京杭大运河淮安段水质的多元统计分析

以京杭大运河淮安段4个水质监测断面2007年的水质监测数据为样本,用主成分分析的方法,找出影响京杭大运河淮安段水质的主成分,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,根据水质综合评分公式,计算各监测断面各月份水质综合评分,结合分类结果及水质综合评分对各样本水质评价结果为：监测断面黄码大桥的水质最差;另3个监测断面1、3月份的水质最好;而监测断面板闸的水质又好于监测断面五叉河口及大运河桥的水质。     

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。     

盐河水质的统计分析评价和插值预测

用多元统计分析中聚类分析的基本原理,对盐河水质进行评价,比较各监测断面水质,并用牛顿插值法进行水质预测,为环保工作提供有效参考.     

模糊综合评判在淮河安徽段干流水质评价中的应用

论文将模糊综合评判应用于淮河安徽段干流水质评价中,模糊综合评判根据影响环境质量的各主要因素的权重和隶属度,确定环境质量级别,对污染指标加以综合评判,可以有效地客观地描述水质级别归属时的亦此亦彼性。论文将模糊综合评判结果与单因子评价结论进行比较分析,得出在确定水环境质量级别,开展水域管理工作时,模糊综合评判法对水质评价的结果能提供比较客观的理论依据。     

基于统计分析的陕西段泾河水质时空分布特征

气候变化和人类活动共同作用下的局地水环境变化研究,是水资源与环境研究的热点问题,而评价地表水质的时空变化是水质评价的重要内容。论文以泾河陕西段干流景村和张家山断面3年16个水质参数为依据,分枯水期和丰水期,采用主成分分析法评价不同时期水质参数的相关性,应用因子分析法选取不同时期最重要的水质参数。结果显示两断面枯水期以自然输入的盐化指标为主,景村断面还包括泾河上游人为输入的有机污染;丰水期以人为输入的非点源污染指标(包括氮营养指标和溶解性固体指标)为主,张家山断面还包括大的径流量携带的两断面之间的有机物(挥发酚);而硫酸盐总是泾河陕西段不同时期最重要的水质参数变量。     

洞庭湖水质因子的多元分析

年1—12月在洞庭湖湖区采集360个水样,测定pH、ρ(DO)、ρ(BOD₅)、ρ(TP)、ρ(COD_Mn)、ρ(COD_Cr)、ρ(NH₃-N)、ρ(TN)、粪大肠菌群及ρ(Chla). 采用主成分分析法对采样断面水质因子进行分析. 结果表明:虞公庙、鹿角断面水质主要影响因子为ρ(DO)、ρ(BOD₅)、ρ(TP)、ρ(COD_Mn)、ρ(COD_Cr)、ρ(TN)、ρ(NH₃-N)及ρ(Chla);南嘴、目平湖、横岭湖和万子湖断面水质主要影响因子为ρ(TP);小河嘴断面水质主要影响因子为ρ(TP)、ρ(BOD₅)和ρ(Chla);东洞庭湖断面水质主要影响因子为ρ(BOD₅)和ρ(Chla);岳阳楼和洞庭湖出口断面水质主要影响因子为ρ(DO)、ρ(COD_Mn)、ρ(COD_Cr)、ρ(NH₃-N)和ρ(TN). 主成分综合得分对各断面水体受污染程度排序为虞公庙>鹿角>东洞庭湖>岳阳楼>洞庭湖出口>南嘴>横岭湖>目平湖>小河嘴>万子湖.      

应用多元统计分析理论预测城市大气污染

本文分析研究地区31个环境,单元中4个环境因子与5个大气污染指标的相关性.通过对聚类中各因子最佳分割点的确定,对各子聚类的合并判断以及对各指标的判别筛选,探索大气污染的发生、发展与环境中诸因子存在状态的定量关系,从而实现对该区大气污染状况的定量化预测.     

贵州黄洲河流域水质时空分布特征及污染源解析

黄洲河是施秉喀斯特世界自然遗产地内重要河流之一。为了解黄洲河水质特征,基于8个样点、7个监测指标、12个月监测数据,采用单因子水质标识指数法、均值型综合污染指数法,结合聚类分析、主成分分析方法对河流水质特征进行分析评价。结果表明:黄洲河TN超标较严重,TP潜在超标性强。遗产地核心区地表水未达到GB 3838—2002《地表水环境质量标准》Ⅰ类水质标准,缓冲区未达到Ⅲ类水质标准;丰水期水质最差,枯水期水质最优。丰水期主控因素为TP、NTU和NH₃-N;平水期主控因素为COD_Mn、Chl-a和DO;枯水期主控因素为NH₃-N。流域内主要污染形式为农业面源污染;上游和中游缓冲区居民生活用水和农村散养畜禽排泄物排放污染造成了黄洲河泉眼（Y1）、支流交汇点（Y2）点重污染的现状,而且污染会随河流运移,进入自然遗产地核心区。     

SPSS软件对饮用水水质进行主成分分析评价的运用

饮用水水质评价是饮用水安全保障的重要措施之一。文章利用SPSS软件对某市多个水厂供水管网监测点数据进行主成分分析评价。结果表明,主成分分析方法在指标权重选取方面能尽量减少主观误差,且操作简便,具有一定的优越性。     

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。     

穿城河流邕江水质主成分特征分析研究

采用多元统计主成分分析方法对城市河流邕江8个监测断面的高锰酸盐指数、化学需氧量、生物需氧量、溶解氧等10个水质指标进行分析计算.结果表明:(1)提取占总方差86.99％的3个因子来反映邕江水体的污染程度:①以氨氮、高锰酸指数、总磷、溶解氧、石油类、化学需氧量等有机污染因子控制;②粪大肠菌群和酸碱性控制;③重金属也存在于邕江.(2)上游水质明显优于下游,表明城区产生的工业与生活污水对邕江水质产生了明显影响.     

主成分分析在洱海水质评价中的应用

选取2011—2020年洱海11个测点水质指标的年平均值作为研究数据,借助SPSS 23.0统计分析软件对洱海水质进行主成分分析,找出影响洱海水质的主要因素,分析洱海水质的空间和时间变化特征。按照主成分分析,洱海水质污染主要是富营养化和有机物;洱海中部水质最好,南部次之,北部最差;2011—2014年洱海水质污染变轻,2015—2018年水质污染有加重趋势,2019年、2020年水质持续改善。     

居住区生活环境质量影响因素的多元统计分析与评价

对杭州、厦门、南京及温州市１７个居住区共１２９７户居民进行生活环境质量调查，在计算机上建立了数据库并进行平均值分析、相关分析、主成分分析及因子分析。结果表明，有３－５个独立因子共同决定居住环境的主观评价，它们是景观因子、设施因子、安全和交通因子。分析还表明，居民对居住区总感受的评分主要由居住区可视环境因素，如景观，绿化、三废污染防治及环境卫生所决定。     

基于多元统计分析和RBFNNs的水质评价方法

提出了一种基于多元统计分析和RBFNNs的水质评价方法,其可适用于大尺度、多断面、长时间的水质评价工作,旨在补充以往相关研究工作.其主要程序为:利用方差分析对各断面多年水质监测样本进行时间与空间尺度上的显著差异性分析,识别出具有显著差异的样本,然后通过层次聚类分析把上述样本进行聚类分组,最后应用径向基神经网络对各组样本进行水质评价,并把此评价结果再分解到各断面各时段,此方法的特点为在不损失信息的前提下能大大减轻水质评价工作量,且客观可信、分辨率高,并能综合反映总体与个别特征.以辽宁省太子河为例,通过方差分析将2001～2003年6个断面的144个样本归纳为存在显著差异的74个样本,再通过聚类分析得到9个相似组,相应的水质评价结果为2.7394、4.4306、4.0994、2.777、4.2192、4.1214、4.4129、4.4259、4.4359,与传统单项指数法的结果基本一致.具体落实到各断面,结果表明,2001～2003 年间太子河大部分断面的水质处于Ⅳ类以上.     

黄河干流水质评价与时空变化分析

在黄河流域生态保护的实施中,分析流域的水质污染状况以及时空变化规律,成为保证流域水安全的首要任务.为了全面了解黄河流域近年来的水环境状况,基于流域8个监测断面2004～2018年的水质数据,使用Mann-Kendall(M-K)趋势检验、层次聚类分析和主成分分析等多元数据分析方法,结合改进的综合水质标识指数(WQI),...     

潮白河再生水受水区水质变化特征多元统计分析

多元统计分析在水质评价中是一种简便、有效的分析方法。采用系统聚类分析、因子分析对潮白河再生水受水区水质变化特征进行了分析研究。结果表明:聚类分析将采样时间明显划分为2组,分别对应于高温季节和低温季节,说明受水区再生水水质具有明显的季节性变化;同时将采样点分为2类,从空间上反映不同的水质水平。因子分析提取了公因子F1和F2,F1反映水体的离子含量、硬度和含氧量水平,F2反映水体的含氮和含磷水平;样本综合得分反映了受水区再生水水质沿流向呈逐渐变好的趋势,且水质呈较明显的季节性变化;结合GB 3838-2002《地表水环境质量标准》,将受水区再生水水质量化,即均劣于Ⅴ类地表水。     

常州市河流水质评价及污染特征分析

结合单因子评价与多元统计分析方法,对常州市河流在丰水月和枯水月分别进行水质评价与污染特征分析.采用单因子评价法对监测断面进行水质类别划分,对整体河流水质进行定性分级;采用主成分分析与聚类分析结合的综合分析法,分析河流断面污染特征并进行断面聚类.分析结果表明,常州市河流整体水质状况为轻度污染,但枯水月水质相对较差;有机污...     

多元统计分析在四川退耕还林区土壤肥力评价中的运用

以四川洪雅退耕还林区4种退耕还林模式和农耕地17个土壤肥力指标为例,采用多元统计的主成分分析法对土壤肥力等级进行综合评价. 借助SPSS统计软件得出土壤肥力指标前5个主成分的累计贡献率为84.17%,已足够反映原指标信息. 这5个主成分分别概括为:①土壤有效磷,铵态氮,pH水浸,水解氮,全氮,硝态氮和全磷指标;②土壤全钾、速效钾和缓效钾指标;③土壤总孔隙度、毛管孔隙度和最大持水量指标;④土壤容重,毛管持水量,pH盐浸指标;⑤土壤有机质指标. 借助SPSS统计软件计算主成分因子的综合得分. 结果显示:就各模式土壤上层比较,模式Ⅲ(牛鞭草)上层在综合得分中排名第一. 就各模式土壤下层比较,模式Ⅱ(苦竹+牛鞭草)下层在综合得分中排名第一.      

港湾水质综合评价的集对分析模型

对港湾水质进行合理的综合评价,一直是港湾乃至海岸带开发和海洋资源可持续利用的一项重要的基础工作.由于港湾水质涉及诸多因素,常规的评价方法顾此失彼.本文以福建沿岸主要港湾为例,运用集对分析和主成分分析方法构建了港湾水质综合评价的集对分析模型,其结果表明各港湾的海水水质在总体上均属于第Ⅰ类,取得了与实际情况比较符合的综合类别评判结果.实践表明,集对分析为海水水质评价及其它环境质量评价工作提供了一种新型而有效的方法,并可为福建省海洋资源的可持续开发利用提供一定的决策依据.     

影响PM2.5因素的多元统计分析与预测

基于1990年到2011年欧洲27国空气成分数据,运用统计学方法,得到PM2.5与主要空气悬浮物的线性回归方程,发现As、Co、Cr、Cu、NH3、NMVOC（非甲烷挥发性有机物）、NOx、PM10、Se、SOx、Zn为主要影响因素.之后,用时间序列分析预测出这些主要影响因素下一年的含量,并将其代入线性回归方程求出PM2.5的预测值.数据处理结果表明PM2.5的主要来源为燃煤、机动车排放、施工扬尘,控制好这几个因素就能有效控制PM2.5.