多元线性回归分析尔王庄水库藻类计数
通过多元线性回归分析，建立尔王庄水库总磷、总氮、溶解氧与藻类计数之间的线性回归方程y＝6,175.2＋28,389.7,x1－26.5,x2－523.4,x3，其相关系数R＝0.889，并对其相关性进行显著性检验。检验结果表明，总磷、总氮、溶解氧对水库藻类计数有极显著的影响。运用该方程验证水库藻类计数，大部分数值均可控制在相对偏差30%,以内。因此可通过该方程估算水库藻类总量，提高工作效率，方便指导生产。
多元线性回归分析藻类计数
随着社会和经济的发展，人类活动所造成的污染加剧了水体富营养化的进程，特别是大量含氮、磷废水排入水体，容易引发藻类的大规模快速生长，造成水华和赤潮。自20世纪90年代以来，我国淡水水体的富营养化趋势明显增加，水库、湖泊和河流频繁发生藻类水华危害。水体富营养化已严重干扰水资源利用。大量繁殖的藻类会使水体pH值增高，总碱度降低，影响混凝效果。藻类还会严重堵塞滤池，造成滤池运行周期缩短，降低产水率。此外，有些藻类有霉臭味，同时藻类的死亡腐败也会增加水体的腥臭味，影响水体感官。蓝藻作为大量繁殖的藻类，会产生藻毒素，轻则增加水体处理难度，重则使水体丧失饮用水功能。人类饮用含有藻毒素的水源会引发肝脏肿大或出血，甚至诱发癌症，会极大地危害人体健康，因此藻类计数的检测尤为重要。目前，研究藻类计数的文献有很多，但大部分都是总磷、总氮、耗氧量、水温、光照、pH值等单因素对藻类生长的影响，鲜有综合考虑多因素对藻类影响的研究。本文通过多元线性回归分析，总结影响藻类生长的多因素与藻类计数的线性关系，估算藻类计数的数值，该方法具有可操作性强、方法简便、工作量少、准确性高等优点，比《水和废水监测分析方法》介绍的显微镜直接计数法更有利于指导生产。
藻类计数的检测方法
将1,000,mL水样，取出约971,mL，经抽滤装置进行过滤。将滤水后的滤膜取出，放入盛有剩余29,mL水样的烧杯中，将其放入超声波振荡器振荡15,min左右，至滤膜上重现本色无其他杂质为止。去除振荡后的滤膜，将浓缩后的水样定容至30,mL后，加入2～3滴鲁哥氏碘液，摇匀后立即用0.1,mL吸管在中央部吸出样品，注入计数框内，小心盖好玻片，使样品均匀分布，且保证计数框内无气泡，然后在10×40倍显微镜下计数。通过公式(2)计算藻类计数值：
式中：N——每升水中浮游植物的数量(万个/L)；Cs——计数框面积(mm2)，一般为400,mm2；Fs——每个视野的面积(mm2)；Fn——每片计数过后视野数；Pn——每片通过计数实际数出的藻类个体数或细胞数；V——1,L水浓缩后的体积；U——计数框的体积，0.1,mL。
结果
相关系数的检验
本文选取尔王庄水库2013—2015年30组总磷、总氮、溶解氧和藻类计数的监测数据。这些数据基本反映了水体的水质情况，汇总结果如表1所示。假设4者之间存在线性关系且关系式为y＝a+b1,x1+b2,x2+b3x3+b4x4，根据检测结果汇总，通过多元线性回归分析可得线性回归方程：
经相关系数临界值表查得，当自由度df＝26，给定显著水平α＝0.01时，相关系数的最小值Rmin＝0.479。所得方程的相关系数R＞Rmin，因此所得线性方程成立，即总磷、总氮、溶解氧与藻类计数之间存在线性相关性。
表1尔王庄水库总磷、总氮、溶解氧、藻类计数检测结果
方差分析及F检验
根据F检验的公式分别计算30组数据的各差异源的自由度、平方和以及均方，总结结果如表2所示。
通过表2可以看出，在给定的显著性水平α＝0.01下，从F分布表中查得F0.01(3，26)＝4.64，而计算所得F＝32.79，由于F＞F0.01(3，26)，所以判定即总磷、总氮、溶解氧与藻类计数之间存在极显著的线性相关性。用总磷、总氮、溶解氧的检测数值计算藻类计数存在可行性。
表2多元回归方程的方差分析表
误差检验与分析
通过数据分析得出总磷、总氮、溶解氧与藻类计数之间存在极显著线性相关性的结论，得到三元一次方程。根据方程计算出尔王庄水库30,m的藻类计数结果与检测所得藻类计数结果比较，计算相对误差，误差结果如表3所示。
表3藻类计数检测值与计算值之间相对误差汇总表
通过分析可以看出，30组数据中有6组数据的相对误差超过30%,，其中两组误差偏大。这主要是由于当月藻类计数含量较低造成的。一般情况下，低温期藻类含量低，不利于用该线性方程推算藻类计数含量，而越是高温期误差越小，因此运用该方法对于每年6～10月高藻期藻类计数的统计与检测具有重要意义。
结果与讨论
本文通过多元线性回归分析，建立了尔王庄水库总磷、总氮、溶解氧与藻类计数之间的线性回归方程：y＝6,175.2＋28,389.7,x1－26.5,x2-523.4,x3，其相关系数R＝0.889，并对其相关性进行了显著性检验。检验结果表明，总磷、总氮、溶解氧对水库藻类计数具有极显著性影响。运用该方程验证水库藻类计数，大部分数值均可控制在相对偏差30%,以内，且更加适合高藻期藻类计数的统计。因此可通过该方程估算水库藻类总量，提高工作效率，方便指导生产。
通过数据检验能够得出各因素对藻类计数影响的主次顺序，便于找出尔王庄水库藻类爆发的主要因素。通过控制主要因素控制水库藻类爆发，是今后研究的方向。同时还能通过数据分析设立低温期主要因素的预警线，充分利用低温期藻类生长周期长的特点，做好转年高藻期藻类的控制与富营养化发生的预警。
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