主成分分析方法在农田土壤环境评价中的应用.pdf

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1、江西农业学报2008,20(7):36~38ActaAgriculturaeJiangxi主成分分析方法在农田土壤环境评价中的应用*张东方,吴以中,宗良纲,陈曦(南京农业大学资源与环境学院,江苏南京210095)摘要:采用主成分分析方法对乌兰浩特地区农田土壤污染状况进行分析,以此来探索对农田土壤污染物进行判定和识别,并对土壤环境质量的状况进行评价和分级。结果表明:利用主成分分析方法可以有效地识别土壤污染物中的主要成分,揭示土壤污染物相互间的内在关系,可对定量化的土壤复合污染研究或对土壤环境质量评价提供依据,说明主成分分析法是一种切实可行的分析方法。关键词:主成分分析;农田土壤;污染物;环境

2、评价中图分类号:X825文献标识码:A文章编号:1001-8581(2008)07-0036-03ApplicationofPrincipalComponentAnalysisMethodtoAgriculturalSoilEnvironmentalAssessmentZHANGDong-fang,WUYi-zhong*,ZONGLiang-gang,CHENXi(CollegeofResourcesandEnvironmentalScience,NanjingAgriculturalUniversity,Nanjing210095,China)Abstract:Pollutionstat

3、usoffarmlandsoilinUlanHotareawasanalyzedwiththeprincipalcomponentanalysismethod(PCA)toexplorethedeterminationandidentificationofpollutionoffarmlandsoi,landalsotoassessandclassifythestatusofthesoilenviron-mentquality.ThestudyimpliedthatPCAwasadvantageousintheassessmentofcomplexsoilcontaminationandc

4、lassificationofsoilenvironmentalquality,reviewedtherelationsamongthecontaminations,andcouldbeusedinsoilpollutantsidentificationandsoilen-vironmentassessmentaswel.lThemethodwasafeasibleanalysismethod.Keywords:PCA;Agriculturalsoi;lContaminations;Environmentalassessment主成分分析是一种将多维因子纳入同一系统进行定染作定量评价,可弥

5、补现有方法的不足。本文利用该方量研究的多元统计方法。在多指标变量的研究中,变量法对几种不同类型农田土壤环境质量进行评价,以期为之间往往存在一定的相关性,而主成分分析将多个指标土壤污染物的定量化评价研究提供依据。化成少数几个综合指标,简化了统计分析系统的结构。1材料与方法在主成分分析中可消除评价指标间的相互影响,各主成1.1数据来源本文利用典型生态区调查项目乌兰浩分是按方差大小依次排列顺序的。在分析问题时,可以特市农田土壤污染物调查数据作为主成分分析的土壤环舍弃一部分主成分,只取前后方差较大的几个主成分来境质量评价来源,土壤样品包括:清灌稻田、污灌稻田、旱代表原变量,还可以减少指标选择的工作

6、量,从而减少了田、菜田、温室及对照区6个不同类型农田,样本总数为计算的工作量。主成分分析方法目前已被引入土地资源39个。分析指标主要考虑国家颁布的土壤环境质量标保护、环境脆弱性评价研究等诸多研究领域。与其它环准中的几种重点识别重金属和有机农药污染物(As、Hg、境质量的定量评价方法相比,主成分分析方法具有能够Cu、Pb、Cd、Cr、DDT、BHC),样品采集和分析严格按照减少原始数据信息损失、简化数据结构、避免主观随意性GB5618-1995的相关要求进行,不同耕作类型农田土壤等优点,在水、大气、土壤等环境介质中的污染物评价研污染物含量见表1。究中均有应用。1.2数据处理主成分分析的基本原

7、理:以两个指标来随着工农业的迅速发展,土壤的污染越加受到关衡量n个样本的简单情况为例。n个样本之间的变量信注,污染源的确认及污染物分布特征的定量评价开始受n息用离差平方和表示,则综合评价时的总变差为:E(xi1i=1到关注,不同来源污染物在土壤中分布的特点及其相互nnn222间关系的定量化研究成为环境研究的重点。主成分分析-x1)+iE=1(xi2-x2)。如果iE=1(xi1-x1)与iE=1(xi2-2方法的突出特点

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