TSDEPI 043-2024 土壤有機污染物來源解析主成分分析法技術(shù)指南

ICS13.020.40CCSZ18SDEPITechnicalguideforsoubyPrincipalComponT/SDEPI043—2024前言 II 12規(guī)范性引用文件 13術(shù)語及定義 14土壤有機污染物來源解析工作流程 25土壤有機污染物樣品采集 26主成分分析模型（SPSS軟件）方法 7結(jié)果表達分析 8T/SDEPI043—2024本文件按照GB/T1.1—2020《標準化工作導則第1部分：標準化文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)則》的規(guī)定起本文件的某些內(nèi)容可能涉及專利。本文件的發(fā)布機構(gòu)不承擔識別專利的責任。本文件由山東省環(huán)境保護產(chǎn)業(yè)協(xié)會提出并歸口。本文件起草單位：山東大學、山東建筑大學、新汶礦業(yè)集團有限責任公司、濟南實華工程咨詢有限公司、山東魯金環(huán)境工程有限公司、香山紅葉集團有限公司。本文件主要起草人：崔兆杰、藺琨、任麗軍、何競宇、薛文秀、崔曉瑋、劉雷、潘哲、單紹磊、田偉、張程偉、劉佳、潘汝東、張琦、賀波、趙世剛、張琰蘋。1T/SDEPI043—2024土壤有機污染物來源解析主成分分析法技術(shù)指南本文件規(guī)定了土壤有機污染物來源解析主成分分析模型方法的樣品采集、主成分分析模型方法和結(jié)果表達分析等內(nèi)容。本文件適用于農(nóng)業(yè)用地、建設(shè)用地等開展土壤有機污染物來源解析工作。2規(guī)范性引用文件本文件內(nèi)容引用了下列文件或其中的條款，凡是注明日期的引用文件，僅注日期的版本適用于本標準，凡是未注明日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本文件。GB/T26411海水中16種多環(huán)芳烴的測定氣相色譜-質(zhì)譜法GB/T28189紡織品多環(huán)芳烴的測定GB/T36197土壤質(zhì)量土壤采樣技術(shù)指南GB/T39107消費品中可揮發(fā)性有機物含量的測定靜態(tài)頂空進樣法HJ25.1建設(shè)用地土壤污染狀況調(diào)查技術(shù)導則HJ25.2建設(shè)用地土壤污染風險管控和修復監(jiān)測技術(shù)導則HJ/T166土壤環(huán)境監(jiān)測技術(shù)規(guī)范HJ605土壤和沉積物揮發(fā)性有機物的測定吹掃捕集氣相色譜/質(zhì)譜法HJ642土壤和沉積物揮發(fā)性有機物的測定頂空/氣相色譜/質(zhì)譜法HJ703土壤和沉積物酚類化合物的測定氣相色譜法HJ743土壤和沉積物多氯聯(lián)苯的測定氣相色譜-質(zhì)譜法HJ784土壤和沉積物多環(huán)芳烴的測定高效液相色譜法HJ805土壤和沉積物多環(huán)芳烴的測定氣相色譜-質(zhì)譜法HJ834土壤和沉積物半揮發(fā)性有機物的測定氣相色譜-質(zhì)譜法HJ1019地塊土壤和地下水中揮發(fā)性有機物采樣技術(shù)導則HJ1021土壤和沉積物石油烴（C10-C40）的測定氣相色譜法術(shù)語和定義3術(shù)語及定義下列術(shù)語和定義適用于本文件。3.1主成分分析PrincipalComponentAnalysis（PCA）是一種數(shù)據(jù)降維的方法，通常用于通過將數(shù)量很多的變量轉(zhuǎn)換為仍包含集合中大部分信息的較少變量來降低數(shù)據(jù)集的維數(shù)。3.2方差貢獻率VarianceContributionRate是指一個主成分所能夠解釋的方差占全部方差的比例，這個值越大，說明主成分綜合原始變量信息的能力越強。2Bartlett球形檢驗Bartlet'sTestofSpher是分析主成分特征值的線形圖，用于確定主成分分析中保留的主成分數(shù)5.1布點宜采用HJ/T166進行布點，點位數(shù)應(yīng)不少于16個。5.3樣品檢測T/SDEPI043—2024土壤樣品有機污染物的檢測方法見表1。表1土壤樣品有機污染物的檢測方法苯4T/SDEPI043—2024萘苊芴菲蒽芘?5T/SDEPI043—20246主成分分析模型（SPSS軟件）方法6.1模型原理主成分分析（PCA）原理是設(shè)法將原來變量重新組合成一組新的互相無關(guān)的幾個綜合變量，同時根據(jù)實際需要從中可以取出幾個較少的綜合變量盡可能多地反映原來變量信息的統(tǒng)計方法。主成分分析法是一種數(shù)學變換的方法，把給定的一組相關(guān)變量通過線性變換轉(zhuǎn)化為另一組不相關(guān)的變量，這些新的變量按照方差依次遞減的順序排列。假設(shè)對p個變量進行了n次測量X=......................x1xpX=......................其中，xi表示如下：??xni引入一個新變量F，是原來P個變量的線性組合，表示如下：F1=α11x1+α21x2+ +αp1xp................F2=α12x1+α22x2+ +αp2xp................6Fp=α1p×1+α2pX2+.+αpp×p 對于一組樣本資料X,其中有m個觀測值x?,X?,..,Xm,7T/SDEPI043—2024（3）對數(shù)據(jù)進行標準化處理，Zji=得到協(xié)方差矩陣......................6.4計算相關(guān)系數(shù)矩陣根據(jù)標準化后的數(shù)據(jù)，計算相關(guān)系數(shù)矩陣。計算相關(guān)系數(shù)，=i,j=1,2,…,m得到相關(guān)系數(shù)矩陣R：?1（10）=......................?1（10）=......................即X矩陣的第i列的樣本序列和第j列的樣本序列之間的相關(guān)關(guān)系，其值為-1到1之間，且R矩陣應(yīng)該為對稱矩陣，即=。相關(guān)系數(shù)程度區(qū)分如下表2和表3所示：表2正負相關(guān)性表3相關(guān)性程度大小16.5計算特征值和特征向量12?21?1（11）1=......................協(xié)方差矩陣Σ是實對稱陣，知其特征值為非負，不妨設(shè)其特征值1≥2≥3≥…≥12?21?1（11）1=......................2=1222?28T/SDEPI043—2024若原先X的各個列代表的指標變量，合成向量，記為=1,2,…,，則有X的第i個特征值是衡量主成分影響力的重要指標，指的是每個主成分坐標軸所對應(yīng)的主成分變量能解釋多少原始數(shù)據(jù)中的變異（即方差）。特征值表示每個特征向量的重要程度，特征向量表示數(shù)據(jù)中的主要方向。6.6特征值排序?qū)⑻卣髦蛋凑諒拇蟮叫〉捻樞蜻M行排序，同時對應(yīng)的特征向量也進行相應(yīng)的排序。求出特征值后要按大小予以排列：λ1≥λ2>...≥λp≥0。如果特征值小于1，表示該主成分的解釋力非常低，一般以特征值大于1為篩選主成分的標準。6.7選擇主成分方差貢獻率越大，主成分綜合原始變量信息的能力越強。方差貢獻率的計算公式為：相應(yīng)的，主成分篩選中所確定的前m個主成分所能解釋的全部方差占總方差的比例稱為累計方差貢獻率。其公式為：第一主成分的方差貢獻率最大，它能解釋原始變量X1，X2，?,Xp的能力最強，第2，第3，?,第p個主成分的解釋能力依次遞減。主成分數(shù)量的選取則是根據(jù)累積貢獻率確定，一般要求累積貢獻率達到85%以上，這樣能保證新變量能包括原始變量的絕大多數(shù)信息。此外，土壤有機污染物主成分的個數(shù)選取有3個主要的衡量標準：保留的主成分使得方差貢獻率達到85%以上；保留的主成分的方差（特征值）大于1；碎石圖繪制了關(guān)于各主成分及其特征值的圖形，只需要保留圖形中變化最大之處以上的主成分即可。衡量標準的選擇無先后順序，達到某一個標準即可確定相應(yīng)的主成分。6.8構(gòu)建變換矩陣將選擇的k個特征向量按列形成一個新的矩陣，稱為變換矩陣。該矩陣可以對原始數(shù)據(jù)進行線性變換，將其映射到新的k維特征空間。6.9數(shù)據(jù)投影將原始數(shù)據(jù)通過變換矩陣進行投影，得到降維后的新數(shù)據(jù)。投影的計算方法是將原始數(shù)據(jù)與變換矩陣相乘。7結(jié)果表達分析（1）KMO取樣適合度檢驗和Bartlett球形檢驗這兩項檢驗是用來判斷是否可以進行主成分分析。對于KMO值：0.8以上非常合適做主成分分析，0.7-0.8之間一般適合，0.6-0.7之間不太適合，0.5-0.6之間表示差，0.5以下表示極不適合；對于Bartlett球形檢驗（p<0.05，嚴格來說p<0.01若顯著性小于0.05或0.01，說明可以做土壤有機污染物主成分9(2)方差解釋表格、成分矩陣