山西省霧霾時空分布特征及影響因素分析

王亞輝孟萬忠趙 麗郝小剛

（太原師范學(xué)院歷史地理與環(huán)境變遷研究所，山西晉中 030619）

0 引言

山西省是以煤炭為主要資源的省份，加之其特殊的地理環(huán)境，導(dǎo)致霧霾天氣頻繁發(fā)生，空氣污染問題嚴重影響到當(dāng)?shù)亟?jīng)濟的發(fā)展和城市化進程。對霧霾的分布特征及其影響因素進行分析不僅能為霧霾污染的防止與治理提供有效的建議，且對社會經(jīng)濟的發(fā)展和社會的穩(wěn)定起到重要的作用。不同區(qū)域霧霾天氣的發(fā)生特征及其形成原因不盡相同，對山西省霧霾時空分布特征及其影響因素分析具有重要意義。

對霧霾的研究始于20世紀(jì)七八十年代，這時期對霧霾問題的研究集中在對霧、霾概念的界定上［1-2］。到21世紀(jì)，對霧霾問題的研究，集中在如何辨認霧霾天氣和霧霾天氣可見度的問題上［3-5］。近些年來，對霧霾的研究從對其基本概念的鑒定與分析，轉(zhuǎn)向了實證分析。張生玲［6］等基于全國228個以上城市的12個月均AQI數(shù)據(jù)，對霧霾的季節(jié)分布特征、空間分布特征和影響霧霾的社會經(jīng)濟因素進行了探討。馬曉倩等［7］等基于2013年12月至2014年11月京津冀地區(qū)PM2.5數(shù)據(jù)，對京津冀地區(qū)霧霾時空分布特征及其與不同的自然與社會經(jīng)濟相關(guān)要素的相關(guān)性進行了分析。王立平等［8］從經(jīng)濟、人口、政策角度選取出社會經(jīng)濟變量對中國霧霾的空間相關(guān)性及其影響因素進行研究。

山西省屬于華北地區(qū)霧霾天氣頻繁發(fā)生的省份之一，以往對該地區(qū)霧霾的研究集中在定性研究上以及對其長時間段變化趨勢進行分析［9-10］，對其影響因素的探討較少。本文對山西省霧霾時空分布特征及影響因素進行分析，以期對山西省霧霾防治提供一定的參考。

1 資料與方法

1.1 資料來源

山西省位于東經(jīng) 110°14′～114°33′，北緯 34°34′～40°44′之間，包括大同、忻州、陽泉、長治、晉中、臨汾、運城、朔州、太原、晉城、呂梁11個地級市。全省面積15.67萬km2，人口3681.6萬。屬于溫帶大陸性氣候，年均溫度8.8℃，年均降水量500mm［11］。省內(nèi)主要以原煤、粗鋼、焦炭等資源的生產(chǎn)加工為主，環(huán)境污染問題嚴重。

AQI值是定量描述空氣質(zhì)量的指數(shù)，能綜合反映霧霾污染水平。因此本文選擇AQI數(shù)值來反映山西省11個地級市霧霾污染水平。文中所選取11個地級市2015年12月—2016年11月AQI數(shù)據(jù)來源于環(huán)境保護部數(shù)據(jù)中心［12］。對山西省霧霾影響因素進行分析所選取的指標(biāo)中，指標(biāo) X1來源于地理空間數(shù)據(jù)云［13］；X2、X3、X4、X5、X6來源于中國氣象局國家氣候中心［14］；其它指標(biāo)來源于山西省統(tǒng)計年鑒［15］。

1.2 方法

文中采用spss主成分分析和多元線性回歸分析對所選取的20個指標(biāo)進行分析，以此探究山西省霧霾污染影響因素。

1.2.1 主成分分析

主成分分析法在保證不損失原來指標(biāo)所反應(yīng)出來的信息的前提下，盡可能的提取相關(guān)性較高的幾個因子。本文所選的模型如下：設(shè)X1，X2，…，Xn是n個隨機變量指標(biāo)，它們之間不是毫無關(guān)聯(lián)的，而是其中有可能有著一定的關(guān)聯(lián)［16］。采用正交因子模型，使得X1，X2，…，Xn可以用它們的線性組合表示：

其中 E1，E2，… Em為共有的因子；aij為因子載荷；ε1，ε2，…，εp是單個變量特有的因子。

1.2.2 多元線性回歸分析

多元線性回歸分析是根據(jù)所選取的多個自變量來預(yù)測一個因變量，探討自變量和應(yīng)變量之間的關(guān)系。其中，Y表示因變量，B0表示常數(shù)項，F(xiàn)1、F2、Fn表示自變量，B1、B2、Bn是 Y 對 F1、F2、Fn的回歸系數(shù)［17］。表達公式如下：

2 結(jié)果與分析

2.1 霧霾時間分布特征

根據(jù)2015年12月到2016年11月山西省AQI數(shù)值得出，在時間分布上，2015年12月、2016年1～2月是AQI值較高的時期，表明這一時期霧霾最嚴重。2016年3～4月是AQI值較低的時期，表明這一時期霧霾最輕。從整體時間序列上來看，總趨勢為初冬AQI值開始呈上升趨勢，到春季AQI值開始呈下降趨勢，夏季AQI值相對春、秋季高。霧霾具有明顯的季節(jié)性特征，冬季為污染嚴重的季節(jié)，春、秋季為污染較輕的季節(jié)，夏季為霧霾相對高發(fā)的季節(jié)。

圖1 山西省各市AQI月平均值Fig.1 The AQI monthly average value of cites in Shanxi Province

2.2 霧霾空間分布特征

統(tǒng)計2015年12月到2016年11月山西省各個地級市月均AQI值，得出山西省霧霾空間分布圖（圖2），并與月份相結(jié)合，從時間分布和空間分布相結(jié)合的角度對山西省霧霾分布特征進行分析。由圖2可見，全省霧霾整體空間分布上，晉南地區(qū)AQI值較其它地區(qū)較高，這一地區(qū)霧霾最嚴重；其次晉中地區(qū)的太原市AQI值相較其它地區(qū)較高，霧霾相對較嚴重；晉北地區(qū)AQI值較低，霧霾發(fā)生狀況相對較低，空氣質(zhì)量相對較好。將時間和空間相結(jié)合得出，11～12月霧霾從全省大部分地區(qū)的輕度污染開始逐步擴大到全省范圍，覆蓋到全省各個市，其中臨汾市為霧霾發(fā)生最嚴重的地區(qū)。從2～4月霧霾污染狀況逐漸減輕，空間發(fā)生范圍也迅速減小。

圖2 山西省各市AQI月平均值空間分布Fig.2 Spatial distribution of AQI monthly average value of cites in Shanxi Province

2.3 霧霾影響因素分析

霧霾的形成是多種因素綜合作用的結(jié)果。為了明確山西省霧霾的影響因素，文中選取20個影響霧霾發(fā)生的指標(biāo)，對影響山西省霧霾分布的影響因素做定量分析。具體選取的指標(biāo)見表1。

表1 指標(biāo)體系Tab.1 Index system

2.3.1 主成分分析

運用spss軟件對所選取的20個影響霧霾發(fā)生的指標(biāo)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，通過主成分分析對選取變量進行提取分析，得出主成分的特征值和累積方差值（表2）。

表2 主成分分析解釋的總方差Tab.2 The total variance of the principal component analysis

根據(jù)主成分分析所提取的特征值和累積方差，主成分累計方差應(yīng)大于85%且特征值≥1［18］。根據(jù)表2得出，第1個主成分的提取平方和載入的方差的貢獻率為38.843%，第2個為66.543%、第 3個為 78.819%，第 4個為87.004%，所提取出的第4個的主成分累計方差貢獻率達到87.004%，滿足累積方差貢獻率達到85%的要求；因此可用所選取的20個指標(biāo)對霧霾分布影響因素進行分析。第4個主成分的特征值為1.837，大于1，所以提取出的4個主成分可以代表所取20個指標(biāo)的主要趨勢，因此可以根據(jù)這4個指標(biāo)來進行計算與分析。

通過主成分分析正交旋轉(zhuǎn)得出所提取的20個指標(biāo)4個主成分矩陣（表3）。

根據(jù)表3得出：主成分1在人均GDP、綠地面積、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值等指標(biāo)上占比較大，代表了當(dāng)?shù)厣钏?；主成?在年均氣溫、年均降水量、氣壓、相對濕度指標(biāo)上占比較大，代表當(dāng)?shù)刈匀粭l件；主成分3在常住人口數(shù)量、第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、機械設(shè)備年末總數(shù)等指標(biāo)上占比較大，代表當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平；主成分4在第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、原煤產(chǎn)量、工業(yè)單位個數(shù)、焦炭產(chǎn)量等指標(biāo)上占比較大，代表當(dāng)?shù)毓I(yè)發(fā)展水平。

表3 主成分分析成分矩陣Tab.3 Principal component analysis matrix

2.3.2 多元線性回歸分析

通過主成分分析將影響霧霾分布的20個指標(biāo)進行降維得到4個新的變量，現(xiàn)假定多元線性回歸的方程為：

其中，Y 表示 AQI數(shù)值；B0為常數(shù)項；F1、F2、F3、F4為通過主成分分析降維的4個變量；F1代表當(dāng)?shù)厣钏?；F2代表當(dāng)?shù)刈匀粭l件；F3代表了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平；F4代表當(dāng)?shù)毓I(yè)發(fā)展水平。將通過降維得到的4個新的變量進行多元線性回歸分析，得出所選取指標(biāo)的自變量和因變量之間的回歸關(guān)系（表4）。

表4 多元線性回歸分析參數(shù)Tab.4 Multivariate linear regression analysis parameters

根據(jù)表4多元線性回歸分析參數(shù)，得出回歸方程中調(diào)整 R2＝0.866，Durbin-Watson＝2.022，F(xiàn)＝17.215，P＝0.000。方程整體檢驗結(jié)果表明，用該多元線性回歸方程來判斷霧霾分布影響因素是可行的［19］。其中第2主成分和第3主成分的sig值都小于0.05，得出第2和第3自變量與因變量之間線性關(guān)系顯著，對AQI值是有效的。因此得出線性回歸方程：

表4中，B0的sig＜0.05具備顯著性特征，因此將常數(shù)項保留。F2為第2主成分得分分值，F(xiàn)3為第3主成分得分分值。根據(jù)多元線性回歸方程得出，第2主成分和第3主成分與AQI值之間呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。在其它因素不發(fā)生變化的情況下，隨著第2主成分和第3主成分得分系數(shù)的增加，AQI值會隨之增加。為具體分析不同因素對山西省霧霾影響程度，根據(jù)第2主成分和第3主成分的得分系數(shù)（表5）計算出其所選取20個指標(biāo)的關(guān)系表達式，得出公式 F2和F3。

表5 成分得分系數(shù)矩陣Tab.5 Component score coefficient matrix

將F2、F3帶入回歸方程 Y＝111.571+9.718F2+9.002F3中，得到 AQI值與選取的20個變量指標(biāo)的多元線性回歸方程。

根據(jù)AQI值與20個指標(biāo)多元線性回歸方程得出：海拔高度、年均氣溫、相對濕度、年均降水量、年均風(fēng)速、綠地面積與AQI值之間存在負相關(guān)的關(guān)系，表明隨著這些因素對霧霾的發(fā)生起著正效應(yīng)。海拔高的地方，AQI值相對低，霧霾相對較輕；溫度越高，空氣中熱流對流明顯，污染物易向高空抬升，易擴散，不易形成霧霾天氣［20］；夏季和秋季降水量多，空氣濕度較高，AQI值相對較低，霧霾相對較輕；風(fēng)力越大，能夠使污染物快速擴散，不易形成霧霾；城市中綠地面積越大，可對空氣起到凈化作用，降低霧霾發(fā)生概率。產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、常住人口數(shù)量、人均GDP、原煤產(chǎn)量、鋼材產(chǎn)量、工業(yè)單位數(shù)、焦炭產(chǎn)量、機械設(shè)備年末總數(shù)、供氣總量、氣壓、出租汽車數(shù)量、公共汽車數(shù)量與AQI值之間存在正相關(guān)關(guān)系，表明隨著這些因素對霧霾的發(fā)生起著負效應(yīng)。隨著產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、人口數(shù)量、汽車數(shù)量等指標(biāo)的增長，霧霾加重。其中鋼材產(chǎn)量、原煤產(chǎn)量、工業(yè)單位數(shù)量等指標(biāo)與AQI值正相關(guān)系數(shù)較高?？梢?，工業(yè)的發(fā)展是山西省霧霾污染形成的重要因素。

3 結(jié)論

利用主成分分析、多元線性回歸分析，以2015年12月—2016年11月AQI數(shù)據(jù)為依據(jù)，對山西省霧霾時空分布特征及影響因素進行分析，得出以下結(jié)論：

（1）霧霾污染具有明顯的季節(jié)性特征，冬季為霧霾污染嚴重的季節(jié)，春、秋季為污染較較輕的季節(jié)，夏季為霧霾污染相對高發(fā)的季節(jié)。

（2）晉南地區(qū)AQI值較其它地區(qū)較高，這一地區(qū)霧霾污染最嚴重；其次晉中地區(qū)的太原市AQI值相較其它地區(qū)較高，霧霾相對較嚴重；晉北地區(qū)AQI值較低，霧霾發(fā)生狀況相對較低，空氣質(zhì)量相對較好。

（3）山西省霧霾形成和自然要素密切相關(guān)。自然要素中年均氣溫、年均降水量、相對濕度、年均風(fēng)速與AQI值之間存在負相關(guān)的關(guān)系，氣壓與AQI值之間存在正相關(guān)的關(guān)系。霧霾的形成受社會生產(chǎn)活動影響較大，與原煤產(chǎn)量、鋼材產(chǎn)量、工業(yè)單位數(shù)、焦炭產(chǎn)量等社會經(jīng)濟因素正相關(guān)系數(shù)較高，社會經(jīng)濟因素是影響山西省霧霾發(fā)生的根本原因。

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