我国水资源分布及其现状的分析Word格式.docx
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10.7
40.8
24.29
625
150.6
105
天津
10.8
5.8
2
14.6
12.91
604.2
95.5
68.3
河北
167
145.8
75.9
236.9
12.62
550.9
89
1034
山西
115
94.6
66.1
143.5
9.18
531.8
73.6
831
内蒙古
371
248.3
112.6
56.7
4.39
275.9
32.2
3183
辽宁
325
105.5
67.3
363.2
24.96
687.3
223.4
1000
上海
18.6
12
3.7
26.9
43.49
1052.5
300.7
65.1
江苏
249
115.3
38.9
325.4
31.88
996.3
243.9
1017
安徽
617
166.6
106.8
676.8
48.49
1139.2
442.1
1590
江西
1416
322.6
316.2
1422.4
85.08
1591.1
847
2660
河南
311
198.9
102.2
407.7
24.41
772.5
186.2
1290
湖北
946
291.3
256.1
981.2
52.78
1165.1
508.9
2166
广东
2111
545.9
522.8
2134.1
100.66
1772.1
995.7
3757
四川
3131
801.6
798.8
3133.8
55.21
1037.5
551.6
5889
贵州
1035
258.9
58.76
1188.9
587.6
2094
云南
2221
738
57.86
1256.7
578.6
4824
西藏
4482
1094.3
37.31
593.7
373.1
7132
青海
623
258.1
254.9
626.2
8.66
285.5
86.2
2064
3数据分析
3.1描述性统计分析
根据上面的原始数据,下面我们运用SPSS软件进行描述性统计分析,由描述性统计过程得到:
描述统计量
N
极小值
极大值
均值
标准差
地表水量
18
10.80
4482.00
1009.7056
1239.39670
地下水量
5.80
1094.30
301.6500
302.13680
重复计算量
2.00
268.1222
316.96481
水资源总量
14.60
1018.2333
1239.72957
年产水模数
38.4967
26.89184
年降水量
275.90
1772.10
895.9000
418.01330
年径流深
32.20
995.70
353.6611
279.02111
年降水总量
65.10
7132.00
2264.9667
2016.69720
年径流量
有效的N(列表状态)
由上表可以看到上述9个指标中,样本的极大值和极小值均存在着较大差异,这表明我国的水资源在各省市中存在着时空分布不均的现象。
再看表中的极小值,地下水量,年产水模数的极小值仅为5.80和4.39,可见我国局部地区水资源紧缺现象严重。
其中,地表水量,降水总量,年降水总量标准差显著偏高,表明我国的水资源地区分布严重不平衡。
为了更好的说明问题,我们运用SPSS对上述数据进行相关性检验
相关矩阵
相关
1.000
.980
.986
.998
.491
.299
.546
.955
.993
.974
.422
.237
.485
.982
.451
.265
.513
.963
.505
.321
.558
.938
.961
.991
.399
.936
.206
.470
由上表可知,部分指标之间的相关系数很大,表明这些变量存在着某些相关性,例如地表水量和地下水量的相关系数为0.980,这说明地表水量和地下水量存在着较强的关联性。
而实际上我们也知道,地表水量在很大程度上受地下水量的影响。
因此有必要对这9个变量进行降维处理。
3.2主成分分析
考虑到上述指标之间的相关性较大,在此,我们构造新的衡量指标衡量城市的水资源量,对此我们进行主成分分析,其分析结果如下表所示:
解释的总方差
成份
初始特征值
提取平方和载入
合计
方差的%
累积%
1
6.742
74.910
2.124
23.599
98.509
3
.077
.854
99.364
4
.033
.370
99.733
5
.017
.188
99.921
6
.004
.047
99.969
7
.002
.025
99.994
8
.001
.006
100.000
9
2.946E-16
3.273E-15
提取方法:
主成份分析。
由上表可知,前两个主成分的累积贡献值达到了98.509%>
90%,因此我们选择前两个主分量。
成份矩阵a
.972
-.218
.952
-.288
.960
-.257
-.197
.670
.740
.502
.855
.719
.686
.929
-.302
提取方法:
主成分分析法。
a.已提取了2个成份。
我们知道上表是因子荷载阵,而不是主成份的系数矩阵,我们将上表转化成主成分系数矩阵,将上表中的第i列的每个元素分别除以第i个特征根的平方根
,得到结果如下表所示
主成份的系数矩阵
F1
F2
x1
0.374
-0.150
x2
0.367
-0.198
x3
0.370
-0.176
x4
-0.135
x5
0.258
0.508
x6
0.193
0.587
x7
0.277
0.471
x8
0.358
-0.207
x9
由此,我们可以得到如下结果:
F1=0.374x1+0.367x2+0.370x3+0.374x4+0.258x5+0.193x6+0.277x7+0.358x8+0.374x9
F2=-0.150x1-0.198x2-0.176x3-0.135x4+0.508x5+0.587x6+0.471x7-0.207x8-0.150x9
根据上表,我们可看出2个新变量和9个原始变量的关系,其中第一主成份包含地表水量,地下水量,重复计算量,水资源总量,年降水总量,年径流量;
第二主成份包含年产水模数,年降水量。
根据上述变量的样本数据我们利用SPSS计算其Z得分如下表所示:
Z地表水量
Z地下水量
Z重复计算量
Z水资源总量
Z年产水模数
Z年降水量
Z年径流深
Z年降水总量
Z年径流量
-0.794
-0.912
-0.812
-0.788
-0.528
-0.648
-0.728
-1.071
-0.806
-0.979
-0.84
-0.81
-0.951
-0.698
-0.925
-1.089
-0.68
-0.516
-0.606
-0.63
-0.962
-0.825
-0.949
-0.61
-0.722
-0.685
-0.637
-0.706
-1.09
-0.871
-1.004
-0.711
-0.515
-0.177
-0.491
-0.776
-1.268
-1.483
-1.152
0.455
-0.552
-0.649
-0.634
-0.503
-0.499
-0.467
-0.627
-0.8
-0.959
-0.834
0.186
0.375
-0.19
-1.091
-0.614
-0.617
-0.723
-0.559
-0.246
0.24
-0.393
-0.619
-0.317
-0.447
-0.509
-0.275
0.372
0.582
0.317
-0.335
0.328
0.069
0.152
0.326
1.732
1.663
1.768
0.196
-0.564
-0.34
-0.523
-0.492
-0.524
-0.295
-0.6
-0.483
-0.051
-0.034
-0.038
-0.03
0.531
0.644
0.556
-0.049
0.889
0.808
0.803
0.9
2.312
2.096
2.301
0.74
1.712
1.655
1.674
1.706
0.622
0.339
0.709
1.797
0.02
-0.141
-0.029
0.014
0.754
0.701
0.838
-0.085
0.977
1.444
1.482
0.97
0.72
0.863
0.806
1.269
2.802
2.623
2.607
2.794
-0.044
0.07
2.413
-0.312
-0.144
-0.042
-0.316
-1.11
-1.46
-0.1
根据两个主成份的累积贡献率得到各权重分配如下:
F=74.910F1+23.599F2
由此再根据各城市相关数据进行转换得到因子得分表如下表所示:
-2.37013
-0.101723
-2.60208
-0.410254
-2.046526
-0.795806
-2.273154
-0.831052
-1.69165
-1.77072
-1.663037
-0.161639
-1.880978
1.135626
-1.509898
0.468021
-0.516164
1.059577
1.77655
2.465369
-1.455411
-0.226988
0.321854
0.952565
3.498539
2.645927
4.211007
-0.889295
0.48924
1.231944
3.201747
0.01849
5.800436
-3.10925
-1.289551
-1.679725
根据因子得分表,从而,我们可以得到各个省市的综合评价值如下:
省市
综合评价值
排名
361.1355
324.5168
294.4601
240.2792
191.2616
65.72161
46.58966
-13.6609
-102.062
-114.104
10
-114.382
11
-128.393
-136.24
13
-168.509
14
-172.085
15
-179.947
16
-189.894
17
-204.603
由最后结果可知,从整体上看,我国东南部水资源量高于其他地区,而局部分析数据,可以看出,我国西藏地区水资源量最为充足,广东,四川等地局于后位。
而北京,天津,山西,内蒙古等地出现了严重的缺水现象。
根据以上分析过程,我们可以看出,我国的水资源总量不足,地区分布步不均,部分地区出现了极度缺水的现象,水资源短缺现象已经成为我国面临的重大问题。
接下来,我们运用聚类分析,对问题做进一步的说明。
3.3聚类分析
利用SPSS对各个省市之间进行聚类分析,以此进行指标的重要性的评判,我们采用组间联接的聚类方法,以欧式距离为判断标准,进行分析,下面是我们的分析过程:
聚类表如下:
聚类表
阶
群集组合
系数
首次出现阶群集
下一阶
群集1
群集2
.070
.157
.190
.227
.583
.593
.867
.945
1.287
2.274
2.512
3.033
4.060
7.475
11.607
27.625
55.095
得到树状图如下:
CASE0510152025
LabelNum+---------+---------+---------+---------+------
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- 我国 水资源 分布 及其 现状 分析