基于主成分分析法的大气悬浮颗粒物来源探析
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摘要
主成分分析的方法可以将监测数据和分析变量进行降维,通过较少的变量来提炼原数据库中的大量信息,每一个新的主成分都包含了一类或几类颗粒物来源的信息。将主成分分析法运用到从A市获取的大气颗粒物的21种化学元素分析数据(元素构成的相对量),初步揭示了A市大气颗粒物来源的重要种类。研究结果表明,主成分分析法在城市大气颗粒物来源研究方面是一种切实可行的有效的方法,将该数学处理方法运用到定量的颗粒物化学元素构成分析数据,应该可以得到更加精确的大气颗粒物来源的信息。
Principal components analysis( PCA) can condense monitoring information and reduce mathematical dimensions of the monitoring database. For airborne particles apportionment study,every new principal component indicates information of one or more potential sources of the particles. PCA is applied to a dataset composed of 21 elements of particles collected from City A,revealing major categories of particle sources in City A. The study has demonstrated that PCA is a practical approach to sources apportionment of airborne particles in urban areas. More accurate sources information could be achieved if PCA is applied to quantitative elemental composition data.
Principal components analysis( PCA) can condense monitoring information and reduce mathematical dimensions of the monitoring database. For airborne particles apportionment study,every new principal component indicates information of one or more potential sources of the particles. PCA is applied to a dataset composed of 21 elements of particles collected from City A,revealing major categories of particle sources in City A. The study has demonstrated that PCA is a practical approach to sources apportionment of airborne particles in urban areas. More accurate sources information could be achieved if PCA is applied to quantitative elemental composition data.
引文
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