淺談SPSS主成分分析法在環(huán)境保護(hù)中的應(yīng)用

1、淺談SPSS主成分分析法在環(huán)境保護(hù)中的應(yīng)用淺談SPSS主成分分析法在環(huán)境保護(hù)中的應(yīng)用近年來附著經(jīng)濟(jì)的快速開展，徐州市的工業(yè)固體廢物的產(chǎn)生種類及產(chǎn)生量都在不斷發(fā)生變化，筆者借助SPSS軟件的主成分分析功能,對1996年至2000年工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量變化進(jìn)展分析比照,找出其中的主要影響指標(biāo),為徐州市的工業(yè)固體廢物污染防治提供決策指導(dǎo)。1.主成分分析根本原理主成分分析是一種數(shù)學(xué)變換的方法，它把給論文聯(lián)盟定的一組比方K個相關(guān)變量通過線性變換轉(zhuǎn)換成另外一組不相關(guān)的變量，這些新的變量按照方差依次遞減的順序排列，在數(shù)學(xué)變換中保持變量的總方差不變。第一個變量具有最大的方差，稱為第一主成分，第二個變量的方差次大

2、，并且和第二個變量不相關(guān)，稱為第二主成分，依次類推，K個變量就有K個主成分，最后一個主成分具有的方差最小，并且和前面的主成分都不相關(guān)1。SPSS(StatistialPakagefrSialSiene)統(tǒng)計(jì)分析軟件是由美國SPSS公司自20世紀(jì)80年代初開發(fā)的大型統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件包，具有主成分分析功能。因此本文不再討論相關(guān)的數(shù)學(xué)計(jì)算公式，本文所有操作均是在indsXP環(huán)境下使用SPSS10.0版本完成的。2.利用SPSS對徐州市工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量進(jìn)展主成分分析本文采用的數(shù)據(jù)來自1996至2000年徐州統(tǒng)計(jì)年鑒和環(huán)境統(tǒng)計(jì)綜合年報(bào)，主要指標(biāo)GDP萬元、工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量，有危險(xiǎn)廢物、冶煉廢渣、粉煤灰、爐

3、渣、煤矸石、尾礦萬噸8個指標(biāo)進(jìn)展主成成分分析：2.1原始數(shù)據(jù)錄入圖1圖1原始數(shù)據(jù)錄入2.2因子分析對話框參數(shù)設(shè)置從主菜單的AnalyzeDataRedutinFatr彈出FatrAnalysis對話框完成各項(xiàng)指標(biāo)設(shè)置。圖2圖2參數(shù)設(shè)置把指標(biāo)數(shù)據(jù)選入Variables框后單擊Desriptives按鈕，選中Initialslutin復(fù)選項(xiàng)，給出數(shù)據(jù)分析用到的主成分載荷的公因子方差；在rrelatinatrix欄中，選中effiients復(fù)選項(xiàng)，給出原始變量的相關(guān)系數(shù)矩陣；然后點(diǎn)擊ntinue,返回FatrAnalysis對話框，單擊K。2.3SPSS輸出結(jié)果解讀SPSS計(jì)算結(jié)果輸出如下：圖3相關(guān)

4、系數(shù)矩陣從圖3可知GDP、固廢量、冶煉廢渣、粉煤灰、爐渣這幾個指標(biāo)存在著極其顯著的關(guān)系,和尾礦、煤矸石有顯著關(guān)系?？梢娫S多變量之間直接的相關(guān)性比較強(qiáng)，一般而言，相關(guān)系數(shù)高的變量，大多會進(jìn)入同一個主成分。圖4方差分解主成分提取分析表在圖4TtalVarianeExplained(方差分解主成分提取分析)表的InitialEigenvalues初始特征根中，給出了按順序排列的主成分得分的方差(Ttal)，在數(shù)值上等于相關(guān)系數(shù)矩陣的各個特征根，提取的原那么是滿足1，因此從8個指標(biāo)中確定2個主成分，占全部信息的81.126%，可以反映原始數(shù)據(jù)的絕大部分信息，可利用它們對徐州市歷年度GDP和工業(yè)廢物產(chǎn)生

5、量進(jìn)展綜合評價(jià)。圖5初始因子載荷矩陣從圖5(初始因子載荷矩陣)可知GDP、固廢量、冶煉廢渣、粉煤灰、爐渣在第一主成分上有較高載荷,說明第一主成分根本反映了這些指標(biāo)的信息;危險(xiǎn)廢物和煤矸石在第二主成分上有較高載荷,說明第二主成分根本反映了這兩個指標(biāo)的信息。提取兩個主成分是可以根本反映全部指標(biāo)的信息,因此決定用兩個新變量來代替原來的八個變量。2.4主成分表達(dá)式各主成分表達(dá)式系數(shù)用初始因子荷載矩陣第列向量除以i開平方就得到第個主成分的系數(shù)向量。詳細(xì)到本文分析結(jié)果，用圖5(主成分載荷矩陣)中的數(shù)據(jù)除以主成分相對應(yīng)的特征值開平方根便得到兩個主成分中每個指標(biāo)所對應(yīng)的系數(shù)。將初始因子載荷矩陣中的兩列數(shù)據(jù)輸入

6、(可用復(fù)制粘貼的方法)到數(shù)據(jù)編輯窗口(為變量B1、B2),然后利用TransfrputeVariable圖6利用A1=B1/SQR(5.227)公式確定第二主成分SQR后的括號中填1.266第一特征向量A1。同理,可得到第二特征向量A2。圖6圖6特征向量操作F1=0.424X1+0.401X2-0.121X3+0.410X4+0.427X5+0.405X6-0.247X7-0.265X8F2=0.861X1+0.814X2-0.245X3+0.834X4+0.867X5+0.822X6-0.502X7-0.538X8以每個主成分所對應(yīng)的特征值占所提取主成分總的特征值之和的比例作為權(quán)重計(jì)算主成分

7、綜合模型,即用第一主成分F1中每個指標(biāo)所對應(yīng)的系數(shù)乘上第一主成分F1所對應(yīng)的奉獻(xiàn)率再除以所提取兩個主成分的兩個奉獻(xiàn)率之和5.227/5.227+1.266,然后加上第二主成分F2中每個指標(biāo)所對應(yīng)的系數(shù)乘上第二論文聯(lián)盟主成分F2所對應(yīng)的奉獻(xiàn)率再除以所提取兩個主成分的兩個奉獻(xiàn)率之和1.266/5.227+1.266,即可得到綜合得分模型:利用TransfrputeVariable,在puteVariable對話框中輸入za=a1*5.227/5.227+1.266+a2*1.266/5.227+1.266圖7F=0.509X1+0.481X2-0.145X3+0.493X4+0.513X5+0.4

8、86X6-0.297X7-0.318X82.5計(jì)算各年度主成分值TransfrputeVariable,在puteVariable對話框中輸入如下公式，得出第一主成分F1值。圖8同樣操作計(jì)算出第二主成分F2值。利用如下公式計(jì)算綜合主成分F值圖9在SPSS數(shù)據(jù)窗口中自動生成各主成分值，整理后如下圖103.綜合評述通過SPSS對徐州市工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量進(jìn)展主成分分析，可以得出以下結(jié)論：1徐州市工業(yè)固體廢物的產(chǎn)生量中第一主成分F1和冶煉廢渣、粉煤灰、爐渣親密相關(guān)，這些指標(biāo)都是在企業(yè)消費(fèi)中使用煤炭作為能源產(chǎn)生的工業(yè)固體廢物，可歸類為煤炭消耗型污染物；第二主成分F2和危險(xiǎn)廢物、尾礦、煤矸石親密相關(guān)，可歸類為煤礦開采型污染。以上分類符合徐州市煤炭資源型城市經(jīng)濟(jì)開展過程中工業(yè)固體廢物產(chǎn)生趨勢。2徐州市GDP持續(xù)增長的過程中，消耗了大量的煤炭，隨著本地煤炭資源