THUYẾT MINH BÁO CÁO SINH HOẠT HỌC THUẬT “ỨNG DỤNG PHÂN TÍCH THỐNG KÊ ĐA BIẾN TRONG ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỘNG MÔI TRƢỜNG”

TRƢỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT KHOA MÔI TRƢỜNG THUYẾT MINH BÁO CÁO SINH HOẠT HỌC THUẬT “ỨNG DỤNG PHÂN TÍCH THỐNG KÊ ĐA BIẾN TRONG ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỘNG MÔI TRƢỜNG” CÁN BỘ GIẢNG DẠY: ThS Nguyễn Thị Cúc HÀ NỘI, 6/2019 MỤC LỤC MỞ ĐẦU I TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU THUỘC LĨNH VỰC CỦA ĐỀ TÀI Ở TRONG VÀ NGOÀI NƢỚC I.1 Trong nước I.2 Ngoài nước II PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU II.1 Phương pháp phân tích thành phần PCA II.2 Phương pháp phân tích cụm CA III ỨNG DỤNG PHƢƠNG PHÁP PHÂN TÍCH THỐNG KÊ ĐA BIẾN ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỘNG MÔI TRƢỜNG NƢỚC MẶT TẠI KHU VỰC KHAI THÁC APATIT, TỈNH LÀO CAI III.1 Khái quát chung khu vực nghiên cứu III.2 Kết nghiên cứu thảo luận 10 KẾT LUẬN 22 MỞ ĐẦU Hoạt động khai thác chế biến khoáng sản hàng ngày tác động không nhỏ tới môi trƣờng, quy mô ảnh hƣởng lớn lâu dài đặc biệt môi trƣờng nƣớc nói chung hệ thống nƣớc mặt nói riêng Ở khu vực khai thác chế biến quặng đồng, sắt, vàng, apatit … nhƣ Lào Cai, ảnh hƣởng nƣớc mƣa chảy tràn kéo theo bụi bẩn, dầu mỡ, chất thải rắn … hệ thống nƣớc mặt cịn có nguy nhiễm kim loại nặng, hóa chất độc hại sử dụng trình khai thác chế biến nƣớc thải sản xuất thải trực tiếp vận chuyển nƣớc ngầm từ đất, đá chứa quặng Điển hình hệ thống nƣớc mặt xung quanh khu vực khai thác chế biến quặng đồng Sin Quyền, huyện Bát Xát, quặng apatit thành phố Lào Cai, quặng vàng khu vực Minh Lƣơng khu chế biến quặng Tằng Loỏng bị suy giảm chất lƣợng nghiêm trọng nhƣ sông Hơng, suối Ngịi Phát, suối Trát, Ngịi Đƣờng, Đồng Hồ, chữ O … Để kiểm soát mức độ tác động hoạt động khai thác chế biến khoáng sản tới môi trƣờng nƣớc mặt, quan quản lý cấp tỉnh thƣờng yêu cầu đơn vị khai thác phải quan trắc môi trƣờng định kỳ đặt vị trí trạm quan trắc tự động theo quy định báo cáo đánh giá tác động môi trƣờng Tuy nhiên, kết sau quan trắc thƣờng đƣợc sử dụng để đánh giá mức độ ô nhiễm theo phƣơng pháp truyền thống so sánh với quy chuẩn (QCVN) dẫn đến hiệu đánh giá không cao chƣa làm rõ đƣợc diễn biến mức độ quan trọng thành phần làm biến đổi chất lƣợng môi trƣờng nƣớc mặt theo thời gian mối quan hệ chúng với nguồn gây ô nhiễm Theo quy chuẩn QCVN 08/2015-BTNMT có tới 36 thơng số đƣợc sử dụng để đánh giá chất lƣợng nƣớc mặt Tuy nhiên, lúc phân tích hết 36 thơng số nói trên, nên việc lựa chọn thơng số có ý nghĩa đánh giá chất lƣợng nƣớc khu vực nghiên cứu cần thiết Mặt khác, sở khai thác chế biến thƣờng không ảnh hƣởng tới chất lƣợng sông hay suối nơi đổ thải trực tiếp mà cịn ảnh hƣởng tới sơng, suối khu vực lân cận Vì vậy, đánh giá mức độ tƣơng đồng chất lƣợng nƣớc sơng, suối có ý nghĩa quan trọng để bố trí hợp lý vị trí quan trắc lấy mẫu Ứng dụng phân tích thống kê đa biến cụ thể phân tích thành phần (PCA), phân tích cụm (CA) để lựa chọn thơng số ảnh hƣởng tới chất lƣợng phân cụm hệ thống nƣớc mặt khu vực khai thác, chế biến khống sản từ đánh giá biến động chất lƣợng nƣớc mặt theo mùa theo năm mối quan hệ chúng với nguồn gây ô nhiễm sở để quan quản lý sở khai thác chế biến có điều chỉnh phù hợp nhằm kiểm sốt thành phần gây nhiễm I TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU THUỘC LĨNH VỰC CỦA ĐỀ TÀI Ở TRONG VÀ NGOÀI NƢỚC I.1 Trong nƣớc Nghiên cứu biến động môi trƣờng nƣớc q trình phân tích, đánh giá biến đổi thành phần chất lƣợng nƣớc theo thời gian (theo năm theo mùa) không gian Hệ thống nƣớc mặt Việt Nam đƣợc đánh giá tƣơng đối phát triển có vai trị quan trọng lĩnh vực trồng trọt, chăn nuôi, du lịch, lƣợng, giao thơng ngành sản xuất khác Vì vậy, nƣớc mặt có ý nghĩa lớn đời sống, sản xuất nhƣ trình phát triển chung đất nƣớc Hiện nay, có nhiều cơng trình nghiên cứu khoa học nƣớc, đề tài, luận văn cao học, luận án tiến sĩ tập trung đánh giá trạng môi trƣờng nƣớc, đánh giá mức độ ô nhiễm nguồn thải dự báo diễn biến chất lƣợng nƣớc … nhiều phƣơng pháp khác nhƣ sử dụng mơ hình MIKE, SWAT, số chất lƣợng môi trƣờng WQI hay công cụ nhƣ GIS, phân tích thống kê đa biến … Cụ thể, Trung tâm Viễn thám quốc gia sử dụng công nghệ viễn thám GIS để đánh giá diễn biến vùng ô nhiễm nguồn nƣớc thải từ khu công nghiệp, đô thị nhằm đƣa cảnh báo vùng có nguy nhiễm thuộc vùng kinh tế trọng điểm miền Bắc miền Trung; Nguyễn Đỗ Ngọc Un nnk sử dụng mơ hình SWAT số chất lƣợng nƣớc đánh giá chất lƣợng nƣớc mặt lƣu vực sông La Ngà; Thủy Châu Tờ, 2015 nghiên cứu thiết lập áp dụng số chất lƣợng nƣớc (WQI) cho sơng Thị Tính phục vụ quản lý nguồn nƣớc; Nguyễn Hải Âu nnk, 2017 ứng dụng phân tích thống kê đa biến để đánh giá chất lƣợng nƣớc dƣới đất huyện Tân Thành, tỉnh Bà Rịa, Vũng Tàu… Mặc dù có nhiều cơng trình nghiên cứu mơi trƣờng nƣớc mặt, nhiên gần nhƣ chƣa có nghiên cứu ứng dụng phân tích thống kê kết hợp GIS để xác định thành phần định đến chất lƣợng nƣớc mặt đánh giá biến đổi thành phần chất lƣợng theo thời gian không gian khu vực khai thác chế biến khoáng sản Phƣơng pháp phân tích thống kê đa biến phƣơng pháp tốn học tìm mối quan hệ biến tập số liệu Nó cho phép đơn giản hóa kích thƣớc tập số liệu (phƣơng pháp phân tích thành phần PCA - Principal component analysis), xếp nhóm số liệu thành nhóm có thuộc tính, tìm phụ thuộc quan hệ biến (phân tích cụm (CA – Cluster analysis), xây dựng kiểm tra giả thiết thống kê … Hiện Việt Nam, phƣơng pháp thống kê đa biến đƣợc ứng dụng nhiều lĩnh vực khác nhƣ phân khúc thị trƣờng để nhận biến quan trọng dùng để phân nhóm ngƣời tiêu dùng phân tích nhân tố để xác định thuộc tính nhãn hiệu có ảnh hƣởng đến lựa chọn ngƣời tiêu dùng … Ở lĩnh vực môi trƣờng gần có số cơng trình nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp toán thống kê đa biến nhằm đánh giá chất lƣợng môi trƣờng nƣớc Cụ thể Nguyễn Hải Âu nnk, 2017 sử dụng phân tích thống kê đa biến đánh giá chất lƣợng nƣớc dƣới đất huyện Tân Thành, tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu Trong tác giả sử dụng phƣơng pháp phân tích thành phần để xác định đƣợc ba thành phần nƣớc ngầm Thành phần gồm có Cl-, độ cứng, Fe2+, Na+, K+, Mg2+, Ca2+ TDS với giá trị tổng phƣơng sai đạt 38,71%, thành phần gồm HCO3-, F-, NO3- SO42- với tổng giá trị phƣơng sai 16,59% thành phần thứ bao gồm Cu2+, Cr6+ pH với tổng giá trị phƣơng sai 15,206% Kết phân tích cụm cho phép tác giả gộp lỗ khoan có chất lƣợng nƣớc tƣơng đồng vào cụm Trong cụm đại diện cho nhóm nƣớc nhạt cụm đại diện cho nhóm nƣớc mặn Tống Phƣớc Hoàng Sơn nnk, 2006 sử dụng phƣơng pháp phân tích PCA kết hợp CA, tác giả hai nhóm trạm mơi trƣờng khác rõ rệt Cà Mau Trà Vinh từ phân vùng sinh thái ni tơm làm sở cho nhà quy hoạch, hoạch định sách vào để xây dựng vùng ni thủy sản phù hợp Nguyễn Minh Kỳ nnk, 2014 sử dụng phƣơng pháp PCA CA để phân tích nhóm nhóm nhân tố làm thay đổi chất lƣợng nƣớc gồm nhóm 1: nhiệt độ, DO, BOD5 COD chiếm 40,837% tổng phƣơng sai nhóm gồm NO3- PO43- với 21,33% tổng phƣơng sai Phan Nguyễn Hồng Ngọc nnk, 2017 áp dụng phƣơng pháp phân tích cụm CA phân tích biệt số DA để đánh giá mức độ nhiễm mặn tầng chứa nƣớc Pleistocen huyện Tân Thành, tỉnh Bà Rịa, Vũng Tàu I.2 Ngoài nƣớc Trên giới phƣơng pháp phân tích đa biến đƣợc sử dụng rộng rãi năm gần đây, đặc biệt lĩnh vực môi trƣờng nhƣ đánh giá quan trắc diễn biến chất lƣợng nƣớc ngầm, nƣớc mặt, kiểm tra chất lƣợng nƣớc theo không gian thời gian Ở số nƣớc giới nhƣ Malaysia, Trung Quốc, Nhật Bản, Mỹ nƣớc Châu Âu chủ yếu áp dụng phƣơng pháp phân tích thành phần PCA, phân tích cụm CA phân tích biệt số DA thuộc nhóm phƣơng pháp phân tích đa biến để đánh giá phân loại chất lƣợng nƣớc mặt, nƣớc dƣới đất Từ xác định đƣợc thơng số đặc trƣng chất lƣợng nƣớc xác định nguồn thải làm sở để giám sát quản lý môi trƣờng cách hiệu Cụ thể, Shah Christirani Azhara , 2015 sử dụng phƣơng pháp phân tích thành phần PCA phân tích cụm CA để phân loại chát lƣợng nƣớc sông Muda Malaysia dựa vào số WQI tính từ kết phân tích mẫu trạm quan trắc Kết nghiên cứu cho phép phân loại chất lƣợng sông thành cụm tƣơng ứng với chất lƣợng nƣớc sông giảm dần chất lƣợng tốt, trung bình nhiễm đồng thời phân tích đƣợc ảnh hƣởng nguồn thải tới chất lƣợng nƣớc A H Pejman, 2009 sử dụng phân tích thống kê đa biến để đánh giá diễn biến chất lƣợng môi trƣờng nƣớc mặt theo mùa dựa vào kết phân tích mẫu trạm đo Mohammed Amjed Hossain, 2013 sử dụng phương pháp phân tích thành phần PCA phân tích hồi quy tuyến tính để xác định nguồn gây ô nhiễm đến nước sông Tuggak, Malaysia Ở Thổ Nhĩ Kỳ, M.Varol, 2009 đánh giá chất lƣợng nƣớc sơng Behrimaz phƣơng pháp phân tích CA phân tích thành phần PCA Theo tác giả đánh giá chất lƣợng nƣớc theo tháng năm theo trạm đo Kết nghiên cứu giúp thiết kế số lƣợng vị trí trạm quan trắc phù hợp sông Đồng thời theo phƣơng pháp phân tích thành phần thơng số đánh giá chất lƣợng mơi trƣờng giảm không đáng kể so với số lƣợng ban đầu (chiếm 70 – 85%) S Shrestha F Kazama sử dụng kết hợp ba phƣơng pháp phân tích thành phần PCA, phân tích biệt số DA phân tích cụm CA để đánh giá chất lƣợng nƣớc sông Fuji Nhật Bản Kết đánh giá phƣơng pháp CA cho phép phân vùng chất lƣợng nƣớc thành cụm, phƣơng pháp phân tích thành phần chƣa giảm đƣợc số liệu nhƣng yếu tố ảnh hƣởng tới chất lƣợng nƣớc tƣơng ứng với cụm nói Phƣơng pháp phân tích biệt số DA đem lại hiệu cao lựa chọn đƣợc thơng số quan trọng ảnh hƣởng tới chất lƣợng nƣớc sông Fuji nhiệt độ, pH, DO, BOD5, NO3- độ dẫn điện II PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Phân tích thống kê đa biến (MSA – Multivariate Statistics Analysis) bao gồm kỹ thuật thống kê khác nhau, bao gồm phân tích cụm (CA - Cluster Analysis) phân tích biệt số (DA - Discriminant Analysis), phân tích nhân tố (FA – Factor Analysis), phân tích thành phần (PCA - Principal Component Analysis), phân tích phƣơng sai đa biến (MANOVA),…trong đó, PCA CA phƣơng pháp đƣợc sử dụng phổ biến Trong năm gần đây, phƣơng pháp PCA CA đƣợc sử dụng rộng rãi ứng dụng môi trƣờng, bao gồm đánh giá quan trắc diễn biến chất lƣợng nƣớc ngầm, nƣớc mặt, kiểm tra kết mơ hình mơ chất lƣợng nƣớc theo không gian thời gian, xác định yếu tố hóa học liên quan đến điều kiện thủy văn, đánh giá thị chất lƣợng môi trƣờng Ở Mỹ nƣớc Châu Âu nhƣ Pháp, Thổ Nhĩ Kỳ quốc gia Châu Á nhƣ Malaysia, Trung Quốc, Nhật Bản, Ấn Độ, nghiên cứu ứng dụng phƣơng pháp MSA đánh giá chất lƣợng nƣớc mặt, nƣớc dƣới đất lƣu vực sông dựa vào mối quan hệ thông số quan trắc với đặc điểm tầng chứa nƣớc, từ đề xuất đƣợc thông số đặc trƣng chất lƣợng nƣớc để giám sát quản lí hiệu Ở Việt Nam, kĩ thuật thống kê đa biến đƣợc sử dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực khác nhƣ tâm lý, kinh tế, xã hội, kỹ thuật có lĩnh vực mơi trƣờng (chủ yếu sử dụng phƣơng pháp phân tích hồi quy tuyến tính để xử lí số II.1 Phƣơng pháp phân tích thành phần PCA Phƣơng pháp phân tích thành phần (Principal component analysis – PCA) phƣơng pháp phân tích liệu nhằm “nén” tập liệu đƣợc đặc trƣng nhiều biến (thành phần) khác biến (thành phần) so với ban đầu mà không làm đặc trƣng liệu Trong đó, thành phần sau “nén” đƣợc gọi thành phần Số lƣợng thành phần đƣợc xác định từ trƣớc dựa vào kinh nghiệm ngƣời phân tích dự liệu dựa vào giá trị eigenvalue giá trị đại diện cho lƣợng biến thiên đƣợc giải thích thành phần Những thành phần có eigenvalue nhỏ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt cho tập liệu ngƣợc lại Những thành phần có eigenvalue lớn có tổng lƣợng biến thiên chung (tổng phƣơng sai) lớn, thƣờng >90% đƣợc coi thành phần đại diện cho tập mẫu Phƣơng pháp phân tích thành phần đề tài đƣợc sử dụng để xác định thơng số có giá trị thông tin cao số thông số đƣợc phân tích làm thay đổi chất lƣợng nƣớc mặt khu vực nghiên cứu Trong đó, liệu phân tích kết phân tích mẫu nƣớc mặt khơng khí khu vực khai thác chế biến quặng apatit thuộc tỉnh Lào Cai Các biến (thành phần) thơng số phân tích để đánh giá chất lƣợng nhƣ pH, độ dẫn điện, TSS, độ đục, tiêu sinh hóa, kim loại nặng … Các bƣớc thực phân tích thành phần nhƣ sau: Bƣớc 1: Thu thập liệu Bƣớc 2: Chuẩn hóa liệu: Xây dựng ma trận chuẩn hóa cách mang tất giá trị đo đƣợc cột (mỗi thông số) trừ giá trị trung bình cột Bƣớc 3: Xây dựng ma trận hiệp phƣơng sai ma trận tƣơng quan theo công thức - Ma trận hiệp phƣơng sai cov  ij  n  ( ik   ik )( jk  n i,j =1 jk ) Trong đó: Covij : Hiệp phƣơng sai tính chất i tính chất j - Ma trận tƣơng quan Trong đó: Rx,y : hệ số tƣơng quan hai tính chất x y Bƣớc 4: Xác định trị riêng (), vectơ riêng (K) ma trận Bƣớc 5: Chọn K vector riêng ứng với  trị riêng lớn để xây dựng ma trận Uk, với vectors đƣợc gọi thành phần chính, tạo thành khơng gian gần với phân bố liệu ban đầu chuẩn hố II.2 Phƣơng pháp phân tích cụm CA Phƣơng pháp phân tích cụm (Cluster analysis – CA) phƣơng pháp phân tích đa biến nhằm phân loại số liệu có đặc tính giống thành nhóm hay cịn gọi cụm.Việc phân cụm dựa vào khoảng cách liên kết (Linkage method) tổng độ lệch bình phƣơng hay phƣơng sai (error sums of squares ỏ variance method) gọi “thủ tục Ward” hay phƣơng pháp khoảng cách trung tâm (centroid) Nhiều kết nghiên cứu chứng minh phƣơng pháp phân cụm dựa vào phƣơng sai cho hiệu tốt phƣơng pháp lại Trong đề tài, phƣơng pháp phân cụm đƣợc áp dụng để lựa chọn nhánh sơng, suối có thành phần, chất lƣợng tƣơng tự từ gợi ý vị trí cần quan trắc để đảm bảo hiệu giảm đƣợc chi phí liên quan Trong nghiên cứu này, phƣơng pháp phân tích CA đƣợc lựa chọn phƣơng pháp phân tích cụm tích tụ dựa vào phƣơng sai “thủ tục Ward” loại thủ tục phân cụm thứ bậc (Hierarchical clustering) Theo thủ tục Ward ta tính giá trị trung bình tất biến cho cụm Sau tính khoảng cách Euclid bình phƣơng (Squared Euclidean distance) phần tử cụm với giá trị trung bình cụm, lấy tổng tất khoảng cách bình phƣơng Ở giai đoạn tích tụ hai cụm có phần tăng tổng khoảng cách bình phƣơng nội cụm kết hợp với nhỏ đƣợc kết hợp Sau nhóm đƣợc gộp lại, tiếp tục lặp lại bƣớc tiếp theo: khoảng cách tất cặp nhóm đƣợc tính lại lần nữa, cặp có khoảng cách ngắn đƣợc gộp vào nhóm đơn Kết việc phân nhóm cấu trúc đƣợc biễu diễn đồ thị biểu đồ hình Để thực phép phân tích thành phần PCA, CA, sinh viên sử dụng phần mềm thống kê SPSS Thu thập liệu quan trắc xử lý số liệu Phân tích cụm (CA) Phân tích thống kê đa biến Phân tích thành phần (PCA) Chọn thủ tục phân cụm (thủ tục Ward) Ma trận tƣơng quan Chọn thƣớc đo khoảng cách (Euclid bình phƣơng) Quyết định số cụm Thành phần Giải thích mơ tả cụm Đặt tên thành phần Đánh giá độ tin cậy Kết luận chất lƣợng đánh giá biến động chất lƣợng nƣớc mặt , khơng khí Hình… Sơ đồ bƣớc thực phân tích thành phần PCA phân tích cụm CA SPSS III ỨNG DỤNG PHƢƠNG PHÁP PHÂN TÍCH THỐNG KÊ ĐA BIẾN ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỘNG MÔI TRƢỜNG NƢỚC MẶT TẠI KHU VỰC KHAI THÁC APATIT, TỈNH LÀO CAI III.1 Khái quát chung khu vực nghiên cứu Khu vực nghiên cứu bao gồm vị trí khai thác quặng apatit kéo dài từ huyện Bát Xát - thành phố Lào Cai phần huyện Bảo Thắng (Hình 1) Hiện nay, có 31 khai trƣờng chứa quặng apatit, có 17 khai trƣờng tiến hành khai thác, 14 khai trƣờng đƣợc đƣa vào quy hoạch khai thác đến năm 2030 nhà máy chế biến quặng apatit gồm nhà máy Nhà máy tuyển Tằng Loỏng, nhà máy tuyển Cam Đƣờng nhà máy tuyển Bắc Nhạc Sơn Nghiên cứu đƣợc thực sở liệu quan trắc môi trƣờng định kỳ khai trƣờng khai thác nhà máy chế biến quặng apatit Trung tâm quan trắc môi trƣờng tỉnh Lào Cai từ năm 2015 đến năm 2017 Hình.1 Khu vực khai thác quặng apatit, tỉnh Lào Cai III.2 Kết nghiên cứu thảo luận Để đánh giá biến động môi trƣờng nƣớc mặt khu vực nghiên cứu, sinh viên tiến hành đánh giá biến động chất lƣợng nƣớc mặt qua năm 2015, 2016 2018 Kết quan trắc định kỳ từ năm 2015 đến năm 2018 cho thấy thành phần pH, DO suối tƣơng đối ổn định, có biến động, tiêu lại gồm COD, BOD5, TSS, NO2-, NH4+, NO3-, coliform kim loại nặng biến động mạnh mẽ qua năm Trong mức độ nhiễm chất hữu chất dinh dƣỡng có xu hƣớng tăng từ năm 2015 đến năm 2018 thể qua tiêu COD, BOD5 NO2- năm 2018 tăng cao hẳn so với năm 2015 2016 Từ hình 3.3 cho thấy, 10 nƣớc mặt khu vực khai thác chế biến apatit chủ yếu ô nhiễm COD, BOD5, TSS, NO2-, NH4+, NO3- Các suối gần khu vực khai trƣờng khai thác nhƣ Ngịi Đƣờng, suối Cóc chủ yếu nhiễm COD, BOD5, TSS, NO3-, suối khu vực chế biến quặng Tằng Loong nhƣ suối Trát, Cam Đƣờng, Khe Chom … chủ yếu ô nhiễm NH4+, coliform số kim loại nặng nhƣ Cu, Fe DO (mg/l) pH (mg/l) 2 10 70 140 60 120 50 100 COD (mg/l) BOD5 (mg/l) 40 30 20 10 10 10 10 80 60 40 20 0 10 1000 900 800 700 600 500 400 300 200 100 0.060 0.050 Pb (mg/l) TSS (mg/l) 10 0.040 0.030 0.020 0.010 0.000 10 11 4.000 3.500 NO3- (mg/l) NH4+ (mg/l) 3.000 2.500 2.000 1.500 1.000 0.500 0.000 10 1.200 6.000 1.000 NO2- (mg/l) Fe (mg/l) 7.000 5.000 4.000 3.000 2.000 10 0.800 0.600 0.400 0.200 1.000 0.000 0.000 10 10 10 12000 Coliform (MNP/100ml) 0.600 0.500 Cu (mg/l) 200 180 160 140 120 100 80 60 40 20 0.400 0.300 0.200 0.100 10000 8000 6000 4000 2000 0.000 10 S Ngòi Đường S Đông Hồ S Chữ O S Ngịi Đum S Cóc S Ngịi Bo S BNS S Cam Đƣờng S Khe Chom 10 S Trát Hình 2: Kết quan trắc nƣớc mặt từ năm 2015-2018 Trên sở kết phân tích thành phần hóa mẫu nƣớc mặt suối 12 chảy qua khu vực khai thác chế biến apatit sinh viên tính tốn số chất lƣợng môi trƣờng WQI sử dụng phƣơng pháp phân tích cụm (phƣơng pháp ward linkage) nhằm đánh giá tính tƣơng đồng chất lƣợng suối Các suối có tính chất nƣớc mặt tƣơng tự đƣợc xếp vào cụm Việc phân tích cụm chất lƣợng nƣớc suối đƣợc thực phần mềm thống kê SPSS, sử dụng thủ tục “Ward” Kết phân cụm đƣợc tổng hợp hình 3.4 (b) (a) Chú giải: (c) S Ngịi Đường S Đơng Hồ S Chữ O a 2015 b.2016 c.2018 S Ngòi Đum S Cóc S Ngịi Bo S BNS S Cam Đƣờng S Khe Chom 10 S Trát Hình Biểu đồ phân tích cụm CA Từ hình 3.4 cho thấy chất lƣợng nƣớc suối khu vực khai thác 13 chế biến quặng apatit đƣợc phân làm nhóm: Nhóm I (ơ nhiễm nặng): Nhóm có giá tri WQI từ – 25, nhóm cần có biện pháp xử lý phù hợp nhằm giảm thiểu hợp chất hữu chất dinh dƣỡng có nƣớc Nhóm II (ơ nhiễm vừa): Nhóm có giá trị WQI từ 26 – 50, đƣợc sử dụng cho mục đích giao thơng đƣờng thủy mục đích tƣơng tự khác Nhóm III (ơ nhiễm nhẹ): Nhóm có giá trị WQI từ 51 đến 75, đƣợc sử dụng cho mục đích tƣới tiêu mục đích tƣơng tự khác Nhóm IV (Khơng nhiễm): Nhóm có giá trị WQI từ 76 đến 90, sử dụng cho mục đích cấp nƣớc sinh hoạt nhƣng cần biện pháp xử lý phù hợp - Năm 2015: + Nhóm I: Nƣớc bị ô nhiễm nặng gồm suối Ngòi Đƣờng (1), suối Cam Đƣờng (8) suối Cóc (5) Nƣớc suối bị ô nhiễm nặng hàm lƣợng chất hữu cao thể qua số COD, BOD5, NH4, NO3, NO2 vƣợt quy chuẩn cho phép (QCVN 08:2015…) Giá trị WQI dao động từ 14,53 đến 18,63 Đối với nhóm cần có biện pháp xử lý phù hợp nhằm giảm thiểu hợp chất hữu chất dinh dƣỡng có nƣớc + Nhóm II: Nƣớc bị ô nhiễm vừa gồm suối Ngòi Đum (4) Nƣớc suối bị ô nhiễm chủ yếu thành phần TSS, Fe, NO3 coliform Giá trị WQI 43,51 Ứng với chất lƣợng nƣớc nhóm II phù hợp cho mục đích sử dụng giao thơng đƣờng thủy mục đích tƣơng đƣơng khác + Nhóm III: Nƣớc mặt bị ô nhiễm nhẹ gồm suối Đông Hồ (2), suối chữ O (3), Ngòi Bo (6), Khe Chom (9) suối Trát (10) Giá trị WQI suối dao động từ 66,25 đến 75,46 Nhóm III đƣợc sử dụng cho mục đích cấp nƣớc sinh hoạt nhƣng cần có biện pháp xử lý phù hợp - Năm 2016: + Nhóm I: Nƣớc bị nhiễm nặng gồm suối Ngòi Đƣờng (1), giá trị WQI 18,62, thông số gây ô nhiễm chất rắn lơ lửng TSS NO3- + Nhóm III gồm suối Đơng Hồ (2), Chữ O(3), Ngòi Đum (4), Khe Chom (9) suối Trát (10), giá trị AQI dao động từ 63,75 đến 74,82, thông số gây ô nhiễm BOD5 14 NO3+ Nhóm IV gồm suối Cóc (5), Ngịi Bo (6), Bắc Nhạc Sơn (7), Cam Đƣờng (8), số WQI dao động từ 83,35 đến 90,74, thông số gây ô nhiễm chủ yếu NO3- - Năm 2018 + Nhóm I: Nƣớc bị nhiễm nặng gồm suối Ngịi Đƣờng (1), giá tri WQI 14,45, thông số gây ô nhiễm chủ yếu COD, BOD5 TSS + Nhóm III gồm suối Đơng Hồ (2), Chữ O (3), Ngịi Đum (4), S Cóc (5) suối Ngịi Bo (6) Nhóm có số WQI dao động từ 60,28 đến 64,57 Nƣớc bị ô nhiễm chủ yếu thành phần hữu nitơ + Nhóm IV gồm S BNS (7), S Cam Đƣờng (8), S Khe Chom (9) S Trát (10) Giá trị WQI dao động từ 73.77 đến 85,49 Từ kết phân tích cho thấy chất lƣợng nƣớc mặt khu vƣc khai thác chế biến apatit có biến đổi theo năm Cụ thể số lƣợng suối có chất lƣợng nƣớc bị nhiễm nặng vừa có xu hƣớng giảm nhƣng suối có chất lƣợng nƣớc bị nhiễm nhẹ lại có xu hƣớng tăng Điều giải thích hoạt động khai thác apait ngày mở rộng diện tích, dẫn đến số lƣợng suối bị ảnh hƣởng chất lƣợng ngày tăng Một số khu vực nhƣ suối Cóc hay suối chảy gần khu vực nhà máy Cam Đƣờng có chất lƣợng nƣớc tốt lên hàm lƣợng chất rắn lơ lửng TSS NO3 nƣớc giảm Để đánh giá vai trò thành phần môi trƣờng nƣớc mặt, sinh viên sử dụng phƣơng pháp phân tích thành phần (PCA) phần mềm SPSS đƣợc trực quan hóa hai thành phần qua năm PCA đƣợc sử dụng phân tích 12 thơng số chất lƣợng nƣớc gồm BOD5, Cu, COD, Pb, pH, Fe, NO2, NO3, DO, Coliform, TSS, NH4 phần mềm thống kê SPSS Vòng xoay nhân tố đƣợc thực theo phƣơng pháp xoay nguyên góc nhân tố (Varimax with Kaiser Normalization) để tối thiểu hóa số lƣợng biến có hệ số lớn nhân tố nhằm tăng cƣờng khả giải thích nhân tố Trong q trình phân tích, tất thơng số có hệ số tƣơng quan với thành phần lớn 0,5 đƣợc giữ lại góp phần xác định thông số chất lƣợng nƣớc đặc trƣng khu vực nghiên cứu Kết đánh giá đƣợc tổng hợp bảng 3.7 3.8 15 Bảng 1: Bảng ma trận thơng tin thành phần năm 2015 4.169 % of Variance 34.739 34.739 Extraction Sums of Squared Loadings % of Total Cumulative % Variance 4.169 34.739 34.739 2.331 1.885 19.426 15.705 54.165 69.869 2.331 1.885 19.426 15.705 54.165 69.869 2.151 2.104 17.926 17.535 47.761 65.296 1.186 9.885 79.754 1.186 9.885 79.754 1.735 14.458 79.754 0.858 7.149 86.903 0.515 4.295 91.198 0.447 3.727 94.926 0.301 2.506 97.432 0.145 1.21 98.642 10 0.087 0.726 99.368 11 0.05 0.418 99.786 12 0.026 0.214 100 Initial Eigenvalues Component Total Cumulative % Rotation Sums of Squared Loadings % of Total Cumulative % Variance 3.58 29.835 29.835 Extraction Method: Principal Component Analysis Bảng 2: Bảng ma trận xoay rút trích thành phần năm 2015 Rotated Component Matrixa Component BOD5 0.971 Cu 0.954 COD 0.943 Pb pH 0.85 Fe 0.814 NO2 0.774 NO3 0.808 DO 0.797 Coliform 0.598 TSS 0.956 NH4 Extraction Method: Principal Component Analysis Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization Biểu đồ biplot thể hai thành phần PC1 PC2 a Rotation converged in iterations Đối với năm 2015, kết phân tích PCA cho thấy có thành phần đƣợc rút trích giải thích đƣợc 79.754% tổng phƣơng sai Trong đó, thành phần có tổng giá trị phƣơng sai 34.739% gồm thông số BOD5, Cu, COD, Pb Các thông số thành phần cho thấy nƣớc mặt khu vực khai thác chế biến apatit có chứa nhiều 16 hợp chất hữu Nguồn hợp chất hữu lớn liên quan đến nƣớc thải sinh hoạt công nhân khu vực khai trƣờng chế biến chứa hàm lƣợng N P nguồn dinh dƣỡng để phát triển tảo vi sinh vật Thành phần thứ gồm pH, Fe, NO2 thành phần thứ gồm NO3, DO coliform giải thích lần lƣợt đƣợc 19.426 15.705% tổng phƣơng sai Các thông số tƣơng quan thành phần thành phần đƣợc giải thích việc chất lƣợng nƣớc khu vực bị ảnh hƣởng nƣớc thải mà chủ yếu nƣớc thải sinh hoạt chứa hàm lƣợng lớn N Ngồi ra, thơng số Cu, Fe thành phần PC1 PC2 đƣợc giải thích nƣớc mặt khu vực chịu ảnh hƣởng đặc điểm thành phần đất xung quanh Thành phần thứ gồm TSS với tổng giá trị thông tin đƣợc giải thích 9.885%, đƣợc giải thích quan đến hoạt động khai thác, vận chuyển quặng dẫn đến bụi phát sinh, phát tán hòa tan vào hệ thống nƣớc mặt q trình xói mịn đất nơi dòng chảy qua dẫn đến hàm lƣợng TSS nƣớc tăng cao Kết phân tích PCA cịn đƣợc trực quan hóa hai thành phần PC1 PC2 Bảng 3: Bảng ma trận thông tin thành phần năm 2016 Initial Eigenvalues Component Total % of Variance Extraction Sums of Squared Rotation Sums of Squared Loadings Loadings Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 3.393 28.274 28.274 3.393 28.274 28.274 2.923 24.359 24.359 2.268 18.901 47.174 2.268 18.901 47.174 2.145 17.878 42.237 1.579 13.159 60.334 1.579 13.159 60.334 1.757 14.642 56.88 1.109 9.245 69.579 1.109 9.245 69.579 1.524 12.699 69.579 0.846 7.052 76.632 0.814 6.783 83.414 0.611 5.095 88.51 0.493 4.107 92.616 0.429 3.571 96.188 10 0.184 1.531 97.719 11 0.159 1.325 99.044 12 0.115 0.956 100 Extraction Method: Principal Component Analysis 17 Bảng 4: Bảng ma trận xoay rút trích thành phần năm 2016 Rotated Component Matrixa Component Fe 0.865 NH4 0.807 NO2 0.796 NO3 -0.546 COD 0.886 BOD5 0.826 pH -0.79 TSS 0.692 DO 0.68 Coliform 0.824 Pb -0.553 Cu Extraction Method: Principal Component Analysis Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization a Rotation converged in iterations Biểu đồ biplot thể hai thành phần PC1, PC2 Đối với năm 2016, kết phân tích PCA cho thấy có thành phần đƣợc rút trích giải thích đƣợc 69.579% tổng phƣơng sai Trong đó, thành phần có tổng giá trị phƣơng sai 28.274% gồm thông số Fe, NH4, NO2, NO3 Các thông số thành phần cho thấy chất lƣợng nƣớc mặt khu vực khai thác chế biến apatit chịu ảnh hƣởng nhiều nƣớc thải, đặc biệt nƣớc thải sinh hoạt, kết khảo sát cho thấy xung quanh khu vực khai thác chế biến gần nhƣ khơng có hoạt động nơng nghiệp Thành phần thứ gồm COD BOD5 giải thích 18.901% tổng phƣơng sai cho thấy chất lƣợng nƣớc mặt chứa nhiều hợp chất hữu nhƣng mức độ ảnh hƣởng nhỏ so với năm 2015 Thành phần gồm pH, TSS, DO có tổng giá trị phƣơng sai 13.159%, pH có tải trọng âm mạnh (-0,79) có tải trọng dƣơng với TSS DO Thành phần đƣợc giải thích liên quan đến lƣợng bụi phát sinh trình khai thác vận chuyển quặng, đồng thời hàm lƣợng oxi hịa tan nƣớc cao dẫn tới q trình nitrat hóa nƣớc giảm pH tăng Thành phần gồm coliform Pb Tuy nhiên, giá trị giải thích nhỏ 9.245% tổng phƣơng sai 18 Bảng 5: Bảng ma trận thơng tin thành phần năm 2018 Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Total 3.760 % of Variance 31.334 Cumulative % 31.334 Total 3.760 % of Variance 31.334 Cumulative % 31.334 Total 2.917 % of Variance 24.308 Cumulative % 24.308 2.322 19.353 50.687 2.322 19.353 50.687 2.350 19.580 43.887 1.677 13.977 64.663 1.677 13.977 64.663 2.160 18.000 61.888 1.215 10.126 74.789 1.215 10.126 74.789 1.548 12.901 74.789 931 7.754 82.543 703 5.854 88.398 534 4.449 92.847 390 3.253 96.100 254 2.113 98.213 10 147 1.227 99.439 11 062 516 99.956 12 005 044 100.000 Component Extraction Method: Principal Component Analysis Bảng 6: Bảng ma trận xoay rút trích thành phần năm 2018 Rotated Component Matrixa Component COD 0.963 BOD5 0.923 NO3 0.679 NO2 0.665 Fe 0.855 Pb 0.77 Cu 0.75 pH 0.925 DO 0.774 Coliform -0.574 NH4 0.762 TSS -0.635 Extraction Method: Principal Component Analysis Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization a Rotation converged in 10 iterations Kết phân tích PCA năm 2018 cho thấy có thành phần đƣợc rút trích giải thích đƣợc 74.789% tổng phƣơng sai Trong đó, thành phần có tổng giá trị phƣơng sai 31.334% gồm thông số COD, BOD5, NO2, NO3 Các thông số thành phần cho thấy chất lƣợng nƣớc mặt khu vực khai thác chế biến apatit 19 chịu ảnh hƣởng nhiều nƣớc thải, đặc biệt nƣớc thải sinh hoạt, đồng thời nƣớc chứa nhiều vật chất hữu Thành phần gồm Fe, Pb, Cu giải thích 19.353% tỷ trọng thơng tin Điều đƣợc giải thích giải phóng kim loại nặng từ khoáng vật sét đất, nơi dòng chảy qua Nhƣ vậy, chất lƣợng nƣớc mặt chịu ảnh hƣởng đất đá chứa quặng (thành phần khoáng vật chứa quặng gồm thạch anh, muscovite, đá vơi, đolomit) Thành phần thứ giải thích đƣợc 13.977% tổng phƣơng sai gồm pH, DO coliform Kết phân tích PCA đƣợc trực quan hóa Kết đánh giá biến động thành phần môi trƣờng nƣớc mặt khu vực khai thác chế biến quặng apatit đƣợc tổng hợp bảng Bảng 7: Bảng ma trận rút trích thành phần năm 2015, 2016 2018 Thông số 2015 PC1 PC2 2016 PC3 PC4 PC1 PC2 2018 PC3 PC4 PC1 COD 0.943 0.886 0.963 BOD5 0.971 0.826 0.923 NO3 0.808 -0.546 0.679 0.665 NO2 0.774 0.796 Fe 0.814 0.865 -0.553 0.75 0.85 DO 0.797 Coliform 0.598 -0.79 0.925 0.68 0.774 -0.574 0.824 NH4 0.762 0.807 TSS 0.956 Eigenvalues % phƣơng sai % tích lũy PC4 0.77 0.954 pH PC3 0.855 Pb Cu PC2 -0.635 0.692 4.169 2.331 1.885 1.186 3.393 2.268 1.579 1.109 3.760 2.322 1.677 1.215 34.739 19.426 15.705 9.885 18.901 13.159 9.245 31.334 19.353 13.977 10.126 34.739 54.165 69.869 79.754 28.274 28.274 47.174 60.334 69.579 31.334 50.687 64.663 74.789 Từ bảng cho thấy thông số liên quan đến biến đổi chất lƣợng nƣớc mặt khu vực khai thác chủ yếu COD, BOD5¸ NO3, NO2, TSS NH4 Kết phân tích thành phần cho thấy thay đổi phân bố thông số chất lƣợng mơi trƣờng thành phần theo năm Theo đó, năm 2015, thơng số thành phần hữu (COD, BOD5) có ý nghĩa giải thích lớn (34.739% tổng phƣơng sai) liên quan đến chất lƣợng nƣớc mặt Thành phần hữu phần nguồn nƣớc thải sinh hoạt khu vực khai thác chế biến quặng cung cấp, phầnt thành phần hữu đƣợc cung cấp xói mịn, rửa trôi đất Năm 2016 thành phần nitơ (NO 3, NO2, NH4, Fe) có giá trị giải thích 28.274% tổng phƣơng sai thành phần đƣợc giải 20 thích liên quan đến nƣớc thải sinh hoạt từ khu vực khai thác chế biến apatit Năm 2018 thành phần có giá trị giải thích thơng tin cao gồm COD, BOD 5, NO3, NO2 với 31.334% tổng phƣơng sai, cho thấy xu hƣớng ô nhiễm chất hữu dinh dƣỡng từ nƣớc thải gia tăng điều đƣợc giải thích số lƣợng lao động khu vực khai thác chế biến apatit tăng nhanh Cụ thể theo Báo cáo định kỳ hoạt động khai thác khoáng sản tỉnh Lào Cai, tính riêng cho lĩnh vực khai thác chế biến apatit từ năm 2015 đến năm 2018, số lƣợng lao động tăng từ 3000 đến 5.371 cơng nhân Bên cạnh đó, nƣớc mặt số suối bị ảnh hƣởng thành phần kim loại nặng nhƣ Fe, Pb, Cu, chủ yếu Cu Fe, nhiên nguyên nhân ô nhiễm hoạt động khai thác chế biến quặng apatit mà đƣợc giải phóng từ tầng đất mặt nơi dòng chảy qua 21 KẾT LUẬN Từ kết nghiên cứu cho thấy, phƣơng pháp thống kê đa biến cụ thể phƣơng pháp phân tích cụm CA phân tích thành phần PCA cho phép đánh giá biến động chất lƣợng môi trƣờng nƣớc mặt qua năm Trong nghiên cứu này, kỹ thuật thống kê đa biến khác áp dụng thành công để đánh giá thay đổi không gian chất lƣợng nƣớc, để xác định nguồn / yếu tố nguyên nhân cho thay đổi chất lƣợng nƣớc 22 ... pháp thống kê đa biến cụ thể phƣơng pháp phân tích cụm CA phân tích thành phần PCA cho phép đánh giá biến động chất lƣợng môi trƣờng nƣớc mặt qua năm Trong nghiên cứu này, kỹ thuật thống kê đa biến. .. trình nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp tốn thống kê đa biến nhằm đánh giá chất lƣợng môi trƣờng nƣớc Cụ thể Nguyễn Hải Âu nnk, 2017 sử dụng phân tích thống kê đa biến đánh giá chất lƣợng nƣớc dƣới... 2009 sử dụng phân tích thống kê đa biến để đánh giá diễn biến chất lƣợng môi trƣờng nƣớc mặt theo mùa dựa vào kết phân tích mẫu trạm đo Mohammed Amjed Hossain, 2013 sử dụng phương pháp phân tích