聚类分析在秦淮河水质指标相关性研究中的应用

• 作者: 周密 马振
• 来源期刊: 水文
• 学科: 地球科学
• 关键词: 水质指标 相关性 聚类分析 线性回归 大数据
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 技术应用
• 页码范围: 77-80
• 页数: 4页
• 分类号: X830
• 字数: 2900字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0852.2018.01.013

摘要

随着水质监测尺度和监测网络的扩大,传统的水质指标相关性分析的方法已经不能适应于庞大的水质数据.而采用聚类分析法,在对水质指标进行降维处理的同时,可以筛选出水质相关项.利用SPSS软件计算水质指标相关系数矩阵,并绘制聚类分析树形图,对已知水质数据进行相关性分析,结果发现秦淮河东山站水体总有机碳和高锰酸钾指数、总氮和氨氮具有较强相关性.结合线性回归方程的验证,证明R型聚类分析在庞大数据背景下的水质指标相关性研究中具有较好的效果,可以在水污染治理、水质监测评价中发挥较好的作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周密	河海大学水文水资源学院	32	130	6.0	9.0
2	马振	河海大学水文水资源学院	2	7	1.0	2.0