導語：如何才能寫好一篇統計分析方法，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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1、統計分析方法包括邏輯思維方法和數量關系分析方法。在統計分析中二者密不可分，應結合運用。

2、邏輯思維方法是指辯證唯物主義認識論的方法。統計分析必須以哲學作為世界觀和方法論的指導。唯物辯證法對于事物的認識要從簡單到復雜，從特殊到一般，從偶然到必然，從現象到本質。堅持辨證的觀點、發展的觀點，從事物的發展變化中觀察問題，從事物的相互依存、相互制約中來分析問題，對統計分析具有重要的指導意義。

3、數量關系分析方法是運用統計學中論述的方法對社會經濟現象的數量表現，包括社會經濟現象的規模、水平、速度、結構比例、事物之間的聯系進行分析的方法。如對比分析法、平均和變異分析法、綜合評價分析法、結構分析法、平衡分析法、動態分析法、因素分析法、相關分析法等。

（來源：文章屋網 ）

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關鍵詞：港口貨運統計 數據分析 系統構建

一、港口貨運統計分析預測的現狀問題研究

客觀來講，當前港口企業的貨運統計工作，面臨著來自于多個層面的問題所惑，在根本上給港口貨運統計工作的信息化發展帶來了一定的阻滯，因此若想自根本就港口貨運統計分析預測方法做出完善得構建形成有序的體系，那么必然需要自根本找尋其當前港口貨運企業所存在的問題癥結，以此達到與時俱進：

（一）港口人員素質能力及知識結構存在著缺陷不足

自根本來講：目前港口方面的貨運統計工作開展中，依然運用著幾年前的業務系統，這類早期所開發出來的系統軟件，在使用中大多是在DOS環境之下進行使用，存在著相應局限性，且在管理維護方面，僅僅依靠著少量老一代的管理開發者進行，應用體現著較大的風險性。另外在集團企業到下屬公司層面的工作人員知識結構組成上，中年以上的軟件開發者較多，技術人員整體呈現著知識結構老齡化現狀，無論是數量和素質技能層面皆無法良性滿足發展所需。

（二）統計軟件缺乏科學的規劃指導

目前港口集團與各個港口分公司的業務應用軟件系統呈現相互獨立的局面，不同的應用主體所使用的軟件系統在系統的開發、系統的運行負責任、系統內部運行和對外開放的平臺都是不同的，雖然同屬于一個港口集團，但是各個分公司之間不同的系統導致統計數據無法有效的進行整合，并且這些軟件系統具有高度的重復性和數據冗余等缺陷，最終造成統計標準混亂、統計報表難以銜接。

（三）統計設備落后

當前，縱觀港口貨運行業的發展，諸多港口企業的統計設備，均面臨著老舊化的發展現狀，諸多設備均是早些年間所購置的，隨著現代科技的發展，這些設備的配置，已然達不到統計工作對速度和精確的要求，配置低并且故障頻發。加之相關的硬件維修維護人員相對缺乏，大量的維修工作無法作出協調有序的安排，極易造成硬件維護人員的怠倦，因為在根本上，影響到了港口企業信息化工作的有效開展。

二、港口貨運統計分析與預測方法論述研究

（一）港口貨運統計分析論述

首先要在法制層面上對港口貨運統計制定相關的規定，提高人們在貨運統計活動中的守法意識，開展遵守客觀事實的統計工作，具體的可以參考《港口法》制定符合我國國情的法律法規，如《港口統計實施細則》，進而根據細則建立具有法律效力的港口管理制度。其次，要研究適合我國港口企業發展特點的貨運統計方法和統計體制，在保證科學精確客觀統計的同時，建立科學抽樣調查方法、降低統計工作量，提高貨運統計工作效率。第三，要緊跟信息化的時代步伐，加快港口企業現代辦公的進程，借鑒世界先進港口發展管理經驗，努力將港口貨運統計朝著信息化、自動化、電子化方向轉變。最后要對港口貨運統計中的核心部分統計信息功能進行變革，在信息化社會，統計信息除了過去傳統的記錄、存儲數據的功能以外，還要為港口企業的發展提供有效的參考功能，因此要不斷地開拓統計信息的內容性質和渠道來源，拓展統計信息的服務功能。

（二）港口貨運統計數據預測方法研究

目前運用到港口貨運統計數據分析的方法主要有三種：線性回歸分析法、季節變動預測分析法以及指數平滑分析法。運用線性回歸方法對貨運統計數據進行數學處理，根據貨運統計中貨物性質或名稱與貨物數量之間的相關關系，建立線性回歸方程，加以外推，為以后的貨運統計進行預測分析。季節變動預測方法是根據季節的變化波動來進行預測的方法，這種方法是建立在時間序列的變化規律基礎之上的，經營條件以及外部環境的季節性變化都會呈現出季節性變動，這種變動周期性重復出現，在預測時，要根據貨運統計分析方法計算出貨運變化的季節性指數，掌握季節性變動的規律，然后根據這個規律對未來某個季度或月度的貨運統計進行預測。指數平滑是在港口統計預測中運用最多的一種方法，由于其預測期間限于中短期預測，因此預測結果具有較高的精確性，能夠提供有力的參考。指數平滑法也是建立在時間序列分析基礎之上的，通過計算貨運統計指數的平滑值，運用一定時間序列預測模型對貨運統計在一定時期的指數值進行預測。

三、結束語

市場經濟體制發展和信息化時代的來臨對港口貨運統計工作提出新的挑戰，過去簡單傳統的貨運統計分析思想和制度已經不能滿足現代港口企業的發展要求，因此必須對其進行有效的改進。另外港口貨運統計的預測服務功能能夠為港口企業未來一定時期內的發展提供決策支持，因此要采取合適科學的預測方法對港口貨運統計進行預測，更好地發揮港口貨運統計工作的功能。

參考文獻：

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[2]交通部水運司港口處，規劃司統計處.持續增長形勢喜人一季度中國大陸主要港口生產綜述[J].中國港口，2011；4

[3]龔正平.金融危機對湖南水運的影響及措施建議[J].中國水運（上半月），2009；11

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關鍵詞：疾病發病率 統計分析方法 進展

對于疾病的控制，尤其是傳染病的有效控制，離不開對疾病發病率有效的預測和檢測。疾病發病率預測是通過長期的、有計劃的觀察和搜集相關數據，并運用合理的統計分析方法對疾病發病率進行預測。目前，我國已經建成了全國范圍內的疾病信息報告網絡，通過網絡能夠對全國疾病發病率進行檢測。但是，目前我國對于這些檢測數據的利用僅僅停留在描述性統計分析的階段，未發展到運用高級有效的統計方法進行前瞻性的預測分析。本文通過研讀大量文獻，歸納國內外文獻中利用到的有效的統計分析方法，進行相關的概述。

一、預測疾病發病率統計分析概述

由于疾病監測系統搜集的數據十分龐大，并且對于這些數據的處理也有著多樣的處理方法。因此，分析這些數據的方法是具有前瞻性和回顧性的，由于本文主要是預測疾病發病率，所以主要介紹前瞻性的分析方法。另外，根據數據選擇的不同時間段可以把數據分析分為年度、每周和每月分析。數據選取的不同，分析出來的結果不同，用于預測的范圍也不同。

另外對于疾病檢測系統數據的回顧性和描述性分析已經非常成熟，可以通過利用不同統計圖表來刻畫不同的信息。現有文獻對于這方面的研究主要用來分析檢測數據是否具有很好的時間聚集和空間性。

本文要介紹的前瞻性的研究方法，主要是通過之前的監控數據，對于未來疾病發病的趨勢進行有效的分析和預測。前瞻性的分析方法主要分為三種：時空聚集性分析方法、空間分析方法、其他分析方法。

二、時空聚集性分析方法

時空聚集性分析方法是根據不同地區人口分布的差異來矯正人口空間分布，從而檢驗疾病發病率的時空分布是否服從隨機狀態。可以按照不同的檢驗目的分為一般聚集性和焦點聚集性檢驗。一般聚集性檢驗是在沒有先驗條件下即沒有先驗假設中對其進行聚集性定位。其中又分為全局聚集性和聚集性探測檢驗兩類。全局聚集性檢驗是對整個要進行研究區域檢驗其是否存在聚集性，而聚集性探測檢測是對拒不進行聚集性定位。焦點聚集性是檢測在實現確定的區域附近是否具有拒不聚集性的存在。

（一）聚集性探測檢驗

聚集性探測檢測的方法主要是最大超額時間檢驗、Besag Newell方法、Kulldorff空間掃描統計量、Turnbull方法。較為成熟并且應用最多的方法是Kulldorff空間掃描統計量，其核心思想是在進行檢測的區域上面構建一個圓形掃描窗口，讓這個窗口在區域上面移動，其掃描的半徑不斷增加最終增加到設定好的上線，從而由于半徑不同會出現許多的掃描窗口，通過計算這些窗口的內外似然值，其中具有最大似然值的窗口不可能是隨機產生的群體。2005年，相關學者對于這個方法進行了改良，把窗口并不限于圓形擴展為任意形狀的窗口。

（二）全局聚集性檢驗

全局聚集性檢驗有K個最鄰近法、Oden方法和Mantel方法、Ipop方法、Cuzick Edwards方法和Bonetti Pagano的M統計量。這里面最新的方法是由Jacquez（1996）提出的K個最鄰近法，通過這個方法可以有效的檢驗空間區域內相鄰的病例在時間上也存在相鄰性。并且相關學者應用這個方法有效的驗證了挪威等地牛群傳染病中的時空聚集性。

三、時間分析方法

（一）時間序列分析方法

由于疾病發病情況通常具有季節性和相關性，因此可以根據此類數據特性利用時間序列分析方法對疾病發病率進行有效的預測。時間序列分析應用于醫學領域是從計量經濟學領域衍生過來的。其主要的模型有：指數平滑模型、移動平均模型、ARIMA模型（自回歸移動平均模型）。其中對于自回歸移動平均模型的應用是最為廣泛的。

例如：全部發病資料取自青海海西州第一人民醫院。經過核對、補漏，從而保證資料的準確和完整。運用Excel2003及EViews3.1對2001年1月至2007年12月海西州地區高血壓發病資料進行整理分析，統計海西州地區2001～2007年的高血壓月發病率（記為yt）。

自回歸移動平均模型又稱為Box-Jenkins模型，用ARIMA（d，q）表示。這個模型可以有效的對非平穩數據進行預測，其中模型中的d代表差分階數即把非平穩數據轉化為平穩數據進行的差分次數，q用于表現模型移動平均的技術。如果遇到平穩的數據則可以通過建立ARMA模型進行預測，通常發病率數據是非平穩的數據，因此ARIMA模型的運營較為廣泛。ARIMA模型主要通過四個步驟進行預測分析。首先，對原始數據進行平穩性判斷，主要通過分析數據的ACF和PACF圖來進行平穩性判斷和模型的選擇。其次，參數估計和模型診斷，如果通過診斷模型符合要求則下一步進入預測應用。通過合適的模型利用過去的數據對于未來傳疾病發病率進行預測。

按上述病例進行分析：模型ARIMA（p，d，q）的公式為：yt=1yt-1+2yt-2+…+pyt-p+εt-θ1εt-1-θ2εt-2-…-θqεt-p。其中p、q為模型的階數；常數系數1、2、…p和θ1、θ2、…θp為模型的參數；yt-1、yt-2、…yt-p是時間序列在t-1、t-2、…t-p時刻的觀察值；εt-1、…εt-q為殘差序列。ARIMA模型需確定三個參數，即自回歸階數（p）、差分次數（d）、移動平均階數（q），它首先通過差分把時間序列的季節性消除（達到數據平穩），然后建模，最后估計參數。對非季節性數據，一般求一階差分即可。若時間序列的季節性變動周期為T，則時間序列yt的一階季節差分序列Tyt 為Tyt =yt-yt-T（t>T）。

（二）過程控制圖

這種方法的核心思想是假設隨機變量獨立且滿足正太分布，通過對統計量y的構造，對統計量進行分析，當其超過設定的控制界限的時候可以認為其為非正常時間。因此，對于這種方法應用的關鍵是選擇合適的控制界限。通常通過選擇標準差的倍數來設定控制界限。這其中常用的過程控制圖有移動平均圖、指數加權移動平均圖和Shewhart圖、累積控制圖。

（三）歷史極限法

歷史極限法是將疾病目前4周的發病數量與之前的基線進行比較，基線是指整個果斷5年的相應的前面、當前和之后4周的發病數據的平均值。從而，根據過去5年的這15個數值，并且現在的4周出現的發病數量的總和除以過去5年15個數值的平均值，并將這個壁紙在對數坐標中表現出來與之前的歷史基線進行比較。這個方法簡單易用，但是其并未考慮相關性和趨勢性，不一定任何一個樣本都滿足正太分布。

四、空間分析方法

要想得到疾病發病的空間變化的趨勢，來預測疾病在各個區域未來的發病率，就需要把空間技術與疾病發病率預測結合起來。早在1854年就有英國學者把地理信息應用到疾病發病率預測當中。

（一）廣義線性模型和廣義線性混合模型

廣義線性模型是由Kleinman提出來的，其可以有效的對局部區域中每個病例進行有效的地理定位。其簡稱為SMART分值法。核心思想是把局部區域中的每一個小區域看作一個小的個體，通過隨機效應來分析小區域中的重復數據。這個方法容納長期趨勢、季節性和時間聚集性，可以校正區域人群中的不同特征。

（二）Rogerson空間累計和法

這個方法是把空間統計量加入到累積和法上面形成的，進而應用到疾病發病率的空間分析。采用Rogerson空間累計和法能夠有效的計算預期值。當用這個模型對數值進行預測時，如果出現誤差，原因應該是模型的誤差而不是疾病發病率的變化。

五、其他方法

（一）馬爾可夫鏈法

這個方法是研究隨機事件的變化趨勢。核心思想是把疾病發病率看作一個隨機過程，通過分析疾病發病率的初始狀態來預測未來的發病率，由于每次疾病的發生是隨機的，從而從這一次疾病到下一次疾病的發生是一定概率的轉移，因而下次疾病的發生僅僅與上一次疾病的發生有關而與之前的其他因素沒有任何關系。

（二）判別分析

判別分析是對樣本進行分類，根據研究對象表現出來的特征值進行判別的多元統計分析方法。根據相應的判別準則，建立判別函數，用疾病發病率數據來確定這些函數中的待定系數，最后計算相應的判別指標，來進行判別分析。

參考文獻：

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關鍵詞:煙草 統計 方法 應用

一、煙草企業統計工作的重要性

中國雖然是煙草大國,占據了世界上近33%的煙草市場,但是卻沒有一個國際知名的煙草品牌。一些西方國家往往煙草企業規模大、投入科研開發的資金多,因此不斷有新產品出現,對于香煙中如焦油等有害物質的控制也比較多。在中國,由于用于煙草工業科研開發的經費有限,因此焦油含量也低于國際標準,安全性不穩定、質量也相對較差。另外,由于歷史原因,我國卷煙廠的生產力布局大多不合理,企業規模小、數量多的現象比比皆是,呈現出效益差的矛盾。

基于以上我國煙草企業的各項矛盾,煙草統計工作具備十分重要的意義。它作為統計工作的重要組成部分,以一定的高度對煙草經濟發展的各項重大問題與具體問題進行深入地分析、探討、解剖,進行科學的判斷分析,并能夠為預見性的決策意見提供依據。可見,煙草統計工作是煙草經濟服務的關鍵環節。自上個世紀90年代以來,我國學者也加快了有關煙草統計工作的科研,但是其成果多屬于專題性研究,很少付諸實踐。因此,鑒于統計工作在煙草企業發揮著至關重要的作用,應不斷加強煙草統計工作的方式方法,以真正發揮效應。

二、關于煙草企業統計分析方法及其應用的思考

1、強化數據采集工作

任何現象、任何事物都不是孤立存在的,而是與其他相關因素相結合。若以統計學來研究這些現象,那么對這些因素的描述就會成為統計數據或者數據組合。數據是對客觀事物或者現象的數量反映與描述。而數據以揭示事物現象的內在聯系及客觀規律作為首要任務,也是統計分析客觀真實的基礎。因此,沒有科學有效的數據,就無法開展統計分析工作。

隨著當前供應鏈一體化的發展,工商數采系統、現代物流、電子商務、網絡銷售模式等特色煙草經濟飛速發展。若想通過統計分析全面地反映并揭示事物現象的客觀規律及內在聯系,就要開展全方位、多層次的統計數據工作。掌握的數據越多、越全面,統計分析工作的科學性就越高。因此,煙草企業必須開拓統計分析的新思路,不斷拓寬采集數據的渠道,以更準確地反映煙草經濟活動。

2、不斷拓寬統計分析領域

當前,煙草企業若想適應形勢的發展需要、發揮最大效益,就需要運用科學有效的統計方法,搜集大量的相關數據,并對其進行分析、判斷,從中擷取有用信息,做出預計風險小而效益高的準確決策。目前,應用統計學的分析方法已經滲入煙草經濟活動與業務的每一個環節。因此,應用統計學是每一個煙草統計分析工作者在學習社會經濟統計學的同時所必須掌握的學科知識。加強統計分析的理論學習,不僅要掌握統計學相關的理論與應用技巧,同時煙草統計分析人員還應掌握與煙草統計分析相關的學科理論。多了解并精通統計分析技術,以增強更多的統計分析切入點。煙草統計分析工作的不斷改革與發展,促使煙草行業的經濟發展呈現多層次、多領域的經濟現象的學科交叉點,以及行業交叉的系統性。

3、加強統計人員的綜合素質

當前,我國煙草企業正參與到全球化經濟競爭中,在這種新形勢下,做好統計工作,還有很多需要學習的地方。統計人員在工作中,應注重開拓創新、求真務實,不斷加強統計業務知識的培訓學習,還要了解行業生產經營業務的新模式;不僅要熟悉掌握傳統統計調查方法,還要充分學習和掌握信息技術和網絡知識。統計人員應認識到自己工作的重要性,樹立全局意識與責任感,不斷提高業務水平與綜合協調能力,做到依法統計、嚴守秘密、遵守統計工作道德規范,不斷加強自身的職業素養與綜合素質。

另外,國家局將針對工商數采系統在報送過程中常遇到的問題以及數據報送的基本操作技能進行培訓,對數采系統報送問題、監控方法、軟件操作、統計分析等內容進行詳細講解。各煙草企業也應進一步加強統計培訓工作,通過對統計人員的業務培訓、交流經驗等活動,不斷提高統計人員的綜合素質。

4、推廣計算機技術的應用

隨著科技的不斷發展,計算機在煙草企業統計工作中的作用越來越大。煙草統計可通過統一的信息平臺,進行信息采集,進一步縮短統計工作的復雜流程。煙草統計工作應快速推廣已經開發成熟的計算機軟件系統,以提高煙草統計分析的準確度。

5、增強統計分析能力

隨著行業應對嚴峻的國內外經濟環境,繼續保持行業持續健康發展對統計工作提出的更高要求,煙草企業要引導廣大統計人員不斷提高透過數據挖掘經濟運行規律的能力,利用信息化手段,加強對經濟運行趨勢的監控和預測。可利用綜合統計分析工具,建立綜合分析模塊,進一步發揮信息咨詢、參考作用。

6、加快信息共享步伐

企業根據實際情況和各部門對數據使用的需求,在滿足基層經營管理需要的同時,要利用自身技術條件,在行業“工商數采數據”管理平臺下,開發符合本單位適用的統計分析、報表管理系統,進一步提高數據共享水平。

參考文獻:

[1]王晶.我國煙草工業統計工作的發展探討[J].現代商貿工業,2008;11

[2]王德平.基于SCP范式的中國煙草工業市場結構與績效分析[J].北方經濟,2008;13

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關鍵詞：經濟水平；主成分分析；SPSS統計軟件

中圖分類號：F127文獻標志碼：A文章編號：1673－291X（2008）16－0151－03

社會經濟的發展是各行業、各部門相互協調發展的綜合系統，對其進行綜合統計分析有利于宏觀政策的制定，調控各行業的協調發展。湖北省孝感市是一個以農業為主的地級城市，處于江漢平原腹地，地理位置優越。為了實現孝感市經濟的可持續發展，建設社會主義新城市，有必要采用數學的方法對經濟數據進行系統地分析，了解孝感市近5年的經濟發展水平，發現其中的規律和存在的問題。

本文利用主成分分析的方法對孝感市近5年的經濟發展水平進行分析，以確定影響孝感市近5年經濟發展水平的主要因素，并從比較分析中找出影響經濟發展的因素，找出優化經濟水平的途徑和方法，從而給決策者提供一些參考和建議。

1指標的確定

2主成分計算的方法步驟、程序設計及結果分析

應用相關矩陣方法計算主成分的具體步驟如下

（1）將原有指標變量數據進行標準化處理并求其相關系數矩陣R；

應用SPSS統計軟件的具體操作步驟：

（1）選擇菜單AnalyzeDate ReductionFactor；

（2）把參與主成分分析的10個指標變量選到Variables框中；

（3）在Factor窗口中單擊Descriptive按鈕，依次點選Initial solution，在Correlation Matrix框中選Coefficients，點擊Continue；

（4）在Factor窗口中單擊Extraction按鈕，在Display框中選中Unrtated factor solution和Scree plot選項；

（5）在Factor窗口中單擊Scores按鈕，選中Save as Variables項和Display factor score coefficient matrix；

（6）保持其他默認設置不變，點擊OK。

SPSS系統默認從標準化后的原始變量的相關矩陣出發求解主成分，因此對原始數據進行標準化處理，以下用到的各主成分、特征根、特征向量及相關數值都是經過標準化處理的值。

通過上表以及SPSS系統的操作，可得下面的圖表（分析結果圖）。

考察表2，根據主成分個數提取原則（所提取的主成分的累計方差貢獻率要大于等于85%），前2個主成分可解釋原有變量總方差的98.58%的信息，而從第4個主成分到第10個主成分的特征根值很小，可以忽略不計。因此，提取前二個主成分從總體上看，原有變量的信息丟失較少，主成分分析較為理想。

考察表3，第一主成分的特征根很高，對解釋原有變量的貢獻最大；第三個主成分以后的特征值都較小，對解釋原有變量的貢獻很小，已經成為可被忽略的“高山腳下的碎石”，這能夠直觀地看出，提取兩個主成分為宜。

考察表6，第一主成分對所有的變量（除X、X外）都有近似相等的正載荷，系數都在0.105附近，可以認為是對所有經濟指標的度量，反映了孝感市總的經濟水平情況。其中影響最大的是第三產業總差值、全社會固定資產投資、社會消費品零售總額3個指標。第二主成分在變量X、X上有較高的正載荷，在變量X、X上有較高的負載荷，在其余變量上有較小的正載荷或負載荷。可以認為這個主成分是用于度量第二產業工業對經濟水平的影響。所以第二產業總產值、地區生產總值是經濟環境中的增長能力因子，提高第二產業工業的產值可以同時帶動其他產業的經濟增長。可見，第一主成分反映的信息不但全面而且集中，它反映的是經濟環境中的經濟基礎因素，有效提高這10個指標的發展，就可以促進經濟水平的提高。第二主成分雖沒有第一主成分反映的信息那么集中，但從因子載荷最高的兩個指標，X、X仍可看出它是經濟環境中的增長能力因子。提高工業、制造業產值可以在發展的同時帶動其他產業的經濟增長。實際情況也說明，以農業為主的地區，其工業、第三產業服務業等產業就會相對落后一些，所以總的經濟水平比較低。

3分析與建議

3.1孝感市目前的經濟狀況

孝感市位于江漢平原的腹地，經濟發展水平不高，第一二三種產業比較均衡，但農業發展相對于工業與第三產業的發展相對滯后。總體來說，發展態勢良好。如2007年全年生產總值480.79億元，按可比價格計算比上年增長14.6%，其中第一產業產值109.14億元，增長6.5%，第二產業產值190.87億元，增長20.1%，第三產業增加值180.78億元，增長14.3%。

3.2經濟發展中存在的主要問題及建議

（1）地區生產總值（GDP）即經濟總量不大且增長速度緩慢

從原始數據表可以看出，2003年的GDP總量為343.55億元，2007年是480.79億元，5年間只增長了137.24億元。為此，應該因地制宜，因勢利導，提高農業現代化發展水平，在農業持續快速發展的基礎上大力發展第二產業，帶動和促進第三產業的發展。

（2）孝感市投資增長速度不快

2005年投資增幅達到16.5%，2007年達35.6%，投資增幅低于同時期湖北省平均水平。投資增長不快主要原因是缺少大項目支撐，特別是過10億、50億的項目。如黃岡市火電項目投資就有220億元之多。荊門也有總投資48億元的火電擴建項目。但孝感市目前最大的投資項目不超過5億元，全市自1998年總投資19億元的黃麥嶺礦肥結合項目投產以來，一直沒有投資過10億的大項目。

投資、消費、出口是拉動經濟發展的“三駕馬車”。孝感市作為一個目前勞動力低成本和工業化還不夠發達的地區，社會購買力還很有限，產業水平還不高，很難形成以消費和出口需求為主體的增長機制。因此，一段時期內我市的增長機制必然是一個以投資拉動為主體的增長機制。為此，抓投資、抓大項目是保持投資快速增長的動力，也是增強我市未來發展后勁的關鍵，大招商、招大商，才有大發展，讓更多的企業落戶孝感。

（3）工業基礎薄弱，發展緩慢

從全國來看，第二產業特別是制造業是拉動我國經濟增長的最主要力量。工業才是經濟發展的核心。從孝感市的產業結構上看，2007年產業結構比為22.7∶39.7∶37.6，第一產業農業的比重偏高，第二三產業比重偏低。特別是工業化進程緩慢，這種農業偏高的結構，決定了孝感市經濟實力較弱，是個農業大市、工業弱市、財政窮市的現狀。因此，無法提供更多的就業崗位，無法聚集人流、物流、資金流和帶動其他服務業的發展，就不能解決農民向城鎮聚集，實現城鎮化，不能提高農業產業化經營水平，增加農民收入。因此，強市先強工業，要把工業作為發展我市經濟的主要思想。一是孝感市現有工業企業要加快技術改造，自身不斷發展壯大。二是吸引新的工業企業到孝感落戶。

參考文獻：

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[5]梁曉俐.地區經濟發展水平的主成分分析研究[J].紡織高校基礎科學學報，2000，（2）.

The Application of Principal Component Analysis on the Regional Economical Development

WANG Cheng-ying

（Department of Mathematics，Xiaogan University， Xiaogan 432000， China）

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【關鍵詞】多元統計分析方法；股票投資狀況；綜合評價研究

一、前言

對于我國的經濟發展狀況，可以從股票市場的發展中得到體現，在短短十幾年的時間里，就實現了資本主義國家百年的發展成果。由此也能夠體現出我國經濟迅猛的發展態勢。而在近幾年當中，隨著股票市場的不斷發展，也逐漸暴露出了很多問題，對于經濟市場、股票市場的發展，產生了很大的威脅。因此，基于多元統計分析方法，對股票投資狀況進行綜合評價，更加充分的理解和認識其中存在的問題，從而更好的存進股票投資市場的發展。

二、多元統計分析方法的基本概述

在經典統計學當中，多元統計是一個重要的發展分支，作為一種分析方法來說，多元統計分析具有很強的綜合性。應用該方法，能夠在相互關聯的多個指標、對象之間，對其統計規律進行分析，在數理統計學當中，也是一個非常重要的分支學科。在多元統計分析方法中，包括了很多不同的統計方法，例如多重回歸分析、多元方差分析、判別分析、典型相關分析、聚類分析、因子分析、對應分析、主成分分析等方法。在實際應用中，多元統計分析方法主要是在一個客觀事物當中，研究多個不同變量之間相互依賴的統計性規律。基于費希爾等統計學專家的研究，得到了十分良好的進展。隨著計算機技術的發展和應用，也隨之出現了很多統計軟件，因而在醫學、生物、氣象、地質、圖形處理、經濟分析等諸多領域當中，多元統計分析方法都得到了廣泛的應用。而隨著應用領域的不斷拓寬，多元統計方法的理論也得到了進一步的發展，因而為人們的實際應用提供了更大的便利。

三、多元統計分析方法在股票投資狀況綜合評價中的應用

1.因子分析法的應用

因子分析法指的是將共性因子從變量群當中進行提取，從而進行相應的統計。這種方法最早是由英國心理學家斯皮爾曼所提出。在多個變量當中，可以利用因子分析法，對隱藏的具有代表性的因子進行找出，并且在一個因子當中，對本質相同的變量進行納入，從而使變量的數目得以減少，此外，對于變量之間關系的假設，也能夠進行有效的檢驗。在股票投資方面，因子分析法主要是用于對股票投資組合模型進行確定。在分析當中，利用不同的變量來替代對股票價格產生影響的因素，從而對股價因子模型進行建立。通過確定各個因子的不相關性，對股票進行分類，然后基于對股票發展潛力的研究，對最為適當的股票投資模型進行確定。

2.聚類分析法的應用

在聚類分析法當中，主要是對研究對象的特征進行分析，從而進行分類和數目的減少，是統計分析技術中的集中。在股票投資狀況的綜合評價當中，聚類分析法能夠對股票投資的特種特點加以利用。由于在股票投資當中，具有很多動態變化因素。因此，對于這些因素應當進行恰當的分析，從而尋找有效的方法，來規范治理這種動態情況，從而更加精確和準確的進行投資分析。在實際應用中，由于股票價格會受到很多因素的影響，因而具有不穩定性和波動性的特點，進而也引發了股票投資不理想的情況。而應用聚類分析法，能夠對這種不確定性進行有效的彌補。作為一種專業的投資分析方法，聚類分析法能夠對與股票市場相關聯的企業、行業等進行深層次的分析，從而對具有潛力的股票進行正確的預測。此外，在實際應用中，聚類分析法的實用性和直觀性更強，因而具有很廣泛的適用范圍。

3.主成分分析法的應用

主成分分析法是多元統計分析方法中一種對數據集進行簡化和分析的方法，該方法在20世紀初由皮爾遜所發明，在數理模型的建立、以及數據分析當中，能夠發揮良好的作用。在實際應用中，通過分解協方差矩陣的特征，對數據的特征矢量和權值進行獲取。在實際應用中，主成分分析具有十分廣泛的應用，通過研究各種分類數據，對自變量各組之間的差異進行分析和總結，從而對組件差異中不同自變量的完全貢獻進行判斷，最終利用這些數據，樣本歸類自變量的轉變方法。在股票投資狀況的綜合評價當中，對于各種對股票市場產生影響因素來說，相互之間往往存在著較大的關聯和影響，同時影響因素也非常復雜。利用主成分分析法，能夠將這些因素之間的影響進行降低。通過對各種因素和數據的總結分析，得出不同因素的影響程度，從而對指標選擇的工作量進行降低。此外，相比于傳統的構造回歸模型方法，利用主成分分析法，能夠更有效的節約時間，同時提高分析的精確度，為股票投資提供更加良好的依據和參考。

四、結論

隨著我國經濟的快速發展，作為一種重要的經濟形式，股票市場也得到了極大的進步。而由于股票市場的發展時間較短，各方面都還不夠成熟，因此在股票投資中難免會出現一些問題。對此，應用多元統計分析方法，能夠對股票投資狀況進行綜合評價，從而為更加理性、科學地進行股票投資提供依據。

參考文獻：

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篇7

關于醫學論文數據、資料的統計分析方法，總結如下：

1.定量資源

對于定量資料，應根據所采用的設計類型、資料所具備的條件和分析目的，選用合適的統計分析方法，不應盲目套用t檢驗和單因索方差分析；

2.定性資源

對于定性資料，應根據所采用的設計類型、定性變量的性質和頻數所具備的條件以及分析目的，選用合適的統計分析方法，不應盲目套用X-檢驗；

3.回歸分析

對于回歸分析，應結合專業知識和散布圖，選用合適的回歸類型，不應盲目套用簡單直線回歸分析，對具有重復實驗數據的回歸分析資料，不應簡單化處理；

4. 多因索、多指標資料

篇8

[關鍵詞]詞頻統計 關鍵詞統計　計量分析　域級整合　分析方法

[分類號]G350

1　引言

詞頻統計(word frequency statishca)方法的一個重要應用領域是通過統計分析詞頻變化規律，預測學科、行業、技術的發展趨勢。同頻統計采用的具體統計分析方法主要有：①單關鍵詞法，即根據大量單個關鍵詞的增減變化規律統計分析。②共詞分析法，有兩種，第一種是包容地圖和臨近地圖法，即根據若干指數計算結果，把關鍵詞聚類成組，以網絡地圖的方法表現出來；第二種是基于戰略坐標的共詞分析，即共詞矩陣和聚類結果的可視化方法。③詞對關鍵詞法(嚴格意義上也是一種共詞方法)，即以兩兩成組共現的成對關鍵詞代替單個關鍵詞，通過建立共詞矩陣并進行標準化后，作統計分析。

本文在深入研究上述方法的基礎上，提出一種基于高頻關鍵詞統計的“域級整合”分析方法，并作具體闡述。

2　“域級整合”分析方法的理論基礎及其整合設計

2.1　“域”、“級”概念的理論基礎和區分依據

2.1.1　“域”、“級”概念的提出 用關鍵詞統計方法來研究和預測一個學科的態勢，除了總體考察關鍵詞數量變化外，還要考察關鍵詞在表達事物主題(點)上的類型特征、詞間組合(面)上的屬分關系，從兩個方面對高頻關鍵詞作組合聚類和關聯程度研究。共詞分析方法中的共詞矩陣和多種指數、系數聚類方法主要從數學意義上解決組合聚類和詞間關聯程度的界定。筆者認為，在得到一組高頻關鍵詞后首先應從人類思維和人文意義角度作宏觀聚類和關系定位，因此，就形成了對應于“點”和“面”概念的“域”與“級”的分析設計思路。

2.1.2　“域”――按意義劃分的主題相關關鍵詞組合任何學科研究都是由若干不同劃分標準形成的主題研究集合。就研究對象而言，圖書館學有“管理說”、“要素說”、“信息說”、“知識說”。就研究層面而言，有傳統圖書館研究和數字圖書館研究等。近年來圖書館學研究有了新的變化，圖書館研究“要素”被賦予新內涵，信息資源研究得到重視，知識管理理論影響到圖書情報學研究，圖書館進入了數字化發展階段，數字圖書館成為圖書館研究的重要方面。結合這些變化，本文提出現階段圖書館學研究關鍵詞的四大分布區域：傳統區、信息區、知識區和數字區。

2.1.3　“級”――同區域內關鍵詞出現的頻次范圍劃分按照人們的思維習慣，關鍵詞標引一般從大概念到小概念逐級標引，故圖書館、高校圖書館、公共圖書館這些大概念詞總是呈現最高頻次。設計關鍵詞的“級”，把關鍵詞的頻度與“上下位類”關系聯系起來，揭示關鍵詞頻度與詞間概念組合屬分關系，在進一步聚類分析時，使每個關鍵詞在系統中按照域和級兩個維度找到位置，從而為實證分析的解讀提供支撐。本文提出關鍵詞研究的統一為4級區分方案，即以同類期刊或期刊群為研究對象，確立采集時間段，得到高頻關鍵詞樣本組后，一律按照4級劃分級。分級的區分點確定：①關鍵詞的頻次分布圖形的突變點；②同級內高頻關鍵詞數量基本符合減連續分布；③依據高頻關鍵詞含義適當人為干預調整。

2.2　“域級整合”分析方法的整合設計

2.2.1　樣本采集本文以《中國人文社會科學學術影響力報告(2000―2004)》、《1999―2008我國圖書館學研究的實證分析(下)》和筆者自行統計的《中國圖書館學報》給出的高頻關鍵詞為樣本。這三個樣本的關鍵詞來源在刊物種類上既具廣泛性又有代表性，高頻關鍵詞的選定上也具有較強的科學性，時間跨度基本上為近10年。

2.2.2　樣本整合分析按照4個主題區域、4個級別對每個樣本內的關鍵詞根據所屬“域”和相對詞頻數的“級”分別列表歸類，同區域同級內關鍵詞按詞頻次數從高到低定位。為方便對三個樣本關鍵詞進一步整合，對每個樣本的關鍵詞作兩兩比較，采取改變字體和在關鍵詞旁加標記的方法，標明樣本之間關鍵詞的重復(見表1和表2)。

用同樣的研究方法，筆者對《中國圖書館學報》2006-2010年間高頻關鍵詞也進行整合分析。《中國圖書館學報》2006-2010年載文607篇，實際使用關鍵詞1382個，2474次，經過統計篩選和整理，獲得高頻關鍵詞(4次以上)共72個。“圖書館”作為通用詞刪除，實際為71個。

以上三樣本的高頻關鍵詞總數為229個。

2.2.3　樣本整合成果分析分別觀察各樣本表，可見關鍵詞按詞頻分級后能夠直觀觀察研究層次。同級關鍵詞表達的主題概念也基本是同級的，如表2中的信息資源一信息資源建設一資源整合等。比較發現，三個樣本盡管相對詞頻差別很大，分級檔次相去甚遠，但是絕大多數相同關鍵詞都被至少兩個樣本列在了相同級別里，如：圖書館服務、信息服務、信息資源、知識管理在三個樣本里都列在二級，文獻資源建設、信息資源建設等都列在三級，在兩個樣本里相同關鍵詞同處一級的情況就更多。如果說，把各樣本相同的關鍵詞分人相同的領域里是主觀為之，那么這種分級形成的相同關鍵詞同級現象就比較客觀地反映了論文關鍵詞標引的規律。

2.2.4　樣本融合處理分析詳細考察三個樣本，全部關鍵詞作進一步融合并表處理：①刪除一些沒有普遍業務意義的特定功能關鍵詞，例如樣本三中圖書館學、中國圖書館學報、圖書館學基礎理論、理論研究、成績、50周年等詞；②刪除三個樣本中相同的關鍵詞，只保留1個；③關鍵詞所要表達的意義基本相同的相對低頻詞，例如評價、期刊評價都指期刊評價，刪除評價等。三樣本高頻關鍵詞合并總數簡化為123個，對保留的高頻關鍵詞按區域和相對詞頻高低順序排列(見表3)。

分析觀察表3，可以得出一些有價值的結論。例如在信息、知識這兩個領域，還沒有出現像數字圖書館這樣具有統領性二級關鍵詞，反映圖書館學在信息服務功能定位和現代知識學說建設的多樣性現狀；又例如，在123個關鍵詞中涉及到讀者、用戶的關鍵詞僅有3個，雖然讀者服務排在二級，但讀者工作和用戶需求卻位列四級，而讀者行為、讀者心理等關鍵詞在表中沒有出現，這是否能夠說明在圖書館工作研究中，對圖書館服務對象――讀者的研究還有待深化呢?通過表3還可以看到，關于信息的關鍵詞高達23個，比包含圖書館的關鍵詞還多出了5個，正如美國圖書館學家蘭開斯特指出的“一旦圖書館員迷上了科技，他們很快就對人失去了興趣。……”中國圖書館學研究熱點似乎再次印證了這位學者的看法。在技術發展的今天，圖書館工作還是要重視以人為本，以服務為導向的讀

者研究。因本文研究的重點不在學科發展和圖書館服務工作內涵上，以上分析是對本文創建的域級綜合表所反映的客觀現象進行部分解讀，表3作為一種分析工具或方法還可以深度利用，在此不一一展開。

這種研究方式沒有將年代作為體現元素，但是年代的確定是重要的。在具體應用這個方法時，對高頻詞樣本統計年代區間要以研究目的為依據分析確立。在現代信息和圖書情報學術研究活躍的今天，針對不同目的，可以采取多樣本數和相對短的年代區間或采用典型樣本數和相對長的年代區間的方式來開展研究，得到針對不同研究目的有價值的研究成果。

3　可視化關鍵詞共現圖設計與應用

3.1 可視化關鍵詞共現圖模板設計

在“域”和“級”的概念基礎上，筆者設計了一個以最高詞頻“圖書館”為中心的靶形圖，分別列出層層圍繞中心的4個同心圓環表示詞頻的4個等級，并借鑒解析幾何學象限的概念，把4個“領域”劃分為4個區域與詞頻圓環合二為一，圖1就是一幅直觀的高頻關鍵詞共現圖模板。研究者可以根據需要，將整合后的關鍵詞全部或部分按圖中的位置嵌放(圖1僅嵌入100個關鍵詞示例)。

3.2　可視化關鍵詞共現圖模板應用

筆者把圖1稱作可視化關鍵詞共現圖模板，這個模板是圖書情報學高頻關鍵詞域級綜合分析方式的另外一種形象化表現方式，有利于更加直觀地統計、觀察、分析詞頻變化規律，是預測學科、行業、技術當前狀態和發展趨勢的一種有效的工具和方法。今后若將關鍵詞的頻數數據在共現圖模板上表現，還可以得到圖書情報學研究重點趨勢的三維地形圖，利于開展進一步的文獻研究和挖掘。在具體研究中，還可以依據對“域”和“級”的劃分方法，對“域”和“級”進行調整和擴展：在共現圖模板上，域的擴展就是以原點為中心，將360度區域重新劃分；級的擴展和調整則可根據關鍵詞數量和詞頻變化情況，增減同心圓數。

這種研究方法在文獻的比較研究中也有十分顯著的作用，例如可用于不同歷史時期同類文獻的研究重點發展變化比較研究，或用于在相同階段國內外同類學術文獻的研究熱點比較研究等。這個方法對于其它學科的文獻研究，同樣有很強的應用價值。

4　結語

本文基于人們的習慣思維和人文意義角度，探討了一種新的詞頻統計方法即高頻關鍵詞域級綜合分析方法，文章以近10年部分圖書情報學科文獻詞頻統計實例為樣本表述了這種方法的應用。

本文創建了可視化關鍵詞共現圖模板，這是今后進一步開展文獻詞頻統計分析的三維建模研究的基礎工作。

在使用這種高頻關鍵詞域級綜合分析方法時，對高頻詞樣本統計年代區間要以研究目的為依據分析確立，以確保本各種研究目的的科學實現，獲得有價值的成果。

這種研究方法可以用于各個學科的文獻的詞頻分析，在各類學科文獻的綜合比較研究和趨勢研究中有十分顯著的作用和意義。

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關鍵詞：統計分析方法；財務分析；事業單位

為了充分發揮出財務報表的作用，要求事業單位能夠先做好財務報表相關資料的深層次整理工作，并需要聯系其他相關數據進行整份與分析，來為各單位以及部門的財務預算以及財務決策工作提供建議。隨著我國財務管理模式的不斷改革與優化，促使財務分析在財務管理工作中所占比重越來越大，其分析結果的準確性對于該企業的持續穩定發展也有著非常重要的意義。

一、財務分析在事業單位中的應用狀況

（一）對預算情況進行有效的控制

在事業單位中對于財務預算工作有著一定的標準，要求其預算不得違背我國的相關法律法規以及政策標準，還需要充分滿足財務以及會計的運行準則，以及該事業單位的未來規劃跟工作需求。此外在進行財務預算的控制過程中，還需要充分遵循“量力而為、盡力而為、開源節流、統籌兼顧”的原則來進行，以保障該預算執行進度能夠充分滿足事業單位的具體發展需求。為了實現對預算情況的有效控制，還要求事業單位能夠對自身生產工作中不同年份的同期數據進行經常性的對比分析，并在結合分析結果的基礎上對現有的預算模式進行不斷的優化與完善。

（二）做好單位資產負債情況的深入分析

借助于構建資產負債表的模式，能夠對單位的資產負債情況進行及時地了解，并能夠將該事業單位的日常業務活動以及經營活動得到了經濟效益進行數據化處理。通過資產負債表的應用還能夠對單位負債的合理性進行科學的分析，并能夠很好地判斷該事業單位的資產負債率是否處于正常的范疇內。此外通過完善的資產負債表還能夠充分體現出存貨儲備、資產流失、有形資產以及無形資產占有率等諸多問題，并能夠為企業的財務戰略提供足夠多的數據支撐。

（三）對財務收支跟財務成果進行詳細的分析

通過對單位財務收入情況進行分析，還能夠對單位的收入情況進行充分的了解，對于該事業單位的資金使用情況也能夠進行有效的分析，還能夠及時發現單位入不敷出的情況并進行處理，借此來減少單位的開支，并提升單位的運營效益。此外在對單位的財務收支情況進行分析時，還能夠及時排查支出情況是否違背了單位的規定以及相關標準，一旦發現了該類型的問題時還需要進行及時的處理，借此來保障該事業單位各項工作的有序開展，以此完成相關的工作任務跟工作目標。

（四）做好財務管理現狀的分析工作

財務管理作為統計分析法中的重要組成部分，通過良好的財務管理系統還能夠有效減少事業單位在運營過程中的各種開支，對于某些環節出現的紕漏也能夠進行及時的排除與處理，借此來實現企業財務資金的最優化配置。只有在擁有一個健全管理制度的基礎上，并能夠將該管理制度進行充分的落實，才能夠有效保障事業單位的持續穩定發展。

二、統計方法在事業單位中的具體應用

在事業單位中進行統計分析工作，能夠對財務分析的意義跟單位發展過程中的實際財務狀況進行充分的了解，借此來保障事業單位財務管理工作效能得以充分發揮。

（一）根據指標來分析的方法

通過事業單位在運營過程中產生的各種指標來對單位財務運作情況也能夠進行有效的分析，并能夠直觀顯示出該事業單位的具體財務運作狀況，因為在目前的事業單位財務分析工作中也得到了廣泛的應用，具備非常大的說服力。通過就計劃進度跟實際完成進度進行對比的模式，能夠就事業單位的完成指標情況以及在某一項目中的進度情況進行有效的了解，從而對未完成剩余指標的原因進行有效的分析。在結合分析結果的基礎上對計劃跟目標進行有效的整理，并對自身的計劃完成制度進行優化與完善，這樣也就能夠給下一次完成更多的指標提供足夠多的參考。較之于這一種指標分析法，對比動態指標還能夠就事業單位財務同一指標在不同時間內的變化情況進行有效的觀察與分析，對于該事業單位財務的動態發展以及財務活動變化情況也能夠起到良好的觀測效果。對不同事業單位的同一指標進行對比的方式，還可以及時找出該事業單位存在的差距，并能夠及時找出事業單位在運營過程中存在的問題并加以糾正，來提升事業單位的整體工作效率跟財政收入，對于該事業單位的持續穩定發展也能夠起到一定的積極意義。

（二）結合因素影響程度進行分析

在對事業單位的財務報表進行分析時，還可以觀察出一些變動比較大的現象，及時地找出問題并加以解決。其具體方法包含有以下兩種：（1）根據一定的順序將各種因素的實際數值帶入到基數之中，隨后就不同因素的作用程度進行合理的計算與分析。（2）對事業單位計劃數值跟實際數值進行對比計算，就兩者之間的差異性進行合理分析，借此來了解計劃數值變化程度對于總體財務目標的影響程度。在進行財務分析工作中，還需要在結合事業單位實際運行情況的基礎上，來進行財務分析方法的合理選擇，借此來對事業單位的財務管理模式進行不斷的優化與完善，以提升該事業單位的市場核心競爭能力。

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【關鍵詞】土壤水；測量方法；烘干法；TDR法

水分是天然土壤的一個重要組成部分。它不僅影響土壤的物理性質，制約著土壤中養分的溶解、轉移和微生物的活動，是構成土壤肥力的一個重要的因素；而且本身更是一切作（植）物賴以生存的基本條件，因此土壤水分的測量具有十分重要的作用。同時各種測量的技術和工具也是層數不窮[1]。

質量法，也稱重量法。通過測定土樣的質量（重量）變化來確定含水量，包括烘（燒）干稱重法和密度比重）法等。

電測法。通過測定土壤（體）中的電學反應特性，如電阻、電容、電位差、微波、極化現象等的變化確定土壤含水量，以及時域反射法（TDR）、時域傳播法TDT）、頻域反射法（FDR）、駐波率法（SWR）。

熱學法。通過測定土壤導熱性能大小確定土壤含水量。

吸力（能量）法。通過測定土壤中負壓或土壤水分子吸附力的大小確定含水量等方法。

射線法。通過測量！ 射線或中子射線在土壤中的變化確定土壤含水量。

遙感法。通過遙感技術測定發射或反射電磁波的能量不同確定土壤含水量等方法。

化學法。通過測定土壤水分與其他物質的化學反應確定土壤的含水量等方法。

1、試驗場地自然地理概況。

本次試驗在咸陽市涇陽縣鐵門里涇惠渠試驗站進行。涇惠渠灌區是從陜西省涇陽縣涇河仲山口引水的自流灌溉工程，地勢自西北向的東南傾斜，土壤屬第四紀沉積黃土，土層深厚，上游及涇，渭河沿岸多為輕壤土，中，下游以中壤土為主，含鹽量0.1-0.3%。灌區屬大陸性半干旱氣候區，多年平均降水量為533.2毫米，灌區地下水為潛水，一般埋深在3-5米，地下水80%以上為重碳酸鹽水

2、試驗測量方法簡介

2.1烘干法，有恒溫烘箱烘干法、紅外線烘干法、酒精燃燒法等。主要為取樣、稱重、烘干（溫度105±2℃條件下烘烤6～8小時），數據計算。

土壤含水量= ×100%

2.2 TDR法全稱為Time Domain Reflectometry（時域反射法）是一種介電測量中的高速測量技術，根據電磁波在不同介電常數的介質中傳播時行進速度會有所改變的物理現象提出了時域反射法（Time- Domain Reflecometry），簡稱TDR 法。TDR 可對土壤樣品快速、連續、準確地測量，平均分辨率0102～01005cm3/ cm3 。一般不需標定，測量范圍廣（含水量0～100 %） ， 可做成手持式的進行田間即時測量，也可通過導線遠距離多點自動監測。

3、試驗設計方案

在灌區種植地作為試驗地。把種植地分為3個區，即 1區，2區，3區，，其中在各區種植地中各埋入3根長度為2m的TDR法測量專用管，進行誤差分析。測量深度依次為1.8m、1.6m、1.4m、1.2m、1.0m、0.9m、0.8m、0.7m、0.6m、0.5m、0.4m、0.3m、0.2m、0.1m。同時在1區、2區、3區進行烘干法測量取土樣，受取土深度限制，取土深度以此為0.1m、0.2m、0.3m、0.4m、0.5m、0.6m、0.7m、0.8m、0.9m、1.0m，對1m以內深度兩種測量結果進行比較分析。

4、土壤水分測定變化趨勢分析

圖1 烘干法測量結果 圖2 TDR法測量結果

根據TDR法測量數據，計算得一區，二區，三區的相關系數R2分別達到了0.9427，0.9559，0.9697，土壤含水量總趨勢隨深度逐漸增大。土壤水分含量隨深度的變化擬合較好，基本上反映了土壤水分隨深度的變化規律。

根據烘干法法測量數據，土壤含水量變化趨勢基本與TDR法測量相同，但土壤含水量隨深度增加有逐漸減少的趨勢。這是TDR法與烘干法的一個差異。

通過對各層次土壤含水率的統計分析，得到了1m土層各層次的土壤含水率的變異特征[2]，結合本地區條件，從地表面到30cm深度以內，土壤含水急劇增加，這與表面土壤水分蒸發強烈有關。從30cm?到100cm深度處土壤水分變化變緩，此處的土壤仍然受蒸發的影響，但影響較小。土壤100cm深度以后，蒸發影響極小，土壤水分變化比較穩定。整個曲線在40cm深度區域出現第一個極大值，原因是在土壤深度在的40cm左右，是土壤的主要富水層與供水層，受地表蒸發影響明顯減弱，在土壤70-80cm深度出現第二個含水量高值點，是受下部毛細水上升與上部土壤水下滲的影響。在TDR法測量中，在土壤的100cm深度左右，是水分隔離層，它阻礙了上下土壤層的水分運輸，從而導致這個100cm深度往下的土壤含水量偏低，土壤含水量變化不大。

5、烘干法與TDR法測量結果誤差分析

以烘干法作為標準值，通過對實驗結果的分析，考慮到地表土壤水分變化情況比較復雜，以及測量儀器在接近地面測量時認為的誤差，所以我們不對一，二，三區10cm出的相對誤差作分析。因此，烘干法與TDR法的相對誤差最大為53.17%。如果分析一二區的話，在50cm以內深度，誤差可以控制在10%左右，但是50cm以上，相對誤差很大。同時極小值出現得區域，也是含水量較少的區域[3]。并且這種相對誤差隨土壤深度增加而增加，可認為隨著土壤含水量的增加，相對誤差也增加了。

6、結論

（1）TDR法測得土壤水分和烘干法測得土壤水分都只能在某一方面進行誤差分析。從對某一點來說，烘干法測量直接，精準，但是測量某一剖面土壤水量連續性變化時，烘干法因為取土，烘干，稱重的過程，因此誤差相較多，不能較好的體現土壤水量的連續性變化。并且烘干法對同一點不能進行重復性測量，不利于對實驗的矯正性分析。同樣，TDR測量方便，測量數據也反映了理論中土壤剖面水量連續性變化，但是由于TDR法是間接測量，與烘干法有較大誤差，并且隨著土壤深度增大，誤差增大。

（2）雖然把烘干法測量作為標準，但是由于烘干法測量的繁冗，因此烘干法測量對土壤水分變化的靈敏比較低。TDR法測量則可以十分準確的反應土壤中水分的變化情況，并且可用來長期反復的測量。

（3）烘干法由于取土工具的限制，只能對于近地面土壤進行水分測量，在土壤深度大于1m的情況下，TDR法具有明顯的操作性上的優勢。

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