基于GIS的浙江省工業(yè)企業(yè)空間分布特征與水污染關(guān)系研究

吳雁晶，陳浩輝，姜俊狄，孔維華

(1.浙江水利水電學(xué)院 測繪與市政工程學(xué)院，浙江 杭州 310018；2.河海大學(xué) 地球科學(xué)與工程學(xué)院， 江蘇 南京 211100)

0 引 言

環(huán)境的污染與企業(yè)的分布、規(guī)模和排污量有一定聯(lián)系。目前很多學(xué)者對(duì)地理對(duì)象的空間分布特征及影響因素之間的關(guān)系開展了研究。高會(huì)旺等[1]運(yùn)用聚類分析等空間分析方法，對(duì)各省市空氣污染地區(qū)的分布特征進(jìn)行分析，并將73個(gè)城市分成了6個(gè)類群；張慶等[2]利用空間聚類等方法研究了生產(chǎn)類服務(wù)業(yè)在杭州市的聚類情況，研究表明，生產(chǎn)類服務(wù)業(yè)聚集區(qū)所在的鄰近地區(qū)的城市功能等級(jí)越高，聚集區(qū)的范圍以及規(guī)模就越大；張樂勤等[3]利用空間自相關(guān)分析方法，研究了水資源生態(tài)壓力空間的關(guān)系，提出水資源如何持續(xù)利用的政府決策建議；原康麗[4]利用回歸分析方法，研究了2006—2007年甘肅省城鎮(zhèn)居民的收入與支出的關(guān)系，研究得出如何提高居民自由支配收入的政府決策建議；李晨曦等[5]利用空間分析方法，得出蘭州市工業(yè)企業(yè)空間分布呈“城密縣疏”的特征。

本文通過GIS技術(shù)、空間聚類分析、空間自相關(guān)分析和回歸分析方法得出工業(yè)企業(yè)空間分布與水污染的關(guān)系，研究成果可供浙江各地政府了解本地的工業(yè)分布對(duì)環(huán)境污染的影響，為環(huán)境治理提供科學(xué)有效的數(shù)據(jù)，為工業(yè)合理布局、水污染治理、水資源的保護(hù)等提供合理的參考依據(jù)。

1 研究區(qū)概況、數(shù)據(jù)來源與研究目標(biāo)及數(shù)據(jù)處理

1.1 研究區(qū)概況

浙江省共轄11個(gè)地級(jí)市，地跨東經(jīng)118°01′—123°10′，北緯27°02′—31°11′。擁有錢塘江、甌江、鰲江等八大水系。據(jù)浙江省統(tǒng)計(jì)年鑒，浙江省2018年生產(chǎn)總值達(dá)51 775億元，相比上一年增長7.8%。其中，第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增加22 472億元，同比增長7.0%，占總生產(chǎn)值的43.4%，工業(yè)較為發(fā)達(dá)。[6]

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)主要來源于浙江省生態(tài)環(huán)境廳以及11個(gè)地市級(jí)生態(tài)環(huán)境局，包括2018年浙江省重點(diǎn)排污工業(yè)企業(yè)信息、2018年第3季度的重點(diǎn)工業(yè)企業(yè)的廢水排放量以及各地級(jí)市的水污染指數(shù)等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。其中，2018年第3季度浙江省工業(yè)企業(yè)廢水排放量涵蓋1 061家重點(diǎn)排污企業(yè)，其中部分企業(yè)的排污量(見表1)。浙江省八大水系上中下游各段水系水質(zhì)指標(biāo)(Ⅰ—Ⅴ類)(見表2)。

表1 第3季度浙江省部分企業(yè)廢水類污水排放量

表2 2018年浙江省八大水系各段水系水質(zhì)指標(biāo)

1.3 數(shù)據(jù)處理

1.3.1 空間數(shù)據(jù)處理

利用ArcGIS軟件導(dǎo)入浙江省地圖，建立污染企業(yè)點(diǎn)狀空間數(shù)據(jù)庫，再將重點(diǎn)排污工業(yè)企業(yè)的具體位置展現(xiàn)到浙江省地圖上(見圖1)，并在數(shù)據(jù)庫屬性表中添加相對(duì)應(yīng)的企業(yè)名稱、企業(yè)所在地經(jīng)度以及第三季度的排污量的信息；將以上所有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)在ArcGIS軟件中呈現(xiàn)后，利用ArcGIS軟件自帶的點(diǎn)密度分析功能、空間自相關(guān)性分析功能、熱點(diǎn)分析功能進(jìn)行空間分析；最后通過R語言程序，利用相應(yīng)的代碼進(jìn)行EM聚類分析，得出浙江省工業(yè)企業(yè)分布的分類圖和誤差橢圓、二維密度圖以及三維密度圖，間接得出某個(gè)區(qū)域間的污染值分布圖。

1.3.2 排污量與水污染的數(shù)據(jù)處理

導(dǎo)入浙江省水系數(shù)據(jù)，并將錢塘江、京杭運(yùn)河、甌江等八大水系的上中下游段水質(zhì)指標(biāo)(Ⅰ—Ⅴ類)添加至相對(duì)應(yīng)的水系屬性中。將以上所有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)在ArcGIS軟件中呈現(xiàn)后，對(duì)水系數(shù)據(jù)在10 km的范圍進(jìn)行面緩沖區(qū)分析，得出京杭運(yùn)河、錢塘江等水系上中下游段緩沖區(qū)內(nèi)所有工業(yè)企業(yè)排污量總和，利用回歸分析法，以京杭運(yùn)河、錢塘江等水系上中下游段水質(zhì)指標(biāo)(Ⅰ—Ⅴ類)為Y軸，以緩沖區(qū)內(nèi)所有工業(yè)企業(yè)排污量總和為X軸得出工業(yè)企業(yè)污染與水污染之間的關(guān)系圖，并得出自變量和因變量之間的線性關(guān)系。

圖1 浙江省污染企業(yè)點(diǎn)分布圖

1.4 研究方法

1.4.1 EM聚類算法(最大期望算法)

期望最大化EM聚類法是一種通過迭代運(yùn)算來實(shí)現(xiàn)的分析法,在進(jìn)行運(yùn)算時(shí)每一次迭代由E步、M步組成，其中:M步找一個(gè)點(diǎn)θ(i+1)，使Q(θ(i+1)|θ(i),Y)=maxQ(θ|θ(i),Y)形成了一次迭代θ(i)→θ(i+1)，E步將logP(θ|Y,Z)或p(θ|Y,Z)后針對(duì)Z的條件分布求期望,從而把Z積掉,Ez[logp(θ|Y,Z)|θ(i),Y]=[p(θ|Y,Z)]?logp(Z|θ(i),Y)dZ。最后將上述兩次迭代進(jìn)行運(yùn)算直至||θ(i+1)-θ(i)||或||Qθ(i+1)|θ(i),Y-Q(θ(i)|θ(i),Y)||時(shí)停止。[7]

1.4.2 空間自相關(guān)分析法

空間自相關(guān)分析法用莫蘭指數(shù)(Moran’sI)進(jìn)行表示，是用于分析空間自相關(guān)的程度的一種分析方法，是Moran’sI大于0表示空間正相關(guān)性，其值越大，空間相關(guān)性越明顯；值小于0表示空間負(fù)相關(guān)性，其值越小，空間差異越大，若Moran’sI=0，空間呈隨機(jī)性。[8]

空間自相關(guān)的Moran’sI統(tǒng)計(jì)可表示為：

1.4.3 回歸分析

回歸分析是用于了解兩個(gè)及多個(gè)元素之間是否具有關(guān)聯(lián)性，以及元素之間的是否成正相關(guān)、負(fù)相關(guān)或零相關(guān)關(guān)系和R2值的方法。回歸分析可分為兩類：參數(shù)和因變量均有且僅有一個(gè)，進(jìn)行回歸分析后，可用直線(y=ax+b)大致表示，則這種分析稱為線性回歸分析法；另一種是多元線性回歸分析，其用于分析兩個(gè)或多個(gè)相互獨(dú)立的自變量。

2 空間特征分析

2.1 點(diǎn)密度分析

運(yùn)用ArcGIS軟件中的點(diǎn)密度分析功能可以獲得點(diǎn)要素的密度，將每個(gè)柵格像元(本次分析采用單位為地圖)中心(本次分析半徑采用0.6)都向外劃分一個(gè)鄰域，再計(jì)算鄰近區(qū)域內(nèi)點(diǎn)數(shù)量的總和，最后將點(diǎn)數(shù)量總和除以鄰域面積。圖2是利用點(diǎn)密度分析工具，根據(jù)工業(yè)企業(yè)所在位置得出的點(diǎn)密度分析圖，由圖2可知，杭州市余杭區(qū)東部地區(qū)；蕭山區(qū)東北部及北部地區(qū)、紹興縣東北部地區(qū)、嘉興海寧市中部地區(qū)、桐鄉(xiāng)市中部等地區(qū)為工業(yè)企業(yè)聚集區(qū)域以及企業(yè)排污嚴(yán)重地區(qū)。

圖2 點(diǎn)密度分析結(jié)果圖

2.2 空間自相關(guān)分析

圖3是利用ArcGIS軟件中的空間自相關(guān)工具，根據(jù)工業(yè)企業(yè)所在位置生成的空間自相關(guān)報(bào)表，其中Moran’sI指數(shù)為0.062 701，大于0,呈正相關(guān)，z得分為17.998 304，大于1.96，可以得出結(jié)論，工業(yè)企業(yè)根據(jù)其所在位置和排污量來看具有良好的聚類效果和相關(guān)性。

圖3 工業(yè)企業(yè)空間自相關(guān)報(bào)表

2.3 克里金空間插值分析

通過分析浙江省工業(yè)企業(yè)空間數(shù)據(jù)庫中排污量的屬性原始數(shù)據(jù)和其在浙江省地圖中的空間分布結(jié)構(gòu)特征，對(duì)浙江省工業(yè)企業(yè)污染點(diǎn)進(jìn)行線性無偏最優(yōu)估計(jì)并得出分析結(jié)果。[10]根據(jù)浙江省工業(yè)企業(yè)的排污量進(jìn)行克里金插值分析得出結(jié)果(見圖4)，由圖5可知紹興市北部地區(qū)、杭州蕭山區(qū)、上虞區(qū)北部(紅色區(qū)域)污染最嚴(yán)重。

圖4 浙江省企業(yè)排污量克里金插值分析結(jié)果

2.4 熱點(diǎn)分析

空間熱點(diǎn)分析(Getis-Ord Gi*)可以反映出浙江省工業(yè)企業(yè)在浙江省地圖上的熱點(diǎn)和冷點(diǎn)分布,污染值高值聚集區(qū)即“熱點(diǎn)”(Hot)，低值聚集區(qū)即“冷點(diǎn)”(Cold)[11]。分析結(jié)果如圖5—6所示，可得出結(jié)論，杭州市蕭山區(qū)北部、東北部地區(qū)、余杭區(qū)東部地區(qū)、紹興市北部地區(qū)、上虞區(qū)北部地區(qū)、嘉興桐鄉(xiāng)市中部地區(qū)、海寧市中部地區(qū)等地區(qū)為高值聚集區(qū)且聚類較明顯。說明在浙江省的工業(yè)企業(yè)分布特征以及企業(yè)排污情況中，杭州市南部、東南部地區(qū)(工業(yè)企業(yè)數(shù)量為77家、總排污量240 260.9 t/d)、紹興市北部地區(qū)工業(yè)企業(yè)分布較密(工業(yè)企業(yè)數(shù)量為106家、總排污量328 903.4 t/d)，并且污染較為嚴(yán)重。

2.5 EM聚類分析

利用ArcGIS軟件幾何計(jì)算功能提取浙江省工業(yè)企業(yè)的經(jīng)緯度，并在Excel表格中導(dǎo)出數(shù)據(jù)，保存為“.csv”格式，運(yùn)行R程序，輸入相應(yīng)的代碼，得出浙江省工業(yè)企業(yè)浙分布的分類圖和誤差橢圓、二維密度圖以及三維密度圖，如圖7—9所示。可知紹興市北部地區(qū)，即紹興縣濱海工業(yè)區(qū)，企業(yè)數(shù)達(dá)100余家，是浙江省規(guī)模較大的開發(fā)區(qū)；杭州蕭山區(qū)北部地區(qū)，即大江東產(chǎn)業(yè)聚集區(qū)，擁有70余家大型企業(yè)，上虞區(qū)北部為工業(yè)企業(yè)聚集地，據(jù)統(tǒng)計(jì)，該工業(yè)企業(yè)聚集地所在位置為杭州灣上虞工業(yè)園區(qū)，是省級(jí)開發(fā)區(qū)，擁有企業(yè)180余家，間接表明這些區(qū)域的污染量較高。

圖5 浙江省企業(yè)污染熱點(diǎn)分析結(jié)果

圖6 熱點(diǎn)分析中高值聚類區(qū)域

圖7 分類圖和誤差橢圓

圖8 二維密度圖

圖9 三維密度圖

2.6 工業(yè)企業(yè)污染與水污染關(guān)系分析

利用2018年京杭運(yùn)河、錢塘江等水系上中下游段水質(zhì)指標(biāo)(Ⅰ—Ⅴ類)以及水系面緩沖區(qū)內(nèi)所有工業(yè)企業(yè)排污量總和的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如圖10所示，工業(yè)企業(yè)污染與水污染之間的線性關(guān)系為y=0.072x+1.814，其中R2值為0.453，說明二者是呈正相關(guān)關(guān)系。有兩個(gè)點(diǎn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)偏離了線性回歸的趨勢線，源于當(dāng)?shù)匚鬯卫砹Χ燃靶实挠绊懀@也是相關(guān)性降低的主要原因；同時(shí)說明工業(yè)企業(yè)污染與水污染之間大致呈現(xiàn)正相關(guān)的關(guān)系，與大部分地區(qū)情況一致，符合線性回歸模型。

擬合的R2值為0.453，說明水質(zhì)指標(biāo)和所有工業(yè)企業(yè)排污量總和呈正相關(guān)關(guān)系，但是該擬合結(jié)果并未體現(xiàn)強(qiáng)相關(guān)性。因此進(jìn)一步對(duì)工業(yè)企業(yè)密度與流域水質(zhì)進(jìn)行回歸分析：以點(diǎn)密度分析結(jié)果中不同密度環(huán)內(nèi)的工業(yè)企業(yè)排污量平均值以及相應(yīng)密度環(huán)附近的流域水質(zhì)質(zhì)量進(jìn)行回歸分析(見圖11)，工業(yè)企業(yè)分布密度與流域水質(zhì)間的線性關(guān)系為y= 0.000 6x+1.393 8，其中R2值為0.768 8，說明二者呈正相關(guān)關(guān)系，符合線性回歸模型，說明隨著工業(yè)企業(yè)分布密度的增大，相應(yīng)流域水質(zhì)質(zhì)量會(huì)呈現(xiàn)下降的趨勢。

圖10 工業(yè)企業(yè)廢水類污水排放量與水污染的線性關(guān)系圖

圖11 工業(yè)企業(yè)分布密度與流域水質(zhì)的關(guān)系圖

3 結(jié) 語

通過點(diǎn)密度分析、克里金空間插值分析、空間自相關(guān)分析、熱點(diǎn)分析四種空間分析法，結(jié)合R語言EM聚類分析以及回歸模型分析浙江省工業(yè)企業(yè)排污量與浙江省八大水系之間線性關(guān)系，研究得出浙江省工業(yè)企業(yè)分布有較強(qiáng)的空間聚類性和自相關(guān)性，呈現(xiàn)出高值聚集性，且聚類較明顯的主要區(qū)域分布在紹興市北部濱海工業(yè)地區(qū)、蕭山大江東產(chǎn)業(yè)聚集區(qū)、杭州余杭區(qū)東部、上虞區(qū)北部杭州灣上虞工業(yè)園區(qū)、嘉興桐鄉(xiāng)市中部地區(qū)和海寧市中部地區(qū)等地區(qū)。工業(yè)企業(yè)污染與水污染之間大致呈現(xiàn)正相關(guān)的關(guān)系，且大部分地區(qū)的工業(yè)企業(yè)污染與水污染之間呈現(xiàn)線性關(guān)系，符合線性回歸模型。