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    北京市空氣質(zhì)量及其與能源消費結(jié)構(gòu)的動態(tài)關(guān)聯(lián)

    2014-03-27 02:25:58朱振亞饒良懿余新曉朱夢洵
    中國環(huán)境監(jiān)測 2014年5期
    關(guān)鍵詞:年均值燃料油關(guān)聯(lián)度

    朱振亞,饒良懿,余新曉,朱夢洵

    北京林業(yè)大學(xué)水土保持學(xué)院,北京 100083

    近年來,隨著中國經(jīng)濟社會的快速發(fā)展,以煤炭為主的能源消耗大幅攀升,機動車保有量急劇增加,京津冀、長江三角洲、珠江三角洲等區(qū)域空氣污染嚴(yán)重,霧霾現(xiàn)象頻繁發(fā)生,空氣質(zhì)量評價以及污染治理等問題再一次引起公眾的關(guān)注。

    空氣質(zhì)量評價是按照一定的標(biāo)準(zhǔn)和方法對某區(qū)域空氣質(zhì)量的優(yōu)劣或污染程度定量計算或定性描述的過程,可以反映大氣的污染狀況,摸清空氣質(zhì)量變化的趨勢,為環(huán)境規(guī)劃和管理提供依據(jù)。空氣質(zhì)量評價的相關(guān)方法較多,主要有指數(shù)評價法[1-4]、分級評分法[5]、模糊數(shù)學(xué)評價法[6-10]等。近年來有研究學(xué)者用因子分析[11]、主成分分析[12]、熱力學(xué)(信息熵[13]和物元可拓法[14]等)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[15]、遺傳算法[16]、分形學(xué)[17]等方法或幾種方法結(jié)合起來[18-21]進行評價。這些方法各有特點,有些已趨于成熟,有些仍處于理論研究階段,還在不斷完善。

    有研究表明,城市環(huán)境空氣質(zhì)量好壞與氣象因子、城市能源消費結(jié)構(gòu)等因素有關(guān)。氣象條件對污染物擴散、稀釋和積累有一定作用。在污染源一定的條件下,污染物濃度大小主要取決于氣象條件[22-23]。目前關(guān)于大氣污染物與氣象因子的關(guān)系研究較多,但對造成大氣污染的能源消費結(jié)構(gòu)的研究不足。不少文章提出的改進能源結(jié)構(gòu)的建議,沒有定量分析,缺乏針對性和說服力。因此定量研究能源消費因子和大氣污染物的關(guān)系,對調(diào)整能源消費結(jié)構(gòu)、促進產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級以及從根本上改善空氣質(zhì)量具有重要意義。

    1 研究方法

    1.1 數(shù)據(jù)來源

    利用北京市空氣質(zhì)量國控站點監(jiān)測數(shù)據(jù),分析空氣質(zhì)量及其與能源消費結(jié)構(gòu)的動態(tài)關(guān)聯(lián)。主要數(shù)據(jù)分別來自《中國環(huán)境年鑒》(2003—2004年)、《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》(2005—2012年)、《北京市環(huán)境狀況公報》、《北京60年》和《北京統(tǒng)計年鑒》(2012年)。選取了3個大氣污染物指標(biāo),分別是Y1(年均SO2濃度)、Y2(年均NO2濃度)、Y3(年均PM10濃度),單位均為mg/m3;9個主要能源日均消費量指標(biāo),分別是X1(煤炭)、X2(焦炭)、X3(原油)、X4(汽油)、X5(煤油)、X6(柴油)、X7(燃料油)、X8(電力)、X9(天然氣),X1~X7單位均為t,X8單位為萬千瓦時,X9單位為萬立方米。

    1.2 分析方法

    1.2.1 改進的模糊評價法

    由于大氣環(huán)境質(zhì)量評價存在著不確定性即模糊性,因此用模糊綜合評價方法比較合理。近年的研究大多運用模糊綜合評判模型(B=A×R),其中以M(∧,∨)模型最為普遍。此方法具有直觀、簡便的優(yōu)點,但評判中只利用數(shù)據(jù)的極值信息,忽視重要的中間值,難免會忽略其他信息。用Euclidean權(quán)距離體現(xiàn)空氣質(zhì)量分級標(biāo)準(zhǔn)與監(jiān)測樣本的差別,提出一種改進的空氣環(huán)境質(zhì)量模糊評價方法,能充分利用監(jiān)測數(shù)據(jù)所隱含的各種信息。

    根據(jù)空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)分級的隸屬度公式,可確定監(jiān)測樣本對各級標(biāo)準(zhǔn)的隸屬度;再根據(jù)最大隸屬度原則,可確定空氣環(huán)境質(zhì)量的等級。

    1.2.2 關(guān)聯(lián)動態(tài)矩陣法

    灰色關(guān)聯(lián)分析屬于幾何處理的范疇,其實質(zhì)是對反映因素變化特性的數(shù)據(jù)序列進行幾何比較。用于度量因素之間的關(guān)聯(lián)程度的灰色關(guān)聯(lián)度,是通過比較因素之間的關(guān)聯(lián)曲線而獲得。

    設(shè)x1,x2,…,xn為n個因素,反映各因素變化特性的數(shù)據(jù)列分別為{x1(t)},{x2(t)},…,{xn(t)};t=1,2,…,m。因素xi對xj的關(guān)聯(lián)系數(shù)定義為

    式中,ξij(t)為因素xi對xj在t時刻的關(guān)聯(lián)系數(shù),Δij(t)=|xi(t)-xj(t)|,Δmax=max{Δij(t)},Δmin=min{Δij(t)},ρ為介于[0,1]之間的灰數(shù)。

    ξij=ξij(t)隨時間變化的曲線稱為關(guān)聯(lián)曲線。將關(guān)聯(lián)曲線ξij(t)與ξii(t)和坐標(biāo)軸圍成的面積分別記為Sij與Sii,則定義xj對xi的關(guān)聯(lián)度為

    在實際應(yīng)用中,灰色關(guān)聯(lián)分析根據(jù)需要可以提供多種信息(如列出關(guān)聯(lián)動態(tài)矩陣、關(guān)聯(lián)樹、動態(tài)流向圖等)。該方法計算得到的關(guān)聯(lián)度,僅反映某一時段內(nèi)因素之間的定量關(guān)系,適宜靜態(tài)分析。但在不同時段因素間關(guān)聯(lián)程度不盡相同,把不同時段計算的關(guān)聯(lián)度按一定順序排列起來,便構(gòu)成了關(guān)聯(lián)動態(tài)矩陣。用它可以分析系統(tǒng)內(nèi)因素之間隨時間變化的動態(tài)關(guān)系,為宏觀控制決策提供更加客觀的依據(jù)。

    2 北京市空氣質(zhì)量評價

    參照修正版環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)(GB 3095—1996),構(gòu)建大氣環(huán)境質(zhì)量評價標(biāo)準(zhǔn)值矩陣(M);選取2002—2011年北京市大氣污染物年均值構(gòu)成空氣環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測值矩陣(N);再用線性內(nèi)插公式將M變換為空氣環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)值模糊矩陣(S);同時把N變換為空氣環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測值模糊矩陣(R)。

    根據(jù)Euclidean權(quán)距離的定義和概念,對于10 個監(jiān)測樣本和3級評價標(biāo)準(zhǔn),可以建立差異矩陣(D,取距離參數(shù)p=2),將D中各元素求倒得第j個樣本隸屬于第h級標(biāo)準(zhǔn)的隸屬度矩陣(V),最后歸一化得到隸屬度矩陣(U),即北京市2002—2011年空氣環(huán)境質(zhì)量的分級隸屬度和相對應(yīng)的評價結(jié)果,見表1。

    表1 監(jiān)測樣本歸一化后的隸屬度矩陣

    注:當(dāng)p=1時,分級隸屬度值雖不同,但評價結(jié)果相同。

    根據(jù)隸屬度最大原則可知,2002、2004—2007年北京市空氣質(zhì)量處于Ⅲ級水平,2003、2008—2011年處于Ⅱ級水平,總體來說,空氣質(zhì)量有改善的趨勢。把隸屬度作為概率來考慮,用全概率公式可以計算出逐年的空氣質(zhì)量等級值。

    C2002=0.194 1×1+0.267 3×2+0.538 6×3=2.344 5

    同理,C2003=2.018 2,C2004=2.032 3,C2005=2.034 2,C2006=2.045 0,C2007=2.045 0,C2008=2.038 2 ,C2009=2.044 7 ,C2010=2.053 2,C2011=2.055 8,有C2002>C2011>C2010>C2006>C2007>C2009>C2008>C2005>C2004>C2003。由于等級值越大,空氣質(zhì)量越差,所以空氣質(zhì)量由劣到優(yōu)的年份排序為2002、2011、2010、2006、2007、2009、2008、2005、2004、2003年??梢钥闯?, 2003、2008年北京市空氣質(zhì)量得到改善, 2009年以來有惡化的趨勢。

    3 污染物與能源因子的動態(tài)關(guān)聯(lián)

    選取2002—2011年北京市SO2年均值作為參考序列,主要能源日均消費量作為比較序列,對原始數(shù)據(jù)進行初始化處理。再以處理后的SO2年均值作為母序列,處理后的主要能源日均消費量因子作為子序列,計算Δ1j(t)=|x1(t)-yj(t)|,j=1,2,…,9。從Δ1j(t)中找到Δmax=3.118 6,Δmin=0。求出母、子序列的關(guān)聯(lián)系數(shù)(取ρ=0.5):

    利用相同的方法可以求出其他值。

    SO2年均值與煤炭的關(guān)聯(lián)度為

    同理可得,Y12=0.896 1,Y13=0.764 7,Y14=0.638 5,Y15=0.645 1,Y16=0.680 7,Y17=0.902 3,Y18=0.700 2,Y19=0.585 6,即Y1>Y12>Y11>Y13>Y18>Y16>Y15>Y14>Y19,SO2年均值與燃料油的關(guān)聯(lián)度最大,焦炭次之,煤炭居三,天然氣與SO2的關(guān)聯(lián)度最小。

    用同樣的方法計算出2002—2011年北京市NO2年均值與主要能源消費因子的關(guān)聯(lián)系數(shù)和關(guān)聯(lián)度,Y21=0.857 0,Y22=0.898 6,Y23=0.799 0,Y24=0.649 9,Y25=0.657 4,Y26=0.698 9,Y27=0.913 2,Y28=0.721 2,Y29=0.591 0,有Y27>Y22>Y21>Y24>Y28>Y26>Y25>Y24>Y29??梢娙剂嫌褪怯绊慛O2年均值的最主要因素,其次是焦炭,再次是煤炭,天然氣與NO2年均值的關(guān)聯(lián)度最小。

    2002—2011年北京市PM10年均值與主要能源消費因子的關(guān)聯(lián)度Y31=0.858 8,Y32=0.888 3,Y33=0.800 0,Y34=0.648 6,Y35=0.655 4,Y36=0.697 4,Y37=0.891 1,Y38=0.721 4,Y39=0.588 3,Y37>Y32>Y31>Y33>Y38>Y36>Y35>Y34>Y39。因此,影響PM10年均值的前3位能源分別是燃料油、焦炭和煤炭,天然氣與PM10年均值關(guān)聯(lián)度最小。

    從以上分析可以看出,與大氣污染關(guān)聯(lián)度最大的3種能源分別是燃料油、焦炭和煤炭;而天然氣與污染物濃度關(guān)聯(lián)度最小,即天然氣是9種能源中最清潔的。

    2002—2011年SO2、NO2和PM10年均值與主要能源消費因子的關(guān)聯(lián)曲線如圖1所示。

    圖1 大氣污染物與能源消費結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)曲線

    從圖1可以看出,9種主要能源因子與3種大氣污染物的關(guān)聯(lián)曲線很相似,即同種能源對不同大氣污染物的關(guān)聯(lián)程度很接近。燃料油、焦炭、煤炭與大氣污染物的關(guān)聯(lián)系數(shù)較大,10年來一直在較高水平波動;而原油、電力、柴油、煤油、汽油和天然氣與污染物的關(guān)聯(lián)系數(shù)相對較小,且原油>電力>柴油>煤油>汽油>天然氣,關(guān)聯(lián)系數(shù)有明顯的逐年降低趨勢。

    將2002—2011年看成2002—2006、2002—2007、2002—2008、2002—2009、2002—2010、2002—2011年幾個時間段的動態(tài)過程,分別計算SO2年均值與主要能源消費因子的關(guān)聯(lián)度,得到關(guān)聯(lián)動態(tài)矩陣,見表2。

    表2 SO2與能源結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)動態(tài)矩陣

    從表2可以看出,同種能源與SO2在不同時間段的關(guān)聯(lián)序基本不變。與SO2關(guān)聯(lián)度最大的能源是燃料油,其次是煤炭、焦炭、原油(三者關(guān)聯(lián)序輪換),再次是電力、煤油、柴油(三者關(guān)聯(lián)序輪換),最后是汽油和天然氣。其中2002—2009、2002—2010、2002—2011年3個時間段關(guān)聯(lián)序滿足Y17>Y12>Y11>Y13>Y18>Y16>Y15>Y14>Y19??v向看各關(guān)聯(lián)度數(shù)值,煤炭、焦炭與污染物關(guān)聯(lián)度呈“緩慢上升”的態(tài)勢;原油、汽油、煤油、柴油、電力、天然氣表現(xiàn)出先降低、后升高、再降低的“水平S型”;燃料油呈先升高、后降低的“倒U型”。

    分時間段計算NO2、PM10年均值與能源消費結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)度,得到關(guān)聯(lián)動態(tài)矩陣,見表3、表4。

    表3 NO2與能源結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)動態(tài)矩陣

    由表3可以看出,在不同時間段同種能源與NO2的關(guān)聯(lián)序基本不變。與NO2關(guān)聯(lián)度最大的是燃料油,其次是煤炭,焦炭,原油(三者關(guān)聯(lián)序輪換),再次是電力,煤油,柴油(三者關(guān)聯(lián)序輪換),最后是汽油和天然氣,其中2002—2009、2002—2010、2002—2011年3個時間段關(guān)聯(lián)序保持Y27>Y22>Y21>Y23>Y28>Y26>Y25>Y24>Y29不變。分時間段看各關(guān)聯(lián)度數(shù)值,煤炭、焦炭呈“逐漸升高”的態(tài)勢;其余能源消費因子均表現(xiàn)出先降低、后升高、再降低的“水平S型”。

    表4 PM10與能源結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)動態(tài)矩陣

    由表4可見,各時間段PM10年均值與能源結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)序基本保持不變。與PM10關(guān)聯(lián)度最大的是燃料油(2002—2006、2002—2007、2002—2011年)以及焦炭(2002—2008、2002—2009、2002—2010年),其次是煤炭、焦炭、原油和燃料油(四者關(guān)聯(lián)序輪換),接下來依次是電力、柴油、煤油、汽油和天然氣。比較同種能源在不同時間段與PM10的關(guān)聯(lián)度值,煤炭、焦炭、燃料油“逐漸升高”;其余能源消費因子均表現(xiàn)出先升高、后降低的“倒U型”趨勢。

    繪制大氣污染物與關(guān)聯(lián)度最大(燃料油)和最小(天然氣)的能源消費因子散點圖,可以看出污染物與能源消費因子的關(guān)聯(lián)方式,見圖2、圖3。

    圖2 燃料油與大氣污染物的關(guān)系

    圖3 天然氣與大氣污染物的關(guān)系

    由圖2、圖3可見,隨著燃料油消費量的減少,大氣污染物濃度有所降低;當(dāng)燃料油消費量回升時,大氣污染物濃度隨之上升,即燃料油與大氣污染物“同增同減”,因此污染物不僅與燃料油關(guān)聯(lián)度最大,而且呈正相關(guān)。天然氣與大氣污染物的關(guān)聯(lián)方式與此不同,隨著天然氣日均消費量逐年增長,大氣污染物濃度總體卻呈下降的趨勢,兩者表現(xiàn)出“此漲彼消”的現(xiàn)象,即天然氣與大氣污染物負(fù)相關(guān)。

    4 結(jié)論

    1)2002、2004—2007年北京市空氣質(zhì)量處于Ⅲ級,2003、2008—2011年處于Ⅱ級,空氣質(zhì)量由劣到優(yōu)的年份排序為2002、2011、2010、2006、2007、2009、2008、2005、2004、2003年, 2003、2008年空氣質(zhì)量得到改善,2009年以來有所惡化。

    2)燃料油、焦炭和煤炭是造成北京市大氣污染的前3位能源,天然氣是最清潔的能源;同種能源與不同污染物的關(guān)聯(lián)程度相似。

    3)把2002—2011年看成不同時間段的動態(tài)過程,同種能源與污染物在不同時間段的關(guān)聯(lián)序基本不變,不同能源因子分別表現(xiàn)出“緩慢上升”、“逐漸升高”、“水平S”型和“倒U”型4種態(tài)勢。

    4)燃料油日均消費量與大氣污染物年均值“同增同減”,大氣污染物與燃料油正相關(guān);天然氣日均消費量與大氣污染物年均值“此漲彼消”,天然氣與大氣污染物負(fù)相關(guān)。

    北京作為中國的首都,應(yīng)進一步推廣清潔能源的使用,逐漸淘汰高投入、高污染、低效率的傳統(tǒng)能源,從而不斷改善空氣質(zhì)量狀況。通過調(diào)查能源消費因子在行業(yè)中的使用狀況,為調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),促進能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級以及實現(xiàn)生態(tài)文明要求下的可持續(xù)發(fā)展做出貢獻(xiàn)。

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