李成，李海波，高丹丹，杨小露

(湖北大学资源环境学院，湖北 武汉 430062)

聚类-因子分析在黄河水污染综合评价中的应用

李成，李海波，高丹丹，杨小露

(湖北大学资源环境学院，湖北 武汉 430062)

以黄河流域12个监测站点2015年全年52个周的监测数据为依据，运用因子分析和聚类分析相结合的复合模型，对黄河的水质问题进行综合评价，结果表明：在选取的4个指标中，COD和NH3-N是影响黄河水质污染的主要因子，DO和pH对水质的影响相对较小；黄河流域的12个监测断面可以划分为6大类，代表6种不同特征的水质，其中山西运城河津大桥水质最差，山东济南泺口水质情况最好.结果分析表明，复合模型具有一定的可靠性和实用性，可为环境治理和保护提供一定的参考.

因子分析；系统聚类；综合评价；水质参数

0 引言

近年来，由于黄河流域旅游业和周边工农业的快速发展，导致黄河水污染日趋严重.为了能更合理地治理黄河水污染问题，我们首先得对黄河水域的污染情况作出科学合理的评价.目前在水质综合评价方面的方法有多种，其中包括单项参数评价法、系统聚类分析法、人工神经网络分析法、主成分分析法、层次分析法等[1]，但是每一种方法都有它的局限性.面对复杂的水质问题，运用单一的办法已经很难做出较为理想的分析评价.因此，通过建立复合模型，可以解决使用单一办法带来的局限性.

本文中运用多元统计分析[2]中的系统聚类分析和因子分析相结……