主成分分析在环境科学领域中的应用卢敦孟鹏主成分分析的概念•主成分分析,又称主分量分析,是将多个变量转化为少数综合变量的一种多元统计方法。•在环境系统中,影响环境变化的因素多种多样,这些因素往往来自同一个总体,他们之间大多存在着错综复杂的组合关系,使得观测数据在一定程度上反映的信息有所重叠,而且当变量较多时,在高维空间中研究样本的分布规律比较复杂,势必增加分析问题的复杂性,因此在研究环境系统时,需要在包含原有变量主要信息的前提下,用较少的独立的综合变量代替原来的变量。主成分分析的作用•压缩原始数据,减轻计算负担•减少各种数据代表信息的重叠•确定各种要素之间的相对重要性环境经济学•以评价不同地区或不同企业的循环经济业绩的综合指标为样本点•评价基于循环经济的绩效的因素主要有经营效果、绿色效果、资源和能源属性、生产过程属性、销售和消费属性和环境效益六大项土壤学•以土壤情况(土壤有机质含量,土壤粘粒含量,有效土壤层厚度等),营养成分含量(N,P,K,Mg,Na,Ca等),有害成分含量(重金属含量和有机毒素含量,DDT,POPS等),水量(灌溉水量,地区降雨情况等)和温度(积温,不同时节的温度情况,地温)•单纯以几种重金属和有机农药污染物含量(As、Hg、Cu、Pb、Cd、Cr、DDT、BHC等)为研究因素气象学以不同城市或地区的降水量,温度,湿度,空气成分指标(CO2,氮氧化物,可吸入颗粒物等),风速等但我们不难发现,这些因素本身是相互关联,互相影响的。例如:空气中可吸入颗粒物含量就受温度,空气湿度,风速等因素影响环境生物学(1)•研究植物或动物的生长繁殖情况反映土壤状况,大气状况,或环境综合评价•以植物为例,以不同类别的草本,木本,蕨类的生长高度等生长指标,草覆盖情况来反映环境情况环境生物学•研究某一种或几种污染物的共同作用对几种不同生物的影响•生物的选取(正常状态下的成活率,对污染物的敏感程度)水•研究应用最多,案例分类广泛•水中个体污染物影响•水质综合评价(富营养化程度)水中污染物影响•单个污染物或组合式•不同类别生物(各种鱼类及其他水生动物,浮游生物)的生长情况反映水质污染状况水质综合评价•监测数据包括硫酸物,氟化物,氯化物,硝酸盐,氨氮含量,总磷,高锰酸盐含量,BOD,COD,DO,固体悬浮物,可溶性固体总量,PH等指标富营养化•监测对象:悬浮物,透明度(浑浊度),总磷,总氮,COD,BOD,浮游植物生长情况等饮用水指标•检测对象:ph,色度,浑浊度,总硬度,铁,锰,氯化物,硫酸盐,BOD,氟化物,砷,细菌总数环境监测•结合聚类分析和因子分析等其他分析方法•以不同检测位置的各种检测指标为研究影响因素,以大气检测为例,汇总几个检测站对大气中CO2,氮氧化物,PM10(PM2.5)等检测指标的信息结合其他分析方法•通过主成分分析在保持原有数据信息损失最小的前提下,经过线性转换,以少量的综合变量代替原有多维变量,简化数据结构•通过因子分析,进行数据转化,得出不同监测点的综合得分和因子得分•因子得分用来减少监测数据•综合得分进行下一步聚类分析,将相近检测值的监测点聚类