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+---------+---------+---------+---------+------