主成份分析

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