空气质量的变化趋势及影响因素分析——以北京市为例
2015-12-29梁银双孙振营沈启霞首都经济贸易大学统计学院北京100070中州大学信息工程学院郑州450044郑州科技学院基础部郑州450064
梁银双,孙振营,沈启霞(1.首都经济贸易大学统计学院,北京100070;.中州大学信息工程学院,郑州450044;.郑州科技学院基础部,郑州450064)
空气质量的变化趋势及影响因素分析
——以北京市为例
梁银双1,2,孙振营2,沈启霞3
(1.首都经济贸易大学统计学院,北京100070;2.中州大学信息工程学院,郑州450044;3.郑州科技学院基础部,郑州450064)
摘 要:为对空气质量的变化进行合理综合的评价,进而分析空气质量的影响因素,选取大气主要污染物二氧化硫、二氧化氮、可吸入颗粒物和一氧化碳为研究因子,利用改进的模糊综合评价方法,将北京市近十年的空气质量进行等级评价并排序。结合空气质量的变化趋势,从北京市能源消费结构变化的角度,得出石油产品的消耗是加大空气污染的主要原因,尤其是煤油、汽油的消耗。
关键词:空气质量;模糊综合评价;能源结构;石油消耗
目前我国空气质量采用空气污染指数进行评价,即API(Air Pollution Index)评价,就是将空气中的污染物如二氧化硫、二氧化氮、可吸入颗粒物等的浓度换算为指标数值形式,取数值最大者作为该区域的空气污染指数API,对空气污染程度和空气质量状况进行分级。张琪敏等[1]将API作为研究对象,研究分析了北京、青岛、兰州等10个城市的污染状况和污染差异;柴微涛等[2]根据成都市城区2001—2005年的大气污染监测资料,采用时间序列分析方法,对空气污染指数API建立自回归滑动平均模型模拟实测的空气污染指数。
大气质量评价方法除了API指数法,还有综合指数法、灰色聚类分析方法[3-4]等,但将模糊综合评价方法应用到对空气质量的评价还不多见。其实,简单的模糊变换法也存在不足,这里将简单模糊变换的结果等级对应的各分值进行加权平均,得到综合评价分值,可以增强同等级别的可比性。作为应用,以北京市为例,对空气质量的变化和影响因素进行分析。对北京市空气质量的研究目前已有不少文献[5-6],这里首先将北京市近十年的空气质量进行排序,将空气质量变化趋势和能源消费结构变化相结合,分析当前空气污染的主要原因。从能源角度分析空气质量也已有一些文献,如李林等[7]从能源利用的角度分析和预测北京市2008年空气质量。本文利用北京市2004—2013年空气主要污染物浓度值(见表1),对北京市空气质量做模糊综合评价。
表1 北京市区空气主要污染物年均浓度值 单位:mg/m3
一、北京市空气质量的变化趋势
模糊综合评价法基于模糊数学理论,对事物进行定量评价,可以对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的综合评价。该方法非常适合解决各种不确定性问题,是一种解决多因素影响问题的有效的决策方法。模糊综合评价的具体步骤如下:
1.建立评价指标集
影响北京市空气质量的主要污染物为二氧化硫、二氧化氮、可吸入颗粒物和一氧化碳。选取这4种污染物为研究因子,分别记作u1,u2,u3,u4,则评价因子集为u={u1,u2,u3,u4}。
2.建立评价集
由于北京市细颗粒物(PM2.5)的监测数据于2012年10月1日才率先在全国发表,没有往年的数据,这里仍采用环境空气质量标准GB3095-1996和其修改单进行样品分析和评价(见表2),将空气质量分为三级标准,建立评价集v={v1,v2,v3}。
表2 各项污染物的浓度标准限值表 单位:mg/m3
3.建立模糊关系矩阵R
对被评价事物从每个因素ui(i=1,2,3,4)上进行量化,即确定其隶属度(R|ui),进而得到模糊关系矩阵:
根据各指标的三级标准,建立各因子的隶属度函数。对于第i个因子ui(i=1,2,3,4)的隶属度函数(R|ui)=(ri1ri2ri3)具体表达式如下:
第一级空气质量,隶属函数为
其中xi代表第i个污染因子的实测值,sij代表第i个污染因子第j(j=1,2,3)级标准值。
第二级空气质量,隶属函数为
第三级空气质量,隶属函数为
以2012年二氧化硫u1的污染浓度为例,计算二氧化硫的三级隶属度。x1=0.028 mg/m3,s11=0.02 mg/m3,s12=0.06 mg/m3,s13=0.10 mg/m3,代入公式(2)~(4)计算得:
其他污染因子的隶属度计算方法同上,可得2012年的模糊关系矩阵为
4.确定因子权重
根据污染物对空气的污染大则权重大的原则,确定各因子的权重,计算公式为:
其中,xi代表第i个污染因子的实测值,si代表第i个污染因子的三种标准的平均值。根据表1数据对单因素权重进行归一化处理,构成权重集A。这里仍以2012年为例,因子权重集A′=,归一化为A=(0.175 0.291 0.421 0.113)。其他年份的模糊关系矩阵和因子权重集作类似计算。
5.进行矩阵复合运算,综合评价空气质量
将上述得到的因子权重集A和空气污染因子对各空气质量等级的隶属程度的模糊关系矩阵R,按照空气质量综合判别模型进行复合运算。其中,综合判别模型为:
根据隶属度最大原则,对每年空气质量等级进行评价,结果见表3。由表3可以看出,2006年和2007年空气质量为三级(较差),2008年和2009年空气质量为一级(较好),其余年份为二级。使用最大隶属度原则由于损失信息很多,在一些情况下评价结果并不好。例如虽然2008年空气质量为一级,2012年空气质量为二级,但就一些主要污染物浓度来看,2012年的空气质量要好于2008年。因此,这里提出加权平均法。
6.对模糊综合评价结果进行加权平均处理
将各等级对应的分值进行加权平均,得到评价分值,可以增强同等级别的可比性,并且可以将近十年的北京市空气质量进行排序。评价得分C的计算公式如下:
C=0.5b1+0.3b2+0.2b3(8)
其中,bj(j=1,2,3)为各等级的分值,这里给定的0.5,0.3,0.2为各等级对应的权重。因为考虑到一级得分越高则空气质量越好,所以权重值由大到小。按评价得分由大到小的顺序进行排列,结果见表4。
表3 模糊综合评价结果
表4 综合评价结果
近几年空气质量排名靠前,但雾霾天气却越来越严重(PM2.5的监测在2012年才开始,排序结果没有考虑PM2.5的影响)。2013年北京市PM2.5年均浓度为89.5mg/m3,超过国家标准156%,PM2.5已成为北京市大气污染治理的主攻方向。
二、从能源消费结构的角度分析空气质量变化的影响因素
可吸入颗粒物PM10和PM2.5的主要来源包括化石燃料(煤、汽油、煤油、柴油)和生物质(秸秆、木柴)等燃烧、道路和建筑施工扬尘、工业粉尘、餐饮油烟等污染源直接排放的颗粒物,也包括由一次排放出的气态污染物(二氧化硫、氮氧化物、氨气、挥发性有机物等)转化生成的二次颗粒物。这里讨论化石燃料的一次排放对空气质量的影响。
表5 北京市能源消费总量及主要品种 单位:万吨标准煤
北京市能源消费的主要品种分为三大类:煤炭、焦炭等原煤产品,汽油、煤油、柴油等石油产品和天然气、电力等其他能源。近年来,北京市为改善空气质量,力推能源结构调整,能源结构已发生重要变化(见表5)。总体来说,能源消费总量在逐年增加。其中,煤炭、焦炭的消费量在不断下降;天然气作为一种清洁能源,其增长速度最快,年均增速达22.5%;电力的消费量也比较大,保持持续快速上升的趋势,并于2008年超过原煤,成为北京市消费量最大的能源。
1.煤炭、焦炭消耗对空气质量的影响
据测算,在影响北京PM2.5的各种因素中,能源使用因素占近4成。其中,来自使用燃煤的排放约占16.7%,由燃煤带来的二氧化硫、氮氧化物和粉尘的排放量分别占全市相应总排放量的95%,25%,5%。煤炭和焦炭消耗主要影响二氧化硫的排放。结合表1和表5,可以看出煤炭的消耗量与二氧化硫年均浓度成正比,燃煤排放的污染正在被控制和减少。
2.汽油、煤油、柴油消耗对空气质量的影响
北京市汽油、煤油、柴油的消费量远低于原煤和电力,但一直保持较快的增长速度,年均增长速度在12%左右,尤其是煤油增幅最大。将2012年和2005年的数据作对比,可以看出,柴油消耗量增长53%,汽油消耗量增长77%,煤油消耗量增长134%。在煤炭、焦炭消耗量减少、品质提高的基础上,近年来雾霾天气的罪魁祸首是石油产品消费量的增加。消耗汽油、煤油、柴油产生的主要污染物有一氧化碳、未燃烧的碳氢化合物、氮的氧化物、含铅化合物和烟尘等,结合表1显示的二氧化氮、可吸入颗粒物和一氧化碳的年均浓度近5年来基本持平,也可看出石油产品燃烧产生的污染有待进一步有效治理。
关于对机动车燃油产生的污染治理问题,北京市已采取一些应对办法:2008年10月11日开始实施工作日五日制尾号限行措施;2011年实施机动车摇号,限制机动车增长速度;2013年5月31日,与欧洲主流环保标准同步的机动车燃油“京Ⅴ”标准正式发布,北京500万辆机动车改“喝”更清洁的燃油等。但是煤油产生的相关污染问题并未得到重视。随着航空事业的发展,煤油的增加量和增加幅度都已超过了汽油(见表5数据),急需出台相应的政策减轻煤油污染,连续出现重度污染天气时,可考虑采取一些限飞措施,例如在一些航线上进行流量控制等。
三、结语
由北京市近十年空气质量的模糊综合评价结果可知,空气中二氧化硫、二氧化氮等污染物浓度在降低,目前影响空气质量的主要因素为PM2.5等可吸入颗粒物。从消费结构的角度来看,PM2.5的主要来源是石油产品的消耗,尤其是煤油、汽油的消耗,急需出台相应的措施来减轻煤油燃烧带来的污染。但是航空煤油的燃烧产生的污染区域不易界定,有待进一步研究。
参考文献:
[1]张琪敏,赵景波.2004年中国典型城市大气污染现状及污染差异分析[J].贵州师范大学:自然科学版,2007,25 (2):33-37.
[2]柴微涛,宋述军,宋学鸿.成都市城区空气污染指数的时间序列分析[J].成都理工大学学报:自然科学版,2007,34(4):485-488.
[3]伊元荣.基于灰色聚类法的乌鲁木齐市空气质量状况研究[J].水土保持研究,2007,14(6):139-141.
[4]张云海,马雁军,孙财涛.灰色聚类评价在经济区大气环境质量评价中的应用[J].环境科学与技术,2010,33 (6):426-428.
[5]张菊,苗鸿,欧阳志云,等.近20年北京市城近郊区环境质量变化及其影响因素分析[J].环境科学学报,2006,26(11).
[6]秦莉,陈波,胡菊,等.北京市城近郊区大气环境质量分析与综合评价[J].安徽农业科学,2008,36(5):1970-1971.
[7]李林,郝吉明,胡京南.北京市能源利用对空气质量的影响分析和预测[J].中国环境科学,2005,25(6):746-750.
(责任编辑 姚虹)
Analysis on the Changing Trend of Air Quality and Its Influencing Factors
——Taking Beijing City as an Example
LIANG Yin-shuang1-2,SUN Zhen-ying2,SHEN Qi-xia3
(1.Statistic School,Capital University of Economics and Business,Beijing 100070,China;2.College of Information Engineering,Zhongzhou University,Zhengzhou 450044,China;3.Department of Basic Course,Zhengzhou College of Science and Technology,Zhengzhou 450064,China)
Abstract:In order to reasonably and comprehensively evaluate air quailty,and then analyze the factors affecting the air quality,major pollutants of air,such as sulfur dioxide,nitrogen dioxide,particulate matter and carbon monoxide are selected as the research factors.Using the improved fuzzy comprehensive evaluation method,Beijing’s air quality in recent ten years is evaluated.Combined with the changes of air quality,and from the perspective of energy consumption structure of Beijing city,this paper concludes that the main reason for increased air pollution is petroleum products consumption,especially the consumption of kerosene and gasoline.
Key words:air quality;fuzzy comprehensive evaluation;energy structure;petroleum consumption
作者简介:梁银双(1982—),女,河南周口人,硕士,中州大学信息工程学院讲师,现为首都经济贸易大学统计学院在读博士研究生,研究方向:数理统计。
基金项目:全国统计科学研究计划项目“北京市空气质量变动模式及环境承载力测算分析研究”(2013LZ13);首都经济贸易大学2014年度研究生科技创新重点项目
收稿日期:2015-09-30
文章编号:1008-3715(2015)05-0108-04
文献标识码:A
中图分类号:X16
DOI:10.13783/j.cnki.cn41-1275/g4.2015.05.022