对应分析发在地浸铀矿山水质评价中的应用对应分析发在地浸铀矿山水质评价中的应用.doc

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对应分析发在地浸铀矿山水质评价中的应用对应分析发在地浸铀矿山水质评价中的应用

PAGE 6 对应分析法在地浸铀矿山水质评价中的应用 利广杰 (核工业北京化工冶金研究院,北京101149) 摘要:地浸采铀方法可引起地下水环境的严重污染,本文运用对应分析法对地浸铀矿山水质的污染状况进行综合评价,发现这种方法在地下水水质的分析中具有很好的应用前景,并收到了较好的效果,为地浸矿山地下水污染治理提供科学依据。 关键词:对应分析法;水质评价;地浸铀矿山 地下水是自然—社会—经济复合巨系统中一种重要的物质基础,它既是经济资源,又是环境资源。人类利用资源的经济特性进行生产和生活时,会对具有环境性的地下水资源造成很大的影响,使地下水资源质量发生改变。如何评价地下水资源的质量,为生产、生活提供有用的信息,采取相应的地下水污染防治措施,是环境科学领域中个研究重点[1]。地浸采铀法虽然很少破坏地表环境,但可引起地下水的???重污染,使地下水作为一种良好供水水源的使用价值降低以至于丧失,地下水污染不仅影响人体健康,还会对生态系统产生影响,同时地下水一旦受到污染,治理起来也很困难。因此,本文引用对应分析法,对新疆西部某地浸矿山地下水水质状况进行判定,为科学治理地下水提供依据。 1 对应分析法 对应分析法(Correspondence Analysis Method)又称关联分析法,是由法国人Benzencri于1969年提出的。对应分析的关键是使型和型分析中变量点和样品点的载荷能反映在相同的公因子轴上,因此可以用相同的因子轴去同时表示变量和样品。由于型因子分析和型因子分析都能反映一个整体的不同侧面,它们之间一定存在内在联系。对应分析就是通过一个过渡矩阵将两者有机的结合起来。对应分析法最大特点是能把众多的样品和众多的变量同时作到同一张图解上,将样品的大类及其属性在图上直观而又明了地表示出来,具有直观性。另外,它还可以从因子载荷图上对样品进行直观的分类,而且能够指示分类的主要参数(主因子)以及分类的依据,是一种直观、简单、方便的多元统计方法[2]。其方法的具体步骤为: 1.1 由有个样品个变量的原始资料阵出发,计算标度化的概率矩阵: 其中: 1.2 计算过渡矩阵;其中 1.3 进行因子分析 1.3.1 进行型因子分析 计算协方差距阵的特征值,在按照其累积百分比,取其前个特征值,并计算它们的特征向量。 从而可以计算出因子载荷矩阵的元素,型因子载荷矩阵。 变量 因子在两因子轴平面上作变量点图。 1.3.2 型因子分析 由于型因子分析和因子分析型的非零特征值相同,型与型的具有相同的特征值,故用型分析中所得的特征值计算其对应与矩阵相应的单位特征向量,,从而得到型因子载荷矩阵。 样品 因子12在与型相应的因子平面上作样品点图[3]。 2 应用实例 以新疆某地浸铀矿山地下水质为例,自2009年7月至2010年6月共有12个样品,对每个样品分析8个变量(即8种化学成分)。8个变量依次为U、Ca2+ 、Mg2+、Fe3+、∑Fe、SO42-、pH、Eh。这些监测数据构成了一个具有12行8列的原始数据矩阵,见表1。 依据进行型因子分析,计算矩阵的特征值。因此将表1作标准化处理,然后求出8个变量两两之间的相关系数,形成一个8×8阶的方阵,即相关矩阵,见表2。 由matlap[4]软件算出各主因子对所有变量的方差贡献,全部方差贡献的总和:,前三个较大的值分别为,。它们在方差总贡献中所占的百分比即累积百分比,见表3。 由于前两个因子的方差贡献占方差总贡献的89.7%,因此前两个因子已能较好地反映出各变量的变化情况。 表1 新疆某地浸矿山化学成分随时间变化的数据2009.7~2010.6 变量 日期U/mg/LCa2+ /mg/LMg2+/mg/LFe3+∑FeSO42-/g/LpHEh09-7-295.67617.3128.9610.7135.29.692.3537809-8-295.535590.48128.9610.2124.89.992.4430109-9-295.67603.9120.912.5147.6810.432.1528509-10-295.67630.7496.7213.1149.7610.832.4827709-11-296.3657.5888.6612.8147.6811.332.4227809-12-296.3630.74128.9613.315611.772.3726610-1-295.99590.48120

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