雷金橋，嚴(yán)長(zhǎng)安，高 偉

（1.云南大學(xué) 生態(tài)學(xué)與環(huán)境學(xué)院，昆明 650091；2.昆明市環(huán)境科學(xué)研究院，昆明 650032）

0 引言

隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中環(huán)境污染問(wèn)題日益突出，經(jīng)濟(jì)與環(huán)境之間的關(guān)系成為重要的研究課題。早在1955年，Kuznets[1]在總結(jié)西方國(guó)家發(fā)展經(jīng)驗(yàn)時(shí)，提出了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境質(zhì)量呈現(xiàn)倒“U”型關(guān)系曲線的思想，即著名的環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線（Environmental Kuznets Curve,EKC）。隨著20世紀(jì)80年代全球環(huán)境問(wèn)題的發(fā)展，EKC理論、方法與應(yīng)用得到進(jìn)一步發(fā)展。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)各個(gè)時(shí)期不同地區(qū)的EKC進(jìn)行了大量實(shí)證驗(yàn)證并基于此進(jìn)行環(huán)境決策。在水環(huán)境方面，Orubu[2]建立了非洲的人均GDP與有機(jī)水污染物EKC曲線，認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有利于促進(jìn)非洲地區(qū)水環(huán)境的改善。我國(guó)EKC研究始于20世紀(jì)末，主要集中于碳排放、二氧化碳排放、工業(yè)“三廢”和大氣污染物方面的研究[3]。由于長(zhǎng)序列水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)較難獲取，水質(zhì)影響因素復(fù)雜且可借鑒的研究相對(duì)不足，水污染EKC研究相對(duì)較少，特別是湖泊水環(huán)境與集水區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)之間的關(guān)系研究尤為缺乏。EKC曲線研究的重要內(nèi)容之一是對(duì)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境關(guān)系拐點(diǎn)的判識(shí)，通常選取一定時(shí)間序列長(zhǎng)度的人均GDP或人均收入與某種污染物存量或流量數(shù)據(jù)[4]，建立兩者之間的多元回歸關(guān)系，根據(jù)回歸方程判斷拐點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平。由于不同指標(biāo)的數(shù)值存在差異，同一地區(qū)同一時(shí)段對(duì)不同污染物建立EKC曲線得出的拐點(diǎn)往往不同，如程曦[5]對(duì)太湖1979—2010年五項(xiàng)湖泊水質(zhì)指標(biāo)EKC拐點(diǎn)研究發(fā)現(xiàn)拐點(diǎn)出現(xiàn)的人均GDP為8972～13881元之間（1990年可比價(jià)）。因此，基于單污染物指標(biāo)的EKC曲線研究在拐點(diǎn)識(shí)別上存在不一致性，增加了經(jīng)濟(jì)與環(huán)境關(guān)系的拐點(diǎn)判斷難度與不確定性，因此，有必要從多種污染物綜合的角度開(kāi)展EKC規(guī)律研究。

滇池流域位于云南省經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展中心，改革開(kāi)放以來(lái)，該流域經(jīng)歷了經(jīng)濟(jì)飛速增長(zhǎng)和水環(huán)境急劇惡化的發(fā)展階段。滇池的經(jīng)濟(jì)社會(huì)變化和湖體水質(zhì)響應(yīng)不僅在地區(qū)具有一定的代表性和典型性，也在一定程度上反映了我國(guó)湖泊水環(huán)境變化的基本特征。本文選取滇池流域作為研究對(duì)象，基于1987—2015年長(zhǎng)序列經(jīng)濟(jì)社會(huì)與水質(zhì)數(shù)據(jù)，分析其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與湖泊水環(huán)境污染之間的環(huán)境庫(kù)茨涅茲曲線特征，辨識(shí)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)環(huán)境的影響，研究結(jié)果擬對(duì)滇池流域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)階段判識(shí)和環(huán)境政策制定提供決策支持。

1 EKC擬合與拐點(diǎn)識(shí)別模型

1.1 水環(huán)境綜合質(zhì)量評(píng)估模型

當(dāng)前水環(huán)境相關(guān)的EKC研究多選擇單一污染物指標(biāo)，如高錳酸鹽指數(shù)、化學(xué)需氧量、總氮、總磷、葉綠素等[5-7]。為反映污染的綜合特性，本文采用綜合指標(biāo)法對(duì)反映湖體水質(zhì)的多個(gè)指標(biāo)進(jìn)行綜合。目前水質(zhì)綜合評(píng)價(jià)方法主要有平均污染指數(shù)法、內(nèi)梅羅指數(shù)法、灰色關(guān)聯(lián)分析、模糊綜合評(píng)價(jià)、物元可拓評(píng)價(jià)法、綜合水質(zhì)標(biāo)識(shí)指數(shù)法6種[8]。其中，內(nèi)梅羅指數(shù)法是國(guó)內(nèi)外用于評(píng)判水質(zhì)綜合指數(shù)的最常用方法之一，比較適用于有突出的特征性污染物情形。該方法是通過(guò)先計(jì)算每個(gè)水質(zhì)因子的指數(shù)，再求出指數(shù)的平均值，最后以指標(biāo)均值和最大值為基礎(chǔ)計(jì)算綜合污染指數(shù)，從而兼顧了污染的平均狀況和突出污染物的貢獻(xiàn)。

根據(jù)資料可得性，選取了高錳酸鹽指數(shù)、氨氮、TN和TP四項(xiàng)指標(biāo)。由于氨氮和TN數(shù)據(jù)呈現(xiàn)顯著相關(guān)性（線性相關(guān)系數(shù)為0.951，p=0.0000），為避免信息重復(fù)，選擇數(shù)據(jù)較為完整的氨氮指標(biāo)。故本文使用的指標(biāo)為高錳酸鹽指數(shù)、氨氮、TP全湖年均值，數(shù)據(jù)來(lái)源于昆明市環(huán)境監(jiān)測(cè)站。

1.2 經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展指標(biāo)

目前在EKC研究中表征經(jīng)濟(jì)發(fā)展常用的指標(biāo)有人均GDP、GDP、城鎮(zhèn)化率、工業(yè)產(chǎn)值、第三產(chǎn)業(yè)比重以及農(nóng)牧面積等[9,10]。其中，人均GDP是最常用的指標(biāo)。本文為了便于與其他研究的比較，選擇人均GDP作為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展表征指標(biāo)。為了讓經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)具有可比性，統(tǒng)一以2010年的不變價(jià)格計(jì)算。經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源于昆明市統(tǒng)計(jì)年鑒，滇池流域內(nèi)的人均GDP數(shù)據(jù)根據(jù)滇池內(nèi)土地利用占各區(qū)縣土地利用數(shù)據(jù)折算，其中第一產(chǎn)業(yè)根據(jù)耕地面積計(jì)算，第二和第三產(chǎn)業(yè)根據(jù)建成區(qū)面積折算。

1.3 環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線擬合

環(huán)境庫(kù)茨涅茨曲線擬合常用多項(xiàng)式和對(duì)數(shù)方程進(jìn)行擬合。其中，多項(xiàng)式擬合應(yīng)用得相對(duì)廣泛，特別是三次方程應(yīng)用最多。目前多根據(jù)可決系數(shù)大小選擇擬合方程[4]，但在多項(xiàng)式擬合中，往往存在多項(xiàng)式的次數(shù)越高，可決系數(shù)越高的現(xiàn)象。因此無(wú)法根據(jù)可決系數(shù)選取合適方程，本文提出在選擇合適的多項(xiàng)式時(shí)，兼顧調(diào)整可決系數(shù)[7]和擬合參數(shù)的顯著性標(biāo)準(zhǔn)，即在擬合出的參數(shù)達(dá)到統(tǒng)計(jì)顯著的前提下，優(yōu)先選擇調(diào)整可決系數(shù)高的擬合方程。

環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線擬合方程基本形式為：

式中，y為污染指標(biāo)；x為人均GDP，a,b,c為擬合系數(shù)；n為多項(xiàng)式的次數(shù)。

1.4 Mann-Kendall突變分析

環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線的拐點(diǎn)一般是環(huán)境質(zhì)量由惡化向改善轉(zhuǎn)變的突變點(diǎn)。在湖泊水質(zhì)變化影響因素中，除了人類(lèi)活動(dòng)因素外，氣象條件特別是降雨和氣溫也會(huì)影響水體的污染物濃度[11，12]。為了檢驗(yàn)湖泊水環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線識(shí)別出的拐點(diǎn)是否是由于自然因素突變?cè)斐傻模疚牟捎肕ann-Kendall突變分析法對(duì)滇池的降雨和氣溫進(jìn)行了突變分析。根據(jù)氣象因素突變點(diǎn)與EKC拐點(diǎn)的對(duì)比，分析拐點(diǎn)識(shí)別的合理性。

Mann-Kendall法屬于非參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)法，主要特點(diǎn)是不要求樣本遵循一定的分布且不易受異常值干擾，在氣象水文數(shù)據(jù)突變研究中獲得廣泛應(yīng)用。

Mann-Kendall法的計(jì)算步驟如下：

（1）構(gòu)造秩序列Sk

設(shè)時(shí)間序列xn具有n個(gè)樣本{X|X=(x1,x2,…,xn),i=1,2,…,n}，構(gòu)造一個(gè)秩序列Sk：

其中，

式中，Sk為序列的秩，ri表示序列數(shù)xi大于前序數(shù)xj的累計(jì)數(shù)；r為樣本大小比對(duì)值。

（2）定義統(tǒng)計(jì)量UFk和UBk

Mann-Kendall法是根據(jù)UFk和UBk兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量的交叉情況識(shí)別突變點(diǎn)的。在時(shí)間序列隨機(jī)獨(dú)立的假設(shè)下，它們的計(jì)算公式如下：

其中，

將時(shí)間序列xn進(jìn)行逆時(shí)間序排列xn,xn-1,..,x1，重復(fù)以上步驟，計(jì)算出一個(gè)新的統(tǒng)計(jì)量UFk’（UF1’=0），UBk的計(jì)算公式如下：

UF值的符號(hào)表示時(shí)間序列x趨勢(shì)方向，UF大于零表示上升趨勢(shì)，反之，小于零表示下降趨勢(shì)，如果變化趨勢(shì)顯著，UF值會(huì)超過(guò)臨界顯著性直線（本研究區(qū)0.05顯著性水平，對(duì)應(yīng)的臨界值為±1.96）；對(duì)UF和UB兩個(gè)序列作隨以時(shí)間為橫坐標(biāo)的折線圖，如果兩條線在臨界線范圍內(nèi)出現(xiàn)交叉點(diǎn)，該交叉點(diǎn)即為突變時(shí)間點(diǎn)。

本文使用的氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)，選用的站點(diǎn)為昆明站。

2 實(shí)證分析

2.1 研究區(qū)域

滇池是我國(guó)著名的高原淡水湖泊，屬中國(guó)六大淡水湖之一，是西南第一大湖。滇池地處金沙江、紅河、珠江三大水系的分水嶺地帶。流域全部位于云南省昆明市境內(nèi)，涉及7個(gè)區(qū)縣，面積2920 km2。滇池呈南北向分布，位于流域中心，湖體總面積309.5 km2（1887.4 m水位），分草海和外海兩個(gè)子湖，其中外海是滇池的主體部分（見(jiàn)圖1）。滇池流域以0.7%的土地資源和0.4%的水資源承載了云南省18%的人口和23%的地區(qū)生產(chǎn)總值，流域內(nèi)的人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度劇烈，特別是20世紀(jì)80年代以來(lái)，流域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展程度不斷提高，人均GDP從1987年的0.48萬(wàn)元/人（2010年不變價(jià)）增長(zhǎng)到2015年的9.67萬(wàn)元/人，增長(zhǎng)了18倍。隨著流域經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展，滇池水質(zhì)發(fā)生了顯著變化，呈現(xiàn)出先惡化后改善的演變特征[13]。在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的不同階段，滇池水質(zhì)表現(xiàn)出差異性的響應(yīng)特征。

圖1 滇池流域地理位置

2.2 流域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展與水環(huán)境演變特征

滇池流域位于云南省省會(huì)昆明境內(nèi)，昆明的主城區(qū)均在滇池流域范圍內(nèi)，流域內(nèi)人類(lèi)活動(dòng)十分強(qiáng)烈。20世紀(jì)80年代以來(lái)，滇池流域的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展十分迅速。1987—2015年期間，滇池流域的GDP從105億元增長(zhǎng)到2658億元（2010年不變價(jià)），呈現(xiàn)顯著的指數(shù)增長(zhǎng)趨勢(shì)（圖2a）。在人口總量和城市化水平快速發(fā)展的同時(shí)，滇池流域人均GDP從1987年的702美元/人迅速增長(zhǎng)到2015年的14284美元/人，29年內(nèi)增長(zhǎng)了19倍，也表現(xiàn)為顯著的指數(shù)增長(zhǎng)趨勢(shì)（圖2b）。滇池流域人均GDP在2005年就超越了中等發(fā)達(dá)國(guó)家水平，并且仍然保持高速增長(zhǎng)趨勢(shì)?？傮w來(lái)看，經(jīng)過(guò)29年的不斷發(fā)展，滇池流域的經(jīng)濟(jì)從低收入水平跨入了高收入水平階段。

圖2 1987—2015年滇池流域GDP與人均GDP變化

在滇池流域經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的同時(shí)，滇池水環(huán)境也發(fā)生了劇烈變化，特別是威脅湖泊生態(tài)安全的營(yíng)養(yǎng)鹽水平不斷升高。從1987—2015年，滇池的高錳酸鹽指數(shù)始終維持在IV類(lèi)水質(zhì)，年際波動(dòng)劇烈（圖3a）；氨氮指標(biāo)從18世紀(jì)80年代的III類(lèi)水迅速惡化為劣V類(lèi)，直到2010年才有所改善（圖3b）；總磷指標(biāo)從1987—2010年始終保持上升趨勢(shì)，在整個(gè)研究期間為IV-劣V類(lèi)水質(zhì)（圖3c）；水污染綜合指數(shù)（內(nèi)梅羅指數(shù)）變化表明滇池水質(zhì)從1987—2009年持續(xù)惡化，隨后出現(xiàn)好轉(zhuǎn)（圖3d）。不同水污染指標(biāo)年際變化特點(diǎn)不同，污染最高和最低的出現(xiàn)時(shí)間存在差異，特別是高錳酸鹽指數(shù)的變化與其他指標(biāo)在趨勢(shì)上和極值點(diǎn)均不相同，表明湖泊水污染構(gòu)成和表現(xiàn)形式的復(fù)雜性，在進(jìn)行水環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)時(shí)，應(yīng)當(dāng)綜合不同指標(biāo)的數(shù)值?？傮w上，與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展相對(duì)應(yīng)，滇池水質(zhì)經(jīng)歷了不同的發(fā)展階段。

圖3 1987—2015年滇池湖體主要污染物指標(biāo)變化

2.3 EKC曲線拐點(diǎn)識(shí)別

根據(jù)歷年人均GDP數(shù)據(jù)和相關(guān)水質(zhì)指標(biāo)，采用2.4的擬合方程與公式優(yōu)選方法，得出滇池流域水環(huán)境EKC曲線（見(jiàn)下頁(yè)圖4）。從高錳酸鹽指數(shù)指標(biāo)看（圖4a），EKC曲線呈現(xiàn)U型+倒U型曲線形狀，最優(yōu)擬合方程為4次方程，擬合方程的可決系數(shù)達(dá)到0.51。在整個(gè)研究期限內(nèi)，高錳酸鹽指數(shù)EKC出現(xiàn)兩個(gè)拐點(diǎn)，分別是人均GDP為3284美元/人和8485美元/人。實(shí)際上在第一個(gè)拐點(diǎn)之后，高錳酸鹽指數(shù)是趨于一個(gè)平穩(wěn)的狀態(tài)。滇池的高錳酸鹽指數(shù)在人均GDP低于3284美元/人低水平階段就發(fā)生了明顯下降。造成這一現(xiàn)象的原因可能有兩個(gè)方面：一是點(diǎn)源是高錳酸鹽指數(shù)的重要來(lái)源，18世紀(jì)80年代滇池流域就開(kāi)始加大工業(yè)和城鎮(zhèn)生活污染源的治理力度，使得短期內(nèi)點(diǎn)源排放得到一定的控制[14]，從而湖體高錳酸鹽指數(shù)出現(xiàn)顯著下降；高錳酸鹽指數(shù)在濃度高時(shí)降解速率較快而低濃度時(shí)相對(duì)較慢可能是造成3284美元/人拐點(diǎn)后變化不顯著的原因。氨氮、TP、內(nèi)梅羅指數(shù)的EKC表現(xiàn)為典型的倒U型曲線，最優(yōu)擬合方程均為三次方程（圖4b至圖4d）。根據(jù)擬合方程，判斷出三種污染指標(biāo)對(duì)應(yīng)的拐點(diǎn)分別為4979美元/人，4118美元/人和4168美元/人。氨氮和TP的拐點(diǎn)較為接近，說(shuō)明氮磷污染對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的響應(yīng)較為一致，其中氨氮的拐點(diǎn)人均GDP略高于總磷，表明氨氮控制效果對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的響應(yīng)相對(duì)遲緩。與高錳酸鹽指數(shù)比較可以發(fā)現(xiàn)，氮磷的EKC拐點(diǎn)明顯落后于高錳酸鹽指數(shù)，可能的原因是氮磷的重要來(lái)源是難以控制的非點(diǎn)源，特別是農(nóng)業(yè)和城市面源。雖然點(diǎn)源控制措施也有一定的削減效果，但對(duì)高錳酸鹽指數(shù)和氮磷的削減率也是不一樣的。以2007年為例，滇池流域8個(gè)污水處理廠與船房河、大清河兩個(gè)截污泵站對(duì)COD入湖削減率高達(dá)72.6%，但對(duì)TP和TN削減率相對(duì)較低，僅為63.1%和46.2%[15]。一般認(rèn)為，環(huán)境庫(kù)茨涅茨曲線轉(zhuǎn)折點(diǎn)是人均GDP在4000～5000美元左右[16]，基于內(nèi)梅羅指數(shù)得出的拐點(diǎn)和氮、磷指標(biāo)得出的拐點(diǎn)均在此范圍內(nèi)，滇池流域的水環(huán)境EKC曲線符合典型EKC特征。

圖4 滇池流域人均GDP與水污染EKC關(guān)系

2.4 EKC曲線拐點(diǎn)影響因素分析

傳統(tǒng)的EKC曲線研究多是對(duì)比經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與污染物排放量之間的關(guān)系，而湖泊水環(huán)境的影響因素較多，相對(duì)于污染物排放量，中間的污染物入湖過(guò)程和湖體生化反應(yīng)過(guò)程也會(huì)影響湖體水質(zhì)濃度。在眾多影響因素中，氣象因素對(duì)污染物入湖過(guò)程影響較大，控制著非點(diǎn)源的入湖量。本文選擇降雨和氣溫兩個(gè)對(duì)非點(diǎn)源入湖過(guò)程和水體生化過(guò)程有重要影響的氣象因素，采用Mann-Kendall突變檢驗(yàn)法分析氣象因子的變化趨勢(shì)與突變特征，結(jié)果如圖5所示。從年降雨看，1987-2015年期間滇池流域在2008年發(fā)生了一次由上升向下降轉(zhuǎn)變的突變過(guò)程，與滇池的氨氮和TP濃度突降時(shí)間（2009年）一致（圖3）。由于面源入湖的主要驅(qū)動(dòng)力是降雨，降雨量的減少有利于面源入湖負(fù)荷的下降；此外，降雨強(qiáng)度下降對(duì)城市下水管道的沖刷強(qiáng)度也會(huì)下降，進(jìn)一步減少入湖負(fù)荷。氣溫的突變點(diǎn)發(fā)生在1996年，經(jīng)歷了一次氣溫升高的突變，但突變時(shí)間點(diǎn)與水質(zhì)突變點(diǎn)關(guān)聯(lián)不顯著，無(wú)法判斷其影響?？傮w來(lái)看，滇池流域的降雨量突變可能對(duì)氮磷濃度下降有一定影響，從而造成EKC突變點(diǎn)的提前。

圖5 1987—2015年滇池流域年降雨量（a）與年均氣溫（b）突變檢驗(yàn)

3 結(jié)論

（1）1987—2015年滇池流域經(jīng)濟(jì)從低收入水平跨入高收入水平，滇池氮磷濃度也發(fā)生了先惡化后改善的階段性變化特征，呈現(xiàn)典型的EKC變化特征。

（2）不同水環(huán)境指標(biāo)的EKC形狀有所差異，高錳酸鹽指數(shù)EKC呈現(xiàn)U型+倒U型形狀，氨氮、TP、內(nèi)梅羅指數(shù)的EKC表現(xiàn)為典型的倒U型曲線?；诰C合污染指數(shù)，滇池流域水環(huán)境EKC出現(xiàn)拐點(diǎn)的人均GDP為4168美元/人。

（3）流域降雨量在2008年發(fā)生了一次下降突變過(guò)程，與滇池的氨氮和TP濃度突降時(shí)間一致。流域的降雨量突變可能對(duì)氮磷濃度下降有一定影響，從而造成EKC突變點(diǎn)的提前。今后研究應(yīng)考慮如何將氣象效應(yīng)剔除。

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