基于主成分分析的城市河流水质时空分布特征研究——以沧州市为例

客观、综合评价城市河流水质的污染状况对城市河流水污染精准防治具有重要意义。以2022年沧州市13条重要河流的pH、溶解氧(DO)、高锰酸盐指数(COD_(Mn))、化学需氧量(COD_(Cr))、总磷(TP)、氨氮(NH_(3)-N)、氟化物(F−)共7项水质指标数据为基础,采用主成分分析法,提取引起河流水质变化的主导指标,诊断河流污染状况,再运用水质指标权重计算各河流监测断面和不同季节综合得分,分析河流水质时空分布特征。结果表明:1)2022年沧州市13条河流水质整体较好,大部分河流水质为GB 3838―2002《地表水环境质量标准》Ⅲ类,少数河流COD_(Mn)、COD_(Cr)达到Ⅳ类水质标准;2)使用主成分分析法,可将7个水质指标转化为2个主成分,累计方差贡献率达78.492%,其中与第一主成分显著相关的水质指标COD_(Mn)、COD_(Cr)、TP和F−主导着研究区域水质变化,且4个水质指标之间呈显著正相关;3)空间分析表明,沧浪渠为13条监测河流中污染程度最高的河流,且沧州市东北区域河流污染程度高于西北区域和中南区域;4)季节分析表明,13条河流不同季节水质污染严重程度表现为夏季>春季>冬季>秋季。研究结果可为沧州市城市河流水污染控制策略的制定提供参考。

影响湖南省空气质量指数的主要气象因子分析

为了落实《湖南省大气污染防治攻坚行动工作方案》对空气质量预报精细化的要求,本研究基于湖南省主要城市2015—2022年间的空气质量数据和气象要素数据,采用统计分析、相关分析、主成分分析法(PCA)等方法,分析了湖南省空气质量指数(AQI)与气象条件之间的关系,提取了影响湖南省不同等级AQI的主要气象因子,并分析了不同等级污染天气的主要气象影响因子。结果显示:(1)在研究期内,湖南空气质量优良天数优于全国平均水平,污染天数分布存在显著的区域差异,部分城市没有出现过严重污染天气。(2)多个气象要素组合构成的气象因子共同对AQI产生影响,影响湖南省AQI的主要气象因子包括气温、水汽与日照组合、平均风速以及降水量;除严重污染天气外,气温因子是影响湖南AQI的首要因子。(3)单个气象要素与AQI之间的相关性较弱。(4)地形的影响使气象条件分布更复杂,而且主要影响AQI的气象因子存在区域差异,增加了AQI精细化预报的难度。

基于主成分分析的豫北平原浅层地下水化学特征

地下水是豫北平原的重要工农业水源。为调查豫北平原北部地下水水质的空间分布、成因及其主要影响因子,采集了660个地下水样品,利用水化学分析及数学统计方法得出:研究区地下水TDS值为170.02~6970.30 mg/L,78%的地下水样品为淡水,22%的水样为微咸水、咸水。淡水的水化学类型以HCO_(3)-Ca·Mg、HCO3·Cl-Ca·Mg为主,微咸水、咸水水化学类型以Cl·SO_(4)-Ca·Mg为主。从西北到东南,地下水盐度逐渐增大,咸水呈条带状沿卫河流向展布。采用主成分分析法得出地下水水质的5个主成分,代表了含水层中碳酸盐、硅酸盐以及石膏等矿物的溶解,工农业污染,含锰、氟、铁矿物溶解的原生地质污染以及蒸发浓缩作用。依据主成分得分对地下水控制因素进行划分,发现区内地下水主要受到水岩作用影响,部分区域存在原生地质污染,而在城市周边地下水主要受到人为污染的影响,受污染的地下水零散分布。

基于主成分分析的DBSCAN分类差分进化算法改进

差分进化算法(DE)是一类基于种群搜索最优解的全局优化算法,具有收敛速度快、算法简单易懂、参数数量少和稳定性高等特点。但DE算法的性能在很大程度上取决于参数值的设置、个体突变的方向和距离。考虑到不同的种群密度对参数的需求不同,采用主成分分析技术将30或50维的数据降到2维;再采用DBSCAN算法,依据邻域半径和最小邻域数将2维数据分类为簇,通过簇的数量判断种群整体密度和个体之间的差异度,并在不同取值范围内生成合适的变异因子和交叉因子,以此来满足不同种群的进化需求。通过基准函数测试集和多个检验方法验证,证明了所提方法的寻优能力和鲁棒性均优于另外5种先进算法。

船舶冲击环境网络预报的参数主成分分析方法

针对由于船舶水下爆炸冲击的强非线性特征引起的在利用神经网络进行冲击环境预报时精度不高的问题,本文采用一种基于主成分分析的方法对网络模型的输入参数作降维处理从而提高精度。利用矩阵特征值提取和矩阵变换,通过主成分分析方法以及因子分析对原始数据样本进行数据降维处理,再选择适应的网络对冲击谱值进行快速预报。实验结果表明:主成分选取主要参考特征值的大小及下降趋势,保留陡降段的特征值,并分析过渡段特征值的取舍;同时验证了对参数实施去相关处理和降维处理可以明显改善神经网络的预报准确性。

水质因子对冷萃咖啡主要成分及风味的影响

为探究水质因子对冷萃咖啡主要成分及感官风味的影响,本研究选择6种不同的市售水通过冷萃的方式制备咖啡萃取液,采用高效液相色谱(HPLC)技术和顶空固相微萃取-气质联用(HS-SPME-GC-MS)技术鉴定6组冷萃咖啡液,比较分析6组冷萃咖啡理化指标、非挥发性成分、挥发性成分、感官评价的差异,并进行相关性和主成分分析(PCA)。结果显示,不同类型的水样主要离子含量差异较大,水中离子对冷萃咖啡的萃取浓度、萃取率、pH、可滴定酸、咖啡因、葫芦巴碱和呋喃类挥发性化合物整体有较大影响,对总酚、绿原酸、咖啡酸、抗氧化活性影响较小。水中的Ca^(2+)、Mg^(2+)、HCO_(3)^(−)与冷萃咖啡的萃取浓度、萃取率、咖啡因、葫芦巴碱呈显著正相关(P<0.05),与可滴定酸值呈显著负相关(P<0.05)。糠醇、5-甲基糠醛、1-糠基吡咯、糠基甲基硫醚、2-异丁基-3-甲氧基吡嗪、乙酸糠醇酯这些挥发性化合物与水中总离子含量有较大关联。PCA图分析显示,水中较低的离子含量能促进咖啡花果风味的体现,随着水中Ca^(2+)、Mg^(2+)、HCO_(3)^(−)的增加,咖啡的花果味、酸味、甜味会有不同程度的减弱。较高的离子含量(尤其是Na^(+)、K^(+))能促进咖啡焦糖味、苦涩味的体现,Na^(+)、K^(+)对糠醇含量影响较大,Ca^(2+)、Mg^(2+)、HCO_(3)^(−)对1-糠基吡咯、5-甲基糠醛、糠基甲基硫醚含量影响较大,而用中等的离子含量的水冲泡的冷萃咖啡有较好的坚果味、烘焙味、甜味、风味和总体感官评价。研究结果可为深入认识水质因子对咖啡理化特性与主要成分的影响提供一定理论依据。

基于主成分分析法的秋月梨果实品质评价因子筛选

为了建立简化的秋月梨品质评价体系,采收测定了12个果园的秋月梨的品质指标(单果重、果实硬度、果形指数、可溶性固形物、可溶性糖、总酸、固酸比、糖酸比等)。通过主成分分析和系统聚类,结果表明:前3个主成分贡献率达89.83%,进一步聚类分析表明,单果重、可溶性糖、总酸可作为秋月梨品质的关键指标。

基于K-means和主成分分析的京张体育文化旅游带冰雪运动旅游市场研究

使用问卷调查、K-means聚类分析和主成分因子分析等方法对后冬奥时期京张体育文化旅游带的冰雪运动旅游市场进行分析发现,该市场可细分为青年冰雪爱好者、家庭亲子游客、中老年休闲游客和高端商务游客等类别。其中:青年和家庭市场为主力,市场需求集中在专业冰雪设施服务和冰雪文化体验等方面。据此,提出提升冰雪运动品质安全、丰富文化内涵和满足个性化需求等策略,以挖掘市场潜力,促进该地区冰雪旅游经济的可持续发展。

基于主成分分析和因子分析估计新疆褐牛体型性状的遗传参数

旨在估计新疆褐牛体型性状的遗传参数,同时应用主成分分析和因子分析进行降维后探索各主成分和因子之间的遗传规律,为育种方案制定提供参考。本研究采用SAS软件进行主成分和因子分析,利用BLUPF90软件采用平均信息约束最大似然法配合动物模型对9个新疆褐牛核心育种场的1016头新疆褐牛泌乳牛的27个体型性状及主成分和因子得分表型进行遗传参数估计。研究结果表明,除蹄踵深度、蹄角度和乳房平衡性外,其它体型性状均属于中高遗传力性状。主成分(1~8;特征值≥1)和潜在因子(1~8;特征值≥1)都能够解释总方差的57%,各主成分和因子能够综合反映牛只体躯结构、肌肉度、尻部、肢蹄和泌乳系统的信息,各主成分和各因子的遗传力估计值范围分别为0.13(PC6)~0.46(PC1)和0.08(F3)~0.48(F1),基于主成分分析估计遗传相关的范围为-0.76(PC3-PC6)~0.74(PC3-PC4),因子分析估计遗传相关的范围为-0.75(F3-F6)~0.86(F1-F6)。结果提示,新疆褐牛体型性状中除蹄踵深度、蹄角度和乳房平衡性外,其它性状均属于中高遗传力性状,在体型性状的评估中可以考虑使用主成分和潜在因子,将多维度的体型性状简化为新的变量,这种方法可以避免分析大量相关性较高的性状,从而降低分析大量数据而造成的计算负担。

基于主成分分析法的WTO成员经济发展水平评价研究

世界贸易组织简称WTO,中文简称是世贸组织。本文选取来自world bank的数据,选取了11个重要指标,运用主成分分析法对其进行分析,依据综合分数对各国经济发展程度进行排序。从经济实力与发展潜力、人民生活条件、对外开放程度三个大维度,探究差异存在的原因并得出相应结论。

基于主成分分析的A股上市物流企业竞争力研究

在当前我国区域协调发展、产业分工协作趋势不断增强,生产社会化、专业化程度不断提高的背景下,我国物流企业基于市场特点差异性,发展自身优势,在不同物流领域寻求竞争力。本文对我国当前A股上市物流企业进行研究,以流通市值排名选取排名靠前的20家上市物流企业,以这20家企业2021年财务年报选择相关指标数据。利用主成分分析方法,从9个指标中提取出四个主因子,分别为规模因子、成长因子、资产因子、销售因子。实研究结果表明:我国上市物流企业中不同的企业竞争力差距较大,呈现明显的梯队形分布。

双支气管舒张剂治疗慢阻肺患者的主成分因子和聚类分析

目的 探究双支气管舒张剂治疗的慢性阻塞性肺疾病(慢阻肺)患者异质性,比较不同类别患者之间疗效差异。方法 收集重庆医科大学附属第一医院予以双支气管舒张剂吸入治疗的住院慢阻肺患者临床资料,通过主成分因子和聚类分析将患者分类,比较类别间症状、生活质量改善情况,进行生存分析。结果 研究中81例慢阻肺患者最终分为3类。各类别特征总结,第1类:中度肺功能损害、药物依从性好、更多的合并症、较少的肺部感染、预后好。第2类:轻度肺功能损害、药物依从性差、更少的合并症、很多的肺部感染、预后较差。第3类:重度肺功能损害、药物依从性差、较多的合并症、较少的肺部感染、较高的PaCO_(2)、预后差。结论 主成分因子及聚类分析在慢阻肺归类研究和预测预后方面具有较高的临床价值。依从性可作为综合评估患者病情及预后的指标之一,进行针对性干预应该是慢阻肺治疗的未来目标。

学术期刊主成分、因子分析评价值的判断标准

在期刊评价中,无论采用主成分分析还是因子分析进行评价,均无法根据评价值直接判断优劣,只能排序,这就削弱了主成分分析与因子分析评价的解释力,本质上是评价值的绝对判断标准问题。文章在分析学术评价特点以及成长曲线原理的基础上,提出采用Sigmoid函数对主成分分析或因子分析的评价值进行标准化,并基于JCR2017经济学期刊的数据,采用主成分分析和因子分析进行评价,然后对评价值进行标准化,并分析了标准化结果的数据特征。结果表明:标准化可以提升主成分分析与因子分析评价结果的解释力,可以对评价对象发展阶段进行判断,平滑了评价值且抑制了水平较高的评价对象,使得评价结果更加接近正态分布。

思茅松产脂量相关生态因子的主成分分析

为探讨生态因子对思茅松产脂量的影响,基于56个思茅松天然林样方调查资料,对思茅松产脂量、6个地理因子和19个生物气候因子进行相关性研究及主成分分析。结果显示:思茅松产脂量与经度、纬度、坡度、坡向呈负相关,与海拔、坡位呈正相关,但均未达到显著相关的水平(P>0.05);思茅松产脂量与年均气温、最冷月最低气温、湿季平均气温、暖季平均温度成显著的负相关关系(P<0.05);通过主成分分析,温度因子、雨季水分因子、旱季水分因子和地形因子4个主成分可以反映25个生态因子的特征,其特征值均大于1,累计贡献率达86.44%。研究结果可为思茅松高产脂人工林的林地选择提供依据。

基于主成分分析和熵权法的新安江流域水质评价

【研究目的】新安江流域是华东地区重要的生态安全屏障,其治理具有长期性、艰巨性、复杂性和反复性。科学评价流域水环境质量状况,识别重点污染区域和主要污染因子,可为流域生态环境整治提供重要依据。【研究方法】以新安江流域88个监测点水质数据为基础,采用主成分分析法对水质评价指标体系进行优化,再运用熵权法计算各指标权重及各个监测点的水质综合指数,并结合GIS空间分析功能绘制了水质综合指数图。【研究结果】88个监测点的水质综合指数范围为0.02~1.313,流域地表水环境质量总体较好,以Ⅲ类水为主,且浙江段水质好于安徽段。重点污染区域分布在休宁—歙县—徽州区一带,形成了潜口镇、岩寺镇—三村镇两个污染中心。TN、TP和NH3-N为流域主要污染指标,其中TN为全局型污染物,TP和NH3-N为区域型污染物。【结论】主成分分析和熵权法结合的水质评价模型避免了评价指标的重复性以及权重赋值的主观性,能够有效评估复杂的水环境指标体系,具有较好的可行性和实用性。

基于主成分分析法的城市绿地土壤障碍因子筛选

为了深入了解城市绿地土壤的障碍因子,并为后续土壤的修复和改良提供科学依据,按照行业标准对重庆市主城各区绿地土壤的pH值、EC值、有机质、全氮、全磷、全钾、碱解氮、有效磷、速效钾、容重指标进行了检测。利用Bartlett球形检验、KMO检验和主成分分析法对重庆市主城各区绿地土壤10项检测指标的数据进行了统计和分析。结果表明:各指标之间存在着一定的相关性和差异性,筛选出了有机质、pH值、有效磷、全钾、速效钾、EC值和容重7个影响城市绿地土壤质量水平的关键障碍因子。

我国污染排放情况的评价研究及实证分析——基于中国31个省(市、自治区)的主要城市数据

本研究收集了2022年中国各省31个主要城市的污染排放与环境的相关数据,变量包括降水量、平均气温、平均相对湿度、日照时数、工业废水COD排放量(吨)、工业氨氮排放量等16类数据对中国各省主要城市进行污染排放情况研究。首先对数据进行简单分析,可以知道重庆、成都、哈尔滨三个城市在污染排放方面应该是存在一定的问题。再对数据进行简单的系统聚类和K-Means聚类,当将31个城市分为四类的时候,两种聚类方法得到的结果都是将重庆和哈尔滨单独出了一类。为了进一步研究,对31个城市数据进行污染排放处理情况的评价分析,分别使用主成分分析法和因子分析法进行分析,对比两种方法的好坏,最终考虑到对主成分和公因子的解释原因,认为使用因子分析法得到的结果更优,结论为:在中国31个主要城市中,污染排放处理情况存在较大问题的城市为重庆、哈尔滨、上海、武汉(依次的综合得分排位从一到四)。最后给出合理的改善建议。This study collects data related to pollution emission and environment of 31 major cities in each province of China in 2022, and the variables include 16 types of data, such as precipitation, average temperature, average relative humidity, sunshine hours, industrial wastewater COD emission (tons), industrial ammonia nitrogen emission, and so on. First of all, the data are briefly analyzed, and it can be known that the three cities of Chongqing, Chengdu and Harbin should have certain problems in pollution emission. Then the data were subjected to simple systematic clustering and K-Means clustering, and when the 31 cities were divided into four categories, the results obtained from both clustering methods were that Chongqing and Harbin were singled out in one category. In order to further study the evaluation of pollution emission treatment, data from 31 cities were analyzed using both principal component analysis and factor analysis. By comparing the strengths and weaknesses of these two methods, and considering the interpretation of the principal components and common factors, it is concluded that the results obtained using the factor analysis method are more favorable. Specifically, among the 31 major cities in China, Chongqing, Harbin, Shanghai, and Wuhan (ranked from one to four based on their composite scores in descending order) are found to have the biggest problems with pollution emission treatment. Finally, reasonable suggestions for improvement are provided.

基于局部放电主成分因子向量的油纸绝缘老化状态统计分析

提出一种新的局部放电模式——脉冲相位分布(17RPD)模式特征参数提取方法,用于油纸绝缘老化阶段的判定。通过对油纸绝缘内部气隙模型的加速老化试验,以及老化过程中局部放电信号的定期采集,采用主成分因子分析方法,从传统的PRPD图谱统计特征参量中提取出一组新的局部放电主成分因子向量。新的主成分因子不仅彼此之间完全独立,而且各自具备清晰的物理意义,并最大程度地概括了PRPD图谱所包含的信息。基于不同老化阶段的主成分因子向量聚类分析表明,它对油纸绝缘的老化状态判别结果可以为绝缘状态诊断提供具有重要参考价值的信息。

绝对主因子分析法解析龙岩市大气中的可吸入颗粒物来源

采用福建省龙岩市2009～2010年对龙岩环境监测站、龙岩师专、闽西大学和龙岩学院4个大气采样点中PM10开展的3期采样数据,利用主因子分析法(principal componentanalysis,PCA)和绝对主因子分析法(absolutely principal component analysis,APCA)对PM10的来源进行研究.结果表明:龙岩市大气主要污染源是二次扬尘/燃煤尘、汽车尾气/道路尘、土壤风沙尘和垃圾焚烧尘;龙岩监测站采样点的主要污染源为汽车尾气/二次扬尘、土壤风沙尘和道路尘;龙岩师专的主要污染源为土壤风沙尘、燃煤尘和汽车尾气/二次扬尘;闽西大学的主要污染源为二次扬尘/燃煤尘、汽车尾气和垃圾焚烧尘;龙岩学院采样点的主要污染源为二次扬尘、汽车尾气/土壤风沙尘和燃煤尘.

粒级-标准偏差法和主成分因子分析法在粒度敏感因子提取中的对比

沉积物全样粒度参数已很难对受不同物源和不同沉积动力影响的古环境进行深入研究,不同来源的多组分分离提取敏感粒级方法较多,不同的方法提取的粒级兼容性及其所反映的环境意义差别值得探讨。本文利用烟台四十里湾3个柱状沉积物粒度分析数据为基础,对比分析粒级-标准偏差法和主成分因子分析法提取的环境敏感因子及其反映的古环境意义。结果表明,两种方法提取的环境敏感因子粒级一一对应,两种方法所提取的敏感粒级含量在沉积物中存在相同的变化趋势,这说明了两种方法均能敏感地反映沉积物相同的沉积动力特征,但粒级-标准偏差法所提取的粒级易受端元组分影响,粒级-标准偏差法所提取的敏感因子主要反演主控因子环境信息。