地表水电导率与水质指标相关性分析与建模

杨群峰

(广州市生态环境局海珠环境监测站，广东 广州 510000)

城市水系作为城市重要的一部分，提供了诸如环境改善、水资源与水能、物种生境、景观与文化以及其气候调节等生态服务功能[1]。城市水系作为空间上的呈网状分布的复杂系统，为其水质的监测带来了很大的难度，若缺少有效的监管，就无法及时掌握水系水质的情况，无法及时对突发的情况进行处理。传统的人工监管模式费时费力且效率低下，在线监测不仅能降低人力成本，还能保证时效性实现区域性统筹管理[2]。现在远程水质在线监测无论在采购和运维成本上都很高昂，若城市河涌多难以实现全面的在线监测。在固定温度下，电导率主要由水溶液中所含离子的总量决定，电导率能在一定程度上反映水中总氮、氨氮、总磷、化学需氧量等指标的含量[3]。且电导率相对其他水质指标来说，在线监测成本较低[4]。本研究利用珠江某断面的水质数据，建立各水质因子与电导率之间的数学模型，以期通过电导率实现对其他水质指标的估测。

1 材料与方法

1.1 样品采集与分析

选取珠江某断面为采样点，水样采集和保存方法参考《污水监测技术规范(HJ91.1-2019)，于2020年1月-2021年12月开展该断面水质指标与电导率的调研和检测工作，每个月对断面进行采样分析，监测指标高锰酸盐指数CODMn、氨氮NH3-N、总氮TN、化学需氧量COD、总磷TP、氟化物、五日生化需氧量BOD5和其他的指标的具体采样和分析方法参考地表水和污水监测技术(HJ/T 91-2002)和地表水环境质量标准(GB3838-2002)。水质的电导率EC值采用上海仪电科学DDS-307A型电导率仪测定。

1.2 数据分析

选取24个月228组数据进行统计分析，利用SPSS22.0软件对各组数据进行描述性统计并做多元线性回归分析。

2 结果与分析

2.1 调查结果

利用SPSS22.0软件对调查结果进行运算和分析，描述统计分析结果如表1所示。

表1 调查结果描述统计分析Table 1 Descriptive statistical analysis of survey results

2.2 水质指标间相关性分析

首先对7个指标进行Pearson相关性分析，分析结果如表2所示。

表2的相关性分析结果表明，电导率与高锰酸盐指数、氨氮、氟化物和总氮之间存在极强的显著相关关系(P<0.01)，与总磷存在显著相关关系(P<0.05)。其中电导率与总氮之间的Pearson相关系数高达0.909，电导率与氟化物的相关系数达0.784，证明电导率与总氮、氟化物之间的正相关关系很明显。而电导率与化学需氧量和五日生化需氧量之间并不显著相关，表明他们对电导率的直接作用很小。同时，氟化物和总氮的相关系数较高，证明在珠江水体的污染物中，含氮的有机物与含氟的有机物有一定的同源性。

2.3 模型的构建

由2.2的分析可得，电导率与总氮、氟化物两个水质指标之间存在着较高的显著相关性，基于这点，本研究构建电导率与总氮和氟化物之间的具体回归模型。由图1散点图所示，可见电导率与总氮和氟化物有一定的线性回归关系。

表2 各水质指标间的相关系数Table 2 Correlation coefficients between various water quality indicators

图1 电导率与总氮散点图(a)和电导率与氟化物散点图(b)Fig.1 Scatterplot of electrical conductivity with total nitrogen(a) and electrical conductivity with fluoride scatterplot(b)

将总氮和氟化物作为自变量，电导率作为因变量进行回归分析，设置三种类型的模型进行拟合，拟合结果如表3所示。

表3 电导率与总氮、氟化物的拟合结果比较Table 3 Comparison of fitting results between conductivity and total nitrogen and fluoride

可见在总氮和电导率的拟合中，二次项的拟合结果较好，R2值达0.832，也得出在珠江水质中，电导率随着总氮的升高而升高，呈正相关关系。而氟化物与电导率的拟合结果中也是二次项的拟合效果较好，但是拟合程度没有总氮的高，R2值只有0.626，但也看得出来是正相关关系。

2.4 模型验证

为了验证模型的准确性，本研究将采用2022年测得的实际数据，分别对总氮、氟化物和电导率的三组模型进行精度检验。将实测的总氮和氟化物的值代入到不同的模型中，得出电导率的估算值，然后采用估算值和实测值的进行线性拟合，通过样点距离1∶1标准参考线的离散程度、拟合线以及R2值的大小来综合判断模型的准确性[5]。

2.4.1 针对电导率和总氮的模型验证

电导率与总氮的三组模型的估算值和实测值的线性拟合结果如图2所示，结果显示，电导率和总氮的拟合模型中，R2值的大小排序为二次项最大，线性次之，幂次式最小，而与1∶1线的离散程度来说，二次项的偏离程度最小，综合来说以二次项拟合精度最高，无论从距离1∶1标准参考线的离散程度、拟合线以及R2值的大小来说二次项的拟合效果都是最好的。

图2 电导率与总氮模型验证线性式(a)、二次项(b)、幂次式(c)Fig.2 Model verification of electrical conductivity and total nitrogen： linear formula(a)， quadratic term(b)， power formula(c)

2.4.2 针对电导率和氟化物的模型验证

电导率与氟化物的三组模型的估算值和实测值的线性拟合结果如图3所示，结果显示，电导率和氟化物的拟合方程中以幂次式拟合精度最高，线性式次之，二次项最低，但是二次项相比较而言，距离1∶1标准参考线的离散程度最低，综合考虑表3中R2值的大小而言，还是二次项模型最能表述电导率与氟化物之间的关系。

图3 电导率与总氮模型验证线性式(a)、二次项(b)、幂次式(c)Fig.3 Model verification of electrical conductivity and fluoride： linear formula(a)， quadratic term(b)， power formula(c)

2.5 高效低成本在线监测总氮和氟化物可行性分析

目前针对地表水的监控，尤其是广州这样城市水系发达、河涌密集的城市来说，较为普遍的监测手段为常规检测，准确性和可靠性有保障，而想要完全依靠在线自动监测不仅采购成本高昂，而且后期维护费用也是相当高。在针对15个国家地表水水质自动监测站中的水质指标进行3个月的常规监测和自动监测追踪分析，得到常规监测和自动监测之间误差较小，属于随机误差，表明可以基于自动监测数据对水质指标建立相应的回归模型，实现快速准确的水质指标的监测[6]。相比安装在线检测难度大、成本高的总氮在线监测仪，采用电导率在线监测来估算相应的总氮和氟化物值的大小更容易达到我们实时监测城市地表水中含氮和含氟污染物的含量和变化趋势的目的，相比定期的常规采样和常规检测手段来说大大提高了效率和降低了监测成本。

3 结 论

以珠江某断面水质指标为代表的数据分析结果显示，电导率与总氮和氟化物之间存在着显著正相关性，基于电导率与总氮和氟化物的相关性建立出回归模型，分析结果显示电导率与总氮和氟化物之间二次项拟合结果最佳。本研究为在城市水系在线监测中提供一种利用电导率这个容易实现在线监测且成本较低的水质指标来估算难在线监测、成本高昂的总氮和氟化物的可行性方案，使得监测总体难度下降、监测效率提高。