基于MATLAB主成分分析的攀枝花市地表水水质评价.pdf

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1、PANZHIHUASCI—TECH&INFORMATION·环境与科技·基于MATLAB主成分分析的攀枝花市地表水水质评价林武攀枝花市环境监测站摘要根据攀枝花市2008—2010年的实测地表水质监测资料，选取l5个具有代表性的污染因子，采用基于MATLAB的主成分分析法对所有监测数据进行了分析。结果表明：从原始数据中提取占总方差86．33％的4个因子来反映水体的污染程度，主要关注指标为氨氮、高锰酸盐指数、粪大肠茵群、溶解氧、铜和pH，主成分分析方法能真实、准确分析出河流各水质指标的内在关系。关键词攀枝花市水质现状M

2、ATLAB主成分分析法目前，常用的水质评价方法主要有简单法。设有n个环境样本，每一个样本有m指数法、分级加权平均法、综合污染指数法、个指标，一般n>m，于是形成样本矩阵：模糊数学法、普通概率统计法等，上述方法虽ul21然都有一定的数学基础和理论依据，但水质X2lX22X2X=系统是一个由多因子构成的复杂系统，水质评价受诸多指标因子的影响，从而使上述方瓦瓦法在进行水质评价时表现出一定的局限性。x表示第i个样本中第J个指标的值，主主成分分析方法(PCA法)是一种将多维因成分分析的实质是通过多维空间中坐标轴的子纳入同一系

3、统中进行定量化研究、理论比旋转变换，找出P个(一般P

4、别右乘矩阵，并令LX=Y，有、研究方法介绍主成分分析是一种数学变换方法，从应CLX=A上Cl，=AY。这样得到由变量X=用的角度看，主成分分析实际上是把多个指(。，，⋯，)线性组合成新变量Y=(Y，标化为少数几个综合指标的一种统计分析方)，2，⋯，)，并且l，也是特征值A对应的特征34第37卷第3期攀枝花科技与信息(总第110期)向量，有：性剂、硫化物等9项指标监测值均在检测限Y'I，l1，121附近，所有断面监测结果几乎无变化，而且均Y2I21I22小于地表水环境质量三类标准。因此，在数Y=(2)：据分析中不列入

5、这8项指标，选择剩余的l4●●●●●项污染因子作为评价指标，pH(x1)、溶解氧y一般Y^。，Y2，⋯，Y和其特征值是按方差()(2)、高锰酸盐指数()(3)、生化需氧量mm●由大到小排列的，某一特征值A实际就是变(X4)、氨氮(x5)、铅(x6)、化学需氧量量Y的方差。因此，从m个分量中找到前面(X7)、铜(X8)、锌(X9)、氟化物(X10)、镉P个分量，其累计方差贡献率可达到一定的(X11)、总氮(X12)、总磷(X13)、粪大肠菌群百分比，可确定前面的P个分量作为主成分。(X14)。累计方差贡献率计算公式为

6、：2．数据标准化m=A／Al(3)由于原始数据中pH、粪大肠菌群的量纲l=1‘=l和其他水质指标存在差异，需要先对数据进从主分量(综合因子)的系数可以对原来的指标进行分类，得到新指标(主成分)样行标准化，使其元量纲，然后进行主成分分本值以代替原样本值作统计分析，将问题简析。标准化的方法是将原始数据的各列除以化。各列的标准差。在地表水环境中，影响水环境质量变化3．主成分分析的因素多种多样，其中有主要因素和次要因采用MATLAB7．0软件完成主成分分素，这些因素通常来自同一个总体。根据主析。输出PC的前8个主成分，可以

7、看出，第成分分析法的原理，将原始因素或变量线性1个主成分中第5个指标(氨氮)的权重最组合为若干个彼此独立的、且包含原始因素大。信息的新的综合因素或变量，从而对原始的变量因素进行提取和简化，更集中、更典型地显示出研究对象的特征儿。通过运用主成分分析法，用较少的具有代表性的水质因子来概括多种水质组分所反映的水质信息，识别主要污染组分J。二、水质现状评价1．指标选取根据攀枝花市地表水2008～2010年实再算出主成分得分，主成分得分是原始测水质监测资料，共设5个断面，监测项目共数据在由主成分所定义的新坐标系中的确定计23

8、个指标，监测结果表明：石油类、挥发的数据，其大小与输人数据矩阵的大小相同，酚、汞、砷、硒、六价铬、氰化物、阴离子表面活列出前8个主成分得分如下。35PANZHIHUASCI—TECH&INFORMATION由以上计算结果可知，前四个主成分的累积贡献率为86．33％，基本上反映了原14个指标的信息，且各综合指标代表的信息不重叠。将特征值、方差贡献率、累计方差贡