项目研究的目的与意义
从水质监测指标角度出发，构建苏州湿地样本水质监测指标结构方程模型，运用统计分析方法解决非确定性模型所涉及的实际应用问题。利用SEM多变量分析技巧与验证技术，对基于理论假设的模型进行验证与解释，通过合理的统计学方法将水质监测指标间因果关系可视化，对比不同区域湿地水质差异并分析成因；明确影响程度与影响关键因子分析水质监测指标与水体透明度的相关关系，尝试分析直接影响水体透明度的主要水质监测指标。根据研究结果对苏州湿地水资源管理服务体系提出有效的对策建议，以期为湿地水源综合管理、水污染防治、可持续利用提供理论支持。
国内外同类研究概况
近年来我国水利部、生态环境部等有关部门加强开展水资源环境与生态监测体积相关工作。当前水质监测主要方式时由专业人员野外取样后，进行实验室水质项目化验。人工监测方法项目全面结果较为准确，但是高耗时、高成本，易受地理环境、水文气象条件影响，难以维持大范围高频次跟踪监测。通过高科技技术手段，结合传感器与自动化分析仪器，配套先进控制芯片、网络通讯与专业分析软件，实现从水样采集、分析传输、处理储存的高度自动化。【3】自动在线监测方法信息获取及时、预警能力强，但监测项目少、仪器设备维护成本较高，且受仪器影响易出现数据异常现象。遥感监测是利用水体污染物在特定波长范围对光吸收和反射特性的 差异，通过遥感影像光谱特征识别污染物种类、范围和浓度的技术[4]。遥感监测方法具有覆盖范围广、信息量大、周期性好、效率高、成本低等优点，但监测项目少、精度偏低、适用性较差。此外，无人机、无人船等通过搭载高光谱传感器和水质参数分析仪对水体进行监测， 从而实时监控和掌握水体水质的动态信息，为水质监测提供了新的机遇与途径[5]。研究水质影响因素常用分析方法有：回归分析法、主成分分析法、相关分析法、灰色关联分析法、结构方程分析法。我国水质分析研究中常用的分析方法有单因子水质标识指数评价法、综合税制标识指数评价法、模糊数学评价法、综合污染指数评价法、季节性Kendall趋势检验法。
结构方程模型最早可追溯到20世纪20年代Wright S提出的路径分析概念。70年代中期由瑞典心理测量学家及统计学家Jereskog首次提出结构方程模型。目前SEM主要用于心理学、管理学、经济学中对一些不可直接测量的变量进行关系描述，对可测量变量与不可测变量即潜变量之间关系进行描述。近年来已成为心理学、管理学、经济学研究的热点方法论。
目前国内对于结构方程模型的研究处于初期阶段，水质监测指标相关研究中应用率较低，学术理论主要源自国外。香港台湾地区相对于大陆学者对于SEM的研究较早。但是SEM在国内今年来也出现了研究热潮。1993年张建平首次将结构方程模型介绍到中国【6】。1999年刘大维将结构方程模型引入心理学领域进行跨文化研究卓有成效【7】。2001年曾武等人开始进行线性结构方程模型的的原理与实际应用的研究【8】。2004年许碧云在医学研究中使用结构方程模型，通过线性结构方程模型揭示了职业紧张对工作能力的直接效应与二者间的简介效应【9】。2006年吴兵福通过对结构方程模型的初步探索，对结构方程模型的各项概念、建模方法、建模过程中的注意事项与参数估计计算模式的选择进行系统的阐述【9】。同时对结构方程模型参数估计法中偏最小二乘迭代法的研究，对开发构建结构方程模型可视化建模软件进行初步探索。2011年王酉石在生态学中使用结构方程模型研究多变量统计方法即自然系内多因子间相互关系【10】。2007年文秋芳使用SPSS中的AMOS软件进行结构方程模型的构造【11】。
结构方程模型又称为协方差模型或线性结构模型，即LISREL模型。结构方程模型分为测量模型与结构模型两个部分，分别是测量方程和结构方程。测量方程通过因子分析展示并描述潜变量与测量指标间的关系；结构方程通过路径关系图直观描述潜变量间的关系（霍海英，2009；宁禄乔，2007；Kline，1998）结构方程模型中用潜变量表征无法直接测量的现象问题；用测量变量表征可直接测量的现象问题。
构建结构方程模型的基本步骤包括：模型设定(model specification)、模型识别(model identification)、模型估计(model estimation)、模型拟合度检验(testing model fit)即模型评价或模型修正(model modification) （吴明隆，2009；Grace，2006；付君兴，2010）。结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）以变量间协方差矩阵为基础，分析不同变量间关系的一种通用综合性统计分析方法【1】。
研究内容与计划
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