基于绝对主成分-多元线性回归牧羊河流域水环境污染源解析

为了做好昆明市饮用水源地的保护工作,对松华坝水库主要入库河流进行水质采样监测,在水环境监测和污染源调查的基础上,建立污染源分析模型,对牧羊河污染源进行分析,确定流域主要污染源.牧羊河主要水质指标不能稳定维持在地表水Ⅱ类标准,主要超标污染物为总氮、总磷和化学需氧量;基于绝对主成分-多元线性回归模型的分析表明,主要污染源为农村生活污染源和农业污染源.

脑梗死急性期影响因素主成分综合得分模型分析与转归评价

目的:应用主成分分析法和通过主成分综合得分模型,计算出330名脑梗死患者的各新因子成分以及总体综合得分和综合排名,来试探性建立预测评估其临床严重程度、预后转归得分模型及确立各新主成分下最适区间的构想。方法:项目编制了纸质问卷"湖南中医药大学第一附属医院脑梗死急性期中西医结合治疗方案优化与推广研究临床观察表",对脑卒中患者的病理资料进行收集,择取其中330例患者(体重指数、收缩压、舒张压、血糖、甘油三酯、胆固醇、血尿酸)各数据进行主成分数据分析,再根据主成分得分和对应的权重线性加权求和得到主成分的综合得分模型。结果:提取主成分3个,组成新的3个新因子。根据主成分得分和对应的权重线性加权求和得到主成分的综合得分模型:F总=24.918/57.674×F1+17.08/57.674×F2+15.675/57.674×F3。根据各主成分的函数表达式计算出了330名患者各主成分得分值及排序结果,综合形成一张折线图,排名靠前者基本为3种主成分得分也都比较靠前或其单项主成分得分过高,排名靠后者,则与之相反。结论:体检指标中血压、血尿酸、甘油三酯、血糖可能是脑梗死急性期最重要的影响因素,而其中血压可能是影响脑梗死急性期预后与转归最大的相关因素。综合得分越高可能其脑梗死急性期的危险程度越高,其预后可能也越差,但是,得分越低,也并不代表其预后就越好,都会造成一系列的问题,需要进一步的研究和探索。后期得分衡量区间确定可采用改良的Rankin量表(modified Rankin scale,mRS)及中医病证诊断疗效标准(中风病)进行评分量化,并可进行验证研究,评判模型的准确度。并提出一推理:通过对某项新因子主成分综合得分升高或降低,使其达到转归与预后良好的预测得分区间,从而改善其预后与转归。根据综合得分模型提出一猜想:脑梗死急性期患者综合得分等于0时,所有影响因素得分都相互抵消,其所有的影响因素是否也通过相互作用而对脑梗死急性期患者不产生综合作用,此时机体将不受机体内部研究影响因素的作用,使机体处于一种极度稳态,既不使疾病痊愈也不使疾病恶化。基于此,当建立正常人各项指标综合得分模型,其总得分等于0时,此时机体处于极度健康稳态状态。随着时间、空间、人间的变化,临床预测模型也需要不断进化、动态更新。

基于主成分分析法的中山市经济发展研究

本文根据中山市统计局的统计数据,运用主成分分析法对中山市的生产总值与三次产业以及主要经济贡献因素的关系进行分析研究,发现经济增长的主要动力进而提出相关对策建议。

用众数法和线性插值法及主成分分析法与字符串匹配法——对互联网时代的相亲的研究

互联网的出现给相亲找对象提供了新的快捷途径,本文针对婚介公司提供的数据使用众数法和线性插值法对数据进行修改和填充,对所有婚介公司的会员建立了整体满意度最大的数学模型,对所有婚介公司的会员进行质量的排序,运用主成分分析法对男女会员的数据分别进行处理,最后列出优质男会员优质女会员,对国内婚介公司有着一定的参考价值。

基于受体模型和地统计学的海南岛农用地土壤重金属分布特征及源解析

基于海南岛农用地表层土壤中8种重金属含量测定结果,使用多元统计及污染指数法评价重金属污染风险,结合主成分分析/绝对主成分得分受体模型及地统计学方法对重金属污染来源及其分布特征作解析。结果表明:(1)海南岛农用地土壤重金属总体处于较低浓度水平,但存在局部区域富集情况。(2)污染来源主要有自然源、工业交通源及农业源。自然源对Ni、Cr、Cu的贡献率分别为79.1%、60.5%、45.5%,高值集中在海南岛东北部玄武岩覆盖区;工业交通源对Hg、Pb、Zn的贡献率分别为73.6%、73.5%和59.4%,高值散落于环岛高速及港口区域、主要城市、交通枢纽所在及矿产开采区;农业源对Cd、As的贡献率分别为62.9%、54.9%,高值分布于海南岛沿海平原农业密集区。

典型高原城市绿地土壤重金属特征评价及分析

绿地重金属污染因严重危害生态环境和人体健康而备受关注。文章为了解典型高原城市(拉萨)绿地土壤环境状况,对绿地105个表层土壤重金属(Cu、Cr、Ni、Zn、Pb、Cd、As及Hg)的分布特征及污染状况进行分析评价,应用绝对主成分得分-多元线性回归模型对重金属来源进行解析。结果表明,研究区绿地中Cu、Cr、Ni、Zn、Pb、Cd、As及Hg含量分别为31.00、43.00、18.00、70.00、33.70、0.15、18.00和0.079 mg/kg,是城市背景值的1.41、1.02、0.86、1.08、1.09、1.25、0.90和0.87倍,但远低于《绿化种植土壤》(CJ/T 340-2016)限值。元素Cu、Zn、Pb和Cd在道路绿地含量最高,元素Cr、Ni与As在各个类型绿地中含量无显著差异,元素Hg在公园绿地含量最高且变异系数大。研究区内梅罗综合污染指数值为1.96,为轻度污染;8种重金属地积累指数均值均小于0,未受到污染;综合潜在生态风险指数为140.13,生态风险低,绿地环境质量良好。交通源对Cu、Zn、Pb和Cd元素的贡献率分别为36.78%、73.55%、82.24%、95.21%;自然源对Cu、Cr、Ni、As的贡献率达到了59.64%、90.47%、97.00%、78.71%;大气沉降和农牧业混合源对Hg的贡献率最大,为74.24%。需关注绿地的主要风险因子Hg与Cd,防止其在土壤中进一步累积。

基于受体模型和控制单元分区的流域污染源解析——以永定河张家口段为例

为识别永定河张家口段水体污染的主要来源并确定流域重点管控行业和优控单元,将受体模型与控制单元分区相结合,建立流域污染源解析方法。结合研究区水系分布、行政区划和数字高程模型(DEM)数据进行控制单元划分,利用聚类分析进行水质和污染源空间特征分析,通过因子分析和绝对主成分-多元线性回归(APCS-MLR)受体模型进行分区污染源识别与贡献率计算。结果表明:永定河张家口段按水质污染程度可分为污染较重的A区(洋河、清水河中下游)和污染较轻的B区(洋河、清水河上游及桑干河);A区受工业点源与面源混合影响,其中工业点源、农业种植贡献率分别为43%、44%;B区主要受面源影响,其中农村生活及旅游、农业种植、畜禽养殖贡献率分别为30%、18%、17%;由污染源空间特征,提出A区的重点管控行业为冶金和食品制造业,B区则为采矿业和食品制造业,确定覆盖阳原县的2、3号,覆盖涿鹿县北部和蔚县北部的5号,覆盖万全区的14号控制单元为面源污染优先防控单元。源解析与控制单元分区相结合的方法可较好地反映水质空间分异特征,提高源解析能力。

基于绝对主成分-多元线性回归的滇池污染源解析

定量解析污染源是湖泊流域水环境管理的重要基础.基于滇池草海和外海多年水质监测数据,采用主成分分析(PCA)方法识别了主要水质指标的污染源类型,利用绝对主成分-多元线性回归模型(APCS-MLR)得到不同污染源对水质的贡献程度.结果表明,草海主要的污染源有农业面源、城市面源和内源3类,外海的主要污染源是农业面源、城镇生活污染源、城市面源和内源4类.与河流水污染源解析结果不同,底泥内源与气象因子对滇池主要水质指标的影响较大.

主成分分析在畜牧生产中几种常用方法的解析

笔者以AA肉鸡屠宰性状为例,解析主成分分析在畜牧生产中的几种常用方法,主要包括入选主成分的确定、个体入选主成分的得分、性状主成分坐标图的绘制、个体主成分坐标图的绘制、屠宰性状主成分评估模型的建立等。

基于APCS-MLR模型和地统计学相结合的矿区农田土壤砷源解析

为了研究矿区周边农田土壤As等重金属的污染特征和来源情况,在云南会泽铅锌矿区采集了42个农田土壤样品,测定了9种元素含量,利用绝对主成分得分–多元线性回归(APCS-MLR)受体模型定量解析了土壤中As的来源和贡献率,并结合地统计学方法揭示了As的不同来源及其贡献的空间分布状况。结果表明:①研究区土壤As的平均含量为73.3 mg/kg,超过农用地土壤污染风险筛选值的1.8倍;②根据APCS-MLR模型计算得到的As污染源的贡献率分别为源1(58.6%),源2(14.7%)和其他源(26.7%);③结合PCA和源贡献率的空间分布状况,推断源1可能为矿山开采所造成的人为源,源2可能是燃煤及化肥施用所造成的人为源,其他源可能为地质背景等自然源。可见,基于APCS-MLR受体模型和地统计学方法相结合,可以有效解析矿区农田土壤As等重金属的来源及贡献。

基于PCA的高校学生成绩评价模型的建立与实践

为了实现对学生在各学科成绩具体的优势、劣势的科学评价和量度分析,采用西安工业大学计算机科学与工程学院对日软件实验班学生2008—2009学年的课程成绩数据,运用主成分分析法对学生的成绩进行评价,并通过对计算结果的分析,给出了一种在因子分析基础下修正的学生成绩综合评价模型,对建立合理的大学生成绩评价指标体系具有借鉴价值.

甘肃省武威酿酒葡萄种植区土壤重金属分布特征及来源分析

该试验研究了武威3个酿酒葡萄种植区土壤中8种重金属元素,运用单因子污染指数及内梅罗综合污染指数对酿酒葡萄种植土壤中重金属污染进行评价,并借助主成分分析/绝对主成分分数(principal component analysis/absolute principal component score,PCA/APCS)受体模型对重金属来源进行了解析。结果表明,武威3个酿酒葡萄种植区土壤8种重金属元素的含量均低于国家标准,但以甘肃省土壤背景值为评价依据时,结果显示3个区域均存在轻度污染或少量样点重度污染。PCA/APCS受体模型显示A区主要可分为自然源(包含少量大气沉降源和农业活动源)及农业活动源;B区分为自然源、农业活动源和工业源;C区分为自然源与农业活动结合源以及交通源。农业活动源是各种植区主要重金属污染源,Cd为其特征元素,且各区Cd的不同来源贡献率空间差异较大。此外,本试验所测8种重金属元素含量虽均低于国家标准,但易受人为活动影响且来源复杂,应加强控制,合理耕作,保障土壤环境质量和酿酒葡萄品质,进而保证所生产葡萄酒的品质。

居民消费支出的影响因素分析

居民消费支出可以较直接地反映消费者对产品和服务需求的增减情况,进而可反映整体经济状况。本文通过spss软件,通过主成分分析法构建综合得分评价模型对2018年我国31个省份居民消费支出进行比较分析,研究发现广东省居民消费支出状况最好,东部和中西部地区在居民消费支出上存在明显差异,进而提出建议和整改措施。

基于PCA-APCS-MLR模型的西藏扎西岗湿地土壤重金属风险评价及来源解析

扎西岗湿地是典型的高原草甸沼泽湿地,也是拉萨市重要的生态功能保护区。西藏特殊的气候与地形造成湿地生态环境极其脆弱,因此对西藏湿地的研究尤为重要。为准确评估扎西岗湿地土壤中重金属的污染现状及解析污染源,采集扎西岗湿地18个表层土壤样品,分析Cr、Ni、Zn、Pb、Cd、As和Hg 7种重金属元素的含量,利用地累积指数(Igeo)和污染负荷指数(PLI)法评价污染情况,基于PCA分析,结合APCS-MLR模型,解析重金属的污染来源。结果表明:(1)扎西岗湿地表层土壤中Cr和Ni含量均低于西藏土壤背景值,其余5种重金属含量都存在不同程度的累积;与《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准(GB 15618—2018)》的风险筛选值相比,除Cd和As有一定程度超标外,其他5种元素的测定值均未超标。(2)地累积指数表明,除Cd和Hg外,其他5种元素污染等级均为清洁(Igeo<0);污染负荷指数评价表明,研究区整体PLI为1.44,属于轻微生态危害,两种评价均表明,Cd和Hg为研究区主要污染元素,应引起重视并加强日常监测。(3)扎西岗湿地土壤重金属来源主要为工业-交通混合源、自然源、农业-燃煤混合源,Ni、Zn、Pb、Cd和As主要来源于工业-交通混合源,Cr主要来源为自然源,Hg的来源主要受农业和燃煤等人类活动的影响。

北京市春夏挥发性有机物的污染特征及源解析

2017年4月—7月期间对北京北五环附近大气中的挥发性有机物(VOCs)进行观测研究,并利用主成分分析/绝对主因子得分受体模型对VOCs进行源解析,同时结合气象数据推判污染源分布.结果表明,观测期间VOCs主要有烷烃、烯烃、芳香烃、卤代烃和含氧烃等.源解析的结果表明,VOCs来源于燃料挥发、汽车尾气排放、溶剂挥发、单一的溶剂使用、工业排放和干洗六种污染源.其中汽车尾气排放、燃料挥发和溶剂挥发共占所有污染源的73%,是主要的污染源.观测期间污染物的高值区主要分布于观测点南部,而无具体污染源的污染物则可能受气象等因素的影响而更广泛地分布在观测点周围.

多元统计在企业经济效益综合评价中的应用

根据主成分分析原理，建立了企业要素效益、要素效率、资产报酬和所有者仅益报酬的因子得分模型，经过线性组合得到企业经济效益的综合得分，进而实现了企业生产要素组合运行质量的定量评价．经聚类分析检验得到一致性结论．

东引运河排涝对东江东莞段取水口水质的影响研究

基于2010年3～7月的现场监测数据,采用主成分分析和绝对主成分得分/多元线性回归方法定量解析了东江东莞段取水口水质的季节性污染源。结果表明,三个主成分F1、F2、F3反映了83.85%的原始信息量,F1代表的污染源具有与东引运河相同的污染物特征;由运河排涝时对应的样品数据计算表明,运河排涝即为F1所代表的污染源;通过分析污染源贡献率,获得受运河排涝影响最为显著的指标为氨氮、总磷,其次为高锰酸盐指数、总氮、总有机碳。可见运河排涝是引起下游取水口水质季节性恶化的主要原因。

西北旱区盐湖盆地地下水化学组分源解析

为实现对吉兰泰盐湖盆地地下水污染源的识别与管理,系统采集区域内71个地下水样品,测定16项地下水质关键指标;以GB T 14848—2017《地下水质量标准》中的Ⅲ类标准为依据确定特征污染物,利用因子分析(FA)确定地下水水质指标的因子分类,以地质统计学插值绘图揭示不同污染源的空间分布特征,运用APCS-MLR(绝对主成分得分多元线性回归)量化不同污染源的贡献率.结果表明:研究区内ρ(Cr 6+)、ρ(As)、ρ(NH 4+)、ρ(F-)、ρ(Cl-)、ρ(NO 2-)、ρ(COD Mn)、ρ(TDS)、pH等9项地下水水质指标均存在超标现象,其中ρ(NH 4+)、ρ(Cl-)、ρ(F-)超标较为严重.通过因子分析法筛选出影响研究区地下水水质的6个公因子,即溶滤-富集作用因子(F 1,贡献率为24.61%)、农业活动因子(F 2,贡献率为20.38%)、原生地质-农业生产、生活污染因子(F 3,贡献率为11.72%)、工业生产污染因子(F 4,贡献率为10.38%)、地质环境背景因子(F 5,贡献率为10.78%)、原生地质因子(F 6,贡献率为10.61%),其中F 1、F 5、F 6为环境影响因子,F 2、F 3、F 4为人类活动影响因子.采用因子得分函数计算得到因子得分,巴音乌拉山一带整体污染因子得分较高,乌兰布和沙漠存在点状高值区,图格力高勒沟谷上游也存在一定程度的污染,而盐湖盆地东南大部分区域水质相对较好,其分布与变化受到天然因素和人类活动的双重影响.利用APCS-MLR得到各水质指标预测值与实测值的R 2(线性拟合优度)均大于0.7,APCS-MLR可较好地评估各因子对水质的贡献率.研究显示,因子分析与APCS-MLR相结合可以有效地对地下水化学组分进行定性识别与定量解析.

环境中持久性有机污染物溯源方法研究进展

为有效控制持久性有机污染物(POPs)的污染,科学合理使用溯源方法判断污染来源并加以控制是目前较直接有效的一种手段。系统分析了单体稳定同位素分析技术、特征化合物指数法、主成分分析法和受体模型法的基本原理及在POPs溯源方面的相关应用,比较了各方法的优缺点,并对在线同位素分析技术和气相色谱质谱联用仪进行了讨论与展望。

山西省某煤矿区土壤重金属/类金属污染与健康风险评估

目的 了解山西煤矿区农田土壤重金属/类金属污染的来源、污染特征及其健康风险。方法 研究测定了山西省某煤矿区农田土壤样本中重金属/类金属含量,分析矿区土壤重金属/类金属污染特征,基于主成分/绝对主成分受体模型(principal component analysis/absolute principal component score receptor model, PCA/APCS)开展污染来源分析,通过健康风险评价评估周围居民的健康风险。结果 结果表明该煤矿污染区:(1)Zn、Cu、Cr和As的浓度均显著高于对照区,As浓度是风险管制值的(3.4~4.3)倍;(2)研究区域内梅罗指数为4.34,表示土壤处于重金属/类金属复合重度污染;污染负荷指数为1.59,土壤污染负荷处于轻度水平;综合潜在生态风险指数为32.89,土壤生态处于轻度风险;(3)源解析结果显示土壤重金属Zn、Ni和Cu受煤矿开采、煤炭运输和农业活动等人类活动影响,As和Cr主要来自自然活动影响;(4)非致癌风险指数均未超过1,重金属/类金属污染对人体健康产生的非致癌风险甚微;Ni、Cr和As的致癌风险指数处于10^(-6)~10^(-4)之间,表明这些重金属/类金属对人体健康存在一定的致癌风险,但尚在可接受范围内。结论 煤矿污染区土壤重金属/类金属分布存在明显差异,其重金属/类金属复合污染有必要引起重视;尽管研究区域的土壤重金属/类金属污染引起的健康风险均未超过阈值,但土壤污染防治丝毫不容怠懈,对土壤重金属/类金属健康风险应提高警惕,加强预警。