洛桑卓嘎 四郎措姆 格桑卓嘎 旦增克珠 洛桑

(1.拉薩市氣象臺，西藏 拉薩 850000；2.米林縣氣象局，西藏 林芝 860500)

隨著工業(yè)化和城市化進(jìn)程不斷推進(jìn)，近幾年全國范圍內(nèi)各大城市均出現(xiàn)環(huán)境空氣污染問題，城市空氣質(zhì)量問題愈發(fā)嚴(yán)重，日益引起社會廣泛關(guān)注。西藏和平解放70年來，拉薩市經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展成就顯著，城市化建設(shè)步伐不斷加快，但伴隨著工業(yè)和交通等基礎(chǔ)設(shè)施大力建設(shè)以及燃油機(jī)動車保有量的大幅增加，對城市環(huán)境空氣質(zhì)量也造成一定影響；再加上全球變暖背景下，青藏高原天氣氣候系統(tǒng)變化明顯，也給城市空氣污染問題帶來不確定影響，因此，對拉薩市環(huán)境空氣質(zhì)量的評價(jià)研究工作十分必要。目前，國內(nèi)外許多學(xué)者在環(huán)境空氣質(zhì)量這一領(lǐng)域的研究工作取得了較大進(jìn)展，如付強(qiáng)等[1]研究了主成分分析在環(huán)境空氣質(zhì)量評價(jià)中的應(yīng)用；黃戰(zhàn)勝等[2]對寶雞市近年來大氣質(zhì)量變化趨勢進(jìn)行了分析；李冰月、周新宇等[3]以北京白塔寺街區(qū)為例基于主成分分析法對歷史文化保護(hù)區(qū)的空氣質(zhì)量進(jìn)行評價(jià)；張春輝等[4]對2003—2014年貴陽市環(huán)境空氣質(zhì)量變化趨勢進(jìn)行了分析；劉萍等[5]基于主成分分析法對空氣質(zhì)量評價(jià)方法進(jìn)行了研究；祝新明等[6]對2014—2018年桐鄉(xiāng)市環(huán)境空氣中6個(gè)主要指標(biāo)完成評價(jià)分析；韓卓等[7]基于AHP模型對西安市大氣質(zhì)量進(jìn)行了評價(jià)分析；程濤等[8]基于小波分析法對上海市環(huán)境空氣質(zhì)量變化及與氣象的關(guān)系進(jìn)行研究。本文借鑒上述文章的分析研究方法，主要使用主成分分析法對2014—2020年拉薩市的空氣質(zhì)量進(jìn)行評價(jià)分析，并利用Spearman秩相關(guān)系數(shù)法對2014—2020年拉薩市的6類污染物變化趨勢進(jìn)行分析。

1 資料來源及方法

1.1 數(shù)據(jù)說明

本文所用的資料為2014—2020年拉薩市環(huán)境監(jiān)測站的6類空氣污染物的逐日濃度值數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)來源于天氣后報(bào)網(wǎng)站上的空氣質(zhì)量相關(guān)數(shù)據(jù)，該網(wǎng)站上的數(shù)據(jù)均來源于國家環(huán)境監(jiān)測總站，因此數(shù)據(jù)真實(shí)有效。

1.2 分析方法

本文主要使用主成分分析和Spearman秩相關(guān)系數(shù)法(Daniel趨勢檢驗(yàn)方法)兩種分析方法。

主成分分析(PCA)是1901年由卡爾·皮爾遜發(fā)明的一種統(tǒng)計(jì)方法，它使用正交變換將一組可能相關(guān)變量(實(shí)體，每個(gè)實(shí)體具有不同的數(shù)值)的觀察值轉(zhuǎn)換為一組稱為主成分的線性不相關(guān)變量的值。主成分分析是最簡單的基于特征向量的多元分析，它通過降維技術(shù)，客觀處理各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，使評價(jià)結(jié)果更加客觀。本文主要使用SPSS22.0進(jìn)行主成分分析。

黨的十八大提出“五位一體”建設(shè)布局，將生態(tài)文明建設(shè)和經(jīng)濟(jì)、政治、文化、社會建設(shè)放在同等重要的位置。水資源保護(hù)是生態(tài)環(huán)保的重要內(nèi)容，引起全社會的高度關(guān)注。水污染防治行動計(jì)劃在其首要任務(wù)“全面控制污染物排放”里，除了控制工業(yè)污染、城鎮(zhèn)生活污染、農(nóng)業(yè)農(nóng)村污染外，明確了要加強(qiáng)船舶港口污染控制?！端廴痉乐涡袆佑?jì)劃實(shí)施情況考核規(guī)定（試行）》已將“船舶港口污染控制”納入政府考核體系，考核本地區(qū)港口和船舶污染物接收、轉(zhuǎn)運(yùn)及處置方案的編制情況和方案建設(shè)內(nèi)容完成的進(jìn)度。

本文對空氣污染物的變化趨勢分析主要采用Spearman秩相關(guān)系數(shù)法(Daniel趨勢檢驗(yàn)方法)利用天氣后報(bào)所提供的日平均數(shù)據(jù)求出各污染物的年平均濃度進(jìn)行趨勢變化分析。

2.3 提高了作為住院醫(yī)生的整體素質(zhì) 我院在2014年和2015年這兩年連續(xù)開展住院醫(yī)師系統(tǒng)培訓(xùn)工作，通過培訓(xùn)，住院醫(yī)師的臨床技能動手能力和臨床思維分析能力比沒參加住院醫(yī)師系統(tǒng)培訓(xùn)工作的醫(yī)師明顯提高。參加國家統(tǒng)一執(zhí)業(yè)醫(yī)師考試的成績：2014年14人參加，13人通過，2015年11人參加，10人通過，兩年的通過率達(dá)92%；2012年4人參加，2人通過，2013年4人參加，2人通過，2016年9人參加，4人通過，三年的通過率僅47%，見表1。對兩組參加考試人員的通過率χ2檢驗(yàn)，χ2=10.572，P=0.001，經(jīng)系統(tǒng)培訓(xùn)后的醫(yī)生參加國家統(tǒng)一執(zhí)業(yè)醫(yī)師考試的通過率明顯提高。

取得重大勘探發(fā)現(xiàn)尤其是前沿領(lǐng)域的勘探突破是每個(gè)石油公司追求的目標(biāo)，但勘探天然伴隨著風(fēng)險(xiǎn)，而國際大石油公司大都實(shí)行規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)格資本支出原則。在此種情形下，國際大石油公司采取自身尋求油氣發(fā)現(xiàn)，以及在已有油氣發(fā)現(xiàn)的前沿領(lǐng)域?qū)で笤缙诳焖偾腥胂嘟Y(jié)合的方式。這可以看作做是大石油公司在高風(fēng)險(xiǎn)前沿領(lǐng)域平衡效益與風(fēng)險(xiǎn)的策略。大部分國際大石油公司采取這種策略，只有埃尼采取進(jìn)攻策略，追求在前沿領(lǐng)域通過自己勘探實(shí)現(xiàn)油氣發(fā)現(xiàn)。

2014—2020年拉薩市區(qū)O3、NO2、PM10、PM2.5、SO2、CO的年均濃度值(表5)(單位：NO2、PM10、PM2.5為μg/m3；O3、SO2、CO為mg/m3)

通過以上步驟我們已經(jīng)獲得了兩個(gè)主成分的特征向量值，因此我們可以求出兩個(gè)主成分的得分，并利用綜合評分法求出空氣質(zhì)量綜合評價(jià)表(表4)。

將秩相關(guān)系數(shù)γs的絕對值同Spearman秩相關(guān)系數(shù)統(tǒng)計(jì)表中的臨界值Wp進(jìn)行比較。|γs|>Wp則表明變化趨勢有顯著意義。如果γs是負(fù)值，則表明在評價(jià)時(shí)段內(nèi)有關(guān)統(tǒng)計(jì)計(jì)量指標(biāo)呈下降或好轉(zhuǎn)趨勢；如果γs為正值，則表明在評價(jià)時(shí)段內(nèi)有關(guān)統(tǒng)計(jì)計(jì)量指標(biāo)變化呈上升或加重趨勢。|γs| ≤Wp則表明變化趨勢沒有顯著意義，說明在評價(jià)時(shí)段內(nèi)空氣質(zhì)量變化穩(wěn)定或平穩(wěn)。

2 結(jié)果及評價(jià)

2.1 空氣質(zhì)量評價(jià)

從表3可以看出：主成分1與所有污染物呈正相關(guān)關(guān)系，而其中PM2.5、PM10的特征向量的絕對值較大，其中PM2.5的值最大，因此PM2.5為首要污染物。主成分2與PM2.5、PM10、NO2呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，與SO2、CO、O3呈正相關(guān)關(guān)系，并且SO2、NO2、CO的特征向量絕對值較大，其中NO2的特征向量最大，為首要污染因子。

晨起未及時(shí)排尿：睡了一晚上，要及時(shí)把尿液排出，因?yàn)樗鼈兌逊e大量毒素。人體五臟都是相互影響的，喜歡憋尿不及時(shí)排尿的人，除了容易患上泌尿系統(tǒng)疾病、腎病之外，毒素的大量聚積都要跟負(fù)責(zé)解毒的肝臟聯(lián)系起來，進(jìn)而影響肝臟健康。

表1 相關(guān)系數(shù)矩陣

表2 解釋總方差

通常線性相關(guān)系數(shù)大于0.7說明線性相關(guān)較高，并且越接近1越相關(guān)。從表1可以看出，PM2.5與NO2、PM10的相關(guān)性較大，SO2與CO的相關(guān)性較大。

重構(gòu)后對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖8所示。求得最優(yōu)解斷開的支路為：7-8，9-10，14-15，32-33，25-29，此時(shí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的網(wǎng)損為129.830 9 kW。

當(dāng)特征值大于1且累計(jì)方差貢獻(xiàn)率超過80%則表明主成分的解釋力度足以代替原來指標(biāo)的解釋力度。從表2中可以看出：成分1和成分2的特征值分別為3.409和1.589，并且累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到83%，并且成分1的特征值大于成分2，因此在這兩個(gè)主成分中成分1為主導(dǎo)成分。

本文主要通過主成分分析法對2014—2020年期間拉薩市的6類監(jiān)測污染物年濃度值進(jìn)行評價(jià)，經(jīng)過分析得出污染物的KMO和Bartlett的檢驗(yàn)結(jié)果，并顯示Bartlett球形檢驗(yàn)的顯著性P值為0.00，小于0.05，說明數(shù)據(jù)適合做因子分析，并得出污染物之間相關(guān)系數(shù)矩陣(表1)、解釋總方差表(表2)、成分矩陣表(表3)、拉薩市2014—2020年環(huán)境空氣質(zhì)量綜合評價(jià)表(表4)。

表3 成分矩陣

BIM技術(shù)在施工階段的應(yīng)用主要體現(xiàn)在造價(jià)控制上。首先，在施工階段承包方往往會依據(jù)施工進(jìn)度來計(jì)算工程量，但是這一過程存在著延遲，使得工程量的核算結(jié)果與實(shí)際工程量之間出現(xiàn)差異，不僅難以保障造價(jià)核算的精確度，還會造成資源浪費(fèi)。而在施工過程中使用BIM技術(shù)，優(yōu)秀的建模能力和可視性能夠簡化施工流程，更好地幫助施工團(tuán)隊(duì)編制核算工程量；其次，BIM技術(shù)應(yīng)用可以在施工過程中跟蹤市場行情變化，及時(shí)將材料價(jià)格、運(yùn)輸價(jià)格變動及機(jī)械使用費(fèi)用數(shù)據(jù)編輯在模型中，有利于施工方進(jìn)行動態(tài)維護(hù)。最后，BIM技術(shù)能夠通過自帶的績效和費(fèi)用核算功能對工程造價(jià)進(jìn)行及時(shí)分析，幫助施工團(tuán)隊(duì)規(guī)避費(fèi)用偏差。

傳統(tǒng)的教學(xué)模式下，教師在課堂中大多以填鴨式的教學(xué)方法展開授課，在一定程度上忽略了學(xué)生的主體性，容易影響學(xué)生對于數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)的積極性，導(dǎo)致目前小學(xué)數(shù)學(xué)教學(xué)中存在一些問題，大部分小學(xué)生不能高效的學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)知識，甚至有些學(xué)生對數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)具有反感心理。隨著我國教育的不斷發(fā)展，體驗(yàn)式學(xué)習(xí)方法逐漸得到學(xué)科教學(xué)的應(yīng)用，如何在教學(xué)中合理應(yīng)用體驗(yàn)式學(xué)習(xí)方法成為小學(xué)數(shù)學(xué)教師所面臨的關(guān)鍵問題，對于教學(xué)水平的提高具有積極意義。

表4 拉薩市2014—2020年環(huán)境空氣質(zhì)量綜合評價(jià)表

年際變化是對2014—2020年的PM10、PM2.5、SO2的年最大日均濃度、年最小日均濃度、年平均日均濃度值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)并計(jì)算秩相關(guān)系數(shù)，可得出PM10的γaverage=-0.9