《表3 B组因子分析旋转成分矩阵》

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《基于受体模型和控制单元分区的流域污染源解析——以永定河张家口段为例》

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将A、B两组监测断面的原始数据进行因子分析，分析各组水质变化的关键因子，识别主要污染源，结果如表2、表3所示。用Kaiser-Meyer-Olkin（KMO）和Bartlett球形检验方法对监测数据进行相关矩阵检验，A组、B组的KMO分别为0.563、0.524，Bartlett显著性分别为0.000、0.000，满足P<0.05置信区间，检验结果表明因子分析是有效的。