基于统计的百花湖表层水中重金属分布特征

以云贵高原深水湖泊百花湖为研究对象,研究其表层水中9种重金属(As,Hg,Cd,Pb,Fe,Cu,Zn,Mn和Cr)的分布特征并开展溯源研究. 结果表明:各采样点之间重金属含量变化较大,变异系数为5.6%～147%,同一采样点水质中重金属元素含量变化顺序为Fe>Mn>Cr>Zn>Cu>As>Pb>Hg>Cd;地统计分析从空间角度表明百花湖不同水域重金属含量分布差异较大;ρ(Ca)与ρ(Cu),ρ(Pb)的相关系数(R2)分别为-0.771(P<0.01)和-0.692(P<0.05);主成分分析揭示了该湖泊水体重金属含量主要受4个因素的影响(分别解释了总因子的33.88%,19.32%,18.02%和11.81%),其中一些重金属同时受2个以上主成分因素的影响;聚类分析将这9种重金属归为4类,Fe单独为一类,Cd,Pb,Hg,As和Cu为一类,Zn,Cr为一类,Mn独自为一类. 地统计分析、相关性分析、主成分分析和聚类分析的应用使得影响因素复杂的水环境问题的研究相对简单化.      

大冶市城市湖泊表层水体中重金属的分布特征及其来源

以大冶市三个城市湖泊(三里七湖、尹家湖和红星湖)作为研究对象,测定了三个湖泊中22个采样点的pH值、电导率和表层水体中Mn、Ni、Zn、Cu和Cd 5种重金属元素的含量,并运用主成分分析法对表层水体中重金属的分布特征和来源进行了研究。结果表明:三个湖泊表层水体中5种重金属含量之间呈显著相关,可能具有相同的来源;湖泊表层水体中主要重金属的分布可由第一(F1)和第二(F2)两个主成分因子来反映,其贡献率分别为F1(Mn、Ni、Zn、Cd)83.315%、F2(Cu)8.989%,累积标准单位(CCU)与每种重金属含量、F1因子得分系数、电导率呈显著正相关,说明CCU是揭示湖泊重金属污染的有效指标;此外,重金属含量在各湖泊内部采样点间无显著性差异,而在三个湖泊之间则呈显著性差异,其中三里七湖处于重度污染状态。     

运用主成分分析(PCA)评价海洋沉积物中重金属污染来源

测定了胶州湾表层沉积物中重金属和有机质的含量,并用平均富集因子(Average Enrichment Factors,AEF)进行污染状况评价,发现胶州湾表层沉积物重金属污染可分为3类:轻度污染(AEFs<2),其中有Zn(AEF=1.11)、Pb(AEF=1.15)、Cr(AEF=1.52)、Mn(AEF=0.80)、Fe(AEF=0.45);中度污染(AEFs=2～3),包括Cu(AEF=2.79)和Cd(AEF=2.52);严重污染(AEFs>3),主要有As(AEF=3.03)和Hg(AEF=8.08).进一步通过主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)研究沉积物中重金属的来源,发现前3个主成分的贡献率分别为52.61%、17.37%和15.60%,表明重金属主要有3个来源:工业排污、有机质降解、岩石的自然风化与侵蚀过程.PCA的聚类分析指出,本次研究中所调查的14个站位在污染程度上可分为5大类,此结果既反映了胶州湾表层沉积物近河口污染程度重远河口污染程度轻的特点,同时也支持了工业排污是沉积物中重金属污染主要来源的分析.     

主成分分析法在环境评价中的应用

主成分分析法是一种实用的统计分析方法.本文在阐述主成分分析法原理的同时,对秦皇岛市海滨浴场的水质状况做了综合评价.结果表明:主成分分析法处理环境数据客观性强,并能够反映评价区内主要污染特征.一、主成分分析法应用的一般原理和步骤1.主成分分析法应用的一般原理设有p个污染指标,对n个监测点来说,共有n×     

小尺度农田土壤中重金属的统计分析与空间分布研究

对北京市东南郊大兴区某生态农场的4个地块进行了采样分析,测定了表层土壤中Cu、Zn、Cr、Pb和Cd的含量.统计结果表明,3块大田的土壤性质之间没有显著差异,而大田与菜地间的差异较大.大田的重金属含量低于国家一级土壤质量标准,而菜地个别采样点的Cu高于一级标准,Cd高于二级标准.进一步通过相关性分析和主成分分析,研究区域土壤中的重金属可以由3个主成分反映,Cu、Zn和Cd为第一主成分,Pb和Cr为第二和第三主成分.对3个主成分因子进行空间分析,用高斯模型来拟和主成分因子的半方差函数效果最佳.第一主成分有较好的空间相关性,而第二和第三主成分的空间相关性较弱.在GIS平台上,应用克里格插值法作图分析了主成分因子的空间分布特性.第一主成分在菜地的值高于大田,第二和第三主成分从东向西逐渐降低.这一分布结果表明,土壤中Cd、Cu和Zn积累来源于蔬菜生产中的农业投入,Pb和Cr受外界影响较小.     

主成分分析法在城市小型湖泊水质评价中的应用

城市小型湖泊通常水流缓慢,生态承载力脆弱,相比于大型湖泊,水生态环境更加复杂。对于众多的水质变量,系统性定量地把握关键因子,有利于水环境的保护和管理。文章选择南京市天印湖作为研究对象,应用主成分分析方法(PCA)并借助SPSS统计分析,依据2013年水质数据,进行PCA的可靠度分析,并得出评价函数和评价结论。研究结果显示天印湖不同时期的水质符合Ⅲ~Ⅴ类水质标准,为水质的动态监测和管理,提供了一定的理论依据。     

基于主成分分析的河流沉积物重金属污染评价

采用环境评价领域内的污染负荷指数法、潜在生态危险指数法以及数学统计分析领域内的变异系数法和主成分分析法,对山东省境内的娄山河、墨水河、小清河、沂河等4条代表性河流的沉积物重金属污染水平、生态危害、污染来源及分布进行了评价和分析。对4条河流沉积物中的8种重金属(Cu、As、Pb、Hg、Zn、Cd、Cr、Ni)含量的分析结果表明,娄山河、墨水河沉积物重金属含量较高,综合污染情况较重,污染负荷指数范围达到了75.35~83.2,潜在生态危险指数为中级,小清河、沂河则较好,仅仅轻微污染;针对4条河流进行的污染来源相关性及主成分分析结果表明,其污染来源具有相似性,污染来源主要分为:工业三废、生活垃圾、农药化肥等生产生活活动。总的来说,该文在综合评价山东省流域内的河流污染状况过程中,运用了多种评价方法进行科学评估,为土壤重金属污染评价提供了一种较全面的方法。     

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。     

应用主成分分析法研究海州湾的污染状况

本文应用主成分分析法对海州湾１９个测站的九项污染指标进行了研究，把整个海湾的污染分成了六个类型，指出了各类中应优先控制的污染因子及污染源，同时排除了对本海湾污染贡献较小的三项指标。     

西南某铅锌矿区农田土壤重金属空间主成分分析及生态风险评价

以西南某铅锌矿区周边农田土壤作为研究对象,采集土壤表层(0~20 cm)149个土壤样品,分析测定了As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn共8种重金属含量.采用多元统计分析,揭示了研究区农田土壤重金属污染的主要来源及各元素之间的相关性;并应用Hakanson潜在生态风险指数法,对农田土壤生态风险进行评价.结果表明,研究区农田土壤重金属Cd、Pb、Zn含量相对处于极高水平,均值分别为15.56、419.4、933.4 mg·kg~(-1),污染十分严重;Hg和As的均值分别为0.13 mg·kg~(-1)和37.3 mg·kg~(-1),属于中度污染;Cu、Ni、Cr的均值分别为26.1、14.3、33.4 mg·kg~(-1),未超过云南省土壤环境背景值;多元统计分析结果显示Cd、Pb、Zn、Hg、As这5种元素来源相似,主要来源于矿山开采和工业活动;Cu、Ni、Cr这3种元素来源相似,主要是自然来源;研究区综合潜在生态风险指数RI的均值为2 294.8,整体上处于极高生态风险水平.矿区开采和工业活动对农田土壤造成了严重的重金属污染.     

用主成分分析法研究评价地下水质量——以邯郸市为例

运用主成分分析法(PCA)对邯郸市地下水主要污染指标年均值进行了探索性评价研究。分析结果表明,前5个主成分综合携带了全部信息的91.374%。通过对这5个新的综合指标进行分析,确定了地下水的主要污染物,同时根据其综合得分对地下水进行分级,分析了其变化趋势,为地下水资源的有效利用和保护提供了科学依据。     

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。     

基于主成分分析法对安肇新河水质评价的研究

安肇新河为大庆市的南线排水系统的主要排水干渠.安肇新河河道北起王花泡滞洪区,南抵松花汪,东邻肇兰新河,西至大庆市西排干,流域形状基本上为狭长形,河道的主要任务是排泄古恰闸以上七个滞洪区及各区间的来水.由于运用单因子综合评价法无法对安肇新河的水质进行比较分析,特引入主成分分析法对近十年数据进行分析,进一步比较了安肇新河时间和空间上的水质变化情况.通过对因子选择和计算,对安肇新河近10年的数据进行空间和时间的科学比对,进行综合比较并作出时间和空间上的评价.     

云南省水资源时空分布格局及综合评价

水资源安全是山区资源环境安全和山区资源环境承载力研究的核心问题之一。在分析云南省水资源时空分布格局的基础上,提出了云南省水资源安全综合评价指标体系,采用层次分析法确定了各指标的权重,构建了云南省水资源安全综合评价模型,对云南省水资源安全状态以及优、劣势因素进行了评价分析。研究结果表明云南省水资源时空分布不均,社会经济条件较好的滇中地区水资源短缺严重,在95%保证率下,昆明市人均水资源量仅为611m³,水资源压力最大。对云南省各市（州）水资源安全综合评价表明,云南省水资源安全地域差异突出,云南省南部和西南部水资源安全形势较好,其中西双版纳州和德宏州水资源安全指数超过0.58,属安全等级;云南省东部地区水资源安全形势不容乐观,其中云南省东北部的昭通市水资源安全形势最为严峻,水资源安全指数仅为0.24,是全省平均水平的55.68%;另外,滇中地区的楚雄州由于地处干热河谷地区,季节性水资源短缺非常严重,水资源安全问题同样严重。水资源量是影响云南省水资源安全最重要的因素,工程性缺水和干旱问题亦非常突出。因此,必须加强水利工程建设力度,重点解决人畜饮水困难问题,提高农田旱涝保收率,同时重视水生态环境保护,提高水资源利用效率,提升抵御干旱灾害和水资源短缺的能力。     

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。     

主成分分析法在煤矿事故统计分析中的应用

为了研究我国煤矿各类事故之间的相互关系,运用主成分分析法对我国煤矿事故数据进行了统计分析,计算得到煤矿事故类型的第一主成分和第二主成分,并进一步分析了煤矿事故的主要类型以及各类事故之间的相互联系,对制定相应的煤矿事故预防措施具有一定的指导作用。     

云南省九大高原湖泊营养状态综合对比评价分析

基于主成分分析理论和SPSS统计软件,建立湖泊富营养综合评价模型,以云南省九大高原湖泊为例,对滇池等九大高原湖泊营养状态进行综合评价,并与指数评价法评价结果作对比分析。结果表明：基于主成分分析法的湖库营养状态综合评价能较好地反映云南省九大高原湖泊营养状态,综合评价结果优于指数法。     

西藏湖泊沉积物重金属元素特征及生态风险评估

为了探究青藏高原湖泊沉积物中重金属的来源以及对生态环境的危害,本文分析了青藏高原共18个湖泊的表层沉积物样品.微量元素Cu、Zn、Cd、Pb、Cr、Co、Ni、As含量采用电感耦合等离子质谱仪(ICP-MS,X-7series)测定,全氮全碳分析仪(Vario Max CN,Elementar,Germany)测定了湖泊沉积物中的总碳氮含量.18个湖泊沉积物中Cu、Zn、Cd、Pb、Cr、Co、Ni、As这8种重金属平均含量分别为24.61、70.14、0.26、25.43、74.12、7.93、33.85、77.69 mg·kg-1.西藏湖泊沉积物中元素含量都要高于南极,但与人类活动频繁地区的湖泊沉积物重金属含量相比却较低,并且除了Cd、Ni和As之外都要低于西藏土壤背景值.运用Pearson相关性分析和主成分分析法分析了湖泊沉积物中重金属元素的来源,结果表明Cu、Zn、Cd、Pb、Co、Ni、As受流域内土壤及大气沉降影响较大,而Cr主要受人类活动的影响.用Hakanson潜在生态风险指数进行生态风险评估并聚类分析的结果显示只有普莫雍错、龙木错和班公错的综合生态污染程度低,其他湖泊生态系统均有不同程度的潜在生态风险,别若则错具有最强的生态风险.