GDP与环境空气质量的关系：以昆明市2013—2022年环境空气为例

孙霏 周圆

摘 要：国内生产总值（Gross domestic product， GDP）可反映地区的经济实力和市场规模，环境空气质量指数AQI及污染物浓度（SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO、O3）可反映环境空气质量，二者具有相关性。本研究以高原山地省会城市—昆明市为代表，研究近10年（2013—2022年）环境空气质量与区域GDP的环境库兹涅茨EKC曲线，并分析空气中代表性污染物浓度的变化趋势及相互关系，再对环境空气AQI指数变化做出ARIMA模型的预测。近10年来，昆明市环境空气AQI指数与GDP的发展呈现良性促进，随着GDP增长总体呈现下降向好趋势。环境空气中O3与PM10、PM2.5和CO具有中度相关性。未来两年环境空气AQI指数可能受到O3的影响而分别升高2.5%和3.7%。

关键词：GDP；环境空气；地表水；模型预测；变化趋势

中图分类号：X51文献标志码：A文章编号：1673-9655（2024）01-00-04

0 引言

GDP（Gross Domestic Product ，GDP）是国内生产总值，反映了一国（或地区）的经济实力和市场规模， 用于衡量最终商品和服务的货币价值[1]。

环境质量本质是一种自然环境的质量，也是自然资本的存量，反映环境对人类生存、发展和资源利用的适宜程度，由自然的再生能力而积累，同时也由于污染、破坏等作用而贬值[2]。

经济发展与环境质量密切相关，环境库兹涅茨曲线（Environmental Kuznets Curve，EKC）是研究经济与环境质量关系的模型曲线。该曲线表明在经济发展的初期，环境质量会随着经济发展而下降；当经济增长达到一定阶段后，环境质量会随着经济增长得到改善， 能在一定范圍内反映经济发展与环境污染的关系[3]。

随着经济的发展、公众环保意识的提高，城市空气质量引发人们越来越多的关注。本研究通过深入分析昆明市主城区在近10年（2013—2022年）

环境空气质量的变化特征及其与GDP之间的关系，探索高原山地省会城市经济发展与环境空气质量的相关性，为环境规划与城市发展提供监测理论依[4]。

1 数据与方法

1.1 数据来源

环境质量评价的指标来源于环境空气国控监测点数据。其中昆明市环境空气质量分析采用7项指标（SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO、O3和AQI），数据来自2013—2022年的昆明市主城区空气质量国控监测点。数据均采用年均值进行分析与作图。经济发展指标（GDP）来自昆明市统计局官方网站。

1.2 评价与计算方法

选取2013—2022年的昆明市环境空气的

7项指标（SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO、O3和AQI）数据和经济发展指标（GDP），用环境库兹涅茨曲线（EKC）模型描述经济增长与环境空气质量的演进关系[5]。使用经过优化后的EKC曲线拟合回归方程为Y=β0+β1X+β2X2，式中β0、β1、β2为相关系数，Y为对应指标数值，X为GDP。计算EKC曲线的拟合度并绘图。运用斯皮尔曼（Spearman）相关系数法进行相关性分析。Spearman相关系数又称秩相关系数，用来估计两个变量X、Y 之间的相关性。采用ARIMA模型对数据进行基于时间序列的分析预测[6]。数据分析采用SPSS软件（IBM SPSS Statistics，20.0版本）和R软件（3.6.1版本）。

2 结果与讨论

2.1 GDP与环境空气质量的EKC曲线

昆明市GDP与环境空气各指标的拟合方程如表1所示。昆明市环境空气的SO2、PM10、PM2.5、CO浓度与GDP的相关系数R2＞0.8，β1＜0。表明随着GDP增长，SO2、PM10、PM2.5、CO浓度下降，上述环境空气质量指标与经济的协调发展是良性的（图1 A， E， C， D）。

NO2、O3和AQI与GDP的相关系数R2＞0.5，有一定相关性。NO2和AQI随着GDP增长而降低。O3浓度随着GDP的增长而上升（图1B， F， G）。

VOCs是O3和PM2.5的重要前体物，它在光照条件下能与NOX发生光化学反应，进而促进臭氧生成。同时，VOCs也是PM2.5的重要前体物，其浓度的增加会导致O3和PM2.5浓度增加[7]。本研究注意到，在2020—2021这两年，环境空气中PM2.5与O3也有协同增加的趋势。细颗粒物和臭氧协同控制是深入打好蓝天保卫战的重要课题，因此加强细颗粒物、臭氧和VOCs的协同监测，对精准科学制定协同控制策略具有积极意义。

2.2 GDP与环境空气质量相关性分析

运用Spearman相关系数法分析环境空气质量与GDP相互关系（图2），分析数据为2013—2022年的环境空气质量的SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO、O3和AQI。分析结果表明：GDP与环境空气的7项指标均呈现显著性相关（P＜0.05），其中GDP与O3之间呈显著性正相关，即O3浓度随着GDP上升而增加；GDP与SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO和AQI之间呈显著性负相关，即上述环境空气质量指标随着GDP的上升而下降。空气中各污染物之间具有中等以上相关性，相关系数在0.5～0.8。其中，SO2、PM10、PM2.5之间具有显著相关性（相关系数＞0.95），O3与PM10、PM2.5和CO的相关性大于其它污染物。

对流层中的O3是NOX、CO、CH4和非甲烷挥发性有机化合物（Non Methane Volatile Organic Compounds，NMVOCs）光化学氧化过程中产生的二次污染物，对人体健康不利，也是导致全球变暖的重要温室气体[8]。已有研究表明，2016—2020年我国自然背景地区和城市区域O3年均浓度同步快速上升，年均增长分别为1.5 μg/m3和2.0 μg/m3[9]。

Lu等人基于2013年和2014年的O3浓度，预判了2016年和2017年中国地表臭氧水平持续增加，并提出为了缓解O3引起的空气污染和气候变暖，应协同降低NOX、CO、NMVOCs和CH4的人为排放浓度[10]。

2.3 环境空气质量变化预测

基于2013—2022年环境空气AQI指数，采用ARIMA模型，经过模型识别、定阶、验证拟合和最优模型判别步骤，对未来两年的环境空气质量做出预测。模型公式为：y（t）=8.101+0.858×y（t-1）。

对2022年之后的未来两年环境空气质量做出预测（图3）。预测结果显示，环境空气AQI在2023年和2024年的预测值分别为49.62和50.67，与2022年相比，可能分别升高2.5%和3.7%。

3 结论

近10年来，昆明市环境空气质量与经济的协调发展是良性的。总体上环境空气质量随着地区GDP增长总体呈现“倒U型”特征，即环境污染物浓度随着GDP的增加呈现下降趋势，环境空气质量持续提升。

昆明市环境空气中SO2、NO2、PM10、CO浓度随着GDP的增加呈现下降趋势，O3浓度随着GDP的增加呈现上升趋势。空气中各污染物之间具有中等以上相关性，与O3具有中等相关性的污染物依次为PM10、PM2.5和CO。未来两年，环境空气AQI指数可能比2022年分别升高2.5%和3.7%，AQI指数升高主要是基于臭氧的贡献值增加。因此，细颗粒物和臭氧协同控制是深入打好蓝天保卫战的重要课题，加强细颗粒物和臭氧协同监测，减少相关行业VOCs排放对区域PM2.5的影响[12]，对精准科学制定协同控制策略具有积极意义。

参考文献：

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[3] 胡秋靈，李静雅.基于扩展EKC模型的空气污染省级异质性研究[J].环境工程，2016，34（1）：135-140.

[4] 姜磊，周海峰，柏玲，等.空气质量指数（AQI）的社会经济影响因素分析—基于指数衰减效应视角[J].环境科学学报，2018，38（1）：390-398.

[5] Kaika D，Zervas E.The Environmental Kuznets Curve （EKC） theory—Part A：Concept，causes and the CO2 emissions case[J].Energy Policy，2013（62）：1392-1402.

[6] 王永斌，许春杰，尹素凤，等.中国手足口病发病率ARIMA、RBF及ARIMA-RBF组合模型拟合及预测效果比较[J].中国公共卫生，2017，33（5）：760-763.

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[12] Han D，Gao S，Fu Q，et al.Do volatile organic compounds （VOCs） emitted from petrochemical industries affect regional PM2.5？[J].Atmospheric Research，2018（209）：123-130.

The Relationship between Ambient Air Quality and GDP： a Case Study of Ambient Air in Kunming from 2013 to 2022

SUN Fei， ZHOU Yuan

（The Ecological and Environmental Monitoring Station of DEEY in Kunming， Kunming Yunnan 650228， China）

Abstract： GDP stands for gross domestic product and indicates the region's economic strength and market size. Ambient air quality index（AQI） and pollutant concentration （SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO、O3） represent the air quality. The former is related to the latter. In this study， Kunming City is one provincial capital of the plateau mountain area. The environmental Kuzets EKC curve of the environmental air quality index （AQI） and the local GDP over the last ten years （2013—2022） were investigated， as well as the change trend and mutual relationship of the concentration of representative air pollutants. The ARIMA model was then used to forecast the AQI index of the ambient air. In the last 10 years， the AQI index and GDP development in Kunming have all shown a favorable trend. There was a moderate correlation between O3、PM10、PM2.5 and CO. The AQI of ambient air may rise by 2.5% and 3.7%， respectively， owing to the impact of O3 in the next two years.

Key words： GDP; ambient air; model prediction; trend of change

收稿日期：2023-04-25

作者簡介：孙霏（1983-），男，工程师，主要从事环境监测工作。

通信作者：周圆，高级工程师。