中国统计年鉴2019全国各省市区社会经济发展指标：主要城市废水中主要污染物排放情况(2017年)
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中国统计年鉴2019全国各省市区社会经济发展指标：平均每万元国内生产总值能源消费量
0.71
0.66
0.07
0.09
0.09
国内生产总值按2015年可比价格计算
0.63
0.58
0.06
0.08
0.08
0.60
0.53
0.06
0.08
0.08
0.57
0.49
0.06
0.08
0.08
计算 计算 计算
万元国内 生产总值 燃料油消费量 (吨/万元)
万元国内 生产总值 电力消费量 (万千瓦小时/万
0.19
1.60
1.48
0.13
0.22
0.20
1.63
1.52
0.16
0.20
0.19
国内生产总值按2005年可比价格计算
1.40
1.30
0.13
0.17
0.16
1.36
1.28
0.13
0.17
0.15
1.29
1.20
0.13
0.15
0.14
1.21
1.14
0.12
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0.13
1.16
1.12
元)
0.67
0.66
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0.64
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0.34
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0.18
0.33
0.17
0.33
0.15
0.32
0.14
0.31
2019年全国地表水环境质量状况公报8页
状况2019年，全国地表水国控断面总体为轻度污染。
河流长江、黄河、珠江、松花江、淮河、海河、辽河、浙闽片河流、西北诸河和西南诸河等十大流域的国控断面中，Ⅰ～Ⅲ类、Ⅳ～Ⅴ类和劣Ⅴ类水质断面比例分别为68.9%、20.9%和10.2%。
主要污染指标为化学需氧量、五日生化需氧量和高锰酸盐指数。
长江流域水质良好。
160个国控断面中，Ⅰ～Ⅲ类、Ⅳ～Ⅴ类和劣Ⅴ类水质断面比例分别为86.2%、9.4%和4.4%。
长江干流水质为优。
42个国控断面中，Ⅰ～Ⅲ类和Ⅳ～Ⅴ类水质断面比例分别为97.6%和2.4%。
长江支流水质良好。
118个国控断面中，Ⅰ～Ⅲ类、Ⅳ～Ⅴ类和劣Ⅴ类水质断面比例分别为82.2%、11.9%和5.9%。
长江主要支流中，螳螂川、乌江、涢水、府河和釜溪河为重度污染，外秦淮河和黄浦江为中度污染，普渡河、岷江、沱江、滁河、白河、唐河和唐白河为轻度污染，其他河流水质均为优良。
省界断面水质良好。
Ⅰ～Ⅲ类、Ⅳ～Ⅴ类和劣Ⅴ类水质断面比例分别为82.1%、14.3%和3.6%。
黔-渝交界的乌江万木断面为重度污染，主要污染指标为总磷。
从水资源分区来看，长江区Ⅰ～Ⅲ类和劣Ⅴ类水质断面比例分别为79.0%和8.6%。
黄河流域轻度污染。
61个国控断面中，Ⅰ～Ⅲ类、Ⅳ～Ⅴ类和劣Ⅴ类水质断面比例分别为60.7%、21.3%和18.0%。
主要污染指标为五日生化需氧量、化学需氧量和氨氮。
黄河干流水质为优。
26个国控断面中，Ⅰ～Ⅲ类和Ⅳ～Ⅴ类水质断面比例分别为96.2%和3.8%。
黄河支流为中度污染。
35个国控断面中，Ⅰ～Ⅲ类、Ⅳ～Ⅴ类和劣Ⅴ类水质断面比例分别为34.3%、34.3%和31.4%。
主要污染指标为五日生化需氧量、化学需氧量和氨氮。
省界断面为轻度污染。
Ⅰ～Ⅲ类、Ⅳ～Ⅴ类和劣Ⅴ类水质断面比例分别为63.1%、21.1%和15.8%。
主要污染指标为五日生化需氧量、化学需氧量和氨氮。
从水资源分区来看，黄河区Ⅰ～Ⅲ类和劣Ⅴ类水质断面比例分别为42.7%和33.3%。
全国主要城市废水中主要污染物排放情况的统计分析
全国主要城市废水中主要污染物 排放情况的统计分析
刘爽
（ 天津财经大学 天津 300222）
摘 要： 随着城市用水人口的增加以及工业化经济增长模式的加剧，水环境问题日益严峻。如何针对已有问题采取适当措施， 已成为我们最需面对的问题。本文对全国主要城市废水污染物的排放情况进行了统计分析。通过因子分析发现城市废水的最主要 来源是生活废水的排放。通过聚类分析，根据公因子最终将 31 个城市分为 4 类，第二、三、四类城市： 天津、石家庄、重庆等城 市的废水污染物排放量很大，超过全国平均水平。
中主要污染物排放情况》。本文所用指标全部来自于国家规定的废 水污染 指 标，包 含 六 个 指 标，分 别 是： X1 工 业 废 水 排 放 量 （ 万 吨） 、X2 工业化学需氧量排放量 （ 吨） 、X3 工业氨氮排放量 （ 吨） 、 X4 城镇生活污水排放量 （ 万吨） 、X5 生活化学需氧量排放量 （ 吨） 以及 X6 生活氨氮排放量 （ 吨） 。为了更好地分析，把原始数据的所 有单位标准化为 “万吨”。
四、统计分析 （ 一） 因子分析 首先进行因 子 分 析 的 适 用 性 检 验。根 据 适 用 性 检 验 的 结 果 来 看，KMO 的检验值为 0． 743，大于 0． 5； Bartlett 的球形度检验的 P 值为 0，小于 0． 05，说明各变量间不相互独立。数据通过检验，说 明该数据适合做因子分析。运用因子分析对全国主要城市废水中主 要污染物排放情况的原始变量进行分析，开始进行公因子选择时， 根据特征值大于等于 1，选取了 2 个主因子。但旋转后的成分矩阵 显示，2 个主因子无法对因子含义进行很好的解释，因此尝试抽取 3 个公因子，继续进行因子分析，分析结果如下。 通过公因子方差表可发现，变量的共同度都大于 70% ，符合提 取公因子的要求。根据旋转后的总方差解释可以得出，第一公因子 的贡献率最大，为 40． 669% ，第二公因子的贡献率次之，为 28． 279% ，第三公因子的贡献率最小，为 25． 278% ，三个公因子的累 积贡献率为 94． 225% ，累计贡献率超过了 85% ，说明提取的三个 公因子能够代表原始数据的大部分信息，因此在此次分析中可以提 取 3 个公因子。 根据旋转成分矩阵表，可以写出因子分析的数学模型 （ 将原始 变量通过公因子表示出来） 。进而根据数学模型中公因子前的系数， 可以对原始变量进行分组，分配给各公因子。根据所包含的原始变 量，对主因子进行合理地命名。此次因子分析的数学模型为： X1 = 0． 447F1 + 0． 266F2 + 0． 842F3 + ε1 X2 = 0． 388F1 + 0． 696F2 + 0． 567F3 + ε2 X3 = 0． 189F1 + 0． 959F2 + 0． 138F3 + ε3 X4 = 0． 796F1 + 0． 076F2 + 0． 496F3 + ε4 X5 = 0． 895F1 + 0． 327F2 + 0． 202F3 + ε5 X6 = 0． 787F1 + 0． 330F2 + 0． 426F3 + ε6 第一主因子 F1 命名为生活废水污染物排放量因子，包括变量： X4，X5，X6。第二主因子 F2 命名为工业污染物排放量因子，包括 变量： X2，X3。第三主因子 F3 命名为工业废水排放量因子，包括 变量： X1。
刘爽
（ 天津财经大学 天津 300222）
摘 要： 随着城市用水人口的增加以及工业化经济增长模式的加剧，水环境问题日益严峻。如何针对已有问题采取适当措施， 已成为我们最需面对的问题。本文对全国主要城市废水污染物的排放情况进行了统计分析。通过因子分析发现城市废水的最主要 来源是生活废水的排放。通过聚类分析，根据公因子最终将 31 个城市分为 4 类，第二、三、四类城市： 天津、石家庄、重庆等城 市的废水污染物排放量很大，超过全国平均水平。
中主要污染物排放情况》。本文所用指标全部来自于国家规定的废 水污染 指 标，包 含 六 个 指 标，分 别 是： X1 工 业 废 水 排 放 量 （ 万 吨） 、X2 工业化学需氧量排放量 （ 吨） 、X3 工业氨氮排放量 （ 吨） 、 X4 城镇生活污水排放量 （ 万吨） 、X5 生活化学需氧量排放量 （ 吨） 以及 X6 生活氨氮排放量 （ 吨） 。为了更好地分析，把原始数据的所 有单位标准化为 “万吨”。
四、统计分析 （ 一） 因子分析 首先进行因 子 分 析 的 适 用 性 检 验。根 据 适 用 性 检 验 的 结 果 来 看，KMO 的检验值为 0． 743，大于 0． 5； Bartlett 的球形度检验的 P 值为 0，小于 0． 05，说明各变量间不相互独立。数据通过检验，说 明该数据适合做因子分析。运用因子分析对全国主要城市废水中主 要污染物排放情况的原始变量进行分析，开始进行公因子选择时， 根据特征值大于等于 1，选取了 2 个主因子。但旋转后的成分矩阵 显示，2 个主因子无法对因子含义进行很好的解释，因此尝试抽取 3 个公因子，继续进行因子分析，分析结果如下。 通过公因子方差表可发现，变量的共同度都大于 70% ，符合提 取公因子的要求。根据旋转后的总方差解释可以得出，第一公因子 的贡献率最大，为 40． 669% ，第二公因子的贡献率次之，为 28． 279% ，第三公因子的贡献率最小，为 25． 278% ，三个公因子的累 积贡献率为 94． 225% ，累计贡献率超过了 85% ，说明提取的三个 公因子能够代表原始数据的大部分信息，因此在此次分析中可以提 取 3 个公因子。 根据旋转成分矩阵表，可以写出因子分析的数学模型 （ 将原始 变量通过公因子表示出来） 。进而根据数学模型中公因子前的系数， 可以对原始变量进行分组，分配给各公因子。根据所包含的原始变 量，对主因子进行合理地命名。此次因子分析的数学模型为： X1 = 0． 447F1 + 0． 266F2 + 0． 842F3 + ε1 X2 = 0． 388F1 + 0． 696F2 + 0． 567F3 + ε2 X3 = 0． 189F1 + 0． 959F2 + 0． 138F3 + ε3 X4 = 0． 796F1 + 0． 076F2 + 0． 496F3 + ε4 X5 = 0． 895F1 + 0． 327F2 + 0． 202F3 + ε5 X6 = 0． 787F1 + 0． 330F2 + 0． 426F3 + ε6 第一主因子 F1 命名为生活废水污染物排放量因子，包括变量： X4，X5，X6。第二主因子 F2 命名为工业污染物排放量因子，包括 变量： X2，X3。第三主因子 F3 命名为工业废水排放量因子，包括 变量： X1。
中国统计年鉴2019全国各省市区社会经济发展指标：省会城市和计划单列市主要指标(2018年)
25-2 省会城市和计划单列市主要指标 (2018年)
包括市辖 县。
城市名称
年末 户籍人口
(万人)
地区生产总值 (当年价格) (亿元)业
地方一般 公共预算收入
(亿元)
北京 天津 石家庄 太原 呼和浩特 沈阳 大连 长春 哈尔滨 上海 南京 杭州 宁波 合肥 福州 厦门 南昌 济南 青岛 郑州 武汉 长沙 广州 深圳 南宁 海口 重庆
地方一般 公共预算支出
(亿元)
住户存款 余额 (亿元)
城镇单位 在岗职工 平均工资
(元)
年末邮政局 (所) (处)
年末固定 电话用户
(万户)
社会消费品 零售总额 (亿元)
货物进出口 总额 (亿元)
7471.4 3103.2
991.6 542.5 356.7 965.4 1001.5 894.3 962.2 8351.5 1532.7 1717.1 1594.1 1004.9 924.8 892.5 752.4 1018.3 1559.8 1763.3 1929.3 1300.8 2506.2 4282.5 698.0 238.2 4541.0
34019.0 10746.2
6473.2 4767.5 2174.1 7288.1 6040.0 4993.2 5394.3 27071.7 6914.8 9981.2 6561.3 4003.4 5053.3 2610.2 3132.0 5008.1 5913.7 7157.3 7728.5 5692.1 16042.1 13478.9 3542.8 1706.5 15907.2
11747.7 5533.0 3274.4 1811.9 1603.2 4051.2 3880.1 3003.6 4125.1
包括市辖 县。
城市名称
年末 户籍人口
(万人)
地区生产总值 (当年价格) (亿元)业
地方一般 公共预算收入
(亿元)
北京 天津 石家庄 太原 呼和浩特 沈阳 大连 长春 哈尔滨 上海 南京 杭州 宁波 合肥 福州 厦门 南昌 济南 青岛 郑州 武汉 长沙 广州 深圳 南宁 海口 重庆
地方一般 公共预算支出
(亿元)
住户存款 余额 (亿元)
城镇单位 在岗职工 平均工资
(元)
年末邮政局 (所) (处)
年末固定 电话用户
(万户)
社会消费品 零售总额 (亿元)
货物进出口 总额 (亿元)
7471.4 3103.2
991.6 542.5 356.7 965.4 1001.5 894.3 962.2 8351.5 1532.7 1717.1 1594.1 1004.9 924.8 892.5 752.4 1018.3 1559.8 1763.3 1929.3 1300.8 2506.2 4282.5 698.0 238.2 4541.0
34019.0 10746.2
6473.2 4767.5 2174.1 7288.1 6040.0 4993.2 5394.3 27071.7 6914.8 9981.2 6561.3 4003.4 5053.3 2610.2 3132.0 5008.1 5913.7 7157.3 7728.5 5692.1 16042.1 13478.9 3542.8 1706.5 15907.2
11747.7 5533.0 3274.4 1811.9 1603.2 4051.2 3880.1 3003.6 4125.1
8-14 中国统计年鉴数据处理：主要城市废水中主要污染物排放情况(主要城市指标,2013-2018多年数据分析对比)
598
3444 482
1247 2169 1793 2458 3288
2232 9041 11567
989 2719 3497 3215 2443 12890 5309 12639 1583 2229 4162 2594 4721 3219 5021 8814 6705
156
218 17 77 68
8-14 主要城市废水中主要污染物排放情况
（根据中国 统计年鉴 2014-2019
工业废水
工业化学
工业氨氮
数据年度
城市
排放量
需氧量排放量
排放量
(万吨)
(吨)
(吨)
2018
2018
北京
8494
2232
97
2018
天津
18107
9041
620
2018
石家庄
7470
11567
1969
2018
太原
3739
989
8515 18022 13022
3879 2339 5547 2548 4235 36599 21624 28382 5130 3696 10258 5993 6710 12623
2381 10967 23788
1024 2006 4074 3206 4092 14388 9036 17571 2689 2433 5022 2777 5182 5632
177 329 407
97 620 1969
72 160 489 323 258 889 286 507 161
91 373 197 196 249 403 467 367
13
71494 3477
72021 17773 11889 10041 17105
3444 482
1247 2169 1793 2458 3288
2232 9041 11567
989 2719 3497 3215 2443 12890 5309 12639 1583 2229 4162 2594 4721 3219 5021 8814 6705
156
218 17 77 68
8-14 主要城市废水中主要污染物排放情况
（根据中国 统计年鉴 2014-2019
工业废水
工业化学
工业氨氮
数据年度
城市
排放量
需氧量排放量
排放量
(万吨)
(吨)
(吨)
2018
2018
北京
8494
2232
97
2018
天津
18107
9041
620
2018
石家庄
7470
11567
1969
2018
太原
3739
989
8515 18022 13022
3879 2339 5547 2548 4235 36599 21624 28382 5130 3696 10258 5993 6710 12623
2381 10967 23788
1024 2006 4074 3206 4092 14388 9036 17571 2689 2433 5022 2777 5182 5632
177 329 407
97 620 1969
72 160 489 323 258 889 286 507 161
91 373 197 196 249 403 467 367
13
71494 3477
72021 17773 11889 10041 17105
8-15 中国统计年鉴数据处理：分地区废气中主要污染物排放情况(全国与各省级,2011-2018多年数据分析对比)
2.09
8.33 22.40 19.68 22.42
0.66
23.67 17.71 12.95 18.77 50.15
1010.66
3.45 7.81
2016 河 北 2016 山 西 2016 内蒙古 2016 2016 辽 宁 2016 吉 林 2016 黑龙江 2016 2016 上 海 2016 江 苏 2016 浙 江 2016 安 徽 2016 福 建 2016 江 西 2016 山 东 2016 2016 河 南 2016 湖 北 2016 湖 南 2016 广 东 2016 广 西 2016 海 南 2016 2016 重 庆 2016 四 川 2016 贵 州 2016 云 南 2016 西 藏 2016
2018 内蒙古
54.63
50.55
2018
2018 辽 宁
38.97
60.51
2018 吉 林
16.61
25.54
2018 黑龙江
29.37
40.96
2018
2018 上 海
1.85
19.39
2018 江 苏
41.07
90.72
2018 浙 江
19.05
43.20
2018 安 徽
23.54
49.00
66.29 37.67 36.47 82.97 34.56
6.01
20.40 45.76 35.97 26.88
3.02
33.98 21.25
7.23 16.17 38.84
1394.31
9.61 14.47
28.08 17.02 27.95 54.96
22.34 18.80 20.71 26.08 20.91
8.33 22.40 19.68 22.42
0.66
23.67 17.71 12.95 18.77 50.15
1010.66
3.45 7.81
2016 河 北 2016 山 西 2016 内蒙古 2016 2016 辽 宁 2016 吉 林 2016 黑龙江 2016 2016 上 海 2016 江 苏 2016 浙 江 2016 安 徽 2016 福 建 2016 江 西 2016 山 东 2016 2016 河 南 2016 湖 北 2016 湖 南 2016 广 东 2016 广 西 2016 海 南 2016 2016 重 庆 2016 四 川 2016 贵 州 2016 云 南 2016 西 藏 2016
2018 内蒙古
54.63
50.55
2018
2018 辽 宁
38.97
60.51
2018 吉 林
16.61
25.54
2018 黑龙江
29.37
40.96
2018
2018 上 海
1.85
19.39
2018 江 苏
41.07
90.72
2018 浙 江
19.05
43.20
2018 安 徽
23.54
49.00
66.29 37.67 36.47 82.97 34.56
6.01
20.40 45.76 35.97 26.88
3.02
33.98 21.25
7.23 16.17 38.84
1394.31
9.61 14.47
28.08 17.02 27.95 54.96
22.34 18.80 20.71 26.08 20.91
8-13 中国统计年鉴数据处理：分地区废水中主要污染物排放情况(全国与各省级,2011-2018多年数据分析对比)
3.70 10.12
6.67 5.76 5.38 5.77 7.99
6.21 7.20
废水中主要污染物排放量 总氮 (万吨)
216.46
1.93 2.24 10.32 4.66 2.64
7.59 3.36 5.56
7.76 17.08 12.02
8.40 7.87 8.08 14.14
9.35 10.83
382.4 5599.2 4166.9
472.0 429.8 2572.0 481.3
152.3 6239.4
100052.2
52.1 85.5 9269.7 54.0 342.8
2274.8 243.2 164.1
2313.2 24134.5 14703.5
1529.1 1847.8 5967.0 5585.2
1586.4 10824.9
34317.0
4.9 1.2 22.9 1304.0 657.4
11.9 1683.9
1.6
219.5 110.3 302.5 340.6 557.8 10055.4 199.5
51.5 1022.9
2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2017 2017 2017 2017 2017 2017 2017 2017 2017 2017 2017 2017 2017
25.36 17.45 24.82
8.30 13.75
4.83 1.09
3.49 7.94 3.41 4.14 0.33
2.65 1.95 0.84 0.65 2.27
139.51
6.67 5.76 5.38 5.77 7.99
6.21 7.20
废水中主要污染物排放量 总氮 (万吨)
216.46
1.93 2.24 10.32 4.66 2.64
7.59 3.36 5.56
7.76 17.08 12.02
8.40 7.87 8.08 14.14
9.35 10.83
382.4 5599.2 4166.9
472.0 429.8 2572.0 481.3
152.3 6239.4
100052.2
52.1 85.5 9269.7 54.0 342.8
2274.8 243.2 164.1
2313.2 24134.5 14703.5
1529.1 1847.8 5967.0 5585.2
1586.4 10824.9
34317.0
4.9 1.2 22.9 1304.0 657.4
11.9 1683.9
1.6
219.5 110.3 302.5 340.6 557.8 10055.4 199.5
51.5 1022.9
2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2017 2017 2017 2017 2017 2017 2017 2017 2017 2017 2017 2017 2017
25.36 17.45 24.82
8.30 13.75
4.83 1.09
3.49 7.94 3.41 4.14 0.33
2.65 1.95 0.84 0.65 2.27
139.51
全国各省市区社会经济发展数据：8-14 主要城市废水中主要污染物排放情况(主要城市指标,2013-2018指标)
61497 141562
31622 15862 176021 131680 30189 51104
3042 66846 17531 10131 10680 17749
34258 106424
50842 6198
236657 93239 19627 9268 11409 25452 30937 15098 14255 11111
长沙 广州 南宁 海口 重庆 成都 贵阳 昆明 拉萨 西安 兰州 西宁 银川 乌鲁木齐
北京 天津 石家庄 太原 呼和浩特 沈阳 长春 哈尔滨 上海 南京 杭州 合肥 福州
4287 19325
3834 507
25875 9262 3768 3622 198 4030 3342 1775 3672 4658
151795 32086 15471
181252 139670
32258
70312 71558 54211
8519 12178 35611 24233 64872 125842 88158 41314 68819 61185 50848 26088 21335 65635 19748 105380 63629
72
2018
呼和浩特
2372
2719
160
2018
沈阳
5407
3497
489
2018
长春
2501
3215
323
2018
哈尔滨
2358
2443
258
2018
上海
31586
12890
889
2018
南京
14922
5309
286
2018
杭州