动态因子分析在环境监测数据综合处理中的应用

动态因子分析(DFA)作为降维度的多元统计方法,被设计用于时间序列分析,以揭示多元变量中解释变量与共同趋势对响应变量的影响程度。相较传统多元统计方法,DFA显性考虑时间因素,并量化影响响应变量的潜在因素。该方法可以忽略内在理化过程,具有良好的模拟效果,且在国外已广泛应用于地表水及地下水生态环境、空气污染等领域,但在国内尚未被应用。DFA在自身完善、应用范围、信息挖掘、数据预处理、预测分析、空间分析方面仍有巨大发展前景。     

汉江下游干支流浮游植物群落特征及其对水质的指示评价

浮游植物群落的动态变化可以全面、真实地反映水质的优劣,有利于了解水体污染状况的发展趋势.为及时掌握汉江下游水质变化,基于2019年3—12月汉江下游干流及主要支流浮游植物和水体理化指标监测数据,分析了浮游植物群落结构特征,并通过冗余分析研究了影响浮游植物群落结构的主要环境因子,同时运用浮游植物群落特征对汉江下游水质进行...