文档介绍：第 25 卷
第 5 期地
理
研
究 V o l
25, N o
5
2006 年 9 月 GEOGRAPH ICAL
RESEARCH Sept
, 2006
主成分分析在农田土壤环境评价中的应用
高吉喜1 , 段飞舟2 , 香
宝1
( 1
中国环境科学研究院生态所, 北京 100012;
2
清华大学环境科学与工程系, 北京 100084)
摘要: 本文尝试利用主成分分析方法对农田土壤污染物进行识别, 并对土壤环境质量进行分
级。结果表明, 利用主成分分析可以有效地识别土壤污染物中的主要成分, 揭示土壤污染物
的数据结构和相互间的关系。主成分分析方法可用于定量化的土壤复合污染研究或对历史数
据较为缺乏的地区进行土壤环境质量评价。在污染物检测指标数量较大时, 可以在一定程度
上简化农田土壤重点污染物的定量化识别过程。
关键词: 主成分分析; 农田土壤; 污染物; 评价
文章编号: 1000
0585( 2006) 05
0836
07

主成分分析是在一组变量中找出其方差和协方差矩阵的特征量, 将多个变量通过降维
转化为少数几个综合变量的统计分析方法。由于其在对高维变量系统进行最佳的综合与简
化、客观地确定各个指标的权数和避免主观随意性方面的突出特点, 已经被引入土地资源
的开发与保护[ 1~ 3] 、环境脆弱性与环境退化研究[ 4, 5] 等诸多研究领域。与模糊综合评判法、
灰色聚类法、综合指数法、神经网络等环境质量的定量评价方法相比, 主成分分析方法具
有能够减少原始数据信息损失、简化数据结构、避免主观随意性等优点[ 6, 7] , 在水、土壤
等环境介质中的污染物评价研究中均有应用[ 8~ 10] 。

近年来, 土壤的污染源确认及污染物分布特征的定量评价开始受到关注, 不同来源污
染物在土壤中分布的特点及其相互间关系的定量化研究成为环境研究的重要课题[ 11~ 13] 。
传统的统计学和空间分析方法虽然已经被成功地用于污染物含量和分布的评价研究, 但是
这些方法都需要大量历史记录和监测数据的支持。主成分分析方法的突出特点可以揭示土
壤污染物数据的结构和污染物的内在联系, 描述土壤污染物分布的主要过程[ 14] 。对于土
壤污染物成分复杂或监测数据不足的地区的土壤污染定量评价, 可弥补现有方法的不足。
本文利用该方法对几种不同类型农田土壤环境质量进行评价, 以期为土壤污染物的定量化
评价研究进行有益的尝试。
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材料和方法
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数据来源

利用中意合作典型区生态调查项目鞍山市农田土壤污染物调查数据作为主成分分析的
土壤环境质量评价素材, 土壤样品包括清灌稻田、污灌稻田、旱田、菜田、温室及对照区
6 个不同类型农田, 样本总数为 45 个。分析指标主要考虑国家颁布的土壤环境质量标准
收稿日期: 2005
10
07; 修订日期: 2006
03
06
基金项目: 国家环保总局
中意合作典型区生态环境调查
项目
作者简介: 高吉喜( 1964
) , 男, 内蒙古呼和浩特人, 研究员, 博士。主要从事区域生态学、可持续发展等领域
的研究。E
mail: gaojx @ craes
org
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