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基于APCS-MLR模型的九洲江广东段不同水期水质变化特征及污染来源解析 被引量:6
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作者 张文博 余香英 +3 位作者 薛弘涛 刘晋涛 蒋婧媛 熊津晶 《农业环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期401-410,共10页
为探究九洲江广东段水质变化特征及其污染来源,选取了2021—2022年九洲江营仔国考断面自动站逐日水质数据,利用相关性分析、绝对主成分-多元线性回归(APCS-MLR)模型对九洲江不同水期水质特征及污染来源进行了研究。结果表明:九洲江营仔... 为探究九洲江广东段水质变化特征及其污染来源,选取了2021—2022年九洲江营仔国考断面自动站逐日水质数据,利用相关性分析、绝对主成分-多元线性回归(APCS-MLR)模型对九洲江不同水期水质特征及污染来源进行了研究。结果表明:九洲江营仔断面丰水期水质相对较差,高锰酸盐指数、总磷和浊度相较枯水期显著升高,溶解氧、pH相较枯水期显著下降;不同水期水质指标相关性存在一定差异,与枯水期相比,丰水期pH、溶解氧和浊度与其他水质指标的相关性有所增加,而高锰酸盐指数、氨氮、总磷和总氮指标间的相关性有所减小;枯水期畜禽养殖源+城镇生活源对总磷、氨氮和总氮的绝对贡献率分别为58.47%、48.71%和44.14%,未识别污染源对高锰酸盐指数、水温、pH和电导率的绝对贡献率分别为63.08%、59.48%、54.90%和52.65%;丰水期农业面源+城镇面源对总氮、总磷和高锰酸盐指数的绝对贡献率分别为51.96%、41.38%和34.78%,气象因子对溶解氧、pH和氨氮的绝对贡献率分别为55.66%、40.75%和31.87%。综合来看,九洲江广东段水质指标枯水期主要受畜禽养殖源+城镇生活源和未识别污染源的影响,丰水期主要受农业面源+城镇面源和气象因子影响,故九洲江广东段水质管控不仅要加强畜禽养殖污染治理、城镇污水管网完善,还应注重保障生态流量、削减汛期面源污染等工作。 展开更多
关键词 绝对主成分-多元线性回归模型 污染源解析 不同水期 九洲江
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APCS-MLR结合PMF模型的塔里木河上游沉积物重金属源解析与风险评估 被引量:9
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作者 张胜楠 孟福军 +1 位作者 尤永军 王闪 《环境化学》 CAS CSCD 北大核心 2023年第12期4264-4277,共14页
为探究塔里木河上游沉积物中重金属的污染来源及潜在生态风险,选取上游阿拉尔—沙雅段表层沉积物为研究对象,测定Cu、Fe、Zn、Pb、As、Cr、Cd、Mn和Ni等9种重金属的含量,分析其污染及空间分布特征.结合相关性分析、聚类分析、绝对主成分... 为探究塔里木河上游沉积物中重金属的污染来源及潜在生态风险,选取上游阿拉尔—沙雅段表层沉积物为研究对象,测定Cu、Fe、Zn、Pb、As、Cr、Cd、Mn和Ni等9种重金属的含量,分析其污染及空间分布特征.结合相关性分析、聚类分析、绝对主成分-多元线性回归(APCS-MLR)和正定矩阵因子分析(PMF)等解析污染来源及其贡献,运用富集系数法、地质累积指数法、沉积物污染指数法和沉积物质量基准法(SQG)对重金属进行了风险评估.结果表明,除As外,Cu、Fe、Zn、Pb、Cr、Cd、Mn和Ni的平均含量均超过背景值;空间上重金属含量较高的采样点基本都出现在河流汇合处及人类活动的密集区.相关性分析、聚类分析和PCA/APCS分析表明,塔里木河上游沉积物的重金属来源主要有3类,第Ⅰ类中Cu、Fe、Zn、Pb、Mn和Ni可能代表禽类粪便和自然来源;第Ⅱ类中As、Cd和Ni可能代表农业活动源;第Ⅲ类中Pb和Cr可能代表交通活动源.APCS-MLR和PMF模型表明,源贡献率最高的是农业活动源,贡献率分别为63.20%和52.36%;养殖和自然来源、交通活动源是解析出的其他2个源,APCS-MLR和PMF解析得到的贡献率分别为10.80%、26.00%和36.09%、11.55%.风险评估方法均表明Cd和Ni处于轻度污染,偶尔会产生生物毒性效应;Zn无污染,生物毒性效应很少发生;塔里木河上游沉积物整体为自然-低风险水平,但样点TH1、TH4和TH7可能存在潜在生态风险. 展开更多
关键词 河流沉积物 重金属 源解析 风险评估 绝对主成分-多元线性回归模型 正定矩阵因子 解法.
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东北地区查干湖流域潜水水化学演化规律及氮磷浓度变化特征
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作者 苏小四 吴成熔 +4 位作者 王永琦 宋雅智 李宁飞 杨敬爽 马锋敏 《地球科学与环境学报》 北大核心 2025年第2期143-157,共15页
深入了解区域地下水水化学演化及其影响因素,揭示入湖地下水中的氮磷来源和成因,对于解析通过地下水排泄入湖的氮磷贡献和湖泊富营养化治理具有重要意义。以东北地区查干湖流域为研究区,选择与湖水具有密切水力联系的第四系孔隙潜水为... 深入了解区域地下水水化学演化及其影响因素,揭示入湖地下水中的氮磷来源和成因,对于解析通过地下水排泄入湖的氮磷贡献和湖泊富营养化治理具有重要意义。以东北地区查干湖流域为研究区,选择与湖水具有密切水力联系的第四系孔隙潜水为研究对象,结合区域潜水典型水流路径,应用水文地球化学图解法、模糊C均值聚类算法、主成分分析和绝对因子得分-多元线性回归(APCS-MLR)模型,探究了区域潜水水化学空间演化规律和主要影响因素;综合土地利用类型变化和影响因素,讨论了研究区潜水中氮磷组分主要来源和浓度变化原因。结果表明:查干湖流域潜水主要化学类型为HCO_(3)-Ca型,潜水典型径流路径上溶解性总固体(TDS)和主要离子浓度升高,Cl^(-)/Na^(+)质量浓度比值变大,水化学演化主要受控于蒸发浓缩作用、农业活动、溶滤作用和阳离子交换作用;研究区北部大安灌区正将盐碱地改造成水田,施加大量肥料,潜水氮磷组分浓度升高,高值区范围扩大,中西部盐碱地和旱地开发成水田后,潜水环境偏还原,NH_(4)^(+)质量浓度升高;旱地和盐碱地改造为水田后,潜水NO_(3)^(-)、NH_(4)^(+)和PO_(4)^(3-)质量浓度明显增高。基于APCS-MLR模型定量解析结果显示,农业活动对NH_(4)^(+)、PO_(4)^(3-)和NO_(3)^(-)的贡献率分别高达87%、55%和25%。 展开更多
关键词 水化学 潜水 模糊C均值聚类算法 主成分分析 绝对因子得分-多元线性回归模型 东北地区
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瓯江流域地下水水质评价及水化学组分来源分析
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作者 吴鑫 周施阳 +4 位作者 袁东方 李立湘 姚飞延 董好刚 郑杰 《环境化学》 北大核心 2025年第5期1877-1892,共16页
地下水是瓯江流域生活用水的重要来源之一,研究其水质状况及污染成因分析对该地区的水资源开发利用及生态环境保护至关重要.对野外调查及采样结果数据进行水化学特征分析,并应用熵权水质指数(EWQI)开展地下水质量评价,利用绝对因子得分... 地下水是瓯江流域生活用水的重要来源之一,研究其水质状况及污染成因分析对该地区的水资源开发利用及生态环境保护至关重要.对野外调查及采样结果数据进行水化学特征分析,并应用熵权水质指数(EWQI)开展地下水质量评价,利用绝对因子得分-多元线性回归受体模型(APCS-MLR)定量评估地下水化学组分来源.结果表明,Cl^(−)、HCO_(3)−、Na^(+)、Ca^(2+)、SO_(4)^(2−)于瓯江流域地下水中的绝对质量浓度相对偏高;CO_(3)^(2−)、pH、HCO_(3)−分布较为均匀,质量浓度比较稳定,Cl^(−)、SO_(4)^(2−)、Na^(+)、NH_(4)^(+)、Mg^(2+)和TDS局部富集显著,存在空间分布异质性;主导的地下水化学类型为HCO_(3)-Na·Ca型,HCO_(3)·Cl-Na·Ca型和HCO_(3)-Ca型次之,分别占37.96%、12.41%及11.68%.熵权水质指数(EWQI)评价表明地下水质量评价为Ⅰ级的占比为77.37%,Ⅱ级的占比为8.76%,共计86.13%的地下水达到优良水平;地下水质量为Ⅲ级与Ⅳ级的占比均为3.65%,为Ⅴ级的占比为6.57%,差或极差的地下水共计10.22%.各参数对研究区地下水质量的控制程度依次为:NH_(4)^(+)>Mn>Cl^(−).APCS-MLR受体模型来源贡献解析显示,各来源对区内地下水化学组分的贡献率分别为自然因子(21.84%)、环境因子(42.71%)、工业生活因子(13.49%)、农业生活因子(12.11%)及未知源(9.84%);自然地质环境及水岩相互作用是区内地下水形成的主控因素且受人类活动的驱动. 展开更多
关键词 瓯江流域 地下水 水化学特征 水质评价 熵权水质指数(EWQI) 绝对因子得分-多元线性 回归受体模型(APCS-MLR)
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基于受体模型和控制单元分区的流域污染源解析——以永定河张家口段为例 被引量:10
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作者 赵含嫣 赵锐 +4 位作者 孙源媛 郑明霞 苏婧 傅雪梅 丁鸿羽 《环境工程技术学报》 CAS 2020年第5期758-768,共11页
为识别永定河张家口段水体污染的主要来源并确定流域重点管控行业和优控单元,将受体模型与控制单元分区相结合,建立流域污染源解析方法。结合研究区水系分布、行政区划和数字高程模型(DEM)数据进行控制单元划分,利用聚类分析进行水质和... 为识别永定河张家口段水体污染的主要来源并确定流域重点管控行业和优控单元,将受体模型与控制单元分区相结合,建立流域污染源解析方法。结合研究区水系分布、行政区划和数字高程模型(DEM)数据进行控制单元划分,利用聚类分析进行水质和污染源空间特征分析,通过因子分析和绝对主成分-多元线性回归(APCS-MLR)受体模型进行分区污染源识别与贡献率计算。结果表明:永定河张家口段按水质污染程度可分为污染较重的A区(洋河、清水河中下游)和污染较轻的B区(洋河、清水河上游及桑干河);A区受工业点源与面源混合影响,其中工业点源、农业种植贡献率分别为43%、44%;B区主要受面源影响,其中农村生活及旅游、农业种植、畜禽养殖贡献率分别为30%、18%、17%;由污染源空间特征,提出A区的重点管控行业为冶金和食品制造业,B区则为采矿业和食品制造业,确定覆盖阳原县的2、3号,覆盖涿鹿县北部和蔚县北部的5号,覆盖万全区的14号控制单元为面源污染优先防控单元。源解析与控制单元分区相结合的方法可较好地反映水质空间分异特征,提高源解析能力。 展开更多
关键词 绝对主成分-多元线性回归(APCS-MLR)受体模型 控制单元 源解析 水质管理
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河南荥阳市耕地土壤重金属分布特征及来源解析 被引量:3
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作者 张妍 赵新雷 +1 位作者 冯雪珍 郭亚娇 《岩矿测试》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期330-343,共14页
耕地质量关系着人民生活,而重金属是影响耕地质量的重要因素之一。根据全国土壤污染状况调查显示,中国耕地环境状况不容乐观,对耕地的重金属调查分析迫在眉睫。但仅简单地对重金属含量水平及来源类型进行判断已不足以为区域土壤重金属... 耕地质量关系着人民生活,而重金属是影响耕地质量的重要因素之一。根据全国土壤污染状况调查显示,中国耕地环境状况不容乐观,对耕地的重金属调查分析迫在眉睫。但仅简单地对重金属含量水平及来源类型进行判断已不足以为区域土壤重金属污染治理提供支持,而通过对各类污染源贡献率的定量计算,不仅可以明确农田土壤重金属分布特征,同时可判别污染源类别及来源,从而识别优先控制的污染元素,为重金属污染精准管控提供关键信息。本文采集河南荥阳市耕地表层土壤样品(0~20cm),应用电感耦合等离子体质谱和发射光谱法(ICP-MS/OES)、原子荧光光谱法(AFS)及离子选择电极法(IES)对As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn等8种重金属进行测试和p H分析;利用多元统计、绝对因子分析-多元线性回归(APCS-MLR)受体模型探讨研究区8种重金属污染含量空间分布特征及来源,利用富集因子和地累积指数开展土壤污染评价。结果表明:(1)耕地土壤中重金属含量整体偏高。除Cr外,其他元素为郑州市土壤背景值的1.04~1.40倍,其中Cd的累积效应较明显。(2)研究区重金属高值区主要分布于荥阳市城区周边。(3)基于富集因子法、相关性分析、主成分分析及APCS-MLR源解析结果显示,研究区重金属主要有三个来源:自然源对Ni、As、Cu、Cr的贡献率分别为98%、94%、80%及63%;工业源对Cd的贡献率为78%;其他源则主要是农业化肥源、燃煤源的混合源,对Cr、Pb、Hg的贡献率分别为37%、35%及33%。(4)地累积指数表明,研究区各重金属以无污染为主,而Cd超标率最高,其中度、中-重度污染、重度污染样点数分别为19个、5个及3个,并存在1个极重度污染样点。综上,Cd在研究区耕地中富集较明显,为潜在的主要污染元素;工业源、自然源、农业化肥源及燃煤源是重金属的主要来源,表明人类活动已对研究区耕地产生影响,需采取措施避免该影响进一步加剧。 展开更多
关键词 耕地土壤重金属 来源解析 绝对因子分析-多元线性回归(APCS-MLR)受体模型 风险评价 荥阳
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重庆市浅层地下水污染源解析与环境影响因素识别 被引量:20
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作者 张虹 魏兴萍 彭名涛 《环境科学研究》 CAS CSCD 北大核心 2021年第12期2896-2906,共11页
为了有效防控山地城市复杂地质条件下的浅层地下水污染,明晰地下水污染的影响因素,基于重庆82个浅层地下水监测点的15项水质指标,运用绝对主成分-多元线性回归模型(APCS-MLR),解析不同水质指标的污染源因子,量化因子对地下水质的贡献率... 为了有效防控山地城市复杂地质条件下的浅层地下水污染,明晰地下水污染的影响因素,基于重庆82个浅层地下水监测点的15项水质指标,运用绝对主成分-多元线性回归模型(APCS-MLR),解析不同水质指标的污染源因子,量化因子对地下水质的贡献率;基于地下水脆弱性理论,借助地理探测器识别岩溶区、非岩溶区地下水污染的关键影响因素.结果表明:①重庆市浅层地下水受人类活动影响大,总大肠杆菌群、Fe、Mn等元素超标率在50%以上;②重庆市浅层地下水污染源因子主要包括淋溶富集-城镇生活污染因子(贡献率42%)、地质环境背景因子(17.83%)、工业污染因子(13.74%)、农业污染因子(6.78%),方差累计贡献率为80.34%;③重庆市浅层地下水污染强度空间分布总体呈现西部都市区及周边>中部>东南部>东北部的空间分布格局.土地利用类型、坡度、土壤质地等3个因子对全域地下水污染具有较高的解释力,是浅层地下水污染的关键影响因子;④土地利用类型与降雨强度、土地利用类型与水力传导系数、土壤与坡度等双因子交互非线性增强了对重庆市浅层地下水污染的解释力.研究显示:污染源强与路径因子相结合能更好地解释地下水污染差异化;地理探测器为识别地下水污染影响因子提供了有效的探索方法. 展开更多
关键词 浅层地下水 绝对主成分-多元线性回归模型 源解析 地下水脆弱性
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典型高原城市绿地土壤重金属特征评价及分析 被引量:2
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作者 李伟 谢鹏程 +4 位作者 丁兆威 杨博 张娜 熊健 吕学斌 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第12期160-170,共11页
绿地重金属污染因严重危害生态环境和人体健康而备受关注。文章为了解典型高原城市(拉萨)绿地土壤环境状况,对绿地105个表层土壤重金属(Cu、Cr、Ni、Zn、Pb、Cd、As及Hg)的分布特征及污染状况进行分析评价,应用绝对主成分得分-多元线性... 绿地重金属污染因严重危害生态环境和人体健康而备受关注。文章为了解典型高原城市(拉萨)绿地土壤环境状况,对绿地105个表层土壤重金属(Cu、Cr、Ni、Zn、Pb、Cd、As及Hg)的分布特征及污染状况进行分析评价,应用绝对主成分得分-多元线性回归模型对重金属来源进行解析。结果表明,研究区绿地中Cu、Cr、Ni、Zn、Pb、Cd、As及Hg含量分别为31.00、43.00、18.00、70.00、33.70、0.15、18.00和0.079 mg/kg,是城市背景值的1.41、1.02、0.86、1.08、1.09、1.25、0.90和0.87倍,但远低于《绿化种植土壤》(CJ/T 340-2016)限值。元素Cu、Zn、Pb和Cd在道路绿地含量最高,元素Cr、Ni与As在各个类型绿地中含量无显著差异,元素Hg在公园绿地含量最高且变异系数大。研究区内梅罗综合污染指数值为1.96,为轻度污染;8种重金属地积累指数均值均小于0,未受到污染;综合潜在生态风险指数为140.13,生态风险低,绿地环境质量良好。交通源对Cu、Zn、Pb和Cd元素的贡献率分别为36.78%、73.55%、82.24%、95.21%;自然源对Cu、Cr、Ni、As的贡献率达到了59.64%、90.47%、97.00%、78.71%;大气沉降和农牧业混合源对Hg的贡献率最大,为74.24%。需关注绿地的主要风险因子Hg与Cd,防止其在土壤中进一步累积。 展开更多
关键词 拉萨 绿地 重金属 分布特征 绝对主成分得分-多元线性回归模型
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西北旱区盐湖盆地地下水化学组分源解析 被引量:12
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作者 秦子元 高瑞忠 +4 位作者 张生 贾德彬 杜丹丹 张阿龙 王喜喜 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期1790-1799,共10页
为实现对吉兰泰盐湖盆地地下水污染源的识别与管理,系统采集区域内71个地下水样品,测定16项地下水质关键指标;以GB T 14848—2017《地下水质量标准》中的Ⅲ类标准为依据确定特征污染物,利用因子分析(FA)确定地下水水质指标的因子分类,... 为实现对吉兰泰盐湖盆地地下水污染源的识别与管理,系统采集区域内71个地下水样品,测定16项地下水质关键指标;以GB T 14848—2017《地下水质量标准》中的Ⅲ类标准为依据确定特征污染物,利用因子分析(FA)确定地下水水质指标的因子分类,以地质统计学插值绘图揭示不同污染源的空间分布特征,运用APCS-MLR(绝对主成分得分多元线性回归)量化不同污染源的贡献率.结果表明:研究区内ρ(Cr 6+)、ρ(As)、ρ(NH 4+)、ρ(F-)、ρ(Cl-)、ρ(NO 2-)、ρ(COD Mn)、ρ(TDS)、pH等9项地下水水质指标均存在超标现象,其中ρ(NH 4+)、ρ(Cl-)、ρ(F-)超标较为严重.通过因子分析法筛选出影响研究区地下水水质的6个公因子,即溶滤-富集作用因子(F 1,贡献率为24.61%)、农业活动因子(F 2,贡献率为20.38%)、原生地质-农业生产、生活污染因子(F 3,贡献率为11.72%)、工业生产污染因子(F 4,贡献率为10.38%)、地质环境背景因子(F 5,贡献率为10.78%)、原生地质因子(F 6,贡献率为10.61%),其中F 1、F 5、F 6为环境影响因子,F 2、F 3、F 4为人类活动影响因子.采用因子得分函数计算得到因子得分,巴音乌拉山一带整体污染因子得分较高,乌兰布和沙漠存在点状高值区,图格力高勒沟谷上游也存在一定程度的污染,而盐湖盆地东南大部分区域水质相对较好,其分布与变化受到天然因素和人类活动的双重影响.利用APCS-MLR得到各水质指标预测值与实测值的R 2(线性拟合优度)均大于0.7,APCS-MLR可较好地评估各因子对水质的贡献率.研究显示,因子分析与APCS-MLR相结合可以有效地对地下水化学组分进行定性识别与定量解析. 展开更多
关键词 地下水 因子分析(FA) 绝对主成分得分多元线性回归(APCS-MLR) 盐湖盆地 化学组分源解析 空间分布
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