昆明市空氣質(zhì)量影響因素的灰色關(guān)聯(lián)分析

童 彥，施 玉，朱海燕（曲靖師范學(xué)院生物資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，云南曲靖 655011）

昆明市空氣質(zhì)量影響因素的灰色關(guān)聯(lián)分析

童 彥，施 玉，朱海燕
（曲靖師范學(xué)院生物資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，云南曲靖 655011）

應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)分析方法，對昆明市2007—2012年空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)與空氣質(zhì)量影響因素數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)度計算，定量識別影響空氣質(zhì)量的主要因素。結(jié)果表明：PM10與7項空氣質(zhì)量影響因素的關(guān)聯(lián)度均＞0.8，屬高關(guān)聯(lián)；SO2排放總量與SO2濃度的關(guān)聯(lián)最大，其余影響因素與SO2濃度的關(guān)聯(lián)程度分別屬于高關(guān)聯(lián)與較高關(guān)聯(lián)；與NO2濃度關(guān)聯(lián)最密切的為城區(qū)人口、SO2排放總量、人均公園綠地面積和建成區(qū)面積；要總體提高昆明市空氣質(zhì)量可以優(yōu)先從減少城區(qū)人口、增加人均公園綠地面積和減少SO2排放總量等方面做起。

空氣質(zhì)量；影響因素；灰色關(guān)聯(lián)分析；昆明市

0 引言

隨著城市化進程的加快，城市人口增加，工業(yè)快速增長。與此同時，人民生活水平也迅速提高，而空氣質(zhì)量的好壞也逐漸成為公眾關(guān)注的熱點問題［1-2］。因此如何定量計算城市空氣質(zhì)量與其影響因素之間的關(guān)聯(lián)程度，對于改善城市空氣質(zhì)量具有一定的參考價值。

昆明地處我國西南部，位于東經(jīng)102°10＇～103°40＇，北緯24°23＇～26°22＇。地勢北部高，南部低，由北向南呈階梯狀逐漸降低，中部隆起，東西兩側(cè)較低。氣候?qū)俚途暥葋啛釒?高原山地季風(fēng)氣候，全年溫差較小，干濕季分明。作為滇中城市群的核心圈，昆明工業(yè)形成了以機械、冶金、煙草加工等為主的體系，是云南省的工業(yè)基地和西南地區(qū)重要的工業(yè)城市。昆明經(jīng)濟高速發(fā)展的同時，環(huán)境污染物排放增多，必將限制經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。因此如何定量識別影響空氣質(zhì)量的主要因素對昆明經(jīng)濟的全面協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。本文擬采用灰色關(guān)聯(lián)分析法，從經(jīng)濟、社會和生態(tài)三方面對影響昆明空氣質(zhì)量的因素進行計算，定量識別影響空氣質(zhì)量的主要因素。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究方法

本文采用的研究方法為灰色關(guān)聯(lián)分析法，該方法從思想方法上來看，屬于幾何處理的范疇，其實質(zhì)是對反映各因素變化特征的數(shù)據(jù)序列進行幾何比較，確定影響系統(tǒng)發(fā)展的優(yōu)勢因素［3］。

1.1.1 確定分析序列并進行無綱量化處理

建立因變量參考數(shù)列X0（k），自變量比較數(shù)列Xi（k）（i＝1，2，3，……n），即因變量參考數(shù)列：X0（k）＝｛X0（1）X0（2）X0（3）……X0（k）｝；自變量比較數(shù)列Xi（k）＝｛Xi（1）Xi（2）Xi（3）… … Xi（k）｝。

1.1.2 求出差序列、最大差、最小差

1.1.3 計算關(guān)聯(lián)系數(shù)

式中：ρ為分辨系數(shù)，一般取ρ＝0.5（i＝1，2，3，……n）。

1.1.4 計算關(guān)聯(lián)度

1.1.5 關(guān)聯(lián)度排序

對各比較數(shù)列與參考數(shù)列的關(guān)聯(lián)度從大到小排序，關(guān)聯(lián)度越大，說明比較數(shù)列與參考數(shù)列變化的態(tài)勢越一致。

1.2 數(shù)據(jù)來源

昆明市多年空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)與空氣質(zhì)量影響因素數(shù)據(jù)均來源于《云南統(tǒng)計年鑒》（2007—2013年）。在獲取以上基礎(chǔ)數(shù)據(jù)后建立昆明市歷年空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)與空氣質(zhì)量影響因素數(shù)據(jù)庫，并按灰色關(guān)聯(lián)分析法的建模步驟對影響空氣質(zhì)量的眾多因素進行計算，定量識別影響空氣質(zhì)量的主要因素。

2 討論與分析

2.1 分析序列的確定與無量綱化處理

按灰色關(guān)聯(lián)分析法的建模步驟，用PM10（Y1）、SO2（Y2）和NO2（Y3）的年平均濃度表征空氣質(zhì)量，分別作為系統(tǒng)的因變量參考序列X0（k）；從經(jīng)濟、社會和生態(tài)三方面將工業(yè)產(chǎn)值（X1）、城區(qū)人口（X2）、建成區(qū)面積（X3）、人均公園綠地面積（X4）、汽車擁有量（X5）、建城區(qū)綠化覆蓋率（X7）和SO2排放總量（X7）作為空氣質(zhì)量影響因素Xi（k）的自變量比較數(shù)列。同時將昆明市2006—2012年上述各空氣質(zhì)量影響因素和3類空氣污染物濃度的原始數(shù)據(jù)用均值化法進行無量綱化處理。

2.2 數(shù)據(jù)分析過程

按照灰色關(guān)聯(lián)分析的計算步驟，將上述7大空氣質(zhì)量影響因素與3類空氣污染物濃度經(jīng)均值化法進行無量綱化處理后的數(shù)據(jù)代入上述灰色關(guān)聯(lián)分析模型，計算得出7個影響因素分別與3類空氣污染物濃度，即PM10（Y1）、SO2（Y2）和NO2（Y3）的影響程度，結(jié)果見表1。

表1 空氣質(zhì)量影響因素與空氣污染物濃度的灰色關(guān)聯(lián)分析

2.3 空氣質(zhì)量影響因素分析

從表1可知，總體上選取的7大空氣質(zhì)量影響因素與 3類空氣污染物濃度的關(guān)聯(lián)度均＞0.6，屬較高關(guān)聯(lián)水平［4］，表明上述7項空氣質(zhì)量影響因素對空氣質(zhì)量的影響顯著。根據(jù)關(guān)聯(lián)度，將各影響因素對 3類空氣污染物PM10（Y1）、SO2（Y2）和NO2（Y3）的影響程度進行灰色關(guān)聯(lián)度排序，結(jié)論如下：

PM10（Y1）：r（人均公園綠地面積）＞r（城區(qū)人口）＞r（建成區(qū)面積）＞r（建城區(qū)綠化覆蓋率）＞r（工業(yè)產(chǎn)值）＞r（汽車擁有量）＞r（SO2排放總量）。上述7項空氣質(zhì)量影響因素對可吸入顆粒物PM10的關(guān)聯(lián)度均＞0.8，屬高關(guān)聯(lián)。說明PM10的濃度與7項空氣質(zhì)量影響因素的相對變化幾乎一致，耦合作用極強［4］。因此，要減少空氣可吸入顆粒物濃度可以從增加人均公園綠地面積，減少城區(qū)人口等方面著手。

SO2（Y2）：r（SO2排放總量）＞r（城區(qū)人口）＞r（人均公園綠地面積）＞r（建成區(qū)面積）＞r（建城區(qū)綠化覆蓋率）＞r（工業(yè)產(chǎn)值）＞r（汽車擁有量）。其中，SO2排放總量與城區(qū)人口對空氣SO2濃度的關(guān)聯(lián)度均＞0.8，屬高關(guān)聯(lián)［4］。說明SO2排放總量與城區(qū)人口對空氣SO2濃度的耦合作用極強。其余5項影響因素對SO2濃度的關(guān)聯(lián)度均值在0.6212～0.7917，屬于較高關(guān)聯(lián)水平，耦合作用較強。這表明，要減少空氣SO2濃度首先要減少SO2排放總量。

NO2（Y3）：r（城區(qū)人口）＞r（SO2排放總量）＞r（人均公園綠地面積）＞r（建成區(qū)面積）＞r（工業(yè)產(chǎn)值）＞r（建城區(qū)綠化覆蓋率）＞r（汽車擁有量）。其中，城區(qū)人口、SO2排放總量、人均公園綠地面積和建成區(qū)面積對NO2濃度的關(guān)聯(lián)度均＞0.8，說明上述4項影響因素對NO2濃度的耦合作用極強，兩系統(tǒng)的相對變化幾乎一致。其余3項影響因素與NO2濃度的關(guān)聯(lián)度均在0.7～0.8，屬較高關(guān)聯(lián)。這表明，減少空氣NO2濃度可以從減少城區(qū)人口、增加人均公園綠地面積等方面做起。

城區(qū)人口、人均公園綠地面積、SO2排放總量和建成區(qū)面積位于關(guān)聯(lián)序的前4位，關(guān)聯(lián)度r均＞0.8，屬高關(guān)聯(lián)，其余3項影響因素與空氣質(zhì)量的關(guān)聯(lián)度均在0.7～0.8，屬較高關(guān)聯(lián)。

3 結(jié)論

（1）可吸入顆粒物PM10與7項空氣質(zhì)量影響因素的關(guān)聯(lián)度均＞0.8，屬高關(guān)聯(lián)。

（2）SO2排放總量與城區(qū)人口對空氣SO2濃度的關(guān)聯(lián)度均 ＞0.8，屬高關(guān)聯(lián)。其余5項影響因素對SO2濃度的關(guān)聯(lián)度均值在0.6212～0.7917，屬于較高關(guān)聯(lián)水平。

（3）NO2濃度與城區(qū)人口、SO2排放總量、人均公園綠地面積和建成區(qū)面積的關(guān)聯(lián)度均＞0.8，屬高關(guān)聯(lián)。其余3項影響因素與NO2濃度屬較高關(guān)聯(lián)。

（4）整體分析各影響因素對空氣質(zhì)量的綜合影響可以得出，要總體提高昆明市空氣質(zhì)量可以優(yōu)先從減少城區(qū)人口、增加人均公園綠地面積和減少SO2排放總量等方面做起。

［1］章開平，徐軍亮，趙西平，等.基于灰色關(guān)聯(lián)的洛陽市空氣質(zhì)量影響因素分析［J］.河南科技大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2012，33（1）：100-104.

［2］魯亞斌，郭榮芳，周云，等.昆明空氣污染物等級與天氣背景的關(guān)系［J］.云南環(huán)境科學(xué)，2004，23（4）：34-36.

［3］徐建華.現(xiàn)代地理學(xué)中的數(shù)學(xué)方法（第2版）［M］.北京：高等教育出版社，2002：338-341.

［4］羅上華，馬蔚純，王祥榮，等.城市環(huán)境保護規(guī)劃與生態(tài)建設(shè)指標(biāo)體系實證［J］.生態(tài)學(xué)報，2003，23（1）：45-55.

GrayCorrelationAnalysisofFactorsAffectingAirQualityinKunming

TONGYan，SHIYu，ZHUHai-yan
（CollegeofBiologyandEnvironmentScience，QujingNormalUniversity，QujingYunnan655011，China）

Graycorrelationanalysiswasadoptedtocalculatetherelationshipbetweenairqualitydataandthefactorsaffectingtheairqualityfrom2007to2012inKunming.Themainfactorsaffectingtheairqualitywereidentified.TheresultsshowedthatPM10impliedahighcorrelationof0.8withsevenfactors.ThetotalSO2emissions weresignificantlyassociatedwiththehighestconcentrationofSO2.Inaddition，therestofthefactorsshowedhigh associationwiththeconcentrationofSO2.TheconcentrationofNO2washighlycorrelatedtothetotalpopulationof theurbanarea，thetotalemissionofSO2，percapitaareaofparkandgreenland，andthebuilt-upland.Inorder toimprovetheairqualityofKunming，reducingtheurbanpopulation，increasingpercapitaareaofparkandgreen land，andreducingthetotalSO2emissionscouldbeimplemented.

airquality；influencefactor；graycorrelationanalysis；KunmingCity

X82

A

1673-9655（2015）03-0046-03

2014-09-29

云南省教育廳科學(xué)研究基金（2012Y415）與曲靖師范學(xué)院校級優(yōu)質(zhì)課程（YZKC201412）共同資助。作者簡介：童彥（1983-），女，碩士，四川越西人，講師，主要從事資源與環(huán)境經(jīng)濟學(xué)和科研工作。