水华藻类及相关环境因子逐步回归统计分析
近年来的水体富营养化加剧引起了多方面的重视，大量针对性的研究已从不同的角度探讨了蓝藻水华形成机制.本文以茜坑2000年～2004年的连续监测资料为基础，采用SPSS 软件，运用多元逐步回归方法，根据数据组的结构进行适当修改，计算统计量F 值,并根据F值逐步筛选各相关因子,最后得到多元逐步回归方程和复相关系数等。选择水温等11 项环境理化因素与藻类生物量和蓝藻生物量2 项生物因素进行回归分析，分析生物因素显著相关的环境因子，建立多元逐步回归方程。结果显示，蓝藻为茜坑水库中的主要的藻类，其与藻类生物量的相关性最大，达0.83。而在理化因子中，TN和TP和藻类生物量的影响因子分别为0.41和0.38，影响较为密切。藻类生物量与COD的相关性较大，说明在茜坑水库中COD 对藻类的生长有较大影响。对5个监测点进行分析，其中4个点的回归方程均有COD 这个因子入选，而且均为正相关。然而，DO，PH，溶解氧更易受藻类生长影响，而不是影响藻类生长的关键因素，因此，为尝试用逐步回归统计方法预测茜坑的藻类生物量的变化,尤其是预测水华的优势藻蓝藻的生物量变化,将溶解氧、pH、化学耗氧量、SD等因素删除,并且用藻类总生物量和蓝藻生物量分别作为因变量，重新计算逐步回归方程。结果表明，藻类生物量主要受水深，水温及TP的影响，该结论与实际情况相符，但不同监测点的显著因子不同。表明，藻类生长因环境不同，限制因子也不同。为了寻找蓝藻预测模型，对各个因子及藻类生物量进行标准化处理。结果表明，标准化后的回归方程相对未标准化方程，相关性并无显著改善。
多元逐步回归分析 微囊藻 水华藻类 环境因子 水体富营养化 形成机制
王艳 黄才晟 张万顺 陈彩儿
武汉大学资源与环境科学学院 湖北武汉430079
国内会议
广州
中文
1-7
2008-11-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）