牛銘杰 趙海霞# 孟 菲 顧 湘

(1．中國(guó)科學(xué)院流域地理學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，中國(guó)科學(xué)院南京地理與湖泊研究所，江蘇 南京 210008； 2.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京 100049；3.南京信息工程大學(xué)法政學(xué)院，江蘇 南京 210044)

NOx主要指一氧化氮、二氧化氮以及其他氮氧化合物，是一種主要的空氣污染物，不僅會(huì)對(duì)人體健康產(chǎn)生威脅，而且能導(dǎo)致酸雨的形成、臭氧層的破壞等[1-3]。“十二五”期間，國(guó)家出臺(tái)新的節(jié)能減排目標(biāo)，將NOx列為新的減排指標(biāo)，“脫硝”成為繼“脫硫”后“十二五”期間的又一重要減排目標(biāo)。《“十三五”生態(tài)環(huán)境保護(hù)規(guī)劃》指出“十二五”期間全國(guó)NOx排放量減少18.6%，并將未來(lái)五年減排目標(biāo)定為減少15%。在此背景下，對(duì)全國(guó)NOx排放的研究將有助于為中國(guó)減排政策的制定實(shí)施提供更具針對(duì)性的參考。

“十二五”后，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)于NOx排放量的研究逐漸增多，排放因子法能間接計(jì)算NOx排放量[4]。王圣等[5]、梁俊寧等[6]分別計(jì)算了火電、煤化工行業(yè)的NOx排放因子，為后續(xù)研究奠定了基礎(chǔ)。同時(shí)，也有學(xué)者利用遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)分析NOx濃度的變化特征[7-9]。隨后，學(xué)術(shù)界對(duì)NOx排放量時(shí)空特征的分析逐漸深入，已有研究主要從工業(yè)[10]、能源消費(fèi)[11]和電力行業(yè)[12]等方面分析探討NOx的時(shí)空分布特征，或針對(duì)京津冀地區(qū)[13]、長(zhǎng)三角地區(qū)[14]、13大城市群[15]、農(nóng)村地區(qū)[16]和中國(guó)省域范圍[17-18]等區(qū)域研究其時(shí)空變化規(guī)律。關(guān)于NOx排放時(shí)空分布的驅(qū)動(dòng)機(jī)理，大量研究表明，能源效率[19]185、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[20]、經(jīng)濟(jì)發(fā)展[21]、人口[22]、汽車保有量[23]1196等均是重要的驅(qū)動(dòng)因素。在研究方法上，目前學(xué)者大都采用結(jié)構(gòu)分解法(SDA)[24]、對(duì)數(shù)平均迪氏指數(shù)法(LMDI)法[19]179等定量研究其驅(qū)動(dòng)機(jī)理，少數(shù)學(xué)者采用定性的方法[23]1195從原理上對(duì)NOx排放的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行解析。可以發(fā)現(xiàn)，目前對(duì)NOx排放量時(shí)空分布及其驅(qū)動(dòng)因素的研究已較豐富，但驅(qū)動(dòng)機(jī)理的研究方法較單一，且多針對(duì)單個(gè)驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行分析，沒有考慮驅(qū)動(dòng)因素之間的交互作用。NOx來(lái)源復(fù)雜，其排放和分布的驅(qū)動(dòng)因素多種多樣，且中國(guó)各地區(qū)具有地域差異，發(fā)展政策也不盡相同，因此有必要對(duì)各驅(qū)動(dòng)因素間的交互作用進(jìn)行探析。本研究利用地理探測(cè)器，分析NOx排放空間分異性的驅(qū)動(dòng)因素，并研究驅(qū)動(dòng)因素之間的交互作用，以深入分析NOx排放空間分異原因。

1 研究方法與數(shù)據(jù)處理

1.1 地理探測(cè)器

地理探測(cè)器是可用來(lái)探測(cè)空間分異性及其驅(qū)動(dòng)因素的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，主要基于“如果某個(gè)自變量對(duì)某個(gè)因變量有重要影響，那么自變量和因變量的空間分布應(yīng)該具有相似性”的核心假設(shè)[25]。計(jì)算公式如下：

(1)

本研究采用地理探測(cè)器交互探測(cè)研究NOx排放時(shí)空變化的驅(qū)動(dòng)機(jī)理。交互探測(cè)能識(shí)別兩個(gè)驅(qū)動(dòng)因素之間的交互作用，評(píng)估多驅(qū)動(dòng)因素交互時(shí)是否會(huì)增加或減弱對(duì)應(yīng)變量的解釋力。由于NOx排放的驅(qū)動(dòng)因素具有綜合性，本研究著重探討驅(qū)動(dòng)因素間交互作用的影響。

1.2 指標(biāo)體系選取

NOx排放驅(qū)動(dòng)因素很多，借鑒前人研究成果，綜合考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，篩選人口數(shù)量、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、汽車保有量、能源結(jié)構(gòu)、環(huán)境規(guī)制用以分析NOx排放驅(qū)動(dòng)因素，具體見表1。

1.3 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

涉及數(shù)據(jù)主要為社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，其中NOx排放量、人口、GDP、汽車保有量等數(shù)據(jù)主要來(lái)源于中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒，個(gè)別省份2018年NOx排放量數(shù)據(jù)來(lái)源于各省份統(tǒng)計(jì)年鑒或統(tǒng)計(jì)公報(bào)，能源消費(fèi)和煤炭消費(fèi)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于各省份統(tǒng)計(jì)年鑒，環(huán)境治理投資數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒。由于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)缺失等原因，本次研究范圍暫不包括西藏(只缺失能源數(shù)據(jù))、香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)和中國(guó)臺(tái)灣地區(qū)。

2011—2018年GDP數(shù)據(jù)按可比指數(shù)統(tǒng)一轉(zhuǎn)化為以2011年為基期的不變價(jià)，煤炭消耗量根據(jù)能源折標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)統(tǒng)一折算為以標(biāo)準(zhǔn)煤為單位。驅(qū)動(dòng)因素采用自然間斷法將其分為5級(jí)，其中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和環(huán)境規(guī)制因各省份水平相差較小，故只分為3級(jí)。

2 結(jié)果與討論

2.1 NOx排放時(shí)空變化

“十二五”以來(lái)，中國(guó)把大幅度降低能源消耗強(qiáng)度、二氧化碳排放強(qiáng)度和主要污染物的排放總量作為重要的約束性指標(biāo)，并實(shí)施節(jié)能減排等一系列措施，特別是火電廠超低排放、新能源汽車的推廣及脫硝技術(shù)的成熟等，全國(guó)節(jié)能減排成效顯著，NOx排放量呈逐年下降趨勢(shì)，由2011年的2 404.27萬(wàn)t下降到2018年的1 197.15萬(wàn)t(見圖1)，整體降幅超過50%。NOx排放強(qiáng)度與排放量的下降趨勢(shì)基本保持一致，由2011年4.61 kg/萬(wàn)元下降至2018年1.32 kg/萬(wàn)元，下降了71.29%。

表1 NOx排放驅(qū)動(dòng)因素指標(biāo)體系

圖1 全國(guó)NOx排放變化Fig.1 The change of NOx emission in China

盡管各省份NOx排放量總體下降趨勢(shì)明顯，但排放量依然較高(見圖2)。河北、江蘇、山東、廣東、河南等人口密度、工業(yè)發(fā)展水平較高的中東部地區(qū)較高，廣西、云南、寧夏、西藏等經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后的西部地區(qū)較低。如河北2018年NOx排放量高達(dá)96.50萬(wàn)t，由于工業(yè)發(fā)達(dá)且重化工業(yè)占比高，化石燃料的大量使用導(dǎo)致NOx排放量居高不下。與2011年相比，2017年天津、河南、內(nèi)蒙古、寧夏的NOx排放量下降最明顯，超過60%，上海、山西、吉林、云南、陜西、甘肅下降超過50%。但2017年以來(lái)，全國(guó)NOx排放量下降速率總體降低，個(gè)別省份如浙江2018年甚至有反彈。

相反，NOx排放強(qiáng)度呈西北高、東南低的分布格局，且東西部差異明顯。山西、內(nèi)蒙古、貴州、甘肅、寧夏、新疆等西部地區(qū)排放強(qiáng)度較高，其中排放強(qiáng)度最高的是寧夏，2018年仍達(dá)3.87 kg/萬(wàn)元，遠(yuǎn)高于北京市0.46 kg/萬(wàn)元(見圖3)。一方面，西部地區(qū)如新疆的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)以石油天然氣開采、石油化工為主，NOx排放量大；另一方面，相較北京、上海、江蘇與廣東等東部地區(qū)，西部地區(qū)脫硝技術(shù)仍然較落后，所以NOx排放強(qiáng)度較高。與2011年相比，2017年各省份NOx排放強(qiáng)度有不同程度下降，除北京降幅為49.39%外，其余地區(qū)降幅均超過50%。

2.2 NOx排放變化驅(qū)動(dòng)因素

圖2 各省份NOx排放變化Fig.2 The change of NOx emissions in each province

圖3 各省份NOx排放強(qiáng)度變化Fig.3 The change of NOx emission intensity in each province

表2 2011年NOx排放量驅(qū)動(dòng)因素交互探測(cè)

表3 2017年NOx排放量驅(qū)動(dòng)因素交互探測(cè)

2011、2017年NOx排放量驅(qū)動(dòng)因素交互探測(cè)結(jié)果見表2和表3。2017年，經(jīng)濟(jì)發(fā)展與人口數(shù)量、汽車保有量、環(huán)境規(guī)制，汽車保有量與人口數(shù)量、環(huán)境規(guī)制之間的交互作用對(duì)NOx排放量空間分異的解釋力較強(qiáng)，均在74%以上，且與2011年相比均有不同程度提高。中國(guó)目前仍處于經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)的時(shí)代，經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍是NOx排放的重要驅(qū)動(dòng)力，2017年，全國(guó)各省份NOx排放量與GDP之間顯示出明顯的正相關(guān)關(guān)系(見圖4)。另一方面，汽車保有量呈快速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，且汽車尾氣脫硝技術(shù)還不成熟，2017年全國(guó)機(jī)動(dòng)車NOx排放量為574.30萬(wàn)t，約占NOx總排放量的45.6%。同時(shí)，雖然中國(guó)2009年開始大力推行新能源汽車，且新能源商用車(如公交車)已取得較大進(jìn)展，但民用汽車領(lǐng)域進(jìn)度仍然緩慢，因此汽車保有量對(duì)NOx排放量空間分異的解釋力有所提高。此外，汽車保有量與人口數(shù)量、經(jīng)濟(jì)發(fā)展直接相關(guān)，環(huán)境規(guī)制也受經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r及發(fā)展理念的影響，環(huán)渤海地區(qū)、長(zhǎng)三角地區(qū)及珠三角地區(qū)作為中國(guó)發(fā)達(dá)地區(qū)，經(jīng)濟(jì)實(shí)力、人口數(shù)量均居前列，汽車保有量相應(yīng)較多，環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度也相應(yīng)較高，因此兩兩交互作用的解釋力度較強(qiáng)。

圖4 2017年GDP與NOx排放量Fig.4 GDP and NOx emission in 2017

2017年，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與人口數(shù)量、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、能源結(jié)構(gòu)、環(huán)境規(guī)制，能源結(jié)構(gòu)與人口數(shù)量、環(huán)境規(guī)制，人口數(shù)量與環(huán)境規(guī)制之間的交互作用對(duì)NOx排放量空間分異的解釋力較弱，且與2011年相比均有不同程度降低?；痣姀S脫硝機(jī)組投運(yùn)容量大幅增加，由2011年0.97億kW增加至2017年的9.20億kW，使煤炭燃燒對(duì)NOx排放的貢獻(xiàn)度降低。同時(shí)，《輕型汽車污染物排放限值及測(cè)量方法(中國(guó)第六階段)》(GB 18352.6—2016)相比上一代標(biāo)準(zhǔn)更嚴(yán)格，其實(shí)施將促使NOx排放量減少77%，也遏制了汽車NOx排放量的增加。但也應(yīng)注意到，2017年中國(guó)能源結(jié)構(gòu)中煤炭消費(fèi)占比達(dá)67.2%，遠(yuǎn)高于美國(guó)、日本的30%，中國(guó)整體煤炭消費(fèi)偏高的局面并未完全打破，2017年能源結(jié)構(gòu)與其他指標(biāo)交互作用雖有降低但解釋力仍能達(dá)到60%～85%。此外，中國(guó)第二產(chǎn)業(yè)占比整體高于40%，與歐美發(fā)達(dá)國(guó)家約20%的比例差距較大，因此產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與人口數(shù)量、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和汽車保有量的交互作用解釋力仍然達(dá)60%以上。

此外，根據(jù)部分地區(qū)已公開的最新數(shù)據(jù)，分析2018年北京、河北、內(nèi)蒙古、黑龍江、江蘇、浙江、江西、廣東、四川、甘肅與寧夏的NOx排放量的驅(qū)動(dòng)因素。經(jīng)濟(jì)發(fā)展與汽車保有量依然是NOx排放量空間分異最主要的驅(qū)動(dòng)因素，解釋力分別達(dá)74.02%、72.24%，與其他驅(qū)動(dòng)因素交互作用也均在75%以上，因此加速推廣新能源汽車與新一代汽車尾氣排放標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)施，并繼續(xù)改善中國(guó)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，增加清潔能源消費(fèi)占比，立足生態(tài)文明、發(fā)展綠色經(jīng)濟(jì)是今后中國(guó)NOx減排的主導(dǎo)方向。

3 結(jié) 論

(1) 2011—2018年，中國(guó)NOx排放量整體下降超過50%?！笆濉逼陂g脫硝政策的實(shí)施效果雖較明顯，但整體排放量仍然較大，呈中東部高、西部低的格局，其中河北、江蘇、山東、廣東、河南等人口密度、工業(yè)發(fā)展水平較高的東部和中部地區(qū)NOx排放量較高，廣西、云南、寧夏、西藏等經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后的西部地區(qū)NOx排放量較低。

(2) 2011—2018年，中國(guó)NOx排放強(qiáng)度整體降低71.29%，呈西北高、東南低的分布格局，且東西部差異明顯，其中排放強(qiáng)度較高的區(qū)域主要分布在脫硝技術(shù)落后的山西、內(nèi)蒙古、貴州、甘肅、寧夏、新疆等西部地區(qū)。北京、上海、江蘇、廣東等東部地區(qū)工業(yè)生產(chǎn)技術(shù)與脫硝技術(shù)較先進(jìn)，排放強(qiáng)度較低。

(3) 2017年，經(jīng)濟(jì)發(fā)展與人口數(shù)量、汽車保有量、環(huán)境規(guī)制，汽車保有量與人口數(shù)量、環(huán)境規(guī)制之間的交互作用對(duì)NOx排放量空間分異的解釋力較強(qiáng)，且與2011年相比均有不同程度提高；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與人口數(shù)量、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、能源結(jié)構(gòu)、環(huán)境規(guī)制，能源結(jié)構(gòu)與人口數(shù)量、環(huán)境規(guī)制，人口數(shù)量與環(huán)境規(guī)制之間的交互作用對(duì)NOx排放量空間分異的解釋力較弱，且與2011年相比均有不同程度降低。