淺析北京市機動車保有量與空氣質量的關系

［摘要］隨著人們物質生活水平的提高，以機動車作為出行工具逐漸成為常態，這給環境特別是空氣質量帶來了巨大的壓力。本文通過對相關數據的回歸分析，研究北京市機動車保有量對空氣質量的影響，得出二者存在高度相關性；同時利用主成分分析法，探索影響北京市空氣質量的主要因子。最后指出控制機動車保有量的增加率、控制機動車的使用率，制定相關政策改善環境質量和提高人們的環保意識，是解決北京市空氣質量的可行方法。

［關鍵詞］機動車保有量；空氣質量；回歸分析；主成分分析

［中圖分類號］X506［文獻標識碼］A［文章編號］1005-6432（2014）22-0127-03

1數據的收集與處理

機動車保有量、空氣質量達到及好于二級的天數、北京市人均GDP等數據均來自中國統計年鑒1998—2012年的監測資料，空氣污染指數(API)來自北京市環境保護局2008—2012年檢測資料。運用Excel、SPSS等軟件對數據進行處理，運用抽樣統計、一元線性回歸分析、曲線估計、主成分分析、因子分析對數據進行分析。

2數據的分析

21人均GDP與機動車保有量的關系

圖1北京市機動車保有量與人均GDP比較

圖2北京市機動車保有量與API

圖3機動車保有量與空氣質量低于二級的天數

由圖1可以看出，北京市人均GDP從1998—2011年，一直處于不斷增長狀態，年平均增長率為1360%，到2011年，已經超過了80000元。同時，人均GDP與機動車保有量呈正相關，即隨著人均GDP的增長，機動車保有量也在增長。

22北京市機動車保有量與空氣污染指數的關系

由圖2可以看出，2008—2012年，北京市機動車一直處于不斷增長的趨勢，年平均增長率達到1472%，其中2011年達到最高為2217%，短短四年內，機動車數量增長了將近一半。

北京市自2008年開始報道API指數，通過抽樣方式，抽取北京市東城區東四、西城區官園、海淀區植物園、海淀北部新區、朝陽區奧體中心、朝陽區農展館、豐臺區豐臺花園等7個具有代表性的地區，將它們在2008—2012年每月5日、10日、15日、20日、25日、30日(2月記錄5日、10日、15日、20日、25日、28日或29日)的API數據記錄下來，再求其年平均，作為北京市API的年度平均值。結果顯示，空氣污染指數(API)在2008—2009年這一年內，呈現上升趨勢，2009—2010年，幾乎保持不變，但自2010年起到2012年，空氣污染指數有所下降，降幅達到1618%。

運用SPSS軟件，首先將二者標準化處理，消除單位對其結果的影響，對機動車保有量與API作曲線估計，以API為因變量Y1，機動車保有量為自變量X1，得到二者有二次函數關系，其相關系數R2達到0999之高，sig值為0001，具有顯著性。方程如下：y1=-1911x21+1931x1-0475。另外，基于國家統計年鑒的與機動車尾氣排放的污染物相關且影響API指數的NOx和PM10的數據，以機動車保有量為因變量，分別對NO2和PM10做一元線性回歸分析，得機動車保有量與NOx相關系數為0836，機動車保有量與PM10相關系數為0793。所以，機動車保有量對API指數有影響。然而，觀察近幾年的數據變化知，隨著機動車數量的增加，API指數并沒有保持持續增長的趨勢。通過大量查找相關文獻后，筆者認為這一結果主要受益于國家近幾年出臺的環境保護政策，例如2008年4月1日實施的《中華人民共和國節約能源法》提出國家鼓勵節能環保型汽車的開發、生產，將舊的交通運輸工具更新、報廢，鼓勵使用清潔型燃料等；2006年11月29日，北京市環保局發布《北京市“十一五”時期環境保護和生態建設規劃》并認真實施，在2010年完成任務的同時，繼續落實“十一五”階段控制大氣污染的措施，并加強對機動車排放的監管工作，將機動車尾氣排放對環境污染程度保持在可控制范圍等。

23機動車保有量與空氣質量低于二級的天數的關系

圖4PM25和PM10日平均比較

圖5NO2日變化情況

圖6SO2與NOx的年均值對比

由圖3可知，從2003—2011年，隨著人均GDP的增加，北京市機動車保有量也在不斷增加，2004—2009年機動車增長比較穩定，增長率處于14%左右，2009—2011年增長相對較快，兩年內增長突破百萬輛。空氣質量低于二級的天數從2003年到2009年一直呈現下降趨勢，但從2009年開始保持基本不變。利用二次回歸分析，二者經過標準化處理。將空氣質量低于二級的天數作為因變量Y2，機動車保有量作為自變量X2，得二者的相關性系數達到0934，擬合度十分高，sig值為0001，具有顯著性。得到方程：y2=0459x22-1094x2-0413，但結果顯示，機動車保有量越多，空氣質量低于二級的天數卻越來越少，表明空氣質量越來越好，這一結果表明機動車的增長對空氣質量的改善有利，顯然有違常理。查閱相關資料得到，自2004年1月1日起，北京對機動車的尾氣排放標準由現在的歐洲I號改為歐洲Ⅱ號；2008年，則正式實施歐洲Ⅲ號標準；2010年，部分排放標準在污染物排放限值下與歐Ⅳ標準完全相同。因此，隨著機動車的增加，政府制定相關政策來解決機動車尾氣排放給環境帶來的壓力，將尾氣污染控制在一定的限度內，因而空氣質量并沒有隨著機動車數量的增多而不斷惡化，政策在機動車增加的過程中對空氣質量的穩定乃至改善發揮了巨大的作用。

24對影響相關空氣質量的相關因子進行分析

筆者記錄了2013年10月22日至11月12日的每天8:00、12:00、18:00 三個時間段的北京市氣象局播報的PM10、PM25、SO2、NOx 等指標。

241PM25與PM10的關系

通過對所記錄的數據進行分析，我們發現，PM25與PM10的變化無論是從時間點還是從每天的均值來看，幾乎是同步的，以二者的日平均為例，PM25基本處于高于或等于PM10的水平，計算這22天不同時刻的PM25含量均值，得出早上最大，其次中午，含量最少的是傍晚，PM10也呈現相同的變化規律。對PM25與PM10作曲線擬合，得到二者存在二次函數關系，且擬合程度較高，R2達到0872。因此，可以用PM10的數據作為代表，分析其與機動車保有量之間的關系，作為對機動車保有量與PM25和PM10之間的研究。

242NO2日濃度變化

圖5是22天內NO2在不同時刻的折線圖，從圖中可以看出，NO2的含量波動不大，整體呈現早上最低，中午稍高，傍晚最高。從實際出發，早上8:00正處于上班早高峰時期，車流量較大，排出的污染物質也隨著車流量的增多而增多，由于部分機動車仍在繼續使用，NO2的含量在白天處于不斷累積的狀態，直到晚上6:00迎來的晚高峰，車流量短時間內迅速增多，造成道路擁堵，燃料燃燒不盡從而排出包括NO2在內的大量污染物，這也說明了為什么NO2在傍晚含量比其他時候都要多。由于NO2是空氣污染物之一，其來源的一個重要途徑就是機動車尾氣排放，因此，對機動車的有效治理及限量限行限排是控制NO2在空氣中的含量的重要方法，也是改善空氣質量的一個重要切入點。

243SO2與NO2的年度變化

由圖6可以看出，SO2大致呈現降低趨勢，相關資料表明主要是由于工廠從市區遷往郊外偏遠地區以及大面積“煤”改“電”導致SO2在市區含量不斷減少。NOx的變化不穩定，但總體趨勢向下，其含量主要與機動車以及采暖的排放有關。

25利用主成分分析法對機動車與空氣質量指標進行分析主成分分析可以將原來眾多的具有一定相關性的指標，組成一組新的相互無關的綜合指標來代替原來指標。實際問題中，在不損失太多信息的情況下，選前幾個方差最大的主成分來代替原指標，既起到了降維的作用又抓住了主要矛盾，有利于問題的分析與研究。

251主成分的指標的選取

我們選取影響空氣質量的SO2，NOx，年均溫度，年均濕度，年均光照，人均GDP產值，機動車保有量，PM10八個因子，由于每個因子數據單位的不同，事先將每組數據進行了標準差標準化處理，以消除單位帶來的影響。

252數據處理

根據中國統計年鑒以及北京市環境公報公布的數據，選取北京市2003—2012年人均GDP、年均濕度、年均氣溫、年均光照、SO2、NOx、民用汽車總量、PM10等指標，為了消除各個指標的原始數據量綱不同，采用正態標準化的數學變換(這里采用標準差標準化)。經變換后各指標的均值為0，標準差為1。

253基于SPSS 的主成分分析

對選取的8個因子進行主成分分析，不僅可以降維，還可以對這8個因子綜合影響力進行打分，得到它們的排名。SPSS 在調用Factor Analyze 過程進行分析時，會自動對原始數據進行標準化處理。以各主成分的方差貢獻率ai作為權數，構造綜合評價函數F=f1a1+f2a2+f3a3。主成分分析結果如下表所示：

主成分分析結果年份經濟濕度氣溫綜合影響20032125-0107017413042004-0358-0630-0544-04162005-0681-11220102-0636200607090996-085705352007-214732300576-05822008-08530459-0029-04332009-118600750570-064320101803-1675006007702011-0127-0524-0458-024220120713-070204060343成分因子1因子2因子3x1-0952-01860154x20391-08690164x3023901690955x4-041608670025x509890040-0078x609060160-0105x7-0948-01170007x8096101950045

通過主成分分析，將每個成分里的因子做歸納總結，以每個成分的權重系數絕對值最大的因子為代表，可以分為三個成分:經濟因素、濕度光照、氣溫環境因素。它們的方差貢獻率分別為612%、206%、125%，由此可見經濟因素起著重要的作用。同時，機動車、人均GDP二者對空氣質量呈負相關，但SO2、NOx對空氣質量的關系，反而呈現正相關，這與實際設想情況不符，如前所述，筆者認為相關環保政策的實施對SO2、NOx帶來了有利的控制，致使它們對空氣質量單方面的影響不能很好地體現在上述模型中。

3結論

伴隨著人均GDP的增長，機動車保有量也在不斷地增長，它對空氣質量的影響也是不容忽視的，控制機動車保有量，調節使用率，并且規范機動車排放的標準，會對空氣質量的改善十分有利。NO2的排放問題與機動車的保有量、使用率是息息相關的，需要通過政府制定政策和加強環境保護宣傳力度、強化人們的環保意識來改善。根據北京市的空氣質量在時間空間上的變化規律，適當調整機動車的使用率是可嘗試的新方案之一。

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［基金項目］本文獲北京林業大學大學生科技創新項目(項目編號：X13100221)支持。