主成分分析在喀斯特土壤环境退化研究中的初步运用--以贵州麻山地区紫云县宗地乡为例

用主成分分析方法分析喀斯特生态环境的退化过程，从众多的土壤因子中揭示出典型的敏感因子。同时，也为喀斯特环境的系统分类提供了新的依据。研究表明，主成分分析方法，为探讨喀斯特环境退化过程提供了一个十分有效的数理统计方法。     

主成分分析法在油田原油开采成本分析中的应用

采用主成分分析方法分析了胜利油田原油开采过程中诸成本项目间的系统联系，指出降低原油开采成本对策。研究结果表明，主成分分析方法能从本质上揭示影响石油企业开采成本的各因素关系，从而为高层决策提供理论依据。     

退化喀斯特森林不同自然恢复阶段土壤养分和酶活性特征

土壤养分及酶活性的变化对于理解生态系统恢复至关重要，其状态直接制约植被恢复及生态系统功能表达。为探究退化喀斯特森林自然恢复过程中土壤养分及酶活性变化规律，研究以退化喀斯特森林不同自然恢复阶段为研究对象，通过样地建设并进行土壤取样及测定，采用单因素方差分析及主成分分析等手段，探讨退化喀斯特森林不同恢复阶段下土壤养分与酶活性变化规律。结果显示：(1)研究地土壤全磷含量低于亚热带地区平均水平，且恢复阶段显著影响了土壤全磷含量变化；(2)土壤脲酶活性在恢复过程中差异显著；(3)不同阶段内土壤养分及酶活性的主导因子不同，灌木阶段主导因子为全磷、硝态氮、中性磷酸酶和脱氢酶，次生林阶段主导因子为全钾、全磷、脲酶和蔗糖酶，老龄林阶段主导因子为速效钾、碱解氮、蔗糖酶和脱氢酶，土壤脲酶、蔗糖酶、中性磷酸酶、纤维素酶与不同恢复阶段土壤养分转化密切相关。     

主成分分析法在油田原油开采成本分析中的应用

采用主成分分析方法分析了胜利油田原油开采过程中诸成本项目间的系统联系 ,指出降低原油开采成本对策。研究结果表明 ,主成分分析方法能从本质上揭示影响石油企业开采成本的各因素关系 ,从而为高层决策提供理论依据。     

基于PCA法的湘西喀斯特石漠化地区生态安全评价

基于湘西自治州是典型的喀斯特石漠化区域,工程建设对区域的植被破坏,水土流失起到促进、加速、叠加的负作用,从动力学的观点其实质是加大了石漠化形成的动力强度,在大量缺失信息条件下,采用PCA主成分多元分析的方法对湘西喀斯特石漠化地区生态安全影响评价.根据石漠化形成的动力学过程分析和工程建设对环境影响的动力学结果,将工程建设对石漠化有较大影响的14个因子作为石漠化研究的基本指标.通过主分量分析确定P1P2主成分因子,再对P1P2主成分因子进行梯度分析.研究结果表明:P1P2平面上植被子系统各属性因子的分布有明显的规律性,当复相关系数R=0.924 6时,P1(x7～x11)轴表征石漠化的形成过程和相关属性的变化规律;兰复相关系数R=0.927 4时,P2(x6,x4,x14,x5,x12)轴表征类型的分异及其相关特征的变化规律.     

贵州喀斯特高原人口分布的自然环境因素 Ⅰ主要影响因素研究

从贵州典型的喀斯特高原自然环境的特点出发，采用相关分析方法研究贵州高原人口分布与海拔高度以及喀斯特地质条件等主要影响因子的相关关系，并且进一步分析和讨论了不同喀斯特类型区域的人口分布差异性及其原因，在揭示贵州典型的喀斯特高原山区人口分布的地理问题方面具有较强的现实意义。     

喀斯特石漠化的形成过程及阶段划分

以群落类型、乔灌层盖度、群落生物量、群落高度和枯落物总量5个因子为基本指标,采用主成分分析和系统聚类分析相结合的方法对贵州喀斯特地区大量样地进行了分析,将喀斯特石漠化的形成过程划分为初期、中期、后期和末期阶段4个阶段。对石漠化的形成过程和阶段特征进行了分析,结果表明:石漠化形成过程中整个土地系统退化的主要原因是植被系统的退化,它在人为干扰下受到破坏而导致了土壤子系统及小气候环境子系统的退化,子系统之间表现出相互促进、相互转化的正反馈循环。石漠化的形成过程实质上是土地生产力的退化和丧失过程。     

焊接质量控制的主成分分析人工神经网络

介绍了主成分分析方法及人工神经网络技术在相关因素分析和质量控制的建模与估计中的应用．以大电流MAG焊熔宽控制为例，通过对6个焊接过程参数进行主成分分析，提取出影响熔宽的4个主要因素，讨论了提取的主成分与原始过程参数间的关系．以主成分得分作为新的训练样本集，送入神经网络进行计算．结果表明，基于主成分分析的神经网络无论在收敛速度，还是在训练精度上，都远远优于基本BP神经网络．     

安徽省城市生态系统可持续发展的主成分分析

依据2001-2003年安徽省16个城市生态系统等相关指标统计资料,应用主成分分析法分析了安徽省城市自然资源、环境和社会经济复合系统的可持续发展过程,并从城市生态系统众多因子中揭示出典型的敏感因子(主成分)。同时,也为城市生态系统可持续发展进程的分类提供新的依据。     

关于锥状喀斯特与塔状喀斯特的形态结构成因问题——以贵州安顺地区和广西桂林地区对比分析为例

通过对贵州安顺地区和广西桂林地区喀斯特的研究对比，从地貌形态结构入手，探讨锥状喀斯特与塔状喀斯特的形态成因联系。锥状喀斯特是湿热带喀斯特的原生地形，塔状喀斯特并非锥状喀斯特老年期地形的简单延续，而是代表一个特殊水文地貌环境开始的锥状喀斯特发育过程的特殊阶段。贵州之所以以锥状喀斯特为主，就是因为晚近期强烈的新构造抬升背景下，缺乏这种塔状喀斯特发育的水动力过程和地貌效应     

贵阳乌当区喀斯特地区耕地土壤的镉污染评价及空间分布特征

为探究贵阳乌当区喀斯特地区耕地土壤的镉污染分布特征,在喀斯特地区耕地表层土壤中采集2503个样品,测定其Cd元素质量分数和pH值,使用统计方法和地统计理论对实测数据进行分析,运用Cd元素污染指数、土壤Cd污染综合累积指数和综合潜在生态危害评价方法分析该区域耕地土壤的Cd污染现状,应用主成分分析方法对污染来源进行探究.?...     

西南喀斯特地区农业旱灾脆弱性评价研究

基于SPSS19.0软件的主成分分析法,通过选取影响西南喀斯特地区农业旱灾脆弱性评价的3个主要影响因子,即承灾体因子、孕灾环境因子和致灾因子,采用加权综合评分方式,对农业旱灾脆弱性进行评价。结果表明:西南喀斯特地区农业旱灾脆弱性排序为:云南贵州广西四川重庆。同时,聚类分析研究表明西南喀斯特地区农业旱灾脆弱性具有显著的梯度差异,其中云南和贵州归为同一类,广西和四川为同一类,重庆单独为一类;而且受灾严重的地区多具有山地面积大,地形结构复杂,喀斯特地貌广布,地下多溶洞、暗河等特征,导致这些地区的地表水难以储存,且工程性缺水严重。     

三叶木通种质资源形态多样性研究

收集全国三叶木通种质资源73份，测量各种质16个生物学性状，运用SPSS软件对各形态指标进行方差分析和主成分分析，并对各种质进行聚类分析．方差分析结果表明，描述果实的各指标变异幅度最大，各种质间果实差异较大．主成分分析把16种形态学指标归结为果实因子、叶片因子、种子因子、果肉因子4个主成分．聚类分析把73份种质资源分为5大类．为三叶木通种质资源的收集整理以及优良种质的选育提供了重要的形态学依据．     

用主成分回归分析解决回归模型中复共线性问题

主成分回归分析是将回归模型中有严重复共线性的变量进行因子提取,得到正交的因子变量,然后对因子变量进行回归模型的建立.通过具体实例介绍复共线性的判别方法以及如何利用主成分回归分析方法建立较理想的回归模型,从而解决了由于复共线性而造成病态回归方程的问题.     

油纸绝缘气隙放电与油中产气规律的相关-回归分析

气隙放电是变压器油纸绝缘局部放电的主要模式,研究其与油中产气规律的相关性对诊断油纸绝缘早期故障的产生及发展具有重要意义.笔者在实验室设计了变压器局部放电模拟实验系统,采用升压法,在60℃油温条件下研究了气隙放电及其发展特征,利用主成分分析方法从29个局放统计算子中提取出6个相互独立的主成分因子;利用相关-回归分析得出了变压器油中产生的6种溶解气体含量与6个局放主成分因子线性相关;拟舍得到了6种气体含量与6个主成分的多元线性回归模型,为进一步探讨变压器早期局部放电发展与油中产气规律之间的关系提供了一种新的思路.     

主成分分析在化工生产操作优化条件中的应用

化工生产过程中对产量影响的因素很多，很难用直观的分析方法来解决，本文利用主成分分析方法对合成氨的新鲜气流量、合成塔进口压力、循环气H2的浓度．循环气CH4的浓度四个指标进行处理，选取两个主成分投影到二堆平面上，得出了合成氢操作的优化操作条件。     

喀斯特山地不同人工林土壤特性差异与综合评价

通过野外采样和室内分析,研究贵州喀斯特山地不同人工林土壤特性的差异及影响因子,选择12个能反映土壤肥力质量的定量指标,采用主成分分析方法,对滇柏、桤木、杜仲、刺槐和冰脆李共5种人工林的土壤肥力进行综合评价。结果表明:(1)5种人工林土壤理化及酶活性间存在较大差异,不同林分土壤酶活性和土壤理化性质之间的相关性也存在明显差异;(2)采用PCA综合评判法可知,提取的3个主成分能反映土壤全部指标信息的93.44%;(3)不同林分土壤肥力综合指标值从大到小依次为桤木林、刺槐林、杜仲林、冰脆李林、滇柏林。     

基于GIS的陇中黄土高原潜在生态环境评价研究

利用Arc／Info提供的主成分分析方法对陇中黄土高原潜在生态环境进行评价．首先选取对潜在生态环境影响较大的指标构建数字生态环境模型，然后对二级指标体系进行主成分分析，获得一级指标指数，最后对一级指标体系进行主成分分析，获得潜在生态环境评价指数．主要目的在于提供一种生态环境评价方法．     

基于PCA方法的学生评估系统研究

本文采用主成分分析方法,将原来学生成绩组合成一组新的综合指标,给出了各主成分的得分函数,并结合学生成绩进行了分析,结果为教学研究和管理提供了科学的依据。     

基于一种非凸罚函数的稀疏主成分分析方法

稀疏主成分分析方法剔除了与主成分关系不密切的原始变量,保留了与主成分关系密切的原始变量,克服了经典主成分分析方法的不足.在稀疏主成分分析的基础上,用一种收缩算子所对应的非凸罚函数替代稀疏主成分分析中的L1罚,提出了基于非凸罚函数的稀疏主成分分析方法,并给出了阈值迭代算法.结果表明,该方法相对于稀疏主成分分析方法,不仅提高了总方差贡献率,而且增加了主成分载荷的稀疏度,即更加凸显主成分与某些原始变量的关系.