北京市PM2.5濃度時(shí)空變化及與能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)關(guān)系研究

田秋莉，楊玉蓮,3，楊 昆,3

(1.西部資源環(huán)境地理信息技術(shù)教育部工程研究中心，云南 昆明 650500；2.云南師范大學(xué) 旅游與地理科學(xué)學(xué)院，云南 昆明 650500；3.云南師范大學(xué) 信息學(xué)院，云南 昆明 650500)

0 前言

PM2.5污染是全球面臨的嚴(yán)重環(huán)境問(wèn)題[1]，已有學(xué)者研究表明PM2.5(大氣中空氣動(dòng)力學(xué)當(dāng)量直徑小于或等于2.5微米的細(xì)顆粒物)污染會(huì)對(duì)環(huán)境、生態(tài)、經(jīng)濟(jì)及人體健康產(chǎn)生巨大影響，高濃度PM2.5不僅會(huì)降低大氣可見(jiàn)度，還會(huì)導(dǎo)致呼吸系統(tǒng)疾病和心血管疾病的發(fā)病率增加[2-4]。能源消費(fèi)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中起著重要作用，但也會(huì)產(chǎn)生負(fù)面的經(jīng)濟(jì)外部性，即空氣污染問(wèn)題[5]。北京是中國(guó)的首都，也是我國(guó)政治經(jīng)濟(jì)文化的發(fā)展中心，因自身環(huán)境問(wèn)題累積，能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)不合理、機(jī)動(dòng)車(chē)數(shù)量日益增劇以及外地高污染傳輸擴(kuò)散，北京市受到了嚴(yán)重的空氣環(huán)境污染，是中國(guó)PM2.5污染最嚴(yán)重的城市之一。對(duì)此，北京市政府采取了各種措施來(lái)降低PM2.5的濃度，包括優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)、調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等，以期解決北京市PM2.5高污染問(wèn)題。

最早開(kāi)始關(guān)注能源消費(fèi)對(duì)環(huán)境和公共健康的影響可追溯到20世紀(jì)80年代[5]。李京文提到煤炭消耗將會(huì)造成嚴(yán)重的環(huán)境污染現(xiàn)象[6]，治理因煤炭消耗產(chǎn)生的污染將會(huì)是中國(guó)長(zhǎng)期關(guān)注的問(wèn)題。魏一鳴、范英等人在中國(guó)能源報(bào)告《戰(zhàn)略與政策研究(2006)》一書(shū)中提出中國(guó)傳統(tǒng)的煤炭能源消耗是空氣污染物的主要來(lái)源[7]?，F(xiàn)今有很多PM2.5污染物與能源消費(fèi)之間的研究，例如Hueglin C和Stone B[8-9]等人指出消耗煤炭、石油等產(chǎn)生的物質(zhì)是造成PM2.5污染的重要原因。周亮、周成虎等[10]人指出能源消費(fèi)激增、汽車(chē)尾氣排放等是導(dǎo)致PM2.5污染飆升的主要原因。楊昆、楊玉蓮等[11]人則認(rèn)為PM2.5污染本質(zhì)上與能源結(jié)構(gòu)有關(guān)。方秀玉[12]研究了北京市能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)對(duì)大氣環(huán)境的影響，得出燃煤和機(jī)動(dòng)車(chē)燃油對(duì)北京市PM2.5濃度影響最大。徐藝武[13]通過(guò)研究京津冀地區(qū)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)與PM2.5濃度的相關(guān)關(guān)系構(gòu)建了PM2.5預(yù)測(cè)模型?？傊?，眾多研究顯示能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)會(huì)對(duì)大氣環(huán)境質(zhì)量產(chǎn)生影響，特別是能源消費(fèi)產(chǎn)生的PM2.5。

因此，研究對(duì)北京市1998—2016年P(guān)M2.5變化進(jìn)行了時(shí)空特征分析，在已有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，探究了北京市PM2.5濃度與其能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系，以期更好地解釋及展現(xiàn)北京市PM2.5污染和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)變化歷程，并對(duì)治理北京市PM2.5污染提出建議。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源

PM2.5濃度遙感影像數(shù)據(jù)采用Van Donkelaar反演得到的1998—2016年全球表面PM2.5濃度數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)(http://earthdata.nasa.gov)。該數(shù)據(jù)結(jié)合了來(lái)自MODIS、MISR和SeaWiFS衛(wèi)星儀器的氣溶膠產(chǎn)品(AOD)，采用GEOS-Chem化學(xué)傳輸模型和GWR方法反演得到，數(shù)據(jù)分辨率是0.01°。經(jīng)有關(guān)學(xué)者驗(yàn)證[14]，該P(yáng)M2.5衛(wèi)星遙感影像與實(shí)測(cè)PM2.5濃度值相關(guān)性(R2)達(dá)到0.817，數(shù)據(jù)可靠性較高，可應(yīng)用于環(huán)境研究。經(jīng)提取即可得到北京市1998—2016年P(guān)M2.5年平均濃度影像。

北京市能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)來(lái)自《新中國(guó)60年統(tǒng)計(jì)資料匯編》以及《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》，搜集到的數(shù)據(jù)包括能源消費(fèi)總量(萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤)、煤炭消費(fèi)總量(萬(wàn)噸)、石油消費(fèi)總量(萬(wàn)噸)、天然氣消費(fèi)總量(億立方米)、一次電力及其他能源消費(fèi)總量。

2 研究方法介紹

2.1 灰色關(guān)聯(lián)分析

灰色關(guān)聯(lián)分析是由鄧聚龍教授[15]首創(chuàng)，應(yīng)用比較廣泛的多因素統(tǒng)計(jì)分析方法，它是對(duì)動(dòng)態(tài)過(guò)程發(fā)展態(tài)勢(shì)的量化分析。

(1)

(2)

公式中，ζ稱(chēng)為灰色關(guān)聯(lián)分辨系數(shù)，y(X0,Xi)稱(chēng)為X0與Xi的灰色關(guān)聯(lián)度。

2.2 多元線性回歸

多元線性回歸模型(Multiple Regression Model)是指有多個(gè)解釋變量的線性回歸模型，用于揭示被解釋變量與其他多個(gè)解釋變量之間的線性關(guān)系[16]，其數(shù)學(xué)模型是：

(3)

3 結(jié)果

3.1 北京市1998—2016年P(guān)M2.5濃度時(shí)間變化特征

結(jié)合時(shí)間序列分析得出，北京市1998-2016年P(guān)M2.5年平均濃度整體呈現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢(shì)(圖1)。PM2.5年平均濃度由1998年的26.35 μg/m3迅速增加至2006年的51.26 μg/m3，年均增加3.11 μg/m3，明顯呈上升趨勢(shì)；2006年之后基本呈緩慢下降趨勢(shì)，PM2.5年平均濃度由2007年的48.6 μg/m3下降至2016年的44.84 μg/m3，年均下降0.42 μg/m3，說(shuō)明自2006年之后，北京市加大了對(duì)高污染PM2.5的控制。但北京市年均PM2.5濃度在研究時(shí)段內(nèi)依然呈上升趨勢(shì)，2016年P(guān)M2.5年均濃度是1998年P(guān)M2.5年均濃度的1.7倍。其中北京市年均PM2.5濃度最高值出現(xiàn)在2006年，濃度值超過(guò)環(huán)境空氣質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的年平均二級(jí)濃度限值(35 μg/m3)1.46倍；年均濃度最低值出現(xiàn)在1999年，超過(guò)環(huán)境空氣質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的年平均一級(jí)濃度限值(15 μg/m3)1.67倍，數(shù)據(jù)顯示北京市仍是PM2.5污染重災(zāi)區(qū)。北京市對(duì)其高污染現(xiàn)象，也實(shí)施了控制空氣污染的措施，例如北京清潔空氣行動(dòng)計(jì)劃(2013—2017)，從而限制PM2.5的排放量。

3.2 北京市1998—2016年P(guān)M2.5濃度空間變化特征

依據(jù)中國(guó)2012年發(fā)布的《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)(試行)》(GB 3095-2012)中PM2.5年均濃度限值[17]及北京市PM2.5年平均濃度實(shí)際情況，研究將北京市PM2.5年均深度值劃分為5個(gè)區(qū)間，分別是<20、20-35、35-55、55-75及>75(μg/m3)。依據(jù)沒(méi)有指向標(biāo)和經(jīng)緯網(wǎng)的地圖(上北下南左西右東)，圖2表明1998-2016年北京市PM2.5年均濃度整體上呈現(xiàn)南部高北部低的空間變化特征，但南北濃度差距逐年減小，污染較嚴(yán)重的區(qū)域多集中分布在北京市的東南部，污染區(qū)域面積也呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)。對(duì)于北京市來(lái)說(shuō)，PM2.5治理仍是大氣污染防治重點(diǎn)，降低PM2.5濃度，使污染面積進(jìn)一步減少，是北京市治理PM2.5污染的最終目的。

3.3 北京市1998—2016年能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)變化特征

在研究過(guò)程中，存在北京市石油消費(fèi)總量數(shù)據(jù)缺失情況，為了使研究更好地進(jìn)行下去，采用擬合方法求取缺失年份數(shù)據(jù)。由表1可知，北京市石油消費(fèi)總量擬合相關(guān)性系數(shù)最大的函數(shù)類(lèi)型是指數(shù)函數(shù)，擬合出該指數(shù)函數(shù)公式為：y=892.31e0.059 5(x=1,…,19)，進(jìn)而繪出北京市能源消費(fèi)總量及與其構(gòu)成之間組合圖。組合圖顯示，北京市煤炭消費(fèi)總量已經(jīng)得到較大的控制，已從1998年的2 798.95萬(wàn)噸下降到了2016年的847.28 萬(wàn)噸。同時(shí)，天然氣消費(fèi)總量、石油消費(fèi)總量及一次電力及其他能源消費(fèi)總量的使用有較明顯的提升情況，尤其是一次電力及其他能源的消費(fèi)總量從1998年的0.8%上升到2016年的43.47%，消費(fèi)總量提升了5倍多，反映出北京市加大了一次電力及其他能源消費(fèi)總量的使用力度。1998—2016年，北京市積極調(diào)整了以煤炭為主的能源消費(fèi)構(gòu)成，石油的消耗總量確有較明顯的提升，1998年石油消費(fèi)總量為930.32萬(wàn)噸，2016年消費(fèi)總量達(dá)到了2 926.13萬(wàn)噸，19年內(nèi)總量提升了3倍多。總體來(lái)看，目前北京市能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的主力數(shù)據(jù)是石油和一次電力及其他能源，煤炭用量的大幅度遞減是形勢(shì)所趨。但天然氣用量目前仍不樂(lè)觀，不過(guò)相較于1998年來(lái)說(shuō)，也已有了小幅度提升。

表1 北京市石油消費(fèi)總量趨勢(shì)線函數(shù)R2(相關(guān)性系數(shù))

3.4 灰色關(guān)聯(lián)分析

關(guān)聯(lián)度值在0-1之間，值越接近1，表明分析的二者之間的發(fā)展趨勢(shì)越接近。北京市PM2.5濃度與能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)系數(shù)曲線顯示煤炭消費(fèi)總量與石油消費(fèi)總量與PM2.5濃度的關(guān)聯(lián)系數(shù)全部都接近于1，天然氣消費(fèi)總量部分與PM2.5濃度的關(guān)聯(lián)系數(shù)接近于1，而一次電力及其它能源整體來(lái)看與PM2.5濃度的關(guān)聯(lián)系數(shù)呈現(xiàn)逐年遞減的變化。從關(guān)聯(lián)系數(shù)可以看出，在治理PM2.5污染過(guò)程中，加強(qiáng)清潔能源使用力度，積極改變能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，擴(kuò)大新技術(shù)使用，減少傳統(tǒng)能源消費(fèi)使用總量，將會(huì)有助于緩解北京市PM2.5污染的進(jìn)一步擴(kuò)大。

灰色關(guān)聯(lián)度結(jié)果顯示，北京市PM2.5濃度與能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)度值都超過(guò)了0.5，其中煤炭消費(fèi)總量(X1)、石油消費(fèi)總量(X2)、天然氣消費(fèi)總量(X3)與PM2.5濃度值的關(guān)聯(lián)度均超過(guò)0.95，說(shuō)明這些能源消費(fèi)數(shù)據(jù)與PM2.5濃度之間發(fā)展趨勢(shì)相接近程度較大。由此，結(jié)合先進(jìn)技術(shù)手段，合理調(diào)控能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，加大清潔能源使用力度，相應(yīng)控制煤炭消費(fèi)和石油消費(fèi)使用量的繼續(xù)增加，從源頭出發(fā)，找出主要哪個(gè)行業(yè)或者部門(mén)大面積范圍使用，從而出臺(tái)針對(duì)性的有效政策，是使PM2.5濃度進(jìn)一步降低的可行之路。

表2 北京市PM2.5與能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)度

3.5 多元線性回歸分析

北京市PM2.5濃度與能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)灰色關(guān)聯(lián)分析結(jié)果顯示，石油消費(fèi)總量(X2)、煤炭消費(fèi)總量(X1)、天然氣消費(fèi)總量(X3)和一次電力及其它能源消費(fèi)總量(X4)與PM2.5濃度關(guān)聯(lián)度都很大。研究同時(shí)結(jié)合SPSS 22.0相關(guān)分析，經(jīng)過(guò)多元線性回歸逐步分析，最終確定北京市PM2.5濃度與其能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中的煤炭消費(fèi)總量(X1)、石油消費(fèi)總量(X2)之間的多元線性回歸方程：

YPM2.5=-1.624+0.068X1+0.188X2

(6)

該多元線性回歸方程R2(相關(guān)性系數(shù))為0.624，同時(shí)公式(6)中，煤炭消費(fèi)總量(X1)和石油消費(fèi)總量(X2)及回歸方程自身均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)(Sig<0.05)。經(jīng)檢驗(yàn)，公式計(jì)算出的北京市PM2.5濃度值與影像PM2.5濃度值有些許出入，可能是由于模型中變量太少的原因?qū)е?。但該公式仍能在PM2.5濃度無(wú)法確定時(shí)借助煤炭消費(fèi)總量和石油消費(fèi)總量說(shuō)明部分問(wèn)題。

4 結(jié)論

文章研究了北京市1998—2016年P(guān)M2.5年平均濃度的時(shí)空變化，對(duì)北京市能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)變化特征進(jìn)行了分析，借助灰色關(guān)聯(lián)分析方法和SPSS 22.0軟件，構(gòu)建了北京市PM2.5濃度與能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)之間簡(jiǎn)單多元線性回歸方程。研究結(jié)果顯示：

(1)北京市1998—2016年P(guān)M2.5年平均濃度呈波動(dòng)上升趨勢(shì)；空間上表現(xiàn)出南部污染高于北部的特征，且污染區(qū)域主要分布在北京市的東南部。

(2)北京市能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)顯示，目前石油消費(fèi)總量和一次電力及其它能源消費(fèi)總量占據(jù)較大比例，煤炭消費(fèi)總量在1998—2016年呈現(xiàn)每年遞減的趨勢(shì)，天然氣消費(fèi)總量因費(fèi)用問(wèn)題使用力度仍不大，有待更進(jìn)一步的解決。

(3)灰色關(guān)聯(lián)分析顯示石油消費(fèi)總量與PM2.5濃度之間關(guān)聯(lián)度最大，說(shuō)明二者發(fā)展趨勢(shì)極度類(lèi)似，不相上下，互為影響。一次電力及其它能源消費(fèi)總量與PM2.5濃度的關(guān)聯(lián)度最小，說(shuō)明二者發(fā)展有互為影響的趨勢(shì)。從側(cè)面說(shuō)明北京市可以通過(guò)大力發(fā)展清潔能源來(lái)達(dá)到治理PM2.5污染的目的。

(4)經(jīng)過(guò)SPSS 22.0逐步線性分析，剔除了沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的天然氣消費(fèi)總量和一次電力及其它能源消費(fèi)總量，留下了與PM2.5濃度關(guān)聯(lián)度最高的煤炭消費(fèi)總量和石油消費(fèi)總量。雖然模型計(jì)算出的結(jié)果存在誤差，但該模型能說(shuō)明部分問(wèn)題，具有一定的借鑒意義。

北京是我國(guó)的首都，地處我國(guó)核心發(fā)展區(qū)，北京市PM2.5濃度值不僅僅是本地常年累積的結(jié)果，也有從其他高污染區(qū)域擴(kuò)散過(guò)來(lái)的情況，因此對(duì)于北京市來(lái)說(shuō)，繼續(xù)深化區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控工作是必要的。北京市傳統(tǒng)以化石能源為主的消費(fèi)形式在短期內(nèi)不會(huì)有太大的改變，但過(guò)度使用化石能源帶來(lái)的污染勢(shì)必愈演愈烈。因此合理消費(fèi)能源，控制煤炭和石油消費(fèi)量，加大清潔能源使用力度，高濃度PM2.5污染在一定程度上將會(huì)得到遏制。所以北京市要積極調(diào)整并優(yōu)化能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，從而實(shí)現(xiàn)治理北京市PM2.5污染的目標(biāo)。