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Técnicas estatísticas multivariadas, análise discriminante, análise de cluster e análise de componentes principais foram aplicadas ao conjunto de dados sobre a qualidade da água subterrânea da bacia de Longyan, na província de Fujian (China do Sul), para extrair os principais fatores que controlam as variações de fonte na hidroquímica e identificar os principais fatores que afetam a qualidade da água subterrânea. O conjunto de dados cobre dez parâmetros de poços monitorados em cinco locais típicos da região. Os resultados foram avaliados de acordo com os padrões de qualidade da água subterrânea sugeridos pela Especificação GB/T14848-93, “O Padrão de Qualidade da Água Subterrânea”. Os resultados da análise de cluster revelam que a água subterrânea na área de estudo é classificada em dois grupos (A: 2000–2007 e B: 2008–2011) entre os locais de amostragem, refletindo características regulares de variabilidade interanual. A análise de fatores/análise de componentes principais, aplicada aos conjuntos de dados dos dois grupos diferentes obtidos da análise de cluster, resultou em três fatores que representam 85,5% e 100% da variância total nos conjuntos de dados de qualidade da água, respectivamente. Três dos dez parâmetros processados pela análise discriminante obtiveram uma taxa de conformidade de 100%, o que permitiu uma redução na dimensionalidade do grande conjunto de dados, e também foi descoberto que a maioria dos parâmetros discriminantes (alcalinidade total, íon cloreto, íon sulfato) é responsável pela variação temporal da qualidade da água. Portanto, este estudo ilustra a utilidade das técnicas estatísticas multivariadas para interpretar conjuntos de dados complexos de qualidade da água, identificando fontes/fatores de poluição para uma gestão eficaz da qualidade da água subterrânea.
Chen et al. (Quarta,) estudaram essa questão.