SPSS的综合运用——以我国城市空气质量分析为例.doc

SPＳＳ的综合运用——以国内都市空气质量分析为例 　年欢管理科学与工程 ４4(一)实验目的 近年来随着现代化和工业化的进程,国内大气污染状况十分严重，重要呈现煤烟型污染特性,都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长、氮氧化物污染趋势加重、全国形成多种酸雨区等，危害生态环境、影响人民群众身体健康从污染物构成来看,国内大气污染来源重要有三个方面：一是生活污染源，涉及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,涉及火力发电、钢铁和有色金属冶炼,多种化学工业给大气导致的污染；三是交通污染源,涉及汽车、飞机、火车、船舶等交通工具的煤烟、尾气排放本文通过聚类分析和主成分分析法，研究国内重要都市的空气质量，以及各参数对空气质量好坏的影响以及最重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 在之前，大部分人对于雾霾天气的认知都会自然而然觉得是北京的事然而,12月伊始,国内遭受了入冬以来最大范畴雾霾天气，今年12月伊始,国内中东部地区迎来了严重雾霾事件,几乎波及中东部所有地区天津、河北、山东、江苏、安徽、河南、浙江、上海等多地空气质量指数达到六级严重污染级别，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“中华人民共和国国家记录局官方网站”的“国家记录数据库”，《中国记录年鉴》获得四)案例中使用的SPSS措施1. 描述性分析2. 有关分析3. 聚类分析4. 主成分分析（五）实验内容与环节1. 都市空气质量因素的描述性记录本实验对都市空气质量的可吸入颗粒物、二氧化硫、二氧化氮、空气质量达到及好于二级的天数、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记录分析,涉及频数、极小值、极大值、均值和原则差五个项目,见表1.1　 　 　 　 　 　 　 表1．1　描述记录量描述记录量N极小值极大值均值原则差可吸入颗粒物31．04０.１３8.09121．0２1762二氧化硫31.０08.０79.039０2.0159３０二氧化氮31.016.068.040０5.0１１855空气质量达到及好于二级的天数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，原则差为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，原则差为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，原则差为０．0１18５5;空气质量达到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，原则差为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,原则差为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%，原则差为11.047。

2.有关分析（1） 按照顺序：分析——有关——双变量打开有关分析的对话框（2） 在简朴有关分析的主对话框中将所有变量选入“变量”中在“明显性检查”框中,有“双侧检查”和“单侧检查”系统默认是双侧检查3） 点击“OK”，输出成果见表2.1 　 　 　 　 　 　 　表２．1 Pearson有关系数有关性可吸入颗粒物二氧化硫二氧化氮空气质量达到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 有关性1．5６0＊*.460＊*－.9０1*＊-.41２*-.132明显性（双侧）.０01.009．000.0２1.48０N３１313131３１３１二氧化硫Pearson 有关性．560**1.311-.46８*＊-．448*-.2３2明显性（双侧).001．089.008.01１．2１0Ｎ31313131313１二氧化氮Ｐearson 有关性.４60**.３1１１-.3５９*-.040．07３明显性（双侧）.009.0８9.0４7.8３１.696N31313１313131空气质量达到及好于二级的天数Peａrson　有关性-．９01**-.468**-.３59*1.４１2*.241明显性（双侧)．０0０.008.047．０21.１92N313131313131年平均气温Pearsｏn　有关性-.412*-．448*-.040.412*1.617**明显性(双侧).０21.011.８31.021.0０0N3１3131３１3１31年平均相对湿度Pearsoｎ 有关性－．1３2-.232.073.241.６１7**１明显性（双侧）.４8０．21０.696.19２.000N31313131３13１*＊.　在 .０1 水平（双侧)上明显有关。

． 在 0.05 水平（双侧）上明显有关 　　表2．1给出了Ｐearson有关系数,以一种矩阵的形式体现出来从中可以看出,可吸入颗粒物、二氧化硫、二氧化氮空气质量达到好于二级的天数、年平均温度和年平均相对湿度的有关系数分别为0.9０１、0.５6、0.46、0.４6８、0.617和0.６１7，在这些数据的右边均有两个星号，表达在0.0１的明显性水平下，是明显有关的,尚有某些有关系数带有一种星号表达在０．05的明显性水平下，有关系数是明显的故得出空气质量达到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有关，其中空气质量达到及好于二级的天数和可吸入颗粒物的有关性大雨二氧化硫和二氧化氮与空气质量达到及好于二级的天数的有关性;空气质量达到及好于二级的天数和年平均温度、年平均相对湿度在０.０1置信度条件下呈高度正有关,其中年平均温度与空气质量达到及好于二级的天数有关性等于平均相对湿度与空气质量达到及好于二级的天数的有关性3. 聚类分析 3．1.衡量指标 衡量指标的选用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诸多，有,温度，湿度等等，为此本文选用了四个指标,分别是可吸入颗粒物,二氧化硫,二氧化氮，空气质量达到及好于二级的天数。

用以衡量国内重要的31个都市的空气质量,数据来源于中国记录年鉴:3.２操作环节（1） 选择分析——分类——系统聚类 打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”，把辨别样本的标签变量选入“标注个案”3） 单击“措施”按钮，展开分层聚类分析的措施选择对话框4） 点击“记录量”选中“合并进程表”选择“方案范畴”分别输入“2”和“4”，点击“继续”回到主对话框，此时分析成果中就涉及了凝聚状态表点击“绘制”选中“树状图”，点击“继续”回到主对话框,此时分析成果中就涉及了冰柱图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”完毕上述环节后，会得到凝聚状态表(表3.1)和树状图（图3.２) 　 　 　 　 　 　 　 　表3.１ 提成2~4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 　 　 11110:　南 京　　 　 　１１14:　太 　 　原 　 111１１: 杭 州 　　　 　1115: 呼和浩特 　11112: 合 　肥 　　 1116： 沈　 　 阳 　　 11１13： 福　　州　 　　　 １117:　长 春　 　　　 11１１4: 南　 昌 　　 　　 1１１15:　济 　　南 　 1112４: 贵 阳 　 1１116: 郑　　　 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 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 Combine 　 　 Ｃ A S Ｅ 　 0　 5 　　 　 １0 　　　 １5 　 　 20　 　 　2５ Label　 　 　 　 Nｕm +---------＋---－-----+--－－－----+－－-------+--－----－-+ 南 京 　 　 　 10 -+　 成　 　都 　 　 23　 -+-+　 　武 　　 汉 　 　 　 17 -+ ＋-+ 　杭 州 　　11　 。