城区地表水中主要污染因素的相关关系探讨

城区地表水中主要污染因素的相关关系探讨

摘 要: 本文对经常分析的城区地表水中的有关测量值进行回归分析。结果表明，do与codcr、nh3-n均存在显著的线性关系，其相关系数分别为-0.876、-0.804。

关键词：一元线性回归；线性相关；显著性检验

在常规监测中，do、cod和nh3-n•是衡量水体受各种因素污染程度的重要量值指标。对于纳污量较大或受污染相对稳定的水域，各污染因素之间应该存在适合于这一水域的对应关系[1,2]，并且通常呈负相关性。

经常监测的城区地表水，主要来自于早期的水利排灌沟渠水，但随着城区的扩大和社会的发展，几乎都已变成城区主要纳污沟渠。因此，为了及时了解和观测其污染状况，随之进行了跟踪监测，并对历年的监测数据进行了统计分析，探讨各污染因素之间可能存在的各种特定关系，为随机了解和掌握有关污染现状提供科学依据。 1 采样与分析

考虑到该地表水受污染主要在中游至下游出海口段，中下游段的水质指标反映出该水体的污染状况，再通过测定流量，就可以算出它的排污量，因此，采样点设在中下游。同时，为使监测数据具有代表性，除了考虑各季节水位变化外，还要采集一些丰水期和枯水期的样品。

do使用美国ysi-55型do速测仪现场测定。因水质污染较重、成分复杂，为了提高对水中污染成分的氧化率，实验采用了codcr快

速密闭催化消解法[3]，使用xj-ⅲ型cod消解装置消解水样。经znso4凝聚预处理水样的nh3-n测定采用纳氏试剂分光光度法[3]，使用721分光光度计测定。 2 方法依据

对测量值进行一元线性回归，得到回归方程：y＝a＋bx和相关系数r。在给定显著性水平α和已知自由度f＝n－2的情况下，•首先查出相关系数的临界值rα，判断所得到的回归直线是否有意义。当│r│≥rα时，•表明所得到的直线方程有意义， 可以用它来描述所测得数据之间的变量关系； 当│r│＜rα时，表明所得到的直线方程没有意义，或者所描述的这两个变量之间没有线性关系。 在得出回归方程有意义的情况下，还需对方程作显著性检验。首先计算统计量：

b＝sxy／sxx r＝sxy／√sxxsyy n n

sxx＝∑xi2－(∑xi)2／n i=1i=1 nn

syy＝∑yi2－(∑yi)2／n i=1i=1 nnn

sxy＝∑(xiyi)－(∑xi)(∑yi)／n i=1i=1 i=1

t ＝│b│√(n－2)sxx／(syy－bsxy)＝│b│√(n－2)sxx／(syy－b2sxx)

或t ＝│r│√(n－2)／(1－r2)

然后，给定显著性水平α，对统计量t作t检验，若t＞tα(n-2)，•则认为数据之间具有显著的线性相关关系，所得回归方程具有显著意义。反之，若t＜tα(n-2)，则认为回归效果不显著，即回归数据之间的变量关系没有显著的线性特征。 3 回归分析及检验 3.1 do与codcr

将抽样得到容量为n＝20的样本(见表1)进行统计分析，得到do与codcr的回归方程为：codcr＝48.13－19.13do，其相关系数r＝-0.876。

表1城区地表水do与codcr测量值单位：mg/l

给定显著性水平α＝0.01，查得相关系数的临界值r0.01(18)＝0.561，由于│r│＞r0.01(18)， 所以用所得到的回归方程来描述do与codcr之间的变量关系有意义。

显著性检验：计算统计量 t＝7.706，给定显著性水平α＝0.05， 查得t0.05(18)＝2.101， 因t＞t0.05(18)，表明do与codcr数据显著相关，回归效果显著。 3.2 do与nh3-n

将容量为n＝20的样本(见表2)进行统计分析得到do与nh3-n的

回归方程为：nh3-n＝11.29－5.46do，相关系数r＝－0.804。 表2城区地表水do与nh3-n测量值 单位：mg/l

给定显著性水平α＝0.01，查得r0.01(18)＝0.561，由于│r│＞r0.01(18)，所以用所得到的回归方程来描述do与nh3-n的变量关系有意义。

显著性检验：计算t＝5.736，给定显著性水平α＝0.05，查得t0.05(18)＝2.101。因t＞t0.05(18)，表明do与nh3-n回归效果显著相关。

4 回归直线的精密度

回归方程是通过统计分析得到的数学关系式，在实际应用中，经过回归方程所求得的数值是通过方程计算得出的估计值，而并非实际测量值。回归直线的精密度反映的就是估计值与实测值之间可能存在的差异，它可以由样本的剩余标准差来描述： se＝ √(syy－bsxy)／(n－2) ＝√(1－r2)syy／(n－2) 对于每个自变量x值， 其因变量的准确值y’有95％的把握落在两条平行直线 y’＝a＋bx＋t0.05(n-2)se和y’＝a＋bx－t0.05(n-2)se之间。

通过上述由do与codcr样本求得其剩余标准差 se＝4.086，t0.05(18)＝2.101•。所以在95％置信度下codcr与do回归方程的精密度表示为： codcr＝48.13－19.13do±8.79。

同理， 可求得do与nh3-n样本的剩余标准差 se＝1.566，

t0.05(18)＝2.101。因此在95％置信度下do与nh3-n回归方程的精密度表示为：nh3-n＝11.29－5.46do±3.29。 5 实样分析

为了验证以上分析结果对今后实际监测工作具有指导意义，在随后对实际采集的样品，分别通过实样分析和代入回归方程进行计算，将得出的数值进行对比，结果见表3和表4。 表3codcr两种方法比对结果单位：mg/l

从表3可以看出，通过仪器分析和代入回归方程两种方法计算得出的codcr数据较为接近，相对偏差较小；而且通过方程计算得出的codcr值，也满足回归方程的精密度要求，完全符合一般分析要求。而从表4可见，nh3-n相对偏差较大，一方面是因为nh3-n本身数值较小；另一方面，由于水体污染严重，样品的do值很小，测定时偏差较大，这两方面的原因导致了通过回归方程计算得出的数值偏差也较大。但是，通过方程计算得出的nh3-n值，仍能满足回归方程的精密度要求，对实际监测分析工作有一定的指导意义。 6 讨论

因该地表水下游与海港相连，其水样中含有较高的cl-，在作codcr时应加入适量的掩蔽剂。另外，下游水位受海水潮汐的影响，所以采样时最好在相对较为稳定的平水期比较合适。

增大样本容量可以同时减轻在统计推断过程中产生第ⅰ类错误（弃真）和第ⅱ类错误（存伪为真）。但是，当样本容量已经确定

的情况下，如果把显著性水平α值定得太大，就会增大产生第ⅰ类错误的机率；如果把显著性水平α值定得过小，又会增大产生第ⅱ类错误的机会。因此，在进行统计分析时，不管最终产生的是哪一类型的错误，都会因判断失误而造成损失。所以，在确定显著性水平α值时，要考虑这两类错误对分析研究对象的影响哪个更重要。一般来说，在多数情况下，为了兼顾各方因素，选择显著性水平α为0.05较为适宜。 7 结论

由统计分析结果表明，该城区地表水中do与codcr、nh3-n均存在很强的负相关性，其相关系数绝对值分别比它们的相关系数的临界值大得多，均达到0.80以上。经检验，do与codcr、nh3-n的回归效果非常显著。

通过对城区地表水的分析表明，这种方法适合于城市中纳污量较大或受污染相对稳定的水域。因各污染因素之间存在显著相关的对应关系，因此，便可以根据统计分析所得到的估计值，随时通过简单地测定水中的do，即时了解和掌握它的污染状况。同时，可利用精密度方程估计各污染参数范围，确定各监测项目在分析时的稀释倍数，指导实际监测分析工作，减少失误，节省人力物力，提高工作效率。 参考文献：

[1]贾利，淮河流域污染废水中do与nh3-n、codmn•相关关系探讨，中国环境监测，1995，11(5)：8-10

[2]李得翔，海河下游水体中do与nh3-n、codmn•相关关系探讨，中国环境监测，1997，13(5)：35－37

[3]国家环保局《水和废水监测分析方法》编委会，水和废水监测分析方法（第四版），北京：中国环境科学出版社，2002 注：文章内所有公式及图表请以pdf形式查看。