多元统计分析技术在水质监测中的应用
  • 【摘要】

    基于聚类分析(CA)和判别分析(DA)探讨了水质空间差异的分析方法,旨在为水质监测网络优化提供参考.以香港新界西南部和九龙的五条河溪为例,对2000年-2007年的16个监测点的23个水质监测指标进行了研究.首先利用层次聚类分析进行空间相似性分析,将16个采样点分为3类,分别代表水质良好、轻度污染和重度污染类型.采用判别分析方法证明了聚类分析结果是可靠和有效的,逐渐筛选变量模式具有良好的指标降维能... 展开>>基于聚类分析(CA)和判别分析(DA)探讨了水质空间差异的分析方法,旨在为水质监测网络优化提供参考.以香港新界西南部和九龙的五条河溪为例,对2000年-2007年的16个监测点的23个水质监测指标进行了研究.首先利用层次聚类分析进行空间相似性分析,将16个采样点分为3类,分别代表水质良好、轻度污染和重度污染类型.采用判别分析方法证明了聚类分析结果是可靠和有效的,逐渐筛选变量模式具有良好的指标降维能力,仅需考虑10个显著差异性指标,即可达到96.1%的判断正确率.因此可从3类采样点中分别选择1个或多个典型的采样点,监测10个显著性污染指标即可全面反映该地区的水质特征,从而优化了水质监测网络. 收起<<

  • 【作者】

    张旋  王启山  于淼  吴京 

  • 【作者单位】

    南开大学环境科学与工程学院

  • 【刊期】

    中国给水排水 ISTIC PKU 2010年11期

  • 【关键词】

    水质监测  聚类分析  判别分析