摘 要：自20世紀70年代以來，全球進入了一個氣候明顯變化的時期，降水特征也隨之發(fā)生改變。氣候變化直接影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，而農(nóng)業(yè)占新鄉(xiāng)市總產(chǎn)業(yè)很大比重。該研究使用主成分分析法對新鄉(xiāng)市國家基本氣象站1971—2015年各月降水量進行分析，旨在揭示新鄉(xiāng)市降水的年度及月度分布規(guī)律，以及各月降水量對年降水量的影響程度。

關(guān)鍵詞：新鄉(xiāng)市；降水；主成分分析

中圖分類號：P426.6 文獻標(biāo)識碼：A DOI：10.11974/nyyjs.20161132189

引言

新鄉(xiāng)市地處北亞熱帶向暖溫帶過渡區(qū)，屬暖溫帶大陸性季風(fēng)型氣候。由于受太行山脈走向和海拔高度的共同影響，各月降水量分布不均，一年內(nèi)往往是先旱后澇，旱澇交替，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有較大影響。主成分分析法的中心思想是在保證原始信息損失最小化的前提下，把多個相關(guān)聯(lián)的原始指標(biāo)轉(zhuǎn)化為用線性組合表示的少數(shù)幾個不相關(guān)綜合指標(biāo)，從眾多因子中提取主要影響因子。本研究采用該方法對新鄉(xiāng)市國家基本氣象站近45a各月的降水量進行分析，該結(jié)果可以對認識新鄉(xiāng)市的降水特征提供幫助，對相關(guān)單位做決策和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的合理安排提供理論基礎(chǔ)。

1 研究方法

人們在研究問題時，為了以全面的角度反映事物特征，防止遺漏重要信息，通常會考慮與其關(guān)聯(lián)的多個指標(biāo)。但隨著引入指標(biāo)的增多，造成信息大量重疊將難以避免。主成分分析法是通過對原變量的少數(shù)幾個線性組合，體現(xiàn)原始絕大多數(shù)信息的有效方法。該方法非常客觀，它不需要人為定義指標(biāo)權(quán)重，而是根據(jù)各指標(biāo)間的相互關(guān)系及各數(shù)據(jù)的變異來確定權(quán)重，因此有效避免了確定權(quán)重時的主觀性和隨意性[1]。

2 結(jié)果分析

方差分解主成分提取分析表（表1）給出了主成分分析的主要內(nèi)容，包括由大至小排列的特征根、各主成分的方差貢獻率和累積方差貢獻率。特征根是表示主成分影響度大小的指標(biāo)，通常以特征根大于1作為納入標(biāo)準(zhǔn)[2]。由表1可見，第1～5主成分的特征根為分別為2.045、1.720、1.520、1.394、1.155，且累積方差貢獻率已達65.280%，故提取5個主成分可以反映指標(biāo)絕大多數(shù)的原始信息[3]。

用表2中各指標(biāo)的初始因子載荷，除以表1中與之相對應(yīng)的特征根開平方，可得主成分的表達式。

第1主成分

F1=0.088X1-0.095X2-0.473X3+0.314X4-0.390X5+0.331X6+0.278X7-0.286X8+0.287X9+0.370X10+0.128X11-0.068X12

第2主成分

F2=0.273X1+0.563X2+0.140X3+0.116X4+0.179X5+0.345X6-0.135X7-0.194X8-0.011X9-0.209X10+0.566X11-0.065X12

第3主成分

F3=-0.556X1+0.177X2-0.261X3+0.007X4+0.193X5-0.151X6-0.291X7+0.337X8+0.444X9+0.190X10+0.299X11-0.103X12

第4主成分

F4=0.137X1-0.257X2+0.143X3-0.216X4+0.025X5+0.331X6-0.478X7-0.030X8+0.141X9+0.320X10+0.056X11+0.618X12

第5主成

分F5=0.393X1+0.231X2-0.278X3-0.560X4-0.133X5-0.252X6+0.239X7+0.122X8+0.402X9-0.193X10+0.019X11+0.216X12

第1主成分中，X3、X5為系數(shù)較大的負數(shù)，X6、X9、X10為系數(shù)較大的正數(shù)，說明第1主成分反應(yīng)了春季干旱、夏初雨水充沛、秋季多陰雨的情況。第2主成分中X2、X11系數(shù)偏大，表征冬季降雪較多。第3主成分X8、X9系數(shù)為較大的正數(shù)，X1為系數(shù)較大的負數(shù)，解釋了夏末及秋季雨水較多、冬季干旱的情況。第4主成分中，X7負系數(shù)較大，X12正系數(shù)較大，代表了7月降水偏少而冬季降水偏多。第5主成分中，X4的負系數(shù)偏大，代表了春旱較重的情況。將1971—2015年逐月降水量帶入5個主成分公式中，可得各年降水主成分分值。將分值匯總后發(fā)現(xiàn)，1971、1973、1977、1980、1983、1993、1994、2000、2003年第1主成分的分值明顯偏高，說明其春季干旱、夏初雨水充沛、秋季多陰雨。1990、1993年第2主成分分值偏高，表征其冬季降雪較多；而1996、2010年分值負方向偏強，說明冬季降雪偏少。1974、1985、2011年第3主成分分值偏高，因此夏末及秋季多雨而冬季干旱。1976、1977、2000、2008、2013年第4主成分分值負方向明顯偏強，說明了7月降水較多而冬季降雪較少的情況。第5主成分中，2000年分值偏高，說明其春旱嚴重，而1993年負方向偏高，說明春季雨水充沛。

3 小結(jié)

本文用主成分分析法對新鄉(xiāng)市1971—2015年逐月降水量進行了分析，將近45a降水特征分別歸納為春季干旱、夏初雨水充沛、秋季多陰雨；冬季降雪較多；夏末及秋季雨水較多、冬季干旱；7月降水偏少而冬季降水偏多；春旱較重共5種類型。該研究可以較好的揭示新鄉(xiāng)市降水的年度及月度分布規(guī)律，以及各月降水量對年降水量的影響程度，對認識新鄉(xiāng)市的降水特征提供幫助。

參考文獻

[1]童其慧.主成分分析方法在指標(biāo)綜合評價中的應(yīng)用[J].北京理工大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2002，4（1）：59-61.

[2]張紅衛(wèi)，申雙和，陳懷亮.冬季溫度的主成分分析[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2008，36（25）：10725-10728.

[3]何亮.主成分分析在SPSS中的應(yīng)用[J].山西農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報，

2007，6（5）：20-22.

作者簡介：田曉璐（1988-），女，河南新鄉(xiāng)人。