2010年长江中泓水质逐年恶化：主成分分析揭示关键时期

本文主要探讨了"基于主成分分析的水质评价研究"这一主题，发表于2010年的《水资源与水工程学报》第21卷第6期。作者王群妹和梁雪春来自南京工业大学自动化与电气工程学院，他们针对长江中泓断面2001年至2008年的水质数据，利用统计分析软件SPSS进行深入分析。 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的数据降维和特征提取方法，在环保领域中常用于复杂多变量数据的简化处理。该研究通过PCA技术，将众多水质指标综合成少数几个主成分，这些主成分能代表原始数据的主要变异模式，有助于理解和解释水质变化的复杂性。作者首先通过计算和选择具有高方差和低共线性的主成分，确保了新构建的指标能够有效反映水质状况。 接着，通过对各年度水质数据应用综合评价函数，构建了一个定量评估体系，用于计算每个时间点的水质得分。结果显示，2007年1月的水质状况最为严峻，而2003年5月的水质则相对较好。整体来看，研究发现长江中泓断面的水质在过去几年呈现逐年恶化的趋势，这可能与该区域的污染源排放、气候变化、人类活动等多种因素有关。 该论文的关键词包括水质评价、主成分分析和SPSS，显示出作者在实际应用中对这些技术的熟练掌握和结合。此外，文章还提供了分类号X824，表明其研究属于环境工程和技术范畴，文献标识码A表示学术水平较高，被认可为学术研究。文章编号1672-643X(2010)06-0140-03则便于读者查找和引用。 这篇论文不仅展示了如何运用统计分析工具进行水质评价，还揭示了长江中泓断面水质的具体动态，对于理解河流水体健康状况及其管理具有重要的实践意义。