《表3 1951—2016年哈密极端气温指数的因子分析Tab 3 The Factor Analysis of Extreme Temperature Indices in Hami During 1

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《1951—2016年新疆哈密极端气温变化研究》

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采用降维的思想，主成分分析能把多个指标浓缩为几个代表性指标，从而降低研究的复杂性.利用Eviews8.0软件对1951—2016年哈密的极端气温指数进行主成分分析，得到主成分和各个因子旋转之后的相关系数载荷矩阵（表3）.根据特征值及累计贡献率选取第一、第二、第三和第四主成分作为影响哈密整体温度的成分.第一主成分占方差总贡献率最高为34.49%，高载荷指数有冷持续日数0.815、最高温极低值-0.775、最低温极低值均为-0.775、冷昼日数0.754、冷夜日数0.721，此5个指数的变化对哈密的整体温度存在主要影响.第二主成分方差贡献率为23.26%，其中，热夜日数载荷最高为0.841；其次是暖夜日数载荷为0.704；最低温极高值的载荷值也达到了0.631.第三主成分占方差贡献率的10.46%，高载荷指标是暖昼日数和暖持续日数，载荷值分别为0.845、0.816，它们的高载荷和正倾向率决定了哈密总体温度上扬.第四主成分占方差贡献率较小为6.89%，其主导因子是霜冻日数，载荷值为0.475.对各极端气温指数的相关关系分析表明，各指数间相关性较好，各冷指数之间和各暖指数之间呈较为显著的正相关关系，各冷指数和暖指数之间呈明显的负相关关系，与前文分析的哈密极端气温暖指数呈上升趋势，冷指数呈下降趋势一致.