安貝貝 ，汪小艷，劉蘭玉，張洪川

(重慶市生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心，重慶 401147)

前 言

根據(jù)《國務(wù)院辦公廳關(guān)于印發(fā)第二次全國污染源普查方案的通知》(國辦發(fā)〔2017〕82號)，每10年1次的全國污染源普查在2018年正式拉開帷幕，調(diào)查基數(shù)為2017年年度資料。第二次全國污染源普查是落實(shí)污染源普查的重大國情調(diào)查，也是加快推進(jìn)生態(tài)環(huán)境建設(shè)的重要基礎(chǔ)性工作[1]。第二次污染源普查獲得大量的污染源信息資料，如何利用這些信息資料結(jié)合重慶市工業(yè)污染源分布狀況、污染物排放情況，分析工業(yè)源對區(qū)域環(huán)境污染規(guī)律的影響是污染源普查數(shù)據(jù)的重要應(yīng)用之一[2]。

本文應(yīng)用SPSS軟件多元統(tǒng)計(jì)分析中的因子分析方法找出區(qū)域環(huán)境影響因子，利用聚類分析方法直觀反映區(qū)域環(huán)境污染狀況，結(jié)合重慶市工業(yè)源普查數(shù)據(jù)的時(shí)空分布和行業(yè)分布特征，初步研究工業(yè)源對區(qū)域環(huán)境的影響特征，為精化化污染管控提供數(shù)據(jù)支撐。

1 工業(yè)污染物對區(qū)域環(huán)境質(zhì)量影響主控因素分析

從現(xiàn)有眾多環(huán)境質(zhì)量影響因素中篩選出少數(shù)主要、有代表性的指標(biāo)，利用SPSS中的因子分析，將眾多影響因素降維成少數(shù)幾個相互獨(dú)立的綜合指標(biāo)，再根據(jù)這些綜合指標(biāo)來分析環(huán)境質(zhì)量，是一種十分合理有效的數(shù)學(xué)方法[3～5]。

根據(jù)區(qū)域環(huán)境質(zhì)量的實(shí)際情況、區(qū)縣定位和因子分析的思路和基本要求，遵循系統(tǒng)性、科學(xué)性、動態(tài)性、可行性、整體性、數(shù)據(jù)易獲取性等基本原則，選取重慶市39個區(qū)縣的1萬多家廢水污染源，3萬多家廢氣污染源為樣本，采用工業(yè)污染物的二氧化硫、氮氧化物、顆粒物、揮發(fā)性有機(jī)物、化學(xué)需氧量、氨氮、總氮排放量等7個參數(shù)作為分析變量，探索工業(yè)污染源對區(qū)域環(huán)境質(zhì)量的影響主控要素。

1.1 主控因子個數(shù)的確定原則及方法

首先驗(yàn)證數(shù)據(jù)是否能夠用于因子分析，根據(jù)KMO和Bartlett的檢驗(yàn)結(jié)果及Kaiser給出的常用KMO度量標(biāo)準(zhǔn)：所選擇的7個變量的KMO值為0.663>閾值0.5。此外Sig=0.000<0.01，認(rèn)為相關(guān)系數(shù)矩陣不為單位陣，說明所選擇的7個變量間存在相關(guān)關(guān)系，適合做因子分析。

采用主成分分析法且特征值大于1的原則進(jìn)行公共因子的提取，利用SPSS軟件分析得出相關(guān)矩陣的特征值和累計(jì)貢獻(xiàn)率，見表1。

表1 因子的方差貢獻(xiàn)率Tab.1 Variance contribution rate of factor (%)

從表1中可以看出只有兩個因子的特征值大于1，且前兩個因子的特征值占總特征值的74.327%。因此，本文擬選定前兩個因子作為主控因子。

1.2 主控因子解釋

采用Kaiser標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法做進(jìn)一步處理，得到如表2的旋轉(zhuǎn)成分矩陣。從旋轉(zhuǎn)后的因子載荷中可以看出：第一個因子F1上，變量二氧化硫、氮氧化物、顆粒物、揮發(fā)性有機(jī)物的載荷分別達(dá)到了0.840、0.896、0.789和0.766，第二個因子F2上變量化學(xué)需氧量、氨氮、總氮的載荷分別為0.300、0.861和0.763。根據(jù)實(shí)際情況，F(xiàn)1可以解釋為廢氣污染因子，F(xiàn)2可以解釋為廢水污染因子。

表2 旋轉(zhuǎn)成分矩陣Tab.2 Rotation component matrix (t)

1.3 因子得分

為進(jìn)一步反映區(qū)域環(huán)境質(zhì)量影響的空間分布規(guī)律，以重慶市39個區(qū)縣為樣本，對各地區(qū)樣本在各個因子上的得分進(jìn)行計(jì)算，用公因子代替觀測變量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，計(jì)算出因子得分表如表3所示。

表3 因子得分表Tab.3 The table of factor score

續(xù)表3

2 區(qū)域環(huán)境污染分布規(guī)律

為更直觀反映重慶市工業(yè)源環(huán)境污染狀況，找尋出區(qū)域環(huán)境污染分布規(guī)律，現(xiàn)對因子分析結(jié)果F1和F2得分進(jìn)行聚類分析，在聚類分析過程中采用系統(tǒng)聚類法的組間鏈接法，距離測度采用歐式距離，得到如圖1的聚類分析樹狀圖。

圖1 聚類分析樹狀圖Fig.1 Cluster analysis tree diagram.

結(jié)合各區(qū)縣工業(yè)污染物的排放量情況，可以將全市39個區(qū)縣分成4組：萬州區(qū)一組；綦江區(qū)、長壽區(qū)、江津區(qū)一組；涪陵區(qū)、永川區(qū)、合川區(qū)一組；其余區(qū)縣為一組。

3 工業(yè)污染源排放特征

重慶市第二次污染源普查工業(yè)污染源4.7萬家，其中工業(yè)廢氣污染源3.4萬家，工業(yè)廢水污染源1.3萬家。

3.1 工業(yè)污染源排放空間分布特征

3.1.1 工業(yè)污染源廢氣排放空間分布特征

江津區(qū)、長壽區(qū)、綦江區(qū)工業(yè)源廢氣排放量占全市工業(yè)源廢氣排放量的10.6%。工業(yè)污染源二氧化硫排放主要集中在江津區(qū)、長壽區(qū)、綦江區(qū)、秀山土家族苗族自治縣和涪陵區(qū)，占全市二氧化硫排放量的53.8%；工業(yè)污染源氮氧化物排放主要集中在綦江區(qū)、江津區(qū)、合川區(qū)、長壽區(qū)和涪陵區(qū)，占全市氮氧化物排放量的46.5%；工業(yè)污染源顆粒物排放主要集中在江津區(qū)、合川區(qū)、綦江區(qū)、北碚區(qū)和長壽區(qū)，占全市顆粒物排放量的47.6%；工業(yè)源揮發(fā)性有機(jī)物主要集中在長壽區(qū)、江津區(qū)、涪陵區(qū)、兩江新區(qū)和璧山區(qū)，占全市揮發(fā)性有機(jī)物排放量的54.1%。如圖2所示。

圖2 工業(yè)源廢氣排放量分布圖Fig.2 Distribution map of industrial exhaust gas emissions

3.1.2 工業(yè)污染源廢水排放空間分布特征

綦江區(qū)、長壽區(qū)、永川區(qū)的工業(yè)源廢水排放量占全市工業(yè)源廢水排放量的38.9%。工業(yè)源氨氮排放量主要集中在萬州區(qū)、北碚區(qū)和永川區(qū)，占全市氨氮排放量的50.3%；工業(yè)源總氮排放量主要集中在萬州區(qū)、涪陵區(qū)和永川區(qū)，占全市總氮排放量的54.1%；工業(yè)源化學(xué)需氧量排放量主要集中在合川區(qū)、永川區(qū)、墊江縣、九龍區(qū)、江津區(qū)和長壽區(qū)，約占全市化學(xué)需氧量排放量的42.3%。如圖3所示。

圖3 工業(yè)源廢水排放量分布圖Fig.3 Distribution map of industrial waste water emissions

3.2 行業(yè)分布特征

工業(yè)源二氧化硫、氮氧化物、顆粒物排放主要集中在非金屬礦物制品業(yè)、電力、熱力生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)、黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)、有色金屬冶煉和壓延加工業(yè)等十大行業(yè)，排放量合計(jì)分別占所有行業(yè)的93.3%和 96.9%和89.8%，工業(yè)源揮發(fā)性有機(jī)物主要集中在化學(xué)原料和化學(xué)制品制造業(yè)、汽車制造業(yè)、印刷業(yè)、造紙業(yè)、橡膠等行業(yè)，排放量合計(jì)占所有行業(yè)的67.3%。

工業(yè)源化學(xué)需氧量、氨氮和總氮排放最多的行業(yè)集中在化學(xué)原料和化學(xué)制品制造業(yè)、農(nóng)副食品加工業(yè)、造紙和紙制品業(yè)、食品制造業(yè)等十大行業(yè)，排放量合計(jì)分別占所有行業(yè)的89.6%、94.2%和87.2%。

4 區(qū)域環(huán)境污染分布規(guī)律

結(jié)合因子分析所得到的綜合因子得分、聚類樹分類及全市工業(yè)源排放空間分布、行業(yè)分布特征，可以進(jìn)一步分析得出區(qū)域環(huán)境污染分布規(guī)律：

4.1 萬州區(qū)受工業(yè)源廢水污染影響較大

從工業(yè)源廢水總氮、氨氮、化學(xué)需氧量排放量來看，在全市范圍內(nèi)，萬州區(qū)工業(yè)廢水中總氮排放量最高、氨氮排放量較高，工業(yè)廢水污染物排放較大，因此萬州區(qū)主要是工業(yè)源廢水污染。

4.2 綦江區(qū)、長壽區(qū)和江津區(qū)受工業(yè)源廢氣污染影響較大

從工業(yè)源廢氣排放空間分布特征及行業(yè)排放分布特征分析，江津區(qū)工業(yè)廢氣中顆粒物排放量最多，綦江區(qū)10家電力、熱力生產(chǎn)和工業(yè)企業(yè)和12家有色金屬冶煉和壓延加工企業(yè)、長壽區(qū)11家黑色金屬冶煉和壓延加工企業(yè)和85家化學(xué)原料和化學(xué)制品制造企業(yè)、江津區(qū)電力、熱力生產(chǎn)和工業(yè)企業(yè)、非金屬礦物制造業(yè)排放的二氧化硫和氨氮數(shù)量較大，因此綦江區(qū)、長壽區(qū)和江津區(qū)受工業(yè)源廢氣污染較大。

4.3 涪陵區(qū)、永川區(qū)、合川區(qū)是工業(yè)源廢水、廢氣復(fù)合型污染

從全市工業(yè)源廢水、廢氣排放空間分布特征及行業(yè)排放分布特征來看，涪陵區(qū)43家化學(xué)原料和化學(xué)制品制造企業(yè)和10家醫(yī)藥制造企業(yè)、永川區(qū)的38家造紙和紙制品企業(yè)、合川區(qū)農(nóng)副食品加工企業(yè)、食品制造業(yè)企業(yè)化學(xué)需氧量和氨氮排放量較大；涪陵區(qū)、永川區(qū)、合川區(qū)電力、熱力生產(chǎn)和工業(yè)企業(yè)和非金屬礦物制品企業(yè)較多，排放的二氧化氮和氮氧化物較多，因此涪陵區(qū)、永川區(qū)、合川區(qū)主要是工業(yè)源廢水、廢氣污染復(fù)合型污染。

4.4 其他32個區(qū)縣受工業(yè)源影響不顯著

其他32個區(qū)縣的工業(yè)源廢水、廢氣特征污染物排放量相對較少，受工業(yè)源的影響不很顯著。

5 結(jié) 語

利用SPSS軟件中的因子分析和聚類分析方法找出工業(yè)源影響區(qū)域環(huán)境質(zhì)量的廢水、廢氣兩個因子，并通過聚類分析客觀反映出重慶市工業(yè)源區(qū)域環(huán)境污染分布。由于重慶市各行政區(qū)縣社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異較大，因此區(qū)域工業(yè)污染控制也應(yīng)因地制宜、分區(qū)執(zhí)行。下一步將針對重點(diǎn)區(qū)域開展污染溯源分析，在科學(xué)治污、精確施策上加大力度。