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1、地累积污染指数法于地累积污染指数法考虑了人类活动对环境的影响和成岩作用对背景值的影响式中，IGeo为地累积污染指数；Ci为重金属元素i的实测浓度；Bi为所测元素的环境背景值, k 为常数， k=1.5Tabic I tirade of Geo- accumulation Pol hi ti on Index地累积污染指数Cjco accumulaticm Pollution Index分级tirade污染程度 Polhition Degree 56严重污染潜在生态风险指数法一套评价重金属污染以及生态风险性的方法重金属元素污染系数Cifi Ci iCin式中，f为重金属元素 的污染系数；i为重金
2、属元素 的实测浓度； n,为重金属元素i的评价参比值，一般采用工业化以前沉积物中重金属元素最高背景值，也有取区域 土壤元素背景值重金属污染指数（1）重金属元素i的潜在生态风险系数式中，阴为金属元素I的潜在生态风险指数；几 为童金属元素I的毒性响应系数，反映重金属元素的 毒性水平以及生物对重金属污染的敏感程度（表2）o潜在生态风险指数 RI 等于所有重金属元素潜在生态风险系数的总和Efii=T-m）=远 71口 m） = 乂 亍G=1旳）表3潜在生态风险指数分级Table 3 Grade ofPotential Ecological Risk Index污染系数PollutionCoe 伍 ci
3、ent污染程度 Pollution Degree污染指数PollutionIndex总污染程度Total PollutionDegree生态风险系数Ecological RiskCoefficient生态风险程度Ecological RiskDegree生态风险指数 Ecological Risk Index总生态风险程度 Total Ecological Risk Degree 1低8低40低 6严重 32严W160320重 600严重 320严重单因子指数法式屮 u为单一污染物的污染指数为沉积物屮污染物的 实测浓度，久为全球工业化前沉积物中重金属的最高背景 值，其最高背景值和毒性系数见表U
4、akaustm用 岱值来表征沉积物中单个污染物的污染程 度（见表3人而多种污染物的综合效应用综合污染指数心来 表征单因子方差分析，P表示检验水平，F表示显著性差异。F是组间均方（MS组间） 和组内均方（MS组内）的比值，这个比值越大说明相对组间的变异相对组内变 异大得多，那到底要多大才有意义呢？那就需要检验水平P来衡量，如果P0.05 说明组间的变异太大了，我们不能够忽略。单因子方差分析主要用于分析什么？显著性在0.01和0.05可能性水平有什么区别？主成分分析 （详细）视频，相关系数分析，不同水平的值表示什么意义。聚类分析简单相关分析（皮尔逊相关系数分析）是分析两组数据之间的线性关系的数 方
5、差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度 标准差能反映一个数据集的离散程度标准差平方是方差偏差组成分分析的原理，标准误差大表明同种元素之间不同位置差异很大主成分分析（Principal Component Analysis）是利用降维的思想，将多个变量 转化为少数几个综合变量（即主成分），其中每个主成分都是原始变量的线性组 合，各主成分之间互不相关，从而这些主成分能够反映始变量的绝大部分信息， 且所含的信息互不重叠（主成分分析法是一种数学变换的方法，它把给定的一组相关变 量通过线性变换转成另一组不相关的变量，这些新的变量按照方差依次递减的顺序排列） 同时保持数据集中的对方差贡献最
6、大的特征 每一个主成分都是有原始变线性组成的 主成分分析中，相关系数高意味着信息之间具有很强的重叠性。KMO值大于0.7适合做主成分分析小于0.7不合适Battlett球型检验:样本的相关矩阵是否为单位阵，是单位阵则适合做主成分分析，不 是则不适合什么是因子载荷阵？相关分析中的显著性水平不同说明什么显著性水平是在原假设成立时检验统计量的值落在某个极端区域的概率值ppt p13-15 Dissolved trace elements and heavy metals including Al, As, Ba, Cd, Co, Cr, Cu, Fe, Hg, Mn, Ni, Pb, Sb, Se,
7、 Si, Sr and V over a period of 2 year14、19、21 22、26、28、27、29、33、35、38、41哪些元素受人类影响较大？标准偏差（Std Dev,Standard Deviation） 一种量度数据分布的分散程度之标准，用以衡量数据 值偏离算术平均值的程度。标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。S=标注偏差公式. x 一 x iz kJ_LIN -1标准误差叫因子分析是从众多的原始变量中重构少数几个具有代表意义的因子变量的过程。 其潜在的要求：原有变量之间要具有比较强的相关性。因此，因子分析需要先进 行相关分析，计算原始变量之间的相关系数矩阵。如果相关系数矩阵在进行统计 检验时，大部分相关系数均小于0.3且未通过检验，则这些原始变量就不太适合 进行因子分析。公因子方差：在因子分析中，公因子方差越大表示公共因子所能反映原始变量的 信息越多，一般大于0.5因子载荷a （ij）的统计意义就是第i个变量与第j个公共因子的相关系数即表示X（ i ）依赖 F （ j ）的份量（比重）。
元素污染统计方法
