尼罗河上游水质分类：主成分分析与聚类法的应用

本篇论文探讨了主成分分析（PCA）和聚类分析在地表水水质分类模型中的应用，针对尼罗河上游开罗饮用水厂（CDWPs）的水质监测问题。水质保护是地表水管理的关键环节，为了理解和解释隐藏在大量水质参数背后的复杂变化，统计方法尤其是多元统计技术发挥了重要作用。 研究者利用PCA对尼罗河的水质数据进行降维处理，通过提取6个主要成分，这些成分涵盖了75.82%的总方差，主要包括电导率、铁、生物需氧量（BOD）、总大肠菌群（TC）、氨气（NH3）和pH值等关键水质参数。这有助于减少冗余信息，突出影响水质的主要因素。 接着，文章比较了模糊C均值（FCM）和K-means聚类算法。这两种方法都根据主要参数的浓度将21个采样站分为3个聚类组，每个聚类中心代表了一种水质特征的典型组合。聚类结果揭示了水质随聚类数增加而恶化，这对于识别可能的物理、化学和生物过程，以及理解水质参数变化的原因具有重要意义。 通过聚类分析，研究者能够将复杂的水质数据简化为易于理解的类别，这在制定水资源管理策略和评估水质健康状况时提供了有力工具。本文的研究成果不仅提升了水质分类模型的实用性和精确度，也为其他地区类似水质监控项目提供了参考，证明了主成分分析和聚类分析在地表水质量管理中的有效性。