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全國主要城市全年各月份氣溫特征研究

2017-06-20 10:26:26馬笑笑文海珍邱辰禹
成長·讀寫月刊 2017年6期

馬笑笑+文海珍+邱辰禹

【摘 要】氣溫對我們?nèi)粘5纳a(chǎn)生活有著舉足輕重的作用,同時也對城市規(guī)劃有著重要的影響。尤其近些年全球氣候變暖,造成了經(jīng)濟方面的損失,對人類生活造成了影響。我們需要了解如何應對溫室效應,這就使得對氣溫的研究更加重要。我國地域廣闊,氣溫復雜多變。對主要城市進行氣溫研究以此來觀測全國氣溫情況是十分必要的。本文的研究對象是全國29個主要城市全年各月份的氣溫。首先對29個城市進行聚類分析,分析聚類結果;再采用主成分分析,得到兩個主成分代替之前的十二個自變量實現(xiàn)降維,并按主成分得分對各城市進行分析;最后進行判別分析,得出判別函數(shù)。

【關鍵詞】氣溫;聚類分析;主成分分析;判別分析;R

一、引言

近些年溫室效應出現(xiàn),各地氣溫較以往普遍升高。研究氣溫的特征,可以對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、人類出行與城市規(guī)劃等起著指導性的作用。同時對主要城市的氣溫研究,可以映射出全國各地區(qū)的氣溫情況,從而為應對氣候變暖提供有利信息。

二、模型建立

(一)符號說明

x1到x12分別表示1-12月份的氣溫。

(二)動態(tài)聚類分析(k均值法)

其基本步驟是:

(1)選擇k個樣品作為初始凝聚點,或者將所有樣品分為k個初始類,然后將這k個類的重心(均值)作為初始凝聚點;

(2)對所有的樣品逐個歸類,將每個樣品歸入凝聚點離它最近的那個類(通常采用歐式距離),該類的凝聚點更新為這一類目前的均值,直至所有樣品都歸了類;

(3)重復步驟(2),直至所有的樣品都不能再分配為止。

聚類結果如下,將29個城市分為六組:

第Ⅰ組:北京、石家莊、濟南、鄭州、西安(涇河)

第Ⅱ組:上海、南京、杭州、合肥、武漢、長沙、成都(溫江)。

第Ⅲ組:太原、呼和浩特、沈陽、長春、哈爾濱、拉薩、蘭州(皋蘭)、西寧、銀川。

第Ⅳ組:貴陽、昆明。

第Ⅴ組:廣州、南寧、海口。

第Ⅵ組:福州、南昌、重慶。

(三)主成分分析

在R中用主成分分析法求得各主成分的累積貢獻率,得到碎石圖。

從碎石圖中可以看出,第二個主成分開始出現(xiàn)拐點,意味著從第三個特征值開始特征值的變化開始明顯變小;且由累積貢獻率可知,前兩個主成分的累積貢獻率已達到97%。因此只取前兩個主成分。

(1)載荷分析

得到的方程模型為:

y1=-0.293x1-0.294x2-0.293x3-0.306x4-0.302x5-0.284x6-0.235x7-0.251x8-

0.301x9-0.308x10-0.290x11-0.297x12 (2.3.1)

y2=-0.274x1-0.278x2-0.253x3+0.299x6+0.544x7+0.482x8+0.152x9-0.273

x11-0.238x12 (2.3.2)

第一個主成分在所有原始變量上都有近似相等的負載荷,因此可取第一主成分為綜合氣溫成分。第一主成分較大時,表明各變量(即各月份)相對其他地區(qū)普遍氣溫低;反之,較高;

第二個主成分在一、二、三月和十一月、十二月有近似相等的負載荷,在六月到八月有近似相等的正載荷(在九月上的載荷較小,可忽略),且正負載荷絕對值也近似相等,因此可取第二主成分為全年氣溫變化成分。第二主成分較大時,傾向于此城市全年氣溫變化幅度較大,即六月到八月氣溫較高,而一到三月以及十一、十二月氣溫較低。

(2)主成分得分

根據(jù)各個城市所對應的主成分,發(fā)現(xiàn)緯度較高,氣溫偏低的城市第一主成分得分較高,如呼和浩特等;緯度較低,氣溫偏高的城市第一主成分得分較低,如海口等。且從南到北各城市的第一主成分得分有逐漸增加的趨勢。

全年溫差大的城市第二主成分得分較高,如北京、哈爾濱等;溫差小的城市第二主成分得分較低,如四季如春的昆明,全年氣溫普遍偏高的海口等。

(四)判別分析(Fisher判別)

判別函數(shù)建立:

以下假設各組的協(xié)方差矩陣相同。利用R得到第一個判別函數(shù)的貢獻率為0.7972,第二個判別函數(shù)的貢獻率為0.1346,前兩個判別函數(shù)的累積貢獻率已達到0.9以上,故取前兩個判別函數(shù)。

第一判別函數(shù):

z1=0.0190x1+0.0428x2+0.0225x3+0.0295x5+0.1309x6+0.2335x7+0.0315x8

+0.1264x9+0.1233x10+0.0312x11+0.0196x12 (2.4.1)

第二判別函數(shù):

z2=0.0441x1+0.0333x2+0.0304x3+0.0651x4+0.0137x5-0.0777x6-0.2051x7

-0.0749x8-0.0598x9+0.0383x10+0.0427x11+0.0358x12 (2.4.2)

從第一判別函數(shù)中可以看出,x4在決定某一城市應歸屬的組別中作用很小,可忽略;x6,x7,x9,x10在決定某一城市應歸屬的組別中起著較大的決定作用。

在第二判別函數(shù)中,x6,x7,x8,x9的系數(shù)為負;x7的系數(shù)的絕對值最大,即判別應歸屬的組別時,七月份的氣溫所起作用最大。

三、小結

通過以上分析,我們對全國主要城市的氣溫有了一個概括的認識,氣溫是生產(chǎn)生活中重要的一部分,對其特征進行研究是十分必要的,一方面可以通過研究采取措施避免一些經(jīng)濟損失以及為城市規(guī)劃提供指導建議,另一方面也對人們生活工作提供指導,如可根據(jù)不同城市的氣溫特征選擇自己喜歡的城市旅游或居住。

參考文獻:

[1]何曉群.多元統(tǒng)計分析[M].北京:中國人民大學出版社,2004

[2]高惠璇.應用多元統(tǒng)計分析[M].北京:北京大學出版社,2005

[3]方開泰.實用多元統(tǒng)計分析[M].上海:華東師范大學出版社,1989

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