环境污染的因子分析运用
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1.数据收集
如果要对环境污染的各项因子进行分析，那么各个地区的数据采集是最基本的工作，这项工作是以后所有工作的基础，其作用至关重要，数据是否准确直接影响整个分析的过程和结果，通过一段时间的数据分析，笔者选择了九个主要检测指标进行研究。
2.数据分析和处理
在进行数据收集的过程中，我们发现我国西藏地区的数据是不具备的。由于西藏地理位置特殊，所以在进行数据填补时用全国平均值并不是很科学。对环境有着极大影响的烟尘以及二氧化硫绝大多数都是来自生活和工业排放，可以根据全国烟尘和二氧化硫的排放比例来估算我国西藏地区的排放总量，这种做法是比较科学的。
3.公因子的提取和分析
通过SPSS软件的引用可以科学的计算出特征向量和特征根，而且这些数据的累计贡献率达到了86.54%，这个数据说明提取的3个公因子的信息含量是几乎包含了原来9个污染指标的全部信息，可以知道进行“降维”是比较成功。通过上面的分析可以确定提取3个公因子，同时还可以得到初始的因子载荷矩阵，同时使用最大方差的旋转法可以顺便得到旋转后的因子载荷矩阵。工业粉尘和二氧化硫的排放总量，工业废气和烟尘的排放总量，在第一公因子F1上所具有的的载荷是比较大的，然而其它污染的指标在F1上的载荷并不大。从表中我们可以知道除了X6是工业固体废物的产生量，其他的项目都是工业空气的污染指标，所以F1也可以称为工业大气污染因子，以此类推可以分别进行命名。
二、各地区环境污染的分析和比较
通过上面的解释，我们对环境污染的因子分析有了初步的了解，这种方法的运用加上一些公式的辅助我们可以测算出各大城市环境污染的情况，第一公因子比较高的城市固体废弃物和工业大气污染比较严重，造成这种污染的原因有很多，这些城市主要有四川、山东等，我们可以看出它们大都属于建国后的国家老工业基地，工业的发展势必要造成环境的污染。另外有些重污染企业，如果在城市中发展，治污费用是一笔不小的开支，为了减少这笔开支，它们将脚步转移到乡镇，乡镇为了求发展对这些重污染企业来者不拒，有了这些企业的破坏，环境质量急转直下，再加上没有科学的治理，乡镇的空气也有较高的污染因子。与山东、四川等省份相比较，北上广和西藏、贵州等地区的空气污染因子要低很多，我们可以看出这些城市是属于两极分化的，北上广极其发达繁华，而西藏等地偏远落后，因为经济发达的城市，其经济来源并不依赖于传统工业或是能源的生产，而是更多高新产业，例如金融、服务行业等，这种行业对环境污染较小，对经济的推动作用却不可小觑。而西藏、贵州等地地处偏远，人民的生活水平落后，重工业重污染行业较少，环境便也可以保持一个较好的状态。第二公因子数相对应的是水污染的状况，这类城市包括江苏、上海、山西等地，这些城市大都水资源比较丰富或者经济发展过程中对水的依赖性严重，水是人类离不开的自然资源，经济发展造成的水污染无可避免。第三公因子比较高说明空气污染严重，这类城市有山西、贵州、内蒙等，这种情况的发生与地理环境是息息相关的，贵州处在我国酸雨控制区，自然受到污染，而山西、内蒙都发展煤业，煤的开采和使用势必要污染空气。
通过上面的分析比较可以初步的得出一些结论。第一类，特殊污染地区：山西（水污染轻微，工业大气污染严重）、广东（工业大气污染轻微、水污染严重）；第二类，水污染居中、工业大气污染较重的地区：四川、广西、河北、河南、山东；第三类，工业大气污染居中、水污染较重的地区：浙江、江苏、湖南、湖北；第四类，工业大气污染轻微、水污染居中的地区：北京、上海、贵州；第五类，水污染轻微、工业大气污染居中的地区：内蒙、江西、安徽；第六类，水污染和工业大气污染都轻微的地区：天津、宁夏、海南、新疆、西藏、青海、云南、甘肃。总而言之，因子分析法是一种很好的环境检测和评价的方法，它将复杂的工作简单化，工作人员的工作量得以减少，工作效率也得到提高，相对轻松地工作便可以得到比较准确的结果。结束语经济的发展是一柄双刃剑，虽然提高了人们的生活水平但却破坏了赖以生存的环境，环境问题的严峻让人们不得不想办法解决，环境监测的工作越来越重要，发现环境中潜在的污染提早进行预防或解决，将危害降到最低。环境检测工作中有许多复杂的问题，要检测的方面很多，不同方面的不同检测指标让工作难度进一步加大，因子分析法的应用可以很好的解决这个问题，该方法可以简化指标结构、降低指标的难度，如果主要信息准备的比较充分，该方法可将不同因素进行分组，大大降低了环境检测工作的难度，让检测工作变得更加简便，检测结果也比较准确。
作者：于海虹朱佳单位：佳木斯市环境保护监测站
