最差因子判别法和单因子指数法的区别 单因子指数法污染

请问用单项污染指数法和内梅罗指数法如何评价土壤污染？ （1）单因子指数法Pi=Ci/Si式中：Pi为污染指数；Ci为污染物实测值；Si为污染物评价标准；i代表某种污染物。当Pi≤1时，表示土壤未受污染，Pi>；1时，表示土壤已受污染，且Pi值越大污染越严重。(2)内梅罗指数是一种兼顾极值或称突出最大值的计权型多因子环境质量指数。综合污染指数法：内梅罗综合污染指数法计算公式：P综＝{[(Ci/Si)2max+(Ci/Si)2ave]/2}1/2式中：P综为综合污染指数；(Ci/Si)max为土壤重金属元素中污染指数最大值；(Ci/Si)ave为土壤各污染指数的平均值。内梅罗指数特别考虑了污染最严重的因子，内梅罗环境质量指数在加权过程中避免了权系数中主观因素的影响，是目前仍然应用较多的一种环境质量指数。原发布者：19911120xcc采用单因子标准指数法进行水环境质量现状评价，评价结果见表3-4。pH评价模式：PpH＝(pHj－7.0)／(pHsu－7.0)pHj＞7.0PpH＝(7.0－pHj)／(7.0－pHsu)pHj≤7.0式中：pHj—第j取样点的pH值；pHsu—评价标准的上限值。DO评价模式：当DOj≥DOsSDO，j=|DOf－DOj|/(DOf－DOs)当DOj，j=10－9*DOj/DOs式中：SDO，j—DO的标准指数；DOf—某水温、气压条件下的饱和溶解氧浓度，mg/L，计算公式常采用DOf=468/（31.6+T），T为水温，℃。其它指标评价模式：Pi＝Ci/Si式中：Pi—第i项污染物的污染指数；Ci—第i项污染物的实测值，mg/L；Si—第i项污染物的评价标准值，mg/L。表3-4澄潭江水质评价指标由表3-4可知，澄潭江棠村断面处各污染物单因子指标均，能够满足《地表水环境质量标准》（GB3838-2002）表1中Ⅲ类标准要求；澄潭江上镜岭溪西和跃进水库断面处的各污染物单因子指标均≤1，能够满足《地表水环境质量标准》（GB3838-2002）表1中Ⅱ类标准要求，表明区域地表水环境质量较好。本次环评期间，为预测本项目排水对左于江水质环境影响，在左于江上取水样监测分析了COD值，测得左于江水质中COD约为3.2mg/L，达到《地表水环境质量标准》（GB3838-2002）表1中Ⅱ类标准。单因子污染指数法Si可以用土壤背景值吗？ 但因为污染指数还是还可以用土壤背景植物是不可以的吧。跪求内梅罗污染指数法和生命周期法的定义 内梅罗指数法：内梅罗指数法是当前国内外进行综合污染指数计算的最常用的方法之一。其计算公式为：P＝[(Pijmax2+Pijave2)/2]1/2，P为第j个样点的综合指数，Pijmax为第j个样点中所有评价污染物中单项污染指数的最大值；Pijave为第j样点中所评价污染物单项污染指数的平均值。一般综合污染指数小于或者等于1表示未受污染，大于1则表示已受污染，计算出的综合污染指数的值越大表示所受的污染越严重。内梅罗指数法的计算公式中含有评价参数中最大的单项污染分指数，其突出了污染指数最大的污染物对环境质量的影响和作用，克服了平均值法各个污染物分担的缺陷，但是其没有考虑土壤中各污染物对作物毒害的差别，而且最大值对所得结果的影响很大，有些时候可能会人为夸大一些因子的影响作用，同时根据内梅罗计算出来的综合污染指数，只能反映污染的程度而难于反映污染的质变特征，如果没有客观标准，在根据该指数进行污染程度的划分时，受到人为干扰因素的影响就会更大。水质评价中ph单因子指数怎么算 8.3 评价方法与评价模式 8.3.1 单因子评价模式 式中：Pi—某污染因子的污染指数即单因子污染指数；Ci—某污染因子的实测浓度*；Cio—某污染因子的评价标准；。采用单因子标准指数法能不能用于空气环境质量现状评价 新的大气导则没有单因子指数法的要求单因子指数法的方法简介及步骤 计算某一评价指标的污染指数公式为：单项指标污染指数：（2–1）或者（2–2）某断面综合污染指数：（2–3）式中 Pi—某一评价指标的相对污染值Ci—某一评价指标的实测浓度值Co—某一评价指标的最高允许标准值P—某断面的污染指数n—某断面内测点数计算单项参数溶解氧（DO）来说，其只值应随浓度增大而减小，因此它的计算式：2–4式子是根据国家及有关部门颁布的水环境质量标准，以L4作为溶解氧最低浓度标准值，以C i≥8作为河流未受污染时的情况.对于评价参数pH，由于它的Ci浓度值为7．0时，表明河流水质状况良好，Ci过高或过低均表示不同性质的污染。计算公式为：2–5式中：—pH 的最高浓度标准值pH 的最低浓度标准值单因子指数法的主成分分析方法 地理环境是多要素的复杂系统，在我们进行地理系统分析时，多变量问题是经常会遇到的。变量太多，无疑会增加分析问题的难度与复杂性，而且在许多实际问题中，多个变量之间是具有一定的相关关系的。因此，我们就会很自然地想到，能否在各个变量之间相关关系研究的基础上，用较少的新变量代替原来较多的变量，而且使这些较少的新变量尽可能多地保留原来较多的变量所反映的信息？事实上，这种想法是可以实现的，本节拟介绍的主成分分析方法就是综合处理这种问题的一种强有力的方法。第一节 主成分分析方法的原理主成分分析是把原来多个变量化为少数几个综合指标的一种统计分析方法，从数学角度来看，这是一种降维处理技术。假定有n个地理样本，每个样本共有p个变量描述，这样就构成了一个n×p阶的地理数据矩阵：如何从这么多变量的数据中抓住地理事物的内在规律性呢？要解决这一问题，自然要在p维空间中加以考察，这是比较麻烦的。为了克服这一困难，就需要进行降维处理，即用较少的几个综合指标来代替原来较多的变量指标，而且使这些较少的综合指标既能尽量多地反映原来较多指标所反映的信息，同时它们之间又是彼此独立的。那么，这些综合指标（即新变量)应如何选取呢？显然，。最差因子判别法和单因子指数法的区别 Doing nothing is doing ill.

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