浅谈雾霾成因的有效分析方法与应用

秦昊洋

(中山大学 地球科学系，广东 广州 510275)

【理工园地】

浅谈雾霾成因的有效分析方法与应用

秦昊洋

(中山大学 地球科学系，广东 广州 510275)

本文在简述雾霾多种形成因素的基础上，重点对因子分析法和主成分分析法在探索雾霾成因分析的有效途径中所起作用进行了解读。并以安徽某化工厂区空气质量监测数据为例，进行因子分析，从而快速得出不同区域的空气质量评价结果及其主要污染物。最后，对我国不同地区及不同时期雾霾成因的有效分析进行了一定的思考。

雾霾成因；因子分析法；主成分分析法

2013年以来，雾霾影响之广，危害之大，前所未有。据中国气象总局报告，全国平均雾霾天数创52年来之最。马年春节期间全国有74个城市PM2.5最大超标4.7倍。雾霾天气极易引发呼吸道、心血管疾病，诱发肺癌。其严重危害已引起国家的高度重视和全民的关注，今年我国首次将雾霾天气纳入自然灾情通报范围，对其成因的分析及治理成为当务之急。

一、雾霾及其形成原因

雾和霾是气象概念。雾是由大量悬浮在近地面空气中的微小水滴或冰晶组成的气溶胶系统，这种乳白色的水汽凝结物会使水平能见度小于1．0 km。霾是由灰尘、硫酸、硝酸、有机碳氢化合物等大量极细微的干尘粒均匀的浮游在空中造成的，使水平能见度小于10．0 km。雾与霾的区别在于霾发生时相对湿度不大，而雾发生时则接近饱和。[1]当空气中的灰尘、二氧化硫和氮氧化物等颗粒物所组成的气溶胶系统遇上湿度、水汽充足的气候条件时就会形成雾霾。因此，雾霾天气是一种大气污染状态，大气中各种可吸入颗粒物的含量，如：PM2.5，PM10浓度是衡量雾霾危害程度的主要指标。

雾霾自古就有。人类传统的耕种、取暖以及自然界中火山、地震等因素都会造成雾霾，一般会很快消散并不会频繁出现。但随着社会发展，污染物排放量日益增大，已难以依靠大气圈的自我净化能力予以排除，雾霾天气不断累积、加重。其形成因素通常有以下几类：

1．地理环境因素。

(1)地质地貌因素。我国有世界上最大的黄土高原地区，其特有的黄土地貌最易生成颗粒性扬尘微粒，它能通过风力搬运作用在大气中长途传输，并与空气中的二氧化硫、氮氧化物形成气溶胶造成雾霾。

(2)地质活动。包括火山、地震等。火山所释放的水蒸汽、二氧化硫等气体，以及火山内部的有机物燃烧所放出的浓烟都会成为雾霾的条件。

2.大气气候因素。

(1)湿度饱和的程度。

大气颗粒物经化学反应形成的气溶胶在水汽凝结剧烈、空气湿度大的条件下会吸水膨胀产生凝固，导致雾霾持续累积。

(2)静稳天气。当大气层稳定，空气在各个方向的流动性很低，且无降水时，污染物在短时间内会大范围积累形成霾。

(3)大气逆温层的形成。由太阳短波辐射引起的高空大气温度高于低空形成逆温层，使得空气下沉，流动性降低。

(4)城市热岛效应。由于空气流通不畅与周边地区有较大温差，进而形成局部空气环流，使污染物不断聚集在城市上空。

3.人类活动因素。

雾霾的主要成分如：二氧化硫、氮氧化物、可吸入颗粒物等与人类活动密不可分。

(1)以煤炭为主的化石燃料燃烧。我国北方供暖、工业、水电等能源动力多数仍来自煤炭，且欠缺废气回收技术。煤炭燃烧时会将大量硫化物排入大气，并形成粉尘。

(2)机动车、船的尾气排放的氮氧化物和可吸入颗粒物。

(3)工业喷涂所形成的环烷烃排入大气。

(4)建筑工地扬尘。

上述这些可吸入颗粒物、二氧化硫和氮氧化物正是雾霾形成的直接原因。

二、探索雾霾成因的有效分析方法及应用

雾霾的成因如此之多，要想全面应对，一次性解决难度较大，尤其是对地质活动及一些气候条件因素目前仍无法控制。但是，针对造成雾霾的三大空气污染物(可吸入颗粒物、硫化物以及氮氧化物)原因则可以人为地进行重点治理。另外，由于不同地区可吸入颗粒物的组成成分差异较大，其污染程度也有所不同，如果能够找到一种方法，快速有效地从大量的空气质量监测数据中分析得到污染物的主成分以及造成雾霾的主因素，就能提出有针对性的治理方案。

应用统计学中的因子分析方法，通过对多因子影响下的数据进行主成分分析，即可以有效地达到这一目标。因子析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。其基本思想是将观测变量进行分类，将相关性较高、联系比较紧密的分在同一类中，而不同类变量之间的相关性则较低；每一类变量代表了一个基本结构，即公共因子。对于所研究的问题试图用最少个数的不可测的公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。将此法用于雾霾形成主因的分析中，原本大量庞杂，种类繁复的监测数据就能够快速的进行分类，并从中挑选出形成雾霾的“主要矛盾”，从而为解决方案的提出提供参考。

1．因子分析方法的基本原理：

设X1，X2，Xp 为p 个分析变量，每个变量具有n 个数据，可以构成一个n*P的数据矩阵：

数据矩阵 载荷矩阵

通过标准化和降维处理，p个变量可以综合成m 个新指标F1，F2，……，Fm，则变量X 可有Fm 线性表示出：X=LF+ε式中，F 为公共因子矩阵，ε为单一因子，L为载荷矩阵(上图所示)：

在因子分析中，公共因子可以表示为各原始变量的线性组合，通过解释公共因子，更有利于描述对象的共有性质。再通过因子旋转的方法，使公因子上具有更大的载荷，使其综合一般因子的特性，在解决问题时则更加具有代表性。[2]

2.案例说明：

应用SPSS数学软件，现以安徽某化工厂区周边地区的空气质量检测数据为例进行因子分析。将厂区按工厂数量分为8个区域，设立 8个取样点，每日4次同时抽取大气样本，测定大气中含有的6种气体浓度，前后4天，每个取样点每种气体实测16次，计算每个取样点每种气体的平均浓度。

以上表数据为基础，对各变量的均值与方差/标准差进行分析统计，并进行因子分析适度性检验。采用KMO和Bartlett球度检验方式(KMO的值越接近于1。则所有变量间的简单相关系数平方和远大于偏相关系数平方和，则越适合于作因子分析。一般地，KMO>0.9非常适合, 0.7

表1中，KMO检验值为0.770大于0.7小于0.9, 一般适合于因子分析。再由Bartlett球度检验方式可得sig0.008<0.05，可知各变量的独立性假设不成立。故因子分析的适用性检验通过。

表1 KMO 和 Bartlett 的检验

表2.对分析结果进行因子提取旋转。表中初始特征值描述的是因子分析初始解对原有变量总体描述情况。提取平方和载入是从初始解中按照一定标准(特征值大于1)提取两个公因子后对原有变量总体的描述情况。

表2 解释的总方差

由表中数据可以发现前两个因子所占有的方差贡献值达到了75%，因此选前两个因子描述空气质量的总体水平。

以主成分分析法提取2个公因子后，根据最终解计算出变量共同度。变量共同度表示各变量中所含信息能被提取出的这两个公因子所表示的程度。除了“氯化氢”以外的各变量表示程度都在60%以上，因此这两项公因子对各项空气指标的解释能力是比较强的。之后再按照极大方差法对因子载荷矩阵进行旋转迭代，就能够清晰直观的观察出不同变量对于公因子的贡献度大小和影响程度。

表3 成份得分系数矩阵

提取方法 :主成份。 旋转法 :具有 Kaiser 标准化的正交旋转法。 构成得分。

表3.因子得分矩阵以及协方差矩阵。计算因子得分函数：

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

由表中数据可以看出，第一公因子在氯、环氧氯丙烷的变量上都有较大载荷，主要表现在空气中氯化物的综合影响。第二公因子在环己烷和二氧化硫两个变量上有较大载荷。

SPSS根据这2个因子得分函数，自动计算2个因子得分，并将2个因子得分作为新变量，保存到数据编辑窗口中(分别为FAC1_1，FAC2_1)如下表所示：

两个公因子分别从不同方面反映了该化工厂不同区域的空气质量综合评价，按各公因子对应的方差贡献率为权系数计算如下综合统计量：

F=A1/(A1+A2) F1 + A2/(A1+A2) F2 (其中A1,A2为两个公因子的特征值)

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

=0.599*F1+0.401*F2

最终再用SPSS程序计算综合因子得分(得分公式为0.599*FAC1_1+0.401*FAC2_1)，按照由大到小的顺序排序后，得到如表5的最终得分表(FINAL SCORE)

分析结果：1.可快速得出对不同厂区空气质量的评价结果。从上表数据对比出这8个厂区附近空气质量的好坏(得分越高则说明空气质量越差)，第6区空气污染最严重，第4区污染最轻。2.明晰整个工业区排放的主要污染物。由表3中的数据可以发现：氯气，氯化氢,环氧氯丙烷对于主成分1的贡献值最大，因此“主成分1”可以大致归类为“氯相关污染物”。主成分2中二氧化硫以及环己烷占据主要，因此“主成分2”可大致归类为“硫化物及环烷烃”。

三、结论与思考

通过上述分析，形成的结论和建议是：1.第6厂区污染最为严重，远超其他地区应勒令整改，监督其中污染量超标的工厂建立废气回收系统。第4厂区污染最轻，应以此地区工厂为模板改善全工业区的废气处理系统。2.该工业厂区制氯工业所排放的污染物超标严重，二氧化硫和环烷烃排放量较大，对空气污染程度严重。环烷烃可在大气中作为可吸入颗粒物的组成部分，而氯气、氯化氢、二氧化硫等均是有毒化学污染物，因此还应该加强对于氯气、氯化氢、二氧化硫以及环烷烃的回收和监督工作，以限制大气污染物的来源。

以上仅仅是针对工业生产污染来源进行的分析，所得到的结果未免单一。然而，对于雾霾成因的分析及其治理应进行更加全面综合的思考。据有关专家对北京和上海的分析，发现雾霾出现的“主因素”是人为污染因素，其比重分别达到了76%和80%。其中，主要包括机动车尾气占24%和25%，煤炭燃烧占17%和21%，，建筑工地扬尘占16%和10%，工业喷涂污染占16%和15%。[3]在综合分析雾霾形成原因和制定治理方案时，各地区还应该运用因子分析和主成分分析法，找出本地区污染物的主要影响因素，制定出相应的治理方案。此外，雾霾古已有之，不同时期也会有不同的形成条件及主要因素。因此，不能盲目的用同一套方案去试图解决不同时期的雾霾问题，应注意气候、时节的不同，运用上述方法，因地、因时制宜确定具有针对性的方案，保证雾霾治理的高效性。

[1] 樊晓华.雾霾天气的气象成因分析及防御对策[J].中国天气社区，2013(3).

[2]朱永生.实验数据多元统计分析[M].北京：科学出版社出版，2009.

[3] 广东卫视《财经郎眼》——雾霾真相[M].2013-12-15.

[责任编辑 张宇龙]

2013-12-21

秦昊洋(1992— )四川省名山县人，中山大学地球科学系2011级本科生。

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1008-4649(2014)01-0092-05