基于加權主成分距離聚類的江蘇省環境質量評價

陳軍飛a,,陳 琳

(河海大學a.水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室;b.商學院,江蘇 南京 211100)

人口快速增長、城市化進程加快使環境問題日益顯現,大氣污染、水體污染等各種環境問題頻發,引起了社會的廣泛關注。2016年我國“十三五”規劃指出,當前工業化、城鎮化、農業現代化的任務尚未完成,生態環境保護仍面臨著巨大的壓力,需發展資源節約循環利用關鍵技術和生態治理技術,加快節能環保產業發展[1]。2017年我國發布的《關于推進環保設施和城市污水垃圾處理設施向公眾開放的指導意見》,主要用于指導各地環境監測、城市污水處理、城市生活垃圾處理、危險廢物處理。國家越來越重視經濟發展方式的轉變和生態環境的保護,以促進可持續發展。

關于環境狀況的研究,學者們從不同角度進行了研究:一是從經濟與環境研究角度,研究經濟增長與環境污染之間的關系[2-5];二是建立環境狀況指標體系,對區域環境質量進行了分類與評價[6-9]。還有學者對環境狀況進行了細分,研究影響環境質量的大氣、水、工業污染等[10]。從研究方法看,環境質量評價方法主要包括指數法、主成分法、不確定等方法。Liu等通過構造相關指數研究了經濟增長與環境狀況之間的關系[11];Tran等采用主成分法對環境進行了總體評價[12];劉志國等采用灰色系統評價方法、空氣污染綜合指數等方法評價了我國西部河谷型城市的環境質量,并分析了其環境變化的趨勢[13]。已有研究發現,關于環境質量的研究取得了較好的成果,環境質量與城市的經濟發展存在密不可分的關系。隨著經濟發展,環境污染將會先上升后下降;當經濟發展到一定程度時,環境污染會逐漸改善,環境污染與經濟增長呈現倒“U”型關系,即環境庫茲涅茨曲線。中國社會科學院指出,我國仍處在環境庫茲涅茨曲線上升時期,但有望在2030年甚至更早接近曲線峰值。不少學者采用綜合評價方法對區域環境質量進行了評價,但已有研究在指標選取上選擇的指標不全面。近年大氣污染、PM2.5、酸雨、農業面源對環境的影響越來越大,引起了社會的廣泛關注。符璐等認為環境空氣質量評價需依據空氣中的PM2.5、PM10、二氧化硫等影響因子的含量進行評價[14];耶魯發布的《2016年全球環境績效指數報告》顯示,我國仍然是PM2.5超標重災區，因此本文把PM2.5、酸雨、臭氧等指標納入考慮范圍。此外,聲環境越來越受到重視,本文把聲環境也納入指標體系,使指標體系更加全面[15]。在需要考慮的指標體系中,不同因子對環境的影響程度不同,且因子之間存在相關性。

江蘇省作為我國的經濟大省,戰略地位突出,是長江經濟帶的重要組成部分。近年來江蘇省的城市化水平快速增長,同時也產生了一些環境問題,經濟發展、人口集聚、資源環境約束之間的矛盾越來越突出。2017年江蘇省把“生態環境高質量”作為“六個高質量”之一,提出要大力補齊生態環境突出短板，如何實現生態環境的協調發展是該省可持續發展研究中亟待解決的問題。2017年江蘇省環境狀況公報顯示,2017年該省共發生了《7次重污染天氣過程》,且13個省轄市環境空氣質量均未達到國家二級標準要求,經濟與環境質量發展不平衡、治污力度不夠、公眾環保意識薄弱。鑒于環境質量和污染排放與污染治理具有密切的相關關系,本文通過建立反映環境質量的指標體系,運用因子分析和加權主成分距離聚類分析法,對2012—2016年江蘇省13個省轄市的環境質量進行了評價研究,得出其環境狀況分類與環境質量的影響因素,由此為城市環境污染治理與可持續發展提供科學依據。

1 江蘇環境質量評價指標體系構建

由于指標體系的建立對評價結果具有較大的影響,為了嚴謹和客觀,本文以江蘇省13個省轄市作為研究對象,根據科學性、可操作性和綜合性原則,采用專家咨詢法,并根據江蘇省環境狀況公報對環境狀況的總結,充分考慮水環境、空氣環境、固體廢物和聲環境,綜合考慮工業、農業、居民生活方面的環境狀況,綜合環境相關研究成果[16-20],選取了與環境質量密切相關的16項指標,見表1。其中,化學需氧量排放來源于包括工業源、農業源、城鎮生活源、集中治理設施;氨氮排放量來源于包括工業源、農業源、城鎮生活源、集中治理設施;二氧化硫排放來源包括工業源、城鎮生活源、集中式治理設施;氮氧化物、煙(粉)塵排放來源于包括工業源、城鎮生活源、機動車、集中式治理設施。由于PM2.5數據是從2012年開始統計,所以本文選取江蘇省2012—2016年5年的數據進行分析。

表1 環境污染程度評價指標體系

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源與處理

本文原始指標數據來源于2013—2017年的《江蘇省統計年鑒》和各省轄市統計年鑒、環境狀況公報。由于各個指標之間存在量綱上的不統一,且各指標屬于不同類型,有些指標的屬性值越大越好(如一般工業固體廢棄物利用量)，而有些指標的屬性值越小越好(如工業廢水排放量、城鎮生活污水排放量等),所以將原始數據采用極大值標準化方法進行指標屬性值的標準化,以消除變量間在量綱和類型上的不同以及對聚類結果的影響。

對正向指標:

(1)

對負向指標:

(2)

式中,Xi為標準化后的指標值;xi為指標的實際值;xmax、xmin分別為指標實際值的最大值和最小值。

2.2 研究方法

關于環境質量的評價方法主要包括綜合指數法、灰色系統評價方法、層次分析法、模糊數學法等，各類方法各有優缺點。綜合指數法具有不可比性,灰色系統評價方法分辨率較低,模糊數學法具有不準確性[21,22],本文采用改進的聚類分析方法對環境質量進行評價。聚類分析是依據研究對象的個體特征,對其進行分類的方法，其基本思想為:先將n個樣品各自作為一類,然后規定樣品之間的距離和類與類之間的距離,再進行逐級合并,直至所有樣品都成為一類為止[23]。指標之間高度相關性導致了傳統聚類分析方法無法獲得良好的分類效果,已有研究采用聚類分析進行評價多采用一般主成分聚類分析方法進行評價[24]。一般主成分聚類分析方法克服了指標之間高度相關性對分類結果的影響,能較好地解決多指標評價的要求,但卻忽略了不同主成分因子對分類重要性的客觀差異,進而影響到分類的準確性[25];而加權主成分距離聚類克服了一般主成分聚類的缺點,具有良好的實用性。本文采用加權主成分距離聚類分析法對江蘇省各省轄市的環境質量狀況進行分類評價。

設F1,F2,…,Fs(s≤p)為由p維的指標向量X=(x1,x2,…,xp)提取的主成分因子列向量，I1,I2,…,In為提取主成分因子后對應的樣本行向量,表示第i個樣本的第j個主成分因子(i=1,2,…,n;j=1,2,…,s)。n個樣本在s維空間構成的數據矩陣為:

F=(F1,F2,…,Fs)=I1I2…In=F11F12…F1sF21F22…F2s…………Fn1Fn2…Fns

(3)

假設所提取主成分因子F1,F2,…,Fs對應的特征值分別為λ1,λ2,…,λs,且,λ1≥λ2≥…≥λs,βk為主成分因子Fk所對應的特征權重。

(4)

(5)

3 江蘇省環境質量評價

3.1 基于因子分析的指標提取

本文對反映2012—2016年江蘇省13個省轄市環境質量狀況的16個指標數據采用SPSS20.0進行因子分析,得到相應系數的特征值、貢獻率、累計貢獻率，以2012年為例,具體見表2。從表2可知,前4個公共因子的累計貢獻率為84.123%,且特征值大于1,因此認為原來的16個指標可綜合合成4個主成分;并截至第12個因子的累計貢獻率已達到100%,說明第12個因子往后的4個因子對環境質量狀況影響不大。提取的4個主成分的因子載荷矩陣見表3。

表2 相關系數的特征值、貢獻率、累計貢獻率

表3 因子載荷矩陣

從表3可知,主成分F1在氮氧化物、一般工業固體廢棄物產生量、一般工業固體廢物利用量、二氧化硫的載荷值相對較大,主要反映了固體廢棄物對環境質量狀況的影響;主成分F2在PM2.5排放年均值、PM10排放年均值、區域環境噪聲均值的載荷值相對較大,主要反映了顆粒物、噪音污染對環境質量狀況的影響;F3在化學需氧量排放量、氨氮排放量上的載荷值相對較大,主要反映了水污染對環境質量狀況的影響;主成分F4在一氧化碳排放年均值、臭氧排放年均值上的載荷值相對較大,主要反映了空氣污染對環境質量狀況的影響。根據因子載荷矩陣,可計算出公共因子的因子值,因子值的計算結果見表4。

表4 因子得分

從表4可見,江蘇省13個省轄市中,主成分F1蘇州的得分最低,依次是徐州和南京,其他10個省轄市得分相對較高,說明蘇州、徐州、南京的固體廢棄物污染嚴重,其他省轄市的固體廢棄物污染相對較輕;主成分F2中13個省轄市得分都相對偏低,說明江蘇省13個省轄市的顆粒物、噪音污染都較為嚴重;主成分F3中南京、徐州、蘇州、南通、連云港、淮安、鹽城、泰州、宿遷得分較低,說明這些省轄市的水污染較嚴重;主成分F4除泰州外,其他省轄市得分偏低,說明江蘇省除泰州以外的12個省轄市的空氣污染較嚴重。整體上,江蘇省顆粒物污染、空氣污染嚴重,需要加強顆粒物、空氣污染的治理。

表5 江蘇省各城市環境質量狀況聚類結果

3.2 基于聚類分析的環境質量評價

由因子分析得到代表江蘇省2012—2016年13個省轄市的環境質量狀況的主成分因子。本文采用加權主成分距離公式對分類統計量進行計算,對江蘇省的13個省轄市的環境質量狀況進行了聚類分析。各省轄市分類結果見表5，通過Matlab進行計算,所得聚類結果見圖1—5。

圖1 2012年江蘇省環境質量聚類結果

圖2 2013年江蘇省環境質量聚類結果

圖3 2014年江蘇省環境質量聚類結果

圖4 2015年江蘇省環境質量聚類結果

圖5 2016年江蘇省環境質量聚類結果

3.3 聚類結果分析

從第一聚類到第四聚類環境質量呈遞增關系,第一聚類的城市環境質量最差,第四聚類的城市環境質量最好。從表5可見,2012—2016年江蘇省13個省轄市環境質量每年均在變化,存在一定規律。整體看,徐州、蘇州的環境質量狀況最差,南京、鹽城其次,其他9個城市的環境質量狀況較好且較穩定。江蘇省13個省轄市經濟發展水平差異化明顯。總體上,蘇南經濟發展程度最高,蘇中其次,蘇北最低。在江蘇省環境質量分類中,蘇州、南京屬于蘇南城市,經濟發展水平較高,環境質量狀況較差;蘇中、蘇北城市中除徐州、鹽城外,環境質量狀況較好,經濟發展水平較落后,江蘇省經濟發展水平與環境污染程度符合環境庫茲涅茨曲線。

江蘇省環境質量狀況存在的問題:①徐州市2012—2016年環境質量狀況聚類波動較大,2012年處于第一聚類,2013年處于第三聚類,2014年處于第二聚類,2015—2016年處于第一聚類,說明徐州的環境質量狀況總體由差變好變差,變化趨勢不穩定。從各省轄市因子得分表可知,徐州的水污染嚴重,且工業結構以重工業為主,現代服務業落后。因此,要提高徐州的環境質量,需大力發展高新技術,對重工業進行節能減排,保證工業企業的良性發展和生態環境的改善。②蘇州市在2012—2016年中有兩年處于第一聚類,其他三個年份分別處在第二、三聚類,說明蘇州的環境質量狀況問題嚴重。從各省轄市因子得分表可見,蘇州地區固體廢棄物污染、水污染及空氣污染十分嚴重。2017年江蘇省環境保護督查組反饋督察情況顯示,蘇州市印染、電鍍、噴水制造等行業排污量大,環境整治成效不明顯,“散亂污”問題嚴重,暗黑式小作坊屢禁不止,沿江化工倉儲、污水處理環境安全隱患較大。因此,蘇州在追求GDP的同時,要健全環境保護考核評價和責任追究體系。③南京市2012—2016年除2013年外始終在第三、四聚類徘徊,說明南京市環境質量狀況存在波動性,環境質量整體較好。從各省轄市因子得分表可知,南京地區水污染及空氣污染較嚴重,應加強對石化、鋼鐵、電力企業的整改,減少污染物排放總量,從而提高環境質量。④鹽城市2012—2014年處于第四聚類,2015年處于第二聚類,2016年處于第三聚類,說明鹽城市的環境質量狀況總體呈下降趨勢,需要引起重視。截至2016年,鹽城市紡織、化學原料和化學制品等產業占全部產業的38%,而這些產業排放大量污染物,對環境造成了極大危害。鹽城地處東部沿海地區,海洋資源豐富,因此鹽城應大力發展海洋生物、海工裝備等海洋經濟產業,實現產業轉型升級。⑤泰州市2012年處于第三聚類,2014—2016年處于第四聚類,說明泰州市環境質量狀況逐漸變好;無錫、宿遷、南通、連云港、揚州、淮安、鎮江、常州2012—2016年始終處于第四聚類,說明這8個城市環境質量狀況較穩定且較好。

4 結論與對策建議

本文在因子分析的基礎上,考慮指標之間的相關性和重要性差異,運用加權主成分距離聚類分析方法對2012—2016年江蘇省13個省轄市的環境質量狀況進行了分類評價。結果發現,2012—2016年徐州、蘇州的環境質量狀況最差,南京、鹽城的環境質量狀況其次,其他9個城市的環境質量狀況較好且較為穩定。

根據因子分析及加權主成分聚類分析的結果,結合江蘇省實際情況,本文提出以下對策建議:①推進環保制度改革。嚴格實施生態文明建設目標評價考核、生態環境檢測網絡建設、排污權有償使用和交易管理;開展生態環境損害賠償制度改革試點,落實與污染物排放總量掛鉤的財政政策,深化水環境“雙向”補償制度;加快建立環保信用體系,對污染企業開展環保信用評價,對污染性企業實行分類監管。②加強實施環境監測預警與信息化。推進生態環境監測網絡建設,充分應用衛星和無人機遙感等先進信息技術,加強生態地面監測,推動“天空地”一體化生態環境監測網絡建設;加強環境監測數據質量管理,聯合環保和質監部門對社會環境監測機構進行管理;實施“互聯網+”綠色生態工程,建設完善“一企一檔”污染源信息管理系統,完善江蘇省企業環保信用評估系統。③強化污染源環境調查和風險調控。完善污染源信息管理系統,制定污染治理與修復計劃;加強環境監察,建立省級環境保護督察機制,加大環境執法監管力度;完善環境應急體系建設,推進重點環境風險企業環境安全達標建設和區域突發環境事件風險評估。④加大環?？萍紕撔铝Χ?加快產業結構轉變。大力發展新能源、信息等產業,以新能源、信息產業帶動相關新興產業發展,使之成為新的經濟增長點,并以信息化推動冶金、機械等傳統行業的改造與換代;通過發展高新技術對重工業進行節能減排,促進重工業企業的良性發展和生態環境的改善。⑤加強環境宣傳教育力度,引導公眾有序參與環境公共事務管理,提高公眾的環境保護意識。

江蘇省13個省轄市的經濟發展水平差異明顯,環境質量呈區域性特征。對江蘇省13個省轄市的環境治理,要結合社會經濟發展特點,依靠科技引領,加快產業結構的轉型升級,促進產業結構向節能型、環保型發展,提升和改造傳統產業,降低能耗，減少污染物排放,從而促進該省的排污減排和生態文明城市建設。