基于PCA的区域环境质量综合评价及应用实例研究

环境质量综合评价起步于20 世纪60 年代末，目前常用的方法主要有综合指数法［1-2］、模糊综合评判法［3-4］、灰色聚类法［5-6］、人工神经网络法［7-8］、投影寻踪模型法［9-10］等，但均存在一定的缺陷。指数评价法难以反映环境质量的综合状评指标数量较多时，往往低估了主要指标的贡献。而主成分分析法( 简称PCA)的基本思想就是降维，在尽量保留原有信息的前提下，用少量的综合指标代替原多个指标所包含的信息，简化了统计分析系统的结构，并客观地确定各个指标的权重，避免了主观随意性，以达到降维、简化数据和提高分析结果可靠性的目的［11-12］。将PCA 法应用于山东省城市空气和重点流域水环境质量的综合评价，旨在探索区域环境质量综合评价的技术路线与方法。