SPSS的綜合運用——以我國城空氣質量分析為例

1、SPSS的綜合運用一一以我國城市空氣質量分析為例年歡治理科學與工程2021200644一實驗目的近年來隨著現代化和工業(yè)化的進程,我國大氣污染狀況十分嚴重,主要呈現煤煙型污染特征, 城市大氣環(huán)境中總懸浮顆粒濃度普遍超標、二氧化硫污染保持在較高水平、機動車尾氣污染物排放總 量迅速增加、氮氧化物污染趨勢加重、全國形成多個酸雨區(qū)等,危害生態(tài)環(huán)境、影響人民群眾身體健 康.從污染物構成來看,我國大氣污染來源主要有三個方面：一是生活污染源,包括飲食或取暖時燃 料向大氣排放有害氣體和煙霧；二是工業(yè)污染源,包括火力發(fā)電、鋼鐵和有色金屬冶煉,各種化學工業(yè) 給大氣造成的污染；三是交通污染源,包括汽車、飛機、火車、船

2、舶等交通工具的煤煙、尾氣排放.本 文通過聚類分析和主成分分析法,研究我國主要城市的空氣質量,以及各參數對空氣質量好壞的影響 以及最主要的影響因素.并據此提出科學合理的對策建議.二問題描述在2021年之前,大局部人對于霧霾天氣的認知都會自然而然覺得是北京的事.然而,12月伊始,我國遭受了入冬以來最大范圍霧霾天氣,今年 12月伊始,我國中東部地區(qū)迎來了嚴重霧霾事件, 幾乎涉及中東部所有地區(qū).天津、河北、山東、江蘇、安徽、河南、浙江、上海等多地空氣質量指數 到達六級嚴重污染級別,使得京津冀與長三角霧霾連成片.由于能見度過低,導致多處高速公路封道 關閉,給車輛出行帶來了不便,也嚴重影響了市民的正常工作

3、與生活.三數據來源通過查詢“中華人民共和國國家統(tǒng)計局官方網站的“國家統(tǒng)計數據庫,?中國統(tǒng)計年鑒? 獲得.四案例中使用的SPSS法1描述性分析2 .相關分析3 .聚類分析4 .主成分分析五實驗內容與步驟1城市空氣質量因素的描述性統(tǒng)計本實驗對城市空氣質量的可吸入顆粒物、二氧化硫、二氧化氮、空氣質量到達及好于二級的天數、 年平均氣溫和年平均相對濕度六項影響空氣質量的因素做描述性統(tǒng)計分析,包括頻數、極小值、極大 值、均值和標準差五個工程,見表 14表1.1描述統(tǒng)計量描述統(tǒng)計量N極 小值極 大值均 值標 準差可吸入顆粒物31.040.138；.09121.021762二氧化硫31.008.079.039

4、02.01593C二氧化氮31.016.068.04005.011855空氣質量到達及好于 二級的天數31244365326.8127.463年平均氣溫315.223.313.8774.9856年平均相對濕度31348163.3511.047肩效的N (列表狀態(tài))31從表1.1可以看出,在影響空氣質量的因素中,可吸入顆粒物的最小值為0.04毫克/立方米,最大值為0.138毫克/立方米,平均值為0.912信克/立方米,標準差為0.21762二氧化硫的最小值為 0.08毫克/立方米,最大值為0.079毫克/立方米,平均值為0.03902毫克/立方米,標準差為0.01593 二氧化氮的最小值為0.0

5、16毫克/立方米,最大值為0.068毫克/立方米,平均值為0.04005毫克/立方米, 標準差為0.011855空氣質量到達及好于二級的天數最小值為244大,最大值為365天,平均值為326.81天,標準差為27.463;年平均氣溫的最小值為5.2攝氏度,最大值為23.3攝氏度,平均值為13.87視 氏度,標準差為4.9856;年平均相對濕度最小值為34%,最大值為81%平均值為63.35%,標準差為 11.0475 .相關分析(1)根據順序：分析一一相關一一雙變量翻開相關分析的對話框(2)在簡單相關分析的主對話框中將所有變量選入“變量中.在“顯著性檢驗框中,有“雙 側檢驗和“單側檢驗.系統(tǒng)默

6、認是雙側檢驗.(3)點擊“OK,輸出2果見表2.1.表2.1 Pearsorf目關系數相關性可 吸入顆 粒物二氧化 硫二氧化 氮空 氣質量 到達及 :好于二 級的大 數年 平均氣 溫年 平均相 對濕度可吸入顆 粒物Pearson相關性1.* 560.*460-.90*1-.4*12-.132顯著 性雙側.001.009.000.021.480N31313131313,二氧化硫Pearson相關性.56*01.31,-.46*8-.4*48-.232顯著 性雙側.001.089.008.01.21(N31313131313,二氧化氮Pearson相關性.46*0.311-.35*9-.040.0

7、73顯著 性雙側.009.089.047.831.696N313131313131空氣質量 到達及好于二 級的天數Pearson相關性-.90*1-.*468-.*3591.4*12.241顯著 性雙側.000.008.047.021.192N313131313131年平均氣Pearson相關性-.41*2-._*448-.040.412*:1.617*顯著 性雙側.021.01.831.021.000N31313131313,年平均相 對濕度Pearson相關性-.132-.232.073.241.6*171顯著 性雙側.480.210.696.192:.000N31313131313,*.

8、在.01水平雙側上顯著相關*.在0.05水平雙側上顯著相關表2.1給出了 Pearso林目關系數,以一個矩陣的形式表現出來.從中可以看出,可吸入顆粒物、 二氧化硫、二氧化氮空氣質量到達好于二級的天數、年平均溫度和年平均相對濕度的相關系數分別為 0.901、0.56、0.46、0.468、0.617和0.617,在這些數據的右邊都有兩個星號,表示在 0.01的顯著性水平 下,是顯著相關的,還有一些相關系數帶有一個星號表示在 0.05的顯著性水平下,相關系數是顯著的.故得出空氣質量到達及好于二級的天數和可吸入顆粒物、二氧化硫和二氧化氮在0.01置信度條件下呈高負相關,其中空氣質量到達及好于二級的天

9、數和可吸入顆粒物的相關性大雨二氧化硫和二氧化 氮與空氣質量到達及好于二級的天數的相關性；空氣質量到達及好于二級的天數和年平均溫度、年平 均相對濕度在0.01置信度條件下呈高度正相關,其中年平均溫度與空氣質量到達及好于二級的天數相 關性等于平均相對濕度與空氣質量到達及好于二級的天數的相關性.6 .聚類分析6.1 .衡量指標衡量指標的選取對于聚類分析來說至關重要, 具有決定性的意義,影響空氣質量好壞的因素有 很多,有,溫度,濕度等等,為此本文選取了四個指標,分別是可吸入顆粒物,二氧化硫,二氧化氮, 空氣質量到達及好于二級的天數.用以衡量我國主要的31個城市的空氣質量,數據來源于中國統(tǒng)計年鑒 202

10、1年:12-19主要城市空氣質量指標2021年單位：毫克/立方米可吸入顆粒物二氧化硫二氧化氮空氣質量到達及空氣質量到達二級以上城 市(PM 10)(SO2)(NO2)好于二級的天數天數占全年比重%天北 京0.1130.0280.05628678.4天 津0.0930.0420.03832087.7石家莊0.0990.0520.04132087.7太 原0.0840.0640.02330884.4呼和浩特0.0760.0540.03934795.1沈陽0.0960.0590.03333291.0長 春0.0910.0260.04334594.5哈爾濱0.0990.0410.04631786.8上

11、 海0.0800.0290.05133792.3南 京0.0970.0340.04931786.8杭 州0.0930.0390.05833391.2合 肥0.1130.0220.02530383.0福 州0.0690.0090.03236098.6南 昌0.0880.0560.03834795.1濟 南0.1040.0510.03632087.7鄭 州0.1030.0510.04731887.1武 漢0.1000.0390.05630683.8長 沙0.0830.0400.04734193.4廣 州0.0690.0280.04936098.6南 寧0.0730.0260.03335196.2海

12、口0.0410.0080.016365100.0重 慶0.0930.0380.03132488.8成 都0.1000.0310.05132288.2貴陽0.0790.0490.03034995.6昆明0.0650.0370.044365100.0拉 薩0.0400.0090.02336499.7西 安0.1180.0420.04130583.6蘭 州0.1380.0480.04224466.8西 寧0.1050.0430.02631686.6銀 川0.0950.0380.03033391.2烏魯木齊0.1320.0790.06827675.66.2 操作步驟(1)選擇分析一一分類一一系統(tǒng)聚類翻

13、開系統(tǒng)聚類分析對話框.(2)在主對話框中將用于聚類的所有變量選入“變量,把區(qū)分樣本的標簽變量選入“標注個案(3)單擊“方法按鈕,展開分層聚類分析的方法選擇對話框.(4)點擊“統(tǒng)計量選中“合并進程表.選擇“方案范圍分別輸入“2和“4,點擊“繼續(xù)回到主對話框,此時分析結果中就包含了凝聚狀態(tài)表.點擊“繪制選中“樹狀圖,點擊“繼 續(xù)回到主對話框,此時分析結果中就包括了冰柱圖.(5)點擊“保存,然后再彈出的對話框中點擊“繼續(xù),最后回到主對話框中點擊“OK 0完成上述步驟后,會得到凝聚狀態(tài)表(表 3.1)和樹狀圖(圖3.2).表3.1分成24類時各地區(qū)所屬的類別群集成員群集成員案例4群集3群集2群集案 例

14、4群集3群集2群集1:北京1118:哈爾濱,2:天津1119:上海,3:石家莊11110:南京,4:太原11111:杭州,5:呼和浩特11112:合肥,6:沈陽11113:福州,7:長春11114:南昌,15:濟南11124:貴陽,16:鄭州11125:昆明,17:武漢11126:拉薩22,18:長沙11127:西安,19:廣州11128:蘭州3V3220:南寧11129:西寧,21:海口22130:銀川,22:重慶11131:烏魯木 齊4V xj223:成都111H I E R A R C H I C ACLL U S T E RA N A L Y S I SDendrogram using

15、 Average Linkage (Between Groups)25Rescaled Distance Cluster CombineC A S E 05101520LabelNum +南京10-十成都23-+-+武漢17-+ +-+杭州11-+ +北京1-+|呼和浩特5-+|南昌14-+-+|貴陽24-+ +|沈陽6-+|+-+重慶22-+-+ | |銀川30-+-+ | | | |西寧29-+| | | |哈爾濱8-+-+ | | |鄭州16-+-+ |+-+ |石家莊3-+ | |+濟南15-+ +-+|天津2-十 |西安27-+|太原4十 |福州13+十|南寧20-+廣州19-+-+

16、|昆明25-+ +|上海9-+-+|+長沙18-十 |長春7-+|合月巴12十|?？?1-+|拉薩26-+|蘭州28+烏魯木齊31 +圖3.2樹狀圖從圖3.2可以直觀地觀測整個聚類過程和結果.圖中的第一行給出的是聚類方法系統(tǒng)聚類分 析；第2行給出的是計算類間距離的方法是“ Ward method ;第3行是類別合并的相對距離,它是 把類別間的最大距離作為相對距離 25,其余的距離都換算成與之相比的相對距離大小.圖3.2中左邊一列是參加聚類的對象；第 2列是地區(qū)的編號；圖3.2中線的長短表示類別之間 的相對距離遠近.該圖提供了 131個類別的所有分類結果,想要分成幾類可根據實際情況而定.本例 分

17、成四類比擬適宜,每一類別中包括的地區(qū)如表3.3所示.表3.3 31個地區(qū)分成四類時的系統(tǒng)聚類結果類別地區(qū)地區(qū)個數第一類南京,成都,武漢,杭州,北與5第二類呼和浩特,南昌,貴陽,沈陽,重慶,銀川,西寧,哈爾濱,鄭州,石家莊,濟南,天津,西安,太原14第三類福州,南寧,廣州,昆明,上海,長沙,長春,合肥8第四類?？?拉薩,蘭州,烏魯木齊4從聚類分析譜系圖可以看出,在不同的聚類標準下,聚類的結果不同：當距離為0時,每個樣本為單獨的一類,即31個城市各自為一類；當距離為25時,31個城市被歸為一類；在這里我們將城 市分成四類：第一類：南京,成都,武漢,杭州,北京；第二類：呼和浩特,南昌,貴陽,沈陽,重

18、慶,銀川,西寧,哈爾濱,鄭州,石家莊,濟南,天 津,西安,太原；第三類：福州,南寧,廣州,昆明,上海,長沙,長春,合肥；第四類：?？?拉薩,蘭州,烏魯木齊7 .主成分分析7.1 實驗步驟(1)根據順序：分析一一降維一一因子分析 進入因子分析主對話框中,將左側所有變量都選入“變 量中.(2)單擊“抽取按鈕,彈出“因子分析：抽取對話框,選中“Scree plot以顯示碎石圖.點擊“Continue按鈕,返回到主對話框.此對話框中的默認選項說明此次主要成分分析是覬覦相關系數 矩陣進行的,是根據特征根大于1的原那么提取成分.(3)點擊“ScoreS按鈕,彈出對話框“因子得分,選中“因子得分系數矩陣點擊

19、“ Continue 按鈕,返回主對話框.(4)點擊主對話框中的“ OK,可以得出輸出結果,見表 4.14.5和圖4.6.表4.1CommunalitieS變量共同度)公因子方差初始提取可吸入顆粒物1.000.878二氧化硫1.000.721二氧化氮1.000.742空氣質量到達及好于二級 的天數1.000.782年平均氣溫1.000.799年平均相對濕度1.000.781提取方法：主成份分析.表 4.2Total Variance Explainsd方差奉獻表解釋的總分差1 份初始特征值提取平方和載入旋轉平方和載入 合 計方 差的%累積%合 計方 差的%累積%合 計方 差的%累積%12.97

20、449.57049.5702.97449.57049.5702.55642.60442.60421.40723.44573.0151.40723.44573.0151.82530.4173.0153.63910.65383.6684.5739.55393.2215.3305.49798.7186.0771.282100.000提取方法：主成份分析.表4.3 Component Matrix因子載荷矩陣)成份12可吸入顆粒物.888.30(二氧化硫.739.022二氧化氮.478.604空氣質量到達及好于二級的天數-.864-.189年平均氣溫-.683.577年平均相對濕度-.447.763提

21、取方法：主成分分析法.a.已提取了 2個成份.表 4.4 Component Score Coefficient Mat宦成分得分系數矩陣旋轉成份矩陣a成份12可吸入顆粒物.915.-.201二氧化硫.644-.363二氧化氮.721.27-空氣質量到達及好于二級的天數-.838.284年平均氣溫-.286.847年平均相對濕度.011.884提取方法：主成分分析法.旋轉法：具有 Kaiser標準化的正交旋轉法.a.旋轉在3次迭代后收斂.表 4.5 Component Score Covariance MatriX成分得分系數矩陣成份轉換矩陣成份121.856-.5162.516.856提取方

22、法：主成分分析法.旋轉法：具有 Kaiser標準化的正交旋轉法.Wdi圖圖4.6碎石圖表4.7成分矩陣成份影響因素12可吸入顆粒物.888.300二氧化硫.739.022二氧化氮.478.604空氣質量到達及好于 二級的天數-.864-.189年平均氣溫-.683.577年平均相對濕度-.447.763提取方法：主成分分析法.a.已提取了 2個成份.7.2 結果分析(1)表2.1中的相關系數說明六個變量之間存在顯著相關性,可以進行主成分分析.(2)表4.1為變量共同度,表中最后一列的數據都大于0.720,說明提取的主成分對每個變量的解釋程度都較高.(3)表4.2為方差奉獻率,“合計是特征根,“

23、方差的是每個特征根對應的方差奉獻,“累 計是累計方差奉獻；“初始特征值列出了所有的主成分,并根據特征根的大小排列,而“提取 平方和載入對應的是提取主要成分后的各項指標.可以看出兩個主成分,由于有兩個特征根大于1.由表4.2可以看出,第一主成分的特征根為 2.974,方差奉獻率為49.570%,第二個主成分的特征根為 1.407%方差奉獻率為23.445%,兩個主成分的累計方差奉獻率到達 73.015%即兩個主成分共解釋了 總變異的73.015%進一步說明提取兩個主成分是比擬適宜.(4)圖4.6為碎石圖,實際上是按特征根大小排列的主成分折線圖.橫坐標表示第幾主成分,縱 坐標表示特征根的值,本例在第三個特征根處變得比擬平緩,說明可以提取兩個主成分.(5)表4.4為主成分得分系數矩陣,根據該矩陣,可以寫出以標準化的