主成份分析法在大气环境质量综合评价中的应用

介绍了主成份分析法评价大气环境质量的基本原理，并对某市的大气环境质量进行了综合评价。最后，与其它方法的评价结果进行了对比分析，进一步证实了主成份分析法的科学性、合理性。     

湖北省湖泊营养物生态分区技术方法研究

提出一种基于主成分分析、聚类分析、判别分析和空间自相关的分区模型,用于对湖北省湖泊营养物生态分区的尝试. 运用主成分分析法对众多指标进行降维处理,产生彼此互补又能综合反映湖区情况的新指标,构建了湖北省湖泊营养物生态分区指标体系. 在此基础上,根据各区域新指标值结合聚类模型进行湖泊流域的初步分类,利用判别分析完成非湖泊流域的类别归属判别,运用空间自相关分析方法对区域各因素的空间分布格局进行量化分析,以揭示零散分类区块在空间地域分布上的关联和差异,最后根据关联结果确定边界完成分区并进行特征描述. 结果表明,利用该分区技术方法体系可以尽量避免人为因素干扰,得到更为客观的分区结果,具有良好的适应性和可行性.      

春季融雪补给后巩乃斯河水物理化学性质空间分布特征研究

在春季融雪补给后对巩乃斯河19个采样点8个水物理化学指标进行了监测,运用聚类分析(CA)、判别分析(DA)和主成分分析(PCA)方法分析了巩乃斯河水物理化学性质的空间分布特征.聚类分析结果表明,按各采样点之间河水物理化学性质的相似性可将巩乃斯河大致分为3个河段,分别代表河流的上游、中游和下游;判别分析的结果证实了此种分类的可靠性,并表明DO、Cl-以及BOD5是影响这种分类的显著性指标;主成分分析共提取了3个主成分,对应特征值的累积方差贡献率达到86.90%,表明影响河水物理化学性质的主要指标为EC、ORP、NO-3-N、NH+4-N、Cl-和BOD5.对各采样点的主成分得分进行排序,结果显示DO主要影响上游水质,p H主要影响中游水质,其余指标则是影响下游水质的主要因素.主成分综合得分的排序则表明上游水质最优,其次为中游,而下游最差,恰好对应聚类分析所划分的3个河段.人类活动及污染物的沿河积累可能是造成这种空间差异的主要原因.     

厌氧氨氧化细菌在生物膜系统中起主要脱氮作用的模拟预测

废水有机物对亚硝化 厌氧氨氧化(ANAMMOX)生物膜系统的影响借助已建立的自养生物膜模型(CANON)与活性污泥3号模型结合进行了理论模拟.被结合的数学模型可以模拟生物膜中自养菌与异养菌活性以及所涉及的全部内在反应(碳氧化、硝化、反硝化、厌氧氨氧化).模拟显示,废水有机物对亚硝化 厌氧氨氧化生物膜系统影响不大;生长稳定的生物膜系统中异养菌反硝化不是脱氮的主反应(最大脱氮作用20%);厌氧氨氧化左右着脱氮功能.除废水中有机物可被全部去除外,当溶解氧最佳时,系统总氮去除率亦可高达90%.     

淹水条件下种植水稻对氮元素渗漏的影响

为了探明淹水植稻条件下氮元素在土层中的垂直移动、渗漏情况，设置了模拟土柱培养试验。试验以淹水种植水稻为处理，以淹水不种水稻为对照，探讨植稻对模拟土柱（40cm埋深处）渗漏水硝态氮、铵态氮的淋出数量的影响。结果表明：硝态氮与铵态氮相比，硝态氮极易流失；在试验整个过程中，淹作种植水稻硝态氮总流失量流失远大于不种水稻，铵态氮则与之相反；从绝对数量看，种植水稻与不种植水稻氮的渗漏都以硝态氮为主。     

污水土地处理模拟试验比较分析

通过温室条件下，冬小麦３种不同种植密度下（Ａ、Ｂ、Ｃ３组分别为０．０２０８、０．１０４２、０．１４１５株／ｃｍ＾２），氮污染物运移转化吸收模拟试验，分析不同污水土地处理强度下植物生长、根系生长与分布、根系对氮污染物吸收规律以及根系部分吸收与土壤中氮去除过程，探讨最佳的污水土地处理条件和强度。试验结果是，Ａ组单株吸氮量最大达４９．９０ｍｇ／株；Ｂ组种植密度下，土壤中氮累计减少量与随灌水累计加入量相等     

主成份分析法在二滩水质监测数据综合分析中的应用实例

以二滩水质监测数据为例，运用主成份分析法对大量的水质监测数据进行综合分析。结果表明，影响二滩水库水质质量的主要因素分别为水土流失、水中有机污染、水体富营养化以及人畜粪便污染。通过实例分析可以看出，主成份分析法能够正确而全面地定量化反映出常规统计方法所无法反映的监测数据或监测指标之间内在的关系，在环境监测数据的综合分析中有着其它方法无法比拟的优势。     

城市污水污泥的堆肥化与资源化

污水污泥的处置与利用越来越引起人们的关注，在污水污泥的处理与处置方法中，以土地利用方式受到各国的普遍重视。污水污泥中含有能促进植物生长的氮、磷等养分和能改良土壤结构的大量有机质同时也含有大量水分、病原菌、寄生虫（卵）、重金属等有害成份，在土地利用之前对污泥进行堆肥化处理是必要的。把污泥经过堆肥化处理后，使其中的有害成份减害化，便于贮藏，运输与使用，研究发现，污泥堆肥可明显促进植物生长，使土壤的理化     

三江平原湿地植物的土壤环境因子分析

以三江平原毛果苔草(Carex lasiocarpa)湿地和小叶章(Deyeuxia angustifolia)湿地为研究对象,选取土壤全氮(TN)、全磷(TP)、有效氮、有效磷、有机质、pH值和土壤含水量为主要环境控制因子,通过主成分分析(PCA)和逐步多元回归分析,来确定环境因子对物种相对密度和地上生物量的贡献值.结果表明,2个样地中土壤全氮、全磷、有效氮和有效磷的贡献率能达50%左右.毛果苔草湿地中主成分1能够解释88%的物种相对密度和84%的地上生物量;小叶章湿地中主成分1对相对密度和地上生物量的解释量则分别为75%和58%.湿地营养状况决定着植物的生产量;土壤含水量的变化影响着植物对营养物质的吸收和利用.     

云贵高原湖区湖泊营养物生态分区技术方法研究

提出一种基于主成分分析、聚类分析、判别分析和空间自相关的分区模型,用于对云贵高原湖区湖泊营养物生态分区的研究.首先运用主成分分析方法对众多指标进行了降维综合处理,产生彼此互补相关又能综合反映湖区情况的4个新指标,累计贡献率达到93.69%,具有充分的代表性,构建了云贵高原湖区湖泊营养物生态分区指标体系.在此基础上,根据各区域新指标值,结合聚类模型初步将湖泊流域分为5类,再利用判别分析完成非湖泊流域的类别判别,最后运用空间自相关分析方法,按聚类结果进行全局自相关分析,Moran’sI为0.320,且检验值Z值为68.2,远大于临界值(显著水平1%所对应的临界值2.58),表明聚类结果与空间位置具有显著相关性,之后运用局部自相关对区域各因素的主成分综合得分的空间分布格局进行了量化分析,揭示了零散分类区块在空间地域分布上的关联和差异,根据关联结果完成最终的分区.结果表明,利用此分区模型可以尽量避免人为因素,得到更为客观的分区结果,具有良好的适应性和可行性,可为探索适合我国湖泊营养物生态分区的指标体系和分区技术方法,完成全国湖泊营养物生态分区和科学地制定我国湖泊营养物基准和富营养化控制标准提供技术支持.     

附着硅藻指数在河流水质监测中的适用性技术研究

对广西龙江和柳江中段共18个样点进行了附着硅藻的采样调查,并采用相关分析法、主成分分析法、最优分割分类法、箱须图法、逐步判别分析法和双向指示种分类法等数学方法研究分析了16个硅藻指数在龙江与柳江中段水质监测中的适用性.结果表明,3次4组不同水质类别中,IPS(Specific Pollution Sensitivity Index)和TDI(Trophic Diatom Index)指数与样点的箱须图都表现出合理的趋势,而且IPS和TDI间、及与环境因子及其他硅藻指数间的相关性显著.表明IPS和TDI适合进行龙江与柳江中段的水质生物监测评价,而本文提出的硅藻指数适用性技术也具有一定的推广价值.     

黄浦江和苏州河的着生藻类与水质因子关系的多元分析

通过对黄浦江和苏州河7个断面的着生藻类群落结构及水质状况持续1年的监测,分析着生藻类群落结构的季节变化;并对7个水质指标进行主成分分析,提取影响水质的主要因子,结合着生藻类的群落参数,利用逐步回归分析方法建立水质主要因子与着生藻类群落参数间的回归模型,确定影响着生藻类群落参数的关键因子.结果表明:着生藻类群落结构以硅藻占主要地位,着生藻类优势种以及各群落参数的季节变化明显;对水质参数进行主成分分析（PCA）所提取的3个主成分中,主成分1（PCA1）主要代表水体中COD_Cr和Chl-a含量,主成分2（PCA2）主要代表水体中DO和TP含量,主成分3（PCA3）主要代表水体中TN含量.其中PCA1和 PCA2对着生藻类密度的影响较显著,主成分对着生藻类的其他群落参数影响不显著,表明着生藻类密度是指示河流水质状况的重要群落指标.      

主成分分析法在水质评价中的应用及分析

针对主成分分析能够从众多因子中筛选出主要成分,对数据结构进行简化,为后续工作筛选主要因子提供依据等优点,分别介绍了主成分分析法的原理和步骤,并将其应用于水质评价中。以淮河安徽段干流的十一个断面为例,选取了八个因子进行分析研究。结果表明：对涉及因子较多,且因子间相关性相对较大的水质进行评价时主成分分析法是一种有效的方法。     

基于聚类分析和判别分析的河流水质空间分析方法

水质改变受到时间、气候、人为等多方面的因素影响,形成的检测数据也十分复杂而多样,要客观的对其进行分析与监控就需要对其进行分类处理,利用聚类与判别方式将其归类并突出主要因素,这样才能在水质分析中获得较好的效果。     

基于RBF神经网络的湖库水质富营养化程度评价模型

运用人工神经网络中的RBF网络算法,建立一种新的湖库水质富营养化程度评价模型。对我国污染差异分布广泛的12个湖库的水质富营养程度评价数据中的10组作为训练样本进行网络的建立,剩余2组用于网络的检验。结果表明:该方法建立的评价模型比文献[1]利用多元统计分析方法建立的评价模型更加简便有效。     

废黄河水质的多元统计分析

用主成分分析的方法,找出影响废黄河2007年水质的主成分,计算各样本的主成分得分,用聚类分析的方法将样本水质分类,结合分类结果及水质综合评分对各样本水质进行评价。     

氟中毒地区饮水水质标准的确定方法

在对饮水致病的水化学机理进行简要讨论后,提出使用以所有水溶组分活度为变量的多元逐步判别分析法作为饮水水质标准的确定方法。经对一个地区的实例研究发现,总氟含量用于判别水质时存在无效判别区间问题,这一发现提示我们有必要重新考虑现行水质标准中总氟浓度只有一个标准值的适宜性问题。     

基于多元统计的水质动态评价模型研究与应用

给出一种基于多元统计的水质动态评价模型方法,该模型方法以全局主成分分析(GPCA)方法为主,以动态聚类分析、判别分析为辅助方法。再以湟水流域水质断面为例,根据有机污染、无机污染和综合污染等3个方面对这些水质断面1998—2005年水质污染状态进行定量评价和动态分析。研究结果表明:湟水流域水质断面有机污染较为严重,以上3个方面的污染状态逐年严重,综合污染指数均值从1998年的1.63605上升到2005年的2.38624,2001年以后有加速恶化的迹象。