深圳市降雨量的统计分析

深圳市降雨量的统计分析1•研究背景及意义2•统计原理及工具3•数据处理及分析4•研究结果及总结1研究背景及意义降雨量增多降雨不规律城市化进程加快深圳市洪灾直接由暴雨酿成研究人的因素在自然环境的变化中占据了何种地位利用统计学的相关知识对人的行为活动对自然环境的影响做定量和定性分析，对今后水文预报、水资源评价、水利工程建设有重要意义。理论依据数据来源：深圳市气象局、水务局深圳市十区统计年鉴深圳市十区政府在线同一地理区域内，自然因素对降雨量的影响大体一致，人为因素突出。数据使用工具ExcelSPSSR语言2统计原理及工具3数据处理及分析深圳市降雨量分析影响因素分析深圳市降雨量分析目的1.近30年月均降水量分布；2.分析降水量分布规律；3.各区降水量的直观分析；方法直观分析月份1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月各月30年平均降水26.447.969.9154.3237.1346.5319.7354.4254.063.335.426.90.050.0100.0150.0200.0250.0300.0350.0400.0123456789101112由于深圳6月处于雨季，而8月多台风，因而6月和8月的平均降水量普遍高于7月原始数据处理条形图由散点图可发现存在两个峰值，不存在明显的分布规律。散点图0.050.0100.0150.0200.0250.0300.0350.0400.002468101214由条形图可发现，各区降水量都较大，但受到自然环境和人文因素的影响各区域也有差别。各区降水量05001000150020002500福田区罗湖区南山区盐田区宝安区龙岗区光明新区坪山新区龙华新区大鹏新区深圳市各区年降水量影响因素分析目的1.降雨量与各影响因素的相关性；2.影响降雨量的关键指标；3.筛选重要的影响因素；4.用少数主成分反映影响因素。方法1.正态性检验；2.多元回归分析；3.聚类分析。4.主成分分析。影响因素X1—GDPX2—绿色覆盖率X3—规模以上工业生产总值X4—水库蓄水量X5—年末常住人口X6—旅客周转量X7—货物周转量水平因素Y1—降雨量降雨量与各影响因素的相关性从图中我们可以看出，Y1、X1、X2、X4、X5明显显示正态性；X6明显显示非正态性；X3、X7是否正态性不能确定，需要进行峰度偏度检验及W检验。项目Sk（偏度）Ku（峰度）Sig.(Shapiro-Wilk)X3（规模以上工业生产总值）0.525-1.8850.019X7（货物周转量）1.2320.5370.017X3、X7的定量正态性检验从表中可知，X3、X7均不服从正态分布。正态性检验结果X1GDPY1降雨量X2绿色覆盖率X3规模以上工业生产总值X4水库X5年末常住人口X6旅客周转量X7货物周转量这样我们就得到了数据的正态性检验结果，如下表所示，红色标记部分显示正态性。结果显示，只有Y1、X1、X2、X4、X5这5个指标的样本数据是服从正态分布的。多元回归分析关于降水量的回归方程：Y1=-0.000003817-0.2181*X1+0.07599*X2-0.6804*X3+1.108*X4+0.7694*X5-1.175*X6-0.1196*X7逐步回归分析从结果可以看出：逐步回归之后得到的自变量为X1（GDP）、X3（规模以上工业生产总值）、X4（水库）、X5（年末常住人口）、X6（旅客周转量）；模型的P0.05,方程具有统计意思；X1、X3、X4、X5、X6显著检验结果均显著。多元回归方程：Y1=-0.000004008-0.2999X1-0.654X3+1.286X4+0.7769X5-1.372X6聚类分析类别容量地区11宝安21南山31龙岗41龙华56福田、盐田、光明、坪山、大鹏、罗湖主成分分析由于剔除变量x2和x7后，各变量的相关系数矩阵为：X1X3X4X5X6X11-0.10645985-0.2583-0.38900594-0.419606872X3-0.106459810.43377860.763101440.479824197X4-0.25830.4337786310.634743620.760334491X5-0.38900590.763101440.634743610.761121882X6-0.41960690.47982420.76033450.761121881大多数相关系数大于0.3，因此进行主成分分析主成分分析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a合计方差的%累积%合计方差的%累积%合计13.10262.04062.0403.10262.04062.0403.0092.92718.53580.575.92718.53580.5751.6263.62112.41592.9914.2244.48997.4805.1262.520100.000成份12Zscore(X1)-.488.809Zscore(X3).734.494Zscore(X4).815.022Zscore(X5).927.123Zscore(X6).895-.112成分矩阵成分得分矩阵成份12Zscore(X1).026.808Zscore(X3).342.305Zscore(X4).262-.129Zscore(X5).320-.060Zscore(X6).257-.263成分得分矩阵计算主成分系数矩阵成份矩阵a成份F1F2载荷数Zscore(X1)-.488.809Zscore(X3).734.494Zscore(X4).815.022Zscore(X5).927.123Zscore(X6).895-.112主成分的特征根3.1020.927线性组合中的系数Zscore(X1)-0.2770760.8402503Zscore(X3)0.41674960.5130824Zscore(X4)0.46273960.0228498Zscore(X5)0.52633090.1277513Zscore(X6)0.5081619-0.1163264F1=-0.277076*x1+0.4167496*x3+0.4627396*x4+0.5263309*x5+0.5081619*x6F2=0.8402503*x1+0.5130824*x3+0.0228498*x4+0.1277513*x5-0.1163264*x64研究结果及总结