SPSS综合运用--以我国城市空气质量分析为例

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1、-SPSS的综合运用以我国城市空气质量分析为例年欢管理科学与工程 2021200644一实验目的近年来随着现代化和工业化的进程,我国大气污染状况十分严重,主要呈现煤烟型污染特征,城市大气环境中总悬浮颗粒浓度普遍超标、二氧化硫污染保持在较高水平、机动车尾气污染物排放总量迅速增加、氮氧化物污染趋势加重、全国形成多个酸雨区等,危害生态环境、影响人民群众身体安康。从污染物构成来看,我国大气污染来源主要有三个方面:一是生活污染源,包括饮食或取暖时燃料向大气排放有害气体和烟雾;二是工业污染源,包括火力发电、钢铁和有色金属冶炼,各种化学工业给大气造成的污染;三是交通污染源,包括汽车、飞机、火车、船舶等交通工

2、具的煤烟、尾气排放。本文通过聚类分析和主成分分析法,研究我国主要城市的空气质量,以及各参数对空气质量好坏的影响以及最主要的影响因素。并据此提出科学合理的对策建议。二问题描述在2021年之前,大局部人对于雾霾天气的认知都会自然而然觉得是的事。然而,12月伊始,我国遭受了入冬以来最大围雾霾天气,今年12月伊始,我国中东部地区迎来了严重雾霾事件,几乎涉及中东部所有地区。*、等多地空气质量指数到达六级严重污染级别,使得京津冀与长三角雾霾连成片。由于能见度过低,导致多处高速公路封道关闭,给车辆出行带来了不便,也严重影响了市民的正常工作与生活。三数据来源 通过查询中华人民国国家统计局官方的国家统计数据库,

3、中国统计年鉴获得。四案例中使用的SPSS方法1. 描述性分析2. 相关分析3. 聚类分析4. 主成分分析五实验容与步骤1. 城市空气质量因素的描述性统计本实验对城市空气质量的可吸入颗粒物、二氧化硫、二氧化氮、空气质量到达及好于二级的天数、年平均气温和年平均相对湿度六项影响空气质量的因素做描述性统计分析,包括频数、极小值、极大值、均值和标准差五个工程,见表1.1。表1.1 描述统计量描述统计量N极小值极大值均值标准差可吸入颗粒物31.040.138.09121.021762二氧化硫31.008.079.03902.015930二氧化氮31.016.068.04005.011855空气质量到达及好

4、于二级的天数31244365326.8127.463年平均气温315.223.313.8774.9856年平均相对湿度31348163.3511.047有效的 N 列表状态31从表1.1可以看出,在影响空气质量的因素中,可吸入颗粒物的最小值为0.04毫克/立方米,最大值为0.138毫克/立方米,平均值为0.9121毫克/立方米,标准差为0.21762;二氧化硫的最小值为0.08毫克/立方米,最大值为0.079毫克/立方米,平均值为0.03902毫克/立方米,标准差为0.01593;二氧化氮的最小值为0.016毫克/立方米,最大值为0.068毫克/立方米,平均值为0.04005毫克/立方米,标准

5、差为0.011855;空气质量到达及好于二级的天数最小值为244天,最大值为365天,平均值为326.81天,标准差为27.463;年平均气温的最小值为5.2摄氏度,最大值为23.3摄氏度,平均值为13.877摄氏度,标准差为4.9856;年平均相对湿度最小值为34%,最大值为81%,平均值为63.35%,标准差为11.047。2.相关分析(1) 按照顺序:分析相关双变量翻开相关分析的对话框(2) 在简单相关分析的主对话框中将所有变量选入变量中。在显著性检验框中,有双侧检验和单侧检验。系统默认是双侧检验。(3) 点击OK,输出结果见表2.1。 表2.1 Pearson相关系数相关性可吸入颗粒物

6、二氧化硫二氧化氮空气质量到达及好于二级的天数年平均气温年平均相对湿度可吸入颗粒物Pearson 相关性1.560*.460*-.901*-.412*-.132显著性双侧.001.009.000.021.480N313131313131二氧化硫Pearson 相关性.560*1.311-.468*-.448*-.232显著性双侧.001.089.008.011.210N313131313131二氧化氮Pearson 相关性.460*.3111-.359*-.040.073显著性双侧.009.089.047.831.696N313131313131空气质量到达及好于二级的天数Pearson 相关性

7、-.901*-.468*-.359*1.412*.241显著性双侧.000.008.047.021.192N313131313131年平均气温Pearson 相关性-.412*-.448*-.040.412*1.617*显著性双侧.021.011.831.021.000N313131313131年平均相对湿度Pearson 相关性-.132-.232.073.241.617*1显著性双侧.480.210.696.192.000N313131313131*. 在 .01 水平双侧上显著相关。*. 在 0.05 水平双侧上显著相关。 表2.1给出了Pearson相关系数,以一个矩阵的形式表现出来。

8、从中可以看出,可吸入颗粒物、二氧化硫、二氧化氮空气质量到达好于二级的天数、年平均温度和年平均相对湿度的相关系数分别为0.901、0.56、0.46、0.468、0.617和0.617,在这些数据的右边都有两个星号,表示在0.01的显著性水平下,是显著相关的,还有一些相关系数带有一个星号表示在0.05的显著性水平下,相关系数是显著的。故得出空气质量到达及好于二级的天数和可吸入颗粒物、二氧化硫和二氧化氮在0.01置信度条件下呈高负相关,其中空气质量到达及好于二级的天数和可吸入颗粒物的相关性大雨二氧化硫和二氧化氮与空气质量到达及好于二级的天数的相关性;空气质量到达及好于二级的天数和年平均温度、年平均

9、相对湿度在0.01置信度条件下呈高度正相关,其中年平均温度与空气质量到达及好于二级的天数相关性等于平均相对湿度与空气质量到达及好于二级的天数的相关性。3. 聚类分析3.1.衡量指标 衡量指标的选取对于聚类分析来说至关重要,具有决定性的意义,影响空气质量好坏的因素有很多,有,温度,湿度等等,为此本文选取了四个指标,分别是可吸入颗粒物,二氧化硫,二氧化氮,空气质量到达及好于二级的天数。用以衡量我国主要的31个城市的空气质量,数据来源于中国统计年鉴2021年:3.2操作步骤(1) 选择分析分类系统聚类 翻开系统聚类分析对话框。(2) 在主对话框中将用于聚类的所有变量选入变量,把区分样本的标签变量选入

10、标注个案。(3) 单击方法按钮,展开分层聚类分析的方法选择对话框。(4) 点击统计量选中合并进程表。选择方案围分别输入2和4,点击继续回到主对话框,此时分析结果中就包含了凝聚状态表。点击绘制选中树状图,点击继续回到主对话框,此时分析结果中就包括了冰柱图。(5) 点击保存,然后再弹出的对话框中点击继续,最后回到主对话框中点击OK。完成上述步骤后,会得到凝聚状态表表3.1和树状图图3.2。表3.1 分成24类时各地区所属的类别群集成员群集成员案例4 群集3 群集2 群集案例4 群集3 群集2 群集1: 北 京 1118: 哈 尔滨 1112: 天 津 1119: 上 海 1113: 石 家 庄 1

11、1110: 南 京 1114: 太 原 11111: 杭 州 1115: 呼和浩特 11112: 合 肥 1116: 阳 11113: 福 州 1117: 长 春 11114: 南 昌 11115: 济 南 11124: 贵 阳 11116: 州 11125: 昆 明 11117: 武 汉 11126: 拉 萨 22118: 长 沙 11127: 西 安 11119: 广 州 11128: 兰 州 33220: 南 宁 11129: 西 宁 11121: 海 口 22130: 银 川 11122: 重 庆 11131: 乌鲁木齐 43223: 成 都 111H I E R A R C H I

12、C A L C L U S T E R A N A L Y S I S Dendrogram using Average Linkage (Between Groups) Rescaled Distance Cluster bine C A S E 0 5 10 15 20 25 Label Num +-+-+-+-+-+ 南 京 10 -+ 成 都 23 -+-+ 武 汉 17 -+ +-+ 杭 州 11 -+ +-+ 北 京 1 -+ | 呼和浩特 5 -+ | 南 昌 14 -+-+ | 贵 阳 24 -+ +-+ | 阳 6 -+ | +-+ 重 庆 22 -+ +-+ | | 银 川

13、 30 -+-+ | | | | 西 宁 29 -+ | | | | | 哈 尔 滨 8 -+ +-+ | | | 州 16 -+-+ | +-+ | 石 家 庄 3 -+ | | | +-+ 济 南 15 -+ +-+ | | | 天 津 2 -+ | | | | 西 安 27 -+ | | | 太 原 4 -+ | | 福 州 13 -+-+ | | 南 宁 20 -+ +-+ +-+ 广 州 19 -+-+ | | | 昆 明 25 -+ +-+ | | 上 海 9 -+-+ | +-+ 长 沙 18 -+ | | | | 长 春 7 -+ | | | 合 肥 12 -+ | | 海 口

14、 21 -+-+ | 拉 萨 26 -+ | 兰 州 28 -+-+ 乌鲁木齐 31 -+ 图3.2 树状图 从图3.2可以直观地观测整个聚类过程和结果。图中的第一行给出的是聚类方法系统聚类分析;第2行给出的是计算类间距离的方法是Ward method;第3行是类别合并的相对距离,它是把类别间的最大距离作为相对距离25,其余的距离都换算成与之相比的相对距离大小。 图3.2中左边一列是参加聚类的对象;第2列是地区的编号;图3.2中线的长短表示类别之间的相对距离远近。该图提供了131个类别的所有分类结果,想要分成几类可根据实际情况而定。本例分成四类比拟适宜,每一类别中包括的地区如表3.3所示。 表

15、3.3 31个地区分成四类时的系统聚类结果 类别 地区 地区个数第一类, 5第二类呼和浩特,*, 14第三类, 8第四类,乌鲁木齐 4 从聚类分析谱系图可以看出,在不同的聚类标准下,聚类的结果不同:当距离为0时,每个样本为单独的一类,即31个城市各自为一类;当距离为25时,31个城市被归为一类;在这里我们将城市分成四类:第一类:,;第二类:呼和浩特,*,;第三类:,;第四类:,乌鲁木齐4. 主成分分析4.1实验步骤(1) 按照顺序:分析降维因子分析 进入因子分析主对话框中,将左侧所有变量都选入变量中。(2) 单击抽取按钮,弹出因子分析:抽取对话框,选中Scree plot以显示碎石图。点击Co

16、ntinue按钮,返回到主对话框。此对话框中的默认选项说明此次主要成分分析是觊觎相关系数矩阵进展的,是按照特征根大于1的原则提取成分。(3) 点击Scores按钮,弹出对话框因子得分,选中因子得分系数矩阵点击Continue按钮,返回主对话框。(4) 点击主对话框中的OK,可以得出输出结果,见表4.14.5和图4.6。表4.1munalities变量共同度公因子方差初始提取可吸入颗粒物1.000.878二氧化硫1.000.721二氧化氮1.000.742空气质量到达及好于二级的天数1.000.782年平均气温1.000.799年平均相对湿度1.000.781提取方法:主成份分析。 表4.2To

17、tal Variance E*plained方差奉献表解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 %12.97449.57049.5702.97449.57049.5702.55642.60442.60421.40723.44573.0151.40723.44573.0151.82530.41173.0153.63910.65383.6684.5739.55393.2215.3305.49798.7186.0771.282100.000提取方法:主成份分析。 表4.3 ponent Matri*因子载荷矩阵成份12可吸入

18、颗粒物.888.300二氧化硫.739.022二氧化氮.478.604空气质量到达及好于二级的天数-.864-.189年平均气温-.683.577年平均相对湿度-.447.763提取方法 :主成分分析法。a. 已提取了 2 个成份。 表4.4 ponent Score Coefficient Matri*主成分得分系数矩阵旋转成份矩阵a成份12可吸入颗粒物.915-.201二氧化硫.644-.363二氧化氮.721.271空气质量到达及好于二级的天数-.838.284年平均气温-.286.847年平均相对湿度.011.884提取方法 :主成分分析法。 旋转法 :具有 Kaiser 标准化的正交

19、旋转法。a. 旋转在 3 次迭代后收敛。表4.5 ponent Score Covariance Matri*主成分得分系数矩阵成份转换矩阵成份121.856-.5162.516.856提取方法 :主成分分析法。 旋转法 :具有 Kaiser 标准化的正交旋转法。 图4.6 碎石图 表4.7成分矩阵成份影响因素12可吸入颗粒物.888.300二氧化硫.739.022二氧化氮.478.604空气质量到达及好于二级的天数-.864-.189年平均气温-.683.577年平均相对湿度-.447.763提取方法 :主成分分析法。a. 已提取了 2 个成份。4.2结果分析(1) 表2.1中的相关系数说明

20、六个变量之间存在显著相关性,可以进展主成分分析。(2) 表4.1为变量共同度,表中最后一列的数据都大于0.720,说明提取的主成分对每个变量的解释程度都较高。(3) 表4.2为方差奉献率,合计是特征根,方差的%是每个特征根对应的方差奉献,累计%是累计方差奉献;初始特征值列出了所有的主成分,并按照特征根的大小排列,而提取平方和载入对应的是提取主要成分后的各项指标。可以看出两个主成分,因为有两个特征根大于1.由表4.2可以看出,第一主成分的特征根为2.974,方差奉献率为49.570%,第二个主成分的特征根为1.407%,方差奉献率为23.445%,两个主成分的累计方差奉献率到达73.015%,即

21、两个主成分共解释了总变异的73.015%,进一步说明提取两个主成分是比拟适宜。(4) 图4.6为碎石图,实际上是按特征根大小排列的主成分折线图。横坐标表示第几主成分,纵坐标表示特征根的值,本例在第三个特征根处变得比拟平缓,说明可以提取两个主成分。(5) 表4.4为主成分得分系数矩阵,根据该矩阵,可以写出以标准化的原始变量表示的主成分的表达式。假设记标准化的原始变量为z*1、z*2、z*3、z*4,两主成分记为f1、f2,则表达式为: f1=0.915z*1+0.644z*2+0.721z*3-0.838z*4f2=-0.201z*1+0.363z*2+0.271z*3+0.284z*4 用这三

22、个因子代替原来的六个变量可以概括全部信息的83.668%,因此,描述空气质量,可以用这三个因子,使问题更进一步简化、明了。如将31个城市的标准化变量值带入上式,即可得31个城市的主成分得分。 6由表4.7可以看出,在第一主成分上,可吸入颗粒物的得分最高,说明可吸入颗粒物是我国主要城市空气污染的主要污染源。在第二主成分上,年平均相对湿度的得分最高,说明湿度在一定程度上也能够影响空气的质量。5. 结论按照聚类分析的结果,可以将我国的31个城市的空气质量分为四类:第一类型的城市属于污染型城市,这些城市人口密集,交通拥挤,工业兴旺,像这样的全国政治文化中心,汽车拥有量很大,汽车尾气的排放量对空气的污染

23、十分严重,大气急需改善;第二类型的城市属于轻微污染型,这些城市的工业类型多以轻工业为主,对大气的污染较轻;第三类型的城市空气质量良好,不会影响人体的安康;第四类型的城市空气质量优,其中作为我国独具特色的一个旅游城市,不能以先开展再治理的短浅目光来开展经济,一定要重视环境保护。 此外,可得出中国近年来空气质量的污染主要是由于可吸入颗粒物,严重影响人体安康,故各个城市应该致力于控制和减少可吸入颗粒物的排放,比方植树造林,增加绿地面积,尽量减少裸露的地面;城市施工时应注意防止造成大量的扬尘;加大产业调整力度,加快淘汰落后产能,积极推广清洁能源;实施机动车高排放标准,加快油品升级,加大高排放车辆检测力度,努力改善城市拥堵状况,严控机动车污染。. z

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