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    基于因子分析的安徽省大氣污染特征及綜合評(píng)價(jià)研究

    2020-06-28 08:37:42王新富高良敏周曉芳劉凌寒
    關(guān)鍵詞:空氣質(zhì)量顆粒物安徽省

    王新富,高良敏,周曉芳,顧 昕,劉凌寒

    (安徽理工大學(xué)地球與環(huán)境學(xué)院,安徽 淮南 232001)

    近些年,隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,城市環(huán)境空氣質(zhì)量問題日益突出[1]。根據(jù)國內(nèi)外研究,伴隨著全球環(huán)境變化和經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,空氣污染已逐漸成為影響人類健康的重要因素[2]。文獻(xiàn)[3]等利用Air Q模型量化了伊朗地區(qū)因PM10和SO2濃度增加從而導(dǎo)致的死亡率和發(fā)病率。文獻(xiàn)[4]等首次為20個(gè)印度城市建立排放清單,通過分散模型評(píng)估大氣中顆粒污染趨勢(shì)并確定各個(gè)排放來源貢獻(xiàn)。文獻(xiàn)[5]等通過建立模型定量評(píng)估了廣州各種排放源的減排對(duì)減少空氣污染的貢獻(xiàn)。因此,通過建立科學(xué)合理的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行大氣污染的系統(tǒng)評(píng)價(jià),進(jìn)而探索改善空氣質(zhì)量的有效控制策略,是人們當(dāng)前最重要的任務(wù)之一。

    安徽省地處長江、淮河中下游,長江三角洲腹地,是中國重要的農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)、能源、原材料和加工制造基地。本文通過建立綜合評(píng)價(jià)體系來量化空氣污染程度,利用相關(guān)分析法(Correlation analysis)、因子分析法(Factor analysis)來對(duì)安徽省各市的空氣污染進(jìn)行分析,對(duì)不同污染類型的城市污染特征加以分析并進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)[6]。大氣環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)是大氣環(huán)境狀態(tài)的直觀表述形式,因此本文利用建立的評(píng)價(jià)體系對(duì)安徽省各城市的空氣質(zhì)量進(jìn)行對(duì)比評(píng)價(jià)。該方法將常規(guī)方法監(jiān)測的幾種空氣污染物濃度簡化為單一概念指數(shù)形式[7],適用于表達(dá)短期內(nèi)城市的空氣質(zhì)量狀況和變化趨勢(shì)[8],從而為防治大氣污染提供科學(xué)的理論依據(jù)。

    1 資料與方法

    1.1 數(shù)據(jù)來源及時(shí)間段

    選取的樣本數(shù)據(jù)來源于2016~2018年安徽省生態(tài)環(huán)境廳環(huán)境質(zhì)量年報(bào),安徽省16個(gè)地級(jí)市空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)中的空氣污染指標(biāo)包括SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO-95per(CO-第95百分位數(shù)濃度)、O3-8h-90per(O3-8h平均濃度-第90百分位數(shù)濃度,計(jì)算方法見《環(huán)境空氣質(zhì)量評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)范(試行)HJ 663-2013》)。

    1.2 研究方法

    空氣質(zhì)量評(píng)價(jià)涉及的變量較多,本文利用降維思想,通過因子分析,提取因子主成分,從而把多個(gè)觀測變量提取為少量的綜合指標(biāo)[9],使其能夠包含原變量提供的大部分信息,這些綜合指標(biāo)往往是不能夠直接觀測到的,卻更能反映事物的特點(diǎn)和本質(zhì)。研究采用因子分析法對(duì)2016~2018年安徽省16個(gè)地級(jí)市空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行排序處理,轉(zhuǎn)化為原始變量的相關(guān)系數(shù)矩陣A(k為統(tǒng)計(jì)變量,共16個(gè)地級(jí)市;j指標(biāo)為分析變量,共6個(gè)污染物數(shù)據(jù))。

    通過Kaiser-Meyer-Olkin(KMO)和巴特利球形(Bartlett' s test of sphericity)統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn),結(jié)果顯示2016~2018年KMO取值分別為0.660、0.607、0.651,均大于0.5,且Bartlett球形檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的Sig<0.001。表明各變量之間存在著顯著相關(guān)性,可以用因子分析法對(duì)所選數(shù)據(jù)進(jìn)行研究[10]。

    選擇主成分分析(PCA)的方法提取因子,利用矩陣A右乘一個(gè)正交陣T(即方差最大化正交旋轉(zhuǎn)法)簡化因子解釋,得到旋轉(zhuǎn)后的方差貢獻(xiàn)率及因子旋轉(zhuǎn)矩陣。采用回歸因子得分的方法計(jì)算因子得分系數(shù)矩陣X。采用因子得分公式(1)計(jì)算各因子得分,并利用綜合得分公式(2)進(jìn)行加權(quán)求和,采用旋轉(zhuǎn)后方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)重,計(jì)算各地區(qū)空氣污染狀況的綜合得分情況。

    i=1,2,3…n(1)

    式中:Fi為構(gòu)建空氣污染綜合評(píng)價(jià)的綜合因子;Xi為因子得分系數(shù);A為16個(gè)地級(jí)市,6個(gè)污染指標(biāo)的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)矩陣。

    (2)

    式中:Zi為各地區(qū)空氣污染因子的綜合得分;Fi為構(gòu)建空氣污染綜合評(píng)價(jià)的綜合因子;wi為采用旋轉(zhuǎn)后方差貢獻(xiàn)率作為Fi的權(quán)重。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 相關(guān)性分析

    本文利用SPSS 24.0統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)各研究變量間進(jìn)行相關(guān)分析,結(jié)果如表1所示。2016年數(shù)據(jù)中 PM2.5、PM10的相關(guān)系數(shù)在0.920以上;PM2.5、PM10和NO2、CO、O3的相關(guān)系數(shù)分別在0.62、0.60、0.52以上;CO和O3、NO2的相關(guān)數(shù)據(jù)分別為0.669、0.548,且均為顯著正相關(guān)[11],說明顆粒物和這三種污染物的分布機(jī)制和環(huán)境輸入來源很可能相同或者接近。而CO和SO2之間也呈顯著正相關(guān),相關(guān)系數(shù)為0.651,說明這兩個(gè)污染物之間聯(lián)系緊密,來源和分布特征可能相同。

    PM2.5主要來源之一是VOCs、NOx和SO2等大氣污染物經(jīng)大氣化學(xué)反應(yīng)生成的二次粒子[12]。分析相關(guān)資料可得,PM2.5和 O3具有相似的前體物,即VOCs和NOx[13-14],細(xì)顆粒物PM2.5和O3在大氣化學(xué)反應(yīng)中相互影響,進(jìn)而會(huì)產(chǎn)生協(xié)同作用[15-16],因此兩者的正相關(guān)性較為顯著。CO作為主要大氣污染物,在生成O3的光化學(xué)反應(yīng)中起到重要作用。另外,從大氣化學(xué)反應(yīng)方面進(jìn)行分析,CO與大氣中最主要的氧化基團(tuán)(羥基自由基)反應(yīng),因此羥基自由基因而能夠間接的影響大氣中CO濃度[17],從而影響多種關(guān)鍵大氣污染物的化學(xué)平衡和濃度;從大氣污染物的來源分析,CO 和SO2均是化石燃料燃燒產(chǎn)物,兩者具有相同的來源??傮w上看,2016~2018年間,安徽省各城市CO和其余污染物都存在顯著正相關(guān)性,這說明了CO的排放來源廣泛,且在大氣污染的一系列化學(xué)反應(yīng)中起到關(guān)鍵作用。通過表1可以看出,PM2.5與NO2的相關(guān)性也較強(qiáng),這也從側(cè)面反映出汽車尾氣對(duì)空氣污染的形成存在一定的貢獻(xiàn)作用[18]。

    表1 2016~2018年空氣污染因子間相關(guān)性分析

    注:** 在 0.01 級(jí)別(雙尾),相關(guān)性顯著;* 在 0.05 級(jí)別(雙尾),相關(guān)性顯著。

    2.2 因子分析及解釋

    通過計(jì)算各因子初始特征值及其方差貢獻(xiàn)率(見表2)可知,2016~2018年的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)的主成分的累積貢獻(xiàn)率均大于80%,說明提取出的公共因子已基本反映了各原始變量80%以上的信息,僅有較少的信息丟失,因子分析效果較好。

    表2 主因子特征值與貢獻(xiàn)率

    表3 旋轉(zhuǎn)后的因子荷載和因子變量共同度

    從表3旋轉(zhuǎn)后的因子荷載可以看出,2016年安徽省空氣質(zhì)量綜合因子F1中,PM10和PM2.5的荷載系數(shù)分別為94%和91.9%,說明可吸入顆粒物,特別是可吸入肺顆粒物是此因子的主要污染物,所以可以將綜合因子F1歸結(jié)為顆粒物污染因子,其外在表現(xiàn)形式為霧霾[19-21]。SO2綜合因子F2上的載荷較高,為96.8%,表明污染物與第二主因子顯著相關(guān),SO2主要來源于含硫燃料等化石燃料的燃燒,因此可以認(rèn)為綜合因子F2屬于硫氧化物污染。

    從2017年開始,以NO2空氣污染物為主導(dǎo)的因子逐漸成為了第三種公共因子。燃煤活動(dòng)及內(nèi)燃機(jī)燃燒排放是大氣NOx污染的主要來源,通過2017年的因子分析數(shù)據(jù)可以說明,近年來隨著機(jī)動(dòng)車保有量的飛速增長,燃煤活動(dòng)的持續(xù)進(jìn)行,氮氧化物的排放對(duì)大氣污染的影響日益顯著。2017年安徽省空氣質(zhì)量綜合因子F1中PM10、PM2.5荷載較高,分別為92.8%、82.7%,可以歸結(jié)為顆粒物污染。綜合因子F2中載荷較高的為NO2,系數(shù)達(dá)93.5%,是氮氧化物氣體污染物排放的具體體現(xiàn);綜合因子F3中SO2載荷較高,系數(shù)達(dá)94.3%,可以解釋為硫氧化物污染。2018年的綜合因子F1中PM10、PM2.5荷載系數(shù)分別為96.2%、94.3%, F2中NO2為90.7%,F(xiàn)3中SO2為94.8%,具體因子解釋與2017年相比無太大改變,但總體可以看出空氣污染的類型更趨于多元化,復(fù)雜化。

    通過比較2016~2018年的主因子得分?jǐn)?shù)據(jù)(見表4),本文利用ArcGIS軟件,進(jìn)行各城市污染類型分布研究,具體如圖1所示。

    圖1 2016~2018年安徽省各城市空氣污染類型

    表4 2016~2018年安徽省各城市空氣污染因子得分

    分析表明,安徽省部分城市的空氣污染的主要因子已經(jīng)由顆粒物污染或者硫氧化物污染轉(zhuǎn)移到氮氧化物污染,如合肥、滁州等城市在2016年為顆粒物污染型城市,2017年以后都轉(zhuǎn)變?yōu)榈趸镂廴拘统鞘小M畋眳^(qū)等城市近三年的主要空氣污染因素都是顆粒物污染,一方面是這些城市處于皖北區(qū),環(huán)境狀況受經(jīng)濟(jì)狀況、氣候、降雨等條件的制約;另一方面,皖北區(qū)域如淮北,淮南,宿州等城市以煤礦為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè),采煤活動(dòng)必然會(huì)導(dǎo)致大量顆粒物進(jìn)入大氣環(huán)境造成污染。通過安徽省各市的煤炭消耗量(見圖2,數(shù)據(jù)來源于安徽省各市統(tǒng)計(jì)年鑒)可以看出,淮南、淮北的煤炭消耗量在4 000萬噸以上,其余如馬鞍山、宿州、合肥、蕪湖、銅陵等市的煤炭消耗量在1 000萬噸以上,而黃山市煤炭消耗量在10萬噸以下,這也驗(yàn)證了產(chǎn)煤、燃煤活動(dòng)會(huì)對(duì)空氣污染產(chǎn)生影響。

    銅陵市2016~2018年污染因子得分較高,這也與當(dāng)?shù)氐墓I(yè)行業(yè)密切相關(guān),銅陵市長期以金屬冶煉行業(yè)為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè),通過因子分析也驗(yàn)證了銅陵市的主要空氣污染影響因子為硫氧化物。池州市、蕪湖市與銅陵市、合肥市相鄰,從近三年的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)上分析,兩市的污染類型受周圍城市的環(huán)境影響較大,這可能與大氣污染的擴(kuò)散特性有關(guān)。其余城市如六安,安慶,黃山等,整體因子得分都比較低,這是因?yàn)辄S山市主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)為旅游業(yè),城市工業(yè)行業(yè)較少,而六安市、安慶市倚臨皖西大別山山區(qū),綠植覆蓋率較高,有利于空氣的凈化,為空氣質(zhì)量提供保障。

    圖2 2016~2017年安徽省各市煤炭消耗量

    2.3 空氣污染綜合評(píng)價(jià)

    為了進(jìn)一步對(duì)各城市空氣質(zhì)量進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),本文利用因子得分的加權(quán)求和、采用旋轉(zhuǎn)后方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)重(見表2),對(duì)各城市的空氣污染狀況進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。通過計(jì)算可以得出安徽省16個(gè)城市2016~2018年的空氣污染綜合評(píng)價(jià)得分,具體計(jì)算結(jié)果如表5所示。

    表5 各城市的空氣污染綜合評(píng)價(jià)得分情況

    本文采用安徽省發(fā)布的環(huán)境質(zhì)量公報(bào)中提供的數(shù)據(jù)對(duì)空氣污染綜合評(píng)價(jià)得分值進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果表明:

    1)2016年的日超標(biāo)污染物主要為細(xì)顆粒物PM2.5、O3和PM10。2017年的PM2.5和PM10高值區(qū)位于皖北和沿江地區(qū),低值區(qū)主要位于皖西和皖南地區(qū)。對(duì)比表5數(shù)據(jù),可見評(píng)價(jià)結(jié)果能夠較好的擬合現(xiàn)實(shí)狀況,2016年、2017年評(píng)價(jià)得分最高的為淮北、亳州、宿州、銅陵四市,得分最低的是黃山市。

    2)根據(jù)安徽省發(fā)布的2017年環(huán)境質(zhì)量公報(bào)中提供的16個(gè)地級(jí)市空氣質(zhì)量綜合指數(shù)排名(見表5),與本文通過因子分析得到的綜合評(píng)價(jià)得分進(jìn)行對(duì)比發(fā)現(xiàn):2017年空氣質(zhì)量綜合指數(shù)排名較高的四個(gè)城市為黃山市、宣城市、六安市、安慶市,排名與利用因子分析方法所建立的評(píng)價(jià)體系得到的排名一致;排名靠后的為淮北、宿州兩市,也與研究結(jié)果相符。對(duì)兩種結(jié)果進(jìn)行相關(guān)性分析,兩者的相關(guān)系數(shù)為0.980,從而認(rèn)為這兩組數(shù)據(jù)存在顯著正相關(guān)關(guān)系。從該方面來看,綜合評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確率為100%,可以較好地判斷大氣環(huán)境污染的程度。

    3)基于ArcGIS 繪制空間分布圖,從空間上分析大氣污染物分布特征,具體結(jié)果見圖3和圖4。對(duì)比全省主要污染物濃度空間分布特征,結(jié)果表明:總體上安徽全省空氣污染狀況皖北高于皖南,重點(diǎn)區(qū)域以皖北大部分區(qū)域和以合肥市為中心的江淮區(qū)域向外輻射。部分區(qū)域如銅陵市工業(yè)發(fā)達(dá),以冶金行業(yè)為主導(dǎo)行業(yè),通過因子分析也驗(yàn)證了其主要空氣污染源為硫氧化物污染,屬于SO2高值區(qū)。經(jīng)對(duì)比分析后發(fā)現(xiàn)通過空氣污染綜合評(píng)價(jià)分析出的結(jié)果與環(huán)境質(zhì)量報(bào)告中的提供的數(shù)據(jù)結(jié)果完全吻合,而且更能夠體現(xiàn)出各城市具體的污染特征。

    總體上看,通過相關(guān)分析、因子分析對(duì)于判斷空氣污染的程度有較高的準(zhǔn)確性,能夠反映出城市空氣質(zhì)量狀況,更能夠明析城市空氣污染特征,為空氣污染的防治提供科學(xué)的建議。

    圖3 2016~2018年各城市的空氣污染綜合評(píng)價(jià)得分

    圖4 2016~2018年空氣污染綜合評(píng)價(jià)得分空間分布圖

    3 結(jié)論與建議

    本文基于安徽省近3年的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù),采用相關(guān)分析、因子分析的方法對(duì)各城市大氣環(huán)境進(jìn)行污染特征研究及綜合評(píng)價(jià),結(jié)果顯示:

    (1)利用相關(guān)分析、因子分析能夠判別各城市大氣的主要污染類型,綜合評(píng)價(jià)得分能夠準(zhǔn)確地判斷各城市空氣污染的程度。結(jié)合分析的數(shù)據(jù)結(jié)果來看,全省大氣污染可大致分為三類:顆粒物污染型,硫氧化物污染型,氮氧化物污染型,這三類污染類型在16個(gè)城市都有體現(xiàn),但各個(gè)城市的主體空氣污染類型取決于該城市的主體行業(yè)。

    (2)近三年全省空氣污染綜合評(píng)價(jià)中污染程度最高為宿州、淮北兩市,得分分別是0.51~0.60、 0.56~0.62;污染程度最低的為黃山市,得分是-1.72~-1.56。利用ArcGIS軟件繪制空間分布圖可見,安徽省空氣污染總體形式表現(xiàn)為皖北區(qū)、沿長江淮河流域城市空氣污染程度高于皖南、皖西區(qū)域。

    (3)建議各市針對(duì)各自大氣污染特征,加強(qiáng)相關(guān)類型排污行業(yè)的環(huán)保監(jiān)督力度,保證工業(yè)源污染氣體排放消減量。同時(shí)建議政府開展分類治理措施,針對(duì)不同的城市污染類型進(jìn)行專項(xiàng)治理。

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