主成分分析土壤污染物综述
SPSS主成分分析 (4)
[1]本文尝试利用主成分分析方法对农田土壤污染物进行识别,并对土壤环境质量进行分级。
结果表明,利用主成分分析可以有效地识别土壤污染物中的主要成分,揭示土壤污染物的数据结构和相互间的关系。
主成分分析方法可用于定量化的土壤复合污染研究或对历史数据较为缺乏的地区进行土壤环境质量评价。
在污染物检测指标数量较大时,可以在一定程度上简化农田土壤重点污染物的定量化识别过程。
[2]以陕西省长武县所处的黄土高原沟壑区土壤为研究对象,通过主成分分析并结合Norm值的方法,筛选出活性有机质、全氮、速效磷、速效钾、粘粒、CEC、过氧化氢酶、磷酸酶和转化酶等12项指标,建立了黄土沟壑区土壤综合质量评价的最小数据集(MDS)。
采用客观方法(主成分分析法)以及主客观相结合的方法确定了两种类型的权重系数,分别计算了土壤综合质量指数,发现两种方法计算所得的土壤综合质量指数之间具有很好的一致性。
另外,把由主成分分析法计算的土壤综合质量指数与利用偏相关系数法计算出的土壤综合质量指数进行了线性回归分析,两者之间达到极显著相关,说明用主成分分析法在该地区进行土壤质量综合评价是客观可行的。
各因子的隶属度表明,活性有机质是该地区主要的限制性因子,全氮次之。
几种不同方法计算的土壤质量表明,果园土壤质量优于农田土壤的,不同地形部位土壤质量比较发现,塬面的土壤质量相对最高,坡地(梯田)次之,河滩地相对最低。
[3]为明确吉林省中北部土壤养分变化特征,充分了解土壤本身的特性,达到合理施肥的目的,本研究对55个耕层土壤(0～30cm)进行采样,测定分析了土壤pH以及土壤中速效氮、速效磷、速效钾、有机质和微量元素的含量,应用主成分分析和聚类分析方法评价了土壤肥力特性.结果表明,研究区的最佳分区数为6种养分类型:第Ⅰ类为缓效钾、有机质、锰和硼极低型;第Ⅱ类为速效钾、锰、铁和硼偏高,全磷偏低型;第Ⅲ类为有机质偏高,其他元素适中型;第Ⅳ类为速效钾偏低,缓效钾较高,硼偏低型,其他元素适中型;第Ⅴ类为速效钾、铁含量偏低,其他元素适中型;第Ⅵ类为速效钾、全磷、pH偏高,锰偏低型.6种类型占比分别为40%、5%、24%、13%、13%和5%.为了简化施肥操作流程,也可把其分为更少的类型.[4]土地资源是人类赖以生存的资本,土地利用生态安全问题也日益被重视。
天台耕地土壤重金属污染及生态风险评价
天台耕地土壤重金属污染及生态风险评价卢新哲;谷安庆;张言午;康占军;褚先尧;冯立新【摘要】文章通过在天台县耕地范围土壤中系统采集3588件表层土壤样品,分析As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn和Mn等9种元素质量比特征,采用皮尔逊相关系数分析确定重金属之间的相关性,并对土壤重金属污染程度、土壤重金属元素生态环境潜在危害及其对人类健康的影响进行评价.研究区范围重金属具有从中到高的变异系数,且分布极不均匀,As、Cd、Hg、Pb和Zn等土壤重金属空间异常主要受人为活动影响,通过主成分分析(principal component analysis,PCA)发现Cr-Ni-Cu、Cd-Pb-Zn分别具有同源组合特征.土壤污染评价结果发现,研究区主要污染元素为Cd和Ni.生态风险评价结果显示,各元素潜在生态环境危害以低风险为主,Cd、Hg和Ni元素存在少量中度及以上的潜在生态环境危害风险;然而,在重金属对人类健康的影响方面,As和Pb的影响最大,且儿童受影响风险超过成人.【期刊名称】《合肥工业大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2019(042)007【总页数】10页(P978-987)【关键词】土壤;重金属;污染评价;生态风险;天台【作者】卢新哲;谷安庆;张言午;康占军;褚先尧;冯立新【作者单位】浙江省地质调查院,浙江杭州 311200;上海大学环境与化学工程学院,上海 200444;浙江省地质调查院,浙江杭州 311200;浙江省地质调查院,浙江杭州311200;浙江省地质调查院,浙江杭州 311200;浙江省地质调查院,浙江杭州311200;浙江省地质调查院,浙江杭州 311200【正文语种】中文【中图分类】X530 引言重金属因其存在时间长、毒性、无生物降解性以及产生化学反应等原因,成为人类健康和环境的潜在风险源[1]。
农田土壤中重金属随着工业发展和农药、化肥的持续施用而不断累积,引发人们对农作物食品安全的担忧[2]。
环境科学大型实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着全球环境问题的日益严重，环境科学作为一门综合性学科，越来越受到广泛关注。
为了深入了解环境科学的基本原理和实验方法，我们开展了本次大型实验。
本次实验旨在通过模拟真实环境，探究环境污染物对生态系统的影响，为环境保护和治理提供科学依据。
二、实验目的1. 了解环境科学实验的基本原理和方法。
2. 掌握模拟环境污染物对生态系统影响的实验技术。
3. 分析实验数据，探讨环境污染物对生态系统的影响机制。
4. 为环境保护和治理提供科学依据。
三、实验材料与设备1. 实验材料：水、土壤、植物种子、污染物（如重金属、有机污染物等）。
2. 实验设备：实验室培养箱、显微镜、pH计、分光光度计、离心机、恒温培养箱等。
四、实验方法1. 实验设计：将实验分为对照组和实验组，对照组为正常环境，实验组加入不同浓度的污染物。
2. 实验步骤：1. 准备实验材料，包括水、土壤、植物种子和污染物。
2. 将植物种子在正常环境下培养至一定生长阶段。
3. 将实验组植物种子分别置于不同浓度的污染物环境中，对照组植物种子置于正常环境中。
4. 定期观察植物生长状况，并记录数据。
5. 使用pH计、分光光度计等仪器检测土壤、水体等环境指标。
6. 对实验数据进行统计分析。
五、实验结果与分析1. 植物生长状况：实验结果表明，实验组植物生长速度明显低于对照组，且随着污染物浓度的增加，植物生长状况逐渐恶化。
2. 环境指标变化：实验组土壤pH值、重金属含量等环境指标均高于对照组，表明污染物对土壤环境产生了显著影响。
3. 污染物对植物的影响：实验结果显示，污染物对植物的生长、生理和代谢产生了显著影响，如叶片变黄、生长缓慢、根系受损等。
六、结论与讨论1. 实验结果表明，环境污染物对生态系统具有显著影响，可导致植物生长受阻、土壤环境恶化等问题。
2. 本实验为环境保护和治理提供了科学依据，有助于制定针对性的污染防控措施。
3. 在实际应用中，应加强环境监测和治理，降低污染物排放，保护生态环境。
主成分分析方法在农田土壤环境评价中的应用
Ｚ ＨＡＮ Ｄｏ ｇ—ｆｎ Ｇ ｎ ａ ｇ，ＷＵ Ｙｉ ｈ ｎ —ｚ ｏ ｇ‘，Ｚ ＮＧ Ｌ ａ ｇ—ｇ ｇ ＨＥ Ⅺ Ｏ ｉ ｎ ｎ ａ ，Ｃ Ｎ
一
种切 实可行 的 分析 方 法 。
关键词 ： 主成分分析 ； 田土壤 ； 农 污染物； 环境评价
中 图分 类号 ：８５ 文献 标 识码 ： 文章 编 号 ： ０ ８８ （０ ８ ０ ０３ ｏ Ｘ２ Ａ １ １— ５ １２０ ）７— ０６一 ３ ０
Ａｐ ｌ ａ ｉ ｎ ｆＰ ｉ ｃｐａ ｍ ｐ ｎ ｎｔＡｎａ ｙ ｉ ｅ ｈ ｄ ｔ ｐ ｉ ｔｏ ｏ ｒ ｎ ｉ ｌＣｏ ｏ ｅ ｃ ｌ ｓｓ Ｍ ｔ ｏ ｏ
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
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。 在主成分分析中可消除评价指标间的相互影响 ， 各主成 分是按方差大小依次排列顺序的。在分析问题时 ， 可以
舍弃一部分主成分 ， 只取前后方差较大的几个主成分来 代表原变量 ， 还可以减少指标选择的工作量 ， 从而减少 了 计算的工作量。主成分分析方法 目 前已被引入土地资源 保护、 环境脆弱性评价研究等诸多研究领域。与其它环 境质量的定量评价方法相 比， 主成分分析方法具有能够 减少原始数据信息损失、 简化数据结构、 避免主观随意性
统计方法在环境科学中的应用
统计方法在环境科学中的应用在当今时代，环境问题日益严峻，对于环境的研究和保护成为了全球范围内的重要课题。
环境科学作为一门综合性的学科，涉及到众多领域的知识和技术。
其中，统计方法在环境科学中的应用发挥着至关重要的作用，为我们理解和解决环境问题提供了有力的工具。
统计方法在环境监测数据的分析中扮演着不可或缺的角色。
环境监测会产生大量的数据，例如空气质量监测中的各种污染物浓度、水质监测中的化学需氧量（COD）、生化需氧量（BOD）等指标。
通过对这些数据进行统计分析，我们可以了解污染物的分布特征、变化趋势以及与其他因素的关系。
以空气质量监测为例，我们可以运用描述性统计方法，如均值、中位数、标准差等，来概括一段时间内某种污染物浓度的平均水平、中间值以及离散程度。
这有助于我们快速了解该污染物的总体情况。
进一步地，通过时间序列分析，我们能够发现污染物浓度随时间的变化规律，是呈现季节性波动，还是长期的上升或下降趋势。
在水质监测中，相关性分析则可以帮助我们探究不同水质指标之间的关系。
比如，发现 COD 和 BOD 之间的相关性，从而更好地理解水体中有机物的污染状况和降解过程。
除了监测数据的分析，统计方法在环境影响评估中也具有重要意义。
当规划一个新的建设项目时，如修建工厂、道路或者住宅区，需要评估其对周围环境可能产生的影响。
这时候，我们可以运用统计抽样的方法来收集和分析相关数据。
通过合理的抽样设计，确保样本能够代表总体情况，从而对项目可能产生的环境影响进行准确的预测和评估。
例如，在评估噪声对周边居民的影响时，可以在不同距离和方位设置监测点，采集噪声数据，并运用统计方法分析噪声强度与距离、时间等因素的关系，为制定合理的降噪措施提供依据。
统计方法还在环境污染源的识别和解析中发挥着关键作用。
在复杂的环境系统中，往往存在多种污染源，如何准确识别和区分它们是一个具有挑战性的问题。
多元统计分析方法，如主成分分析（PCA）和因子分析（FA），可以帮助我们从众多的环境监测指标中提取主要的信息，找出影响环境质量的主要因素和潜在的污染源。
我国近10年土壤重金属污染源解析评述(2009—2018)
杨梢娜，金皋琪，方琪钧，等．我国近１０年土壤重金属污染源解析评述（２００９—２０１８）［Ｊ］．江苏农业科学，２０２０，４８（２０）：１７－２４．ｄｏｉ：１０．１５８８９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－１３０２．２０２０．２０．００３我国近１０年土壤重金属污染源解析评述（２００９—２０１８）杨梢娜１，金皋琪２，方琪钧３，廖诗彦２，骆文轩２，贾军伟２，马嘉伟２，叶正钱２，柳 丹２（１．浙江省舟山市农林技术推广中心，浙江舟山３１６０００；２．浙江省土壤污染生物修复重点实验室／浙江农林大学，浙江杭州３１１３００；３．浙江省舟山市定海区金塘镇人民政府，浙江舟山３１６０３３） 摘要：我国土壤重金属污染源解析方法虽较多，但实地开展案例较少，且不同源解析方法具有一定的适用条件，因此需要寻找合适的、合理的源解析方法。
主要介绍了近１０年土壤重金属源解析方法的发展现状及常用的源解析分析方法。
概述了源解析分析方法原理、应用、优缺点并对土壤重金属污染源解析方法未来的研究方向以及发展趋势，以期寻找合适的源解析方法，通过识别污染来源，确定污染贡献率，为下一步土壤重金属修复工作提供针对性控制。
关键词：土壤重金属；源解析；主成分分析；源识别 中图分类号：Ｘ５３ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００２－１３０２（２０２０）２０－００１７－０８收稿日期：２０２０－０１－１９基金项目：国家自然科学基金面上项目（编号：３１６７０６１７）；浙江省重点研发计划（编号：２０１８Ｃ０３０２８）。
作者简介：杨梢娜（１９８５—），女，浙江宁波人，硕士，农艺师，研究方向为土壤重金属修复。
Ｅ－ｍａｉｌ：２８１７５１４０７＠ｑｑ．ｃｏｍ。
通信作者：柳 丹，博士，教授，研究方向为土壤重金属修复。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｉｕｄａｎ７８１２＠ａｌｉｙｕｎ．ｃｏｍ。
生态环境部和自然资源部开展的全国土壤污染状况专项调查结果显示，我国的土壤污染总超标率为１６．１％，其中重度污染点位占１．１％、耕地土壤点位超标率为１９．４％［１］。
土壤重金属污染分析
金 属 Cd 二 维 等 浓 度 μg/g分 布 图
18000 16000 14000
20 25
300
16000 14000 12000 10000 1.4
250
1.2 1
12000 10000
Y
Y
200
0.8
Y
15
8000 6000
8000
8000
10
6000 4000
150
0.6 0.4
公园绿地
As As 1 Cd Cr Cu Hg Ni Pb Zn Cd Cr Cu Hg Ni Pb Zn
0.358 0.689 0.107 1 0.564 0.500 1 0.357 1 0.176 0.691 0.265 0.285 0.054 0.433 0.598 0.712 0.023 0.739 0.397 0.509 0.136 0.267 0.756 0.521 1 -0.048 0.389 0.063 1 0.168 0.298 1 0.748 1
城区重金的污染程度综合评价
2、土样重金属浓度的空间分布
通过matlab软件，利用griddata（），contourf（） 函数作出八种重金属元素的空间分布图。具体如下：
金 属 As 二 维 等 浓 度 μg/g分 布 图 18000 16000 14000 12000 10000
城区二维等高线分布图
2
1
2
4000
31 3
2
3
2
3
1
1.4
1
2000
4
2
1 2
1
3
2
2
1
2
2
运用主成分分析评价海洋沉积物中重金属污染来源
运用主成分分析评价海洋沉积物中重金属污染来源一、本文概述本文旨在运用主成分分析（PCA）这一统计工具，对海洋沉积物中的重金属污染来源进行评价。
随着工业化和城市化的快速发展，海洋环境面临着日益严重的重金属污染问题，这不仅对海洋生态系统构成威胁，还可能通过食物链对人类健康造成潜在影响。
因此，识别和评价重金属污染的来源对于制定有效的污染防治策略至关重要。
主成分分析作为一种多变量统计分析方法，能够通过降维处理，提取出数据中的主要信息，揭示隐藏在复杂数据背后的污染源信息。
本文首先将对主成分分析的基本原理进行介绍，然后详细阐述其在海洋沉积物重金属污染来源评价中的应用过程，包括数据收集、预处理、主成分提取与解释等步骤。
通过实例分析，展示主成分分析在海洋沉积物重金属污染来源评价中的实际应用效果，以期为相关研究和实践工作提供有益的参考。
二、研究区域与样品采集本研究选取位于中国东南沿海的某典型海域作为研究对象。
该海域受到人类活动影响显著，包括工业排放、农业活动、城市污水排放以及船舶运输等，使得该海域的海洋沉积物中可能含有多种重金属元素。
在研究区域内，我们选择了10个代表性站位进行沉积物样品的采集。
站位的选择考虑了海域内不同污染源的分布、水深、水流等因素，以确保采集到的样品能够全面反映研究区域的污染状况。
样品采集使用抓斗式采样器，在每个选定的站位采集表层沉积物样品，深度约为0-10厘米。
采样过程中，我们严格遵守了无污染的采样原则，确保采集到的样品不受外界因素的干扰。
同时，我们还对每个站位的水深、水温、盐度等环境参数进行了现场测量，以便后续分析。
采集到的沉积物样品被立即装入洁净的聚乙烯塑料袋中，密封后低温保存，以确保样品的原始状态不受破坏。
在实验室中，我们对每个样品进行了详细的记录，包括站位位置、采样日期、环境参数等信息，为后续的数据分析提供了基础数据。
通过本次采样工作，我们共获得了10个站位的海洋沉积物样品，这些样品将用于后续的主成分分析，以评价研究区域内重金属污染的来源。