呂王勇, 謝佳益, 劉小清, 余文瀚, 雷 婷, 劉安珂, 李漢堃
(1. 四川師范大學 數(shù)學與軟件科學學院, 四川 成都 610066; 2. 重慶大學 數(shù)學與統(tǒng)計學院, 重慶 401331)
近年來,空氣污染越來越成為公眾關心的焦點問題.特別是2013年以來,我國中東部地區(qū)先后遭遇多次大范圍持續(xù)性霧霾天氣,其影響范圍、持續(xù)時間、霧霾強度均為歷史少見[1].據(jù)《2013中國環(huán)境狀況公報》顯示,2013年全國74個重點城市僅3個城市空氣質量達標[2].
為了解決日漸嚴重的空氣污染問題,我國先后頒布落實了諸多空氣治理政策[3].對于環(huán)境保護而言,政策不但決定污染物的排放,而且決定節(jié)能減排的方式;對于政府而言,治理政策應對環(huán)境污染起到減速與導向作用[5].因此針對出臺的諸多治理政策,評價其有效性顯得尤為必要和重要.
在我國已有的針對空氣治理有效性的研究中,大多都是對空氣治理效果進行評價[4],針對空氣環(huán)境治理政策進行研究的課題是比較匱乏的.在這樣的條件下,本文使用多維有序樣本分類法對空氣治理政策進行了研究.
目前,有序樣本分類法已經涉及生物學[6-7]、經濟學[8]、社會學[9]等領域,但是目前沒有基于多維有序分類法的對大氣污染的研究,故本文建立了多維有序樣本分類模型,運用全局搜索法確定出最優(yōu)分割點[10],再使用假設檢驗模型檢驗最優(yōu)分割下的各段是否具有顯著性差異,從而證驗政策的有效性.
目前,廣泛使用的有序分類法主要是針對大量一維的有序樣本進行分類[11],本文建立多維有序樣本分類模型對有序樣本分類.
假設觀測對象有m個指標,其第i次觀測樣本為
Xi=[ai1ai2…aim],
i=1,2,…,n.
(1)
連續(xù)觀測n次,得到一個n行m列的觀測矩陣A,其形式如下
(2)
均值向量為
(3)
(4)
段內誤差
σSSE=
(5)
段間誤差
(6)
由于要使分類后得到的同一段內的對象具有很大的相似性,所以要讓σSSE值盡量??;而不同段間的對象有很大的相異性,所以要讓σSSA值盡量大.故定義Δ如下
(7)
尋找最優(yōu)的分段個數(shù)K和每段的樣本點數(shù)Jk,使得Δ最小,即
滿足
(8)
1.2多元條件下的均值檢驗[12]根據(jù)多維有序樣本分類法得到的最優(yōu)分段個數(shù)N,需要判斷N段均值是否存在顯著差異,因此利用多總體均值的假設檢驗進行判斷[13].假設每段樣本獨立同分布
… … …
(9)
提出假設:
(H0)μ1=μ2=…=μN;
(H1) 至少存在a≠b使得
μa≠μb,a,b=1,2,…,N.
檢驗統(tǒng)計量
(10)
其中
遵從維數(shù)為m,第一自由度為n-N,第二自由度為N-1的WilksΛ分布,記作
Λ~Λ(m,n-N,N-1),
可用F分布來近似,即
F(m(N-1),ts-2λ),
(11)
其中
因此零假設的拒絕域為F>Fm(N-1),ts-2λ(α).
1.3兩個正態(tài)總體均值向量的檢驗在完成多總體的均值檢驗后,若拒絕(H0),進而需要判斷每兩個總體相互之間是否都具有顯著性差異.
提出假設:
(H0)μa=μb;
(H1)μa≠μb(a,b=1,2,…,N).
檢驗統(tǒng)計量:
(12)
其中
因此
(13)
2.1主要指標及研究地區(qū)選擇根據(jù)《環(huán)境空氣質量標準》[14],最終確定可吸入顆粒物(PM10)、細顆粒物(PM2.5)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、臭氧(O3)和一氧化碳(CO)作為本次研究空氣質量的6個指標.本文研究的方法是一種具有推廣性的一般方法,故可以運用本方法對任意城市進行空氣治理有效性分析.考慮到北京是我國的政治文化中心,故選擇北京作為本文的研究對象.本文在中國空氣質量在線監(jiān)測分析平臺[15]上獲得了北京市從2013年12月至2015年4月的空氣質量歷史數(shù)據(jù).
2.2政策來源通過中華人民共和國環(huán)境保護部官網、北京市環(huán)境保護局官網等網站,查閱了中國環(huán)境報等相關資料,最終了解到多部法律法規(guī)涉及大氣污染,如:《中華人民共和國大氣污染防治法》[16]、《大氣污染行動防治計劃》[17]、《北京市大氣污染防治條例》[18]、《2014年治理大氣污染的84項工作措施》[19]、《北京市碳排放權抵消管理辦法(試行)》[20]等.
2.3求解結果
2.3.1求解有序樣本分類 為消除量綱及單位的影響,故將數(shù)據(jù)標準化,其中ξij為第i個樣本第j個指標的值,即
j=1,2,…,6.
(14)
將標準化后的數(shù)據(jù)按公式(2)構造成515×6的觀測矩陣,根據(jù)(3)~(8)式運用全局搜索法找出Δ的最小值,求解過程如圖1所示.
圖1 多維有序樣本分類求解過程
最終搜尋到最優(yōu)分類結果為:Δ最小為4.41,N=3,J1=118,J2=166,J3=231,即將樣本分為3段,2個分界點日期為2014年3月28日和2014年9月10日,且各段內各指標均值如表1所示.
北京市于2014年2月14日發(fā)布了《2014年治理大氣污染的84項工作措施》、于2014年9月1日發(fā)布《北京市碳排放權抵消管理辦法(試行)》,可以看出,政策出臺時間與分界點時間大致吻合.
表1 總體與各指標的均值
2.3.2多元條件下的均值檢驗 通過有序樣本分類,將北京市從2013年12月至2015年4月分為3段,分界點為2014年3月28日、2014年9月10日.要使用多元條件下的均值的檢驗3個時間段的污染是否存在顯著差異,需要檢驗每一段分別服從6維的正態(tài)分布,且3段相互獨立.所使用的檢驗方法為:對每一段的6維向量分別做主成分分析,提取出6個主成分,然后分別檢驗6個主成分是否分別服從一維正態(tài)分布,若是,由多元正態(tài)分布的性質可知,每一段的6維向量是多元正態(tài)分布;否則,該段對應的6維向量不服從多元正態(tài)分布.經檢驗得到三段分別服從多元正態(tài)分布,且相互獨立.使用多元條件下的均值檢驗,根據(jù)(9)~(11)式,驗證總體差異性,均值檢驗結果如表2所示.
表2 多總體的均值檢驗
在0.05的顯著性水平下,Sig.值為0,小于0.05,即拒絕(H0)∶μ1=μ2=μ3,說明分段后3個總體的均值具有顯著性差異,說明政策出臺前后空氣質量狀況有變化.
2.3.3兩正態(tài)總體均值向量檢驗 為進一步研究段與段的均值變化情況,故根據(jù)(12)~(13)式,進一步檢驗兩正態(tài)總體的差異性,并逐一驗證兩段之間各指標是否存在差異性,得到結果如表3所示.
表3 兩總體的均值
由表3知,在0.05的顯著性水平下,Sig.值都為0均小于0.05,即拒絕原假設μ1=μ2、μ2=μ3、μ1=μ3,說明兩段之間的均值具有顯著性差異.
通過表1可得,從第一段到第二段,總體均值顯著性減小,說明一、二段間出臺的政策使得空氣質量顯著提高,進而說明政策有效.從第二段到第三段,總體均值顯著性升高,說明季節(jié)因素對空氣質量具有影響.為排除季節(jié)因素故檢驗第一段與第三段的均值,結果說明在相同季節(jié)內,總體均值顯著性減小,空氣質量有所改善,出臺政策是有效的.
通過兩正態(tài)總體均值向量檢驗可以得出,總體的空氣質量有所好轉.為進一步研究各指標均值的變化情況,因此進行兩總體各指標的均值檢驗,檢驗得到的顯著性水平的Sig結果如表4所示.
在0.05的顯著性水平下,第1段與第3段的PM10的Sig=0.40>0.05,接受原假設.但其均值從0.271 3降低為0.254 8,說明PM10減小但不顯著.其余的Sig.值均小于0.05,說明從第一段到第二段,各指標均值顯著性減小,即空氣質量顯著提高,進而說明出臺的政策有效;從第二段到第三段,各指標均值顯著性升高,說明季節(jié)因素對空氣質量具有影響;從第一段與第三段,各指標均值來看顯著性減小,說明在相同季節(jié)內空氣質量有所改善,出臺政策是有效的.
表4 兩總體各指標的均值檢驗
本文基于多元有序樣本分類建立模型,對北京市空氣質量的6種指標的數(shù)據(jù)進行研究,得出最優(yōu)分割點:2014年3月28日、2014年9月10日,并使用假設檢驗模型檢驗各段均值具有顯著性差異.
這一結果與現(xiàn)實情況吻合:北京市于2014年2月14日公布了《2014年治理大氣污染的84項工作措施》,該措施發(fā)布后,3月28日到同年9月北京市空氣質量有明確好轉.為排除空氣質量隨季節(jié)、降雨量等多項自然因素影響,研究2013年冬季與2014年冬季的空氣質量變化情況.北京市于2014年9月1日發(fā)布《北京市碳排放權抵消管理辦法(試行)》,此管理辦法從發(fā)布時間到2015年4月北京市空氣質量與去年同期相比也有所好轉.因此可以得出結論,《2014年治理大氣污染的84項工作措施》、《北京市碳排放權抵消管理辦法(試行)》對北京市空氣質量的改善是有效的.由以上結論可以得知,上述2個政策對政府治理環(huán)境具有指導作用.
該結論的得出提供了一些有用的信息,有助于環(huán)境部門對下一階段空氣污染治理政策的制定,為我國治理空氣污染提供一些思路和建議.
[1] 張瑾,廖宇鵬,張建忠. 霧霾天氣成因分析及應對思考[J]. 中國應急管理,2014(1):16-21.
[2] 中華人民共和國生態(tài)環(huán)境部. 2013中國環(huán)境狀況公報[R/OL]. 2014-6-5. http://www.mep.gov.cn/hjzl/zghjzkgb/lnzghjzkgb/.
[3] 沈勁,鐘流舉,陳多宏,等. 粵東部分地區(qū)空氣污染成因分析[J]. 安全與環(huán)境工程,2015(1):56-60.
[4] 何梅. 大氣污染治理措施對PM10控制的有效性評價[D]. 重慶:重慶大學,2002.
[5] WANG S, XING J, ZHAO B, et al. Effectiveness of national air pollution control policies on the air quality in metropolitan areas of China[J]. J Environ Sci,2014,26(1):13-22.
[6] 張峰. 有序樣本聚類在植被垂直帶劃分中的應用[J]. 植物生態(tài)學報,1997,21(3):267-273.
[8] 馮麗娜. 中國網絡經濟發(fā)展歷程:基于有序樣本聚類分析方法[J]. 商場現(xiàn)代化,2010,(14):73-73.
[9] KONIGSBERG L W. Multivariate cumulative probit for age estimation using ordinal categorical date[J]. Annals of Human Biology,2015,42(4):366-376.
[10] ZHAI Q, YANG J, ZHAO Y. Space-partition method for the variance-based sensitivity analysis:Optimal partition scheme and comparative study[J]. Reliab Engin System Safety,2014,131(3):66-82.
[11] MCCULLAGH P. Analysis of ordinal categorical data[J]. Thechnometrics,1985,27(3):317-318.
[12] 何曉群. 多元統(tǒng)計分析[M]. 4版. 北京:中國人民大學出版社,2015.
[13] WANG Y, MEI Y. Asymptotic Optimality Theory for Decentralized Sequential Multihypothesis Testing Problems[M]. New York:IEEE Press,2011.
[14] 中華人民共和國環(huán)境保護部. 環(huán)境空氣質量標準:GB305-2012[S]. 北京:中國環(huán)境科學出版社,2012:2-29.
[15] 北京空氣質量指數(shù)月統(tǒng)計歷史數(shù)據(jù)[OL]. 中國空氣質量在線監(jiān)測分析平臺:http://www.aqistudy.cn/.
[16] 中華人民共和國生態(tài)環(huán)境部. 中華人民共和國大氣污染防治法[R/OL]. (2015-08-29). http://www.zhb.gov.cn/gzfw_13107/zcfg/fl/201605/t20160522_343394.shtml.
[17] 國務院. 大氣污染行動防治計劃[R/OL]. (2013-09-10). http://www.gov.cn/zwgk/2013-09/12/content_2486773.htm.
[18] 北京市環(huán)境保護局. 北京市大氣污染防治條例[R/OL]. (2014-01-22). http://www.npc.gov.cn/npc/xinwen/dfrd/bj/2014-01/22/content_1824468.htm.
[19] 北京市人民政府 .2012-2020年大氣污染治理措施的通知[R/OL]. (2012-3-21). http://www.bjepb.gov.cn/eportal/fileDir/oldfile/bjepb/resource/cms.
[20] 北京市環(huán)保局. 北京市碳排放權抵消管理辦法(試行)[R/OL]. (2014-09-01). http://www.bjets.com.cn/article/zcfg/201407/20140700000255.shtml.