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《基于多元统计分析方法的西苕溪流域水质时空变化研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、2015,34(9):1797-1803农业环境科学学报2015年9月JournalofAgro-EnvironmentScience基于多元统计分析方法的西苕溪流域水质时空变化研究11*22王刚,李兆富,万荣荣,李恒鹏(1.南京农业大学资源与环境科学学院,南京210095;2.中国科学院南京地理与湖泊研究所,湖泊与环境国家重点实验室,南京210008)摘要:基于太湖上游西苕溪流域38个采样点2009年6月至2010年7月完整周年的水质监测数据,综合运用聚类分析、单因素方差分析、因子分析及多维尺度分析等多元统计分析方法,对西苕溪流域水质时间与空间变化进
2、行了分析。根据聚类分析将整个流域河段在空间上分为四个部分,即上游林区的河段、紧邻城镇的下游河段、下游平原区的干流河段和分散于农业灌溉区的河段;利用因子分析的旋转因子载荷矩阵从时间维度研究不同水质参数的季节敏感性,氮素在整个研究时间段与旋转因子的相关系数都大于0.900,表现出整个研究时间段内的敏感性;利用单因素方差分析和多维尺度分析实现时空的统一分析,相同时间不同河段间差异性显著且都与其地理位置特点相吻合,所有河段在时间维度上均显现出丰水期的水质与另两个水期差异显著的特点,紧邻城镇的下游河段水质是整个流域中不同水期间差异性最小的,凸显了人为干扰的持续性
3、。研究结果表明,运用多元统计方法对西苕溪流域水质的时空变化特点进行分析,可以为流域水质监测与污染防控提供有益参考。关键词:水质;时空变化;多元统计方法;多维尺度分析;西苕溪流域中图分类号:X524文献标志码:A文章编号:1672-2043(2015)09-1797-07doi:10.11654/jaes.2015.09.024AnalysisofTemporalandSpatialVariationsinWaterQualityofXitiaoxiWatershedUsingMultivariateSta-tisticalTechniquesWANGG
4、ang1,LIZhao-fu1*,WANRong-rong2,LIHeng-peng2(1.CollegeofResourcesandEnvironmentalSciences,NanjingAgriculturalUniversity,Nanjing210095,China;2.StateKeyLaboratoryofLakeScienceandEnvironment,NanjingInstituteofGeographyandLimnology,ChineseAcademyofSciences,Nanjing210008,China)Abstrac
5、t:Inthisstudy,waterqualitydatafromJune2009toJuly2010at38samplingsitesinXitiaoxiwatershed,abranchofTaihuLakeinChina,wereobtained.Multivariatestatisticaltechniques,includingclusteranalysis,one-wayanalysisofvariance(ANOVA),factoranal-ysisandmultidimensionalscalinganalysis,wereemplo
6、yedfortheevaluationofspatialandtemporalvariationsinwaterqualityinXitiaoxiwatershed.Basedonthesimilarityofwaterqualitycharacteristics,thewatershedwasclassifiedintofoursections:upstreamforest,down-streamcity,downstreamplainanddownstreamagriculturalirrigationsections.Rotatedfactorc
7、orrelationcoefficientsrenderedgoodresultsoftheseasonalsensitivityofdifferentwaterqualityparameters.Thecorrelationcoefficientsbetweennitrogenconcentrationandrotatedfactorsduringtheentirestudyperiodwasgreaterthan0.900,showingitstimesensitivityinthewholestudyperiod.One-wayANOVAanal
8、ysisandmultidimensionalscalinganalysisobtainedt