基于主成分分析的工業(yè)廢水排放量預(yù)測(cè)

趙莉 楊昊 柴晨 孔博

摘 要：工業(yè)是推動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要?jiǎng)恿χ?，但其快速發(fā)展也導(dǎo)致了一系列問(wèn)題。依據(jù)十九大報(bào)告的要求，應(yīng)加快水污染防治，實(shí)施流域環(huán)境和近岸海域綜合治理。本文統(tǒng)計(jì)了全國(guó)十多年來(lái)工業(yè)廢水排放量及工業(yè)用水總量、治理工業(yè)廢水項(xiàng)目完成投資、工業(yè)企業(yè)產(chǎn)成品、工業(yè)企業(yè)利潤(rùn)總額、工業(yè)增加值、人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等因素。運(yùn)用主成分分析方法，得到經(jīng)濟(jì)因素、用水量及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)三個(gè)成分，并進(jìn)行非線(xiàn)性回歸分析得到相應(yīng)的預(yù)測(cè)方程。

關(guān)鍵詞：主成分分析；非線(xiàn)性回歸分析；工業(yè)廢水

一、全國(guó)工業(yè)廢水排放的現(xiàn)狀

工業(yè)高速發(fā)展帶來(lái)顯著的經(jīng)濟(jì)效益，但其帶來(lái)的隱患也亟待解決，而工業(yè)用水的附屬產(chǎn)品——工業(yè)廢水也成為顯著的隱患之一。據(jù)環(huán)保部相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2016年全國(guó)總用水量6040.2億m3，其中工業(yè)用水占總用水量的21.6%，僅次于農(nóng)業(yè)用水，我國(guó)工業(yè)廢水已然成為廢水排放的主要來(lái)源。但隨著工業(yè)廢水處理工藝的純熟，我國(guó)工業(yè)廢水排放量逐年減少，全國(guó)工業(yè)廢水處理總量從2011年580億噸減至2014年的500億噸，工業(yè)廢水排放量從2011年的230.9億噸減至2014年205.3億噸，2016年工業(yè)廢水排放量已減至186.4億噸，所占廢水排放總量的比重逐年下降，年均下降率達(dá)0.33%【1】。盡管工業(yè)廢水排放量有所減少，但基數(shù)仍然十分龐大，同時(shí)，工業(yè)廢水對(duì)自然環(huán)境和生活環(huán)境都將產(chǎn)生非常嚴(yán)重的危害。

二、工業(yè)廢水模型的建立

1）工業(yè)廢水?dāng)?shù)據(jù)的選取。通過(guò)查文獻(xiàn)，可得工業(yè)廢水排放量有三個(gè)主要影響因素，治理投資費(fèi)用【2】，工業(yè)增加值【3】，經(jīng)濟(jì)發(fā)展【4】。故從《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》選取工業(yè)用水總量、治理工業(yè)廢水項(xiàng)目完成投資、工業(yè)企業(yè)產(chǎn)成品、工業(yè)企業(yè)利潤(rùn)總額、工業(yè)增加值、人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等七個(gè)因素，另外從《中國(guó)環(huán)境狀況公報(bào)》可得工業(yè)廢水排放量的數(shù)據(jù)。

2）根據(jù)以上分析，進(jìn)行主成分分析的指標(biāo)變量有7個(gè)：x1，x2…x7，從2004到2014共有十年數(shù)據(jù)，故第i個(gè)指標(biāo)j年取值為xij。將其按照下式標(biāo)準(zhǔn)化

3）運(yùn)用SPSS軟件進(jìn)行KMO 和 Bartlett 的檢驗(yàn)，可見(jiàn)kmo值為0.635大于0.5為中等，近似卡方值較大，sig遠(yuǎn)小于0.05為顯著，通過(guò)了假設(shè)檢驗(yàn)，可以進(jìn)行主成分分析。運(yùn)用SPSS及EXCEL得到特征值根及其貢獻(xiàn)率如表1。

可以看出，前兩個(gè)特征根的累積貢獻(xiàn)率達(dá)到97%，主成分效果很好。并計(jì)算前兩個(gè)特征根對(duì)應(yīng)的特征向量，由此知

從主成分的系數(shù)可以看出，第一個(gè)主成分主要反映了后五個(gè)指標(biāo)的信息，主要表現(xiàn)為工業(yè)經(jīng)濟(jì)的影響，第二個(gè)主成分反映了前兩個(gè)指標(biāo)，其中第二個(gè)指標(biāo)為用水量增大而引起治理廢水投資的增大，即第二個(gè)反映了用水量的影響。且根據(jù)特征根的貢獻(xiàn)率可知其第一主成分對(duì)工業(yè)廢水排放總量影響最大。

4）根據(jù)所得的主成分公式，將2004到2014年全國(guó)工業(yè)廢水的相關(guān)數(shù)據(jù)代入，并統(tǒng)計(jì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，標(biāo)準(zhǔn)化后匯總。根據(jù)環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(xiàn)【5】可假定，工業(yè)廢水排放量與工業(yè)經(jīng)濟(jì)因素，為到U型關(guān)系可為二次曲線(xiàn)，用水總量及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)為線(xiàn)性關(guān)系。放入SPSS中進(jìn)行非線(xiàn)性回歸得到結(jié)果如下：

其中y1 、y2、y3為工業(yè)經(jīng)濟(jì)因素、用水總量及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值。

5）通過(guò)上述模型所得回歸方程，計(jì)算預(yù)測(cè)值并與實(shí)際值比較如圖。

由此可見(jiàn)，所得模型的預(yù)測(cè)量與實(shí)際相比，殘差平方和為0.719，R方為0.928。故所的模型的與實(shí)際相比，較為準(zhǔn)確。

3.結(jié)論

1.模型中y1二次項(xiàng)系數(shù)為負(fù)值，可知全國(guó)工業(yè)廢水的排放量與工業(yè)經(jīng)濟(jì)因素呈到U型關(guān)系，與環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(xiàn)相一致，即一個(gè)地區(qū)的污染水平會(huì)隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展和國(guó)民收入的增加而上升，當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定程度，隨著收入的上升污染水平又會(huì)下降。而此回歸模型具體量化了，兩者的相互關(guān)系，使結(jié)果能夠預(yù)測(cè)。

2.全國(guó)工業(yè)廢水排放量與全國(guó)用水量呈正相關(guān)，即全國(guó)用水量增加，會(huì)相應(yīng)地增加全國(guó)廢水量的排放。但從主成分分析結(jié)果看，前者工業(yè)經(jīng)濟(jì)因素的貢獻(xiàn)率更大，而經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，也使全國(guó)廢水排放量減少。

3.根據(jù)我國(guó)現(xiàn)狀GDP及第二產(chǎn)業(yè)比例減少、第三產(chǎn)業(yè)比例增加，從環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(xiàn)可知，我國(guó)工業(yè)廢水排放總量已經(jīng)從2007年開(kāi)始進(jìn)入下降階段。

參考文獻(xiàn)：

[1]章淵，吳鳳平.基于LMDI方法我國(guó)工業(yè)廢水排放分解因素效應(yīng)考察[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究.2015[6]

[2]於方，曹東，王金南，宋存義.工業(yè)廢水排放量和治理投資費(fèi)用的預(yù)測(cè)[J].《環(huán)境科學(xué)研究》2009年8期

[3]張曉穎，劉小峰.工業(yè)增加值與廢水排放量之間的關(guān)系研究[J]. 《環(huán)境科學(xué)與管理》2010年11期

[4]陳景輝，盧新衛(wèi)，任春暉.陜西省經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染的計(jì)量模型研究[J].《首都師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）》2011年4期

[5]虞依娜，陳麗麗.中國(guó)環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(xiàn)研究進(jìn)展[J] 生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào)2012年12期

作者簡(jiǎn)介：

趙莉（1998.01.10-）女，漢族，吉林長(zhǎng)春，本科，研究方向：水利水電工程

楊昊（1997.09.19-）男，漢族，河南南陽(yáng)，本科，研究方向：水利水電工程

柴晨（1996.10.14-）男，漢族，河南鶴壁，本科，研究方向：道路橋梁與渡河工程

孔博（1997.09.19-）男，漢族，河南南陽(yáng)，本科，研究方向：地理信息科學(xué)工程