陳迎欣,魏 薇

（哈爾濱工程大學(xué)a.經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院；b.災(zāi)難與危機(jī)管理研究所，哈爾濱 150001）

0 引言

隨著霧霾問(wèn)題的層層升級(jí)，空氣污染評(píng)價(jià)、防治與治理問(wèn)題亟待解決。目前國(guó)內(nèi)外經(jīng)典的空氣質(zhì)量評(píng)價(jià)方法主要有API指數(shù)評(píng)價(jià)法[1]，單因子指數(shù)法[2]，模糊綜合評(píng)價(jià)法[3]、美國(guó)橡樹(shù)嶺大氣質(zhì)量指數(shù)法[4]、白勃考大氣污染綜合指數(shù)[5]、格林大氣污染綜合指數(shù)法[6]等。此外，國(guó)內(nèi)外學(xué)者多角度對(duì)空氣質(zhì)量進(jìn)行了研究。

以往對(duì)空氣質(zhì)量的研究大多在已有的方法或模型上進(jìn)行特定類型區(qū)域的個(gè)別案例研究，或者對(duì)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系進(jìn)行研究，而且對(duì)于污染物的研究趨于復(fù)雜化，很少有人對(duì)包括數(shù)據(jù)的處理，權(quán)重的確定等評(píng)價(jià)方法本身入手，缺少應(yīng)用簡(jiǎn)潔的方式對(duì)大范圍地區(qū)空氣質(zhì)量進(jìn)行歸類研究。本文通過(guò)運(yùn)用一種基于德?tīng)柗品?、均方差法和極差法的新型綜合賦權(quán)方法建立模型，有機(jī)結(jié)合了每種算法的優(yōu)勢(shì)，對(duì)我國(guó)31個(gè)省市空氣質(zhì)量進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，根據(jù)廢氣中二氧化硫、氮氧化物以及煙塵粉塵三種污染物的情況，應(yīng)用系統(tǒng)聚類中Q-型聚類分析方法，對(duì)31個(gè)省市進(jìn)行全面分類，針對(duì)不同類型地區(qū)提出了相應(yīng)建議和解決辦法。并且應(yīng)用系統(tǒng)聚類中R-型聚類分析方法對(duì)廢氣中二氧化硫、氮氧化物以及煙塵粉塵三種污染物進(jìn)行類別劃分，基于同一類別中元素的特性是相同或類似的思想，提出了一種新型的適用于快速評(píng)價(jià)我國(guó)境內(nèi)某地區(qū)空氣質(zhì)量的方法。

1 理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

1.1 理論基礎(chǔ)

由于系統(tǒng)聚類分析法[7]是比較成熟的研究方法，這里不再贅述，下面闡述三重賦權(quán)法。目前在多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)中，應(yīng)用的最廣泛的確定指標(biāo)屬性權(quán)重的方法有三類：主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法及主客觀相結(jié)合的綜合賦權(quán)法[8]。

本文采用的三重賦權(quán)法是為減少單一主觀或客觀賦權(quán)的弊端，基于德?tīng)柗品╗9]、均方差法[10]和極差法[11]的一種新型綜合賦權(quán)方法，實(shí)現(xiàn)了主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法的有機(jī)結(jié)合，充分利用各自的優(yōu)點(diǎn),使得在進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)的實(shí)證中計(jì)算出的指標(biāo)權(quán)重值具備較強(qiáng)的實(shí)際意義，在評(píng)價(jià)中有效的減少計(jì)算誤差。

計(jì)算步驟：

(1)先將原始數(shù)據(jù)經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)用德?tīng)柗品ǖ臋?quán)重值做乘積變換。

(2)用均方差賦權(quán)方法求出各個(gè)指標(biāo)權(quán)重，并歸一化。(3)用極差賦權(quán)方法求出各個(gè)指標(biāo)權(quán)重，并歸一化。(4)在以上三步的基礎(chǔ)上，求均方差方法和極差方法求得的權(quán)重值的算術(shù)平均值，并歸一化。

1.2 研究假設(shè)

環(huán)保專家普遍認(rèn)為，以重化工業(yè)為主的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，包括水泥、鋼鐵、焦化等生產(chǎn)過(guò)程中廢氣的排放是對(duì)資源環(huán)境造成的壓力主要來(lái)源，而以二氧化硫、氮氧化物、煙塵粉塵為首的主要空氣污染物排放增加的趨勢(shì)仍然在延續(xù)[12]，因此，本文提出如下假設(shè)：

(1)不考慮其他環(huán)境因素，空氣污染完全由空氣中廢氣排放過(guò)度引起；

(2)不考慮其他污染物，廢氣中的污染物由二氧化硫、氮氧化物、煙塵粉塵組成；

(3)空氣質(zhì)量對(duì)空氣污染天氣起決定性作用；

(4)不考慮各地區(qū)間污染物的擴(kuò)散。

2 研究方法及研究結(jié)果

2.1 空氣質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)模型的建立

根據(jù)問(wèn)題的分析及模型假設(shè)，查閱了《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》中歷年資源與環(huán)境資料，選取了2011年度31個(gè)省市廢氣中主要污染物的排放情況數(shù)據(jù)(單位：萬(wàn)噸)，如表1所示。對(duì)31個(gè)省市空氣質(zhì)量進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，并且根據(jù)廢氣中污染物的構(gòu)成情況對(duì)各地區(qū)進(jìn)行分類，找出同類型地區(qū)，以便進(jìn)行空氣治理。

基于三重賦權(quán)法建立模型如下：

其中：Sj為 j地區(qū)空氣質(zhì)量的綜合得分；aji為 j地區(qū)i指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后數(shù)據(jù)；W=(b1，b2，b3)為各地區(qū)的權(quán)重向量，bi為三個(gè)指標(biāo)的權(quán)重值，由三重賦權(quán)法求得；i為空氣污染物指標(biāo)，依次為二氧化硫、氮氧化物、煙塵粉塵；j為地區(qū)，j=1，2，…，31，依次為北京、天津、河北、山西、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、上海、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、山東、河南、湖北、湖南、廣東、廣西、海南、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆，以上地區(qū)包含了中國(guó)大陸所有省份和直轄市以及自治區(qū)。

原始數(shù)據(jù)矩陣為

德?tīng)柗品橹饔^賦權(quán)法的一種，由學(xué)者和環(huán)保專家的經(jīng)驗(yàn)共同得出，其權(quán)重向量為：

根據(jù)(8)式至(11)式，歸一化后可計(jì)算出基于均方差賦權(quán)法的最終權(quán)重值，經(jīng)MATLAB編程計(jì)算求得，各指標(biāo)綜合權(quán)重向量如下：

根據(jù)(11)式至(13)式，歸一化后可計(jì)算出基于極差賦權(quán)法的最終權(quán)重值，經(jīng)MATLAB編程計(jì)算求得，各指標(biāo)綜合權(quán)重向量如下：

綜上，根據(jù)計(jì)算步驟(4)，基于德?tīng)柗品?、均方差法和極差法的三重賦權(quán)法的最終權(quán)重向量為：

三個(gè)指標(biāo)依次為二氧化硫、氮氧化物、煙塵粉塵，指標(biāo)權(quán)重向量代表各個(gè)指標(biāo)在空氣質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)中所占比重。

2.2 空氣質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)模型的實(shí)證結(jié)果

31個(gè)省市的空氣質(zhì)量綜合評(píng)分根據(jù)(1)式，由各指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化后對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)權(quán)重值的乘積取得。并根據(jù)各地區(qū)的污染物的構(gòu)成情況應(yīng)用SPSS軟件對(duì)地區(qū)進(jìn)行分類，見(jiàn)表1所示。

3 評(píng)價(jià)結(jié)果SPSS聚類分析

運(yùn)用SPSS進(jìn)行聚類分析的方法有兩步聚類、K均值聚類以及系統(tǒng)聚類。兩步聚類能夠同時(shí)處理分類變量和連續(xù)變量，繼而有效分析具有復(fù)雜類別結(jié)構(gòu)的海量數(shù)據(jù)的大樣本，聚類個(gè)數(shù)既可以自己指定，也可以系統(tǒng)自動(dòng)選擇。K均值聚類法適用于樣本數(shù)據(jù)量較大且分類數(shù)目確定的聚類分析。系統(tǒng)聚類要求樣本數(shù)據(jù)量較小且無(wú)異常值的聚類分析[13]。本文選取全國(guó)31個(gè)省市的3種空氣污染物的排放量為研究對(duì)象，數(shù)據(jù)量較小，且分類數(shù)目未知，故本文應(yīng)用系統(tǒng)聚類法進(jìn)行分析。

根據(jù)對(duì)象不同，系統(tǒng)聚類分析既可以對(duì)樣本進(jìn)行分類（Q-型聚類分析[14]），又可以對(duì)指標(biāo)進(jìn)行分類（R-型聚類分析[15]）。在本文中對(duì)31個(gè)省市的環(huán)境空氣類別進(jìn)行分類時(shí)，選用Q-型聚類分析，對(duì)二氧化硫、氮氧化物和煙塵粉塵三種指標(biāo)進(jìn)行分類的時(shí)，選用R-型聚類分析。

表1 31個(gè)省市空氣污染物排放數(shù)據(jù)及空氣質(zhì)量評(píng)價(jià)表

基于樣本數(shù)據(jù)使用SPSS軟件，在方法和距離的選用上分別采取類間平均鏈鎖法和相關(guān)系數(shù)距離，運(yùn)行結(jié)果如表2，表3，圖1，圖2所示。

表2 案例處理匯總表

由表2可知，31個(gè)樣本完全有效，有效率為100%，無(wú)缺失；

從圖1系統(tǒng)聚類分析樹(shù)狀圖可見(jiàn)，按空氣污染情況的差異本文選取的我國(guó)31個(gè)省市可分成四類。如表3所示。

表3 聚類結(jié)果表

31個(gè)省市的空氣質(zhì)量評(píng)分以及聚類結(jié)果如表1和表3所示。綜合評(píng)分越高的地區(qū)，空氣污染越嚴(yán)重。根據(jù)各地區(qū)空氣中污染物的構(gòu)成情況和評(píng)分情況，將各地區(qū)的環(huán)境空氣類別劃分為A、B、C、D四類，分別為輕度污染、中輕度污染、中度污染、重度污染。

圖1 SPSS系統(tǒng)聚類分析樹(shù)狀圖

根據(jù)全國(guó)各地區(qū)的空氣污染情況以及聚類分析的方法，將各地區(qū)按污染輕重劃分為四類，其城市類型、發(fā)展戰(zhàn)略以及預(yù)期目標(biāo)如表4所示。

表4 全國(guó)各地區(qū)發(fā)展水平與空氣環(huán)境類型分析

圖2 冰柱聚類圖

圖2是對(duì)二氧化氮、煙塵粉塵和氮氧化物三種指標(biāo)進(jìn)行聚類的冰柱圖，可以直觀的看出，當(dāng)將指標(biāo)劃分成兩類的時(shí)候，氮氧化物與二氧化硫先聚合。這表明在評(píng)價(jià)本文31個(gè)省市空氣污染狀況的時(shí)候，可在氮氧化物和二氧化硫兩個(gè)指標(biāo)中選擇一個(gè)，再加上煙塵粉塵即可。氮氧化物和二氧化硫在其中的作用是基本等價(jià)的。在氮氧化物和二氧化硫中選擇一個(gè)典型的代表性指標(biāo)的方法應(yīng)遵循公式(14)，選取該類中相關(guān)指數(shù)的平均值Rˉ2最大者。

其中k為該類變量個(gè)數(shù)，rij為該類內(nèi)變量xi對(duì)類中其它變量的相關(guān)系數(shù)。

表5 相似性矩陣表

根據(jù)(14)式與表5，二氧化硫?qū)Φ趸锏南嚓P(guān)系數(shù)與氮氧化物的相似系數(shù)相等。

顯然，選擇氮氧化物或二氧化硫作為代表性指標(biāo)的意義是等同的，應(yīng)根據(jù)當(dāng)?shù)氐膶?shí)際情況而定。

4 結(jié)論

結(jié)果表明，所研究地區(qū)的空氣污染與經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況基本符合庫(kù)茲涅茨環(huán)境污染的倒U型曲線的變化特征，即在城市化和工業(yè)化的進(jìn)程中，空氣污染的程度首先隨人均GDP的增長(zhǎng)而增加，當(dāng)人均GDP的增長(zhǎng)進(jìn)一步加強(qiáng)，且到達(dá)一定臨水平時(shí)，空氣污染程度會(huì)顯示下降趨勢(shì)。上海、天津、北京和重慶，作為特大型城市，空氣質(zhì)量排名居于中下游,空氣污染嚴(yán)重。位于西南西北地區(qū)的西藏、青海、新疆、甘肅、內(nèi)蒙古、海南、四川、云南空氣質(zhì)量良好的。

目前我國(guó)實(shí)行的空氣質(zhì)量評(píng)價(jià)體系和數(shù)據(jù)檢測(cè)系統(tǒng)尚不完善，因此對(duì)于各地區(qū)空氣質(zhì)量的排名和預(yù)測(cè)結(jié)果不夠嚴(yán)謹(jǐn)。2012年起有多個(gè)試點(diǎn)采用新的空氣質(zhì)量評(píng)價(jià)體系，API監(jiān)測(cè)的污染物比原有的標(biāo)準(zhǔn)增加了O3、CO、PM2.5三項(xiàng)，評(píng)價(jià)辦法也變?yōu)閺漠?dāng)天的0時(shí)至24時(shí)。新的空氣質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)正在逐步分期實(shí)施，根據(jù)環(huán)保部要求，2016年全面實(shí)施新標(biāo)準(zhǔn)，將為全面衡量各地區(qū)的小時(shí)空氣質(zhì)量、日空氣質(zhì)量以及對(duì)區(qū)域空氣質(zhì)量長(zhǎng)期預(yù)測(cè)提供合理有效的依據(jù)。

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