生化需氧量与生化耗氧量的分析

1、For personal use only in study and research; not for commercial use螃生化需氧量与生化耗氧量的分析膂聿摘要 :袄 BOD （Biochemical Oxygen Demand的简写）：生化需氧量或生化耗氧量 ( 五日化学需氧量 ) ，表示水中 有机物等需氧污染物质含量的一个综合指示。 说明水中有机物由于微生物的生化作用进行氧化分解，使之无机化或气体化时所消耗水中溶解氧的总数量。蒂 BOD和DO只反映河流中最简单的水质关系。 为了较详尽的描述河流的水质状态，需要引进更多的变量。综合水质模型就是 BODDO模型。节 关键词 :描述统

2、计、回归分析、 BOD-DO模型膆薆 spss 操作步骤可以得到下面的回归结果。芁描述统计结果如下表：芁 表1薇肄描述统计量芄莁N羈极小值螆极大值肃和蒁均值葿标准差芄方差袂 初始断面的 BOD浓度 L0薁15薆.90羆 7.89薁 48.13蚁3.2087羇2.19254莃 4.807蚃 初始断面的氧气浓度 C0螁15莇-3.04膅 -.09莂-19.56袁 -1.3040螈 .88270薃.779膁水温 T袁15腿 13.5芅 27.5膄 287.9羀19.193芆 5.5019羇30.271羃 河流流量 Q肀15蚇47.7792蒅 364.6080螂 3003.4688膀200.23125

3、3肈127.9615849膇 16374.167蒁 排污口流量 g芀15葿.8640蚄 1.5552薄 17.1936莀1.146240蚆 .2237997莆.050节 污水 BOD浓度 l蒀15肆 57.3螄477.0肁4258.6蒀 283.907蒇 153.3878薆 23527.832膄 流过该河段所需的时间 t薀15袈 .069羄 .104袃 1.431虿.09540艿.013092蚆.000蚂 BOD浓度蝿15莆.64膄15.60蒁 79.13衿5.2753螇4.09440袆16.764蒄氧气浓度罿15膈-4.59莃.33芃-27.90聿 -1.8600蕿1.56894肅 2.46

4、2羁 有效的 N （列表状态）聿15罿蒃肄腿膆膅螃由表 1说明，初始断面的 BOD浓度的极小值是 0.90 ，极大值是 7.89 ，和是 48.13 ，均值是 3.2087 ，标准差是 2.19254 ，方差是 4.807 ；初始断面的氧气浓度的极小值是 -3.04 ，极大值是 -0.09 ，和是 -19.56 ，均值是 -1.3040 ，标准差是 0.88270 ，方差是 0.779 ；水温的极小值是 13.5 ，极大值是 27.5 ，和是 287.9 ，均值是 19.193 ，标准差是 5.5019 ， 方差是 30.271 ；河流流量的极小值是 47.7792 ，极大值是 364.608

5、0 ，和是 3003.4688 ，均值是 200.231253，标准差是 127.9615849，方差是 16374.167, ；排污口流量的极小值是 0.8640 ，极大值是 1.5552 ，和是 17.1936 ，均值是 1.146240 ，标准差是 0.2237997 ，方差是 0.050 ；污水 BOD浓度的极小值是 57.3 ，极大值是 477.0 ，和是 4258.6 ，均值是 283.907 ，标准差是 153.3878 ，方差是 23527.832 ；流过该河段所需要的时间的极小值是 0.069 ，极大值是 0.104 ，和是 1.413 ，均值是 0.09540 ，标准差是

6、0.013092 ，方差是 0； BOD浓度的极小值是 0.64 ，极大值是 15.6 ，和是 79.13 ，均值是 5.2753 ，标准差是 4.09440 ，方差是 16.764 ；氧气浓度的极小值是 -4.59 ，极大值是 0.33 ，和是 -27.9 ，均值是 -1.8600 ，标准差是 1.56894 ，方差是 2.462 。模型输入的变量移去的变量方法1流过该河段所需. 输入的时间 t, 排污口流量 g, 初始断面的氧气浓度C0,初始断面的BOD浓度 L0, 污水 BOD浓度 l, 水温 T,河流流量 Qaa. 已输入所有请求的变量。输入移去的变量输入移去的变量模型输入的变量移去的

7、变量方法1流过该河段所需. 输入的时间 t, 排污口流量 g, 初始断面的氧气浓度C0,初始断面的BOD浓度 L0, 污水 BOD浓度 l, 水温 T,河流流量 Qaa. 已输入所有请求的变量。表2表3表 2和表 3表明使用全部引入法将变 X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7全部引入 , 分别将 Y1、Y2做为因变量进行回归分析。模型汇总b标准估计的模型RR 方调整R 方误差1.953a.907.8151.76324a. 预测变量 : (常量 ), 流过该河段所需的时间 t, 排污口流量 g, 初始断面的氧气浓度 C0, 初始断面的 BOD浓度 L0, 污水 BOD浓度 l, 水温 T,

8、河流流量 Q。b. 因变量 : BOD浓度表4表 4显示了 Y1的相关系数 R=0.953，调整 R 方为 0.907 ，估计标准误差为 1.76324.模型汇总 b模型RR 方调整 R方标准 估计的误差1a.971.942.37719.985a. 预测变量 : (常量 ),流过该河段所需的时间t, 排污口流量 g, 初始断面的氧气浓度C0, 初始断面的 BOD浓度 L0, 污水 BOD浓度 l, 水温 T,河流流量 Q。b. 因变量 : 氧气浓度表5表 5显示了 Y1的相关系数 R=0.985，调整 R 方为 0.971 ，估计标准误差为 0.37719.Anovab模型平方和df均方FSi

9、g.1回归212.935730.4199.784.004a残差21.76373.109总计234.69814a. 预测变量 : (常量 ), 流过该河段所需的时间t, 排污口流量 g, 初始断面的氧气浓度C0, 初始断面的BOD浓度 L0, 污水 BOD浓度 l,水温 T, 河流流量 Q。b. 因变量 : BOD浓度Anovab模型平方和df均方FSig.1回归33.46674.78133.604a.000残差.9967.142总计34.46214a. 预测变量 : (常量 ), 流过该河段所需的时间 t, 排污口流量 g,初始断面的氧气浓度C0, 初始断面的BOD浓度 L0, 污水 BOD浓

10、度 l, 水温 T, 河流流量 Q。b. 因变量 : 氧气浓度表7表6表 6表 7是方差分析表，表 7回归平方和 SRR=212.935 ，残差平方和 SSE=21.763，总偏差平方和 SST=234.698，对应的自由度 7 7 14，回归均方 MSR=30.419，残差均方 MSE=3.109，回归方程的显著性检验统计量 F=9.784，检验 P=0.0040.05, 则拒绝 H0：Y1与 X1、X2、X3、X4、X5、 X6、X7之间无线性回归关系，接受 H1：Y1与X1、X2、 X3、X4、X5、 X6、X7有线性回归关系。同理：由表 6是方差分析表得 Y2与X1、X2、 X3、X4

11、、X5、X6、X7有线性回归关系 .系数 a标准非标准化系数系数模型B标准误试用tSig.差版1(常量 )-7.18325.016-.287.782初始断面的 BOD浓度 L0-.219.470-.117-.466.656初始断面的氧气浓度 C0-1.179.994-.254 -1.187 .274水温 T.536.444.7211.209.266河流流量 Q-.031.024-.979 -1.305.233排污口流量 g-10.4508.170-.571 -1.279.242污水 BOD浓度 l-.002.009-.090-.279.789流过该河段所需的时间 t212.454124.451

12、.6791.707.132a. 因变量 : BOD浓度系数 a标准非标准化系数系数标准 误试用模型B差版tSig.1 (常量)-17.5875.351-3.287.013初始断面的 BOD浓度 L0.211.101.2952.097.074初始断面的氧气浓度 C0.023.213.013.108.917水温 T.140.095.4911.476.183河流流量 Q.020.0051.6423.918.006排污口流量 g3.0361.748.4331.737.126污水 BOD浓度 l.003.002.2521.397.205流过该河段所需的时间 t43.47126.622.3631.633.

13、147a. 因变量 : 氧气浓度表 9表 8表 8显示了对于 Y1回归分析中的系数。常数项为 -7.183 ，1的系数 -0.219 ，2的系数 -1.179 ，3的系数 0.536 ， 4的系数为 -0.031.5的系数为 -10.450 ，6的系数为 -0.002， 7的系数为 212.454.同理由表 9可以得到对于 Y1回归分析中的系数。表10表11P-P 图是一种散点图 ,对应于正态分布的 P-P 图,就是由标准正态分布的分位数为横坐标 ,样本值为纵坐标的散点图 . 要利用 P-P 图鉴别样本数据是否近似于正态分布 ,只需看 P-P 图上的点是否近似地在一条直线附近 ,而且该直线的斜

14、率为标准差 ,截距为均值 . 用P-P 图还可获得样本偏度和峰度的粗略信息 .P-P 图是根据变量的累积比例与指定分布的累积比例之间的关系所绘制的图形。通过 P-P 图可以检验数据是否符合指定的分布。 当数据符合指定分布时， P-P 图中各点近似呈一条直线。如果 P-P 图中各点不呈直线，但有一定规律，可以对变量数据进行转换，使转换后的数据更接近指定分布。由以上两表得：P-P 图中各点近似呈一条直线，说明Y1、 Y2数据是否符合指定的分布。做回归分析曲线估计如下：模型汇总和参数估计值因变量 : 氧气浓度模型汇总参数估计值方程R 方Fdf1df2Sig.常数b1b2b3线性.71732.8991

15、13.000-.149-.324对数.82762.168113.0001.196-2.129二次.81426.306212.0001.212-.847.032三次.85822.135311.0002.837-1.789.171-.006复合 a.000.000自变量为a.因变量BOD浓度。( 氧气浓度)包含非正数值。最小值为-4.59。无法应用对数变换。无法为此变量计算复合模型、幂模型、S 模型、增长模型、指数模型和对数模型。由 R方值知道三次函数的 R方值最大，故其拟合度最好。 所以选择三次函数进行曲线估计。以下为三次函数曲线估计结果：模型汇总和参数估计值因变量 : 氧气浓度模型汇总参数估计

16、值方程R 方Fdf1df2Sig.常数b1b2b3三次.85822.135311.0002.837-1.789.171-.006自变量为 BOD浓度。由以上表的函数模型：y=-0.006x*x*x+0.171x*x-1.789x+2.837以上说明： BOD 与DO 的函数关系。市政污水处理上 BOD 的测定通常会用哪些方法？生化需氧量1、经典的 “稀释接种法 ”：通过一个溶氧探头测试样品在5天恒温培养前后的溶氧数值差值，即 BOD5 值；这是公认的 EPA 方法。2、 “压差法 ”：利用呼吸法测试 BOD ，氧的减少会产生一定的压力差，而这个压力差可以通过一个压力探头感测出来。这是一种非常实用且容易操作的方法。两种方法截然不同，但是在市政污水处理上通常都会用到这两种测试方法。这两种方法都要求将水样在 20 C条件下培养 5天。以下无正文仅供个人用于学习、研究；不得用