潞城市大气PM_（10）中化学元素分布特征

利用ICP-AES分析了潞城市采暖期和非采暖期4个不同功能区PM10样品中16种化学元素,对不同元素的时空分布特征进行了研究,并采用富集因子和主成分分析初步研究了潞城市PM10中元素的主要来源。结果表明,潞城市PM10中重金属污染较为严重,且各元素在采暖期的平均浓度均明显高于非采暖期。PM10中Ca、V、Cr、As、Ni、Mn、Cu、Zn、Al和Pb的富集因子EF〉10,主要来源于人为污染;而Na、Mg、Si、Fe和K的EF〈10,除部分来自人为活动外,主要来自土壤风沙等自然来源。主成分分析结果显示,潞城市PM10中元素的主要来源按贡献率大小依次为：煤烟尘和工业粉尘50.39%,自然源34.37%和机动车尾气15.24%。     

主成分分析法在水节霉生长水体水质评价中的应用

基于SPSS主成分分析法对海浪河流域水节霉生长水体水质进行评价.在12月份,对海浪河流域10个断面的水质指标进行评价,结果表明,英雄桥和斗银河口断面污染较严重,主要污染物为氮和有机物,其余断面水质较好,基本满足功能需求;同时对水节霉惟一生长地河夹村大坝连续进行6个月的水质监测,结果表明,在冰封期的1～2月份,该断面污染...     

松花江水质的多元统计分析

采用主成分分析法、因子分析法对松花江干流11个断面的水质监测数据按照不同水期进行分析,研究了各水质参数的相关性并对污染来源及不同水期内反映水质的重要参数进行了初步探讨.结果表明,水中可生物降解污染物对水体DO有一定的影响,水体温度是控制耗氧性污染物降解的主要因素.枯水期NH3-N与生活污水排放有重要关系,且在TN中占有较高比例.丰水期NH3-N与挥发酚相关性增加,这可能与汛期内煤化工类企业排放不达标有关;平水期,NH3-N与NO3-N相关性增加,可能平水期的污染来源及负荷与其他水期有差别.通过因子分析发现,在不同水期有不同的水质参数影响水质,枯水期大肠杆菌、TP是反映水质的重要参数;丰水期NH3-N、TP、石油类、pH为影响水质的主要水质参数;平水期DO、TN、电导率是反映松花江水质状况的重要水质参数,应当针对不同水期的污染负荷构成制定相应的污染防治方案.     

专利资讯

专利名称：一种快速、智能的废旧塑料分类方法 本发明涉及一种废旧塑料的快速智能分类方法。具体为先用衰减全反射傅立叶变换红外光谱仪扫描样品的红外光谱,得到红外光谱数据矩阵。之后将数据矩阵进行预处理,包括标准化、主成分分析降维。最后采用系统聚类方法对降维后的数据进行聚类分析。结果表明,本方法所采用的样品测试手段无需样品预处理,测样速度快,所采用的主成分分析系统聚类模式识别方法可以对废旧塑料的分类达到100％的正确率。因此,衰减全反射傅立叶变换红外光谱结合化学模式识别,可以对废旧塑料实现快速智能分类。     

基于决策树分类的根河市土地利用变化及驱动力分析

以内蒙古自治区根河市为研究区,基于ArcGIS 9.2和ENVI 4.8平台,以2000年、2004年和2010年Landsat TM遥感影像为数据源,首先提取NDVI、MNDWI和森林郁闭度来建立决策树并执行分类;然后对分类结果采用土地利用转移矩阵、土地利用动态度进行变化分析;最后运用主成分分析法得出导致该地区土地利用变化的驱动力因子。结果表明:决策树分类可适用于该类研究区的土地利用分类,且分类精度较高;研究区地物类型有显著的变化,区域的主要土地利用变化表现为林地和居民地面积的大幅增长,疏林地和草地的大面积丧失;通过主成分分析得出人口和经济发展、农业生产条件和经济产业结构调整等是促进该区土地利用变化的主要驱动力因子。     

乌鲁木齐市大气可吸入颗粒物中多环芳烃的污染特征及来源解析

在乌鲁木齐市南、北设置2个采样点,从2011年3-12月采集可吸入颗粒物(PM2.5、PM2.5-10)样品,分析了美国环境保护署优控的13种多环芳烃(PAHs)的浓度,采用比值法、主成分分析法和多元线性回归法对乌鲁木齐市大气PM2.5、PM2.5-10中PAHs的来源进行了分析。结果表明,科学院站PM2.5中13种PAHs的总质量浓度平均值为247.2ng/m3,变动范围为1.14~2 113.33ng/m3;新大站PAHs的总质量浓度平均值为240.84ng/m3,变动范围为4.96~1 359.41ng/m3。而科学院站PM2.5-10中13种PAHs的总质量浓度平均值为57.78ng/m3,变动范围为1.18~519.87ng/m3;新大站的总质量浓度平均值为49.18ng/m3,变动范围为1.38~412.52ng/m3。比值法分析结果表明,所采集样品的2/3来自煤和生物质的燃烧排放;主成分分析法和多元线性回归分析法结果表明,采暖期汽油和煤源对PM2.5中总PAHs的贡献率为46%,而非采暖期混合源的贡献率高达85%。采暖期汽油和柴油源对PM2.5-10中总PAHs的贡献率为66%,而非采暖期混合源的贡献率为78%。     

改进主成分分析与多元回归融合的汉丰湖水质评估及预测

基于2015—2017年汉丰湖水质监测数据,采用改进主成分分析和多元回归相融合的评价方法对水环境质量状况进行评价。先对水质主要影响因素采用改进主成分分析作降维处理并计算主成分得分值,再对选定的主成分作多元线性回归处理得到水质预测回归模型,并用于研究区水质的评估预测。结果表明:选出的4个主成分因子其累积方差贡献率达到87.3%,实现了数据结构的简化;同时,改进主成分回归预测值总体上更趋近于实测值,其预测结果的相对误差最大值4%,而常规方法预测结果的相对误差最大值接近10%,体现出该方法所建模型具有较高的预测精度。     

城市河流各水期水质变化分析

选取宁波市区20个监测断面作为研究对象,选择溶解氧、高锰酸盐指数、五日生化需氧量、氨氮、铜、锌、挥发酚、石油类作为评价指标,利用主成分分析法分别对其枯水期、平水期、丰水期进行综合水质评价。根据计算结果提取了3个主成分因子(有机物因子、氨氮和重金属因子、挥发酚因子),累计方差贡献率达到84.02%,基本保留了选取指标的有效信息。结果发现,各监测断面污染状况均显示为枯水期>平水期>丰水期,枯水期、平水期、丰水期断面达标率分别为20%、50%、80%,主要超标水域为鄞州河网、中大河、鄞江下游,评价结果与实际情况相符合。     

北京昌平某地冬季大气PM2.5元素污染特征分析

以北京昌平区某地大气PM_(2.5)和重金属污染状况为研究对象,应用射线法与XRF技术相结合的分析技术,对PM_(2.5)浓度和其重金属组分浓度进行同步监测,以重金属元素为污染物示踪因子进行污染特征分析。结果表明,监测期间该区域PM_(2.5)平均质量浓度达92μg/m~3,Ca、Fe、K元素含量较高。通过主成分分析该区域PM_(2.5)元素影响因素主要为工业和生活燃料燃烧、冶金工业废气、扬尘3类,贡献比分别为52.42%、26.82%、13.10%。     

化工园区污水特征分析及生物毒性研究

对天津市某化工园区9个主要污染企业及总排放口的废水进行监测分析,测定了12项水质常规指标和8项重金属指标,采用主成分分析法和生物毒性测试对化工区废水的水质进行了综合评价。结果表明,水质指标中大部分常规项目(如COD、氨氮和重金属含量)在多数企业污水中都符合排放标准,总氮、总磷污染较重,其中磷的污染最严重,最高超标23.83倍;影响污水性质的第一主成分为氯化物、电导率、全盐量和Cr,第二主成分为溶解氧、悬浮物、氨氮、总氮、总磷和As;废水具有一定的生物毒性,且不同化工企业之间毒性差异较大。水质化学测定的结果和生物毒性程度有一定相关性,但也存在差异,应该结合两者综合评价水质污染特征。