判别分析在金矿核物探异常定性中的应用

以马脑壳金矿为例,运用判别分析方法对核物探探测异常进行定性判别研究。通过SPSS软件运用费歇判别和逐步判别两种分析方法,定性非矿异常准确率分别达到83.3%和66.7%,定性有矿异常准确率分别达到89.7%和91.4%。     

饮水质量的临界致病因子分析

通过建立和求解一个地区饮水水溶液模型可获得标准致病水与非致病水的各种化学组份活度。使用以所有水溶组份活度为变量的多元逐步判别分析,确定出临界致病因子,能有效地进行水质判别。通过对某氟中毒地区饮水实例研究表明,临界致病因子分析法是成功的,并经对水中总氟浓度按照临界致病因子的分解,发现总氟浓度在一定区间内无法用来判别水质。这一区间的存在说明,为什么制定适宜的饮水总氟浓度标准是困难的。     

主成分判别分析分类方法在地理国情普查样本解译中的应用

提出了一种主成分判别分析分类方法。通过在地理国情普查样本解译中的应用实验证明,主成分判别分析分类方法能够利用少量的样本实现更优的分类精度。     

鱼类矢耳石形态分析及其在群体识别中的应用实例研究

利用表征性耳石形态变量(大小变量和轮廓变量)分析方法研究了渤海近岸与长江口水域四个刀鲚(Coilia nasus)群体的识别问题,对比分析了协方差(ANCOVA)校正法和异速生长(allometric growth)校正法在耳石形态分析中去除体长效应的应用效果。研究结果表明,两种体长校正法对四个群体的判别分析结果未产生显著影响,总体识别成功率分别为50.3%和56.5%,群体内个体识别成功率分别为39.5%—90.0%和34.0%—65.1%;长江口水域不同体长组刀鲚个体的耳石形态差异显著,表明其耳石形态特质随鱼类个体生长而变化,协方差校正法和异速生长校正方法的体长组别间的总体识别成功率分别为94.8%和98.8%。整体上,耳石轮廓变量(如矩形趋近率、圆度、分形维数、傅立叶系数等)对刀鲚群体间或体长组别间识别的贡献值高于耳石大小变量(如周长、平均直径、重量、面积等),而二者结合能更有效地识别各地理群体或体长组别个体。     

矿井涌水水源判别的GRA-SDA耦合模型

选取矿井涌水水源判别中常用的灰色关联分析和逐步判别分析作为基础模型,分析了两者的优缺点及单独使用中存在的问题,提出耦合判别思路,设计了GRA-SDA耦合式水源判别模型。利用某矿区实际样本数据,选取Na++K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO42-、HCO3-共6组离子以及矿化度作为判别因子,对该模型进行实例验证。分析表明,该模型判别结果与实际情况吻合较好,与单独使用一种分析方法相比较,有效地提高了水源判别正确率。     

Geoaccumulation and distribution of heavy metals in the urban river sediment

Current study presents the application of chemometric techniques to comprehend the interrelations among sediment variables whilst identifying the possible pollution source at Langat River,Malaysia.Surface sediment samples（0-10 cm）were collected at 22 sampling stations and analyzed for total metals（~（48）Cd,~（29）Cu,~（30）Zn,~（82）Pb）,pH,redox potential（Eh）,salinity,electrical conductivity（EC）,loss on ignition（LOI）and cation exchange capacity（CEC）.The principal component analysis（PCA）scrutinized the origin of environmental pollution by various anthropogenic and natural activities：four principal components were obtained with 86.34%（5 cm）and88.34%（10 cm）.Standard,forward and backward stepwise discriminant analysis effectively discriminate 2variables（84.06%）indicating high variation of heavy metals accumulation at both depth.The cluster analysis accounted for high input of Zn and Pb at LA8,LA 10,LA 11 and LA 12 that mergers three（5 cm）and four（10cm）into clusters.This is consistent with the contamination factor（C_1）that shows high Cd（LA 1）and Pb（LA 7,LA 8,LA 10,LA 11 and LA 12）contaminations at 5cm.These indicate that Pb and Zn are the most bioavailable metals in the sediment with significant positive linear relationship at both sediment depths.Therefore,this approach is a good indication of environmental pollution status that transfers new findings on the assessment of heavy metals by interpreting large complex datasets and predicting the fate of heavy metals in the sediment.     

竹亚科植硅体形态学研究及其生态学意义

选择我国常见的竹亚科19属64种进行系统的植硅体形态学研究,对竹亚科特有的长鞍型植硅体的长度、宽度、高度(侧面宽)和硅质颗粒数目等参数进行了测量。研究发现,合轴散生竹长鞍型植硅体个体最大(长度20.6±0.2m,宽度12.8±0.5m,高度12.4±0.1m,颗粒数2.8±0.5),单轴散生竹次之(长度18.8±0.8m,宽度11.7±0.4m,高度11.8±0.3m,颗粒数1.9±0.1),复轴混生竹再次(长度18.3±1.5m,宽度11.2±1.5m,高度11.4±1.7m,颗粒数1.8±0.4),合轴丛生竹最小(长度18.0±1.8m,宽度9.7±0.5m,侧面宽10.1±1.4m,颗粒数2.6±0.3)。经判别分析显示以长鞍型植硅体三维形态参数和硅质颗粒数目为变量可以区分竹亚科植物各生态型,并初步明确了长鞍型植硅体形态与竹亚科生态型的对应关系,探讨了其与竹亚科植物生境条件之间的对应关系,以及在竹亚科植物演化序列中的意义,为利用竹亚科长鞍型植硅体形态进行古环境分析提供了基础性资料。     

判别分析在判别油层、油水同层及水层方面的应用

判别分析是由已知不同类型的总体建立判别函数,再用判别函数判断未知个体所属类型的多元统计方法。该方法在地质学、生物学、农学、医学等领域有着广泛的应用。以岩性系数、孔隙度、侵入系数、含油饱和度四个观测变量,用判别分析法对油层、油水同层和水层构建判别函数,并对已知样本进行了重新归类。结果证明,所建立的数学模型效果良好,可以用于试油层的判别。该数学模型与传统的方法相比,将数学函数用于油气勘探领域是一种新的有益探索。     

矿区地下水系统水质分类判别的多元统计分析

以某矿区地下水系统为例,对该矿区地下水水化学资料进行了多元统计分析方法耦合应用研究,主要包括利用因子分析对存在相关关系的离子变量进行空间降维处理,找出能够反映众多离子信息的基础变量(正交因子),以其作为系统聚类变量;运用系统聚类法获取能代表各地下水子系统水化学特征的典型水样;使用贝叶斯逐步线性判别分析建立地下水各子系统水化学判别模型(判别函数),并对随机检验样品进行判别归属和判别模型统计检验。结果表明:这是一种稳定性较好且切实有效的、适用于矿区地下水系统水化学分类及水源水化学判别的方法。     

焦作矿区突水水源判别模型

根据各含水层典型水样的化学资料，用判别分析方法建立底板突水和顶板突水的水源判别模型，以指示测试交水点水样来自哪个含水层和给出归属该含水层的概率。