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随着水质恶化和数据量剧增，水质分析任务愈发复杂多样。研究人员构建水质指纹光谱并结合多种分析技术开展研究。结果显示沙湖的 CODCr、TN 和 TP 是优先控制参数，受旅游活动和补水影响。该方法有助于水质管理。
水，作为生命之源，与人类的生活、生产活动息息相关。无论是日常生活中的饮用、洗漱，还是农业灌溉、工业生产，都离不开水的支持。然而，在当今社会，水却面临着严峻的挑战。一方面，人类活动的不断扩张，如工业废水排放、农业面源污染、生活污水直排等，使得水质日益恶化；另一方面，随着监测技术的发展，数据规模呈爆炸式增长，这让水质分析变得愈发复杂。传统的多元统计方法在处理多维数据时逐渐显露出弊端，难以对水质随时间或空间变化的波动进行深入的因果分析，也无法精准确定需要重点关注的区域、时段和参数 。在这样的背景下，开展一项能够更全面、深入分析水质变化的研究迫在眉睫。
为了解决这些问题，研究人员开展了一项创新研究。他们构建了水质指纹光谱（Water Quality Fingerprint Spectrum，WQFS），并将其与二维相关光谱分析（Two - Dimensional Correlation Spectroscopy Analysis，2DCOS）、移动窗口二维相关光谱分析（Moving - Window 2DCOS，MW2DCOS）以及偏最小二乘结构方程模型（Partial Least Squares Structural Equation Modeling，PLS - SEM）相结合，对水质进行深入剖析。该研究以沙湖为例，利用 792 份水质数据进行分析，最终发表在《Environmental Research》上。
研究中，研究人员用到了几种主要的关键技术方法。首先是主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），通过 PCA 提取得分来构建水质指纹光谱，以此识别关键区域、时段和参数。其次是二维相关光谱分析（2DCOS）和移动窗口二维相关光谱分析（MW2DCOS），用于进一步研究水质在时间序列上的动态变化。最后是偏最小二乘结构方程模型（PLS - SEM），以此揭示人为活动和自然条件对优先控制参数的响应机制。
下面来看看具体的研究结果：
- 沙湖水质特征变化：研究展示了沙湖 12 项水质参数的变化情况。例如，BOD5的值在 1.20 - 3.10mg/L 之间，5 月在 #10 点记录到最高值，10 月、7 月和 8 月的 BOD5平均相对较高；Chl - a 在 10 月获得最高平均值，为 16.18±2.44μg/L 。这些数据初步呈现了沙湖水质随时间的变化规律。
- 确定优先控制参数及影响因素：通过研究发现，CODCr、TN 和 TP 被确定为沙湖的优先控制参数。进一步的因果分析表明，补水能够通过抑制藻类生长、稀释 CODCr和 TP 浓度，直接改善水质（总效应：-0.464）；而旅游活动则起到相反的作用（总效应：0.562）。这清晰地揭示了影响沙湖水质的关键因素及其作用机制。
在研究结论和讨论部分，该研究构建的水质指纹光谱及相关分析方法具有重要意义。首先，这种创新的分析方法能够全面深入地研究水质在时空上的变化，准确识别优先控制区域、时段和参数，获取水质的变化序列和突变点，揭示影响机制和效应途径。其次，该方法为水质分析和管理在数据与实际需求之间搭建了桥梁，有助于相关部门制定更有针对性的水资源管理和保护策略，从而推动水生生态系统环境的治理和管理工作，对保障水资源安全、维护生态平衡具有重要的现实意义。
