地表水水质分类模型中主成分分析与聚类分析的应用研究

简介：
本研究探讨了在地表水水质分类中的主成分分析和聚类分析方法的应用，旨在提供一种有效的水质评价和分类手段。通过综合运用这两种统计学技术，能够更准确地识别影响水质的关键因素，并根据相似性原则将不同类型的水质进行合理划分。这种方法为水资源管理和环境保护提供了科学依据和技术支持。 在地表水保护政策框架内，水质监测被列为关键优先事项之一。为了理解影响不同水源点观测到的水质变化的各种隐蔽变量，研究者们采用了多种分析方法。这些方法中有很多依赖于统计技术，特别是多元统计技术的应用。 本项研究利用了多元数据分析手段来缩减尼罗河上游开罗饮用水厂（CDWPs）所监测的尼罗河水体质量指标的数量，并识别它们之间的关联性，从而实现对该水质状况进行简化而可靠的评估。通过主成分分析(PCA)、模糊C均值聚类算法(FCM)和K-means算法等多元统计技术的应用，研究者试图确定影响开罗河上游尼罗河饮用水厂（CDWP）水质变化的主要因素。 此外，基于上述方法的综合应用，本项研究将21个监测站点根据其水质特征相似性划分为三个类别。主成分分析揭示了六个主要因子涵盖了关键变量，并解释了整个研究区域地表水质量总变异性的75.82%，其中最主要的参数包括电导率、铁含量、生物需氧量(BOD)、大肠菌群总数(TC)、氨氮(NH3)和pH值。另一方面，通过模糊C均值聚类算法(FCM)及K-means算法得出的分类结果则基于主要水质指标浓度的变化情况，并确定了三个不同的类别。 研究发现表明随着聚类数目的增加（从1到3），水体质量显著下降。然而，这种分组方法能够帮助识别物理、化学和生物过程对水质参数变化的影响因素。这项研究表明多元统计技术在地表水质量管理中的应用价值与潜力。