【摘 要】
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随着水质监测领域研究的深入，发现水质监测的生物指标与理化指标之间存在着复杂的关系。本文通过典型相关分析法研究两者之间的关系，并在典型相关分析的基础上将理化指标用综合
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随着水质监测领域研究的深入，发现水质监测的生物指标与理化指标之间存在着复杂的关系。本文通过典型相关分析法研究两者之间的关系，并在典型相关分析的基础上将理化指标用综合污染指数法分析得到的水质分级评价结果与通过生物指标得到的水质污染程度进行比较。希望将理化指标与生物指标结合起来表征水质污染程度。 本文将水质理化指标中的水温，pH值，悬浮物，总硬度，溶解氧，高锰酸盐指数，生化需氧量，非离子氨，亚硝酸盐，硝酸盐等和生物指标中的大型蚤死亡率，平均微核率，P指数，藻类属数，浮游植物个体总数之间的相关关系进行了分析，将理化指标作为自变量，生物指标作为因变量，使用SAS软件实现了对大量监测数据的典型性相关分析，找到了在典型变量中影响相对较大的主要变量。因而找到最能评价水质的典型指标。据1992～2000年全部水质监测数据的典型性分析结果可知，理化指标的典型变量中悬浮物、高锰酸盐指数和生化需氧量在典型综合变量中的解释地位最高。在生物指标的典型变量中浮游植物，微核技术P指数，藻类属数三项指标占主要解释地位。 本文根据不同断面的监测数据进行典型性相关分析，并和综合污染指数评价方法结合起来找到了关于水质理化指标和生物指标的相关关系。 本文在对典型相关分析的解释过程尽量在最有效的输出结果中进行有效的分析。对利用典型性相关分析方法寻找水质理化指标和生物指标之间相关关系的有效性作了不同的检验与对比。通过典型性相关分析的尝试，确定典型性相关分析能够在大量监测数据里找到最本质，最典型的信息。证实了典型性相关
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