其实第一步的PCA加varimax旋转就是因子分析，通过每个变量的均值和标准差（总体非样本计算公式）来计算每...
先说说APCS原理：绝对因子分析/多元线性回归受体模型（APCS—MLR）的基本原理是将因子分析的主因子得分转化...
由APCS-MLR 受体模型的定量源解析可知，工业源对Cd、Pb、Zn、Hg 具有较大贡献率，分别为65.36%、49.21%、43.43%和22.12%。农业源对As、Hg、Pb 具有较大贡献率，分别为59.20%、24.97%、17.82%。自然源对Ni、Cu、Cr 具有较大贡献率，分别为86.73%、87.87%、89.67%。（3）本研究表明，传统统计...
③利用APCS-MLR模型进一步量化了各类人为和天然因素对流域内地下水质量影响的贡献,5项因子对特征指标的平均贡献率分别为45.15%、70.76%、45.54%、54.1%和44.59%。 研究成果不仅有利于更加清晰掌握滇池流域地下水质量状况,还可为区域地下水防...
沉积物重金属来源解析正定矩阵因子分析模型(PMF)绝对主成分-多元线性回归(APCS-MLR)城市化,工业化和农业集约化的快速发展,导致排入近郊流域水体中的金属不断增多.为了及时阻断污染源头,制定有针对性的风险缓解措施,准确识别和量化复杂环境内沉积物中金属的污染来源显得尤其重要.对厦门杏林湾近郊流域水系表层沉积物中14个...
摘要:为了解沱河流域水质特征与污染来源,该研究基于16个监测点位每月水质数据,采用绝对主成分-多元线性回归(APCS-MLR)模型,解析污染来源及其主要贡献.结果表明:①COD是年度超标因子,总磷和氟化物在部分月份超标,水质从汛期至11月较差;②城镇生活与城市径流是影响沱河水质的主要驱动因子,其方差贡献率达到24.7%,其次为环境...
基于APCS-MLR模型的沱河流域污染来源解析
本研究在评价流域地下水质量及主要影响指标的基础上,利用主成分分析法(PCA)归纳主要影响水质的驱动因子,并结合绝对主成分得分-多元线性回归受体模型(APCS-MLR模型)进一步量化了人为和天然因素对流域内地下水质量的影响程度. 结果表明: ①滇...
2022)02-0001-14引用格式：李忠武，王磊，冉凤维，等.基于APCSMLR模型的西洞庭湖沉积物重金属来源解析口］.长沙理工大学学报(自然科学版)，2022,19(2)：1-1£Citation:LI Zhongwu,WANG Lei,RAN Fengwei,et al.Source analysis of heavy metals in sediments o£West Dongting Lake based on APCS-MLR ...
关于APCS原理：APCS-MLR模型结合了绝对因子分析与多元线性回归，旨在将主成分得分转换为绝对主成分得分（APCS），各指标含量分别与APCS进行多元线性回归分析，从而计算出各个主成分对应的污染源对样本点位某指标含量的贡献量。操作步骤（一）：对原始数据进行标准化处理，再进行主成分分析。确保数据集窗口生成新...