基于主成分分析法研究南京市环境质量的统计分析

随着经济的高速发展,人民生活水平在稳步提高的同时,生态环境的保护往往受到人们的忽视.生态环境在很大程度上制约了经济的发展,南京作为现代化的大都市,加强生态环境的保护至关重要.为了更好的了解南京的生态环境保护情况,为环境保护提出合理化的建议,本文从环境污染和生态破坏角度运用主成分分析法评价南京市2007年到2011年问环境质量.通过综合得分分析得出南京市环境质量逐年好转,而且环境质量整体优化速率逐年加快,通过主成分分析得到大气污染和工业污染是在不同领域影响南京市环境质量的主导因素,主要归因于南京人口密集、工业发达,私家车使用量大,河流污染现象严重及追求经济快速增长所致的环境问题.     

基于主成分分析法研究内蒙古环境质量的统计分析

生态环境问题一直以来制约着西部地区的经济发展,内蒙古作为以资源型开发为主要工业结构的自治区在这方面表现尤为突出。为了使内蒙古自治区借助实施西部大开发战略和开展生态环境建设的机会推进环境保护工作的进程,从环境污染和生态破坏角度运用主成分分析法评价内蒙古自治区2005年到2009年间环境质量。通过综合得分分析得出内蒙古环境质量逐年好转,而且环境质量整体优化速率逐年加快,通过主成分分析得到大气污染和工业污染是在不同领域影响自治区环境质量的主导因素,主要归因于内蒙古自治区工业结构以资源能源型为主、沙尘天气频繁出现以及追求经济快速增长所致的环境问题。     

主成分分析法在水环境质量评价中的应用进展

对研究水质的一种多元统计方法——主成分分析法做了详细介绍,并对主成分分析法在河流、地下水、矿区、湖泊水质评价中的应用进行了综述,简要分析了主成分分析法在水环境质量评价中尚有不足之处。     

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。     

基于主成分分析法的大气环境质量评价

本文以徐州铜山区清华中学附近2013年2~12月的大气环境监测数据为对象,采用主成分分析法对其大气环境质量进行评价。评价结果表明:提取了两种主成分t1和t2,二者的方差总贡献率为69.12%,主成分t1的贡献率为52.23%。根据各主成分与变量之间的相关关系得出,与t1有较大相关性的是颗粒污染物PM10和PM2.5,对研究区大气环境质量贡献率最大,其次是NO2、CO和SO2;与t2相关系数较大的是O3,对大气环境质量的贡献率最小。     

模糊综合评价法及主成分分析法在额尔齐斯河水质评价中的应用

利用额尔齐斯河2010年监测数据进行水质评价。用模糊综合评级法对水质状况进行评价,判断水质级别;用主成分分析法判断主要污染物类型,确定各污染物的主要贡献率。并将两种方法的评价结果与单项指标评价结果相比较,结果表明：在水质评价中水质级别判断采用模糊综合评价法,水质主要污染物判断采用主成分分析法,用两种评价方法结合起来对水环境质量进行评价,结果较准确。     

主成分分析法在城市环境综合评价中的应用

利用了多元统计理论中的主成分分析法，以１２个要素对我省１１个城市环境质量进行深层次的综合评价。     

主成分分析法和模糊综合分析法在水质评价中的实例比较

在涉及众多因子的水质综合评价中,每种评价方法有其自身的优缺点。将模糊综合分析法与主成分分析法在实例中进行比较,通过比较得出主成分分析法能够客观地确定各个指标的权重,避免了随意性,也避免了计算过程中由于因子众多,数据复杂而造成的人工计算误差,使结果更加可靠。主成分分析将原来的众多的子转化为少数主成分,少数主成分综合的反映水质情况,且各主成分内不同因子之间的相关性关系也十分明确。     

基于综合主成分及径向基网络的环境质量评价

运用综合主成分分析对监测数据进行处理,集成径向基函数人工神经网络(RBF-ANN),参考国家环境质量评价标准设定RBF的学习样本,从而构建区域环境质量综合评价模型,对安徽省合肥市新站综合开发试验区进行环境质量综合评价。实例分析结果表明,运用综合主成分法可以精准的统计出一个区域的环境综合数据,而且在matlab环境下运用RBF-ANN模型既可以准确,客观的评定环境质量的等级,又可以表现其环境污染的具体程度,能在同一评价等级内对不同环境质量的评价对象进行更加细微的污染程度的比较。结果表明,合肥市新站综合开发试验区环境综合质量介于轻度污染和中度污染的标准极限值之间,属于中度污染。     

土壤质量模糊综合评价权重确定方法探讨

文章采用主成分分析法确定土壤重金属环境质量评价权重,并对超标倍数法、双权重超标赋权法和主成分分析法3种方法进行比较。通过对贵阳市城市土壤中8种重金属污染物进行相关性分析,运用模糊综合评价法对其污染状况进行评价,并对不同权重值所做的评价进行比较。得出结论:主成分分析法从土壤中各重金属的联系出发,可以更好地反映重金属地相互关系;贵阳市城市土壤质量达到中国土壤环境质量标准二级标准,基本不会对植物和环境造成危害和污染。     

海洋经济与环境发展的主成分分析

应用主成分分析方法,对大连海洋经济和环境发展两者之间的关系进行探讨,选取具有代表性、数据齐全的10项指标,对近4年来大连海洋经济和环境发展的情况进行定量分析,筛选出具有良好代表性的2个主成分,并以这2个主成分的贡献率进行加权平均,构造出综合评价函数.以此对大连市在这两者关系的协调方面进行综合评价.在此基础上,提出海洋经济和环境协调发展的具体建议.     

主成分和聚类分析应用于淮南矿区地下水水质评价

运用主成分方法分析淮南矿区23个地下水样的7个水样指标，提取出4个主成分，应用聚类分析对该4个主成分的得分进行聚类。在此基础上，将主成分得分与其对应的特征值相乘，得到水质综合评价指数。聚类分析后水样划分为5类，对每一类的水质综合评价指数取平均值，从而确定水质等级。     

1986～2008年中国区域环境质量变化差异研究

从污染物排放量、污染物处理能力和单位土地面积的污染物排放量等方面选取中国28个省市区的18项环境指标数据,运用主成分分析、标准差、Mann-Kendall和聚类分析法,研究1986～2008年间中国区域环境质量差异及格局变化.研究表明,这期间中国区域环境质量差异呈现波动缓慢上升,分为1986～2000、2000～200...     

白洋淀污染的主成分分析

在上游多种污染物排放的影响下,白洋淀的污染呈现了富营养化和沼泽化等多种表象。文章以白洋淀为研究对象,采用基于因子分析的主成分分析方法,将白洋淀水质监测数据概括为5个主成分,即:富营养化特征指标、有机物污染指标、藻类生物量指标、生物生长环境指标、水体酸碱度指标。经分析得出:富营养化污染最严重,有机污染次之。文章进一步分析讨论了各主成分的内涵和湖泊的污染净化机理,为白洋淀水体污染的科学治理提供依据。     

松花江哈尔滨段水环境质量评价及污染源解析

为全面了解松花江流域哈尔滨段的水质污染状况,根据2015年松花江流域哈尔滨段丰水期、平水期和枯水期的水质监测数据,采用主成分分析（PCA）对水质污染现状进行综合评价,并根据主成分分析计算得到的相关数据进行APCS-MLR（绝对主成分多元线性回归分析）,量化主成分对各污染物的贡献率.在评价过程中,充分利用ArcGIS软件对不同断面水质状况进行可视化表征,展现水环境质量的空间特征,更加直观地表达水质的区域差异性.结果表明:松花江哈尔滨段水体的主要污染物包括COD_Cr、TN和NH₃-N,丰水期第1主成分对其贡献率分别为69.97%、69.18%、74.23%,平水期为22.91%、22.21%、37.57%,枯水期为83.77%、83.60%、83.09%;6个断面中,朱顺屯断面的水质优于其他断面的水质,上游水质优于下游水质;研究水体水质总体上表现为丰水期优于枯水期.研究表明,污染物主要受到生活污水和该江段沿岸石化、汽车和造纸企业工业废水排放的影响.污染物主要来源于阿什河口内和呼兰河口内断面,干流水体水质优于支流水体.      

基于主成分分析法的渭河陕西段水环境质量评价

主成分分析法能够在保证原始数据信息损失最小的情况下,以少数的综合变量取代原有的多维变量,使数据结构大为简化,并且客观地确定变量权数,避免了主观随意性。应用主成分分析法对渭河水环境进行质量评价,评价结果表明,渭河陕西不同地段水质状况不同。总的来讲,渭河污染十分严重。     

地表水环境的灰色聚类分析

在环境质量评价中,环境系统包含的信息是不完全的和非确定性的,因此环境系统是一个灰色系统。传统的评价方法已不能满足要求,灰色聚类分析方法正是考虑了环境系统这一特点,因此现已被成功地运用于环境质量评价中。采用灰色聚类分析对西安某河流进行评价,并运用主成分分析各年之间的污染程度以及各污染指标之间相互关系,有效地提取了信息。     

基于绝对主成分-多元线性回归的滇池污染源解析

定量解析污染源是湖泊流域水环境管理的重要基础.基于滇池草海和外海多年水质监测数据,采用主成分分析（PCA）方法识别了主要水质指标的污染源类型,利用绝对主成分-多元线性回归模型（APCS-MLR）得到不同污染源对水质的贡献程度.结果表明,草海主要的污染源有农业面源、城市面源和内源3类,外海的主要污染源是农业面源、城镇生活污染源、城市面源和内源4类.与河流水污染源解析结果不同,底泥内源与气象因子对滇池主要水质指标的影响较大.