一组空气污染数据的主成分分析
全国空气质量分析报告
全国空气质量分析报告根据国家环境保护部门监测到的数据，我们对全国范围内的空气质量进行了分析和评估。
以下是该报告的主要内容。
一、城市空气污染情况：据监测，目前全国城市中，空气污染较为严重的有北京、上海、广州等大城市，其中以北京的PM2.5浓度最高。
这主要是由于工业排放、交通尾气、燃煤等因素导致的。
二、主要污染物分析：1. PM2.5：PM2.5是指直径小于或等于2.5微米的颗粒物，对人体健康有较大的危害。
目前全国范围内PM2.5浓度较高的地区主要是沿海和工业化地区，如上海、广州、深圳等。
各地应采取有效措施减少PM2.5的排放量。
2. 二氧化硫（SO2）：二氧化硫是燃煤和工业生产过程中产生的主要污染物之一。
目前我国东北地区及一些重工业城市的二氧化硫排放量较大，且在冬季还会因为采暖排放量增加而加剧。
各地应加强对工业企业的管理，减少二氧化硫排放。
3. 二氧化氮（NO2）：二氧化氮是交通尾气和工业排放中常见的污染物。
大城市的交通流量大，因此氮氧化物排放量较高。
应采取交通限行、推广电动车等措施减少交通尾气排放。
4. 臭氧（O3）：臭氧是一种重要的空气污染物，夏季臭氧超标的情况较为严重。
这主要是由于夏季高温下光化反应加剧，形成臭氧。
各地应采取减少挥发性有机物和氮氧化物的排放，降低夏季臭氧的产生。
三、影响空气质量的因素：1. 工业活动：工业生产是造成空气污染的主要原因之一。
大量工厂的燃煤和废气排放导致了大气中有害物质的增加。
2. 交通尾气：交通尾气也是导致城市空气污染的重要因素之一。
随着汽车数量的不断增加，交通尾气排放量也随之增加。
3. 燃煤和采暖：我国仍然有大量的居民使用燃煤进行采暖，这导致了大量的二氧化硫和PM2.5的排放。
四、改善空气质量的措施：1. 发展清洁能源：应加大对清洁能源如风能、太阳能的开发和利用，减少对化石燃料的依赖。
2. 加强环保监管：加强环保部门对企业和工厂的监管，确保其排放达到规定标准。
一组空气污染数据的主成分分析
一组空气污染数据的主成分分析空气污染是当前全球面临的一大环境问题，通过了解和分析空气污染数据，可以对空气质量进行评估和预测，并制定相应的污染物控制策略。
在进行空气污染数据分析时，主成分分析（PCA）是一种常用的降维技术，可以帮助我们理解和处理大量的相关变量。
主成分分析是一种无监督学习方法，它寻找数据中的主要成分，通过将原始数据转化为一组新的、互相无关的变量，从而降低数据的维度。
这些新的变量称为主成分，它们是原始变量的线性组合。
主成分按贡献率递减的顺序排列，其中贡献率表示每个主成分对数据方差的解释程度。
在进行主成分分析之前，首先需要收集一组关于空气污染的相关数据。
这些数据可以包括各种污染物的浓度、气象因素、地理位置等。
为了方便分析，通常会对原始数据进行标准化处理，将所有变量的均值调整为零，方差调整为单位。
接下来，可以使用主成分分析算法对标准化后的数据进行处理。
该算法的步骤如下：1.计算协方差矩阵：根据数据的标准化后的矩阵，计算变量之间的协方差。
协方差矩阵描述了变量之间的线性关系。
2.计算特征值和特征向量：通过对协方差矩阵进行特征值分解，可以得到特征值和对应的特征向量。
特征值表示主成分所解释的方差比例，特征向量描述了主成分的方向。
3.选择主成分：选择方差贡献率较高的主成分作为最终的结果。
贡献率可以通过特征值与所有特征值之和的比例来计算。
4.变量权重：特征向量可以用来计算原始变量与主成分之间的权重。
这些权重可以帮助我们理解主成分与原始变量之间的关系。
通过进行主成分分析，我们可以获得以下几点信息：1.主成分的方差贡献率：方差贡献率较高的主成分解释了较大比例的数据方差，这些主成分对于解释原始数据的变异性非常重要。
2.主成分之间的相关性：主成分之间的相关性可以通过计算主成分之间的相关系数来评估。
这有助于识别主要变量之间的关联关系。
3.主成分与原始变量之间的关系：主成分与原始变量之间的权重可以帮助我们理解主成分是如何与原始变量相关联的。
污染物成分分析
污染物成分分析大气污染的化学分析有许多种，如采样、分析方法、仪器分析、工艺流程分析、排放分析、环境管理分析等。
由于各个工厂所排出的污染物种类不同，所以它们排出的污染物在成分上也会存在着差异。
我这里介绍两个案例，让大家更了解这些污染物。
一、某工厂排放到空气中的污染物成分分析1、酸雾该污染物主要为二氧化硫、三氧化硫和一氧化碳等。
工厂污染物主要来自以下几个方面： (1)煅烧窑系统：本次监测数据见表3-2，主要污染物为：so2和sox(浓度最高值达到0.44mg/m3)；(2)空气干燥系统：本次监测数据见表3-3，主要污染物为： so2和sox(浓度最高值达到0.42mg/m3)；(3)造气车间系统：本次监测数据见表3-4，主要污染物为： so2和sox(浓度最高值达到0.44mg/m3)。
二、某工厂排放到空气中的污染物成分分析2、二氧化硫本次监测数据见表3-1，主要污染物为： so2和sox(浓度最高值达到0.18mg/m3)。
通过对本次监测结果进行分析，可得出以下结论：该厂排出的污染物主要为硫酸烟雾，该厂污染物种类为二氧化硫。
硫酸烟雾中硫酸含量较高，二氧化硫含量较低，与污染源类型相符合。
硫酸烟雾中还有一定的其他污染物，如酚、苯并芘等，但在二氧化硫的作用下均被稀释了。
在水泥生产过程中产生的粉尘有50— 80%是二氧化硅，还有约20%是玻璃态氧化钙。
这些粉尘中二氧化硅的含量约占总重量的65%，玻璃态氧化钙占总重量的35%。
二氧化硅是硅酸盐水泥熟料矿物中的主要矿物，氧化钙是硅酸盐水泥熟料矿物中的主要矿物，玻璃态氧化钙是硅酸盐水泥熟料矿物中的副矿物。
因此，对于二氧化硅及氧化钙的监测也很重要。
二氧化硅中含有硅酸盐水泥熟料矿物中的主要矿物，含量为10— 20%，氧化钙中含有硅酸盐水泥熟料矿物中的副矿物，含量为5— 15%。
一、某工厂排放到空气中的污染物成分分析1、酸雾该污染物主要为二氧化硫、三氧化硫和一氧化碳等。
环境空气监测数据分析及处理方法分析
环境空气监测数据分析及处理方法分析近年来，随着环保意识的增强，环境空气质量成为社会关注的焦点之一。
为解决空气污染问题，各级政府和社会组织对环境空气监测数据进行了高强度的分析和处理。
本文将从环境空气监测数据的来源、分析手段和处理方法三方面进行系统阐述。
一、环境空气监测数据的来源环境空气监测数据的来源主要有定点点源排放企业、移动源排放（机动车）、城市居民的燃料燃烧、生物质燃烧等。
由于环境空气监测数据的相关性，通常需要选取与受污染物雷同或相关性较高、排放量较大的源作为数据分析的重点。
例如，在处理机动车污染数据时，应关注车型、发动机排放标准、运行时间、行驶道路区域等因素。
航空业和港口企业和各种工业企业也是空气污染的原因之一，因此对于这些企业，环境部门通常会实施强制性规定，要求企业进行“24小时在线监测”，并将数据集中到环境管理平台。
环境空气监测数据按照不同的污染物进行分类，目前使用的主要分类方式有以下几种：空气污染物组分（NO2、SO2、O3、PM2.5、PM10、CO等）、空气污染事件（雾霾、霾、土石流、沙尘暴等）和大气污染物排放源（点源、线源、面源）。
对于每种污染物或事件，需要不同的分析手段才能更好地分析和处理其数据，具体如下：1. 空气污染物组分分析针对不同的空气污染物组分，常见的分析手段有统计分析、地理信息系统技术、数据挖掘技术。
例如，在统计分析中，通过对空气污染物组分的日均值、周均值和月均值等进行统计，可以掌握污染物排放情况的总体趋势，并分析其污染源。
在地理信息系统技术方面，其主要功能是将监测数据在地图上展示，方便用户获取空气质量的空间分布，以及数据与周边环境特征的相互影响。
在数据挖掘技术方面，其主要目的是通过对数据特征、变量和结果的关系进行深入的挖掘和发现，找出污染源及排放路径等因素对污染物逸散和传播的影响，从而为制定减排政策提供参考。
空气污染事件是环境空气监测数据分析的重要方面之一。
对于不同的污染事件，需要不同的分析手段。
一组空气污染数据的主成分分析
一组空气污染数据的主成分分析一组空气污染数据的主成分分析AppliedMultivariateStatisticalAnalysis(5th Ed).PearsonEducati on,Inc.2003。
我看的是中国统计出版社（ChinaStatisticsPress）2003年发行的影印本。
第一题为原书第1.6题，即第1章的第6题，第二题为原书第8.12题，即第8章的第12题。
第二题用的是第一题的数据。
1习题1.6.ThedatainTable1.5are42measurementsonair-pollutionvariablesrecordedat12:00noonintheLos Angelesareaondifferentdays.(a)Plotthemarginaldotdiagramsforallthevariables.(b)Constructthe x,S n,and R arrays,andinterprettheentriesin R. TABLE1.5AIR-POLLUTIONDATAWind(x1)Solarradiation(x2)CO(x3)NO(x4)NO2(x5)O3(x6)HC(x7)710743953 710343563 1088528154 691428103 8905212124 9847412155 5726421144 7825111113 864521394 6715410337727418103 1070421173 1072418103 977419103 87641773 871531644 967421323 96933953 1062531444 9884276353033523 6835110234 88432763 6784211113 879217103 66243983 103731723 871411073 752411284 54865843103541692 885419102 586316122 5867213182 779749253 77952862 6686211143 84043652 Source8.12.p=7dimensionsifpossible.Conductaprincipalcomponentanal ysisofthedatausingboththecovariancematrix S andthecorrelationmatrix R.WhathaveyoulearnedDoesitmakeanydifferencewhichmatri xischosenforanalysisCanthedatabesummarizedinthreeorfewerdi mensionsCanyouinterprettheprincipalcomponents2部分解答2.1部分统计参数利用Excel计算的平均值（x）和标准差Wind Solarradiation CO NO NO2O Average7.573.857143 4.5476192.190476210.0476199.404 Stdev1.581138817.3353881.23372091.08735743.37098375.565 Excel给出的协方差矩阵SWind Solarradiation CO NO NO2 Wind 2.4404762Solarradiation-2.714286293.36054CO-0.369048 3.81632651.4858277NO-0.452381-1.3537410.6575964 1.154195NO2-0.571429 6.60204082.25963721.062358311.092971 O3-2.17857130.0578232.7545351-0.7913833.0521542 HC0.16666670.60884350.1383220.17233561.0192744 Excel给出相关系数矩阵RWind Solarradiation CO NO NO2 Wind1Solarradiation-0.1014421CO-0.1938030.18279341NO-0.269543-0.0735690.50215251NO2-0.1098250.1157320.55658380.29689811 O3-0.2535930.31912370.4109288-0.1339520.1666422 HC0.15609790.05201040.16603230.23470430.4477678从相关系数矩阵可以看出，CO与NO、NO2相关性明显，O3与Solarradiation、CO相关性明显。
基于主成分分析南京空气污染各成分的关系
基于主成分分析南京空气污染各成分的关系贺永平（东南大学机械工程学院工业工程系，南京211189）摘要：本文根据从南京9个空气环境监测站所得到的空气污染物数据，在空气各成分的相关性指标中，运用主成分分析法，对各个监测样本各个特征性指标进行分类分析后。
结果表明占总方差的79.038%的三个因子来反映空气污染的总体程度，这三个因子归类分别为(1)NO2、O3、O32和SO2。
(2)AQI和O3。
(3)PM10和CO。
有主成分分析法我们可以准确的探讨出空气各污染指数准确的内在关系，为当下我们的环境治理提供一些参考和帮助。
关键字：空气污染；主成分分析；可吸入颗粒。
Analyze the relationship between the components of air pollution in Nanjing based on principal component.heyongping(College of mechanical Engineering, South East University, Nanjing, 211189)Abstract: According to the data of air pollutants in ambient air from Nanjing nine stations obtained in the relevant indicators of each component in the air, using principal component analysis, classification analysis of the characteristics of various monitoring indicators after each sample. The results show that 79.038% of the total variance of the three factors to reflect the overall level of air pollution, these three factors were categorized as (1) NO2, O3, O32 and SO2. (2) AQI and O3. (3) PM10 and CO. We have a principal component analysis can accurately investigate the air pollution index accurately all the intrinsic relationship and help provide some reference to our current environmental governanceKeywords: Air Pollution;principal component analysis;Respirable particulate.1数据本文所提供的数据可以详见南京空气检测站，原始数据见文末附录。
环境污染数据分析报告空气质量和污染源分析
环境污染数据分析报告空气质量和污染源分析环境污染数据分析报告空气质量和污染源分析1. 概述本报告旨在通过对环境污染数据的分析，重点关注空气质量和污染源的情况。
根据收集到的数据，我们将对当前的环境污染状况进行详细分析，并提出相应的建议。
2. 空气质量分析2.1 空气质量指标根据收集到的数据，我们采用了常见的空气质量指标，例如PM2.5、PM10、二氧化硫（SO2）、一氧化碳（CO）、臭氧（O3）等，来评估空气质量。
2.2 空气质量分布图通过对数据的统计和分析，我们制作了空气质量分布图。
结果显示，在本调查中，大部分地区的空气质量良好，但也存在一些地区的空气质量较差，尤其是工业园区和交通干道周边地区。
3. 污染源分析3.1 工业排放根据收集到的数据，我们发现工业排放是主要的污染源之一。
工业企业的废气直接排放和废水排放对周围环境产生了严重的污染。
这些污染物包括颗粒物、二氧化硫、氮氧化物等。
3.2 交通尾气另一个重要的污染源是交通尾气。
汽车和摩托车的尾气排放包含大量的一氧化碳和氮氧化物，对空气质量产生严重影响。
尤其是在拥堵的城市道路和高速公路上，交通尾气排放量更加集中。
3.3 生活废弃物生活废弃物的不正确处理也是导致环境污染的原因之一。
垃圾填埋场和垃圾焚烧对环境产生有害影响。
垃圾填埋场会产生甲烷等温室气体，而垃圾焚烧会释放出大量的有害物质和颗粒物。
4. 建议和措施4.1 加强监管针对工业企业的废气排放和废水排放，政府应加强监管力度，确保企业符合环保标准，严格执行污染物排放限制。
4.2 移交清洁能源在交通领域，政府可以鼓励或要求汽车制造商生产更多的电动汽车，并提供相应的充电设施。
同时，加强公共交通的建设，减少个人汽车使用量。
4.3 垃圾分类和可持续处理加强对居民的宣传教育，提倡垃圾分类，并建立垃圾处理中心，实施可持续的垃圾处理方式，如垃圾分类回收和有机废物堆肥等。
5. 结论通过对环境污染数据的分析，我们发现空气质量和污染源之间存在密切关系。
空气质量报告的主要内容
空气质量报告的主要内容空气质量报告是对某一特定地区或者整体大气环境中空气质量状况进行系统评估和监测的报告。
它主要包括以下几个方面的内容：一、监测数据分析。
空气质量报告的主要内容之一是监测数据的分析。
监测数据是评估空气质量的重要依据，通过对不同污染物浓度、颗粒物大小、臭氧浓度等数据进行分析，可以客观地反映出空气质量的整体状况。
监测数据的分析需要对各项指标进行综合评价，包括空气中的主要污染物浓度、超标情况、季节变化趋势等，以便更好地了解空气质量的变化规律和存在的问题。
二、污染物来源与影响。
空气质量报告还需要对污染物的来源和影响进行详细描述。
污染物的来源包括工业排放、机动车尾气、生活废气等，这些污染物对空气质量造成了不同程度的影响。
通过对不同来源的污染物进行分析，可以找出造成空气污染的主要原因，为制定改善空气质量的措施提供科学依据。
三、健康风险评估。
空气质量报告需要对空气污染对人体健康的影响进行评估。
不良的空气质量会导致呼吸道疾病、心血管疾病等健康问题，因此对于不同污染物的健康风险需要进行科学评估。
通过对不同污染物的健康影响进行分析，可以更好地了解空气污染对人体的危害程度，为公众提供健康防护建议。
四、政策建议与改善措施。
空气质量报告还需要提出相应的政策建议和改善措施。
针对监测数据分析和污染物来源影响的结果，报告应当提出相应的政策建议，包括加强环境监管、减少工业排放、控制机动车尾气排放等方面的措施。
同时，也需要对公众提出相关的改善空气质量的建议，包括减少户外活动、佩戴口罩等个人防护措施。
五、未来发展趋势预测。
最后，空气质量报告还需要对未来发展趋势进行预测。
通过对当前空气质量状况的分析和政策建议的提出，可以预测未来空气质量的发展趋势，包括空气质量的改善程度、政策措施的实施效果等方面的发展趋势。
综上所述，空气质量报告的主要内容包括监测数据分析、污染物来源与影响、健康风险评估、政策建议与改善措施以及未来发展趋势预测。
基于主成分分析法的南京市空气质量评价
基于主成分分析法的南京市空气质量评价
主成分分析（PCA）是一种常用的多元统计方法，它能够将一个
较大的数据集合简化为一些较少的变量，使得这些变量可以较好地
解释原数据集，从而便于研究和分析。
在空气质量评价中，我们可
以应用主成分分析方法，对南京市的空气质量数据进行分析，从而
得出该市空气质量的主要影响因素和评估结果。
具体步骤如下：
1. 收集南京市各地区（雅观寺、仙林、鼓楼等）的空气质量数据，包括浓度数据和指数数据，如PM
2.5、PM10、SO2、NO2、O3等
指标。
2. 将数据进行整理和处理，对数据进行标准化处理。
可以采用
z-score方法进行标准化，即将原始数据减去平均值，再除以标准差。
3. 对标准化后的数据进行主成分分析，得到主成分和其所占比例，根据因子载荷矩阵，计算各指标对应主成分的权重。
4. 计算每个地区的污染指数，采用美国环保署（EPA）的方法，结合国内的相关指标，给出空气质量评价标准，判断空气质量为优、良、轻度污染、中度污染、重度污染和严重污染六个级别。
5. 分析主成分得出的结果，得到南京市空气质量的主要影响因素，进一步分析和对比各地区的污染情况，得出南京市每个地区的
空气质量及总体评价结果。
利用R语言主成分分析解析大气环境因素对空气质量的影响
利用R语言主成分分析解析大气环境因素对空气质量的影响大气环境因素对空气质量的影响是一个广泛关注的问题。
随着人口的增加和城市化的快速发展，空气污染已经成为世界各地面临的严峻挑战。
为了更好地了解大气环境因素对空气质量的影响，许多研究已经使用主成分分析来解析这个复杂问题。
主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是一种常用的数据降维技术，可以提取原始数据中的主要成分。
在大气环境因素与空气质量的研究中，我们可以使用R语言来进行主成分分析，并解析不同大气环境因素对空气质量的影响。
首先，我们需要收集相应的数据以进行分析。
这些数据可能包括大气环境因素（如温度、湿度、风速、风向、降水量等）和空气质量指数（如PM2.5、PM10、O3等）。
在R语言中，我们可以使用现有的数据包（如"readr"或"readxl"）来导入和处理数据。
接下来，我们可以使用R语言中的"prcomp"函数来进行主成分分析。
该函数可以计算数据集中的主成分，并提供各个主成分的载荷和贡献率。
载荷表示每个主成分对于原始变量的贡献程度，贡献率表示每个主成分对总方差的解释程度。
在主成分分析的结果中，我们可以根据主成分的贡献率来选择主要的成分。
通常，我们选择累计贡献率超过80%的主成分进行进一步分析。
这些主成分可以代表数据集中最重要的变化模式。
然后，我们可以根据主成分的载荷来解析不同大气环境因素对空气质量的影响。
载荷的绝对值越大，表示该主成分对应的因素在空气质量中的重要性越高。
通过分析载荷，我们可以确定哪些大气环境因素对空气质量的影响更为显著。
此外，我们还可以使用散点图或其他可视化工具来展示主成分的关系。
通过在散点图中标记不同大气环境因素和空气质量指数的值，我们可以更清晰地观察它们之间的关系，并识别出任何相关性或模式。
需要注意的是，在使用主成分分析解析大气环境因素对空气质量的影响时，我们应该注意数据的质量和采样频率。
统计软件大气中主要污染物数据分析
大气中主要污染物年日均值分析（2000-2008年）邹静2110514001一、数据介绍：大气污染主要指介入大气中的物质、能量和生物等超过大气环境容许量，直接或间接影响人类的生活、生产和圣体健康等带来不良影响的现象。
所以对大气污染物进行分析是非常必要的事情。
本次分析的数据是从2000年到2008年污染物年日均值的情况，地点是北京，其中包括二氧化硫、二氧化氮和可吸入颗粒物，对变量进行分析，以了解这9年中污染物的变化及相互之间的影响。
单位：毫克/立二、数据整理：这里我们利用SPSS中的tables对数据进行整理，使得数据从直观上可以规整一些。
我们可以更简单明了的得到一些结论，比如二氧化氮在2008年的含量较每年降低了很多、二氧化硫的含量也在逐年的减少……我们可以得知，空气污染中可吸入颗粒物所占得比例是最大的，其次是二氧化氮，再次是二氧化硫。
这说明可吸入颗粒物污染相当严重。
二氧化硫及二氧化氮的问题也非常值得人们关注。
（在这9年中每年都是可吸入颗粒物所占的比例最大。
在2000年，二氧化硫和二氧化氮占的比例几乎相等，聃在以后的8年中，两者的差距有开始拉大，并且在2007年它们的差距最大。
这说明在这9年的过程中二氧化硫的变化量要比二氧化氮的变化量打很多，所以我们应该想出办法，加大对二氧化氮的治理。
此外，我们还可以得到，在这9年中的过程中二氧化硫的含量基本上是在逐年的减少，这说明我们的所采取的措施是极为有效的。
同时从侧面反映，我们应该加大力度对可吸入颗粒物和二氧化氮的治理力度。
通过对二氧化硫作条形图，我们可以看出，二氧化硫的含量的大致趋势是在逐年递减，最为明显的是在2008年。
空气中氮氧化物的一个来源是汽车尾气的排放，在2008年，北京市施行了单双号限行政策，大大减少了道路上的车辆流动，同时降低了汽车尾气的排放，从而提高了空气质量。
下面通过对二氧化硫的数据具体分析来得到相应的结论：从直方图中我们可以看出，二氧化氮在前8年中的变化不大，只有在2008年有很明显的减少。
空气质量分析报告
空气质量分析报告1. 引言空气质量是衡量一个地区环境质量的重要指标之一，直接影响着人们的生活质量和健康状况。
本文将对某地区的空气质量进行分析，并提供相应的数据和结论。
2. 数据收集与处理在进行空气质量分析之前，我们首先需要收集该地区的空气质量数据。
通过仪器设备监测，我们获得了以下指标的数据：•PM2.5：每立方米空气中直径小于或等于2.5微米的可入肺颗粒物的浓度•PM10：每立方米空气中直径小于或等于10微米的可入肺颗粒物的浓度•二氧化硫（SO2）：每立方米空气中二氧化硫的浓度•二氧化氮（NO2）：每立方米空气中二氧化氮的浓度•一氧化碳（CO）：每立方米空气中一氧化碳的浓度•臭氧（O3）：每立方米空气中臭氧的浓度在收集到数据后，我们对数据进行了处理和清洗，排除了异常值和缺失值，以确保数据的准确性和可靠性。
3. 空气质量分析结果根据收集到的数据，我们对空气质量进行了分析，并得出以下结论：3.1 PM2.5与PM10浓度分析PM2.5和PM10是衡量空气中颗粒物浓度的重要指标。
通过对数据的分析，我们发现该地区的PM2.5和PM10浓度呈现出以下特点：•PM2.5和PM10浓度处于较高水平，超过了国家空气质量标准的限制值。
•PM2.5和PM10浓度呈现季节性变化，冬季和春季浓度较高，夏季和秋季浓度较低。
3.2 二氧化硫、二氧化氮和一氧化碳浓度分析二氧化硫、二氧化氮和一氧化碳是衡量空气污染程度的重要指标。
通过对数据的分析，我们得出以下结论：•二氧化硫、二氧化氮和一氧化碳浓度均超过了国家空气质量标准的限制值。
•二氧化硫、二氧化氮和一氧化碳浓度呈现出较大的日变化和周变化。
3.3 臭氧浓度分析臭氧是衡量空气污染程度的重要指标之一。
通过对数据的分析，我们得出以下结论：•臭氧浓度处于较低水平，低于国家空气质量标准的限制值。
•臭氧浓度呈现出明显的季节性变化，夏季浓度较高，其他季节浓度较低。
4. 结论与建议根据对空气质量数据的分析，我们得出以下结论和建议：•该地区的空气质量较差，超过了国家空气质量标准的限制值，对居民健康造成了潜在的风险。
空气污染物的成分分析与监测方法
空气污染物的成分分析与监测方法空气污染已成为当今世界的一个重要问题，其不仅对人类健康产生危害，还会对环境造成严重影响。
为了防止空气污染对生态系统的影响和潜在健康风险产生影响，了解空气污染物成分分析与监测方法显得尤为必要。
一、空气污染物成分分析空气污染物是指空气中的一种或多种物质，这些物质可对人类、动植物及环境等产生危害。
空气污染密切相关的大气污染物通常分为颗粒物（PM）、挥发性有机物（VOC）、二氧化硫（SO2）、一氧化碳（CO）、氮氧化物（NOx）和臭氧（O3）等几种。
其中，颗粒物是空气污染物的主要成分，可通过空气质量监测站进行监测。
1. 颗粒物颗粒物是指悬浮在空气中的微小固体和液体粒子，它们可通过呼吸道进入人体，并可能引起呼吸系疾病。
颗粒物通常被分为两类：细颗粒物（PM2.5）和可吸入颗粒物（PM10）。
PM10指空气中直径小于等于10微米的颗粒物，而PM2.5为直径小于等于2.5微米的颗粒物。
PM2.5更细小，可悬浮在空气中更长时间，对健康的影响也更大。
2. 二氧化硫和氮氧化物二氧化硫和氮氧化物是人为排放的大气污染物之一，它们都是空气中的酸性物质，会导致酸雨、大气污染和气候变化等问题。
二氧化硫和氮氧化物可引起呼吸系统问题，并加剧哮喘、肺癌和心血管疾病等症状。
3. 挥发性有机物和一氧化碳挥发性有机物（VOCs）和一氧化碳常常与交通和工业废气有关，这两种污染物对人体健康的影响主要是通过呼吸进入体内然后与血红蛋白结合，它们可能导致偏头痛、恶心和呕吐等症状。
4. 臭氧和氮氧化物臭氧和氮氧化物是光化学污染的两个主要组成部分。
它们在光照条件下会形成游离基，它们会损害生物体的DNA，并导致臭氧层减少，进而加剧全球变暖问题。
二、空气污染物监测方法为了有效地监测空气污染物的水平，减轻其对环境和健康的影响，人们积极采用各种监测方法，下面介绍几种常见的方法：1. 收集样本一个共同的空气质量监测方法是收集空气样本，然后将其带回实验室以进行分析。
统计软件大气中主要污染物数据分析
大气中主要污染物年日均值分析（2000-2008年）邹静2110514001一、数据介绍：大气污染主要指介入大气中的物质、能量和生物等超过大气环境容许量，直接或间接影响人类的生活、生产和圣体健康等带来不良影响的现象。
所以对大气污染物进行分析是非常必要的事情。
本次分析的数据是从2000年到2008年污染物年日均值的情况，地点是北京，其中包括二氧化硫、二氧化氮和可吸入颗粒物，通过运用SPSS软件，对变量进行分析，以了解这9年中污染物的变化及相互之间的影响。
单位：毫克/立二、数据整理：这里我们利用SPSS中的tables对数据进行整理，使得数据从直观上可以规整一些。
通过这个table，我们可以更简单明了的得到一些结论，比如二氧化氮在2008年的含量较每年降低了很多、二氧化硫的含量也在逐年的减少……三、数据分析：1、三种污染物在大气污染中得情况：（1）三种污染物的饼图：此次数据分析只是针对了这三种污染物，首先我们通过一个饼图来看一下这三种污染物在大气中占的大概比例。
（这个饼图所描述的是这9年中各个污染物的累加所占总体的比例）从饼图中，我们可以得知，空气污染中可吸入颗粒物所占得比例是最大的，其次是二氧化氮，再次是二氧化硫。
这说明可吸入颗粒物污染相当严重。
二氧化硫及二氧化氮的问题也非常值得人们关注。
（2）三种污染物的直方图：下面对三种污染物共同作直方图，可以看到每个污染物的变化趋势及各个污染物之间的对比。
从直方图中我们可以看到，在这9年中每年都是可吸入颗粒物所占的比例最大。
在2000年，二氧化硫和二氧化氮占的比例几乎相等，聃在以后的8年中，两者的差距有开始拉大，并且在2007年它们的差距最大。
这说明在这9年的过程中二氧化硫的变化量要比二氧化氮的变化量打很多，所以我们应该想出办法，加大对二氧化氮的治理。
此外，我们还可以得到，在这9年中的过程中二氧化硫的含量基本上是在逐年的减少，这说明我们的所采取的措施是极为有效的。
环境保护领域的大气污染数据分析
环境保护领域的大气污染数据分析随着工业化和城市化的快速发展，大气污染已经成为全球面临的重要环境问题之一。
为了更好地了解和解决大气污染问题，对大气污染数据进行分析是至关重要的。
本文将对环境保护领域的大气污染数据进行分析，以期为环境保护工作提供科学依据和决策支持。
一、大气污染数据的来源和收集方式大气污染数据的来源主要包括监测站点、卫星遥感和模型模拟等。
监测站点是最常见的数据来源，通过在不同地点设置监测站点，可以实时监测大气中的污染物浓度。
卫星遥感技术可以提供大范围的大气污染数据，通过对卫星图像的解析和处理，可以获取大气污染物的空间分布情况。
模型模拟则是通过建立数学模型，模拟大气污染物的传输和扩散过程，从而得到大气污染数据。
二、大气污染数据的分析方法1. 数据可视化分析数据可视化是大气污染数据分析的重要手段之一。
通过将数据以图表的形式展示出来，可以直观地了解大气污染物的浓度变化趋势和空间分布情况。
常用的数据可视化方法包括折线图、柱状图、散点图和热力图等。
通过对数据进行可视化分析，可以帮助我们更好地理解大气污染的特征和规律。
2. 数据统计分析数据统计分析是对大气污染数据进行整体分析和总结的方法。
通过对数据进行统计，可以计算出大气污染物的平均浓度、最大值、最小值和标准差等指标，从而揭示大气污染的整体状况和变化趋势。
此外，还可以利用统计方法对不同地区、不同季节和不同污染源的数据进行比较和分析，以找出影响大气污染的主要因素。
3. 数据时空分析大气污染数据具有时空特性，因此进行时空分析是了解大气污染的重要手段。
时空分析可以揭示大气污染物的时空分布规律和传输扩散过程。
常用的时空分析方法包括空间插值、时序分析和空间聚类等。
通过时空分析，可以确定大气污染的主要来源和传输路径，为制定针对性的环境保护措施提供科学依据。
三、大气污染数据分析的应用1. 环境监测和预警大气污染数据分析可以用于环境监测和预警。
通过对大气污染数据的实时监测和分析，可以及时发现和预警大气污染事件，采取相应的措施进行应对。
空气污染研究的主成分分析报告
空气污染研究的主成分分析一、提出问题本文对于给定的某城市42天中午12点的空气污染数据进行主成分分析，主要解决以下几个问题：（1）分别用样本协方差矩阵和样本相关矩阵作主成分分析，对比二者的结果差异；（2）对原始数据的变化选取三个或者更少的主成分反映，并对所选的主成分做出解释。
二、分析问题主成分分析旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。
在实际问题研究中，为了系统、全面地分析问题，我们必须考虑众多影响因素。
因为每个因素都在不同程度上反映了所研究问题的某些信息，并且指标之间有一定的相关性，因而所得到的统计数据反映的信息在一定程度上有重叠。
本文中所研究的问题变量较多，因此利用主成分分析法研究本问题，减少计算量和降低分析问题的复杂性。
针对问题一，首先将数据标准化，计算样本协方差矩阵和相关矩阵，然后分别计算样本协方差矩阵和相关矩阵的特征值和特征向量，贡献率和累计贡献率，确定选取成分个数，列出主成分方程并解释主成分意义。
针对问题二，考虑主成分的贡献率，只要主成分的累计贡献率达到80%，就可以反映原始数据的变化，并且对所选取的主成分做出解释。
三、模型假设1、影响污染程度的变量只有本文中所提到的变量；2、随机选取的42天；3、题目中所提到的城市是平衡发展，政府对环境治理干预较小，即此城市的环境不会出现强烈波动；4、题目中所给的污染浓度及气象参数有效，数据都准确可靠，同时不考虑人为因素、检测仪器精确度不同等影响。
四、符号说明五、问题求解5.1协方差矩阵主成分分析设∑是T321),,,,(p x x x x x =的协方差矩阵，∑的特征值与正交化特征向量分别为0321≥≥≥≥≥p λλλλ 及p e e e e ,,,,321 ，且x 的第i 个主成分为),,3,2,1(,332211p i x e x e x e x e Y p ip i i i i =+++= (1)根据已有数据计算得样本T 321),,,,(p x x x x x =的均值向量T 321),,,,(p x x x x x =为T )0952.34048.90476.101905.24762.48333.735.7(=x根据协方差矩阵计算公式T 1))((1n 1x x x x i i ni ---=∑∑= (2) 代入数据可求得随机变量T7654321),,,,,,(x x x x x x x x =相应的样本协方差矩阵为⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡--------=∑479.0595.0044.1177.0142.0624.0171.0595.0979.30127.3811.0822.2791.30232.2044.1127.3364.11088.1315.2763.6585.0177.0811.0088.1182.1674.0387.1463.0142.0822.2315.2674.0522.1909.3378.0624.0791.30763.6387.1-909.3156.300781.2171.0232.2-585.0-463.0-378.0-781.2-500.2利用特征值计算公式0=∑-E λ代入数据可求得∑的特征值i λ与对应单位正交化特征向量)7,,2,1( =i e i 分别为6941.3031=λ，T 1)0024.01125.00246.00046.00150.09932.00099.0(-----=e3132.282=λ,T 2)0237.09727.01501.00128.01059.01163.00766.0(----=e4674.113=λ,T 3)0851.01711.09541.01320.01861.00070.00314.0(---=e5494.24=λ,T 4)1092.00670.01188.03467.01998.00005.08996.0(---=e4703.15=λ,T 5)0470.00095.02074.05364.07183.00016.03886.0(--=e5479.06=λ,T 6)6207.00557.00264.05912.05099.00036.00386.0(--=e2243.07=λ,T 7)7699.00652.00931.04743.03716.00081.01766.0(-----=e利用第i 个主成分的贡献率∑=pk ki1λλ (3)及前k 个主成分的累计贡献率∑∑==pt tk s s11λλ(4)代入数据计算得∑的各标准化主成分的贡献率及累计贡献率（如表1所示），可以看出，前三个标准化样本的累计贡献率已经达到98.6968%，故只需提取前三个主成分即可：表1 ∑的各标准化主成分的贡献率及累计贡献率记主成分向量为 ),.,,,,(7654321Y Y Y Y Y Y Y Y =由 X P Y T=,),,,,,,(7654321e e e e e e e P =知x 的前三个主成分分别为765432110024.01125.00246.00046.00150.09932.00099.0x x x x x x x Y ---+--=765432120237.09727.01501.00218.01059.01163.00766.0x x x x x x x Y ---+-+=765432130851.01711.09541.01320.01861.00070.00314.0x x x x x x x Y +-+++--=因此，用前三个主成分代替原来7个变量，信息损失量较小。
化学空气质量报告主要内容
化学空气质量报告主要内容一、引言空气质量是指大气中各种气体、微粒和其他污染物质的浓度和分布情况。
它直接关系到人们的健康和生活质量。
为了解决空气污染问题，科学家们通过化学方法对空气质量进行监测和评估。
本报告将对化学空气质量监测的主要内容进行介绍。
二、主要污染物空气中的主要污染物包括颗粒物、二氧化硫、氮氧化物、一氧化碳、臭氧和挥发性有机物。
这些污染物来源于工业排放、交通尾气、燃煤和生物质燃烧等。
通过化学分析，可以准确测定这些污染物的浓度和组成，从而评估空气质量。
三、化学分析方法化学分析方法包括物质的采集、前处理和检测。
采集空气样品时，常用的方法有固定站点采样和移动车辆采样。
采样后，样品需要进行前处理，如过滤、浓缩和提取，以去除杂质和浓缩目标污染物。
最后，通过使用各种检测技术，如气相色谱-质谱联用、吸收光谱和电化学分析等，可以对样品中的污染物进行定量和定性分析。
四、监测网络和站点布局为了全面监测空气质量，各国建立了监测网络，并在不同区域设置监测站点。
监测网络通常由国家、地方和区域级别的监测站点组成，以实时监测和报告空气质量状况。
监测站点的布局需要考虑城市、工业区、交通枢纽和农村等不同区域的特点，以确保监测结果的准确性和代表性。
五、数据分析和评估通过对监测数据的分析和评估，可以了解空气质量的时空分布规律和污染源的贡献程度。
常用的评估指标包括空气质量指数（AQI）、颗粒物物质浓度和污染物排放量等。
这些指标可以帮助政府和公众了解空气质量状况，并采取相应的控制措施。
六、空气质量改善措施为了改善空气质量，政府和社会各界采取了一系列措施。
其中包括加强环境法律法规的制定和执行，推广清洁能源和低碳技术，提高工业和交通尾气排放标准，加强大气污染物治理等。
这些措施的实施对于改善空气质量和保护人民健康具有重要意义。
七、结论化学空气质量报告是对空气污染情况进行科学评估的重要工具。
通过化学分析方法和监测网络的建立，可以准确监测和评估空气质量，为制定和实施空气污染防治措施提供科学依据。
大气污染物的成分分析与监测
大气污染物的成分分析与监测大气污染是当前全球所面临的主要环境问题之一。
随着经济全球化的推进和城市化进程的不断加快，大气污染问题越来越受到社会的关注。
中国是世界上大气污染最严重的国家之一，而大气污染的成分分析和监测是解决这一问题的关键。
一、大气污染物的成分大气污染物的成分主要包括二氧化硫、氮氧化物、氮化物、一氧化碳、臭氧、非甲烷总烃等。
其中，二氧化硫和氮氧化物是常见的酸雨成分，而臭氧则是造成雾霾的主要元凶。
1. 二氧化硫二氧化硫是一种无色气体，具有刺激性气味，可导致呼吸道刺激和肺气肿等疾病。
二氧化硫的主要来源包括化石燃料的燃烧、硫酸生产、冶金和硫化物矿石开采等。
2. 氮氧化物氮氧化物主要分为氮化物和氮氧化物两种。
氮化物主要来自于化肥和畜禽排泄物等，而氮氧化物主要来自于交通尾气和燃烧过程中的氮气氧化而成。
氮氧化物可导致眼部、呼吸系统、心脏等方面的疾病。
3. 一氧化碳一氧化碳是一种无色、无味、无臭的气体。
它是人类排放的最主要污染物之一，可引起头痛、恶心、中毒和死亡。
汽车、石化、钢铁和炼油等工业是一氧化碳的主要来源。
4. 臭氧臭氧是一种强氧化剂，在大气中的生成和分解是复杂而敏感的化学过程。
它可引起眼部、呼吸道和肺部等方面的疾病。
汽车等机动车辆的尾气和化工厂等工业的废气是臭氧的主要来源。
二、大气污染物的监测了解大气污染物的成分非常重要，但更重要的是如何对这些污染物进行有效地监测。
大气污染物的监测可以通过样品采集、分析和实时监测等方法来完成。
1. 样品采集常用的样品采集方法包括大气采样仪、汽车采样、地面取样等。
大气采样仪可以测量大气中的气态和颗粒态污染物，通过吸附剂作用可以将空气中的有害成分吸附下来。
2. 分析方法分析大气污染物需要使用到多种科学技术和仪器设备。
其中，常用的技术包括质谱、光谱、化学分析和生物分析等。
3. 实时监测实时监测利用专门的监测设备对大气污染物的浓度进行实时监测。
这些设备可以在多种环境条件下实现准确、可靠的监测。
空气污染的化学成分和检测技术
空气污染的化学成分和检测技术空气污染一直是我们面临的重大问题。
据世界卫生组织（WHO）统计，全球每年有数百万人死于空气污染，而其中的大部分污染物都是化学成分。
为了解决这个问题，我们需要了解空气污染的化学成分以及相关的检测技术。
一、空气污染的化学成分空气中的污染物很多，主要包括颗粒物、挥发性有机物（VOCs）、氮氧化物（NOx）、二氧化硫（SO2）和臭氧（O3）等。
1.颗粒物颗粒物是指空气中的固体和液体微粒，常见的有PM10和PM2.5。
PM10指直径小于或等于10微米的颗粒物，而PM2.5则指直径小于或等于2.5微米的颗粒物。
颗粒物对人体健康有很大的危害，特别是对肺部和心脏的影响。
2.VOCs挥发性有机物是指可以从固体或液体中挥发出来的化合物。
它们可以来自燃料燃烧、汽车尾气、油漆和溶剂等。
常见的VOCs包括苯、甲醛和二甲苯等。
这些物质不仅对人体健康有害，还会对环境造成严重污染。
3.NOx氮氧化物是指氮气和氧气在高温下反应而产生的氮氧化物，主要来自燃料燃烧和车辆尾气。
NOx不仅会导致酸雨和光化学烟雾，而且会对人体呼吸系统造成严重损害。
4.SO2二氧化硫是燃料燃烧时产生的一种气体，主要来自化石燃料的燃烧。
SO2会对大气、土地和水资源造成严重污染，有很大的环境风险。
5.O3臭氧是一种对人体有害的气体，是由NOx和VOCs在阳光下的光化学反应产生的。
在大气中，臭氧会损害植物，破坏建筑物和塑料，同时对人体的眼睛和呼吸系统也有很大的危害。
二、检测技术了解空气污染的化学成分非常重要，但仅仅知道污染物的种类是不够的。
我们还需要一些检测技术来检测和监测这些污染物的质量。
1.传感器传感器是一种可以快速、准确检测污染物的技术。
它们可以使用光学、电学、化学或微机电技术来检测气体污染物。
传感器可以小型化，便携式，安装方便，可以进行现场和在线检测。
2.空气采样空气采样是一种用于监测空气中污染物浓度的技术。
这种技术可以使用吸附剂或过滤材料来捕集空气中的污染物，然后将其带回实验室进行分析。
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一组空气污染数据的主成分分析【说明】下面的多元统计分析练习题摘自R.A. Johnson等编写的《应用多元统计分析（第五版）》，原书为：Richard A. Johnson and Dean W. Wichern. Applied Multivariate Statistical Analysis(5th Ed). Pearson Education, Inc. 2003。
我看的是中国统计出版社（China Statistics Press）2003年发行的影印本。
第一题为原书第1.6题，即第1章的第6题，第二题为原书第8.12题，即第8章的第12题。
第二题用的是第一题的数据。
1 习题1.6. The data in Table 1.5 are 42 measurements on air-pollution variables recorded at 12:00 noon in the Los Angeles area on different days.(a)Plot the marginal dot diagrams for all the variables.(b)Construct the x, S n, and R arrays, and interpret the entries in R.TABLE 1.5 AIR-POLLUTION DATAWind (x1)Solarradiation (x2)CO (x3)NO (x4)NO2 (x5)O3 (x6)HC (x7)8 98 7 2 12 8 2 7 107 4 3 9 5 3 7 103 4 3 5 6 3 10 88 5 2 8 15 4 6 91 4 2 8 10 38 90 5 2 12 12 49 84 7 4 12 15 5 5 72 6 4 21 14 47 82 5 1 11 11 38 64 5 2 13 9 4 6 71 5 4 10 3 36 91 4 2 127 37 72 7 4 18 10 3 10 70 4 2 11 7 3 10 72 4 1 8 10 3 9 77 4 1 9 10 3 8 76 4 1 7 7 38 71 5 3 16 4 49 67 4 2 13 2 3 9 69 3 3 9 5 39 88 4 2 7 6 38 80 4 2 13 11 45 30 3 3 5 2 36 83 5 1 10 23 48 84 3 2 7 6 36 78 4 2 11 11 38 79 2 1 7 10 36 62 4 3 9 8 310 37 3 1 7 2 38 71 4 1 10 7 37 52 4 1 12 8 45 486 5 8 4 36 75 4 1 10 24 310 35 4 1 6 9 28 85 4 1 9 10 25 86 3 1 6 12 25 867 2 13 18 27 79 7 4 9 25 37 79 5 2 8 6 26 68 6 2 11 14 38 40 4 3 6 5 2Source: Data courtesy of Professor G.C. Tiao.8.12. Consider the air-pollution data listed in Table 1.5. Your job is to summarize these data in fewer than p=7 dimensions if possible. Conduct a principal component analysis of the data using both the covariance matrix S and the correlation matrix R. What have you learned? Does it make any difference which matrix is chosen for analysis? Can the data be summarized in three or fewer dimensions? Can you interpret the principal components?2 部分解答2.1 部分统计参数利用Excel计算的平均值（x）和标准差Wind Solar radiation CO NO NO2O3HC Average 7.5 73.857143 4.547619 2.1904762 10.047619 9.4047619 3.0952381 Stdev 1.5811388 17.335388 1.2337209 1.0873574 3.3709837 5.5658345 0.6917466Excel给出的协方差矩阵SWindSolarradiation CO NO NO2O3HCWind 2.4404762Solarradiation -2.714286 293.36054CO -0.369048 3.8163265 1.4858277NO -0.452381 -1.353741 0.6575964 1.154195NO2-0.571429 6.6020408 2.2596372 1.0623583 11.092971O3-2.178571 30.057823 2.7545351 -0.791383 3.0521542 30.24093HC 0.1666667 0.6088435 0.138322 0.1723356 1.0192744 0.5804989 0.4671202 Excel给出相关系数矩阵RWind radiation CO NO NO2O3HC Wind 1Solar radiation -0.101442 1CO -0.193803 0.1827934 1NO -0.269543 -0.073569 0.5021525 1NO2-0.109825 0.115732 0.5565838 0.2968981 1O3-0.253593 0.3191237 0.4109288 -0.133952 0.1666422 1从相关系数矩阵可以看出，CO与NO、NO2相关性明显，O3与Solar radiation、CO相关性明显。
后面的主成分分析将CO与NO、NO2归并到一个主成分，将O3与Solar radiation 归并到一个主成分，将HC、Wind归并到一个主成分。
HC与Wind的相关系数并不高，但从正相关的角度看，二者的数值倒是最高的。
方差极大正交旋转之后，HC与CO、NO、NO2归并到一个因子，因为HC与NO2的相关系数较高，与CO、NO的相关系数高于其他变量。
2.2 主成分分析之一——数据未经标准化下面是从相关矩阵R出发，SPSS给出的结果。
原始数据未经标准化。
所谓从R出发，就是在SPSS的Factor Analysis: Extraction—Analysis选项中选中Correlation Matrix。
SPSS给出的相关系数矩阵（Correlation Matrix），与Excel计算的结果一样。
公因子方差（Communalities）表如下。
公因子方差变化于0.544～0.795之间，相差不是很大。
但是，公因子方差值没有达到0.8以上的，可见每一个变量体现在三个主成分中的信息都不超过80%。
特征根与方差贡献（Total Variance Explained）如下表。
可见提取三个主成分可以解释原来7格变量的70.384%。
E i g e n v a l u e主成分载荷矩阵（Component Matrix ）见下表。
将上表从SPSS 中复制到Excel 中，进行涂色分类，结果如下表所示。
主成分分类如下：⏹第一主成分的主要相关变量：CO、NO、NO2。
⏹第二主成分的主要相关变量：Solar radiation、O3。
⏹第三主成分的主要相关变量：Wind、HC。
在主成分载荷图（Component Plot）中，三个变量分别落入三个不同的主成分代表的区域。
主成分得分表如下。
最后一栏对几个典型的样本给出了简单的解释。
注意解释的时候看清主成分载荷矩阵中载荷值的正负号。
2.3 主成分分析之二——数据未经标准化下面是从协方差矩阵S出发，SPSS给出的结果。
原始数据未经标准化。
所谓从S出发，就是在SPSS的Factor Analysis: Extraction—Analysis选项中选中Covariance Matrix。
公因子方差（Communalities）表如下。
在未经处理的（Raw）公因子方差一栏，其Initial 数值都是原始数据的方差。
不过与前面Excel给出的协方差矩阵有所不同，Excel给出的是总体方差，SPSS给出的是抽样方差。
例如以Wind的Initial值为例，2.4404762×42/41=2.5，或者2.5×41/42=2.4404762（对照前面的协方差矩阵）。
重标的（Rescaled）结果是Extraction值与Initial值之比。
公因子方差的合计结果如下：Raw RescaledInitial Extraction Initial ExtractionWIND 2.5 0.0306651 1 0.012266Solar radiation 300.51568 300.13367 1 0.9987288CO 1.5220674 0.0601666 1 0.0395295NO 1.1823461 0.0067502 1 0.0057091NO2 11.363531 0.1790059 1 0.0157527O3 30.978513 3.8459428 1 0.1241487HC 0.4785134 0.0016671 1 0.0034839合计348.54065 304.25786 7 1.1996188特征根与方差贡献（Total Variance Explained）如下表。
在Raw一栏中显示，提取一个主成分似乎可以解释原来7格变量的87.295%。
但重标之后显示的数值却是17.137%。
根据公因子方差表和合计结果，重标之前，全部的方差解释为304.25786/348.54065*100=87.295%；重标之后，全部的方差解释为1.1996188/7*100＝17.137%。
E i g e n v a l u e主成分载荷矩阵（Component Matrix ）见下表。
可以看来，由于变量Solar radiation 的方差很大，它绝对地控制了第一主成分。
2.4 主成分分析之三——数据经过标准化下面是从协方差矩阵S出发，SPSS给出的结果。