自从20 世纪50—60 年代人类大范围使用化肥 以来，全球地表和地下水中硝酸盐的含量急剧增 加，大量的陆地氮输入使得天然氮循环发生了改 变，人类氮源的输入严重超出生物氮的固定，全球 氮肥严重影响到了地下水水质，尤其是农灌区地下 水中高硝酸盐已非常普遍^{[1, 2, 3]}。

如何科学合理的确定地下水中硝酸盐背景值 是判别地下水是否遭受氮污染及污染程度的基 础。早在1975 年康纳等人提出“环境背景值”这一 概念，各国陆续的开展背景值研究工作。吉林省、 第二松花江流域、河北平原浅层地下水、石河子市、 北京市永定河冲洪积扇、上海市浅层地下水、塔里 木盆、珠江三角洲、河套平原等相继开展了背景值 研究工作，使中国的背景值相关研究工作达到一定 水平^{[4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]}。欧盟1999 年资助了“欧洲含水层天然背 景水质：含水层基础管理”项目(BaSeLiNe)，建立标 准化的天然地下水背景值定义和获取方法用于欧 盟水框架指令的实施^[11]。欧洲12 国的相关机构通 过已获取的地下水背景值与现状地下水水进行对 比，便于进行地下水管理的研究^[12]。

但是，地下水环境背景值概念和含义仍存在着 争议^[13]。严格意义上的不受人类活动影响的天然环 境已极少存在，笔者认为，地下水环境背景值应该 体现，在现代大范围农业工业活动大面积影响地下 水之前，未发生急剧性变化地下水水质。地下水赋 存于地下岩土中，并与岩土进行着长期的相互作 用，岩土中的可迁移组分因此进入水中，地下水水 质在发生动态变化。同时，地下水通过补给和排泄 过程与外界发生着广泛的联系，因而，其水质反映 着特定环境的特点^[14]。地下水环境背景值是一个有 相对性的概念，它指的是人类正常活动产生的轻微 影响到影响加剧突出的变化作为背景值的界限。 此外，以往的地下水背景值研究更多的单纯从数理 统计角度出发，从数据本身的分布特征分析识别异 常，忽视地下水水化学演化规律和水化学特征，而 使得背景值的可靠程度偏低。国内多位学者通过 对地下水水化学演化规律和水化学特征分析，探索 影响地下水组分的成因分析^{[15, 16, 17]}。根据成因分析识 别异常的人为活动和天然因素引起的异常。本文 以柳江盆地为研究对象，开展了浅层地下水水质调 查，对柳江盆地硝酸盐背景进行专门研究，运用数 理方法结合地下水的水化学方法探索地下水硝酸 盐背景值建立方法。

柳江盆地位于燕山山脉的东部，濒临渤海（图1）。该区地势北高南低，西高东低。柳江盆地以石 门寨镇为中心，位于秦皇岛北28 km，属抚宁县管 辖，地理坐标东经119°30.00′~119°45.00′，北纬40° 00.00′~40°10.00′。

图1(Fig.1)

图1 柳江盆地地理位置图 Fig.1 Location of Liujiang Basin

柳江盆地内分布着第四系孔隙潜水和碳酸盐 岩裂隙溶洞水，具有较大的储水空间、盆地基底为 山海关变质花岗岩。由山海关变质花岗岩和燕山 期花岗岩构成了盆地四周的相对隔水边界，使柳江 盆地构成了一个完整封闭的储水构造。松散岩类 孔隙水分布在石河、汤河主、支流的河谷中，石门 寨、驻操营、汤河流域山口子以南等地第四系含水 层大面积展布。含水层特点是孔隙大，结构松散，富含孔隙水，但因沉积部位、成因类型、含水层岩 性、厚度和结构不同，各地富水性有明显的差异。 碳酸盐岩类裂隙溶洞水主要分布在大石河、汤河主 干及主要支流的河谷中及其两侧丘陵区域。碳酸盐岩内部发育着大小不同的溶洞、溶孔和纵横交错 的溶蚀裂隙，为地下水的运移和储存提供了良好的 空间条件，富水性较强。柳江盆地浅层地下水中第 四系孔隙潜水和碳酸盐岩裂隙溶洞水之间水力联 系密切，本文背景值研究针对浅层地下水，故不区 分第四系孔隙潜水和碳酸盐岩裂隙溶洞水进行分 别研究。

地下水的主要补给形式有：降雨渗入补给、河 流的渗入补给、灌溉回归水的渗入补给等。区内基 岩裸露，植被稀疏，河谷地带松散砂卵石层，具有良 好的入渗条件，地表水、地下水水力联系密切。本 区形成了南北向不同独立的山间汇水小盆地。在 盆地内，地下水由四周向盆地中间运动汇集，继而 向下游运动。

据报道，秦皇岛地区地下水硝酸盐超标率大和 污染严峻^{[18, 19, 20]}。在影响地下水硝酸盐各种因素中，农田种植对地下水硝态氮含量影响最大^{[18, 21]}。柳江 盆地完整封闭的储水构造特征确保了影响地下水 的主要因素全部来自于盆地内部活动的影响和地 下水硝酸盐的污染特征，使地下水硝酸盐背景值研 究更具有代表性和典型性。2013 年在柳江盆地开 展水文地质调查和水质采集工作，共采集了91 组地 下水水样，见图1。地下水取样点主要为日常使用 民用水井，先抽水，待水位恢复后定深度取样。地 下水的水温、pH、电导率、透明度、浊度等水质参数 现场通过美国Eureka Manta 便携式水质监测仪进行测定。用于金属离子分析的样品采用1∶1 HNO₃酸 化至pH 值小于2，用于阴离子分析的样品未酸化。 样品采集后立即用封口胶密闭封存，样品储存于低 温保温箱中。

样品均送至中化地质矿山总局河北地质勘查院 化工地质矿山第一实验室测试，测试方法为国家标准 规定的方法，其常量元素的测定主要用的容量法。

地下水背景值研究的方法以往主要有类比法、 历时曲线法、数理统计法、剖面图法、变差曲线法和 趋势分析法等。在实际应用中，常用方法有：类比法、历时曲线法、数理统计法^{[9, 22, 23, 24]}。类比法是将与 污染区的地质、地貌、水文地质条件等地下水形成 条件相似的未污染区域作为研究对象，确定其地下 水背景值作为污染区域的地下水背景值^[22]。类比法 无法体现空间差异性^[9]。历时曲线法是系统收集研 究区域内长序列的水质观测资料，在不考虑测试水 平等因素的前提下，研究其历史变化特征。该方法 对趋势分析样点的代表性要求较高^[22]。数理统计法 在识别异常数据之后不能区分天然异常和人为污 染，要结合水化学特征分析^{[10, 24]}。

通过国内外最新文献调研，许多学者运用模拟 法、同位素法和层次聚类分析法等进行地下水背景 值研究。模拟法运用公式、模型等分析出硝酸盐的 渗入特征和深度，然后计算和模拟出硝酸盐到达地 下水的时间^{[25, 26, 27]}。英国地调局称这个时间为“时间 炸弹”^[27]。这种模拟法在计算地下水硝酸盐背景值 的准确度不高。同位素法主要运用氚测定地下水 年龄，利用古水反映天然地下水水质^{[25, 28]}。同位素 法对于浅层地下水背景值的研究尚欠缺。层次聚 类分析法将地下水数据分成不同类，分析不同类的 地下水水化学特征，识别和剔除异常值，再获取地 下水的背景值^{[29, 30, 31]}。层次聚类分析法注重对各集群 的水化学分析。

由于硝酸盐是地下水污染的敏感标志，也是最 常见的污染成分，地下水硝酸盐的含量通常较 低^[32]。因此，第二松花江流域地下水环境背景值研 究中最先确定用NO₃^--N>20 mg/L 作为地下水污染 的界限值，后来推广到吉林全省^{[4, 32]}。而硝酸盐作为 污染的敏感因子，不仅要充分考虑硝酸盐的含量，也注意水化学场的稳定性。在低TDS 地下水中 NO₃^--N<20 mg/L，但其毫克当量百分数超过了 25%，硝酸盐成为地下水中的主要组分，地下水的水 化学类型则发生了变化^[32]。根据地下水中硝酸盐一 般特性和柳江盆地地下水受硝酸盐影响的普遍性，运用地下水硝酸盐的绝对含量和毫克当量百分数 双因子法（双因子法）从宏观上识别和剔除一些明 显受到硝酸盐污染的地下水。虽然该法不能完全 的剔除受到硝酸盐影响的地下水，可为后续的层级 聚类分析（HCA）进行相似度聚类减少干扰信息。

经过宏观初步剔除受硝酸盐污染的地下水采样点后，再采用层次聚类分析（HCA）进一步进行异 常值的分析。层次聚类分析（HCA）是一种数据驱 动技术，是区分水质类别（水化学相）的多元统计方 法^{[29, 30, 31]}。HCA在已经广泛的运用到了地下水和地表 水水质在时间和空间上的研究^{[30, 33, 34]}。

HCA 对数据进行对数变换，并进行标准化处 理，再计算欧氏距离的平方（E²）。

运用HCA 的离差平方和法（Ward’s linkage rule）进行相似度聚类。离差平方和法是基于方差 分析，强调同类事物的内部差异很小，而不同类之 间的差异应该很大，突出强调类型区内部的同质 性^{[31, 35]}。再结合主成分分析分析各个类的水化学特征，识别剔除受人为影响的类。在数据异常值剔除 之后，根据不同的分布类型进行背景值计算。研究 的天然背景浓度和阈值主要是为了从背景数据集 中区分天然异常和人为污染^[34]。

根据上述方法计算出的地下水硝酸盐背景值 与常用的数理统计方法进行对比分析与验证。常 用的数理统计方法主要有：平均值加减2 倍标准差 法（平均值±2σ）、中位数加减2 倍绝对中位差法（中 位数±2MAD）、累计频率曲线图解法（GICPD）和迭 代平均值加减2 倍标准差法（Ⅰ2σ）。上述常用的数 理学方法都有其相应的优缺点，数理统计得出的阈 值与层次聚类分析各类分析对比，可以更加准确的 获取到地下水中硝酸盐背景值。

据上述分析，本文确定的地下水硝酸盐背景值 计算流程图，如图2所示。

图2(Fig.2)

图2 地下水硝酸盐背景值计算流程图 Fig.2 Groundwater nitrate background level calculation procedure diagram

根据地下水硝酸盐的一般特性和柳江盆地地 下水受硝酸盐影响的普遍性，运用绝对含量和毫克 当量百分数双因子法（双因子法）识别剔除异常值，即地下水硝酸盐含量超过88 mg/L 或毫克当量百分数超过25%，则认为该点地下水已经受到了硝酸盐 的污染。在研究区地下水水样中，硝酸盐含量超过 88 mg/L 或毫克当量百分数超过25%的有34 组，占 37.4%。

由图3 可知，地下水中阳离子在左侧三角形中 分布相对集中，优势离子以Ca²⁺显著，其毫克当量百 分比主要在40%和90%，Na+K毫克当量百分比基 本上在40%以下，超过25%成为主要阳离子的水样 点比较少，阴离子的主要的优势离子为HCO₃^-和SO₄^2-。因此，柳江盆地地下水水化学类型以HCO₃^- SO₄-Ca-Mg 为主。硝酸盐含量超过88 mg/L 和毫 克当量百分数超过25%的点主要分布在菱形的左 上部分，高硝酸盐水的主要水化学类型为SO₄ (HCO₃，Cl)-Ca(Mg)型水，而在Cl^-含量相对较高取 样点基本上为高硝酸盐水，也就说硝酸盐影响大的 区域地下水阴离子SO₄^2-和Cl^-相对较高。

图3(Fig.3)

图3 地下水Piper三线图 a—NO3-含量;b—NO3- 毫克当量百分数a-the concentration of NO3-; b-the milliequivalent percentile of NO3- Fig.3 Groundwater piper trilinear diagram:

根据累计频率曲线上的拐点反映了地下水硝 酸盐可能受到不同控制因素的影响而引起的异 常^[36]。从图4 可以看出，地下水硝酸盐的原始数据 的累积频率曲线存在着明显的阶跃式拐点，说明柳 江盆地地下水硝酸盐受到多个因素的影响。经过 硝酸盐双因子法初步剔除后，累积频率曲线上最大 的拐点以外的数据被剔除。从图1 可以看出，双因 子法初步剔除的异常点主要分布在地势较为平坦 的盆地中部位置，该区域人口居住密集，农业种植 广泛，相应的地下水受影响程度较高。虽然利用双 因子法不能完全的剔除掉受到硝酸盐污染的采样 点。从宏观上剔除明显受到硝酸盐污染的采样点，便于后续进一步进行异常剔除，也为后续的层次聚 类分析（HCA）减少了异常信息和子集，使得层次聚 类分析（HCA）各集群的更具有代表性。

图4(Fig.4)

图4 地下水硝酸盐的原始数据和双因子法初步剔除后数据的累积频率曲线对比图 Fig.4 The cumulative frequency curve comparison graph of groundwater nitrate raw data and data after preliminary excluding by double factors method

层次聚类分析（HCA）先要选取合适的变量进 行分析。选取过多变量会使HCA的子集过小，而对 缺失某些变量的采样点在HCA运算过程中会被当作异常点剔除。变量选择过少则HCA的结果则不 能准确地说明地下水水质和演化过程^[28]。结合柳江 盆地地下水采样状况和水化学特征，最大化利用采 样点数据进行HCA 分析，选取K、Na、Ca、Mg、 HCO₃、SO₄、Cl、NO₃、pH 和TDS 10 个变量作为HCA 的变量。HCA分析中选取主要组分和主要指标分 析地下水水化学演化规律和水化学特征，探索出影 响地下水组分的成因分析。通过野外调查，柳江盆 地地下水硝酸盐污染的主要因素为化肥的过量施 用、居民生活污水与垃圾粪便的下渗污染等，这些 主要影响因素与K、SO₄、Cl 等主要离子有着密切的 关系，选取K、SO₄、Cl 等变量进行HCA分析有利于 分析硝酸盐污染。

HCA使用离差平方和法根据分割距离欧式距 离的平方把数据分成不同数量的集群，见图5。由 树状图，HCA先将总体样本数据分成了Ⅰ 和Ⅱ 两个 主要的水质类型。Ⅰ 类中有40 组水样，占总样本数 的70.2%，Ⅰ 类又分为A和B两亚类。Ⅱ 类中有水样 17组，占总量的29.8%，Ⅱ 类又分为C和D两亚类。

图5(Fig.5)

图5 HCA树状图 Fig.5 The dendrograph of hierarchical clustering analysis

HCA运用离差平方和法区分出的Ⅰ 和Ⅱ 两类，Ⅱ 类TDS中位数特征值是Ⅰ 类的2 倍，Ⅱ 类各主要离子 中位数特征值浓度均远高于Ⅰ 类，Ⅰ 和Ⅱ 两类的主要 水化学类型分别为HCO₃-SO₄-Ca 和SO₄-HCO₃-Ca-Mg，见表1 和图6。根据Ⅰ 类和Ⅱ 类的水化学特 征，Ⅰ 类主要反映受大气降雨和微弱的水岩作用控 制的补给区低TDS的浅层地下水，各主要离子的浓 度均相对较低。Ⅱ 类中各离子浓度相对较高，主要 径流区或者径流-排泄区地下水水岩作用较为强烈 的中高TDS的地下水。Ⅱ 类中SO₄^2-集中特征值较Ⅰ 类高出数倍，说明Ⅱ 类中部分地下水采样点受研究 区煤层的影响和较强的水岩作用。Ⅱ 类中Cl-和 NO₃^-相对较高，反映了Ⅱ 类中的采样点可能受到了 人为活动的影响。

表1(Table 1)

表1 HCA各类中位数特征值Table 1 The categories of median concentrations in hierarchical clustering analysis

表1 HCA各类中位数特征值 Table 1 The categories of median concentrations in hierarchical clustering analysis

图6(Fig.6)

图6 Ⅰ 类与Ⅱ 类各离子浓度对比图 Fig.6 The ion concentration comparison diagram of class Ⅰ and class Ⅱ

Ⅰ 类区分出来的A和B 2 个亚类，这两亚类的主 要水化学类型均为HCO₃-SO₄-Ca，对比A和B 2 个 亚类各主要变量，易发现B亚类中TDS普遍高于A 亚类，HCO₃^-、SO₄^2-和Ca²⁺离子的含量在B亚类也普 遍高于A亚类，A亚类为低TDS地下水，B亚类为中 低TDS地下水。Ⅱ 类区分出的C和D两个亚类，而 这2 亚类的主要水化学类型分别为SO₄-HCO₃-Ca 和HCO₃-SO₄-Ca-Mg。C亚类中的SO₄^2-和TDS在 四个亚类中为最高，为中高等TDS地下水。而D亚 类中的Cl^-和NO₃^-含量最大，D亚类TDS 与B 亚类 比较相近，均为中低TDS地下水，但是D亚类中Cl^- 和NO₃^-含量相对高出许多，说明D亚类存在着一定 的异常性，见表1和图7。

图7(Fig.7)

图7 4 亚类Cl、SO4、NO3和TDS的箱型图 Fig.7 The box figure of Cl, SO4, NO3 and TDS of four subclasses

根据NO₃^-的累计频率曲线，易发现存在着2 个 拐点，分别在NO₃^-浓度为49.0 mg/L 和59.0 mg/L 处。D亚类主要分布在累计频率曲线图解法的阈值 之外，说明D亚类地下水NO₃^-存在着异常，A亚类、B 亚类和C 亚类主要分布在59.0 mg/L 之下。累计 频率曲线图解法的阈值与HCA分析的异常亚类基 本相符，见图8。

图8(Fig.8)

图8 NO3-累计频率曲线图和各亚类箱型图 Fig.8 The cumulative frequency curve and four subclasses box figure of NO3-

运用主成分分析分析柳江盆地浅层地下水的 主要影响因素。主成分分析取特征值大于1 和旋转 迭代的最大方差法，最大化主成分的方差是为了找 出能说明地下水水化学进程的因素^[37]。主成分分析 对进行HCA的57 组数据进行分析，2 个主要成分所 解释的方差的累积贡献率为67.1%，代表了57 组数 据的大部分信息，见图9。成分1 主要的正得分变量 有TDS、SO₄^2-、Ca²⁺、Na⁺、Mg²⁺和HCO₃^-，得分为负的 仅有NO₃^-和pH值且负影响非常微弱，表明成分1 代 表着地下水水岩作用的程度。成分2 主要的正得分 变量为NO₃^-和Cl^-，pH值为主要的负得分，TDS、K⁺、 Na⁺、Ca²⁺、Mg²⁺和HCO₃^-正得分较小且正影响非常微 弱，这说明成分2 代表着人为因素对地下水的影响 程度。

图9(Fig.9)

图9 旋转最大方差法荷载图 Fig.9 Varimax-rotated loadings plot of PC1 versus PC2

根据4 亚类采样点位置图图10 可知，A亚类和 B亚类主要分布在基岩山区及其边缘，人为活动影 响相对较弱。C亚类的采样点主要分布在煤矿区附 近或者矿坑水排水渠附近。D亚类的采样点均分布 在地势较为平坦的地区，而该类地区人口居住相对 密集，农业种植广泛。结合HCA各个集群的数据特 征和主成分分析的分析结果，推断HCA的四个亚类 地下水的主要影响因素。A亚类代表着补给区低 TDS地下水主要接受大气降水的影响，存在着较弱 水岩交换作用。B亚类地下水水质主要是受到水岩 作用的影响，中等TDS。C亚类地下水主要是受到 研究区南北走向的煤层的影响，化学特征表现为高 SO₄^2-和TDS，煤层中硫铁矿的氧化为主要形成机 制^[38]。D亚类中的地下水水质主要是受到人为活动 的影响，农业化肥的过量施用、居民生活污水与垃 圾粪便的下渗污染和其他人类活动影响使得地下 水中NO₃^-和Cl^-含量异常增高。根据2013 年柳江盆 地野外调查分析，初步可判断地下水水中的NO₃^-和 Cl^-的异常增高可能来自于研究区居民生活污水与 垃圾粪便的下渗污染，而NO₃^-、K⁺和SO₄^2-含量相对 较高，与研究区广泛的农业种植施氮肥、硫酸钾等 肥料的密切影响。综上，可以确定D亚类异常为人 为影响导致，应予以剔除。

图10(Fig.10)

图10 HCA 4 亚类采样点位置图 Fig.10 Location of sampling sites of HCA four subclasses

在数据异常值剔除之后，判断数据所服从的分 布类型，运用夏皮洛-威尔克检验(Shapiro-Wilk)、 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫( Kolmogorov-Smirnov) 法、偏度峰度法以及Q-Q图法对比试算和 综合判断，上述方法均能判断硝酸盐数据的分布类型。拟推荐Kolmogorov-Smirnov 法和Q-Q 图法 进行综合验证数据的分布类型。Kolmogorov-Smirnov 法是一种拟合优度的检验方法，Q-Q图法 通过Q-Q图直观地判断数据的分布类型。取显著 性水平α 值为0.05，运用SPSS19（中文版）选择硝酸 盐数据进行Kolmogorov-Smirnov 法检验是否满足 正态分布，计算出z 值为0.6，P 值为0.84>0.05，不拒 绝原假设，认为数据服从正态分布。根据经异常值 剔除后硝酸盐数据的正态Q-Q图，图上的点近似地 在一条直线附近，可以判断数据服从正态分布，见 图11。综上，经异常值剔除后的硝酸盐数据服从正 态分布。

图11(Fig.11)

图11 异常值剔除后的数据Q-Q图 Fig.11 The Q-Q plots after eliminating outliers

英国和美国在进行地下水背景值研究时取95 百分位数作为背景值上限^{[24, 39]}。95 百分位数是在统 计基础上确定数据一般趋势和分离异常值^[24]。本文 取95 百分位数56.4 mg/L 作为柳江盆地地下水硝酸 盐的背景值上限，其中位数特征值为26.1 mg/L。

根据黄天明等人运用氚同位素法得出唐山地 区地下水硝酸盐背景值阈值为14.4 mg/L ^[25]。而柳 江盆地地区地下水硝酸盐背景浓度远高于唐山地 区，这一点与王玲等人研究环渤海地区地下水硝态 氮时提出的秦皇岛地区硝酸盐浓度大于唐山地区的看法，大致相符^[18]。但是，柳江盆地地下水硝酸盐 背景浓度约为唐山地区4 倍。这是由于地下水硝酸 盐污染主要由地表垂向输入而影响地下水，随着地 下水深度的加深，地下水受到硝酸盐污染的程度也 相对减小。唐山地区地下水背景值从200~300 m深 度地下水计算出的，而本次分析研究数据主要采自 于柳江盆地浅层地下水。柳江盆地地下水硝酸盐 背景值的确定不是基于完全不受人类活动影响的 天然环境地下水硝酸盐背景浓度，而是反映了人类 正常生产生活活动下，地下水水质未发生急剧性变 化状况。

为了对比分析双因子法和HCA法结合计算地下 水硝酸盐背景值的可靠程度，运用平均值加减2倍标 准差（平均值±2σ）、中位数加减2倍绝对中位差（中位 数±2MAD）、迭代平均值加减2倍标准差（Ⅰ2σ）和累计 频率曲线图解法（GICPD）4 种数理学方法对91 组地 下水硝酸盐数据进行异常值分析剔除，取95 百分位 数作为背景值上限，计算结果见表2。

表2(Table 2)

表2 各背景值计算方法的对比Table 2 Comparison of various methods for calculating background level

表2 各背景值计算方法的对比 Table 2 Comparison of various methods for calculating background level

平均值±2σ 和中位数±2MAD两种方法计算的 硝酸盐背景值相对较大，分别为166.2 mg/L 和 131.9 mg/L。平均值±2σ 法主要是受到样本极端数 值影响而使确定背景值阈值过大。地下水硝酸盐 受到人类影响比较普遍，即异常值所占的比重较 大，导致中位数±2MAD 所确定的背景浓度偏高。 GICPD 法计算分析背景值时，可能会产生多个拐 点，即多个背景值阈值。GICPD法确定的第一个拐 点的阈值67.6 mg/L，与Ⅰ2σ 计算的背景值相同，且与 双因子法和HCA法结合计算的背景值相近。这说 明双因子法和HCA法结合剔除异常后计算的背景 值的可靠程度高。

4 种数理统计法仅仅是从NO₃^-数据本身数理学 特征去分析判断异常值，而没有考虑相应的地下水水 化学特征和环境，在识别出异常值之后，不能解释是 人为异常还是天然异常。利用双因子法在宏观上初 步剔除异常值之后，运用HCA法结合主成分分析法 对数据进行综合分析，根据HCA各亚类的水化学特 征，有效识别出人为异常和天然异常，更能有效识别 异常，计算出的地下水硝酸盐背景值更合理。

（1）采用绝对含量与毫克当量百分数双因子法 从宏观上剔除地下水硝酸盐异常点后，再利用HCA 把总体数据区分出四个亚类，结合主成分分析分析 四个亚类的水化学特征，识别和剔除受人为影响的 亚类后，求取了柳江盆地浅层地下水硝酸盐的背景 值上限为56.4 mg/L。

（2）通过与平均值加减2 倍标准差法、中位数加 减2 倍绝对中位差法、迭代平均值加减2 倍标准差 法和累计频率曲线图解法法四种数理学方法进行 对比分析，双因子法和HCA 相结合识别剔除异常 值，注重对各个亚类的水化学分析，具有识别人为 异常和天然异常的优势，更能有效识别异常，计算 出的地下水硝酸盐背景值更合理。

（3）柳江盆地浅层地下水硝酸盐异常与农业化 肥的超量施用和居民生活污水及垃圾粪便的下渗 污染有着密切的关系。