R语言淮河流域水库水质数据相关性分析、地理可视化、广义相加模型GAM调查报告_r语言水质分析

最近我们被客户要求撰写关于水质数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。

调查时间和地点

采样地点：淮河流域一带，昭平台水库、白龟山水库、燕山水库、石漫滩水库、板桥水库、宿鸭湖水库、博山水库、南湾水库、石山口水库、五岳水库、泼河水库、鲶鱼山水库。

• 调查内容

      本次调查在淮河流域的十二个水库进行，分别在水库的上、中、下游进行监测，测量的指标有：各点位的经、纬度，水温、气温、PH、溶解氧、CODmn、总磷、总氮、透明度等水质指标，以及在水深0.5m、1.0m、3.0m和5.0m处的叶绿素含量。

• 调查结果

3.1调查指标结果

    调查的出的各指标数据用R软件进行处理，各水库之间用大小图对比显示，分为上、中、下游，上、中、下游之间用箱图进行对比显示。

map("china",col = "black",lwd=2,ylim = c(31.5,35),xlim=c(112.5,115.5),panel.first = grid())
axis(1, lwd = 0); axis(2, lwd = 0); axis(3, lwd = 0); axis(4, lwd = 0)
 
#china<-readOGR(".","China")
river.r12<-readOGR(".","R12")
river.r5<-readOGR(".","R5")
river.r4<-readOGR(".","R4")

3.1.1上游各水库指标

points(A$Lon,A$Lat,pch=1,cex=A$WT/15)
 
points(A$Lon,A$Lat,pch=1,cex=A$PH/5)

3.1.2中游各水库指标

3.1.3下游各水库指标 

 

3.1.4上中下游各指标对比

boxplot(A$PH1,A$PH2,A$PH3,col="lightblue",

 

3.2各指标相关性分析结果

用R软件对所有的指标之间进行了相关性分析，下面列出所有具有显著相关性的指标分析结果。

3.2.1上游各指标相关性

3.2.2中游各指标相关性分析

gam模型分析

SITE1

PH~DO

PH~CODmn

 

PH~TP

 

4.2调查结果指标相关性分析

从3.2中上中下游各指标相关性分析的表可以看出：

（1）PH和DO密切相关，P值远小于0.0001，相关系数均大于0.95，偏差解释度都在96%以上。由于光合作用消耗二氧化碳产生氧气，使DO和PH值均升高，二者成正相关。

（2）TP和透明度的相关性大，而且在上中下游均体现出来，相关系数都在0.65以上，偏差解释度都在96%以上。    TP的增高，会使得水体营养更足，进而浮游植物生长更加旺盛，水体被净化得更干净，从而透明度也就更大，即二者程正相关。

（3）DO、藻密度和叶绿素三者之间相关，这是因为浮游植物含有大量的叶绿素，通过光合作用能产生氧气，所以藻密度大其余两个指标也会相应增加。

• 调查结果分析

• 4.1调查结果指标分析

  从大小图中可以大致看出：

  （1）DO浓度是在石漫滩水库要稍大于其余水库的；

  （2）CODmn、TP和TN浓度是在宿鸭湖水库明显大于其余水库；

  （3）透明度则在板桥水库和鲶鱼山水库高于其他水库；

  （4）叶绿素则整体在石漫滩和博山水库浓度含量较高；

  （5）藻密度则是在石漫滩水库最高。

  从箱图可以看出：

  上中下游之间水库的平均值中，

• TP和TN的值相差无几；
• PH、DO、透明度、最上层以及最下层叶绿素、藻密度是中游处最高；
• CODmn和中间部分的叶绿素是下游部分最高。但总体来说，各指标的均值差距都不大。

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