(同濟大學(xué) 土木工程學(xué)院，上海 200092)

1 研究背景

嚴(yán)重的環(huán)境污染問題已經(jīng)成為社會經(jīng)濟發(fā)展的阻礙。如今保護環(huán)境成為了人們的共識,節(jié)能減排已經(jīng)正式作為一項重要工作進入國家和地方經(jīng)濟發(fā)展總量規(guī)劃[1]。國家“十三五”規(guī)劃中指出：我們要下更大決心,用更大氣力,采取更有效的政策措施,切實將節(jié)能減排工作推向深入。并且制定了節(jié)能減排目標(biāo)：到2020年,全國萬元國內(nèi)生產(chǎn)總值能耗比2015年下降15%。在眾多污染問題當(dāng)中水污染問題尤為嚴(yán)重。根據(jù)環(huán)保部2017年環(huán)境公報:全國地表水1 940個水質(zhì)斷面(點位)中,Ⅰ～Ⅲ類水質(zhì)斷面(點位)1 317個,占67.9%；Ⅳ～Ⅴ類462個,占23.8%；劣Ⅴ類161個,占8.3%[2]，水質(zhì)情況不容樂觀。預(yù)測水污染物排放量對制定合理的節(jié)能減排方案是十分必要的。秦皇島市作為沿海城市之一,近年來水體污染也很嚴(yán)重,Ⅰ～Ⅲ類、Ⅳ～Ⅴ類、劣Ⅴ類水質(zhì)斷面分別占48.1%，44.6%和7.3%[3]。秦皇島市水體污染高于全國平均污染,本文針對秦皇島市水體污染問題展開研究。

水污染主要包括生活污染、工業(yè)污染等[4]。生活污染中CODCr(化學(xué)需氧量)、TN(總氮)、TP(總磷)計算與人口總數(shù)關(guān)系密切,工業(yè)污染中CODCr、TP與GDP(國內(nèi)生產(chǎn)總值)密切相關(guān)。為了能夠預(yù)測未來水污染物排放量,首先就需要對人口和GDP進行相應(yīng)預(yù)測。因此,本文首先依據(jù)秦皇島市1990～2015年人口和GDP對2020年人口和GDP進行了預(yù)測,繼而研究生活污染與人口關(guān)系,工業(yè)污染與GDP關(guān)系,最終按照排污系數(shù)法預(yù)測得出2020年秦皇島市主要水污染排放總量。

2 2020年人口預(yù)測

秦皇島市統(tǒng)計局統(tǒng)計得出了1990～2015年全市人口數(shù)據(jù),統(tǒng)計結(jié)果如圖 1所示。2015年年末秦皇島全市常住人口307.32萬人,比上年末增加0.87萬人；出生人口2.71萬人,人口出生率為8.81‰；死亡人口1.81萬人,人口死亡率為5.88‰；人口自然增長率為2.93‰,比上年下降2.05‰。全市城鎮(zhèn)化率52.02%,比上年提高2.38%,比全省平均水平高2.69%。秦皇島市人口總體上升,基本呈指數(shù)趨勢增加。因為第五次人口普查將很多原來沒有常住人口登記卡的居民登記在冊,所以2010年人口數(shù)據(jù)出現(xiàn)陡升。為了預(yù)測2020年主要水污染物排放量,就需要對人口進行相應(yīng)分析并做出合理預(yù)測。

圖1 1990～2015年秦皇島市人口數(shù)量Fig.1 Population of Qinhuangdao in 1990～2015

對于人口數(shù)據(jù)的預(yù)測,以往的研究者多次采取了馬爾薩斯(Malthus)模型,取得了較好的擬合結(jié)果。張金明等人在北京市人口預(yù)測中利用馬爾薩斯模型,在低方案下相對誤差為1.58%[5]；何春利用馬爾薩斯模型預(yù)測廣州市人口,相對誤差最大值僅為0.14%[6]；徐金等基于馬爾薩斯模型對黑龍江省人口進行預(yù)測,2007年預(yù)測值與實際結(jié)果相比誤差僅為0.2%[7]；陳麗云等利用馬爾薩斯模型對玉溪市人口進行預(yù)測, 2017年實際值與預(yù)測值比較,預(yù)測相對誤差為7.4%[8]；金鑫等利用馬爾薩斯模型分析預(yù)測了甘肅省人口數(shù)據(jù),根據(jù)實測值得出相對誤差僅為0.4%[9]；朱列、王宇等利用馬爾薩斯模型對廣西和新疆三地州人口進行預(yù)測，取得了較好的結(jié)果[10-11]。因此,基于眾多成功的應(yīng)用,本文亦采用馬爾薩斯模型預(yù)測秦皇島2020年的人口。

英國人口學(xué)家馬爾薩斯(Malthus)于1798年提出了馬爾薩斯人口模型。其建模思路如下：假設(shè)人口的(相對)增長率是常數(shù),人口預(yù)測采用指數(shù)增長函數(shù)公式(1)。

馬爾薩斯模型公式：

Pn=P0(1+R)n

(1)

式中,P0為初始人口,Pn為第n年人口,R為年增長率,本研究為方便用n表示年份,取1990年n=0。基于馬爾薩斯指數(shù)模型,利用Origin軟件采用指數(shù)模型擬合原始數(shù)據(jù),得到結(jié)果如圖 2所示。

擬合后人口數(shù)據(jù)與原始統(tǒng)計數(shù)據(jù)基本趨勢相一致,最大相對誤差為1.6%,平均相對誤差為0.8%,能夠反映人口增長趨勢。首先依據(jù)擬合結(jié)果得出公式(1)中參數(shù)為：P0=245.428 5萬人,R=0.009 02。利用擬合得到的公式預(yù)測未來5 a人口數(shù)據(jù)如表1所示。根據(jù)秦皇島統(tǒng)計局最新人口數(shù)據(jù)：2016年市常住人口數(shù)為309.46萬人,與預(yù)測數(shù)據(jù)對比誤差僅為1.6%。說明擬合結(jié)果基本與實際增長趨勢相一致。

圖2 指數(shù)模型擬合人口Fig.2 Exponential model fitting population

表1 2016～2020年人口預(yù)測Tab.1 Predicted population in 2016～2020萬人

3 2020年GDP預(yù)測

GDP(國內(nèi)生產(chǎn)總值)是國民經(jīng)濟核算的核心指標(biāo),也是衡量一個國家或地區(qū)總體經(jīng)濟狀況的重要指標(biāo)，是一個國家經(jīng)濟實力的象征。合理準(zhǔn)確預(yù)測GDP對國家經(jīng)濟研究十分重要。目前GDP預(yù)測模型主要有：多元回歸模型、生產(chǎn)函數(shù)模型、灰色理論模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、時間序列模型[12]。其中時間序列模型理論發(fā)展迅速且應(yīng)用廣泛,許多研究者采用此模型預(yù)測GDP已經(jīng)取得了很好的結(jié)果。魏寧在陜西省GDP預(yù)測中模擬值與實測值最大相對誤差為5.7%[13]；李守麗在鄭州市GDP預(yù)測中最大相對誤差為2.4%[14]。根據(jù)原序列是否平穩(wěn)以及回歸中所含部分的不同,時間序列模型包括自回歸(AR)模型、移動平均(MA)模型、自回歸移動平均(ARMA)模型和自回歸積分滑動平均模型(ARIMA)[15]。

ARIMA模型是將非平穩(wěn)時間序列轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)時間序列,然后將因變量僅對它的滯后值以及隨機誤差項的現(xiàn)值和滯后值進行回歸所建立的模型。ARIMA(p,d,q)方法就是將數(shù)據(jù)進行d次差分后轉(zhuǎn)換成ARMA(p,q)模型。ARMA模型原理是認(rèn)為時間序列值Yt是過去干擾值εt-1、現(xiàn)在干擾值εt、過去觀測值Yt-i以及常數(shù)c的線性組合,具體表達式如公式(2)所示。

(2)

式中，p表示自回歸系數(shù),q表示移動平均系數(shù),φi為自回歸參數(shù),θi為移動平均參數(shù)。由于GDP數(shù)據(jù)基本呈遞增趨勢,屬于非平穩(wěn)時間序列,前3個模型只能應(yīng)用于平穩(wěn)時間序列,故GDP研究多采用ARIMA模型。

3.1 原始GDP及其一階差分

秦皇島市統(tǒng)計局提供的1990～2015年GDP統(tǒng)計數(shù)據(jù)如圖 3所示,可以看出2005年之前GDP平穩(wěn)增長,2005年之后經(jīng)濟快速增長。

圖3 1990～2015年秦皇島市GDPFig.3 GDP of Qinhuangdao in 1990～2015

為了能夠合理進行預(yù)測,要求分析數(shù)據(jù)序列基本平穩(wěn),即需要對GDP進行平穩(wěn)性分析。采用以ARIMA為基礎(chǔ)的時間序列模型,首先需要對GDP進行差分,使差分?jǐn)?shù)據(jù)滿足平穩(wěn)性要求。當(dāng)顯著性水平均大于0.05時,則序列滿足白噪聲序列要求,可認(rèn)為滿足平穩(wěn)性要求。

秦皇島市1990～2015年GDP依時間變化關(guān)系如圖3所示,顯著性水平均為0,不滿足顯著性水平均大于0.05,序列是非白噪聲序列,不可應(yīng)用于計算。需要進一步對數(shù)據(jù)進行處理,直到找到一個能夠滿足白噪聲序列的數(shù)學(xué)模型。

按照公式(3)～(5)對GDP取對數(shù)、一階差分、二階差分。

y(t)=lnGDP(t)

(3)

(4)

(5)

式中，GDP(t)表示按時間變化的GDP數(shù)據(jù),為方便計算取1990年t=0,因GDP數(shù)據(jù)是逐年遞增,故取Δt=1。GDP一階差分?jǐn)?shù)據(jù)如圖4所示,可以看到始終在0以上,不具有平穩(wěn)性。

3.2 GDP二階差分

二階差分(Dy2)依時間關(guān)系可以發(fā)現(xiàn)Dy2數(shù)據(jù)是在0上下波動,基本滿足平穩(wěn)性要求,見圖5，顯著性水平如表2所示。

由表 2相關(guān)系數(shù)分析可以看到顯著性水平均大于0.05,說明序列是白噪聲序列,所建立的數(shù)學(xué)模型能夠應(yīng)用于預(yù)測計算。下一步利用Dy2進行未來GDP的預(yù)測。

圖4 GDP一階差分的時變過程Fig.4 Time-varying process of the first order difference of GDP

圖5 GDP二階差分的時變過程Fig.5 Time-vavring process of the second order difference of GDP

表2 Dy2顯著性水平分析Tab.2 Significance level analysis of GDP

3.3 GDP預(yù)測

首先利用Eviews8.0軟件處理二階差分?jǐn)?shù)據(jù),對1991～2015年二階差分值進行擬合,最后得到二階差分預(yù)測數(shù)據(jù)圖像如圖6所示,可以看出擬合結(jié)果較平穩(wěn)。利用預(yù)測出的二階差分?jǐn)?shù)據(jù)根據(jù)公式(3)～(5)轉(zhuǎn)換計算得出GDP,統(tǒng)計得出GDP實測值與預(yù)測值比較如圖7所示。

GDP預(yù)測值與實測值基本趨勢相一致,前期是模型的收斂期,后面10 a最大相對誤差為11.4%,平均相對誤差為7.3%。后面5 a最大相對誤差為8.1%,平均相對誤差為6.2%。誤差分析說明后期結(jié)果擬合較好。根據(jù)驗證后的模型可以預(yù)測得出2016～2020年GDP數(shù)據(jù)如表3所示。秦皇島統(tǒng)計局統(tǒng)計得出2016年GDP為1339.54億元,預(yù)測值與實際值相對誤差為5.6%,預(yù)測結(jié)果較好?？傮w來說,該模型能較好模擬1990-2015年GDP數(shù)據(jù)。采用此方法預(yù)測得到的2020年秦皇島GDP為1 420.14億元。

圖6 預(yù)測與實際GDP二階差分的比較Fig.6 Comparison of second order difference of predicted and real GDP

圖7 預(yù)測與真實的GDP比較Fig.7 Comparison between prediction and real GDP

表3 2016～2020年GDP預(yù)測Tab.3 Predicted GDP in 2016～2020億元

4 主要水污染物排放量預(yù)測

水污染主要可以分為生活水污染、工業(yè)水污染、農(nóng)業(yè)水污染以及水土流失等[16]。其中生活水污染CODCr，TN，TP的計算和人口相關(guān),工業(yè)污染CODCr，TP與經(jīng)濟指標(biāo)GDP相關(guān)。前面預(yù)測的2020年秦皇島人口和GDP為水污染預(yù)測提供了基礎(chǔ)。

4.1 生活污染

估計生活污染產(chǎn)生量的方法分為兩種：排污系數(shù)法和綜合污水法。本文采用排污系數(shù)法來計算。黃秀清等在樂清灣和象山港海洋環(huán)境容量及污染物總量控制研究[17-18]中,將生活污染分為農(nóng)村生活污水、城鎮(zhèn)生活污水和人糞尿污染。秦皇島生活污染排放系數(shù)統(tǒng)計如表4所示。

表4 生活污染排放系數(shù)Tab.4 Emission coefficient of domestic pollution kg/(a·人)

前文預(yù)測得到2020年秦皇島人口321.32萬人,根據(jù)《秦皇島市國民經(jīng)濟和社會發(fā)展“十三五”規(guī)劃綱要》預(yù)計2020年秦皇島城鎮(zhèn)化率65%,可以得出城鎮(zhèn)人口208.86萬人,農(nóng)村人口112.46萬人,得到2020年生活污染排放量如表5所示。

表5 生活污染排放量Tab.5 Emission load of domestic pollution t

4.2 工業(yè)污染

工業(yè)污染的排放與經(jīng)濟增長是相關(guān)的,且二者關(guān)系滿足庫茲涅茨曲線[19]。環(huán)境庫茲涅茨曲線(Environment Kuznets Curve簡稱EKC)是20世紀(jì)90年代初由美國經(jīng)濟學(xué)家Grossman與Krueger提出的,表明環(huán)境污染與經(jīng)濟增長兩者之間呈現(xiàn)“倒U形”曲線關(guān)系,指出在經(jīng)濟發(fā)展過程中,環(huán)境污染物排放量先是隨經(jīng)濟增長快速上升,達到一個峰值后隨經(jīng)濟增長再下降。王佳等[20]根據(jù)環(huán)境庫茲涅茨曲線對秦皇島環(huán)境污染進行了分析研究，得出秦皇島工業(yè)廢水排放量與人均GDP公式(6)。

Y=-4 984.24+13 949.67X-5 949.06X2+810.85X3

(6)

式中,X為人均GDP，萬元；Y為工業(yè)廢水排放量，萬t。

前文預(yù)測得到的2020年秦皇島市人口預(yù)計為321.32萬人,全市總GDP為1 420.14億元,則人均GDP為4.42萬元/a。依據(jù)公式(6)可以得出2020年秦皇島工業(yè)廢水排放量為12.657億t。

根據(jù)《中華人民共和國污水綜合排放標(biāo)準(zhǔn)》(GB8978-1996),城鎮(zhèn)污水處理廠出水排入地表水Ⅳ、Ⅴ類(GB3838)功能水域或海水三、四類(GB3097)功能海域,執(zhí)行污水二級排放標(biāo)準(zhǔn),CODCr日排放量不超過100 mg/L,TP日排放量不超過3 mg/L。

按照最高允許排放濃度計算2020年工業(yè)廢水中水污染物排放量,可以得到CODCr年排放量為10 467.70 t,TP年排放量為314.03 t。

4.3 水污染物排放總量預(yù)測

本文水污染預(yù)測包含生活污染、工業(yè)污染,主要預(yù)測項目包括CODCr，TN，TP。由人口預(yù)測數(shù)據(jù)計算得出生活污染排放量,由GDP預(yù)測數(shù)據(jù)計算得出工業(yè)污染排放量,最后綜合考慮二者共同作用統(tǒng)計得到主要水污染物排放總量如表6所示。

表6 水污染物排放總量Tab.6 Total load of water pollutants t

5 結(jié) 語

秦皇島市人口與GDP均呈逐年遞增的態(tài)勢,分別采用馬爾薩斯模型和以ARIMA為基礎(chǔ)的時間序列模型進行人口和GDP的預(yù)測。以2020年人口和GDP為基礎(chǔ),按照排污系數(shù)法預(yù)測主要水污染物排放量，主要結(jié)論如下。

(1) 采用馬爾薩斯模型預(yù)測近5 a秦皇島人口數(shù),2016年人口預(yù)測值與實測值的相對誤差僅為1.6%,2020年人口預(yù)測值為321.32萬人。

(2) 采用以ARIMA為基礎(chǔ)的時間序列模型預(yù)測近5 a秦皇島GDP,2016年GDP預(yù)測值與實測值的相對誤差為5.6%,2020年GDP預(yù)測值為1 420.14億元。

(3) 采用排污系數(shù)法預(yù)測生活污水污染物排放量,采用環(huán)境庫茲涅茨曲線并結(jié)合《中華人民共和國污水綜合排放標(biāo)準(zhǔn)》(GB8978-1996)預(yù)測工業(yè)污水污染物排放量,預(yù)測秦皇島2020年生活和工業(yè)污染物CODCr排放量為74 317.170 t,TN排放量為2 488.946 t,TP排放量為21 672.160 t。本文的預(yù)測結(jié)果具有良好的參考價值,可以為相關(guān)部門制定節(jié)能減排方案提供科學(xué)依據(jù)。