SPSS 10.0在实验数据分析中的应用

主要介绍如何把SPSS10.0这个软件应用于实验数据分析之中。该软件包括了几种实验数据分析中常用的统计方法如:样本检验、均数比较分析、方差分析、回归分析、偏相关分析、曲线拟合、时间序列分析、聚类分析、主成分分析法、因子分析等。     

基于主成分分析法的安徽省生态环境质量研究

人类根据自身的具体要求可对生态环境质量进行评定。研究选择具有代表性、可比性、可操作性的评价指标,运用主成分分析法对安徽省17个地市的环境质量的优劣程度进行了定性、定量分析和判别,为安徽生态省建设和环境管理提供科学依据。     

环境监测数据分析和监测网设计中SPSS 10.0的应用

SPSS10.0是目前功能齐全、便于应用的优秀统计软件。文章介绍了该软件在环境监测数据分析和监测网设计中的应用。文中简述了该软件的功能及优点，并通过实例，展示其在环境监测数据分析和监测网设计中的应用，这对于优化监测数据分析结果和监测网的设计均有较好的借鉴作用。     

北京地区O3与NO2的偏相关分析

根据北京市环境监测中心1999年3月至2001年2月发布的北京地区空气质量日报和部分气象资料，利用FoxPro6.0数据库及世界著名统计分析软件包(Statistical Package or the Social Science,SPSS)，统计并分析了O2和NO2的污染变化特征及规律；结果显示了NO2的污染状况已经得到明显改善，而O3的污染状况仍较严重；O3与NO2呈现水平中等的负相关关系，分析和验证了NO2是生成O3的重要前体污染物；提出北京进一步改善在夏季出现的严重O3污染，还需进一步降低NO2的排放水平。     

基于CLUE-S模型的重庆市主城区土地利用情景模拟

以重庆市主城区为研究区,采用120m×120m栅格大小的数据为模拟基准,借助CLUE-S模型、情景分析法、SPSS软件及ArcGIS10.1软件建立了数量变化和空间分布变化相结合的不同情景下土地利用/覆盖变化的动态模拟模型,并对研究区不同情景下的土地利用/覆盖动态变化进行了模拟,模型综合考虑各种宏观驱动因子与土地利用变化之间的关系,较全面地考虑了多种土地利用/覆盖变化驱动因子,并利用SPSS软件进行相关性分析,确定了各因子的回归模型,提高了模拟结果的精度,通过对已有数据的模拟及精度分析,整体模拟精度达86%以上,在一定程度上反映了该模型在研究高分辨率土地利用/覆盖变化方面有很好的适应性,对土地利用/覆盖变化的复杂性研究和相关部门对土地布局、规划方面具有一定的参考价值。模拟结果表明:到2030年湿地、人工用地、林地将增加,耕地和其它用地减少,草地在不同的情景下均有稍微的增加,耕地和人工用地是变化最大的两种类型,随着时间的推移耕地和林地面积不断接近甚至持平,研究区西部及西南部变化比较明显。     

基于PCA-GA-BP神经网络的瓦斯含量预测分析

为提高煤层瓦斯含量预测的效率和准确率,提出了先采用主成份分析（PCA）方法来降低变量间的相关性,然后将遗传算法（GA）与BP神经网络相结合的煤层瓦斯含量预测的新方法。为了避免BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,算法采用GA对BP神经网络的权值和阈值进行优化,利用Matlab软件进行编程,建立了BP神经网络和GA-BP神经网络瓦斯含量预测模型。选取淮南某矿瓦斯含量及其影响因素作为实验数据对该模型进行了实例分析,将主成份回归和BP网络算法预测结果与该模型进行了对比分析。结果表明:PCA-GA-BP网络预测模型平均相对误差为2.759%,预测效果明显优于主成份回归和BP网络预测模型,可以准确的预测煤层瓦斯含量。     

滦河流域景观格局变化及其驱动因子分析

基于遥感、地理信息系统(GIS)技术、景观生态学方法和多元统计方法,以滦河流域为研究区域,在1980～2008年的土地利用图基础上,对景观格局特征和变化及其驱动因子进行研究分析.结果表明1980～2008年间林地始终占据了景观的主导地位,约为流域的40%;近年来滦河流域除林地外其它景观类型都有显著性变化;总体上看,滦河...     

SPSS软件对饮用水水质进行主成分分析评价的运用

饮用水水质评价是饮用水安全保障的重要措施之一。文章利用SPSS软件对某市多个水厂供水管网监测点数据进行主成分分析评价。结果表明,主成分分析方法在指标权重选取方面能尽量减少主观误差,且操作简便,具有一定的优越性。     

基于PCA和BP神经网络边坡稳定性分析

基于影响边坡稳定性各因素之间具有一定的相关性和边坡工程是一个非线性、不确定的动态过程等这些特征,首次应用主成分和BP神经网络的原理和方法,建立了边坡稳定性评价模型,并应用SPSS软件对影响因素进行分析并确定主成分,应用Matlab71神经网络工具箱对一些边坡样本进行训练仿真。对比了经过主成分分析和未经过主成分分析评价结果,结果表明,经过主成分分析的BP神经网络评价精度更高,相对误差更小。表明了建立主成分和BP神经网络评价模型具有较好的可行性和适用性。     

基于STIRPAT模型的武汉市环境影响驱动力分析

面对日益严重的环境问题,不仅要了解导致环境问题的各种驱动力,更应建立模型来精确描述环境影响与驱动力之间的关系。以武汉市为例,应用SPSS软件、以STIRPAT模型为依据,建立了描述环境影响与各驱动力之间精确关系的数个模型。模型计算结果表明:人口总量的增长和人类发展指数的上升是最主要的环境影响驱动力,城市化率、人均GDP等因素对环境也有影响;第三产业比重的上升有助于减小环境影响;基尼系数对环境几乎没有影响。以此为据,就如何改变这些影响因素,以减小环境影响提出了建议。除了人口总量等常规指标,还分析了人类发展指数、城市化率、基尼系数等指标,充实了环境影响驱动力指标体系,更客观反映了造成武汉市环境问题的原因。