92。221 10。144 92。221 92。221
2 1。728 6。620 98。842 。728 6。620 98。842
3 1。098 。891 99。733 。098 。891 99。733
4 。029 。267 100。000
5 4。736E-16 4。306E-15 100。000
6 2。753E-16 2。502E-15 100。000
7 1。314E-16 1。194E-15 100。000
8 7。210E-17 6。554E-16 100。000
9 -2。866E-16 -2。605E-15 100。000
10 -4。675E-16 -4。250E-15 100。000
11 -8。444E-16 -7。677E-15 100。000
用SPSS19。0数据分析软件对选取的数据进行了处理后,得到了主成分因子值和累计贡献率,如表1所示。主成分分析法规定累计贡献率至少达到85%,所以本文选取1、2、3三个成分为主成分因子。累计贡献率为99。733%,即用主成分F1、F2、F3替代原来的11项指标来评价苏州市工业用水情况,保留了原始数据的99。733%的信息。来~自,优^尔-论;文*网www.youerw.com +QQ752018766-
从表2中可以看出,工业取水的总量(X6)、重复利用水量(X7)、历年财政收入(X3)与第一主成分有显著的正相关关系,故将F1定义为工业与经济发展因子。随着经济发展水平的提高,工业发展越来越繁荣,反过来工业发展的繁荣反作用于经济社会的发展,工业取水总量(X6)对工业发展有很大的代表性,同时历年财政收入(X3)代表着社会经济的发展,它们属于主要控制因子;城市常住人口(X4)、平均每人可支配收入(X2)、人均公园绿地面积(X11)与第二主成分有较强的正比例关系,故将F2定义为人口与环境发展因子。人口的增多使得城市经济负担增加,从而工业产业需要承担更多的社会责任,为经济社会创造更多的价值,这样必将增加工业用水需求量;工业生产总产值(X5)、绿化覆盖区域面积(X10)、工业污水排放量(X8)与第三主成分有较强的负相关关系,故将F3定义为资源利用效率因子。
主成分分析的苏州市工业用水状况综合评价(3):http://www.youerw.com/guanli/lunwen_89760.html