

研究区内第四系松散岩类孔隙潜水广泛分布，主要包括：(1)全新统冲积、冲洪积砂砾石孔隙潜水含水层，分布于浑河高低漫滩区，岩性为砂砾石、砂卵石，平均厚度20～50 m，地下水位埋深近河地区5～7 m，市区多为12～22 m，单位涌水量10.0～30.0 L·s-1m-1。其补给源以浑河渗透、大气降水与地下径流为主，该层位地下水是城市供水的主要开采层位；(2)上更新统冲洪积砂砾石孔隙微承压水含水层，分布于浑河的南、北一级阶地，岩性为砂砾石、砂卵石，厚度10～28 m，其水位埋深浑河北岸的东部一般为12.0～16.0 m，西部为8.0～26.0 m；南岸为5.0～9.0 m。单位涌水量10.0～15.0 L·s-1m-1。其补给源以地下径流和大气降水为主，灌溉入渗为辅。

2 地下水污染评价

2.1 样品采集与检测

在地下水污染调查的基础上，综合分析了研究区水文地质条件、土地利用类型、污染源类型等因素后，以面上控制和局部加密为原则，以每100 km2取10组样为技术要求(其中地下水样应占90%以上)，选择具有代表性、易于取样操作的井点进行样品采集工作。

2009年8～10月采集地下水样品112组，样点分布见图1。针对不同的测试指标，样品采集后立刻加入相关的保护剂，以防止测试元素发生挥发、氧化、还原等物理或化学反应。采集水样密封后按规范要求及时送到沈阳地质调查中心测试中心分析检测。检测项目按照中国地质调查局《地下水污染调查评价规范》[3]要求，有机项目37项，无机项目33项。

2.2 地下水污染评价

采用搜集的以往资料或数学公式计算值作为评价指标的背景值，参照《地下水质量标准》(2007年报批稿)[4]，利用地下水污染指数评价法，对92组样品(剔除质量控制样品)的29项有机指标和30项无机指标进行污染评价，得到沈阳市浅层地下水污染评价结果统计表，见表1。

表1 浅层地下水污染评价结果统计表

分析地下水污染评价结果，无一类未污染和二类轻污染水点，大部分是六类极重污染点。除了研究区地形地貌、水文地质条件等自然因素外，地下水的污染与人类活动密切相关。

3 地下水污染驱动因子分析

对于地下水污染显著影响因子的确定，经常采用检出率和超标率这两个统计结果，但检出率和超标率的多少不能科学、客观地代表其就是地下水污染的驱动因子。因此，本研究利用SPSS软件的多元回归分析功能，通过对样品测试结果的数理统计分析，从59种污染因子中筛选出对研究区浅层地下水污染起决定作用的驱动因子，确定地下水污染回归分析模型。

3.1 多元回归分析理论

多元回归分析(Regression Analysis)是研究单个因变量(y)和多个自变量(x)之间数量变化规律，并通过一定的数学表达式来描述这种关系，进而确定一个或几个自变量的变化对因变量的影响程度。简约地讲，可以理解为用一种确定的函数关系去近似代替比较复杂的相关关系。

3.1.1 多元线性回归数学模型

假定因变量y与自变量x1，x2，…xm之间存在线性关系，其理论数学模型如下：

y=β0+β1x1+β2x2+…+βixi+…+βmxm+εj

根据理论模型，可以建立y对x1，x2，…xmm元线性回归方程如下：

3.1.2 多元线性回归基本步骤

多元线性回归分析基本步骤包括：(1)利用统计数据建立多元线性回归预测模型；(2)进行拟合优度检验和回归系数显著性检验；(3)对各个自变量进行t检验和F检验，剔除不相关变量，建立多元回归方程；(4)重新建立多元线性回归模型，再进行检验，重复直至回归模型中没有不符合逻辑的变量，且所有保留的自变量都对因变量有显著影响为止。

3.2 多元回归分析过程及结果分析

根据多元回归理论，选择地下水污染指数作为因变量，59种无机和有机污染因子作为自变量，92个样点的测试结果作为统计数据，设定SPSS多元回归分析模块参数，得出回归模型。将不显著的自变量剔除，最终达到模型中只包含显著变量且变量间构成最优组合。其中，采用Forward(即向前选择法)变量选择方法，其基本思路是模型从没有自变量开始，根据所设定的参数，每次将一个最符合条件的变量引入模型，直至所有符合条件的变量都进入模型为止。(基本过程见表2)

表2 自变量进入过程a

a.因变量： 污染指数

从表2看，按照Forward法，依据设置的判据，每次选中一个Sig F值≤0.050的自变量(置信区间为0.95)，最终的回归模型中只包含三氯甲烷、NH4+、苯并(a)芘、四氯化碳、Pb、NO2-和苯7个对于地下水污染最为重要的污染因子。

筛选出与因变量污染指数显著相关的七个污染因子，还要确定所构建的回归模型的整体拟合优度检验。如表3所示，模型摘要表给出逐步回归的各模型拟合情况，最终模型(模型7)的R方和调整R方统计量都达到0.99以上，说明模型的整体拟合效果很好。Durbin-Watson 统计量距离2(与0、4相比)很近，故可认为残差序列不存在一阶的自相关性。

表3 模型摘要

模型拟合优度检验之后，分析每个变量系数的显著性检验和共线性检验(见表4)，结果模型中所有变量系数的t检验Sig值都接近或小于0.01，说明这些系数都显著不为0，即这些变量对最终模型的贡献是显著的。共线性统计量中，7个自变量的膨胀因子(VIF)都小于5，因此模型7中的自变量之间没有共线性。

表4 模型回归系数

经过各种检验分析，确定最终多元回归模型为y=-1.159+16.642×三氯甲烷+1.520×氨根+90.619×苯并(a)芘+416.350×四氯化碳+78.122×铅+10.564×亚硝酸根+0.081×苯。

通过SPSS统计分析方法，从59种污染因子中，筛选得到7个造成沈阳市浅层地下水污染的驱动因子。其中有机污染因子4种，主要属于卤代烃类、单环芳烃和多环芳烃；无机污染因子3种，主要属于三氮类和重金属类，符合研究区地下水污染历史情况和现状。

4 地下水污染因子来源

从自然条件和历史资料判断，人类活动是造成研究区地下水污染的主要原因。各种废水的排放、农药的使用、固体废物的淋滤等导致地下水遭受严重污染。

(1)废水：沈阳市是东北重工业龙头，大量排放的工业废水中，含有浓度较高的亚硝酸根离子、铵根离子、铅离子、COD、挥发酚及氯代溶剂等，加之，城市冬季雪后在路面抛撒融雪剂(如NaCl和尿素)，使得地表雨水径流中钠离子、氯离子和铵根离子的含量升高，势必造成浅层地下水的污染。

(2)城市固体废物：包括生活垃圾、工业垃圾及污水河渠和污水处理厂的污泥等。污水河渠和处理厂的污泥，将产生大量有机质、氨氮等；而工业垃圾的堆置主要产生重金属离子，随着淋滤作用，这些污染因子极易污染浅层地下水。

(3)农药化肥：此次调查显示，三氮污染物污染普遍且较严重，有机农药污染程度较轻。

(4)空气中污染质的沉降：大气中污染物质的干湿沉降也是地下水污染质的来源之一，如挥发酚、Pb和苯并(a)芘。研究表明，汽车尾气仍是大气中苯并(a)芘的最主要来源。

5 结语

(1)沈阳市浅层地下水污染严重，无一类未污染和二类轻污染水点，大部分是六类极重污染点。

(2)应用SPSS软件的多元回归分析功能，建立地下水污染回归分析模型，从59种污染因子中筛选出7个地下水污染驱动因子，包括：三氯甲烷、NH4+、苯并(a)芘、四氯化碳、Pb、NO2-和苯。

(3)分析了地下水污染驱动因子的主要来源，可以为沈阳市地下水保护与污染防治提供科学依据。

[1]何兴江，张信贵，易念平. 基于SPSS的城市区域地下水变异Factor Analysis过程[J].地质与勘探.2006，42(1)：93-96.

[2]崔健，都基众，王晓光. 浑河河水及其沿岸地下水污染特征[J].生态学报.2014，34(7)：1860-1869.

[3]中国地质调查局.地下水污染调查评价规范[S].2006.

[4]地下水质量标准[S].GB14848-2007.

[5]杜强，贾丽艳. SPSS统计分析从入门到精通[M].人民邮电出版社.2009：150-161.

Distinguish of Driving Factors for Shallow Groundwater Contaminate in Shenyang

CUI Jian，WANG Xiao-guang，MA Hong-wei，LI Xiao，LIU Qiang，DAI Ya-jian，YANG Ze

(Shenyang Geological Survey Center, China Geological Survey, Shenyang 110032, Liaoning)

Supported by field survey and sample test data, the SPSS is applied for multivariate regression analysis and building contaminate index of multiple regression model. The model shows that chloroform, ammonia, benzopyrene, carbon tetrachloride, lead, nitrite and benzene are driving factors that result in shallow groundwater contamination in Shenyang City.

Driving factor；shallow groundwater；SPSS and Shenyang

2016-10-17

中国地质调查局地质大调查项目《东北平原地下水污染调查评价》(1212010913004)资助

崔健(1980-)，男，辽宁沈阳人，高级工程师，主要从事水文地质、环境地质和生态地质方面工作。

X523

B

1004-1184(2016)06-0022-03