福建省沿海地區(qū)冬季空氣質(zhì)量影響因素分析

吳默妮， 尤添革， 劉金福， 傅瑋韡， 鄭冰思， 路春燕

(福建農(nóng)林大學計算機與信息學院， 福建 福州 350002)

?

福建省沿海地區(qū)冬季空氣質(zhì)量影響因素分析

吳默妮， 尤添革*， 劉金福， 傅瑋韡， 鄭冰思， 路春燕

(福建農(nóng)林大學計算機與信息學院， 福建 福州 350002)

依據(jù)福建省沿海城市空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)，通過超標倍數(shù)賦權(quán)法、經(jīng)典灰色關(guān)聯(lián)、基于相似性視角的廣義灰色關(guān)聯(lián)分析得出：空氣質(zhì)量的主要污染因子為PM2.5、PM10、NO2、O3；影響空氣質(zhì)量的主要因素是萬元地區(qū)生產(chǎn)總值能耗指標、人均城市道路面積、人均公園綠地面積。因此認為：進一步推進工業(yè)化改革，改善能源結(jié)構(gòu)；控制機動車尾氣的排放量；加強對公園綠地的建設(shè)是改善福建省沿海城市空氣質(zhì)量的有效手段。

沿海地區(qū)； 空氣質(zhì)量； 超標倍數(shù)賦權(quán)； 灰色關(guān)聯(lián)

福建省位于中國東南沿海，現(xiàn)有9個地級市，分別是福州、莆田、泉州、廈門、漳州、龍巖、三明、南平、寧德，以及1個平潭綜合實驗區(qū)。福建省“依山傍海”，九成陸地面積為丘陵地帶，海岸曲折，陸地海岸線長達3 751.5 km。福建省臨近臺灣省，地理位置特殊，近年來福建省的經(jīng)濟快速發(fā)展有賴于其重要的地理位置，其中沿海城市的經(jīng)濟發(fā)展對全省具有顯著的帶動作用。從地區(qū)生產(chǎn)總值以及規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值兩個指標來看，2013年沿海地區(qū)規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值占全省的72.74%，2014年為71.25%，2013年沿海地區(qū)生產(chǎn)總值占全省的68.89%，2014年上升至72.78%(福建省統(tǒng)計局,2014，2015)。

但是福建省沿海地區(qū)經(jīng)濟的快速發(fā)展，城市化進程的加速，城市人口不斷增加，交通運輸業(yè)發(fā)展等也導致空氣質(zhì)量受到了一定的影響。并且，沿海地區(qū)的地理環(huán)境以及氣候等自然條件相似性較強，有利于對該地區(qū)空氣質(zhì)量進行深入的社會經(jīng)濟因素分析。因此本文選取福建省沿海6大城市為樣本，并著重從經(jīng)濟社會等人為方面來探究影響空氣質(zhì)量的原因。

目前關(guān)于福建省空氣質(zhì)量的研究有空氣質(zhì)量指標與污染源排放處理趨勢的相關(guān)分析(趙衛(wèi)紅，2003)、大氣污染物分布特征(白亮，2013)、 PM2.5污染過程中大氣邊界層及區(qū)域傳輸研究(蔣永成等，2015)等。而應(yīng)用于空氣質(zhì)量研究的方法有模糊綜合評價(丁卉等，2013)、主成分分析(毛寧等，2014)等。本文采用灰色關(guān)聯(lián)分析法從經(jīng)濟、社會、生態(tài)三個方面對影響福建省沿海地區(qū)空氣質(zhì)量的因素進行量化分析。

1 研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

《環(huán)境空氣質(zhì)量標準》(GB3095-2012)(國家質(zhì)量監(jiān)督檢驗檢疫總局,2012)新增了PM2.5以及O3兩個監(jiān)測項目，并于2016年全國實施。因此本文根據(jù)綠色呼吸網(wǎng)站(http:∥www.pm25.com)公布的各個城市監(jiān)測點的監(jiān)測數(shù)據(jù)，獲取福建省沿海城市2016年1月11日-2月9日共30 d的空氣質(zhì)量監(jiān)測指標PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3的每日平均濃度值。

根據(jù)福建省統(tǒng)計局公布的2015年《福建省統(tǒng)計年鑒》(福建省統(tǒng)計局,2015)獲取經(jīng)濟、社會、生態(tài)三方面的影響因素的相關(guān)數(shù)據(jù)。

1.2 超標倍數(shù)賦權(quán)法

由于各種污染因子對空氣質(zhì)量的污染程度不同，因此利用超標倍數(shù)賦權(quán)法(梁淑軒等，2010)可以計算出沿海城市各種空氣污染因子在總的污染因子中所占的比重，其計算公式為

(1)

式中：Wi表示第i種污染因子的權(quán)重，xi表示第i種污染因子的實際統(tǒng)計值，sj表示第j種污染因子在《環(huán)境空氣質(zhì)量標準》(GB3095-2012)(國家質(zhì)量監(jiān)督檢驗檢疫總局,2012)中的各個級別標準的算術(shù)平均值，n表示污染因子的種類數(shù)。

1.3 灰色關(guān)聯(lián)分析法

灰色關(guān)聯(lián)分析法是衡量因素間關(guān)聯(lián)程度的一種方法，關(guān)聯(lián)度是因素之間關(guān)聯(lián)性大小的量度。在系統(tǒng)發(fā)展過程中，若兩個因素變化的趨勢具有一致性，二者關(guān)聯(lián)程度較高；反之，則較低。本文運用經(jīng)典灰色關(guān)聯(lián)分析法(楊艷紅等，2007；章異平等，2012)和基于相似性視角的廣義灰色關(guān)聯(lián)分析法(劉思峰等，2013)，對福建省沿海地區(qū)空氣質(zhì)量及經(jīng)濟、社會、生態(tài)因素進行分析，探究影響空氣質(zhì)量的主要因素。

1.3.1 經(jīng)典灰色關(guān)聯(lián)分析法 計算過程如下：

(1)確定反映系統(tǒng)行為特征的參考數(shù)列X0(i)和影響系統(tǒng)行為的比較數(shù)列Xj(k)，其中i=1，2，…，n，表示參考數(shù)列的種類；j=1，2，…，m，表示比較數(shù)列的種類；k=1，2，…，z，表示所選取的城市個數(shù)。

(2)對參考數(shù)列X0(i)和比較數(shù)列Xj(k)進行均值化。

(2)

(3)

(3)計算參考數(shù)列與比較數(shù)列的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)ξjk。

(4)

式中：ξjk表示在第i個反映系統(tǒng)行為特征的參考數(shù)列X0(i)的前提下，第j個比較序列的第k個參數(shù)與X0(i)的第k個參數(shù)的關(guān)聯(lián)系數(shù)；φ為分辨系數(shù)，本文φ的取值為0.5。

(4)計算關(guān)聯(lián)度Rij。

(5)

式中：Rij表示在第i個反映系統(tǒng)行為特征的參考指標X0(i)的前提下，m個比較指標與該參考指標的關(guān)聯(lián)度大小。

(5)比較m個Rij的大小，Rij較大的表示該比較指標Xj(k)對參考指標X0(i)的影響較大，兩者的關(guān)聯(lián)性較強。

(6)分別計算剩余的參考指標與比較指標之間的關(guān)聯(lián)度。

1.3.2 基于相似性視角的廣義灰色關(guān)聯(lián)分析法 計算過程如下：

(1)對參考數(shù)列X0(i)和比較數(shù)列Xj(k)進行始點零化。

(6)

(7)

(8)

(3)計算灰色相似關(guān)聯(lián)度ε0i。

(9)

2 結(jié)果與分析

2.1 影響福建省沿海地區(qū)空氣質(zhì)量的污染因子分析

通過綠色呼吸網(wǎng)站獲取福建省沿海6大城市各個監(jiān)測點2016年1月11日-2月9日的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)。求各個城市污染物濃度的平均值，如表1所示。

由《環(huán)境空氣質(zhì)量標準》(GB3095-2012)(國家質(zhì)量監(jiān)督檢驗檢疫總局,2012)獲取環(huán)境空氣污染物基本項目濃度限值，如表2所示。

通過超標倍數(shù)賦權(quán)法，運用公式(1)，求得6大沿海城市的6種空氣污染因子在總的污染因子中所占比重，如圖1所示。

由圖1可見，福建省沿海城市空氣質(zhì)量重點污染因子依次是PM2.5、PM10、O3、NO2。

表1 福建省6大沿海城市污染物濃度

Table 1 The concentration of pollutants in 6 coastal cities in Fujian Province

監(jiān)測點PM2.5/(μg·m-3)PM10/(μg·m-3)SO2/(μg·m-3)NO2/(μg·m-3)CO/(μg·m-3)O3/(μg·m-3)福州41.6835.306.5131.14250.0043.56廈門28.0335.926.4924.7341.6738.87莆田32.2332.495.3520.80153.3341.99泉州28.7738.387.0720.9291.6745.59漳州39.0054.239.3231.77200.0043.98寧德33.7052.579.1927.70416.4837.87

表2 環(huán)境空氣污染物基本項目濃度限值

Table 2 The concentration limit of basic project of air pollutants

級別PM2.5/(μg·m-3)PM10/(μg·m-3)SO2/(μg·m-3)NO2/(μg·m-3)CO/(μg·m-3)O3/(μg·m-3)一級355050804000100二級75150150804000160

圖1 各大城市空氣污染因子在總污染因子中所占比重

Figure 1 Air pollution factors in the proportion of the total pollution in all cities

首先，顆粒物(包括PM2.5、PM10)在各大城市中所占的比重均超過了58%，這與顆粒物的來源以及冬季污染物的擴散氣象條件較差相關(guān)。具體原因可歸結(jié)如下：(1)大量化石燃料(煤、石油等)的燃燒會產(chǎn)生顆粒物，這些一次顆粒物進入大氣后，經(jīng)過復雜的反應(yīng)形成二次顆粒物對空氣產(chǎn)生再次的污染。福建省的能源相對匱乏，無原油、天然氣，并且缺乏優(yōu)質(zhì)煤，而劣等煤炭燃燒會產(chǎn)生大量的粉塵顆粒物。(2)作為人口相對密集、人類活動相對發(fā)達的沿海城市，汽車尾氣的排放、道路揚塵、工廠生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的煙塵顆粒物等因素使得污染顆粒物大量產(chǎn)生。(3)大氣逆溫現(xiàn)象是影響大氣污染物擴散的重要原因。逆溫現(xiàn)象是指是空氣溫度隨高度增加而增高的大氣垂直層結(jié)現(xiàn)象。逆溫層導致空氣不能向上擴散，而又向下蔓延，使得空氣中顆粒物不易擴散。而在城市，輻射冷卻是造成逆溫的重大原因，在冬季晴朗無風的天氣，一到日落，地面會強烈地向空中輻射熱量，使地面和近地面空氣溫度迅速下降，而上層空氣降溫較慢，從而形成逆溫層。并且在冬季，冷空氣過后，也會出現(xiàn)大氣逆溫現(xiàn)象。因此，在冬季沿海城市顆粒物的污染較為嚴重。

其次，O3對各大城市影響的大小排序依次是：泉州、莆田、廈門、福州、漳州、寧德。產(chǎn)生這種排序的主要原因是：O3主要是汽車、工廠等污染源排入大氣的碳氫化合物(HC)和氮氧化物(NOX)等一次污染物，在陽光的作用下發(fā)生化學反應(yīng)生成的污染物，而福建省化工制造業(yè)重點分布在泉州、廈門、莆田等沿海城市，且以塑膠和塑料制品等石油化工的下游產(chǎn)品制造加工為主，容易產(chǎn)生碳氫化合物、氮氧化物等污染物。且泉州及莆田制鞋業(yè)較為發(fā)達；廈門和福州作為經(jīng)濟特區(qū)和省會城市，第二產(chǎn)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型較快；而漳州、寧德的工業(yè)化生產(chǎn)相對落后。由此可見，沿海各城市受O3影響的大小與福建省化工制造業(yè)的分布情況是基本一致的。

最后，NO2是福建省沿海城市空氣質(zhì)量影響較大的污染物。主要原因是：汽車尾氣的主要化學成分是SO2、SO、NOX、Pb等有害物質(zhì)。福建省沿海城市經(jīng)濟較為發(fā)達，人口密集，機動車數(shù)量不斷增多，在2014年沿海6大城市中機動車擁有量達到1 186.70萬輛，機動車排氣污染導致NO2污染物濃度的增加。并且在沿海城市中，NO2對廈門和福州的影響最大，這與廈門和福州的人口數(shù)及機動車數(shù)量大的特點相吻合。

2.2 影響福建省沿海地區(qū)空氣質(zhì)量的因素分析

本文選取的經(jīng)濟發(fā)展因素為：常住人口、規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值、萬元地區(qū)生產(chǎn)總值能耗指標。社會發(fā)展因素為：公路通車里程、全社會機動車擁有量、人均城市道路面積。生態(tài)環(huán)境因素為：煙(粉)塵排放量、氮氧化物排放量、工業(yè)污染治理投資額、綠化覆蓋面積、人均公園綠地面積。具體數(shù)據(jù)如表3。

表3 福建省經(jīng)濟、社會、生態(tài)三方面的影響因素

Table 3 The influencing factors in economy, society and ecology in Fujian Province

序號影響因素福州廈門莆田泉州漳州寧德1常住人口/萬人7433812858444962852規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值/億元7495.264894.932315.0110699.434042.142721.993萬元地區(qū)生產(chǎn)總值能耗指標/(噸標準煤·萬元-1)0.490.480.500.630.620.534公路通車里程/km82820673527145660311205全社會機動車擁有量/萬輛108.42120.5452.12187.2888.3936.606人均城市道路面積/m211.0612.2914.8815.6523.216.077煙(粉)塵排放量/億t10.830.640.677.162.601.458氮氧化物排放量/億t9.413.101.928.646.401.519工業(yè)污染治理投資額/億元1.651.210.00833.060.634.2110綠化覆蓋面積/hm21158119699257285162655116911人均公園綠地面積/m212.9411.4412.7214.0014.2015.45

運用經(jīng)典灰色關(guān)聯(lián)分析,由公式(2)-(5)得到各個污染物與每個影響因素的關(guān)聯(lián)度，如圖2所示。

從圖2可以看出，經(jīng)典的灰色關(guān)聯(lián)分析法中主要污染物與萬元地區(qū)生產(chǎn)總值能耗指標、人均城市道路面積、人均公園綠地面積3個影響因素的關(guān)聯(lián)度最高，但是與其他因素的區(qū)分度不高。因此對經(jīng)典灰色關(guān)聯(lián)分析進行改進，運用基于相似性視角的廣義灰色關(guān)聯(lián)分析法，由公式(6)-(9)得到各個污染物與每個影響因素的相似性關(guān)聯(lián)度，如圖3所示。

從圖3可以看出，福建省沿海城市主要污染物與萬元地區(qū)生產(chǎn)總值能耗指標、人均城市道路面積、人均公園綠地面積3個影響因素的關(guān)聯(lián)度表現(xiàn)明顯。

圖2 主要污染物與每個影響因素的經(jīng)典灰色關(guān)聯(lián)度

Figure 2 The classic grey correlation degree of main pollutants with every influencing factors

圖3 主要污染物與每個影響因素的相似性關(guān)聯(lián)度

Figure 3 The similarity grey correlation degree of main pollutants with every influencing factors

2.2.1 能源消耗對空氣質(zhì)量的影響 從總體上看，空氣質(zhì)量與經(jīng)濟發(fā)展因素的關(guān)聯(lián)度最高，與生態(tài)環(huán)境因素的關(guān)聯(lián)度相對于經(jīng)濟發(fā)展和社會發(fā)展因素較低。這是由于福建省的自然環(huán)境所決定的，福建省的森林覆蓋面積居全國首位，森林對空氣環(huán)境凈化的影響較大，因此煙(粉)塵排放量、工業(yè)污染治理投資額、綠化覆蓋面積對空氣質(zhì)量的影響力較小。

隨著經(jīng)濟的發(fā)展，福建省人口數(shù)量不斷上升，并且主要集中在沿海經(jīng)濟發(fā)達地帶，進一步帶動沿海地區(qū)工業(yè)的發(fā)展，相應(yīng)的能源消耗量也不斷增大。但是福建省的能源供應(yīng)結(jié)構(gòu)主要依賴煤炭，且煤炭資源少、地質(zhì)構(gòu)造復雜、煤層賦存條件較差，因此這種過高的以煤炭為主的能源消費結(jié)構(gòu)，直接導致福建省沿海地區(qū)的空氣質(zhì)量受到較大的影響。福建省沿海地區(qū)的空氣污染呈現(xiàn)出煙煤型和汽車尾氣復合型污染的特點(黃浩華，2014)。因此進一步推進工業(yè)化改革，發(fā)展節(jié)能減排產(chǎn)業(yè)，改善能源結(jié)構(gòu)是福建省走科學發(fā)展道路的最佳選擇。

2.2.2 人均城市道路面積對空氣質(zhì)量的影響 近年來，隨著經(jīng)濟的發(fā)展，福建省交通運輸業(yè)發(fā)展迅速。在2012-2014年中，漳州、寧德的人均城市道路面積呈現(xiàn)上升趨勢，莆田的人均城市道路面積發(fā)展較為平穩(wěn)，然而福州、廈門、泉州在3年間呈下降趨勢(表4)。其主要原因是：經(jīng)濟的發(fā)展帶動道路的建設(shè)，同時也使人口數(shù)量不斷增加。福州、廈門、泉州三大經(jīng)濟發(fā)展較快的城市，在道路建設(shè)的同時，機動車數(shù)量也在急劇上升。而機動車尾氣的排放是造成空氣污染的重要因素。因此在進行城鎮(zhèn)化改造時需要注意私有汽車、公交車、地鐵、鐵路等運輸工具在數(shù)量上的合理化，以及在質(zhì)量上的進步，最大限度地減少尾氣排放對空氣的污染，達到經(jīng)濟社會與生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展。

表4 福建省沿海城市人均城市道路面積

Table 4 Urban road space per capita of coastal areas in Fujian Province

年份福州/m2廈門/m2莆田/m2泉州/m2漳州/m2寧德/m2201211.4013.8514.6419.1618.5812.47201311.2612.6214.8215.4518.8913.27201411.0612.2914.8815.6523.2016.07

2.2.3 人均公園綠地面積對空氣質(zhì)量的影響 在生態(tài)環(huán)境影響因素中，氮氧化物排放量、人均公園綠地面積對空氣質(zhì)量的影響最大。由于福建省沿海城市工業(yè)的快速發(fā)展以及機動車數(shù)量的不斷增加，氮氧化物的排放量在2013年為31.82億t、2014年為30.99億t。而增加人均公園綠地面積有利于控制空氣污染物，提高對顆粒物的吸收，改善空氣質(zhì)量。因此不斷地減少氮氧化物的排放、加強對公園綠地的建設(shè)，有利于改善福建省沿海地區(qū)的空氣質(zhì)量。

3 小結(jié)與討論

依據(jù)2016年年初福建沿海地區(qū)空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)分析的結(jié)果表明，福建省沿海地區(qū)主要空氣污染物為PM2.5、PM10、NO2、O3。

通過對福建省沿海地區(qū)的空氣質(zhì)量以及經(jīng)濟、社會、生態(tài)三方面的數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)萬元地區(qū)生產(chǎn)總值能耗指標、人均城市道路面積、人均公園綠地面積是影響空氣質(zhì)量的3個最主要因素。因此對福建省沿海地區(qū)改善空氣質(zhì)量提出以下建議：進一步推進工業(yè)化改革，發(fā)展節(jié)能減排產(chǎn)業(yè)，改善能源結(jié)構(gòu)；控制機動車尾氣的排放量；加強對公園綠地的建設(shè)。

白亮,2013.福建省大氣污染物分布特征和監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化研究[J].能源與環(huán)境,5:82-83.

丁卉,劉永紅,曹生現(xiàn),2013.基于模糊-灰色聚類方法的城市空氣質(zhì)量評價研究[J].環(huán)境科學與技術(shù),36(S2)：347-379.

福建省統(tǒng)計局,2014.福建統(tǒng)計年鑒-2014[M].北京：中國統(tǒng)計出版社.

福建省統(tǒng)計局,2015.福建統(tǒng)計年鑒-2015[M].北京：中國統(tǒng)計出版社.

國家質(zhì)量監(jiān)督檢驗檢疫總局,2012.環(huán)境空氣質(zhì)量標準:GB 3095-2012[S].北京：中國環(huán)境科學出版社出版.

黃浩華,2014.空氣環(huán)境監(jiān)測技術(shù)[M].北京：化學工業(yè)出版社,8-9.

蔣永成,趙天良,王宏,等,2015.福州市PM2.5污染過程中大氣邊界層和區(qū)域傳輸研究[J].中國環(huán)境科學,35(2)：347-355.

梁淑軒,吳虹,李占臣,等,2010.環(huán)境空氣質(zhì)量動態(tài)變化規(guī)律的模糊數(shù)學綜合評價[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境,24(6):77-81.

劉思峰,謝乃明,2013.灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用(第六版)[M].北京：科學出版社,56-66.

毛寧,李益禛,2014.基于主成分分析的全國主要城市空氣質(zhì)量評價[J].現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè),26(10)：49-50.

楊艷紅,何秉宇,尚修虎,2007.烏魯木齊市空氣質(zhì)量與呼吸系統(tǒng)疾病灰色關(guān)聯(lián)度分析[J].新疆環(huán)境保護,29(4):9-12.

章異平,徐軍亮,趙西平,等,2012.基于灰色關(guān)聯(lián)的洛陽市空氣質(zhì)量影響因素分析[J].河南科技大學學報(自然科學版),33(1)：100-104.

趙衛(wèi)紅,2003.福建省空氣質(zhì)量指標與污染源排放處理趨勢相關(guān)分析[J].福建地理,18(4)：32-34,37.

(責任編輯：陳曉雯)

Analysis on influencing factors of air quality in winter in the coastal areas of Fujian Province

WU Mo-Ni, YOU Tian-Ge, LIU Jin-Fu, FU Wei-Wei, ZHENG Bing-Si, LU Chun-Yan

(CollegeofComputerandInformationSciences,FujianAgricultureandForestryUniversity,Fuzhou,Fujian350002,China)

According to the air quality data of the coastal areas in Fujian Province of China, the multiple of superscale,classic grey correlation analysis and the generalized grey correlation analysis based on the similarity to search for the influencing factors of air quality were used to research in the paper. The results showed that the principal pollution factors were PM2.5, PM10, NO2and O3.The energy consumption index of million gross domestic product, urban road space per capita and public recreational green space per capita were the main factors which affect air quality. Therefore, promoting the reform of industrialization, improving the structure of the energy, reducing the emissions of vehicle exhaust and strengthening the construction of public green space are the effective measures to improve air quality in the coastal areas of Fujian Province.

coastal areas; air quality; multiple of superscale; Grey Relational Analysis

2016-05-03; 發(fā)表日期： 2016-10-31

吳默妮(1994-)，女，本科生。研究方向：社會經(jīng)濟統(tǒng)計學。Email:857152813@qq.com。*

X51； X821

A

1001-4276-(2016)01-0138-07

吳默妮，尤添革，劉金福，等,2016.福建省沿海地區(qū)冬季空氣質(zhì)量影響因素分析[J].武夷科學，32：138-144.