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京津冀協(xié)同治理下的滄州市大氣污染防治對策研究

2019-10-20 07:21:57王曉蘭邢勝顧宏山
科技風(fēng) 2019年27期

王曉蘭 邢勝 顧宏山

摘?要:近年來京津冀地區(qū)的空氣質(zhì)量日益改善,對人民群眾身體健康和經(jīng)濟社會發(fā)展帶來了積極的影響。但是在取得階段性進展的同時,大氣污染形勢依然嚴(yán)峻。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)指出,不少城市PM2.5平均濃度仍未達標(biāo),特別是秋冬季重污染天氣仍然頻發(fā)。因此,京津冀協(xié)同治理大氣污染勢在必得,采取和效仿國內(nèi)外優(yōu)秀的治霾經(jīng)驗,全力以赴保衛(wèi)共同的藍天。

關(guān)鍵詞:區(qū)域協(xié)同;關(guān)聯(lián)規(guī)則;數(shù)據(jù)集

2019年6月5日,生態(tài)環(huán)境部發(fā)布《中國空氣質(zhì)量改善報告(2013-2018年)》,總結(jié)了6年來的治霾的總體成效。報告指出,環(huán)境空氣質(zhì)量總體改善,重點區(qū)域明顯改善,京津冀地區(qū)采取區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控,2018年P(guān)M2.5平均濃度比2013年下降了48%。目前中國對大氣污染防治工作的艱巨性、復(fù)雜性已有充分的認(rèn)識和準(zhǔn)備,強化源頭防治、全民共治,協(xié)同推動生態(tài)環(huán)境高水平保護,全力以赴打贏藍天保衛(wèi)戰(zhàn),讓人民群眾有更多地環(huán)境獲得感、安全感和幸福感。[1]

一、滄州視角下的京津冀大氣污染現(xiàn)狀分析

大氣污染具有時空性、跨域溢出效應(yīng),特定地區(qū)的空氣質(zhì)量會受到周邊地區(qū)污染排放水平的嚴(yán)重影響。京津冀區(qū)域的大氣污染較為復(fù)雜,不同污染物的出現(xiàn)、機動車排放、燃煤、工業(yè)排放和沙塵等交互作用、相互疊加、增加了防治的難度。大氣污染是區(qū)域性問題,京津冀及周邊地區(qū)在同一空氣流場內(nèi),各城市的污染物相互影響,空氣質(zhì)量一榮俱榮、一損俱損,誰都難以獨善其身。因此要想取得較好的大氣污染防治效果就必須要求京津冀協(xié)同發(fā)展,完善區(qū)域空氣質(zhì)量和預(yù)測預(yù)報制度,提高預(yù)警響應(yīng)區(qū)域協(xié)同性,共同做好區(qū)域重污染天氣應(yīng)對,共同營造美好的藍天。

由于京津冀地區(qū)的城市分布密集,重工業(yè)區(qū)分布較集中,大部分區(qū)域地勢比較平坦,因此該區(qū)域多城市間的污染關(guān)聯(lián)性比較突出,呈現(xiàn)出以北京為中心的多城市區(qū)域性大氣污染格局,各城市間的大氣污染物排放和組成相互滲透,大氣顆粒濃度在城市空間上表現(xiàn)出較強的同步性。PM2.5的排放濃度與污染源排放和氣象條件等因素密切相關(guān)。[2]影響城市霧霾污染的主要因素與城市人口密度、工業(yè)污染排放、大氣擴散程度都存在顯著的空間相關(guān)性。另外,受特定地理環(huán)境影響和氣象條件的控制,滄州市及周邊城市之間存在著比較明顯的相互輸送和制約作用,因此整個京津冀地區(qū)已然轉(zhuǎn)變成區(qū)域性大氣污染,因此通過本文的研究將有助于認(rèn)識京津冀地區(qū)大氣復(fù)合污染的現(xiàn)狀,為開展PM2.5區(qū)域控制、多種污染物協(xié)同治理和海量數(shù)據(jù)的資源化提供依據(jù)。

二、針對大氣區(qū)域污染提出的基本思路和方法

基于京津冀地區(qū)(13個地區(qū))最近三年內(nèi)國家級空氣質(zhì)量自動檢測站的PM2.5、PM10、CO、SO2、NO2每小時監(jiān)測數(shù)據(jù),分析了京津冀地區(qū)PM2.5的時空分布特征及大氣復(fù)合污染過程中PM2.5與其他四種污染物之間的關(guān)聯(lián)性;[3]并分析滄州市及周邊大城市之間大氣污染數(shù)據(jù),采用相關(guān)算法和實驗計算相關(guān)城市污染的關(guān)聯(lián)性。本文針對大氣污染的幾種污染物進行分析,提出基本思路和方法如下:

首先,對海量空氣質(zhì)量檢測數(shù)據(jù)進行篩選和預(yù)處理,統(tǒng)計計算整個京津冀地區(qū)不同時間尺度和不同區(qū)域的PM2.5濃度。

其次,采用數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法,分析PM2.5與其他大氣污染物源之間的關(guān)聯(lián)性,提出關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方案,比較不同污染等級的強關(guān)聯(lián)規(guī)則,通過大量數(shù)據(jù)分析得出不同等級大氣污染物之間可能存在的關(guān)聯(lián)性。

再次,重點對比滄州周邊的北京、天津、石家莊、衡水、保定等幾個城市的數(shù)據(jù),根據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則和聚類分析大氣污染與周邊城市的關(guān)聯(lián)性,對滄州推進京津冀地區(qū)的大氣污染協(xié)同治理提供數(shù)據(jù)支持和幫助。

最后,根據(jù)滄州的地理位置特點和大氣污染的數(shù)據(jù)進行細致的分析,根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)算法提出改善滄州地區(qū)及周邊環(huán)境的參考性意見。

三、采用的相關(guān)技術(shù)和方法

數(shù)據(jù)挖掘主要是利用搜索和分析算法,從大量收集到的數(shù)據(jù)中挖掘出其中隱藏的信息和規(guī)律。[4]關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)鍵技術(shù)之一,顧名思義,是從數(shù)據(jù)背后發(fā)現(xiàn)事物之間可能存在的關(guān)聯(lián)或者聯(lián)系,用于發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)集中各要素潛在的相互關(guān)聯(lián)性。在本文中我們將關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)用于京津冀地區(qū)的典型大氣污染物的關(guān)聯(lián)性的分析。

首先將收集的原始數(shù)據(jù)整合成一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集,再進行數(shù)據(jù)預(yù)處理,根據(jù)任務(wù)目標(biāo),在形式上滿足支持的數(shù)據(jù)格式,再通過數(shù)據(jù)集的掃描、計算發(fā)現(xiàn)大量的關(guān)聯(lián)規(guī)則,然后根據(jù)任務(wù)需求進行模式過濾去除冗余規(guī)則并進行模式評估,最后根據(jù)規(guī)則的篩選結(jié)果,得到大氣復(fù)合污染物指標(biāo)的強關(guān)聯(lián)規(guī)則。

四、本文研究的創(chuàng)新之處

本文從空氣質(zhì)量檢測網(wǎng)選取了海量大氣污染物數(shù)據(jù),研究了京津冀地區(qū)PM2.5與大氣復(fù)合污染物之間存在的潛在關(guān)聯(lián)性,從大數(shù)據(jù)采集、清洗與分析處理、挖掘角度認(rèn)知大氣復(fù)合污染問題,并重點分析了滄州市與周邊大城市及重工業(yè)城市的大氣污染數(shù)據(jù),采用關(guān)聯(lián)規(guī)則和聚類分析算法計算出滄州市和周邊大城市的污染關(guān)聯(lián)性,采用大數(shù)據(jù)測試并做了相關(guān)實驗分析,這些都為京津冀區(qū)域協(xié)同治理環(huán)境、控制多種污染物的產(chǎn)生和形成海量空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)的資源化提供參考。

五、影響大氣污染的其他不確定因素及不足之處

在大氣復(fù)合污染實驗分析過程中可以發(fā)現(xiàn),影響PM2.5顆粒物的原因非常復(fù)雜,如所研究區(qū)域的地勢、氣溫、濕度、風(fēng)速、日照等諸多因子,也有區(qū)域行業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展、能源結(jié)構(gòu)及人為等因素。根據(jù)選取時間點的不同,實驗結(jié)果并不是一成不變,得出的關(guān)聯(lián)規(guī)則也可能存在誤差。鑒于此,建議有關(guān)部門建立PM2.5大氣顆粒物污染物的環(huán)境因素及人為因子信息庫,綜合考慮不同地區(qū)、不同時間點PM2.5顆粒污染物與各種形成因素的相關(guān)性。將來還需進一步探索PM2.5污染源形成原因及變化特點,努力改善我們的居住環(huán)境。

參考文獻:

[1]中國空氣質(zhì)量改善報告(2013-2018年)[Z].2019-06-05.

[2]趙麗芳.長三角地區(qū)冬季PM2.5時空分布特征及大氣復(fù)合污染物間關(guān)聯(lián)性分析[D].浙江大學(xué),2018.

[3]賈瑾.基于空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)解析大氣復(fù)合污染時空特征及過程序列[D].浙江大學(xué),2014.

[4]尹琦明.試論時空數(shù)據(jù)挖掘在環(huán)境保護中的應(yīng)用[J].科協(xié)論壇(下半月),2013(06):140-141.

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