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摘 要： 論文摘要：關于空氣質量的研究已經有了不小的成果,為我們正確認識空氣質量、改善空氣質量提供了科學依據,但是針對某地區空氣質量的具體影響因素分析卻很少,空氣質量到底與我們想象中的影響因素,如綠色植被覆蓋率、機動車保有量等的相關性有多大,這方面研究的
論文摘要：關于空氣質量的研究已經有了不小的成果,為我們正確認識空氣質量、改善空氣質量提供了科學依據,但是針對某地區空氣質量的具體影響因素分析卻很少,空氣質量到底與我們想象中的影響因素,如綠色植被覆蓋率、機動車保有量等的相關性有多大,這方面研究的欠缺是空氣質量研究的漏洞。
本文選自《北方環境》欄目設置：本雜志設有以下欄目：環境管理、環境工程、環保科技、生態環境、循環經濟、應用技術、低碳經濟、實驗研究、政策研討、清潔生產、環境化學、環境教育、環境科研、環境與法、監測與分析、防治與處理、環境與健康、氣候與環境、綜述與專論。歡迎稿件內容：環境科學研究報告，環境問題專論、綜述;環境監測、環境評價的新方法、新技術;環境污染治理的新成果、新技術;環境法學、環境經濟學。
一、引言和文獻綜述
空氣是人類賴以生存的物質基礎,適宜人們生存的空氣是保證人們身心健康的前提。然而我國改革開放以來,伴隨著經濟的高速發展,工業化程度的加深,環境污染日益嚴重,惡化的空氣質量已經對人們的健康生活造成威脅。保證空氣質量是保障民生的基本需要,是建設生態文明,構建社會主義和諧社會的必然要求。90年代的北京曾經沙塵肆虐,空氣質量達不到國際標準,痛失了2000年奧運會舉辦權。自1998年開始,北京市采取了一系列措施來提高環境質量,包括調整產業結構、增加綠地面積、制定法律法規等。在2008年奧運期間,北京推出單雙號限行的制度,并將其固定下來作為緩解交通環境壓力的政策。經過多年的努力,北京市空氣質量得到了極大改善,環境質量有了很大提高,二級及以上的天數從2000年的177d天增加到2008年的274天。SO2、CO、NO2及可吸入顆粒物平均濃度均有下降。“可持續發展”理念也漸漸深入人心。
如何準確測度空氣質量,分析各地區的空氣質量狀況和變化,以及如何提高空氣質量等問題,越來越受到學術界的重視。空氣質量有兩種含義,一種含義是指廣義的室外的環境空氣質量,從空氣質量這一角度反映某一特定地區的環境狀況。另一種含義是指小范圍的局部的空氣質量狀況,例如,室內空氣質量,高校教室空氣質量、手術臺空氣質量、汽車車內空氣質量。本文中的空氣質量是前者,即廣義的室外空氣的質量。通過閱讀近五年來的空氣質量相關文獻,將其主要研究內容和成果歸結為以下幾個方面。
1、空氣質量評價及預測模型的研究
空氣質量評價是研究空氣質量問題的基礎,有效的評價方法能夠較準確地反映現實中的空氣質量,發現潛在的空氣質量問題,從而為尋求改善空氣質量的有效方法提供科學依據。對評價方法,一般要求簡單、準確、全面、具有可比性。
從目前研究現狀來看,各種各樣的模型為測度空氣質量提供了較為全面的方法。
(1)單因子法
例如,根據《環境空氣質量標準GB3095-1996》中污染物濃度限值標準,采用最大單因子級別法,所有參與評價的污染物濃度低于空氣質量標準中X級標準限值時,為達到X級標準。[1]
這種方法簡單明了,但其具有難以克服的局限性,即遺失了大量的信息,評價結果不夠全面、完整。
(2)綜合指數法
這類方法由于能夠較準確、全面地反映空氣質量狀況,具備了通用性和可比性,成為目前較通用的環境空氣質量評價方法,而且不斷地完善和發展。例如,平均綜合污染指數、環境質量定性評價指數法等。2010年李祚泳得到對7項空氣污染物皆適用的空氣質量普適韋伯指數公式。該公式應用于多個實例分析,并與多種其它評價方法的評價結果比較表明,空氣質量普適韋伯指數公式,具有簡單、實用和直觀的特點,為空氣質量評價提供了一種新方法。[2]
(3)綜合模型法
這類方法是廣泛利用統計模型,從不同的角度構建模型反映空氣質量狀況。這些模型具有一定的創新性,對于測度空氣質量有很大的借鑒意義。例如,潘磊、沙斐提出將非線性時間序列門限自回歸模型引入浦東新區的環境空氣質量監測中,是環境空氣質量報告工作的進一步要求。[3]
作者利用環境空氣自動監測系統歷史監測數據資料,建立了浦東新區環境空氣質量的預報計算模型,并預測出浦東新區環境空氣質量與實際監測情況的符合程度,認為該模型在監測工作中有應用可行性。但該模型,對于突發性的因素造成空氣質量急劇改變的響應速度較慢,存在一定的局限性。再如,王艷平等采用“Matlab”中BP神經網絡的工具箱函數,對濟南、青島兩市空氣質量中長期變化趨勢進行的預測顯示,網絡的預測精度高,自適應性強,訓練速度快,避免復雜運算,節省大量時間,預測效果理想。[4]
2、空氣質量變化特征和趨勢探討
我國對空氣質量現狀的分析,大部分是針對某一特定地區而言的。根據一定時期內當地的空氣質量檢測資料,經過統計分析比較,揭示該地區空氣質量的階段特征和變化趨勢等。
(1)分析空氣質量的階段特征
例如,2010年胡友彪對北京市2000-2004年的空氣質量日報進行分析研究,得出其年變化和月變化的特征以及中重度污染日的分布特征。認為從2000年到2004年中,北京市2001年和2002年的污染頗為嚴重,其平均的污染指數為113和112。北京市一年中,冬季污染較為嚴重,尤其是12和1月兩個月份,這與北京市的能源結構是密切相關的。[5]再如,汕頭市環境保護監測站黃孝揚通過對汕頭市各監測點2006-2008年的監測資料分析,認為PM10的濃度受整個大氣氣象環境影響較大,因冬季空氣較為干燥、春季陰霾或靜風天氣而偏高;夏秋季多雨濕度較大、風速較快有利于污染物擴散而偏低。[6]
(2)空氣質量總體變化趨勢分析
對空氣質量總體變化趨勢的分析,通常是把握全局,研究某一地區在若干年內的空氣質量總體變化趨勢走向,從而可以動態了解空氣質量狀況,在一定程度上反映政府政策的實施效果。例如梁淑軒、吳虹等運用模糊數學法,對保定市2002年至2007年環境空氣質量進行了綜合評價,表明:保定市環境空氣質量呈現逐年好轉,SO2、PM10依然是保定市空氣質量的制約因子,且NO2的權重逐步上升。[7]
再如,昆明市環境監測中心王紅梅、黃曉通過昆明市環境空氣監測資料,研究昆明市20年來環境空氣質量的變化趨勢及其影響因素。認為昆明市20年來昆明市總體環境空氣質量有所改善,可吸入顆粒物作為首要污染物,有明顯下降趨勢,但二氧化硫卻有明顯的上升趨勢。[8]大部分研究表明,在政府的環境政策要求下,一些城市的空氣質量有所改善,但大部分工業正處于飛速發展區的中小城市,空氣質量狀況依然日益嚴重。
3、特定的事件或行為對空氣質量的影響評價一些大型的工程項目在實施前后一般要做空氣質量影響評價,例如三峽工程、告訴公路建設等。此外一些重大活動也會對空氣質量產生影響,如,馬寧、劉民等認為北京市在申辦、籌辦、舉辦2008年北京奧運會的過程中加大了環保投入、推進了環境保護相關法規、標準實施、推進了一批環保措施的落實,從而持續改善了北京的空氣質量。[9]再如,王書肖、許嘉鈺等通過建立2005年北京市燃煤污染源排放清單,利用MM5-CMAQ模型計算了各區縣各行業燃煤對北京市空氣質量的影響。[10]崔華勝在實驗中發現掃路機影響環境質量主要表現在作業揚塵與殘留垃圾灰土二次擾動揚塵2個方面。[11]
4、改善空氣質量的方法
(1)加強工業污染源的管理
工業廢氣的排放是影響空氣質量的重要源泉,采用先進設備處理工業廢氣,適時監測廢氣排放,擯棄“先污染后治理”的思想,采用“清潔生產”方式,對于改善空氣質量有著重要意義。如汕頭市環境保護局黃孝揚提倡各大電廠和其他工業污染源采用全自動儀器實施監控。
(2)綠化固土
綠色植物有凈化空氣、消聲滯塵的作用,是改善空氣質量的終端力量。如牟曉玲通過平板降塵發實驗和空氣采樣分析,得出結論,在綠色植物較多、車輛較少的地方,空氣中細菌的含量少,認為一些綠色植被有殺菌凈化的作用。
(3)推廣清潔能源
清潔能源逐步代替傳統能源是歷史的必然趨勢。盡早地推廣使用清潔能源對于改善空氣質量有著重要意義。如利用價格措施促使機動車“油改氣”等。武昌市環保局楊志等提倡,在采暖鍋爐改燃的同時,也要下大力氣在居民中推廣使用清潔燃料,,逐步消除“小浴池”、“小煤爐”的排污影響。
(4)聯防聯控措施改善區域空氣質量
大氣污染是流動性的,各個地區之間難以分割,相互影響,因此各個城市“各自為戰”難以奏效,采取聯防聯控措施是必然要求。2010年上半年環境保護部等9部門聯合發布了《關于推進大氣污染聯防聯控工作改善區域空氣質量的指導意見》,要求全面推進大氣污染聯防聯控工作,切實改善區域和城市環境空氣質量。
綜上所述,關于空氣質量的研究已經有了不小的成果,為我們正確認識空氣質量、改善空氣質量提供了科學依據,但是針對某地區空氣質量的具體影響因素分析卻很少,空氣質量到底與我們想象中的影響因素,如綠色植被覆蓋率、機動車保有量等的相關性有多大,這方面研究的欠缺是空氣質量研究的漏洞。本文正是通過建立多元線性回歸模型,研究自1999年以來經濟增長、機動車保有量、產業結構、綠地面積、能源結構、人口規模這數個因素對北京市空氣質量的影響程度,通過Eviews的數據分析,找出對北京空氣質量改善的顯著相關因素,為其他省市有效改善空氣質量提出可行的參考模板,并為北京市空氣質量的進一步提高提出合理化的建議。
二、北京市空氣質量影響因素的計量分析
1、變量選擇
經分析,影響北京市空氣質量的主要的因素可能有①經濟整體增長。空氣質量可能會因為人類的經濟活動而惡化,也可能會因生產技術的提高、環保投入的加大而改善。②機動車保有量。機動車排放的廢棄中含有大量的一氧化碳、氮氧化物和顆粒物,影響空氣質量。③第二產業產值占總產值的比重。農業會在一定程度上改善空氣質量,第三產業對空氣污染的影響較小,一般認為空氣污染最嚴重的產業是第二產業。④綠色植被覆蓋率。綠色植被能夠滯塵降聲,凈化空氣,改善空氣質量。⑤能源結構。煤、石油的消耗會產生大量的CO、CO2、SO2和顆粒物,惡化空氣質量,而天然氣、水能、太陽能、核能等清潔能源相對影響較小。⑥人口總量。無論是人口總量大,其生產生活對環境的影響應該更明顯。
本文選擇1999年-2009年每年“空氣質量級別二級和好于二級的天數”作為被解釋變量,以反映北京市每年的空氣質量狀況。北京市GDP增長率、北京市每年的機動車保有量、北京市第三產業產值占總產值的比重、北京市城市綠地覆蓋率、北京市天然氣消耗占總能源的比重(在模型和數據修復過程中改為能源消耗總量)、北京市常住人口總量作為解釋被解釋變量。由于北京市城區的統計數據不全,嚴重殘缺,因此普遍采用整個北京市的統計數據(包括郊區)。
2、數據分析
(1)模型設定
初始模型設定為:Yi=β0+β1X1i+β2X2i+β3X3i+β4X4i+β5X5i+β6X6i+UiYi表示北京市第i年空氣質量二級和好于二級的天數,X1i、X2i、X3i、X4i、X5i、X6i分別表示第i年北京市GDP年增長率、機動車保有量、第三產業總產值占北京市GDP的份額、城市綠化覆蓋率、天然氣消費占能源消費總量的比重、北京市常住人口。樣本數據均來源于北京市統計年鑒。
(2)初次回歸
運用Eviews5.1,采用最小二乘法估計參數,回歸結果如下:
Yi=-296.4499-155.1908x1-0.1651x2-3.1353x3+7.1886x4-2.8663x5+0.3500x6(342.2319)(186.8753)(0.3837)(3.1462)(3.2598)(9.9981)(0.3882)t=(-0.8662)(-0.8304)(-0.4303)(-0.9966)(2.2052)(-0.2867)(0.9016)R2=0.9885調整的R2=0.9712F=57.1741df=11可決系數R2較高,調整的R2也比較高,但對各個參數的t檢驗卻不顯著,x3和x6系數的符號和預期相反。根據各解釋變量之間的相關系數看出,解釋變量間存在嚴重的多重共線性。用逐步回歸法,確定變量x6、x4加入變量的t檢驗值均不顯著(0.05的顯著性水平),即當x4和x6不變時,x1、x2、x3、x5各自對被解釋變量的影響不顯著,無法繼續加入變量。
(3)最終回歸
考慮到可能是變量或者數據選擇的問題,將“天然氣消費占能源總消費量的比重”更換為“北京市能源消耗總量”重新做多元回歸。
Yi=-183.8254-60.8069x1+0.0572x2-2.3611x3+6.6117x4-0.0086x5+0.2267x6(116.5901)(122.8378)(0.3069)(2.3823)(2.3954)(0.0169)(0.1359)t=(-1.5767)(-0.4950)(0.1863)(-0.9911)(2.7602)(-0.5102)(1.6679)R2=0.9889調整的R2=0.9723F=59.6989df=11雖然R2有所提高,但是除了x4的t檢驗值稍微顯著,其他變量的t檢驗依舊不顯著,x2、x3和x6的系數依舊和預期相反。同樣以x6和x4為基礎加入新變量時發現剩下的各變量的t檢驗值均不顯著,即同樣無法繼續加入新的變量。
分別做y對x1、x4、x6;x2、x4、x6;x3、x4、x6;x6、x4、x5的回歸進行White檢驗和DW檢驗,結果顯示上述四個模型中不存在異方差和自相關。因此模型無法進行進一步的修訂。
因此最終的回歸結果為:
Yi=-243.8508+5.1464x1+0.1702x2(37.3452)(2.0601)(0.0370)t=(-6.5296)(2.4981)(4.5944)R2=0.9809調整的R2=0.9761F=205.2237df=11其中:x1-北京市城市綠化覆蓋率x2-北京市常住人口。
三、結果分析與建議
1、城市綠色植被覆蓋率與空氣質量
從本文中對于影響北京市空氣質量的顯著因素的分析,我們看到北京市城市綠化覆蓋率每提高一個百分點,空氣質量二級和好于二級的天數將平均增加5.1464天,因此公共綠地對于空氣質量的改善有明顯作用。北京為迎接奧運,在很多地區都植入了人工草坪來調節北京的綠色調,并在一定程度上短期改善北京整體環境。但人工草坪從長期來看,對北京的整體環境有著負面作用,人工草坪因其針狀葉除了可以吸收空氣中主要污染物二氧化碳、懸浮顆粒物外,極其耗水,眾所周知北京是極其嚴重缺水的城市(北京市人均水資源量不足300立方米,是全國人均占有量的1/8,是世界人均的1/30,遠遠低于國際公認的人均1000立方米的下限標準);更無法形成自然綠地那樣的系統群落,反而會對北京的空氣質量產生反作用。因而在后奧運時代,要擴大綠地面積,提高城市中綠色植被覆蓋率,就集中在將人工草坪恢復為自然綠地,并盡量將北京市內的水泥廣場周圍植入自然綠地,減少水泥廣場的熱島效應。
2、人口規模與空氣質量
本文中對于人口規模對北京市空氣質量影響程度的分析顯示出,人口每增加一萬人,空氣二級和好于二級的天數將平均增加0.1702天,表明人口對于空氣質量的影響并不顯著,人口增加也不一定直接導致空氣質量的惡化。北京自2000年起推行奧運精神,全市內改善市民的行為,到2008年奧運期間,市內街道、相關活動場所的環境衛生保持都有了煥然一新的改變。因而為繼續改善空氣質量,北京應該做的是繼續推行奧運精神,將每年都當做奧運年來改善市內的各個角落。
3、能源消耗與空氣質量
從本文中對于能源消耗總量對于北京市空氣質量的影響程度來看,北京市空氣質量并未因能源消耗量逐年增多而惡化或改善,這種分析結果的出現很可能是由于近年來北京市內能源結構并未發生真正的改變,而僅僅是在尾氣、污染方面花巨額資金來治理,因而在能源消耗量增大時,并沒有明顯影響到北京市的空氣質量。從這個方面來看,要大幅改善北京市空氣質量,政府應該從改變北京市能源結構入手,擴大天然氣、太陽能、核能等清潔能源在北京市內能源消耗中的比重,減少煤炭、液化石油氣的消耗。
4、GDP增長與空氣質量
從上面的分析結果可以看出,GDP增長對于空氣質量的改善沒有顯著的影響。這表明,在國家政策要求下,我國注意清潔生產,單位GDP能耗逐步降低,對環境的污染降低。但也并沒有因環保投入的增加而明顯改善。因此,要想進一步改善空氣質量,國家應在倡導企業清潔生產的同時,還應該加大環保投入,治理已經產生的污染問題
