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基于主成分分析的模糊综合评价法及其在水质评价中的应用 近年来，随着我国经济的发展，河道水质的总体质量一直在变差，造成了污染、污染物的迁移和传播，也带来了严重的环境问题。因此，准确而有效地评价河道水质状况当前体现了环境科学与技术研究领域的重要任务。为了解决这一问题，研究者们提出了一种新型的评价方法，即基于主成分分析的模糊综合评价法。 主要成分分析是一种定量的数据分析方法，其主要目的是消除观测值之间的相关性，使系统更加简洁、更具有普适性，把这些变量多维空间（被称为主成分空间）减少到有限的子空间，并对研究对象进行多元统计分析，有效地保留他们之间的相关关系。在环境学中，主成分分析应用广泛，有效地减少研究对象之间存在的多元关系和相关性，从而准确地考察它们之间的不同特征，有效地提取其中的主要特征。 此外，模糊综合评价的技术也成为目前水质评价领域的重要研究内容。由于物理测量的技术和方法的先进性，在水质评价过程中，许多参数的测量值并不完全反映其水质状态，而模糊逻辑技术是一种综合??价多个参数的有效方法，允许影响变量间相关性以及可能出现不完全清楚的衡量标准，因此模糊综合评价方法是一种有效的定量综合评价手段。 针对上述状况，研究者们提出了一种新颖的评价方法——基于主成分分析的模糊综合评价法，将主成分分析与模糊综合评价技术相结合，进行定性和定量的水质评价。具体方法是：首先，对所有的水质参数进行主成分分析，提取主要特征并作出合理的解释；然后，根据聚类分析的结果，确定各水质参数提取出来的主要特征；最后，将上面提取出来的主要特征作为模糊综合评价技术的基础，依据不同的评价标准，求得每个参数的模糊评价值，综合评价出河道水质的总体状况。 基于主成分分析的模糊综合评价法不仅能有效地减少污染物参数之间多元关系的复杂性，而且还可以通过组合多元变量和模糊综合评价技术，准确有效识别河道水质状况，有助于科学、准确地评价河道水质，进而为实施有效的污染防治提供参考。