广西杉木人工林生产力水热优化模型

以１９７９～１９９２年研究资料为基础，根据限制因子作用律建立广西杉木林生产力水热优化模型。模型表明，杉木生长最佳水热系数为２，３～２．６，广西杉木林生产力的宏观分布格局主要由温暖指数（即温度条件）所决定。采用主成分分析技术把广西杉木人工林生产力按不同水热组合环境划分为五大类型区，据此提出杉木速生高产林区的水热指标，并根据水热优化模型绘制了一系列广西不同海拔地带杉木林产量分布图，全面而定量地揭示了广西杉木林生产力三向地带性宏观格局。     

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.     

基于主成分分析法的石化码头装卸过程安全评价

采用主成分分析法(PCA)筛选出对石化码头装卸过程安全有较大影响的主要指标,并结合统计软件SPSS计算出不同石化码头装卸过程安全水平的综合评价值,得到不同码头的安全状况。实证结果表明,用PCA对石化码头装卸过程安全评价是可行的,评价过程避免了主观随意性,且评价结果与实际情况一致。     

基于鱼骨图的公共安全风险测度与评价

为科学测度我国各地区公共安全风险,改善公共安全状况。基于鱼骨图分析法,建立包括能力和脆弱性指标的公共安全评价指标体系。采用主成分分析法(PCA),结合统计软件SPSS对我国31个省市的公共安全风险进行测度,找出影响公共安全水平的重要因子,计算出各省市公共安全风险的综合评价值,得到不同省市的风险排序,为改善公共安全风险较高地区的安全状况提供了启示。结果表明:我国各地区公共安全的风险水平差异较大且公共安全资源和保障因子是影响公共安全抗风险水平的最重要因子,加大基础设施投资,特别是社会保障类基础设施建设投资,可较好地改善公共安全抗风险状况。     

吉林省城市土地集约利用的空间分异

以吉林省9个地级市市区为研究对象,从土地投入强度、利用程度、利用效益和生态环境集约度四个方面构建城市土地集约利用度评价的指标体系。采用SPSS 13.0的全局主成分分析法和聚类分析方法对所属9个地级市2000-2009年的土地集约利用度进行综合评价,并分析其空间分异特征。结果表明:2000-2009年吉林省城市土地集约利用度提高,在空间上呈现为较强的极核效应,同时存在明显的东、中、西差异,10 a间省内城市土地集约利用度总体差异呈现波动性缩小趋势。并从产业结构、区域发展基础、经济发展水平、城市规模等方面分析了差异产生的原因,得出:影响吉林省各地级市土地集约利用的因素是复杂的,区域自然条件和地理环境差异只是基底条件,经济发展差异对土地集约利用分异作用较大。     

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。     

应用多元统计研究城市河流沉积物孔隙水中DOM紫外光谱特征

应用紫外-可见光吸收光谱研究白塔堡河丰水期沉积物孔隙水中水溶性有机物(DOM)的来源、结构及腐殖化程度.采集白塔堡河干流13个沉积物孔隙水样品,分析DOM紫外光谱特性,推演出9个紫外光谱指数(SUVA254、E2/E4、E4/E6、E2/E3、S275~295、S350~400、A2/A1、A3/A1和A3/A2),研究DOM的组成与结构特征,评价DOM的腐殖化水平.白塔堡河沉积物孔隙水中DOM组成、机构及腐殖化水平呈现沿农村河段向城镇与城市河段递变,农村河段DOM分子量大于城镇与城市河段的,农村河段的DOM分子的聚合度、芳化度、腐殖化水平高于城镇与城市河段的,而DOM中富里酸的含量沿农村河段向城镇与城市河段增加.A2/A1、A3/A1和A3/A2和其它6个指标呈负相关,表明DOM的腐殖化水平随着A2/A1、A3/A1和A3/A2的值增大而升高,而随着其它指标的增大而降低.A2/A1、A3/A1和A3/A2更加精确地评价DOM腐殖化水平,辨识不同采样点DOM腐殖化进程.     

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.     

基于主成分分析法和AHP-GEM模型的区域新增建设用地指标合理配置——-以江苏省为例

为从理论上科学合理地配置各子区域的新增建设用地指标, 以江苏省为例, 初步选取了影响 区域新增建设用地合理配置的13 项指标, 为避免指标间的多重共线性, 应用主成分分析法将这些 指标综合归并为人口资源、经济社会、城镇发展3 个综合因子。在此基础上, 采用AHP-GEM模型对 江苏省的新增建设用地指标进行了理论上的配置, 结果表明: 江苏省新增建设用地指标分配值可以 分为4 个层次: ①苏州、无锡和南京, 理论上所应分配的新增建设用地面积占全省总量的比例均大 于10%, 其中, 苏州最多, 为18.80%, 无锡、南京次之, 分别为16.78%和11.20%; ②南通和常州, 分 别为7.93%和7.81%, 其比例在7.5%至8%之间; ③扬州、镇江、盐城、泰州和徐州, 分别为6.03%、 5.91%、5.51%、5.33%和5.00%, 其比例占全省的5.5%左右; ④淮安、连云港和宿迁, 分别为3.65%、 3.03%和3.01%, 其比例在3%左右。通过比较, 理论上计算的结果与实际分配情况大致吻合。     

基于层次分析和主成分分析的城市空气质量评价——以徐州市为例

为评价城市空气质量,以徐州市为例,分别运用层次分析法和主成分分析法对大气监测数据进行了对比研究。层次分析表明:研究期间徐州市大气环境质量为一级时的权重为0.450 2,为二级时的权重为0.549 8,表明该市空气质量等级为二级;主要大气污染物的权重排序为PM_(2.5)PM_(10)NO_2SO_2,说明首要大气污染物为PM_(2.5),表明徐州市大气污染表现为颗粒物污染。主成分分析表明:在特征值大于1的基础上,选取前两种污染物的总方差累计贡献率为78.804%的主成分作为综合性指标来反映徐州市大气环境质量;第一主成分的方差累计贡献率为59.562%,表明该市大气环境质量的主要影响因素依次为PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO,其中PM_(2.5)是首要大气污染物。层次分析和主成分分析结果均与《徐州市环境状况公报》发布的该市大气中首要污染物为细颗粒物(PM_(2.5))的结论相吻合,表明上述两种方法均可作为城市大气环境质量评价的方法。