应用主成分分析法评价东昌湖水质状况.doc

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?应用主成分分析法评价东昌湖水质状况  摘要:采用主成分分析方法,对东昌湖湖区的水质监测数据进行定量化研究,试验结果表明,东昌湖的主要污染因子是CODCr、TN、TP,因此东昌湖的污染属于有机污染和富营养化污染。2001~2009年东昌湖水质呈现出逐渐好转的趋势。   关键词:东昌湖;水质;主成分分析;有机污染;富营养化   中图分类号:X824 文献标识码:A 文章编号:0439-811423-4812-04     。粒穑穑欤椋悖幔簦椋铮 of Principal Component Analysis for Comprehensive Analysis of Water Quality in Dongchang Lake     。祝粒危 Xiao-feng        。粒猓螅簦颍幔悖: Based on the principal component analysis, the water quality of Dongchang Lake was evaluated. The results showed that the main pollution factors were CODCr, TN, TP. So Dongchang Lake was suffering organic pollution and eutrophication. And from 2001 to 2009, the water quality in Dongchang Lake presented a gradually improving trend.  。耍澹 words: Dongchang Lake; water quality; principal component analysis; organic pollution; eutrophication   东昌湖位于聊城市中心,环绕聊城古城四周,总面积4.2 km2,库容在1 000万m3以上,水深2~3 m,其湖岸沿线长约16 km,引黄河水为源。东昌湖水域面积略小于杭州西湖,为济南大明湖的5倍,是我国长江以北最大的城市人工湖泊。水环境有不同于一般湖泊的特点:湖岸带及湖体人工化、湖盆浅、换水周期长、湖区被割裂成多块水体、人工干预强等,并且东昌湖水源完全依靠黄河调水,补给单一,水量补给缺乏保障;另外,东昌湖补给水源水质难以保障;坪永此收迳衔衾,东昌湖每年从黄河补水带来的总磷约1.98 t、总氮约30.10 t,COD约599.60 t,分别占入湖总磷的84.03%、总氮的87.46%、COD的92.94%,这导致东昌湖水体质量出现富营养化加重的现象[1]。   湖泊水质污染是目前比较突出的水环境问题之一,它与一个国家或地区的经济发展和人民生活质量密切相关。水质系统是由各种污染物指标变量组成的复杂系统,每一因子从某一方面反映了水质质量[2]。同一湖泊的监测站点和水质指标多,从中难以综合判断各监测断面及整个湖区的水质状况。主成分分析方法是比较普遍的多元统计分析方法之一[3,4],在环境质量综合评价方面应用广泛[2,5],它能够在最大限度地保留原始数据信息的基础上,对高维变量进行综合和简化,并且能够客观地确定各个指标的权重,避免了主观随意性。本文将主成分分析法应用于东昌湖的水质综合评价,以期能够为东昌湖的水环境管理工作提供参考依据。  。 主成分分析法原理   主成分分析是把各变量之间互相关联的复杂关系进行简化分析的方法。在研究中,为了全面系统地分析和研究问题,必须考虑多种指标,这些指标能从不同的侧面反映所研究对象的特征,但在某种程度上存在信息的重叠,具有一定的相关性。主成分分析试图在力保数据信息丢失最少的原则下,对这种多变量的截面数据表进行最佳综合简化,也就是说,对高维变量空间进行降维处理,即研究指标体系的少数几个线性组合,并且这几个线性组合所构成的综合指标将尽可能多地保留原来指标变异方面的信息,这些综合指标就称为主成分[6-8]。   主成分分析法在水环境质量评价中的应用主要有两方面:一是建立综合评价指标,评价各监测断面的相对污染程度,并对各监测断面的污染程度进行排序;二是评价各单项指标在综合指标中所起的作用,指导删除那些次要的指标,确定造成污染的主要成分。主要步骤有:   将指标数据原始矩阵进行标准化,即对同一变量减去其均值再除以标准差,以消除量纲影响。   在标准化数据阵X=的基础上,计算原始指标的相关系数矩阵R及其特征值λi,特征向量矩阵L。L为原变量上的载荷值,体现了原指标变量与综合指标变量的相关程度。   计算方差贡献率和累计贡献率,一般取累计贡献率达85%~95%的特征值λ1,λ2,…,λm所对应的第一、第二,……第m个主成分。并据以确定主成分的个数,建立主成分方程。   解释各主成分的意义,并将各单位的原始数据代入方程中,计算各主成分得分Fj。   最后以方差贡献率为权数求和计算得出综合得分进行排序后分析比较。  。 东昌湖水质的主成分分析   本文选。玻埃埃薄玻埃埃鼓甓吭拢贝蔚乃首柿献魑芯慷韵。监测项目包括pH、DO、CODCr、CODMn、NH3-N、TN、TP 7个指标。  。玻 数据的预处理与标准化   本文利用2001~2009年各站点为对象求取各指标的年均值,最后得到9×7的水质指标原始矩阵,对指标原始矩阵进行数据标准化,因为溶解氧是随着数据值的增大,表示水质越好,呈正相关关系;而其他因子则是随着数据值的增大,表示水质越差,呈负相关关系,所以DO为逆指标,先将其进行倒数变换,然后标准化,结果见表1。2.2 计算相关系数矩阵R   利用SPSS 16.0软件求得2001~2009年整个湖区7个指标的相关系数矩阵R,结果见表2。  。玻 计算特征值和累计贡献率   利用SPSS 16.0软件进一步计算相关系数矩阵的特征值与主成分贡献率及累计贡献率,结果见表3。由表3可知:第1、2主成分的特征值分别为4.02、1.83,均大于1,方差贡献率分别为57.48%、26.10%,其累计方差贡献率达到了83.58%,这说明二维主成分几乎综合了所有7项水质指标,超过了主成分分析中75%的要求,所以对应的两个主成分已经能够反映原始指标所提供的绝大部分信息,可利用它们对东昌湖6个湖区的水环境质量进行综合评价。所以提取前2个主成分。   利用SPSS 16.0软件进一步计算每个因子在主成分上的载荷量,每一个载荷量表示主成分与对应变量的相关系数,提取的2个主成分的初始因子载荷矩阵如表4。   取相应特征值对应的正规化单位特征向量作为线性表达式的系数,构造出两个主成分Z1和Z2:Z1=0.707x1-0.130x2+0.963x3+0.753x4-0.622x5+0.937x6+0.865x7,Z2=0.587x1+0.913x2-0.254x3+0.616x4-0.079x5-0.306x6-0.323x7。
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