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主成分分析法在矿山空气污染监测点优化中的应用 被引量:7

Application of Principal Component Analysis in Optimizing Monitoring Points on Mine Atomospheric Pollution
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摘要 矿山空气污染监测中,采样布点设计、采样方法、采样效率和采样成本是空气污染监测研究的主要课题。通过对主成分分析法的基本原理和计算方法的详细论述,结合某有色金属矿山空气污染监测实际,对监测数据进行了主成分分析,并对监测布点设计进行了优化。分析和优化结果认为原来的8个监测点可以归为4类,结合当地现场地形、地物和气象等变化因素,6、8、4、5号监测点可以取消,但不影响监测数据对环境因子污染状况的反映,从而很大程度上降低了监测成本。 The sampling point distribution design and sampling method, efficiency and cost are the major subjects in the research of mine atomospheric pollution monitoring. Detailed description is made on the basic principles and calculation method of the principal component analysis. In combination with the practice of the atomospheric pollution monitoring of a non-ferrous metallic mine, the principal component analysis is made on the monitoring data and the optimization on the testing point distribution design. It is concluded from the analysis and optimization that the original 8 monitoring points can be classified into 4 categories. According to the changing factors such as the topography, object and weather, No.6,8,4 and 5 testing points can be cancelled. It will not affect the reflection of the monitoring data on the effect of environment pollutants and will, therefore greatly reduce the monitoring cost.
作者 廖国礼 吴超
机构地区 中南大学
出处 《金属矿山》 CAS 北大核心 2005年第5期44-47,共4页 Metal Mine
基金 国家"十五"科技攻关专题项目(2001BA609A-09-03-02
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参考文献4

二级参考文献15

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