%0 Journal Article
%T 地下水次要组分视背景值研究：以柳江盆地为例<br>Methodologies in calculating apparent background values of minor components in groundwater: a case study of the Liujiang Basin
%A 廖磊
%A 何江涛
%A 彭聪
%A 张振国
%A 王磊&lt
%A br&gt
%A LIAO Lei
%A HE Jiangtao
%A PENG Cong
%A ZHANG Zhenguo
%A WANG Lei
%J 地学前缘
%D 2018
%R 10.13745/j.esf.yx.2017-02-3
%X 在广泛调研总结国内外次要组分背景值研究的基础上，对比分析各方法的优缺点，提出水化学分析与数理统计法相结合的地下水次要组分视背景值研究体系。该方法体系首先在次要组分与主要组分之间进行因子分析，建立次要组分与主要组分的联系，运用三倍标准差准则识别主要组分粗大误差的异常值，利用Piper图水化学类型对异常值进行分析检验，从宏观上分析识别水化学影响明显异常的次要组分数据，再运用平均值加减2倍标准差迭代法和概率图法组合分析识别异常值。完成异常值剔除的数据取95百分位数作为次要组分视背景值的上限阈值。该方法有利于把握数据的整体统计特征，同时能避免主观确定阈值的误差，对异常数据的剔除高效充分。上述方法体系运用在柳江盆地表明，与4种常用数理统计学方法相比，该方法体系计算出的次要组分视背景值的可靠性与稳定性更高，同时能解释引起次要组分异常的原因及背景控制因素。运用水化学分析与数理统计法体系，较为科学合理地计算出了柳江盆地浅层地下水次要组分硝酸盐、偏硅酸、铝、氟和溴的视背景值阈值，分别为75.1、27.4、0.11、0.30和0.32 mg·L-1。硝酸盐视背景值阈值偏高，反映出柳江盆地广泛的农牧业养殖及生活污水排放已不可避免地对地下水产生了一定的影响。<br
%K 次要组分
%K 视背景值
%K 浅层地下水
%K 水化学
%K 数理统计
%K 柳江盆地
%K &lt
%K br&gt
%K minor component
%K apparent background value
%K shallow groundwater
%K hydrochemistry
%K mathematical statistics
%K Liujiang Basin
%U http://www.earthsciencefrontiers.net.cn/CN/abstract/abstract5505.shtml