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        淺談霧霾成因的有效分析方法與應(yīng)用

        2014-08-10 12:26:25秦昊洋
        陜西開放大學學報 2014年1期
        關(guān)鍵詞:可吸入顆粒物二氧化硫空氣質(zhì)量

        秦昊洋

        (中山大學 地球科學系,廣東 廣州 510275)

        【理工園地】

        淺談霧霾成因的有效分析方法與應(yīng)用

        秦昊洋

        (中山大學 地球科學系,廣東 廣州 510275)

        本文在簡述霧霾多種形成因素的基礎(chǔ)上,重點對因子分析法和主成分分析法在探索霧霾成因分析的有效途徑中所起作用進行了解讀。并以安徽某化工廠區(qū)空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)為例,進行因子分析,從而快速得出不同區(qū)域的空氣質(zhì)量評價結(jié)果及其主要污染物。最后,對我國不同地區(qū)及不同時期霧霾成因的有效分析進行了一定的思考。

        霧霾成因;因子分析法;主成分分析法

        2013年以來,霧霾影響之廣,危害之大,前所未有。據(jù)中國氣象總局報告,全國平均霧霾天數(shù)創(chuàng)52年來之最。馬年春節(jié)期間全國有74個城市PM2.5最大超標4.7倍。霧霾天氣極易引發(fā)呼吸道、心血管疾病,誘發(fā)肺癌。其嚴重危害已引起國家的高度重視和全民的關(guān)注,今年我國首次將霧霾天氣納入自然災(zāi)情通報范圍,對其成因的分析及治理成為當務(wù)之急。

        一、霧霾及其形成原因

        霧和霾是氣象概念。霧是由大量懸浮在近地面空氣中的微小水滴或冰晶組成的氣溶膠系統(tǒng),這種乳白色的水汽凝結(jié)物會使水平能見度小于1.0 km。霾是由灰塵、硫酸、硝酸、有機碳氫化合物等大量極細微的干塵粒均勻的浮游在空中造成的,使水平能見度小于10.0 km。霧與霾的區(qū)別在于霾發(fā)生時相對濕度不大,而霧發(fā)生時則接近飽和。[1]當空氣中的灰塵、二氧化硫和氮氧化物等顆粒物所組成的氣溶膠系統(tǒng)遇上濕度、水汽充足的氣候條件時就會形成霧霾。因此,霧霾天氣是一種大氣污染狀態(tài),大氣中各種可吸入顆粒物的含量,如:PM2.5,PM10濃度是衡量霧霾危害程度的主要指標。

        霧霾自古就有。人類傳統(tǒng)的耕種、取暖以及自然界中火山、地震等因素都會造成霧霾,一般會很快消散并不會頻繁出現(xiàn)。但隨著社會發(fā)展,污染物排放量日益增大,已難以依靠大氣圈的自我凈化能力予以排除,霧霾天氣不斷累積、加重。其形成因素通常有以下幾類:

        1.地理環(huán)境因素。

        (1)地質(zhì)地貌因素。我國有世界上最大的黃土高原地區(qū),其特有的黃土地貌最易生成顆粒性揚塵微粒,它能通過風力搬運作用在大氣中長途傳輸,并與空氣中的二氧化硫、氮氧化物形成氣溶膠造成霧霾。

        (2)地質(zhì)活動。包括火山、地震等?;鹕剿尫诺乃羝?、二氧化硫等氣體,以及火山內(nèi)部的有機物燃燒所放出的濃煙都會成為霧霾的條件。

        2.大氣氣候因素。

        (1)濕度飽和的程度。

        大氣顆粒物經(jīng)化學反應(yīng)形成的氣溶膠在水汽凝結(jié)劇烈、空氣濕度大的條件下會吸水膨脹產(chǎn)生凝固,導致霧霾持續(xù)累積。

        (2)靜穩(wěn)天氣。當大氣層穩(wěn)定,空氣在各個方向的流動性很低,且無降水時,污染物在短時間內(nèi)會大范圍積累形成霾。

        (3)大氣逆溫層的形成。由太陽短波輻射引起的高空大氣溫度高于低空形成逆溫層,使得空氣下沉,流動性降低。

        (4)城市熱島效應(yīng)。由于空氣流通不暢與周邊地區(qū)有較大溫差,進而形成局部空氣環(huán)流,使污染物不斷聚集在城市上空。

        3.人類活動因素。

        霧霾的主要成分如:二氧化硫、氮氧化物、可吸入顆粒物等與人類活動密不可分。

        (1)以煤炭為主的化石燃料燃燒。我國北方供暖、工業(yè)、水電等能源動力多數(shù)仍來自煤炭,且欠缺廢氣回收技術(shù)。煤炭燃燒時會將大量硫化物排入大氣,并形成粉塵。

        (2)機動車、船的尾氣排放的氮氧化物和可吸入顆粒物。

        (3)工業(yè)噴涂所形成的環(huán)烷烴排入大氣。

        (4)建筑工地揚塵。

        上述這些可吸入顆粒物、二氧化硫和氮氧化物正是霧霾形成的直接原因。

        二、探索霧霾成因的有效分析方法及應(yīng)用

        霧霾的成因如此之多,要想全面應(yīng)對,一次性解決難度較大,尤其是對地質(zhì)活動及一些氣候條件因素目前仍無法控制。但是,針對造成霧霾的三大空氣污染物(可吸入顆粒物、硫化物以及氮氧化物)原因則可以人為地進行重點治理。另外,由于不同地區(qū)可吸入顆粒物的組成成分差異較大,其污染程度也有所不同,如果能夠找到一種方法,快速有效地從大量的空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)中分析得到污染物的主成分以及造成霧霾的主因素,就能提出有針對性的治理方案。

        應(yīng)用統(tǒng)計學中的因子分析方法,通過對多因子影響下的數(shù)據(jù)進行主成分分析,即可以有效地達到這一目標。因子析法是從研究變量內(nèi)部相關(guān)的依賴關(guān)系出發(fā),把一些具有錯綜復雜關(guān)系的變量歸結(jié)為少數(shù)幾個綜合因子的一種多變量統(tǒng)計分析方法。其基本思想是將觀測變量進行分類,將相關(guān)性較高、聯(lián)系比較緊密的分在同一類中,而不同類變量之間的相關(guān)性則較低;每一類變量代表了一個基本結(jié)構(gòu),即公共因子。對于所研究的問題試圖用最少個數(shù)的不可測的公共因子的線性函數(shù)與特殊因子之和來描述原來觀測的每一分量。將此法用于霧霾形成主因的分析中,原本大量龐雜,種類繁復的監(jiān)測數(shù)據(jù)就能夠快速的進行分類,并從中挑選出形成霧霾的“主要矛盾”,從而為解決方案的提出提供參考。

        1.因子分析方法的基本原理:

        設(shè)X1,X2,Xp 為p 個分析變量,每個變量具有n 個數(shù)據(jù),可以構(gòu)成一個n*P的數(shù)據(jù)矩陣:

        數(shù)據(jù)矩陣 載荷矩陣

        通過標準化和降維處理,p個變量可以綜合成m 個新指標F1,F(xiàn)2,……,F(xiàn)m,則變量X 可有Fm 線性表示出:X=LF+ε式中,F(xiàn) 為公共因子矩陣,ε為單一因子,L為載荷矩陣(上圖所示):

        在因子分析中,公共因子可以表示為各原始變量的線性組合,通過解釋公共因子,更有利于描述對象的共有性質(zhì)。再通過因子旋轉(zhuǎn)的方法,使公因子上具有更大的載荷,使其綜合一般因子的特性,在解決問題時則更加具有代表性。[2]

        2.案例說明:

        應(yīng)用SPSS數(shù)學軟件,現(xiàn)以安徽某化工廠區(qū)周邊地區(qū)的空氣質(zhì)量檢測數(shù)據(jù)為例進行因子分析。將廠區(qū)按工廠數(shù)量分為8個區(qū)域,設(shè)立 8個取樣點,每日4次同時抽取大氣樣本,測定大氣中含有的6種氣體濃度,前后4天,每個取樣點每種氣體實測16次,計算每個取樣點每種氣體的平均濃度。

        以上表數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),對各變量的均值與方差/標準差進行分析統(tǒng)計,并進行因子分析適度性檢驗。采用KMO和Bartlett球度檢驗方式(KMO的值越接近于1。則所有變量間的簡單相關(guān)系數(shù)平方和遠大于偏相關(guān)系數(shù)平方和,則越適合于作因子分析。一般地,KMO>0.9非常適合, 0.7

        表1中,KMO檢驗值為0.770大于0.7小于0.9, 一般適合于因子分析。再由Bartlett球度檢驗方式可得sig0.008<0.05,可知各變量的獨立性假設(shè)不成立。故因子分析的適用性檢驗通過。

        表1 KMO 和 Bartlett 的檢驗

        表2.對分析結(jié)果進行因子提取旋轉(zhuǎn)。表中初始特征值描述的是因子分析初始解對原有變量總體描述情況。提取平方和載入是從初始解中按照一定標準(特征值大于1)提取兩個公因子后對原有變量總體的描述情況。

        表2 解釋的總方差

        由表中數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)前兩個因子所占有的方差貢獻值達到了75%,因此選前兩個因子描述空氣質(zhì)量的總體水平。

        以主成分分析法提取2個公因子后,根據(jù)最終解計算出變量共同度。變量共同度表示各變量中所含信息能被提取出的這兩個公因子所表示的程度。除了“氯化氫”以外的各變量表示程度都在60%以上,因此這兩項公因子對各項空氣指標的解釋能力是比較強的。之后再按照極大方差法對因子載荷矩陣進行旋轉(zhuǎn)迭代,就能夠清晰直觀的觀察出不同變量對于公因子的貢獻度大小和影響程度。

        表3 成份得分系數(shù)矩陣

        提取方法 :主成份。 旋轉(zhuǎn)法 :具有 Kaiser 標準化的正交旋轉(zhuǎn)法。 構(gòu)成得分。

        表3.因子得分矩陣以及協(xié)方差矩陣。計算因子得分函數(shù):

        F1=0.415*X1-0.293*X2-0.109*X3+0.225*X4-0.306*X5+0.133*X6

        F2=0.102*X1-0.179*X2+0.551*X3-0.164*X4-0.091*X5+0.487*X6

        由表中數(shù)據(jù)可以看出,第一公因子在氯、環(huán)氧氯丙烷的變量上都有較大載荷,主要表現(xiàn)在空氣中氯化物的綜合影響。第二公因子在環(huán)己烷和二氧化硫兩個變量上有較大載荷。

        SPSS根據(jù)這2個因子得分函數(shù),自動計算2個因子得分,并將2個因子得分作為新變量,保存到數(shù)據(jù)編輯窗口中(分別為FAC1_1,F(xiàn)AC2_1)如下表所示:

        兩個公因子分別從不同方面反映了該化工廠不同區(qū)域的空氣質(zhì)量綜合評價,按各公因子對應(yīng)的方差貢獻率為權(quán)系數(shù)計算如下綜合統(tǒng)計量:

        F=A1/(A1+A2) F1 + A2/(A1+A2) F2 (其中A1,A2為兩個公因子的特征值)

        則F=2.716/(2.716+1.816) F1 + 1.816/(2.716+1.816) F2

        =0.599*F1+0.401*F2

        最終再用SPSS程序計算綜合因子得分(得分公式為0.599*FAC1_1+0.401*FAC2_1),按照由大到小的順序排序后,得到如表5的最終得分表(FINAL SCORE)

        分析結(jié)果:1.可快速得出對不同廠區(qū)空氣質(zhì)量的評價結(jié)果。從上表數(shù)據(jù)對比出這8個廠區(qū)附近空氣質(zhì)量的好壞(得分越高則說明空氣質(zhì)量越差),第6區(qū)空氣污染最嚴重,第4區(qū)污染最輕。2.明晰整個工業(yè)區(qū)排放的主要污染物。由表3中的數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn):氯氣,氯化氫,環(huán)氧氯丙烷對于主成分1的貢獻值最大,因此“主成分1”可以大致歸類為“氯相關(guān)污染物”。主成分2中二氧化硫以及環(huán)己烷占據(jù)主要,因此“主成分2”可大致歸類為“硫化物及環(huán)烷烴”。

        三、結(jié)論與思考

        通過上述分析,形成的結(jié)論和建議是:1.第6廠區(qū)污染最為嚴重,遠超其他地區(qū)應(yīng)勒令整改,監(jiān)督其中污染量超標的工廠建立廢氣回收系統(tǒng)。第4廠區(qū)污染最輕,應(yīng)以此地區(qū)工廠為模板改善全工業(yè)區(qū)的廢氣處理系統(tǒng)。2.該工業(yè)廠區(qū)制氯工業(yè)所排放的污染物超標嚴重,二氧化硫和環(huán)烷烴排放量較大,對空氣污染程度嚴重。環(huán)烷烴可在大氣中作為可吸入顆粒物的組成部分,而氯氣、氯化氫、二氧化硫等均是有毒化學污染物,因此還應(yīng)該加強對于氯氣、氯化氫、二氧化硫以及環(huán)烷烴的回收和監(jiān)督工作,以限制大氣污染物的來源。

        以上僅僅是針對工業(yè)生產(chǎn)污染來源進行的分析,所得到的結(jié)果未免單一。然而,對于霧霾成因的分析及其治理應(yīng)進行更加全面綜合的思考。據(jù)有關(guān)專家對北京和上海的分析,發(fā)現(xiàn)霧霾出現(xiàn)的“主因素”是人為污染因素,其比重分別達到了76%和80%。其中,主要包括機動車尾氣占24%和25%,煤炭燃燒占17%和21%,,建筑工地揚塵占16%和10%,工業(yè)噴涂污染占16%和15%。[3]在綜合分析霧霾形成原因和制定治理方案時,各地區(qū)還應(yīng)該運用因子分析和主成分分析法,找出本地區(qū)污染物的主要影響因素,制定出相應(yīng)的治理方案。此外,霧霾古已有之,不同時期也會有不同的形成條件及主要因素。因此,不能盲目的用同一套方案去試圖解決不同時期的霧霾問題,應(yīng)注意氣候、時節(jié)的不同,運用上述方法,因地、因時制宜確定具有針對性的方案,保證霧霾治理的高效性。

        [1] 樊曉華.霧霾天氣的氣象成因分析及防御對策[J].中國天氣社區(qū),2013(3).

        [2]朱永生.實驗數(shù)據(jù)多元統(tǒng)計分析[M].北京:科學出版社出版,2009.

        [3] 廣東衛(wèi)視《財經(jīng)郎眼》——霧霾真相[M].2013-12-15.

        [責任編輯 張宇龍]

        2013-12-21

        秦昊洋(1992— )四川省名山縣人,中山大學地球科學系2011級本科生。

        X51

        A

        1008-4649(2014)01-0092-05

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