多元線性回歸分析爾王莊水庫藻類計數
通過多元線性回歸分析，建立爾王莊水庫總磷、總氮、溶解氧與藻類計數之間的線性回歸方程y＝6,175.2＋28,389.7,x1－26.5,x2－523.4,x3，其相關系數R＝0.889，并對其相關性進行顯著性檢驗。檢驗結果表明，總磷、總氮、溶解氧對水庫藻類計數有極顯著的影響。運用該方程驗證水庫藻類計數，大部分數值均可控制在相對偏差30%,以內。因此可通過該方程估算水庫藻類總量，提高工作效率，方便指導生產。
多元線性回歸分析藻類計數
隨著社會和經濟的發展，人類活動所造成的污染加劇了水體富營養化的進程，特別是大量含氮、磷廢水排入水體，容易引發藻類的大規?？焖偕L，造成水華和赤潮。自20世紀90年代以來，我國淡水水體的富營養化趨勢明顯增加，水庫、湖泊和河流頻繁發生藻類水華危害。水體富營養化已嚴重干擾水資源利用。大量繁殖的藻類會使水體pH值增高，總堿度降低，影響混凝效果。藻類還會嚴重堵塞濾池，造成濾池運行周期縮短，降低產水率。此外，有些藻類有霉臭味，同時藻類的死亡腐敗也會增加水體的腥臭味，影響水體感官。藍藻作為大量繁殖的藻類，會產生藻毒素，輕則增加水體處理難度，重則使水體喪失飲用水功能。人類飲用含有藻毒素的水源會引發肝臟腫大或出血，甚至誘發癌癥，會極大地危害人體健康，因此藻類計數的檢測尤為重要。目前，研究藻類計數的文獻有很多，但大部分都是總磷、總氮、耗氧量、水溫、光照、pH值等單因素對藻類生長的影響，鮮有綜合考慮多因素對藻類影響的研究。本文通過多元線性回歸分析，總結影響藻類生長的多因素與藻類計數的線性關系，估算藻類計數的數值，該方法具有可操作性強、方法簡便、工作量少、準確性高等優點，比《水和廢水監測分析方法》介紹的顯微鏡直接計數法更有利于指導生產。
藻類計數的檢測方法
將1,000,mL水樣，取出約971,mL，經抽濾裝置進行過濾。將濾水后的濾膜取出，放入盛有剩余29,mL水樣的燒杯中，將其放入超聲波振蕩器振蕩15,min左右，至濾膜上重現本色無其他雜質為止。去除振蕩后的濾膜，將濃縮后的水樣定容至30,mL后，加入2～3滴魯哥氏碘液，搖勻后立即用0.1,mL吸管在中央部吸出樣品，注入計數框內，小心蓋好玻片，使樣品均勻分布，且保證計數框內無氣泡，然后在10×40倍顯微鏡下計數。通過公式(2)計算藻類計數值：
式中：N——每升水中浮游植物的數量(萬個/L)；Cs——計數框面積(mm2)，一般為400,mm2；Fs——每個視野的面積(mm2)；Fn——每片計數過后視野數；Pn——每片通過計數實際數出的藻類個體數或細胞數；V——1,L水濃縮后的體積；U——計數框的體積，0.1,mL。
結果
相關系數的檢驗
本文選取爾王莊水庫2013—2015年30組總磷、總氮、溶解氧和藻類計數的監測數據。這些數據基本反映了水體的水質情況，匯總結果如表1所示。假設4者之間存在線性關系且關系式為y＝a+b1,x1+b2,x2+b3x3+b4x4，根據檢測結果匯總，通過多元線性回歸分析可得線性回歸方程：
經相關系數臨界值表查得，當自由度df＝26，給定顯著水平α＝0.01時，相關系數的最小值Rmin＝0.479。所得方程的相關系數R＞Rmin，因此所得線性方程成立，即總磷、總氮、溶解氧與藻類計數之間存在線性相關性。
表1爾王莊水庫總磷、總氮、溶解氧、藻類計數檢測結果
方差分析及F檢驗
根據F檢驗的公式分別計算30組數據的各差異源的自由度、平方和以及均方，總結結果如表2所示。
通過表2可以看出，在給定的顯著性水平α＝0.01下，從F分布表中查得F0.01(3，26)＝4.64，而計算所得F＝32.79，由于F＞F0.01(3，26)，所以判定即總磷、總氮、溶解氧與藻類計數之間存在極顯著的線性相關性。用總磷、總氮、溶解氧的檢測數值計算藻類計數存在可行性。
表2多元回歸方程的方差分析表
誤差檢驗與分析
通過數據分析得出總磷、總氮、溶解氧與藻類計數之間存在極顯著線性相關性的結論，得到三元一次方程。根據方程計算出爾王莊水庫30,m的藻類計數結果與檢測所得藻類計數結果比較，計算相對誤差，誤差結果如表3所示。
表3藻類計數檢測值與計算值之間相對誤差匯總表
通過分析可以看出，30組數據中有6組數據的相對誤差超過30%,，其中兩組誤差偏大。這主要是由于當月藻類計數含量較低造成的。一般情況下，低溫期藻類含量低，不利于用該線性方程推算藻類計數含量，而越是高溫期誤差越小，因此運用該方法對于每年6～10月高藻期藻類計數的統計與檢測具有重要意義。
結果與討論
本文通過多元線性回歸分析，建立了爾王莊水庫總磷、總氮、溶解氧與藻類計數之間的線性回歸方程：y＝6,175.2＋28,389.7,x1－26.5,x2-523.4,x3，其相關系數R＝0.889，并對其相關性進行了顯著性檢驗。檢驗結果表明，總磷、總氮、溶解氧對水庫藻類計數具有極顯著性影響。運用該方程驗證水庫藻類計數，大部分數值均可控制在相對偏差30%,以內，且更加適合高藻期藻類計數的統計。因此可通過該方程估算水庫藻類總量，提高工作效率，方便指導生產。
通過數據檢驗能夠得出各因素對藻類計數影響的主次順序，便于找出爾王莊水庫藻類爆發的主要因素。通過控制主要因素控制水庫藻類爆發，是今后研究的方向。同時還能通過數據分析設立低溫期主要因素的預警線，充分利用低溫期藻類生長周期長的特點，做好轉年高藻期藻類的控制與富營養化發生的預警。