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1、因子分析中国主要城市废水中主要污染物排放情况综合分析ComprehensiveanalysisofemissionsofmajorpollutantsinwastewaterChinamaincity摘要：人类生活环境日益恶化，为了对环境进行合理有效的治理，本文拟对中国主要城市废水中主要污染物排放情况进行分析。本文选取了12项指标利用因子分析法对全国31个主要城市废水进行实证分析计算出因子得分和因子总分以反映各城市废水中污染物情况。并根据计算结果对数据进行综合分析。最后对于废水治理提出参考建议。（本文数据源为统计年鉴中2012年主要城市废水中主要污染物排放情况）关键词：主要城市 废水排放 主要

2、污染物 因子分析Abstract: the human living environment is getting worse and worse, in order to make a sound and effective governance on the environment, this paper intends to emissions of major pollutants in wastewater Chinese main city analysis. This paper chooses 12 indexes of empirical analysis to reflec

3、t the city wastewater pollutants in factor scores and factor scores on the 31 main city wastewater by using the factor analysis method. According to the calculation results, the data were analyzed. Finally, suggestions for waste water treatment. (the data source for the statistical yearbook 2012 mai

4、n city wastewater discharge of major pollutants situation)Keywords: the main city wastewater emissions of major pollutants factor analysis以上结果表1 2012年中国主要城市废水中主要污染物排放情况原始数据表对对数据进行相关因子分析对对原始数据进行因子分析欠，首先对数据进行标准化处理。然后对数据是否适合因子分析进行实用性检验。对数据进行相关因子分析后得到各表如下：表2 KMO 和 Bartlett 的检验取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度

5、量。.530Bartlett 的球形度检验近似卡方466.172df78Sig.000由表知KMO检验值大于0.5且巴特莱特球形度检验P值小于0.05。因此适合做因子分由碎石图可知特征值=1的成分数为4个。但观察表3可知若选取四个因子则解释的总方差累积值为82.698%。由表4知对挥发酚的提取量仅为24.9%，对汞的提取量仅为19.8%.因此若选取四个因子作分析则对总体数据概括量较小。表3 解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 %14.40833.90933.9094.40833.90933.9092.93722.

6、59122.59122.89322.25356.1622.89322.25356.1622.92222.47945.06932.01315.48671.6482.01315.48671.6482.85521.96467.03341.43711.05182.6981.43711.05182.6982.03615.66582.6985.9587.36890.0666.7866.04796.1137.3082.36898.4818.122.94299.4239.042.32199.74410.018.14199.88511.007.05799.94312.006.04399.98613.002.01

7、4100.000提取方法：主成份分析。表4 公因子方差初始提取Zscore(排放总量)1.000.814Zscore(化学需氧量)1.000.965Zscore(氨氮)1.000.957Zscore(总氮)1.000.939Zscore(总磷)1.000.936Zscore(石油类)1.000.827Zscore(挥发酚)1.000.249Zscore(铅)1.000.967Zscore(汞)1.000.198Zscore(镉)1.000.988Zscore(六价铬)1.000.979Zscore(总铬)1.000.983Zscore(砷)1.000.947提取方法：主成份分析。因此在因子分析

8、的抽取步骤中将因子的固定数量改为五个。继续进行因子分析科的下列图表：表5解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 %14.40833.90933.9094.40833.90933.9092.98222.93922.93922.89322.25356.1622.89322.25356.1622.89922.30145.24032.01315.48671.6482.01315.48671.6482.78521.42666.66541.43711.05182.6981.43711.05182.6982.01515.49782

9、.1625.9587.36890.066.9587.36890.0661.0287.90490.0666.7866.04796.1137.3082.36898.4818.122.94299.4239.042.32199.74410.018.14199.88511.007.05799.94312.006.04399.98613.002.014100.000提取方法：主成份分析。表6 旋转成份矩阵a成份12345Zscore(排放总量).198.024.879.060-.079Zscore(化学需氧量).763-.121.595-.054-.109Zscore(氨氮).483-.036.851-.

10、014.022Zscore(总氮).928-.056.206-.080-.161Zscore(总磷).926-.047.220-.069-.154Zscore(石油类).007.015.908.012.047Zscore(挥发酚).589-.021-.053.154.432Zscore(铅)-.090.978-.006-.036-.044Zscore(汞)-.181-.061.002-.114.874Zscore(镉)-.127.984-.077-.027-.021Zscore(六价铬)-.041-.043-.022.989-.039Zscore(总铬)-.021-.053.071.988-.

11、042Zscore(砷).056.971.071-.046-.019提取方法 :主成份。旋转法 :具有 Kaiser 标准化的正交旋转法。a. 旋转在 6 次迭代后收敛。由表5可知前5个因子的累积方差贡献率已达到90.066%，保留了原始数据大部分信息因此确定选择5个因子。由表6（旋转后的成分矩阵）可知第1个因子上氮和磷这两个指标的载荷较大，其主要反映着两个变量的信息，因此第1个因子可命名为氮磷指标因子。它解释了原变量22.939%的信息。第2个因子上铅、镉和砷这三个指标的载荷较大，因此第2个因子可命名为铅镉砷指标因子，它解释了原变量22.301%的信息。第3个因子上氨氮和石油类这两个指标的载

12、荷较大，因此第3个因子可命名为氨氮石油类指标因子。它解释了原变量15.485%的信息。第4个因子上六价铬和总铬这两个指标的载荷较大，因此可命名为铬指标因子。它解释了原变量11.051%的信息。第5个因子上汞的载荷较大，因此可命名为汞指标因子。它解释了原变量7.368%的信息。在所有变量中，化学需氧量和挥发酚2个标量在所保留的5个因子上的在和都不大，它们与各个主因子的相关系数没有明显差别。说明在废水中化学需氧量和挥发酚含量并不突出。 由表7（因子得分排名及因子总分表）可以看出，沈阳、重庆和石家庄这3个城市废水中氮磷含量最高。上海、重庆和广州这3个城市的废水中氨氮和石油类含量最高。南昌、杭州和广州

13、这3个城市的废水中铬的含量较高。乌鲁木齐、福州和南宁这3个城市的废水中汞的含量较高。重庆的废水中氮磷、铅、镉、砷及石油类的含量均居前三，其他污染物含量也很高。因此可见其废水处理不得当，严重影响环境。而贵阳和太原两个城市的废水中各指标含量均较低可见二者较重视对废水的治理。表7 案例处理汇总a,b案例有效缺失总计N百分比N百分比N百分比2683.9516.131100.0表8 群集成员案例5 群集1: 北京12: 天津13: 石家庄14: 太原26: 沈阳19: 上海310: 南京211: 杭州112: 合肥213: 福州314: 南昌415: 济南116: 郑州217: 武汉218: 长沙219

14、: 广州220: 南宁122: 重庆123: 成都124: 贵阳225: 昆明527: 西安228: 兰州229: 西宁230: 银川231: 乌鲁木齐3由表7可知有效观测数为26个，缺失值为5个。由表8可知26个观测被分为以下5类：第1类：北京、天津、石家庄、沈阳、杭州、济南、南宁、重庆、成都。第2 类：太原、南京、合肥、郑州、武汉、长沙、广州、贵阳、西安、兰州、西宁、银川。第3类：上海、福州、乌鲁木齐。第4类：南昌。第5类：昆明。表9：图表9为用Ward法发生成的聚类谱系图。展现了聚类分析中每一此类合并情况。SPSS自动将各类间的距离映射在025之间，并将聚类过程近似的表示在图上。表10

15、个案汇总Ward Method REGR factor score 1 for analysis 1REGR factor score 2 for analysis 1REGR factor score 3 for analysis 1REGR factor score 4 for analysis 1REGR factor score 5 for analysis 11N99999均值1.1177975-.0893238-.0486093-.1200684-.01171052N1212121212均值-.6086288-.2798741-.1611866-.2587160-.43890903

16、N33333均值-.6959928-.17959741.0499799-.13871511.96396654N11111均值-.1816706-.1255120-.40606674.7143721-.32947205N11111均值-.48698334.8267072-.3721506-.1130199-.1901252总计N2626262626均值.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000表11 最终聚类中心间的距离聚类1234514.2744.9955.1261.63224.2746.3086.5564.22934.9956.3086.9245.034

17、45.1266.5566.9245.13951.6324.2295.0345.139表12 最终聚类中心间的距离聚类1234514.2744.9955.1261.63224.2746.3086.5564.22934.9956.3086.9245.03445.1266.5566.9245.13951.6324.2295.0345.139由表10可知第1类地区废水中氮磷含量较高。第2类地区废水中铅、镉和砷的含量较高。第3类地区废水中氨氮和石油类含量较多。第4类地区废水中硌含量较高。第5类地区废水中汞含量较高。表11显示的是迭代历史记录。在迭代过程中，完成第一次迭代后形成的5个新类中心点距初始类中心

18、点的欧氏距离。经过4次迭代后快速聚类完成。由表12可知第一类和第五类之间的距离最小，为1.632.，第三类和第四类之间的距离最大，为6.924.。表13 聚类成员案例号聚类距离15.58425.63235.82041.8335.652.5437.8.92.000101.7831111.5501251.0991311.640143.000155.925165.9951751.0001851.0881951.4642011.51021.2252.609235.5772411.448254.00026.2711.3772811.319291.874301.9383112.541表13显示的是聚类成员

19、表：“聚类”表示的是该观测属于哪一类，“距离”表示的是该观测与其所属类别中心之间的欧氏距离。水污染是我国面临的主要环境问题之一。随着我国工业的发展，工业废水的排放量日益增加，达不到排放标准的工业废水排入水体后，会污染地表水和地下水。水体一旦受到污染，要想在短时间内恢复到原来的状态是不容易的。水体受到污染后，不仅会使其水质不符合饮用水、渔业用水的标准，还会使地下水中的化学有害物质和硬度增加，影响地下水的利用。我国的水资源并不丰富，若按人口平均占有径流量计算，只相当于世界人均值的四分之一。而地表水和地下水的污染，将进一步使可供利用的水资源数量日益减少，势必影响工农渔业生产，直接或间接地给人民生活和身体健康带来危害。因此各城市应适当根据分析结果，针对废水中含量较高的污染物进行合理治理，减少废水对环境的危害。