摘要：根据相关数据与文献，筛选了对于水污染的影响因素。本文中使用了2012-2017年全国供、用水总量及废水排放量数据。以供水总量为整体，用水总量为部分，分析各方面用水量对水污染的影响作用。由于人们生活水平的提高，用水量、废水排放量相应提高，供水量与用水量可近似看作等量关系，因此用2012-2017年各方面用水量占比与废水排放总量的乘积（某方面废水排放量）作为衡量水污染情况的指标。

关键词：废水排放;数据分析

一、数据分析

废水排放总量于2015年达到最高值为7353226.83，农业废水排放量于2012达到最高、工业废水排放量于2013达到最高、生活和生态废水排放量均为2017达到最高。另外经计算在2012-2017年内，年均废水排放总量为7070764.342，农业、工业、生活和生态年均废水排放量分别为4412192.175，1541232.155，900747.8871，142428.3239。

由图1可知，废水排放总量在2012-2015年呈现正相关关系，逐年上涨并于2015年达到最大值;在2015-2017年呈现负相关关系。工业废水排放量逐年递减，于2017年到达最低值;生活废水排放量在2013年后呈现下降趋势;而生活和生态废水排放量逐年遞增都于2017年达到最大值。

废水排放结构相对指标为某方面废水排放量与废水排放总量的比率如下表。

根据样本回归函数y^ = b0^ + b1^ x，设年份为x，农业废水排放量为y^1、工业废水排放量为y^2、生活废水排放量为y^3、生态废水排放量为y^4。经计算b1^（1）为-0.203、b0^（1）为7071172.745，关于农业废水排放量的回归方程为y^1 = 7071172.745  -0.203 x;b1^（2）为-4.271、b0^（2）为34608238.82，关于工业废水排放量的回归方程为y^2 =34608238.82-4.271 x;b1^（3）为-0.891、b0^（3）为5475173.908，关于生活废水排放量的回归方程为y^3 = 5475173.908 -0.891 x;b1^（4）为-0.662、b0^（4）为1920379.739，关于生态废水排放量的回归方程为y^4 = 1920379.739 -0.662 x。由此，可估算2018年农业废水排放量为7071582.399;工业废水排放量为34599619.942;生活废水排放量为5473375.87;生态废水排放量为1919124.543。

上述分析可估算农业、工业、生活和生态废水排放量都将逐年减少，其中工业废水排放量下降比率最大、农业废水排放量下降比率最小;但同时工业废水排放量基数最大、生态废水排放量基数最小。

二、结论

从上述分析中可以看出，由于农业生产过程中化肥农药的大规模使用，使农业生产活动成为废水排放的主要因素，可以通过科技培育发展抗虫害的有机农产品来减少化肥农药的使用;工业在生产过程中产生的废水排放呈现大比率下降趋势，开发综合利用工业废水，根据废水中污染物成分采取相应的净化措施进行处置后再进行排放以此来减少工业废水的排放;生活废水指的是居民日常生活中排泄的洗涤水，在近几年生活用水废水排放量趋高，可以呼吁人们提高节约用和循环用水意识来适当缓解生活废水的排放量;生态用水废水排放不可避免。

从总体看，我国废水排放量基数大，大致呈逐年上升趋势，所以需通过科技发展、净化技术提升与用水意识提高等各方面来改善，进行全方面的协调与来减少整体的废水排放量。

作者简介：

马荣雪（2000.12-）女，籍贯（省市）：吉林白山，民族：汉，学历学位：本科，研究方向：通过函数分析废水排放。