【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于水生态水质筛查，尤其是一种用概率统计分析模型定量筛查湿地水质风险因子可能发生的概率，不同于因子分析只能定性分析筛查风险因子。
技术介绍
1、由于环境污染和水生态破坏直接影响了人类的生存和发展，我国越来越重视对水生态的保护。各类污染水必须经过适当处理，才能达到不同用途的再生水水质标准。由此，再生水水质监测与评价作为环境科学的一个分支也随之产生和发展。
2、由于水质监测数据信息量大，随机性较强，随着年度进展，信息巨量增加，重复量也巨大，筛查各种随机因素的影响的水质指标信息的难度也随之增加。主成分分析和因子分析能够有效的对数据信息进行降维处理是解决这一问题的有效方法。学者通过对我国江河、湖泊、湿地、水库、城市污水或工业废水适当处理的再生水等水质监测和对数据特性及统计问题分布问题的分析，提出运用主成份分析法和主因子分析方法对水质污染组分进行识别、筛查、分析及评价，探讨水质变化原因及其变化规律。
3、寒区湿地水质风险因子筛查通常采用因子分析方法，用得分对风险因子的成因和影响进行综合评价，没有定量给出具体的风险指标。由于这类方法只对各类污染指标监测的随机信息进行定性分析，不能给出定量指标，只能指出问题所在，不能明确重点污染元素发生的可能性和发生时间。这样的结果不能使水质管理部门明确哪种污染风险因子何时最可能发生，或者说应该在何时对某种风险因子及时进行处理最为经济有效。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种寒区湿地水质风险因子筛查的方法，不仅可以解决因子分析
2、本专利技术采取的技术方案是，包括下列步骤：
3、(一)、建立水质监测数据文件
4、(1).建立水质监测样本内容数据总表
5、1)以监测样本个数为行，样本的检测指标个数为列，水质监测样本有n个，称之为样本容量，每个样本的监测指标有m个，为随机变量的维数；
6、则监测样本矩阵表示为一个n×m阶的矩阵：
7、x＝(x1，x2，…xj，…xm)t
8、xj为列向量，j＝1，2，...，m，或
9、x＝ax(1)
10、a为n×m阶由监测数据构成的常数矩阵a＝[a1，a2…，am]，aj(j＝1，2，...，m)为监测数据表达的列向量，x＝(x1，x2，…，xm)t为m维随机变量；
11、2)为方便理解监测样本数据矩阵的含义和使用，将其用excel表格格式表达，监测样本矩阵补充如下内容：
12、a.在监测数据矩阵左端对样本个数进行排号；
13、b.在矩阵上部增加3行，第一行为监测指标名称，第二行为监测指标的排号，第三行为监测指标的标准值；
14、c.在矩阵右端增加一列，为样本的监测日期；
15、d.在矩阵下部增加一行，用于确定大于或小于规定的标准值；
16、最后形成的excel表格为水质监测样本数据表；
17、(2).筛查计算要求样本数据容量的条件
18、由于本算法是进行总体筛查或按季节筛查的因子分析+概率计算，对样本容量有要求如下：
19、(1)因子分析的样本容量大于监测指标的个数，这是只做因子分析必须满足的条件；
20、(2)概率筛查样本容量大于监测指标的个数，一般不小于30，在进行按季节筛查计算时，样本容量可以不小于24。
21、(3).不分时段的寒区湿地水质风险总体筛查
22、对于不分时段的寒区湿地水质风险总体筛查，可越过“按季节筛查计算”项目，直接进行筛查计算。
23、(4).建立筛查计算的三个数据文件步骤
24、1)建立计算数据文件
25、数据文件名由使用者自行命名，为查找方便，建议用0开头，文件决定了程序计算的内容，文件名禁用h或n开头，h或n开头文件为程序识别后的分类文件，h开头文件为所选季节或时段数据，n开头文件为识别后没有确认的其余数据；
26、如果不想分季节或分时段，则启动计算后，直接进行顺序计算即可，计算数据文件建议用文本文件，即以扩展名为.txt的文件；
27、数据文件第一行填写数据的基本情况和计算要求，数据间隔可以用空格或逗号，具体如下：
28、第一个数据为样本个数+1，用于因子分析和概率筛查；
29、第二个数据为样本参与计算的指标数+1，用于因子分析和概率筛查；
30、第三个数据为要求累计方差贡献率取小数点后位数，用于因子分析；
31、第四个数据为要求累计方差贡献率，用于因子分析；
32、第五个数据为显著性水平α值，用于概率筛查；
33、第六个数据为隐藏因子荷载绝对值小于指定的数字，用于因子分析；
34、第七个数据为筛查风险因子的概率阈值，如果该数据小于等于0，则只进行因子分析，不进行可能发生的概率分析，用于概率筛查；
35、第八个数据为确定参数估计量可用性的概率序列计算组数，用于概率筛查；
36、第九个数据为所选时段的起始月份，用于因子分析和概率筛查；
37、第十个数据为所选时段的延续时长的月份数，用于因子分析和概率筛查。
38、进行总体筛查计算时，计算机自动不考虑第九个和第十个数据的作用进行总体筛查；
39、第一列为行号，为方便查看样本数据的编号；其它各列为监测样本规定的内容，每个样本占用一行，按照记录规定顺序录入；
40、第二行以下的数据简化填写：将水质监测样本数据表的标准值行起至第n行止，从标准值列起至列号为m止，并将第一行的“标准值”改写为数字“0”，这行数据为国标值，是水质达标与否的参照指标；
41、在数据文件的最后一行为辅助补充行，补充行的行号与第一行的第一个数据相同，补充行的数字与每一列对应的数据对应，0表示该列数值小于等于标准值规定达标，1表示该列数值大于标准值规定达标；
42、2)建立样本名称文件
43、样本名称文件是不能改变的专用文件名，名称为：样本名称.txt。
44、将水质监测样本数据表的日期列粘贴到样本名称.txt文件内，并将第一行的日期改写为标准值，因为分析结果在该位置显示对应标准值的计算结果；
45、3)建立元素名称文件
46、元素名称文件是不能改变的专用文件名，名称为：元素名称.txt；
47、将水质监测样本数据表的第一行粘贴到元素名称.txt，并将样本号和日期项删除，将每项元素按照行排列布置，计算结果与输入元素名称对应；
48、(5).完成建立3个数据文件即可进入筛查计算过程
49、计算过程中“数据文件的选择与识别”是为筛查过程建立初步文件，包括对数据进行“按季节进行数据识别”的过程；
50、这一步完成后，如果进行“按季节筛查计算本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种寒区湿地水质风险因子筛查的方法，其特征在于：包括下列步骤：
2.根据权利要求1所述的一种寒区湿地水质风险因子筛查的方法，其特征在于：所述步骤(一)建立水质监测数据文件中(1)建立水质监测样本内容数据总表中，2)监测样本矩阵补充如下内容：
3.根据权利要求1所述的一种寒区湿地水质风险因子筛查的方法，其特征在于：所述步骤(一)建立水质监测数据文件中(4)建立筛查计算的三个数据文件步骤中1)建立计算数据文件，数据文件填写数据具体如下：
4.根据权利要求1所述的一种寒区湿地水质风险因子筛查的方法，其特征在于：所述步骤(二)水质筛查计算的具体步骤中(3)“建立数据文件”包括主成分分析、因子分析和概率计算对应的数据格式文件，包括由式(3)生成的因子分析的协方差矩阵V：
5.根据权利要求1所述的一种寒区湿地水质风险因子筛查的方法，其特征在于：所述步骤(二)水质筛查计算的具体步骤中(4)“主成分得分”包括：
6.根据权利要求1所述的一种寒区湿地水质风险因子筛查的方法，其特征在于：所述步骤(二)水质筛查计算的具体步骤中(6)“不旋
7.根据权利要求1所述的一种寒区湿地水质风险因子筛查的方法，其特征在于：所述步骤(二)水质筛查计算的具体步骤中(7)“方差极大正交旋转”包括：
8.根据权利要求1所述的一种寒区湿地水质风险因子筛查的方法，其特征在于：所述步骤(二)水质筛查计算的具体步骤中(9)“巴特雷特BARTLETT检验”包括：
9.根据权利要求1所述的一种寒区湿地水质风险因子筛查的方法，其特征在于：所述步骤(二)水质筛查计算的具体步骤中(12)“风险因子概率筛查”包括：
10.根据权利要求1所述的一种寒区湿地水质风险因子筛查的方法，其特征在于：所述步骤(二)水质筛查计算的具体步骤中(17)“验证概率筛查模型的有效性”包括：
...【技术特征摘要】
1.一种寒区湿地水质风险因子筛查的方法，其特征在于：包括下列步骤：
2.根据权利要求1所述的一种寒区湿地水质风险因子筛查的方法，其特征在于：所述步骤(一)建立水质监测数据文件中(1)建立水质监测样本内容数据总表中，2)监测样本矩阵补充如下内容：
3.根据权利要求1所述的一种寒区湿地水质风险因子筛查的方法，其特征在于：所述步骤(一)建立水质监测数据文件中(4)建立筛查计算的三个数据文件步骤中1)建立计算数据文件，数据文件填写数据具体如下：
4.根据权利要求1所述的一种寒区湿地水质风险因子筛查的方法，其特征在于：所述步骤(二)水质筛查计算的具体步骤中(3)“建立数据文件”包括主成分分析、因子分析和概率计算对应的数据格式文件，包括由式(3)生成的因子分析的协方差矩阵v：
5.根据权利要求1所述的一种寒区湿地水质风险因子筛查的方法，其特征在于：所述步骤(二)水质筛查计算的具体步骤中(4...
【专利技术属性】
技术研发人员：周继元，杨金良，张春海，郑旻文，田琳，李大鹏，李佳超，周庆威，王宪国，史建勋，茹世荣，张丽梅，史强，章国荣，郑铎，
申请(专利权)人：吉林省水利科学研究院吉林省水利科技推广总站，吉林省水利水电工程质量检测中心，吉林省灌溉试验中心站，
类型：发明
国别省市：
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