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主成分分析方法在太湖水质综合评价中的应用 潘春芳，崔广柏，张浩 河海大学水文水资源学院，南京（210098 ） E-mail ：encndn@ 摘 要：本文用主成分分析的方法研究了太湖各水质监测站监测的 2005 年汛期水质指标， 从原始数据出发提取了占总方差 80%以上的三个主成分，并对此做出了合理的解释：第一 主成分主要是由水中的N ，P 有机物所引起的。第二主成分主要代表着富营养化程度。第三 主成分体现的是水的清澈程度。并对站点分析结果与实际联系进行分析，认为太湖上游水质 污染较严重是太湖水质较差的主要原因。控制上游地区的污染程度将对太湖水质的改善产生 巨大影响。 关键词：主成分分析法；水质指标；太湖 1 引言 水质评价是水环境质量评价的主要内容,用数学模型方法进行这方面的定量化研究，国 内目前常见的方法主要有：简单指数法、分级加权评分法、普通概率统计法、模糊数学法等 等，每种方法各有其优点和缺陷[1] 。水质综合评价的难点在于：水质系统是由多维因子(各种 污染物含量指标变量)组成的复杂系统，因子间具有不同程度的相关性，每一因子从某一方 面反映了水质质量，但依据它们作综合评价有一定难度。主成分分析方法正是一种将多维因 子纳入同一系统进行定量化研究、理论比较完善的多元统计分析方法，且在解决很多实际问 [2] 题时已取得较好效果 。 近年来随着经济的不断发展，太湖水质不断恶化,太湖流域面临着水质型缺水。为了监 测太湖的水质，太湖流域管理局在太湖中建立了20 多个水质监测站。由于站点和水质指标 多，从中难以综合判断各站的水质情况，本文选用太湖流域内的 17 个水质监测站监测的 8 项污染指标的 2005 年汛期（5-9 月）监测资料，运用主成分分析方法对汛期太湖水质进行 综合评价。 2 主成分分析法的简单介绍 主成分分析(Principal Components Analysis，PCA)又称定量分析，是研究多个定量（数 量）变量间相关性的一种多元统计方法。它是研究如何通过少数几个主分量（即原始变量的 线性组合）来解释多变量的方差—共变量结构。 具体地说，就是导出少数几个主分量，使它们尽可能多地完整保留原始变量信息，且彼 此间不相关。主成分常被用来寻找判断某种事物或现象的综合指标，并将综合指标所蕴藏的 信息适当地解释，以便更深刻地表现事物内在的规律。 3 数据准备与应用软件 本文采用太湖环境监测中心2005 年汛期（5-9 月）的太湖中的17 个站的采样数据(站点 位置如图 1 所示) ，选取的研究指标有透明度(SD)、DO 、pH 值、NH -N、TN、BOD 、COD 、 3 5 Mn TP，从而构成了17×8 的原始矩阵。 - 1 - 图1 太湖水质监测点位示意图 主成分分析应用利用SPSS(Statistical Package forSocial Science)统计分析软件。SPSS 是 由美国SPSS 公司自20 世纪80 年代初开发的大型统计学软件包。它集数据整理、分析过程、 结果输出等功能于一身，使用 Windows 的窗口方式展示各种管理数据和分析方法的功能， 清晰、直观、易学易用、涵盖面广。 4 应用与分析 4.1 确定主成分个数 主成分个数主要由特征值确定。取所有特征值大于某一确定值的成分为主成分。本文确 定该值为0.7[3]，结果见表1。 - 2 -