基于因子分析法的空氣質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)研究

周玉香，徐愛(ài)蘭，蔣 榮

(1.南京理工大學(xué)，江蘇 南京 210094；2.江蘇省南通環(huán)境監(jiān)測(cè)中心，江蘇 南通 226000)

0 引言

隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城市化加快，能源消耗和大氣污染物排放上升，以大氣氧化劑和細(xì)粒子為主的大氣復(fù)合型污染問(wèn)題越來(lái)越突出[1]。大氣污染會(huì)嚴(yán)重影響人們的生活質(zhì)量和健康水平，人們?cè)絹?lái)越關(guān)注周?chē)h(huán)境的空氣質(zhì)量情況。2018年是打贏藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)三年行動(dòng)計(jì)劃的第一年，城市環(huán)境污染形勢(shì)嚴(yán)峻，各相關(guān)部門(mén)深感任重而道遠(yuǎn)。《GB3095-2012環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》中規(guī)定了PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO和O3共6項(xiàng)常規(guī)污染物[2]，研究這些污染物的污染分布特征和綜合評(píng)價(jià)城市的環(huán)境空氣質(zhì)量，對(duì)于改善城市大氣環(huán)境、制定減排措施具有重要意義[3]。

環(huán)境空氣質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)中可以考慮多種評(píng)價(jià)方法，從而更客觀更全面地反映空氣質(zhì)量水平。目前我國(guó)常見(jiàn)的是用環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)法，其計(jì)算量較大，而且分析比較復(fù)雜[4]。多元統(tǒng)計(jì)分析中的因子分析法可以很好地詮釋時(shí)間序列中的主因子，找出問(wèn)題的成因[5]，有針對(duì)性地提高和改進(jìn)。基于因子分析法，借助SPSS 20.0軟件，選取2018年南通市崇川區(qū)6項(xiàng)常規(guī)大氣污染物進(jìn)行分析，研究污染物的時(shí)間分布特征、內(nèi)在聯(lián)系，對(duì)空氣質(zhì)量進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，期望為南通市制定大氣污染控制和治理策略提供科學(xué)依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料來(lái)源

觀測(cè)點(diǎn)位選擇南通市崇川區(qū)現(xiàn)有國(guó)控點(diǎn)位，分別為虹橋、城中和南郊，其中南郊為清潔對(duì)照點(diǎn)不參與統(tǒng)計(jì)。數(shù)據(jù)選擇6項(xiàng)常規(guī)污染物2018年的每日自動(dòng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。

1.2 分析方法

因子分析法，旨在利用降維的思想，通過(guò)探究眾多變量中間的內(nèi)部依賴(lài)關(guān)系，尋求觀測(cè)數(shù)據(jù)中的基本結(jié)構(gòu)，并用少數(shù)幾個(gè)抽象的變量來(lái)表示其基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)[6]。計(jì)算步驟如下：①對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；②計(jì)算各污染物相關(guān)系數(shù)矩陣；③確定初始主因子；④選取公共因子個(gè)數(shù)，計(jì)算因子載荷矩陣；⑤計(jì)算因子得分函數(shù)的系數(shù)；⑥計(jì)算公因子得分和綜合得分。

2 結(jié)果與分析

2.1 大氣污染物的時(shí)間特征

2.1.1 大氣污染物的濃度水平

2018年，南通市崇川區(qū)環(huán)境空氣質(zhì)量SO2年均濃度為17.77μg/m3，NO2年均濃度為34.10μg/m3，PM10年均濃度為 63.23μg/m3，均達(dá)到二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)；PM2.5年均濃度為40.61μg/m3，劣于二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)；臭氧日最大8h滑動(dòng)平均值為101.23μg/m3，CO年平均值0.710mg/m3。

2.1.2 大氣污染物的濃度月份分布特征

由圖1可知PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO濃度月份變化似“V型”且月均濃度最小值都出現(xiàn)在8月份，但最大值出現(xiàn)月份各不相同。PM10月均濃度最大值出現(xiàn)在4月份，PM2.5月均濃度最大值出現(xiàn)在1月份，SO2月均濃度最大值出現(xiàn)在12月份，NO2月均濃度最大值出現(xiàn)在3月份，CO月均濃度最大值出現(xiàn)在2月份，可見(jiàn)全年夏季和秋季污染較輕，冬季和春季污染較嚴(yán)重。PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO濃度月份變化曲線有相似性，與它們的來(lái)源有關(guān)，化石燃料燃燒等的工業(yè)污染是SO2和PM10的重要來(lái)源，機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣是NO2和PM10的重要來(lái)源，燃煤主要排放硫化物、氮氧化物和煙塵。PM2.5的主要來(lái)源為煤炭燃燒、機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣和工業(yè)污染源[7]。CO主要來(lái)源于內(nèi)燃機(jī)排氣，其次是鍋爐中化石燃料的不充分燃燒。

圖1 大氣污染物濃度月份變化曲線

O3濃度月份變化似“M型”，月均濃度最小值出現(xiàn)在2月份，4月、5月、6月和10月的月均濃度較高，可見(jiàn)O3污染全年冬季污染較輕，春季、夏季和秋季污染較嚴(yán)重。由于氣溫升高，太陽(yáng)輻射增強(qiáng)，O3在大氣中與其他污染物發(fā)生復(fù)雜光化學(xué)反應(yīng)更強(qiáng)烈[8]。該區(qū)屬北亞熱帶氣候區(qū)，四季分明，夏季的溫度是最高的，但O3濃度在7月和8月不是最高，與相應(yīng)月份強(qiáng)降水較多有關(guān)，夏季降水對(duì)O3濕清除作用最為明顯[9]。

2.2 因子分析

2.2.1 相關(guān)分析

利用SPSS 20.0對(duì)原始數(shù)據(jù)用標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化法消除量綱的影響，進(jìn)行因子分析得到大氣污染物間相關(guān)系數(shù)矩陣如表1。可以看出，PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO呈顯著正相關(guān)。這幾種污染物除來(lái)源相似，變化機(jī)制也有相似性。大氣中的 NO2和SO2通過(guò)氣相或者多反應(yīng)氧化形成酸性氣溶膠，同NH3反應(yīng)生成硝酸銨和硫酸銨氣溶膠粒子，最終轉(zhuǎn)化為硝酸鹽和硫酸鹽顆粒物，硝酸鹽和硫酸鹽是PM2.5和PM10中的重要組分[10]。O3僅與CO在0.05水平上呈顯著相關(guān)，與其他污染物之間相關(guān)性都不明顯，一方面是近地面臭氧主要來(lái)自于汽車(chē)尾氣、石油化工等排放的氮氧化物和揮發(fā)性有機(jī)化合物的大氣光化學(xué)反應(yīng)[11]，具有不穩(wěn)定性，另一方面可能更多地因其強(qiáng)氧化性而與其他物質(zhì)反應(yīng)有關(guān)[12]。

表1 相關(guān)系數(shù)矩陣

考察變量是否適合進(jìn)行因子分析，進(jìn)行KMO和Bartlett球體檢驗(yàn)，KMO檢驗(yàn)系數(shù)>0.5，P值<0.05時(shí)，表示數(shù)據(jù)取自正態(tài)分布，變量之間的相關(guān)性得到認(rèn)可，表明原始數(shù)據(jù)適合進(jìn)行因子分析。如表2，本次分析得出KMO值為0.641，P值為0.00，表明可以進(jìn)行因子分析。

表2 KMO和Bartlett的檢驗(yàn)

2.2.2 求公因子及載荷矩陣

如表3所示，提取特征值分別為4.149和1.041兩個(gè)公因子，其中因子1解釋了69.153%的方差，大于總方差2/3，因子1對(duì)總變異起著支配性作用；因子2解釋了17.352%的方差，因子1和因子2累積方差貢獻(xiàn)率包含86.505%的信息，可提取2個(gè)因子，原有變量的信息丟失較少，分析結(jié)果較為理想。

表3 特征值和因子貢獻(xiàn)率及累計(jì)貢獻(xiàn)率

由主成分法得到初始因子載荷矩陣如表4，由表4可知，NO2、PM2.5、PM10、SO2、CO 在因子1上有較高的載荷，其中NO2影響最大，這些污染物主要來(lái)源于燃煤、工業(yè)污染和機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣等，由污染源直接或間接排入環(huán)境，性質(zhì)比較穩(wěn)定，因子1可解釋為初次污染物影響因子。O3在因子2上有較高的載荷，O3是由陽(yáng)光照射污染物、污染物與大氣成分發(fā)生化學(xué)反應(yīng)形成，因子2可解釋為二次污染物影響因子，說(shuō)明該區(qū)存在一定的光化學(xué)污染。因子1和因子2典型代表變量突出，都能較好地賦予合理的解釋?zhuān)瑹o(wú)需進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)。

表4 初始因子載荷值

2.2.3 計(jì)算因子得分

采用回歸法估計(jì)得分系數(shù)矩陣如表5所示，因子得分函數(shù)表達(dá)式可以表示為：

表5 因子得分系數(shù)矩陣

F1=0.213X1+0.216X2+0.210X3+0.225X4+0.206X5-0.108X6

F2=0.338X1+0.048X2+0.067X3+0.238X4-0.286X5+0.837X6

根據(jù)以上表達(dá)式可以計(jì)算出各公因子上的得分及排名，再以提取的各公因子的方差貢獻(xiàn)率占提取公因子總方差貢獻(xiàn)率的比重作為權(quán)重，將各公因子得分加權(quán)匯總[13]，計(jì)算各月份的綜合得分見(jiàn)表6。

表6 各月份空氣質(zhì)量因子得分排名

2.2.4 結(jié)果與討論

依據(jù)公因子上的得分由小到大依次排名，因子1得分排名第一在8月份、排名最后在1月份，表示初次污染物影響在8月污染最輕，1月污染最重。因子2得分排名第一在12月份、排名最后在4月份，表示二次污染物影響在12月污染最輕，4月污染最重。綜合得分?jǐn)?shù)值越小，排名越靠前，說(shuō)明該月的空氣質(zhì)量越好。由表6可以看出全年只有6—10月的綜合得分為負(fù)值，說(shuō)明全年中6—10月空氣質(zhì)量較好，該區(qū)受季風(fēng)影響明顯，雨熱同季，6—10月為夏秋季，受來(lái)自海洋上空清潔氣團(tuán)影響，各污染物濃度明顯下降。綜合得分最高的是1月和4月，說(shuō)明全年1月和4月的空氣質(zhì)量較差，該區(qū)1月份要加強(qiáng)初次污染物的管控，4月份要加強(qiáng)二次污染物管控。

通過(guò)因子分析法計(jì)算的綜合得分與空氣質(zhì)量綜合指數(shù)值對(duì)比如圖2，得出兩種分析方法的趨勢(shì)是一致的，因子分析法的評(píng)價(jià)結(jié)果具有較高的準(zhǔn)確性。基于因子分析法空氣質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)，不僅反映出污染物間的相關(guān)性，還能簡(jiǎn)化為同類(lèi)污染物的因子項(xiàng)進(jìn)行分析，綜合得分的結(jié)果直觀明了，對(duì)管理部門(mén)掌握本地區(qū)大氣污染物間關(guān)聯(lián)性，有針對(duì)性地綜合治理污染物，管控空氣質(zhì)量具有應(yīng)用價(jià)值。

圖2 綜合得分與空氣質(zhì)量綜合指數(shù)值對(duì)比

3 結(jié)論與建議

(1)2018年，南通市崇川區(qū)PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO濃度月份變化似“V型”，夏季和秋季污染較輕，冬季和春季污染較嚴(yán)重。O3濃度月份變化是“M型”，冬季污染較輕，春季、夏季和秋季污染較嚴(yán)重。

(2)PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO呈顯著正相關(guān)，O3僅與CO在0.05水平上呈顯著相關(guān)，與其他污染物之間相關(guān)性都不明顯。

(3)基于因子分析法，提取特征值分別為4.149和1.041兩個(gè)公因子，因子1和因子2累積方差貢獻(xiàn)率包含86.505%的信息，原有變量的信息丟失較少。NO2、PM2.5、PM10、SO2、CO 在因子1上有較高的載荷，其中NO2影響最大，因子1可解釋為初次污染物影響因子。O3在因子2上有較高的載荷，因子2可解釋為二次污染物影響因子，說(shuō)明該區(qū)存在一定的光化學(xué)污染。

(4)依據(jù)公因子上的得分由小到大依次排名，初次污染物影響在8月污染最輕，1月污染最重，二次污染物影響在12月污染最輕，4月污染最重，綜合得分排名可以看出全年中6—10月空氣質(zhì)量較好，1月和4月的空氣質(zhì)量較差。

(5)南通市崇川區(qū)大氣污染治理應(yīng)以1月份PM2.5管控為首，在冬春季重點(diǎn)開(kāi)展PM10、PM2.5、SO2、NO2綜合治理攻堅(jiān)行動(dòng)，建議加強(qiáng)治理道路揚(yáng)塵、建筑工地?fù)P塵和工業(yè)粉塵，加強(qiáng)交通污染源的管理和控制，鼓勵(lì)綠色出行。同時(shí)對(duì)南通市O3污染的形成機(jī)理進(jìn)一步研究，管制其前體物的排放，以控制春季O3污染形勢(shì)的惡化。