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1、基于多元分析的地表水质评价----以日本富士河流域为例S.Shrestha,F.Kazama日本三梨县甲府市武田三梨大学医学与工程学科研究院经济社会系统工程系摘要多元统计方法，如聚类分析（CA），主成分分析（PCA），因子分析（FA）和判别分析（DA）被用于日本富士河流域大量水质数据时空变化的解释和评价，8年间（1995—2002）根据检测数据（14976个检测数据）在13个不同站点生成了12个参数。分层聚类分析法根据水质特性相似，把13个样本站点分成三类，即轻度污染（LP），中度污染（MP），重度污染（HP）。以
2、因子分析/主成分分析法应用于由聚类分析法划分成的三个不同组的数据集，可以对应得到5个，5个，3个潜在影响因素，并可用来解释对应于LP,MP,HP各站点水质数据73.18%,77.61%，65.39%的总方差。由因子分析法得到的可变因素显示，对水质变化其主导作用的是排放和温度（自然）：流域中轻度污染的地区污染主要是有机污染（面源：家庭生活废水）；在中度污染的地区主要是有机污染（面源：家庭生活废水）和富营养（非点源：农业和果园种植业）；在重度污染的地区主要是有机污染和富营养（点源：生活污水，废水处理工厂及各种工业）。判
3、别分析法对时空分析的效果最佳。它的关键在于采用了一种数据节省方法。在对三个样本站点的时空分析中，它仅使用6个参数（流量，温度，溶解氧，生化需氧量，电导率，硝酸盐氮），在时间的分析种完成了超过85％的正确分配，在空间分析中仅用7个参数（排放，温度，生化需氧量，pH值，电导率，硝酸盐氮和氨氮），就完成了超过81％正确分配.因此，判别分析法允许在大型数据系统中降维，以便于划定几个对水质变化影响较大的指示参数。因此，这项研究说明了多元统计技术在分析和解释复杂数据集中的作用，并将在水质评价，污染源/污染要素的鉴别和水质时空变
4、化规律的认识等一系列河流水质监管工作中起到重要作用。爱思唯尔有限公司版权所有@2006关键词：富士河流域；水质；聚类分析；主成分分析；因子分析；判别分析。1.引言一条河流系统由干流和支流组成，并在单向流动过程中不断携带来自于自然和人为来源的固液相物质。河流在任何一方面的特性都反映了几个主要影响因素，包括流域的岩性，大气投入，气候条件和人为输入(BrickerandJones,1995)。在另一方面，河流在吸收或运输市政和工业废水起到重要作用，同时也从农业土地带走污染物。市政和工业废水排放构成稳定的污染来源，而地表径
5、流是一种季节性现象，这主要是受流域内的气候影响（辛格等，2004）。降水的季节变化，地表径流，表层流，地下水径流及动态变化对河流的流量有强烈的影响，因此也会影响河水中污染物的浓度(Vegaetal.,1998)。因此，长期有效的河流管理需要对河流的水文形态，化学和生物学特性有基本了解。然而，由于水质的时空变化（这往往很难演绎），一个能够对地表水水质做出有代表性且可靠评价的监测方案是十分必要的(DixonandChiswell，1996)。不同多元统计技术的应用，如聚类分析（CA），主成分分析（PCA），因子分析（F
6、A）和判别分析（DA），有利于解释复杂数据矩阵以更好地了解所研究系统的水质和生态状况，使影响水系统的可能因子/来源得到识别，并提供有价值且可靠的水资源管理工具以及迅速解决污染问题的方案(Vegaetal.,1998;Leeetal.,2001;Adamsetal.,2001;Wunderlinetal.,2001;Reghunathetal.,2002;Simeonovaetal.,2003;Simeonovetal.,2004)。多元统计技术已经被用来描述和评价地表淡水的质量，它在校核由季节性自然和人为因素引起的
7、时空变化方面也是有用的(Helenaetal.,2000;Singhetal.,2004,2005)。在本研究中，对一个8年（1995—2002）监测方案获取的庞大的数据矩阵，采用不同的多元统计方法进行分析，并提取关于采样点间相似或相异，影响河流水质时空变化的水质变量的认定，可以解释数据库结构的隐藏因素，还有对富士河流域水质参数产生影响的可能来源（自然和人为的）。2．方法2.1.研究区域由富士河排水的富士流域研究区，位于日本中央部分（图1）。流域面积3570km²，干流长度128km。富士河是位于富士山的西部，穿山
8、越谷，是日本著名的三位条快速水道之一。这条河作为KamanashiRiver，发源于南阿尔卑斯山系以北的芒驹山，作为FuefukiRiver，发源于山梨县以北地区。这两条河流在南部甲府盆地汇流成为富士河，随后在骏河湾进流入太平洋。KamanashiRiver在Funayamabashi的平均流量约10m³/s,FuefukiRiver在Torinkyo平均流
