水質污染是環境污染中很嚴重的一個問題，每個人都知道，水是生命之源，我們的生產和生活離不開水資源，動植物的生存也離不開水源。所以，保護環境，減少水污染也是非常重要的問題。本文就圍繞基于結構方程模型的遼河水質污染問題進行了一些探究，是一篇職稱論文發表范文。

　　【摘要】為進一步確定遼河水質污染的影響因素之間的相關程度，本文建立了水質污染問題的結構方程模型。結果表明，各污染因子共同影響水質，導致水質污染越來越嚴重，抑制了經濟和社會的發展。

　　【關鍵詞】遼河,水質污染,結構方程模型

　　本文利用2013年遼河流域的監測數據，包括生活污水，氮磷營養鹽、重金屬污染及船舶油類和工業污染之間的關系建立了影響水質污染的結構方程模型，揭示了這五大污染因子對水質影響的程度。

　　一、結構方程模型的設定

　　(一)變量設定

　　設定ξ1是生活污水因子，ξ2是氮磷營養鹽因子，ξ3是重金屬污染因子，ξ4是礦井水污染因子，ξ5是船舶油類和工業廢水混合污染因子，η是水質因子，觀測變量y為水質指數。外生潛變量包括ξ1，ξ2，ξ3，ξ4，ξ5，內生潛變量為η。x1，x2，x3，x4，x5，x6分別是糞大腸菌群，有機氮，氯化物，溶解氧，生化需氧量和化學需氧量，是ξ1的指標，x7，x8，x9，x10分別是總磷，亞硝酸鹽氮，硝酸鹽，氨氮，是ξ2的指標，x11，x12，x13，x14分別是銅，鋁，錳和鐵，是ξ3的指標，x15，x16表示碳酸氫根和硫酸根，是ξ4的指標，x17，x18代表高錳酸鹽指數和石油類，是ξ5的指標，y是η的指標。

　　(二)模型的構建

　　二、模型評價

　　本文采用的模型評價標準包括近似誤差均方根、非標準化擬合指數、比較擬合指數及信息指數，這四種方法的共同使用，使模型的擬合程度得到確定。通過Amos 22.0軟件計算得出RMSEA=0.080，CFI=0.941，NNFI=0.910，AIC=326.481，可見模型擬合已達標，擬合效果很好。

　　三、結論

　　本文利用Amos 22.0軟件對指標結果表明：生活污水和礦井水污染對遼河水質的影響效果最明顯，其次是重金屬污染和氮磷營養鹽，最后是工業廢水污染。故本文建立的水質污染問題的結構方程模型，充分的反映了遼河水質污染的狀況，揭示了各污染因子對水質影響的相關程度，有利于水環境管理者及時治理和凈化。

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