《表4 最佳复合指纹因子：基于复合指纹识别技术的西藏错那湖东岸风沙来源的定量化分析》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于复合指纹识别技术的西藏错那湖东岸风沙来源的定量化分析》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

6个初步筛选出的指纹因子再经逐步判别分析筛选后，有4个指纹因子MnO、Na2O、Ba、Ti2O入选最佳复合指纹因子组合，前三步的累积正确判别率依次为77.1%、91.4%和94.3%，最终的累积正确判别率可达94.4%（表4）。在2个物源区的基础上，如果将每个物源区的物质类型分为3类，那么一共可分为6种物源类型，依次为东岸残破积物、东岸冲洪积物、东岸湖积物、北岸残破积物、北岸冲洪积物和北岸湖积物。但是经Kruskal-Wallis H检验和多元判别分析后，其判别正确率仅为57.1%，表明在此种分类下并不能有效区分这6种不同物源类型，也即只能区分出东岸和北岸2个岩性不同的物源区，而不能再进一步区分每个具体的物质类型，这是因为错那湖地区的空间范围较小，尚不足以形成明显的元素迁移序列，导致不同沉积物类型的元素迁移差异很小。