因子分析—分光光度法同时测定锌和镍

利用因子分析法解决了分光光度分析中锌与镍相互干扰的问题，精确分析了混合样品中锌和镍的含量。     

工业污水可生化性指标的筛选

采用多元统计的因子分析法．对沈阳市西部污水及工业污染源的各种生化实验指标进行筛选，建立了各生化指标的因子模型；弄清了各指标的内在联系；从中筛选出代表性强的可生化性指标     

抚顺市TSP中的金属元素分布特征

分析了抚顺市区5个监测点位,2002年1月和7月TSP样品中10种金属元素的含量.结果表明:抚顺市的5个大气例行点位中,只有清洁对照区达到国家二级标准,而望化、新华、东洲、站前4个点位均超过国家二级标准,说明抚顺市的颗粒物污染严重,空气质量不容乐观.市区各功能区之间元素分布特征有明显差异,望化区的TSP样品中重金属含量明显高于其它4个点位;通过富集因子分析显示:Cu、Cr、Zn、Pb主要来源于人为污染.     

粤港澳大湾区PM2.5本地与非本地污染来源解析

粤港澳大湾区（简称"大湾区"）建设是我国新时代重大国家战略之一.虽然大湾区空气质量在我国处于领先地位，但与世界先进湾区相比还有较大差距.制定大湾区PM_2.5精细化防控策略，需要在识别大湾区各城市PM_2.5污染来源的基础上，量化PM_2.5本地和非本地贡献及时空变化规律.基于此，本研究首次在大湾区15个站点同步开展持续一年的PM_2.5采样和组分分析，并将正定矩阵因子分析模型与后向轨迹结合，建立一种定量识别PM_2.5本地与非本地贡献的新方法.通过对大湾区不同季节所属空气域进行划分，厘清大湾区各城市PM_2.5本地与非本地贡献的动态化特征.结果发现，在2015年，大湾区15个站点共解析出9种PM_2.5污染源，分别为机动车、重油、老化海盐、扬尘源、二次硫酸盐、二次硝酸盐、金属冶炼、生物质燃烧和新鲜海盐.其中，二次硫酸盐和机动车是大湾区最主要的两个PM_2.5污染源.不同站点非本地贡献占比为51%~72%，表明外来传输是大湾区 PM_2.5污染的主要来源.内陆和沿海站点污染源的本地与非本地贡献差异较为显著，主要原因是气象条件和排放特征的差异.值得注意的是，2015年大湾区超过一半的时间处于同一个空气域，而有43%的时间处于两个不同空气域.进一步在每个季节划分空气域，发现大湾区处于两个空气域时，秋、冬季节沿海站点易形成单独的空气域，此时非本地贡献较强（68%~72%）；春季内陆站点易形成单独的空气域，此时本地贡献较强（94%）.基于对PM_2.5本地和非本地贡献变化情况的定量识别，能够为大湾区各城市制定动态的PM_2.5排放控制策略提供科学支撑.     

浅析喀斯特生态系统健康影响因子及评价指标——以毕节地区为例

从喀斯特生态系统以及喀斯特生态系统健康评价的概念出发,以毕节地区为例,分析了影响喀斯特生态系统健康的各类因子,如水土流失及石漠化、水资源、生物多样性、地貌、人类活动强度与方式、人-社会-生态健康可持续性等,利用因子载荷分析方法,从生态系统的结构功能、可持续利用能力、动态变化等三个方面筛选出26个因子构建了喀斯特生态系统健康评价的指标体系。     

基于因子分析法综合评估粉尘爆炸危险性

本文选取最小点火能、爆炸下限、粉尘云最低着火温度、最大爆炸压力、最大爆炸压力上升速率、最大爆炸指数和粉尘层最低着火温度这些特性参数,利用多元统计方法中的因子分析法,对小麦淀粉、玉米淀粉、豆粉、石松子粉、铝粉、镁粉、褐煤粉尘、硫磺粉尘进行分析与评估。结果表明,粉尘爆炸参数的信息重叠度大,抽取出的两个公共因子的累积贡献率可达到83.799%。以公共因子1和公共因子2的贡献率为权数,构造综合评估函数;对以上几种粉尘的爆炸危险性进行了排序。     

小型人工湖泊水环境变化特征分析及驱动因子识别

小型人工湖泊能够改善城市水生态环境,但其易受外界环境的影响而使水体发生污染。为了探析小型人工湖泊水质和底泥中污染物的变化特征及引起水质污染的主要驱动因子,以郑州大学新校区的眉湖为例,结合现场监测与实验室检测数据,分析了水质和底泥中污染物的变化特征及作用机制;在分析水质影响因子间相关关系的基础上,通过主成分和主因子分析识别了影响小型人工湖泊水质的主要驱动因子,即透明度、水温、p H值、电导率、氧化还原电位、叶绿素a、藻类、流速、总磷和总氮。     

贵州三岔河流域平寨水库水化学特征及控制因素

为研究贵州黔中水利枢纽工程水源地平寨水库的水化学特征及成因,利用变异系数、空间插值和因子分析等方法分析研究区2017-2018年40组库水水样测试结果,并探讨了平寨水库水化学特征的时空分布及水化学演化过程的主要控制因素。研究结果表明:1）库水主要的阴阳离子为HCO₃-和Ca2+,水化学类型主要为HCO₃--Ca2+型。2）除SO₄2-和NO₃-外,枯水期离子浓度大于丰水期;空间上,离子浓度整体表现为三岔河干流大于各支流,且水公河浓度最小。3）Gibbs图分析表明,研究区水库水化学特征主要受到岩石风化的影响,因子分析表明,对水库水化学组成的影响程度表现为:水岩作用 > 人类活动 > 大气降水。建议对于黔中水利枢纽水源地平寨水库的保护必须控制生活污水的排放、化肥农药的使用以及加强周边区域工矿企业的管理。     

帕米尔高原东部PM10输送路径及潜在源分析

基于HYSPLIT后向轨迹模式和NCEP的GDAS数据（2019年3月~2020年2月）,对抵达帕米尔高原东部的48h后向气团轨迹按季节聚类,其PM₁₀和PM_2.5年均值分别为（29.4±16.4）,（9.3±5.1）μg/m³,大气颗粒物以PM₁₀为主,结合同期PM₁₀浓度数据,分析不同路径对帕米尔高原东部PM₁₀聚集的贡献,并利用潜在源贡献因子法（PSCF）和浓度权重轨迹法（CWT）,揭示研究期间帕米尔高原东部不同季节PM₁₀的潜在源分布及其贡献水平.结果表明：帕米尔高原东部PM₁₀输送路径的季节特征明显,春季来自中亚的西风气流对应PM₁₀高值,夏季来自中国新疆西部的气流也对应较高PM₁₀值,秋季各轨迹对应PM₁₀值相当,冬季来自南亚方向气流对应PM₁₀高值.PM₁₀春季贡献源区主要位于中国新疆西部、阿富汗东北部、巴基斯坦东北部、塔吉克斯坦中部及东部地区,夏季主要位于中国新疆西部喀什与和田北部地区,秋季主要位于土库曼斯坦东部、乌兹别克斯坦东南部、巴基斯坦北部、阿富汗北部与塔吉克斯坦南部接壤地区,冬季主要位于巴基斯坦东北部、印度北部以及阿富汗北部.     

黄河兰州段水体中有色溶解性有机质组成、空间分布特征及来源分析

利用紫外-可见吸收光谱、激发发射矩阵荧光光谱(EEMs)并结合平行因子分析(PARAFAC),分析黄河兰州段水体有色溶解有机质(CDOM)的组成、空间分布以及来源.结果表明,黄河兰州段水体CDOM可能是由芳香性结构的小分子组成,解析出的4个组分中,类蛋白质(1个组分)含量最多,占总荧光强度的51.06%,类腐殖质(2个组分)次之,占36.74%,非类腐殖质(1个组分)最少,占12.20%,类蛋白质组分和类腐殖质组分来源不同.CDOM属于"类蛋白质-类腐殖质"复合主导型,以生物来源的类蛋白质为主.从上游到下游河段,CDOM的空间分布格局大体有一个先降低再升高再降低的过程,其趋势主要受到类蛋白质含量变化的影响.类蛋白质的含量受到了居民/商业污水排放、河岸及水上餐饮、娱乐设施、船舶运输以及少量工业企业废水排放等各种高强度人为活动干扰.黄河流经兰州市受到了一定的内源污染,建议对黄河兰州段水体进行内源污染的控制.