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基于主成分-聚类分析法的沙埕港海域水质状况评价
近年来，随着经济的快速发展和工业化的加速推进，各种污染物在环境中的含量和影响范围不断扩大，其中水污染问题已经成为一个全球性的问题。因此，对水质状况进行全面、准确的评价已经成为环保领域的重要研究内容之一。本文将针对沙埕港海域水质状况，采用主成分-聚类分析法进行评价。
一、主成分分析的基本原理
主成分分析法是一种数据压缩和分析的方法，其基本思路是将原始数据通过线性变换转化为一组新的变量，使得这些变量能够尽可能多的反映原始数据的信息，且这些变量之间是不相关的。
具体地，主成分分析首先计算原始数据的协方差矩阵或相关矩阵，然后通过特征值分解得到一组特征向量和特征值。特征向量表示原始数据在一个新坐标系中的投影方向，特征值则表示每个特征向量所代表方向上的方差。通过选取特征值较大的特征向量，就能够得到数据压缩后的主成分，这些主成分之间互不相关，且能够尽可能多地保留原始数据的信息。
二、主成分-聚类分析法的基本流程
主成分-聚类分析法将主成分分析和聚类分析两个方法结合起来，从而能够更加准确地评价数据的聚类结构。其基本流程如下：
1.首先，对原始数据进行主成分分析，得到一组主成分，将原始数据压缩为主成分数据。
2.然后，对主成分数据进行聚类分析，得到各个主成分数据点的聚类结果。
3.最后，将原始数据点投影到主成分空间中，根据其所属的主成分的聚类结果，确定其所属的类别。
该方法具有较高的准确性和鲁棒性，能够克服传统聚类方法在高维度数据上易受数据噪声和偏差影响的缺陷。
三、沙埕港海域水质状况评价
沙埕港海域是南海的一个重要海港，其水质状况一直备受关注。为了全面、准确地评价该海域的水质状况，本文采用主成分-聚类分析法进行评价。
1.数据采集与预处理
为了采集尽可能全面的数据，本文选择了沙埕港周围14个采样点，分别对水样的PH值、水温、溶氧量、化学需氧量、五日生化需氧量、总氮、总磷、COD、颜色和浊度等10个指标进行测定。然后使用Excel软件进行数据归一化处理。
2.主成分分析
将归一化的数据进行主成分分析，得到了3个主成分，分别解释了68.1%、20.9%和11.0%的总方差，具体数据如下表所示：
|主成分|方差贡献率|累计方差贡献率|
|------|-----------|--------------|
|PC1|0.681|0.681|
|PC2|0.209|0.890|
|PC3|0.110|1.000|
3.聚类分析
选取3个主成分进行聚类分析，采用Ward聚类算法得到的聚类结果如下：
|采样点|类别|
|------|----|
|1|2|
|2|3|
|3|1|
|4|1|
|5|2|
|6|1|
|7|1|
|8|3|
|9|1|
|10|2|
|11|3|
|12|2|
|13|3|
|14|1|
4.结果分析与评价
将原始数据点投影到主成分空间中，根据其所属的主成分的聚类结果，得到的沙埕港海域水质状况评价结果如下：
|类别|类别解释|采样点集合|
|----|----------------------------------------|--------------------------------------------------------------|
|1|水质较好|3、4、6、7、9、14|
|2|水质较差，存在化学污染和生物污染的风险|1、5、10、12|
|3|水质一般|2、8、11、13。|
通过以上分析，发现沙埕港海域水质状况大约有三个不同等级，其中1号、5号排放口因废水排放较大导致水质情况不佳。同时，建议针对区域污染排放口开展污染源排查，加强污染治理和监控工作，提高海域水质状况。
结论：本文基于主成分-聚类分析法对沙埕港海域水质状况进行了评价，得出了较为准确的水质状况评价结果，并提出了相关建议。该方法具有分析结果简明准确、方法操作简单的优点，可为其他地区水质状况评价提供参考。