主成分分析法在沙河水质评价分析中的应用

该文采用主成分分析法对沙河水质进行分析评价,选取具有代表性的6个断面和溶解氧、高锰酸盐指数、化学需氧量、五日生化需氧量、氨氮、氟化物、锰7个水质指标进行了分析计算。并以石佛口断面为研究重点,研究分析断面水体的主要污染物。结果表明,主成分分析方法在指标权重选取方面具有减少主观误差,操作简单等优越性。     

主成分分析法在辽河水质评价中的应用

在水质评价中,表示某一流域水质量情况的指标众多,而不同的指标间往往存在不同程度的相关性。其中有些相关性甚至非常显著,这使它们提供的信息有可能发生重叠。运用主成分分析综合处理可以产生新的指标,而这些新的指标彼此互补相关又能综合反映水质的情况。通过应用主成分分析逐步降维综合处理的特性对辽河水质进行评价,对辽河4个断面的污染程度做了综合评价。然后再应用主成分分析法选取主要污染指标,结合迭代聚类模型对主成分分析得到的结果进行分类。     

基于主成分分析法的延河水质评价及预测

首先采用主成分分析法对延河5个监测断面的包括高锰酸盐指数、化学需氧量、五日生化需氧量、氨氮、石油类以及大肠菌群等6个水质指标进行分析计算,从信息量的角度讨论了河流水质各污染组分包含的信息大小及各污染组分对断面水质影响程度;在此基础上采用BP神经网络模型对延河未来年不同断面的主要水质指标进行预测。结果表明:运用主成分分析法处理可以产生新的指标,而新的指标彼此间互补相关,可以很好地反映水质的综合状况;利用BP神经网络建立延河水质预测模型,模拟结果与实际值较吻合,具有一定的可靠性。     

基于主成分分析的水质评价研究

借助于统计分析软件SPSS,使用主成分分析法对长江中泓断面2001-2008年的水质进行了评价。首先找出可以综合反映水质指标的主成分,然后得到综合评价函数。根据主成分和综合评价函数得分及排序,对2001-2008年长江中泓断面水质评价结果为:2007年1月水质最差,2003年5月水质最好,水质状况近年来呈逐年恶化的趋势。     

基于主成分神经网络的水质评价模型

根据主成分分析原理,以嘉陵江4个监测断面水质评价为研究对象,选取2008~2010年各断面9个水质指标作为评价输入因子,在此基础上建立地表水水环境质量主成分分析模型。通过模型计算分析,提取的3个综合因子可较为真实地反映研究区的水质状况,4个监测断面均达到Ⅲ类水质标准。     

基于主成分分析法的再生水补给河道水质评价

为研究再生水补给河道的水质状况及污染分布特征,以凉水河为研究对象,选取10个监测点于2019年6-12月进行水质指标监测.利用SPSS软件和主成分分析法,从NH3-N、DO、TN、TP、COD及BOD5等6个水质指标中降维得出影响水质的2个主成分,根据主成分的方差贡献率和综合得分可知,上、中、下游综合得分分别为1.684、-0.852及-0.526,上游受污染最严重,主要受再生水厂尾水影响;中游水质优于上、下游,可能是地铁施工地下水抽排和河道中的沉水植物对水质的净化作用;下游受人类活动影响较大,有机污染较严重.通过主成分分析法对凉水河水质进行评价,为凉水河的污染治理提供技术参考,对再生水补水型河道的水质管理具有重要意义.     

主成分分析法评价汕头境内主饮用水源地水质

运用主成分分析法对汕头境内8个主要饮用水源地2019年的监测数据进行分析评价,选取高锰酸盐指数、六价铬、溶解氧、氨氮、五日生化需氧量、粪大肠菌群、氟化物、总磷、铜、锌10个最具代表性的水质监测指标进行计算分析,并将评价结果与当前常用的单因子评价法进行对比,得出主成分分析法具有评价结果客观、主观误差少,适用于评价受多种污染物指标影响的水体水质。因此,在判定水体水质类别和污染情况时,将国标单因子指数法与主成分分析法结合起来综合分析判定,可以得到更为科学的评价结果。     

基于主成分-聚类分析的南水北调中线干渠水质时空分异规律

作为京、津、冀、豫4省市重要水源,南水北调中线工程水质安全对于工程的稳定运行和优化管理十分重要。为掌握总干渠的水质状况和时空分异规律,对南水北调中线干渠25个断面的9个水质指标变化情况进行分析,运用主成分分析和聚类分析相结合的方法,识别主干渠主要水质指标成分,甄别各断面水质变化相似性特征,并开展水质评价与分区,为中线水质保护和管理提供决策参考和优化建议。研究结果表明,主成分分析将9项水质指标降维到4项,前4个主成分能够解释80.23%的原始环境信息,重点关注中线工程耗氧程度和酸化趋势。聚类分析将中线总干渠划分为4类水质管理区段,通过比较各段水质指标差异,识别出各分类渠段关键性水质指标,针对渠段特性进行水质时空分异规律分析。研究成果可为中线水质保护和管理提供理论依据。     

主成分分析法在温榆河水质评价中的初步应用

常规的水质评价方法有很多因不能克服由于涉及因子过多而造成某些重要信息被掩盖的缺陷,而主成分分析法能从众多变量中剔除具有相关性的因子,筛选出主要少数独立综合因子,且这些综合因子能对研究结论做出充分合理的解释。应用主成分分析法,借助Statistical Product and ServiceSocutions(SPSS)软件,对2009年温榆河10个监测断面的7项水质指标进行了分析。通过水质评价综合得分的结果可以看出,在10个监测断面中,丁家坟的污染程度最大。从水质监测数据及其评价结果来看,说明主成分分析结果能真实地反映水质实际情况。     

基于主成分分析的模糊综合评价法在地表水水质评价中的应用

主成分分析法可以在损失很少原始信息的前提下将影响地表水质的多个因子简化为几个综合因子,但无法对综合水质情况进行描述;模糊综合评价法可以描述出地表水质的综合评价等级,但评价因子多为人为选取,存在较强的主观性。鉴于此,以嘉陵江水质现状评价为例,利用主成分分析法选取影响各断面水质的关键因子,将其作为模糊综合评价的评价因子,建立了模糊-主成分分析综合评价法的地表水水质耦合评价模型。研究结果表明,该模型能很好地体现分析因子对评价结果带来的影响,使得评价结果更科学、合理。