環境監測中生化需氧量與化學需氧量的相關性研究

王亞潔

摘 要：本研究介紹了BOD5和COD的測定原理，根據四種不同水質樣本的COD值和BOD5值建立線性回歸方程，并闡述了回歸方程的精密度和準確度。結果表明，部分樣本COD與BOD5之間存在線性相關性，但是不同水質的COD與BOD5相關性強弱也有較大差別。對于有機物含量較高且成分相對穩定的水質，樣本的COD與BOD5相關性較高，利用樣本的COD快速計算BOD5值具有實際意義和經濟價值，為環境水質監測中通過樣本的COD值來計算BOD5值提供了依據。

關鍵詞：BOD5;COD;環境監測;線性回歸

中圖分類號：X834 ? 文獻標志碼：A ? ? 文章編號：1003-5168（2022）6-0125-04

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2022.06.029

Correlation Between BOD5 and COD in Environmental Detection

WANG ?Yajie

（Second Geological Exploration Institute of He'nan Provincial Bureau of Geological and Mineral Exploration and Development， Zhengzhou 450000， China）

Abstract： This paper introduced the principles of BOD5 and COD， and build the linear regression equation on the basis on BOD5 and COD of four kinds of different water. The author also expounded the precision and accuracy of the regression equation. The results show that there is a linear correlation between COD and BOD5， but the correlation of different water is also greatly different. For the water with high organic content and relatively stable composition， COD and BOD5 have a higher correlation， it is of practical significance and economic value to use COD to quickly calculate BOD5 value， which provides a basis for calculating BOD5 value through COD value in environmental water quality monitoring.

Keywords： Biochemical Oxygen Demand;Chemical Oxygen Demand;environmental detection;linear regression

0 引言

生化需氧量（Biochemical Oxygen Demand，BOD）是指在規定的條件下，微生物分解水中的某些可氧化的物質，特別是分解有機物的生物化學過程消耗的溶解氧?；瘜W需氧量（Chemical Oxygen Demand，CODCr）是指在一定條件下，經重鉻酸鉀氧化處理時，水樣中的溶解性物質和懸浮物所消耗的重鉻酸鹽相對應的氧的質量濃度。

生化需氧量（BOD）和化學需氧量（COD）是水環境監測中表征水體中有機物含量的重要指標。兩者之間在理論上存在著定性的大小關系，即化學需氧量大于生化需氧量，有研究認為化學需氧量的測定值可以推測生化需氧量測定值的范圍[1]。

目前，我國現行的五日生化需氧量（BOD5）最經典的測定方法是稀釋接種法，由于BOD5的生化過程十分復雜，測定過程中受諸多因素影響，測定重現性差，且測定周期較長[2]。為了確保試驗的準確性，及時獲得科學有效的監測數據，通過COD的實測值預測BOD5，為BOD5的測定提供了一種更加便捷的方法。

本研究根據四種不同水質樣本的COD和BOD5監測數據，建立線性回歸方程，探討回歸方程的精密度和準確度，并通過該回歸方程對BOD5值進行預測。研究表明，COD與BOD5之間存在線性相關性，但不同水質的相關性強弱也有較大差別，有機物含量較高且成分相對穩定水質的COD與BOD5相關性較高，由COD實測值預測的BOD5值較可信;而成分復雜、出水水質不穩定的工業廢水COD與BOD5的線性關系不顯著。

1 材料與方法

1.1 儀器與設備

生化培養箱（上海新苗醫療器械制造有限公司，SPX-150BSH-Ⅱ）;多參數分析儀（上海儀電科技儀器股份有限公司，DZS-706）;電子天平（瑞士梅特勒公AL104）;手提式壓力蒸汽滅菌鍋（上海申安醫療器械廠，DSX-208B）;300 mL碘量瓶。

1.2 水質監測方法

生化需氧量采用稀釋與接種法（HJ 505—2009），化學需氧量采用重鉻酸鹽法（HJ 828—2017）。

1.3 數據分析方法

1.3.1 相關性分析方法。將監測數據輸入Excel 2010工作表中，建立COD值與BOD5值的標準曲線，用線性函數y=a+bx的形式對實測數據進行一元線性回歸，其相關性由相關系數r值來表示[3]，r值計算公式如式（1）。設COD值為x，BOD5值為y。

[r=S（xx）S（xy）S（yy）] ? ? ? ? ?（1）

式中：[Sxx=i=1n（xi?x）2];

[Sxy=i=1n（xi?x）（yi?y）];

[Syy=i=1n（yi?y）2]。

1.3.2 回歸直線精密度分析方法。通過COD值和BOD5值建立的回歸方程可以估算BOD5的值，但是不能準確知道BOD5的值。測量值與估計值的差別反映了回歸直線的精密度。

在一元線性回歸中，可以用剩余標準差SE描述回歸直線的精密度，進而對BOD5值作近似的區間估計。剩余標準差SE的計算如式（2）。

[SE=（1?r2）S（yy）n?2] ? ? （2）

對于測量范圍內的每個x值，由95.4%的y值落在兩條平行直線y=a+bx-2SE與y=a+bx+2SE之間。

2 結果與討論

2.1 生化需氧量和化學需氧量的監測結果

將表2中監測數據輸入Excel 2010工作表中，建立COD值與BOD5值的標準曲線（見圖1），經計算，各水質類型的回歸方程和相關系數見表1。

2.2 生化需氧量和化學需氧量的相關性分析

由圖1可知，COD與BOD5有一定的線性關系。由化學需氧量和生化需氧量的定義可知，通常COD>BOD5，由此存在COD=CODB+CODNB的關系，其中CODB為可生化降解的有機物含量，CODNB為不可生化降解的有機物含量。由水中有機物生化降解過程[4]可推出COD=k×BOD5+CODNB，可見COD與BOD5有線性關系。

由表1可知，不同水質樣本COD與BOD5的回歸方程不同，COD與BOD5的相關性強弱也不同。按照標準常用統計技術方向進行數據分析，查“相關系數的臨界值ra表”，當n=22，f=n-2=20，a=0.10時，ra=0.359 8;a=0.01時，ra=0.536 8;a=0.001時，ra=0.652 4。其中，a表示顯著性水平，f表示自由度，n為測量次數，（1-a）為置信水平。當r≥ra時，回歸直線才有意義，才可用回歸方程描述這兩個變量間的關系。

由此可見，地表水、生活廢水、化工廢水的COD與BOD5有非常顯著的線性關系，其回歸方程的置信度在99.9%以上;而紡織廢水的線性關系較差，其回歸直線沒有意義，之間無線性關系。

2.3 回歸方程精密度和準確度的檢驗

2.3.1 精密度檢驗。根據數據統計分析，在一元線性回歸中，回歸方程y=a+bx的精密度可用剩余標準差SE來描述。根據公式計算得到不同水質的剩余標準差SE及精密性平行直線區域。由圖2可以看出，不同水質樣品大部分點都落在此區間內。

2.3.2 準確度檢驗。從前面的回歸分析及精密度檢驗可以看出，對于某些有機物質含量較高的水樣，COD與BOD5有著顯著的相關關系。為了檢驗回歸方程的準確度，利用表2中的COD的實測值以及表1中各水質COD與BOD5的線性回歸方程結果計算出BOD5值，并與實測的BOD5值進行對比，計算其相對誤差來檢驗回歸方程的準確度，結果見表2。

由表2可知，COD與BOD5相關性最高的生活廢水的BOD5預測值的相對偏差最小，均小于10%;地表水及化工廢水這兩種水樣的COD與BOD5的相關性較高，其BOD5預測值的相對偏差大部分為20%左右;而COD與BOD5相關性最低的紡織廢水的BOD5預測值的相對偏差較大。可見，不同水質水樣的COD與BOD5相關性越高，利用其線性回歸方程結果計算得到的BOD5預測值與實測的BOD5值的相對偏差越小，即其線性回歸方程的準確度越高。

3 結語

有機物含量高的生活廢水的COD與BOD5的相關系數大于0.9，其線性關系最顯著。本研究取樣點的地表水和成分相對穩定，化工行業廢水的相關系數大于0.8，其線性關系較顯著，而成分復雜、出水水質不穩定的紡織行業廢水的相關系數僅有0.303 6，其線性關系不顯著。

對不同水質水樣的回歸方程精密度和準確度進行檢驗計算可知，依據相關公式計算得出不同水質水樣的COD與BOD5。不同水質水樣的COD與BOD5相關性越高，其剩余標準差SE得到的精密性平行直線區域越窄，利用其線性回歸方程結果計算得到的BOD5預測值與實測的BOD5值的相對偏差也越小，即其線性回歸方程的準確度越高。

本研究發現，COD與BOD5之間存在線性相關性，在運用接種稀釋法進行五日生化需氧量測定時，可以通過COD的實測結果對BOD5值進行預測，從而得到較為精確的待測樣品的稀釋倍數，提高五日生化需氧量的監測效率。通過本研究監測數據可以看出，有機物含量較高且成分相對穩定水質的COD與BOD5相關性較高，由COD實測值預測的BOD5值較可信;而成分復雜、出水水質不穩定的工業廢水COD與BOD5的線性關系不顯著[5]。因此，對于有機物含量較高、成分相對穩定的水質，可以建立CODCr與BOD5的回歸方程，通過CODCr測定值來計算BOD5值，能快速、準確、頻繁地監測水質變化，具有較高的使用價值;對于大批量、成分復雜且未知的工業廢水，僅利用COD實測值難以確定BOD5預測值，在實際操作中還須進一步研究，從而提高廢水五日生化需氧量測定的準確性和高效性。

參考文獻：

[1] 黃慧坤.辨析高錳酸鹽指數、化學需氧量、生化需氧量[J].云南環境科學，2004，23（1）：181-182.

[2] 謝姬弘.測定五日生化需氧量（BOD5）結果準確性的控制因素[J].山西建筑，2013，39（17）：108-109.

[3] 章亞麟.環境水質監測質量保證手冊[M].北京：化學工業出版社，1994.

[4] 梁艷菊.水污染監測中BOD5與COD的相關性研究[J].節能環保，2015（3）：199-200.

[5] 李志亮，仲躋文.生化需氧量、化學需氧量、高錳酸鹽指數三者關系簡析[J].水里技術監督，2015，（1）：5-6.