童 彥,施 玉,朱海燕(曲靖師范學(xué)院生物資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,云南曲靖 655011)
昆明市空氣質(zhì)量影響因素的灰色關(guān)聯(lián)分析
童 彥,施 玉,朱海燕
(曲靖師范學(xué)院生物資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,云南曲靖 655011)
應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)分析方法,對(duì)昆明市2007—2012年空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)與空氣質(zhì)量影響因素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)度計(jì)算,定量識(shí)別影響空氣質(zhì)量的主要因素。結(jié)果表明:PM10與7項(xiàng)空氣質(zhì)量影響因素的關(guān)聯(lián)度均>0.8,屬高關(guān)聯(lián);SO2排放總量與SO2濃度的關(guān)聯(lián)最大,其余影響因素與SO2濃度的關(guān)聯(lián)程度分別屬于高關(guān)聯(lián)與較高關(guān)聯(lián);與NO2濃度關(guān)聯(lián)最密切的為城區(qū)人口、SO2排放總量、人均公園綠地面積和建成區(qū)面積;要總體提高昆明市空氣質(zhì)量可以優(yōu)先從減少城區(qū)人口、增加人均公園綠地面積和減少SO2排放總量等方面做起。
空氣質(zhì)量;影響因素;灰色關(guān)聯(lián)分析;昆明市
隨著城市化進(jìn)程的加快,城市人口增加,工業(yè)快速增長(zhǎng)。與此同時(shí),人民生活水平也迅速提高,而空氣質(zhì)量的好壞也逐漸成為公眾關(guān)注的熱點(diǎn)問題[1-2]。因此如何定量計(jì)算城市空氣質(zhì)量與其影響因素之間的關(guān)聯(lián)程度,對(duì)于改善城市空氣質(zhì)量具有一定的參考價(jià)值。
昆明地處我國(guó)西南部,位于東經(jīng)102°10'~103°40',北緯24°23'~26°22'。地勢(shì)北部高,南部低,由北向南呈階梯狀逐漸降低,中部隆起,東西兩側(cè)較低。氣候?qū)俚途暥葋啛釒?高原山地季風(fēng)氣候,全年溫差較小,干濕季分明。作為滇中城市群的核心圈,昆明工業(yè)形成了以機(jī)械、冶金、煙草加工等為主的體系,是云南省的工業(yè)基地和西南地區(qū)重要的工業(yè)城市。昆明經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的同時(shí),環(huán)境污染物排放增多,必將限制經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。因此如何定量識(shí)別影響空氣質(zhì)量的主要因素對(duì)昆明經(jīng)濟(jì)的全面協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。本文擬采用灰色關(guān)聯(lián)分析法,從經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和生態(tài)三方面對(duì)影響昆明空氣質(zhì)量的因素進(jìn)行計(jì)算,定量識(shí)別影響空氣質(zhì)量的主要因素。
1.1 研究方法
本文采用的研究方法為灰色關(guān)聯(lián)分析法,該方法從思想方法上來看,屬于幾何處理的范疇,其實(shí)質(zhì)是對(duì)反映各因素變化特征的數(shù)據(jù)序列進(jìn)行幾何比較,確定影響系統(tǒng)發(fā)展的優(yōu)勢(shì)因素[3]。
1.1.1 確定分析序列并進(jìn)行無綱量化處理
建立因變量參考數(shù)列X0(k),自變量比較數(shù)列Xi(k)(i=1,2,3,……n),即因變量參考數(shù)列:X0(k)={X0(1)X0(2)X0(3)……X0(k)};自變量比較數(shù)列Xi(k)={Xi(1)Xi(2)Xi(3)… … Xi(k)}。
1.1.2 求出差序列、最大差、最小差
1.1.3 計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)
式中:ρ為分辨系數(shù),一般取ρ=0.5(i=1,2,3,……n)。
1.1.4 計(jì)算關(guān)聯(lián)度
1.1.5 關(guān)聯(lián)度排序
對(duì)各比較數(shù)列與參考數(shù)列的關(guān)聯(lián)度從大到小排序,關(guān)聯(lián)度越大,說明比較數(shù)列與參考數(shù)列變化的態(tài)勢(shì)越一致。
1.2 數(shù)據(jù)來源
昆明市多年空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)與空氣質(zhì)量影響因素?cái)?shù)據(jù)均來源于《云南統(tǒng)計(jì)年鑒》(2007—2013年)。在獲取以上基礎(chǔ)數(shù)據(jù)后建立昆明市歷年空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)與空氣質(zhì)量影響因素?cái)?shù)據(jù)庫,并按灰色關(guān)聯(lián)分析法的建模步驟對(duì)影響空氣質(zhì)量的眾多因素進(jìn)行計(jì)算,定量識(shí)別影響空氣質(zhì)量的主要因素。
2.1 分析序列的確定與無量綱化處理
按灰色關(guān)聯(lián)分析法的建模步驟,用PM10(Y1)、SO2(Y2)和NO2(Y3)的年平均濃度表征空氣質(zhì)量,分別作為系統(tǒng)的因變量參考序列X0(k);從經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和生態(tài)三方面將工業(yè)產(chǎn)值(X1)、城區(qū)人口(X2)、建成區(qū)面積(X3)、人均公園綠地面積(X4)、汽車擁有量(X5)、建城區(qū)綠化覆蓋率(X7)和SO2排放總量(X7)作為空氣質(zhì)量影響因素Xi(k)的自變量比較數(shù)列。同時(shí)將昆明市2006—2012年上述各空氣質(zhì)量影響因素和3類空氣污染物濃度的原始數(shù)據(jù)用均值化法進(jìn)行無量綱化處理。
2.2 數(shù)據(jù)分析過程
按照灰色關(guān)聯(lián)分析的計(jì)算步驟,將上述7大空氣質(zhì)量影響因素與3類空氣污染物濃度經(jīng)均值化法進(jìn)行無量綱化處理后的數(shù)據(jù)代入上述灰色關(guān)聯(lián)分析模型,計(jì)算得出7個(gè)影響因素分別與3類空氣污染物濃度,即PM10(Y1)、SO2(Y2)和NO2(Y3)的影響程度,結(jié)果見表1。
表1 空氣質(zhì)量影響因素與空氣污染物濃度的灰色關(guān)聯(lián)分析
2.3 空氣質(zhì)量影響因素分析
從表1可知,總體上選取的7大空氣質(zhì)量影響因素與 3類空氣污染物濃度的關(guān)聯(lián)度均>0.6,屬較高關(guān)聯(lián)水平[4],表明上述7項(xiàng)空氣質(zhì)量影響因素對(duì)空氣質(zhì)量的影響顯著。根據(jù)關(guān)聯(lián)度,將各影響因素對(duì) 3類空氣污染物PM10(Y1)、SO2(Y2)和NO2(Y3)的影響程度進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度排序,結(jié)論如下:
PM10(Y1):r(人均公園綠地面積)>r(城區(qū)人口)>r(建成區(qū)面積)>r(建城區(qū)綠化覆蓋率)>r(工業(yè)產(chǎn)值)>r(汽車擁有量)>r(SO2排放總量)。上述7項(xiàng)空氣質(zhì)量影響因素對(duì)可吸入顆粒物PM10的關(guān)聯(lián)度均>0.8,屬高關(guān)聯(lián)。說明PM10的濃度與7項(xiàng)空氣質(zhì)量影響因素的相對(duì)變化幾乎一致,耦合作用極強(qiáng)[4]。因此,要減少空氣可吸入顆粒物濃度可以從增加人均公園綠地面積,減少城區(qū)人口等方面著手。
SO2(Y2):r(SO2排放總量)>r(城區(qū)人口)>r(人均公園綠地面積)>r(建成區(qū)面積)>r(建城區(qū)綠化覆蓋率)>r(工業(yè)產(chǎn)值)>r(汽車擁有量)。其中,SO2排放總量與城區(qū)人口對(duì)空氣SO2濃度的關(guān)聯(lián)度均>0.8,屬高關(guān)聯(lián)[4]。說明SO2排放總量與城區(qū)人口對(duì)空氣SO2濃度的耦合作用極強(qiáng)。其余5項(xiàng)影響因素對(duì)SO2濃度的關(guān)聯(lián)度均值在0.6212~0.7917,屬于較高關(guān)聯(lián)水平,耦合作用較強(qiáng)。這表明,要減少空氣SO2濃度首先要減少SO2排放總量。
NO2(Y3):r(城區(qū)人口)>r(SO2排放總量)>r(人均公園綠地面積)>r(建成區(qū)面積)>r(工業(yè)產(chǎn)值)>r(建城區(qū)綠化覆蓋率)>r(汽車擁有量)。其中,城區(qū)人口、SO2排放總量、人均公園綠地面積和建成區(qū)面積對(duì)NO2濃度的關(guān)聯(lián)度均>0.8,說明上述4項(xiàng)影響因素對(duì)NO2濃度的耦合作用極強(qiáng),兩系統(tǒng)的相對(duì)變化幾乎一致。其余3項(xiàng)影響因素與NO2濃度的關(guān)聯(lián)度均在0.7~0.8,屬較高關(guān)聯(lián)。這表明,減少空氣NO2濃度可以從減少城區(qū)人口、增加人均公園綠地面積等方面做起。
城區(qū)人口、人均公園綠地面積、SO2排放總量和建成區(qū)面積位于關(guān)聯(lián)序的前4位,關(guān)聯(lián)度r均>0.8,屬高關(guān)聯(lián),其余3項(xiàng)影響因素與空氣質(zhì)量的關(guān)聯(lián)度均在0.7~0.8,屬較高關(guān)聯(lián)。
(1)可吸入顆粒物PM10與7項(xiàng)空氣質(zhì)量影響因素的關(guān)聯(lián)度均>0.8,屬高關(guān)聯(lián)。
(2)SO2排放總量與城區(qū)人口對(duì)空氣SO2濃度的關(guān)聯(lián)度均 >0.8,屬高關(guān)聯(lián)。其余5項(xiàng)影響因素對(duì)SO2濃度的關(guān)聯(lián)度均值在0.6212~0.7917,屬于較高關(guān)聯(lián)水平。
(3)NO2濃度與城區(qū)人口、SO2排放總量、人均公園綠地面積和建成區(qū)面積的關(guān)聯(lián)度均>0.8,屬高關(guān)聯(lián)。其余3項(xiàng)影響因素與NO2濃度屬較高關(guān)聯(lián)。
(4)整體分析各影響因素對(duì)空氣質(zhì)量的綜合影響可以得出,要總體提高昆明市空氣質(zhì)量可以優(yōu)先從減少城區(qū)人口、增加人均公園綠地面積和減少SO2排放總量等方面做起。
[1]章開平,徐軍亮,趙西平,等.基于灰色關(guān)聯(lián)的洛陽市空氣質(zhì)量影響因素分析[J].河南科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2012,33(1):100-104.
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GrayCorrelationAnalysisofFactorsAffectingAirQualityinKunming
TONGYan,SHIYu,ZHUHai-yan
(CollegeofBiologyandEnvironmentScience,QujingNormalUniversity,QujingYunnan655011,China)
Graycorrelationanalysiswasadoptedtocalculatetherelationshipbetweenairqualitydataandthefactorsaffectingtheairqualityfrom2007to2012inKunming.Themainfactorsaffectingtheairqualitywereidentified.TheresultsshowedthatPM10impliedahighcorrelationof0.8withsevenfactors.ThetotalSO2emissions weresignificantlyassociatedwiththehighestconcentrationofSO2.Inaddition,therestofthefactorsshowedhigh associationwiththeconcentrationofSO2.TheconcentrationofNO2washighlycorrelatedtothetotalpopulationof theurbanarea,thetotalemissionofSO2,percapitaareaofparkandgreenland,andthebuilt-upland.Inorder toimprovetheairqualityofKunming,reducingtheurbanpopulation,increasingpercapitaareaofparkandgreen land,andreducingthetotalSO2emissionscouldbeimplemented.
airquality;influencefactor;graycorrelationanalysis;KunmingCity
X82
A
1673-9655(2015)03-0046-03
2014-09-29
云南省教育廳科學(xué)研究基金(2012Y415)與曲靖師范學(xué)院校級(jí)優(yōu)質(zhì)課程(YZKC201412)共同資助。作者簡(jiǎn)介:童彥(1983-),女,碩士,四川越西人,講師,主要從事資源與環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)和科研工作。