城市化和城市区域环境不断恶化已成为人们关注的热点，城市环境管理越发显得格外重要。污染源是造成城市环境污染，导致城市环境质量下降的根源。在环保部门和环境监测部门每天都产生大量的、不同类型的、以不同形式存储的与环境相关的数据资料。环境管理者迫切需要新的强有力的数据分析方法和技术以解决“数据丰富，但信息贫乏”这一现象，帮助管理者或决策者从繁杂的数据中挖掘出有用的信息，发现其中存在的深层隐含关系和揭示规律；以此来寻求区域污染的深层综合因素并预测未来的环境污染发展趋势，最终辅助环境管理部门进行科学的决策。因此，如何以正确方法准确地对这些污染数据资料进行全面地、系统地分析，是目前城市区域环境管理工作中的重要课题和内容。 本论文工作中选择北京市丰台区域作为研究对象，以该区域为实例进行具体分析与研究；以研究区区域中工业环境污染主要监测数据为依据；从区域的社会、经济、环境等系统角度出发，采用多元统计分析中的(主成分分析、因子分析)方法，利用SPSS12.0统计分析软件包，对该区域的环境污染规律进行了总结，对区域环境质量的少数主控因素进行探索。 本论文在全面调查、了解和分析现有污染源数据的基础上；筛选出区域内主要工业企业作为分析样本，筛选出13个污染变量作为统计分析变量；运用SPSS12.0统计分析软件包中的主成分分析法和因子分析法等工具对研究区域内主要工业企业的各类污染情况及其相关数据进行了统计和分析；针对得出的统计分析结果，结合区域环境污染源分布及污染因子的特征，进行了环境解译，最后针对研究区域自然环境、社会发展、经济实力、技术水平等提出相应的污染控制、治理和管理的对策，对改善城市区域环境质量，协调城市环境与经济、社会的可持续发展提出了相应的建议。 通过结合研究区域实例的研究，本课题工作主要取得了以下几个方面的工作成果：对研究区域的社会、经济、自然环境状况等基础资料进行收集与调研；对研究区域主要工业污染源即104家企业单位的82项污染指标的排放情况进行具体调查，根据数据特点和十五环境污染参数规定，对数据进行加工、整理和预处理；运用多元统计分析中的主成分分析和因子分析的数学方法采用SPSS12.0统计分析软件包工具对预处理后的数据进行分析；得到影响该城市区域环境质量的3个主要污染因子，及各个企业在3个主要污染因子上的得分；针对各企业的因子得分，通过图形分析，得出了该区域内的主要污染类型的企业；对这些影响城市区域环境质量的重点企业提出针对性的环境治理措施。最后，结合研究区域的自然环境、污染源分布，污染因子特征，社会发展、经济技术等因素对研究所得出的数学结果进行环境解译，并提出了相应的区域环境管理对策。 本论文工作尝试将数学统计方法引入环境管理中，通过对污染数据的分析，结合环境专业知识，探索城市典型区域内环境污染状况及其环境质量的时空规律，揭示影响和控制城市区域环境质量的深层次隐含控制因素，进一步提出相应改善城市环境质量的环境对策，为环境管理部门今后制定环境发展规划工作，更有效的开展环境管理和治理工作提供科学依据。同时，本研究可为其它城市在对不同类型区域环境质量管理工作中，有效地利用现有大量环境数据，进行高效管理提供一定的借鉴与参考。