当前的世界环境

介绍

水的质量和数量对任何供水计划都有影响。。近年来对地下水数据应用了广泛的统计分析和解释，这是由于大量的物理和化学变量（Ali，2010; Sanchez-Martos等，2001和Suk＆Lee，1999）。集群和因子分析可以应用于研究地下水质量的几个实证调查领域（MA，等，2013）。它良好地了解地下水系统的空间和时间系统的化学和物理性质（Hongmei，2009; Helsel＆Hirsch，1992和Hussain等，2008）。

本研究的目的是通过应用多变量统计分析来估算约旦东北部的水。该分析将有助于规划水资源，并可以为进一步评估该地区的水质提供依据。

研究采样区，水和统计分析

研究区

该研究区位于纬度32º和32º32º和经度36º12和36º12和36°56'到东北部的东北部（图1）。它涵盖了MAFRAQ地区的东部，一部分被称为哈拉特al sham。研究区被玄武岩爆发所覆盖，这些爆发爆发，北方叙利亚进入南方的Sudia阿拉伯。该地区位于约旦的半干旱地区，易受各种威胁，如不断增长的城市地区以及发展农业领域。研究面积的年降水量在100至150毫米之间，因此该区域被认为是半沙漠区域。温度可在夏季升至45ºC。干燥的气候，大气粉尘和低沉的降水强度影响降水水的质量，通常会导致盐含量增加（Salameh 1996）。MAFRAQ地区在约旦跨越两个地下水盆地;即Yarmouk盆地和Ammanzarqa盆地。通常，Yarmouk盆地中的浅地下水在B2 / A7含水层中发现。 The overlying geologic formations consist of marly layers and form aquicludes dipping with increasing angles towards the Yarmouk and Jordan rivers. The recharge to the aquifer takes place in the highlands of Irbid and Ajlun and further to the northeast beyond Jordan’s territories (Salameh 1996). The AmmanZarqa basin has two main aquifers, namely the deep A4 and the shallow complex which consists of the B2/ A7 or A7 alone or B2/A7 together with wadi fills and basalts. This basin can be divided into two parts: the area northeast of Wadi Zarqa and the western part extending to the west of Wadi Zarqa. Overpumping is already taking place along Wadi Zarqa part of the basin, such as in the Khalidya and Dhuleil subareas (Water Authority 1989).

地层贴图

在研究区播种的岩石的年龄是从白垩纪（Ajlun和Belqa Group）到最近的。岩石上的继承和简要描述总结在表（1）中。

表1：研究区的地层柱

含水层

一般而言，研究区的含水层分为三个主要综合体;深砂岩含水层，Amman-Wadi Sir Aquifer和上层含水层。根据Salameh（1996）的说法，深砂岩含水层，这综合生在南约旦形成一个单位。到北部，厚厚的石灰岩和玛尔尔斯逐渐将其分成两个含水层，该系统仍然互连液压。只有古生代的含水层是只有在约旦的南部和沿着Wadi Araba死海裂谷谷的最古老和庄稼。Kurnub和Zerqa Group（Jurassiclower Cretaceous）也是Jordan北部地区的砂岩含水层，并覆盖了Disi Group Aquifer。它沿着Zerqa River盆地露出。

图1：研究区域和采样站点的位置。 点击此处查看数字

Amman Wadi Es-Sir Aquifer（A7）

该含水层系统由两种组成;由UM-AL GHUDRAN（B1）分开的WADI ES-SIR（A7）和Amman（B2）形成，在某些地方缺失。安曼与瓦迪ES-SIR地层一起形成最重要而广泛的含水层之一，露出的高雨区，大部分充电都会发生。这种含水层位于研究区的西部，一些学习的井中来自这座复杂的水。根据水务局（1989），B2 / A7的地下水充电到Yarmouk盆地是通过三种来源。Ajlounn山脉，其中Ajloun圆顶存在;从东北沙漠盆地朝向苏·埃尔图拉布地区的研究区，从叙利亚地区走向Yarmouk河的下溢。

上含水层

这主要包括两个系统;首先是玄武岩含水层，从叙利亚Jabel Druz地区向南朝向Azraq和Wadi Dhuliel地区延伸。这是位于研究区Easternparts的第二个主要含水层。第二个由沉积岩和第三节和第四纪年龄的沉积岩和冲积沉积物组成。这些岩石形成部分含水层部分覆盖物，部分含水层或用水管分离玄武岩。充电直接进入这些含水层，或从周围的含水层（1989年水务管理局）。

抽样集合

本研究中使用的水化学数据包括从水务局2011年55口生产井的公开文件中提取的信息。分析的参数包括pH值、总溶解固体（TDS）、温度（T）、电导率（EC）、钙（Ca）、镁（Mg）、钠（Na）、钾（K）、氯（CI），重碳酸盐（HCO3）、硫酸盐（SO4）和硝酸盐（NO3）。水质参数值以mg/l为单位，pH和EC以µs/cm为单位。

统计分析

系数相关（R）

相关性分析测量选择的独立和依赖变量之间的关系的亲密关系。该分析试图建立变量之间关系的性质。在该研究中，通过计算相关系数（R）确定分析的水数据中彼此的水质参数的关系。

表3：MAFRAQ地区乔丹中水化学数据的相关系数矩阵 点击此处查看表格

聚类分析

群集分析是旨在通过将观察分配给群体来执行分类的各种技术的名称，所以每个或多或少地与其他群体（Hussain等，2008）。群集分析有两种类型：R和Q模式。R-Mode对不同的水质变量进行。在水化学数据上进行Q模式集群分析，以在水质（Davis，2002;和Tabachnick＆Fidell，2006）中对样品进行分组。通过使用SPSS 15软件（SPSS 15,1010），通过使用SPSS 15软件进行统计分析所有样品的水解结果。

因子分析

因子分析是一种多元统计技术，可以用于检查大量变量的底层模式或关系，并汇总为预测目的的较小因素或组件中的信息（Davis，2002）。原理成分分析（PCA）是最常用的因素分析方法。PCA定义为正交线性变换，将变量转换为新的坐标系，使得通过变量的任何投影的最大方差来介绍第一个坐标（称为第一个主成分），第二个坐标上的第二个最大差异， 等等。PCA理论上是给定数据的最佳变换，以至少平方（Usunoff＆Guzman，1989; Brown 1998; Ceron等，1999和Tabachnick＆Fidell，2006）。要确定要提取的组件数量，所获得的数据被用作可变输入。在分析之前，数据标准化以产生所有变量的正常分布（Jayakumar＆Siraz，1997和Davis，2002）。每个因子中原始变量的权重称为加载，每个因素与特定变量相关联。共态是一系列特定因素描述变量的方差如何衡量标准（Grande等，2003）。

结果与讨论

分析的参数包括pH、EC、TC、Ca、Mg、Na、K、CI、HCO3、CO3、SO4和NO3。化学分析数据经过描述性统计检验，结果如表2所示。

研究区域的地下水样品的pH值范围为7.24至8.18，表明地下水是略微碱性的。电导率（EC）值范围为370至4890˚S/ cm。主要阳离子的丰度顺序是Na> Ca> Mg> K，只有7％的样品超过饮用水的可见限制（75 mg / L）。对于Mg，15％的样品超过50mg / L的限制。主要阴离子Cl> HCO3> SO4> NO3和近22％的样品的丰度超过了Cl（200mg / L）的理想极限，但硫酸盐浓度全部低于健康指南（世卫组织，1993）。而9％的样品超过NO3（50 mg / L）。

相关系数通常用于衡量和建立两个变量之间的关系。它是一种简化的统计工具，用于显示一个变量对另一个变量的依赖程度。表3给出了十个变量的相关矩阵。EC值与TDS、Na、K、Ca、Mg、Cl、HCO3、SO4和NO3呈高度正相关。钙和镁呈强正相关（0.92），表明其来源相同。Cl和na之间也具有很好的正相关（0.94）。

导电性（EC）与氯化物，硫酸盐，钠，钾，钙，镁等呈正相关，其构成地下水中存在的主要阴离子和阳离子。TDS与氯化物，硫酸盐，钙，镁，钠，钾等保持阳性关系。主要可交换离子Na-Ca正面相关（0.86），钠和镁之间的强相关性（0.82）表明阳离子交换依赖性是显而易见的。氯化物显示出与大多数阴离子和阳离子的正相关性。钙和氯化物之间的良好相关性（0.95）表示水的总硬度。

表2：参数分布的基本统计参数。

表4：特征值，累积特征值，方差百分比，累积差异的差异差异，对MAFraq地区乔丹的数据分析。

表4显示了特征值，方差的百分比，累积特征值和彼此相关的方差的累积百分比。它揭示了前两个因素解释了总方差约79.8％。表5显示了Twofactor模型的Vaimax旋转因子矩阵的负载。显然，第一因子通常与变量比第二因素更加相关。这是预期的，因为这些因素是连续提取的，每个因素可以尽可能多地核对剩余方差。

适用于因子载荷的术语“强”，“中等”和“弱”，分别是指分别为0.75,0.75-0.5和0.5-0.3的绝对加载值。因子1，其解释总方差的69.5％（表4），对EC，TDS，Na +，Ca +，Mg + 2，Cl-，HCO-3，SO4 -2，NO3和适度负载有强载荷K + .ec和TDS都具有0.995的装载，并控制整体矿化。CA的负载量为0.960，高负载可能归因于其在地壳中的丰富，或者作为长石风化的副产品，锥形和辉石风化。负载量为0.884的硝酸盐可能与人为活性有关。钠的负载量为0.942，它可以源自Plagioclase长石的风化，雨水洗涤的大气粉尘以及通过阳离子交换过程，而镁含量为0.944，它可以源自MAFIC矿物的风化。氯化物的负载量为0.982，它来自人为来源或该区域中氯化物的来源可以来自岩浆活动期间捕获的水（幼年水）

在阳离子中，钙具有最高的载荷，然后是镁，钠和钾。在阴离子中，氯化物具有最高的装载，然后是硝酸盐，硫酸盐和碳酸氢盐，分别具有0.982,0.884,0.805和0.788的负荷。高负荷HCO3与天然矿化有关。考虑到离子的载荷顺序，该地区的地下水可以被分类为地球碱水，其特征在于高浓度的氯化物，水成分的离子比例如下：（Ca + 2 + Mg + 2）ãna +，cl - Ãhco

表3：相关系数矩阵之间 Mafraq地区约旦的变量。 点击此处查看表格

这一因素似乎与使用化学肥料后农业投入的污染有关。它代表漫射形式的污染。测量浓度与硝酸钾（R = 0.580）之间的阳性相关性可以是与NPK肥料的应用有关的常见源的指示。SO4和HCO3可以由有机物质的分解产生，SO4源也可以是来自该区域的石膏和空中物。这些来源也可能来自废料的分解。通过测量浓度的HCO3和SO4（R = 0.55）的相关性也表明了这种基础关系。由于有机分解，pH的负负载显然是与SO4和HCO3相关的，并且SO4和HCO3的负载体可以通过SO4至H2S的化学降低来解释，而HCO3增加。因此，因子3可以归因于硫酸盐还原。根据吴和翁（1988），在有机物的降解期间，地下水中的SO4可以减少到H2 S。因此，环境的重复性越强，SO4的浓度越低，然后越越浓度HCO3将增加（Wen和Qin，2007）。 Factor 2 accounts for about 10.38% of the total variance. This factor indicated loadings with respect to pH (0.736) and TC (-0.789).

通过聚类分析研究了水化学数据。图2显示了12个描述符的Q模式集群分析Dendogar。该变量聚集成两个主要组，第一个组显示NO3，K，MG和NA之间的相似性，这可能代表了丰富的富尔斯和云母的风化的影响，除了农业肥料。第二簇是Cl和HCO3主导，但也包含低浓度的SO4。

EC与CI含量的高相关系数（表4）表明氯化物含量比其他离子的含量相对较多。注意到，对于相同的特定EC值，NA浓度可能会有所不同。一些样品中的高Na含量来自Ca-HCO3水和玄武岩含水层内的富含沸石之间的阳离子交换过程。钠通常释放到水中，钙离子将通过沸石固定。高NO3含量及其上升浓度是由于水渗透从灌溉的影响。通过土壤渗透的水将导致Ca和Mg离子在低盐度水中取代Na离子。NA是地下水中用于灌溉的主要阳离子。

结论在本研究中，使用不同的多元统计技术来评估MAFRAQ地区的地下水质量的变化，约旦。分析数据的解释显示EC值与TDS，K，Ca，Mg，Na，Cl，SO4，NO3和HCO3表现出高阳性相关性。在主成分分析中，结果表明，在双因素模型中，因子1占69.5％，含有EC，TDS，Na +，Ca +，Mg + 2，Cl-，HCO-3，SO4 -2的高负荷K + .wereas因子2上的NO3和中等负载量约占总差异的约10.38％，并且具有pH和TC的负载。该变量集聚到两个主要组，第一组显示NO3，K，MG和NA之间的相似性，例如一个组，这可能代表了丰富的长度和云母的风化，除了来自农业肥料的来源。第二簇是Cl和HCO3主导，但也包含低浓度的SO4。或者，硫酸钙型水可以源自无水石或石膏的溶液。在研究区内存在三种现代游戏表明，埋地蒸发的可能性可以解释在MAFraq地区的上部盆地的水中发现的矿化部分。Na +和C1之间的几乎完美的相关性意味着盆内的地下水通过宿骨溶液或通过与浓氯化钠型水混合，例如在许多封闭盆地中发生深度的浓缩氯化钠型水。在一些水样中观察到的适度高浓度的镁可能是由矿物质的化学风化和后来浓度的钙浓度，在方解石溶解度局部超过的地方和一些碳酸钙

在含水层中沉淀。NO3 - 水中的起源是使用肥料的农业活动。确认感谢：Deutsche Forschungsgemeinschaft（DFG）的财务支持。DFG通过RHTH Aachen大学研究中心。

表5：为VARIMAX旋转因子加载双因子模型，解释总方差的79.8％

通过聚类分析研究了水化学数据。Q-Mode群集分析Dendogar的12描述符可以在图2中看到。变量集聚到两个主要组，第一个组显示了NO之间的相似性_3，K，Mg和Na为一组，除了农业肥料外，还代表了富裕的长尔斯和云母风化的效果。第二个集群是Cl和HCO_3.主导但也包含低浓度的所以_4.（Triki等，2014）。

图2：12个变量的Dendogram Q模式中的群集分析。 点击此处查看数字

EC与CI含量的高相关系数（表4）表明氯化物含量比其他离子的含量相对较多。注意到，对于相同的特定EC值，NA浓度可能会有所不同。一些样品中的高Na含量来自CA-HCO之间的阳离子交换过程_3.玄武岩含水层内的水和富含沸石。钠通常释放到水中，钙离子将通过沸石固定。高病_3.内容及其上升浓度是由于水渗透从灌溉的影响。通过土壤渗透的水将导致Ca和Mg离子在低盐度水中取代Na离子。NA是地下水中用于灌溉的主要阳离子。

结论

使用不同的多元统计技术评估约旦Mafraq地区地下水质量的变化。分析数据解释表明，EC值与TDS、K、Ca、Mg、Na、Cl、SO4、NO3和HCO3呈高度正相关。主成分分析结果表明，在双因素模型中，因子1约占69.5%，且对EC、TDS、Na的负荷较高⁺，加利福尼亚州⁺，mg.⁺²，cl.^-，HCO^-3， 所以_4.^-2， 不_3.^-和k上的中等负载⁺。Whereas因子2占总方差的约10.38％，并且具有pH和Tc的装载。

变量群集成两个主要组，第一个组显示了否之间的相似性_3，除了来自农业肥料的来源外，k，mg和Na为一组，这可能代表了富裕的长度和云母风化的影响。第二个集群是Cl和HCO_3.主导但也包含低浓度的所以_4.。C1之间的强烈相关性^-和na⁺表明盆内的地下水包含那些组分来自宿舍的溶液或与浓氯化钠型水混合（DAWDY，1967）的起源_3.^-在水中是使用肥料的农业活动。

致谢

感谢您：Deutsche Forschungsgemeinschaft（DFG）的财务支持。DFG通过RHTH Aachen大学研究中心。

工具书类

1. Ali M. Subyani和Masoud E. Al Ahmadi。沙特阿拉伯Wadi Ranyah地下水质量多元统计分析。jaku：地球科学。，21（2）：29-46（2009）。
2. Ashley，R.P.和Lloyd，J.W.地下水化学解释中的事实分析和集群分析的用途。水文学报，39：355-364（1978）。
3. Belkhiri L，Boudoukha A和A，Mouni L，地下水化学数据的多元统计分析。5（2）：537-544（2010）
4. Belkhiri L，Boudoukha A，Mouni L，Baouz T，阿尔及利亚AIN ZEL平原地下水质量的多元统计表征。AFR J环境技术4（8）：526- 534（2011）
5. 棕色，C。地析和相关科学的应用多元统计。斯普林格，柏林（1998）。
6. Ceron，J.C.，Purido-Bosch，A.和Bakalwicz，M.在AltoGuadalentín（西班牙）含水层系统中Co2富含热质水域研究的应用。水文科学，44（6）：929-942（1999）。
7. D.A吴和H.X Weng，Fe和Mn分布特征及其京杭大运河水域含量异常的成因研究（杭州区段）（中文），J Zheiang Niv。（科学）22（2），18-25（1988）。
8. 戴维斯，J.C.地质学中的统计数据分析。John Wiley＆Sons Inc.，NY（2002）。
9. EL-NASER，H.，NW JORDAN的深层含水层系统的地下水资源 - 水文地质和水化学拟三维建模，水文地质和UMWELT，H.3，Wùrzburg，德国（1991）。
10. 格兰德，J.A.，Borrego，J.，Torre，M.L.和Sainz，A。集群分析在Tinto和Odiel Rivers（韦尔瓦，西班牙）中的河口水域的地球化学区划。环境地球化学与健康，25：233-246（2003）。
11. GTZ-WAJ北部约旦地下水资源，1,2和3，项目编号89（1995）。
12. Helsel，D.R.和Hirsch，R.水资源的统计方法。elsevier，阿姆斯特丹（1992）
13. 侯赛因，M.，艾哈迈德，三。和Abderrahman，W.在沙特阿拉伯东部灌溉工程灌溉工程的集群分析和质量评估。J.环境管理，86：297-307（2008）。
14. H温，Y。秦和X。陈，中国杭嘉湖平原全新世海侵引起的地下水中铁和锰浓度升高，水凝胶。J.，15715-726（2007年）。
15. Jayakumar，R.和Siraz，L.因子分析。沿海含水层的水文地球化学 - 初步研究。环境地质学，31（3/4）：174-177（1997）。
16. 刘，C.W.，Lin，K.H.和koo，你。因子分析的应用。在台湾黑发病地区地下水质量评估。环境总科学，313：77-89（2003）。
17. 爱，D.，Hallbauer，D，Amos，A。和Hranova，R.因子分析作为地下水质量管理的工具：两个南非案例研究。地球物理学和化学，29：1135-1143（2004）。
18. Masri M，报告Amman-Zerqa地区的地质。未发表的报告。水当局，安曼（1963）。
19. 麦当劳米，东银行水资源报告，5卷和6.伦敦（1965年）。
20. 萨拉梅，伊莱亚斯，水质退化在约旦（对环境，经济和后代资源基地的影响）：Amman，Jordan，Friedrich Ebert Stiftung，179 P（1996）。
21. Sanchez-Martoz，F.，Jimenezespinosa，R.和Purido-Bosch，A.使用PCA和地统计数据绘制地下水质量变量：西班牙东南部Bajo Andarax的案例研究。水文科学，46（2）：227-242（2001）。
22. Suk，H，Lee K。通过多元分析对地下水水化学系统进行表征：地下水带聚类。《地下水》，37:358-366（1999年）。
23. Spss 10.0 for Windows，Spss Inc.，芝加哥，美国，