近日，中国水产科学研究院南海水产研究所谷阳光、柯常亮、刘奇等以非限制性排序为基础，建立了渔业水域污染物来源的新方法，相关研究成果先后以《Nonmetric multidimensional scaling and adverse effects on aquatic biota of polycyclic aromatic hydrocarbons in sediments: A case study of a typical aquaculture wetland, China》《An unconstrained ordination- and GIS-based approach for identifying anthropogenic sources of heavy metal pollution in marine sediments》为题，分别发表在际知名刊物《Environmental Research》、《Marine Pollution Bulletin》上。

对环境中污染物来源分析，在以往的研究中，主要依据传统经典的多元统计分析，比如主成分分析、因子分析和聚类分析等；这类统计分析的最大问题是以丢失部分数据信息为代价和对单个变量的有限制性的要求（比如，单个变量要呈正态性等要求）。与之相比，非限制性排序方法则具有几乎提取数据的所有信息，且对单个变量没有限制性要求等优点。南海所团队分别选取粤东典型水产养殖区和珠江口渔业水域为例，并结合富集因子等技术手段，开展了有机污染物多环芳烃和无机污染物重金属的来源分析，结果表明，该新方法能够准确地判断污染物来源和提取几乎所有数据信息。

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http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0013935120300104

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0025326X19304539