基于spss的因子、聚类与回归分析在污染源管理中的应用

基于spss的因子、聚类与回归分析在污染源管理中的应用 一、选题研究的目的和意义 环境是人类社会赖以生存和发展的物质基础，随着社会经济的加速发展， [01.02]环境污染问题日益严重，已成为人类社会关注的焦点。虽然近年来我国的环境保护工作已取得较大进展，但环境形势依然不容乐观。由于环境污染问题引起的群众信访、举报的案例逐年增加，人民群众是环境污染问题的直接受害者，环境污染问题如果得不到妥善解决，将会影响和谐社会主义的构建。 解决环境问题的策略之一就是对环境污染源进行科学的管理，探求可持续发展的途径。充分认识到良好的生态环境在构建和谐社会中的作用。因此在探讨环境问题时，必须站在地球环境与人类生存及活动协调发展这个平台上思考问题，在鼓励经济发展的同时，也要采取科学合理的措施对排污企业进行管理。 环境问题不仅与污染源头控制有关，而且还与区域环境问题成因、污染特征、环境效应及其发展趋势有重要的关联;因此，改善区域环境质量是环境保护与管理工作的重中之重，区域环境治理成效的不断积累才能最终实现我国环保事业的质变。区域环境问题复杂多样，区域空间内海量污染源的管理和治理涉及到众多相关的可变因素，改善区域环境质量不仅要靠各种有效的治理手段和相应的经费投入，更重要的是要靠科学、有效的环境#管理#及高效适用的分析技术。 针对现有环境管理技术集成程度不高、大量环境数据闲置浪费及我国多数区域环境质量恶化的情况，在区域污染源现有分析技术的基础上探索新的更有效的分析研究具有重要意义。由于各行业企业的污染源存在很大差异，导致污染源分析难度较大，直接关系到区域环境管理的有效性性和防治对策措施的可靠性。污染源分析为环境影响预测及污染防治措施推荐提供基础资料及数据，污染源分析结果正确与否，决定了环境影响预测结果是否正确，污染防治措施是否合理可行。因此污染源分析是环境管理工作的重点，正确分析污染源是做好环境管理工作的前提和保证。对区域污染源进行分析，要求高质量的空间管理手段和迅速从多样本、多变量的海量数据中挖掘出控制城市区域可持续发展的主要影响因素。高质量、快速、全面地分析与管理区域中空间海量环境污染源的集成技术，不仅可以有效地改善环境质量，实现社会的可持续发展，特别是对环境管理技术与模式有着重要的理论意义，对多学科技术交叉应用与融合有着重要的应用价值，对当前我国环境质量有效改善都具有重要的现实意义。 多元统计分析是对海量空间多变量数据迅速进行科学的分类、筛分、归纳和提取少量隐含且独立的环境事件主控因素，寻求环境事件科学规律的高效数学工[03]具。 因子分析利用降维的思想,由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发,把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。找出能控制所有变量的少数几个因子去描述多个变量之间的相关关系, 1 再根据相关性的大小把变量分组,使得同组内变量之间的相关性较高, 但不同组的相关性较低。因子分析更倾向于描述原始变量之间的关系;因此因子分析的出发点是原始变量的相关矩阵。因子分析的把大量复杂的数据提取浓缩成几个重要而简单的因子,这些浓缩的因子基本包括了原数据所需的所有信息进而可以让我们了解事物的本质。 聚类分析又称群分析，是研究(样品或指标)分类问题的一种多元统计方法。聚类分析越来越受到人们的重视，它在许多领域中都得到了广泛的应用。将聚类分析和其它方法联合起来使用，如判别分析、主成分分析、回归分析等往往效果更好。 回归分析是多元统计分析的一种，是一种处理变量间相关关系的数理统计方法,它不仅可以提供变量间相关关系的数学达式,而且可以利用概率统计知识对此关系进行分析,以判别其有效性;还可以利用关系式,由一个或多个变量值,预测和控制另一个因变量的取值,进一步可以知道这种预测和控制达到了何种程度,并进行因素分析。回归分析法就是以统计回归概念为基础,采用多种类型的回 [04]归方法建立预测方程,包括一元线性、多元线性、非线性等。 SPSS ( Statistical Product and Service Solutions,统计产品和服务解决) 是由美国SPSS公司20世纪80年代初开发的大型统计学软件包。它是目前世界上最新、最流行、最受欢迎的统计软件包之一。适用于自然科学、社会科学各领域的统计分析。它包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等基本功能。SPSS统计分析过程包括统计、均值比较、相关分析、回归分析、聚类分析、 [05] 数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等。 本研究是基于SPSS的数据分析，通过《丰台区统计年鉴2008》、丰台区污染源普查取得数据，采用SPSS17. 0对城市环境污染源数据进行回归分析、聚类分析、因子分析技术的污染源统计分析工作。该系统使用Windows的窗口方式展示各种数据管理和分析数据方法的功能,不但可以得到分析后的数字结果,还可以得到直观、清晰、漂亮的统计图,对数据形象地作出各种描述和分析，直观且生动，能够为环境管理的科学决策提供更有效的信息支持。 二、SPSS软件的特点 (一)界面友好，操作简单。除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成，使得使用者根据需要轻轻点击鼠标就可以得到相关分析后的数据结果，同时还可以得到各种分析统计量表以及直观、清晰的统计分析图表。这些结果不但能在屏幕 (二)集数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制为一体。SPSS具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能，自带11种类型136个函数。它提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析等。通过相应“菜单”、“按钮”和“对话框”的操作，就可以得到我们需要的各种统计报表或统计分析 2 图表。 (三)具有简单、快捷、准确地统计分析功能。它包括常规的集中量数和差异量数、相关分析、回归分析等;也包括近期发展的多元统计技术，如多元回归分析、聚类分析等方法，并能在屏幕上显示如正态分布图、直方图、散点图等各种统计图表。从某种意义上讲，SPSS软件还可以帮助数学功底不够的使用者学习运用现代统计技术。使用者仅需要关心某个问题应该采用何种统计方法，并初步掌握对计算结果的解释，而不需要了解其具体运算过程，可在使用手册的帮助下定量分析数据。 (四)方便的数据接口。能够读取及输出多种格式的文件，比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASC?数据文件，Excel的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为8种图形文件，结果可保存为*.txt、*.html以及*.doc等格式的文件[06.07]。 (五)SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等，具体内容包括描述统计、列联分析，总体的均值比较、相关分析、回归模型分析、聚类分析、主成份分析、时间序列分析、非参数检验等多个大类，每个类中还有多个专项统计方法。SPSS设有专门的绘图系统，可以根据使用者的需要将给出的数据绘制各种图形，能够满足用户的不同需求。 三、多元统计方法在环境领域中的应用及评述 (一)统计方法概述 多元统计分析中的若干分析方法是对海量空间多变量数据迅速进行科学的分类、筛分、归纳和提取少量隐含且独立的环境事件主控因素，寻求环境事件科学规律的高效数学工具，是实现对海量空间数据进行快速、有效地空间统计分析与数据挖掘的有效技术途径。目前已有很多研究者对相对的环境问题利用多元统 [8-10]计分析中的相应方法(方差分析、相关分析、回归分析、聚类分析、因子分析等)来解决有关环境科学与工程中的部分问题。 环境系统是一个复杂大系统，在环境系统的分析中，需要对多个变量进行分析。由于变量个数众多带有动态性，并且彼此之间存在着一定的相关性，使得对有用环境监测数据信息的提取变得十分复杂。同时，在高维空间中研究环境污染程度的变化规律又势必会增加分析问题的复杂性。多元统计分析法的优势正是对多维复杂数据集合进行科学分析，通过多元统计对环境系统的分析，可以清楚地把握系统的本质特征;对高维污染源监测数据集合进行最佳综合，迅速将隐没在其中的重要信息集中提取出来;同时可以充分发掘监测数据中的风度内涵，清晰地展示系统结构，准确地认识环境系统中元素的内在联系以及直观地描绘环境系统的运动历程。这对管理部门制定科学决策具有现实指导意义。 (二)统计方法在环境领域中的应用 多元统计方法(如回归分析、聚类分析、主成分析等)已被大量地应用于环境监测、环境管理、环境规划与评价、环境污染物控制工程、环境生态学、环境 3 [11]经济学等多个环境领域中。 [12.13]1、在大气领域方面，常借助多元统计分析方法中的聚类分析法，对大气环境监测进行优化布点。在对大气质量进行综合评价时，使用主成分分析与线性回归有机结合，以确定环境质量综合评价的最佳权重，避免了因主观确定权重所带来的偏差和失误，更具科学性和准确性，近年来，又有学者针对主成分分析方法在复杂环境系统质量综合评价应用中的局限性，对传统方法进行了一系列改进，建立了主、客观指标赋权方法优点相结合的环境质量综合评价分层赋权模型。实践证明该模型适合于复杂系统环境质量综合定量评价，且稳定性更好。应用多元统计分析法，如采用多指标聚类算法，对大气总体样本进行分类，探索大气污染、发展与环境中诸因子的存在状态，客观放映了各环境因素与各污染指标间的关系，提出了预测大气环境质量的统计学体系，实现了对研究区域大气污染状况的定量化预测。 [14]2、在水质量评价方面，常运用多元回归在水环境质量评价领域内进行研究，如已有学者建立基于多元线性回归的地下水水质动态预测模型，用于地下水水质量评价;运用一元线性回归模型确定污水中BOD与COD的回归关系;提出5cr 水质污染的逐步回归分析方法，为合理评价水环境状况提供科学依据;建立水环 [04，15]境承载力与经济效率的多元回归模型，辅助环境经济决策;应用多元回归分 [16]析，为赤潮预报提供参考等。 通过多元统计法对水环境系统的分析，可以清楚的把握系统的本质特征;对高维水质监测数据集合进行最佳综合，迅速隐没在其中的重要信息集中提取出来;同时可以充分发掘水质监测数据中丰富内涵，清晰地展示系统结构，准确地认识水环境系统中元素的内在联系以及直观地描绘水环境系统的运动历程。 3、在解决固体废物污染问题方面，有学者利用趋势面分析建立某城市城郊 [17-19]固体废物污染的三次趋势面方程，并根据趋势面方程计算出的该城市郊区固体废物污染分布的趋势势值，描绘出了该城市郊区固体废物污染分布的等值线图，不仅对该城市郊区垃圾占地整体现状和分布规律有了更形象、更直观的了解，而且城市将来垃圾清运方向的选择、垃圾处理厂址的确定、科学防治垃圾污染等 [20]都具有重要指导作用。又有学者应用多元回归模型,通过相关因素对城市生活垃圾产生量的影响进行多元线形回归分析，建立城市垃圾预测模型。城市生活垃圾产量的回归预测模型对城市规划、城市有关基础设施与管理提供了可行性研究。 (三)因子分析方法 因子分析方法是通过对原始指标的协方差矩阵或相关系数矩阵内部结构的研究，找出能控制所有指标的少数几个彼此之间不相关的公共因子来代替原来多个指标，从而达到降维和简化分析的目的。因此它具有消除指标之间相关性和有效降维的功能。从而因子分析法可用于综合评价，而且当各指标之间存在较高的相关性时此方法也可以取得较好的评价效果。 因子分析主要特点是在于可探索不易观测或不可观察的潜在因素。因子分析 4 的方法最初是应用在教育心理学上，后来因子分析广泛应用于社会调查、教育测量、心理分析、成因分析等各个领域。近年来，人们将因子分析的理论成功地应用于经济学、医学、地理学等领域，使因子分析的理论和方法更加丰富和完善，应用的领域更加广泛。 邱东教授对因子分析法的有关理论进行了至今为止最为全面的讨论，分析了因子分析评价法的九个步骤及若干特点;白雪梅与赵松山对因子分析评价方法与 [21][22]主成分分析评价法之间的关系进行了探讨，林海明、张强、吴宝玉对因子分 [23,24]析模型的基本思想和方法进行了研究和分析;还有一些文献是从权数角度、指标重叠信息消除角度，与主成分分析之间的基本差异角度讨论了因子分析法的应用。国内有不少文献将因子分析法应用于各类问题的综合评价分析中，如杨万[25][26]才将之应用于电讯业发展状况综合评价中，王丽燕，李海燕将之应用于城市 [27][28]现状分析中，刘坚、苏军将之应用于综合素质评价中，张峦将因子分析应用 [29]于财务状况综合评价指标的选择，王琳娜与刘爱玲则应用因子分析对卫生事业状况进行了综合评价。由此可见因子分析在综合评价中的应用之多之广泛绝对不亚于主成分分析。 (四)聚类分析方法 聚类分析是在不知道类别数目的情况下对样本数据进行分类。它是根据"物以类聚"的道理，对样品和指标进行分类的一种多元统计分析方法。聚类分析要讨论的对象是一大堆样品，要求能合理地按它们各自的特性来进行合理的分类。聚类分析的基本程序是:首先根据一批样品的多个观测指标，具体地找出一些能够度量样品或指标之间相似程度的统计量，然后利用统计量将样品或指标进行归类。其中系统聚类法是聚类分析中应用最为广泛的一种方法，它的基本思想是:设有n 个样品，认为它们各自为一类，并对样品之间的距离和类与类之间的距离做出规定。首先计算样品之间的距离，开始因每个样品自成一类，类与类之间的距离就是样品之间的距离，将距离最小的类并为一类，再计算并类后的新类与其它类的距离，接着将距离最小的两类合并为一新类，这样每次减少一类，直到将n 个样品合为一类为止。最后将上述并类过程画成一张聚类图，按一定原则决定 [30]分为几类。 近年来一些环境工作者尝试采用模式识别的新方法来解决这些问题。聚类分 [31]析作为模式识别的一种方法，其在环境质量评价中的应用越来越受到重视，聂 [32]明浩运用聚类分析法对南京市城区18 个监测点连续3 年的测定数据进行聚类 [33]相关分析。侯喜福等人也运用模糊聚类分析方法对兰州市1991,1992 年的37 个网格监测点的TSP和SO的监测数据进行分类。 2 总之，用聚类分析方法进行大气环境质量评价，既能确定各评价对象所属的污染级别，又能确定各评价对象间环境质量的优劣，且较为简单，是环境质量评价中较为科学合理的一种新的评价方法。 (五)回归分析方法 回归分析是探求环境事件科学规律的高效数学工具。回归分析法是研究两个 5 或多个随机变量间关联性的方法;它不仅可以提供变量间相关关系的数学表达式， 而且可以利用概率统计知识对此关系进行分析，以判别其有效性;还可以利用关系式，由一个或多个变量值，预测和控制另一个变量的取值，进一步可以知道这种预测和控制达到了何种程度，并进行相关因素的分析。 基于回归分析模型解决预测与控制问题的有效性和确定因素间相关关系的准确性;目前，回归分析已普遍应用于环境预测、环境监测、环境质量评价、清洁生产审核等环境领域以及水、大气、固废等环境问题的多个方向。 在处理各种环境问题时， 经常要遇到相互间存在一定联系的变量，了解这些变量之间的关系，可以为环境评价、预测分析和污染治理提供帮助。这些变量之间的相关关系和密切程度可用回归分析得到。理论过程是: 建立回归方程—计算相关关系数—结论—措施。另外，环境预测中也常用回归模型即:基于“假定—模拟—预测”这样的数据分析思维模式进行预测。在实际工作中，分析与预测通常相互结合， 用回归分析模型分析出环境数据规律，结合其它相关因素来预测环境走势。在水质评价方面，已有学者建立了基于多元线性回归的地下水水 [35-36]质动态预测模型，用于地下水水质评价;运用一元线性回归模型确定污水中 [37]BOD5与CODCr的回归关系;提出水质污染的逐步回归分析方法，为合理评价水 [37，38]环境状况提供科学依据;建立水环境承载力与经济效率的多元回归模型，辅 [39-42]助环境经济决策;应用多元回归分析，为赤潮预报提供参考等。回归分析在大气中的应用，主要体现在空气质量预报方面。已有学者采用逐步回归统计法建 [43,44]立空气质量预报模型。此外，在其它方面，回归模型也得到了广泛应用。如 [45,46][47-49]环境化学污染危害预测;环境因子代表值分析等。 从以上实例可以看出，回归分析方法已较好地应用于环境中;如能基于spss更好地分析污染源，将会有助于环境管理和保护。 四、课题的主要研究背景及应用前景 SPSS(Statistics Package for Social Science )for Windows是一种运行在Windows系统下的社会科学统计软件软件包。从1968年由美国斯坦福大学开发使用至今，已经拥有全球数以万计的用户，分布在通信、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科学教育等众多的行业领域，成为世界上应用最广泛的专业统计软件之一。但在自然科学领域的应用主要集中在医学领域, 据我 [50]们所知在国内环境统计领域还尚无SPSS 应用的先例。 SPSS软件集数据整理、分析过程、结果输出等功能为一体，采用窗口操作界面，统计分析方法涵盖面广，用户操作使用方便，分析功能强大,输出数据表格图文并貌，并且随着它的功能不断完善，统计分析方法不断充实,大大提高了统计分析工作的效率。使用统计软件SPSS 进行分析非常简单,靠鼠标点击即可完成操作,与编程方法相比提供了更多分析功能、提高了方程的精度且易学易用。 多元统计分析中的若干(如，因子、聚类、回归)分析方法是实现本课题对海量空间数据进行快速、有效地空间统计分析与数据挖掘的有效技术途径。目前已有很多研究者对相应的环境问题利用多元统计分析中的(方差分析、相关分析、 6 回归分析、聚类分析、因子分析等)相应方法来解决有关环境科学与工程中的部分问题。但系统性地对区域空间海量环境污染源进行分析与城市区域环境质量改善对策研究的尚未见到。 从解决环境问题的有效性方面来看，利用spss与多元统计分析方法紧密结合的手段来解决城市区域中的相关环境问题是更为快速有效的研究途径;这种信息处理集成方法对系统地分析、有效决策、改善城市区域环境质量具有极好的应用前景，目前只有部分学者在一定范围内有初步试探性的应用。从已有的实例来看，应用spss与多元统计分析技术对解决相关的环境问题是一种更为有效的方法，特别是表现在对于应用两大系统中的海量数据的录入、调用、分析和显示等方面，大大减小了操作难度、节约了时间。但是应用spss软件同时结合在环境科学及其它研究领域中的回归分析、聚类分析和因子分析等多种方法功能，却尤为少见，与多元统计分析技术充分融合，才是具有真正意义上的应用价值; 将因子分析、聚类分析与回归分析技术结合，基于spss软件，建立功能更全、效率更高的新的污染源分析模型，具有良好的发展前景和深远的研究意义。用spss软件及三种分析方法来分析区域污染源，将有助于高效利用已有的海量相关数据，为计划决策提供信息支持，为有关的评价、预测、规划、决策等服务。同时，能够通过阶段性分析研究区域内企业污染物的排放、污染源的变化情况，预测污染变化趋势，突出污染严重的企业并跟踪管理，有利于综合治理环境污染问题。 五、研究内容及方法路线 (一)工作条件及数据来源 SPSS 17.0 第一次全国污染源普查数据处理系统 “十一五”全国环境统计信息系统 丰台区环境保护局综合信息平台 (二)研究内容及方法路线 根据北京市丰台区地图为工作底图，进行相关属性的数字化工作;拟针对丰台区污染物数据，先采用因子分析技术方法得出影响该地区环境污染的主要污染物，根据其结论进行聚类分析，最后由聚类分析得出的污染等级类别进行线性回归分析。 基于spss把城市环境污染源数据逐步应用于因子分析、聚类分析及回归分析技术方法。探索区域环境污染规律，综合分析环境污染状况;阶段性分析研究区域内企业污染物的排放，污染源的变化情况，预测污染变化趋势，突出污染严重的企业并跟踪管理;提出对城市区域环境污染有效管理的相关对策。 六、计划进度 2009年12月—2010年02月:整合数据资料，录入污染源数据。 2010年02月—2010年05月: 绘制污染源信息数据图，进行数据统计分析; 7 2010年06月—2010年08月:根据数据分析结果分析区域污染源现状，研 究区域环境改善对策; 2010年09月—2011年11月:整理材料，撰写论文，申请答辩。 参考文献: [01]孙久文,张佰瑞,城市可持续发展[M],北京:中国人民大学出版社,2006 [02]李加军,城市生态环境与可持续发展[J],新疆农垦经济,2007.1 [03]王晓鹏,多元统计分析在河流污染状况综合评价中的应用[J],系统工程理论与实 践,2001.9(9):118-123 [04]向速林,地下水水质评价的多元线性回归分析模型研究[J] 新疆环境保护 2005,27(4):21—23 [05]李志辉,罗平.SPSS for Windows统计分析教程(第2 版)[M].北京:电子工业出版社,2005. 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