Антропогенная деятельность создает проблемы для безопасности качества воды. Выявление потенциальных источников загрязнения и количественная оценка их соответствующего вклада имеют важное значение для управления водными ресурсами и контроля загрязнения. В исследовании от (2017–2018 гг.) набор данных о качестве воды.
Они основаны на пятнадцати параметрах. Пробы были взяты из восьми точек реки Минь, а также в притоках и русле. Было проведено исследование с помощью методов многомерного статистического анализа и абсолютной оценки главного компонента — множественной линейной регрессии (APCS-MLR). Метод моделирования рецепторов для выявления потенциальных источников загрязнения и распределения их вклада.
Временной и пространственный кластерный анализ (CA) классифицировал промежуток из 12 месяцев на три периода, которые точно соответствуют засушливым, влажным и нормальным сезонам, и восемь участков мониторинга на два региона: слабозагрязненные (LP) и сильно загрязненные (HP) регионы на основе разных уровней. Загрязнения, вызванные физико-химическими свойствами и антропогенной деятельностью. Анализ основных компонентов (PCA) выявил пять латентных факторов, на долю которых приходится 75,84% и 73,46% общей дисперсии в областях LP и HP соответственно. Основными источниками загрязнения в двух регионах являются сельскохозяйственная деятельность, бытовые и промышленные сточные воды.
Результаты APCS-MLR показали, что загрязнения были в основном из-за ранжирования сельскохозяйственных загрязнений из рассредоточенных источников (22,13 %) > сезонный эффект и рост фитопланктона (19,86 %) > утечка септиков (15,73 %) > физико-химическое воздействие (12,86%) > промышленные стоки и хозяйственно-бытовые стоки (11,59%), а в регионе ВП отнесено к точечным источникам загрязнения бытовыми и промышленными стоками (20,81%) > коммунально-бытовые стоки (16,66%) > загрязнение сельскохозяйственных рассредоточенных источников (15,23%) > рост фитопланктона (14,82%) > естественные и сезонные эффекты (12,67%). На основе количественной оценки основных источников загрязнения исследование может помочь политикам сформулировать стратегии по улучшению качества воды в различных регионах.
Вывод
В этом исследовании многомерные статистические методы были объединены с методом APCS-MLR для оценки временных и пространственных изменений качества воды и доли вклада различных потенциальных источников загрязнения в каждый параметр качества воды.
Источник:Environmental Science and Pollution Research, (2020), 41987-42000, 27(33)