多階段析因分析法在區(qū)域大氣污染控制中的應(yīng)用

摘要：為研究福建省大氣污染形成機(jī)制及其防控對(duì)策，運(yùn)用多階段析因分析法，構(gòu)建“源-因-效”三層次分析框架。研究結(jié)果表明，工業(yè)源和交通源是主要污染來(lái)源，年均貢獻(xiàn)率合計(jì)57.8%；工業(yè)規(guī)模和能源結(jié)構(gòu)是關(guān)鍵影響因素，累計(jì)貢獻(xiàn)度達(dá)52.1%；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和能源替代措施產(chǎn)生最顯著的減排效果，細(xì)顆粒物（PM2.5）降幅達(dá)15.3%。基于多階段析因分析結(jié)果，從源頭控制、過(guò)程管理和政策支持3個(gè)維度提出針對(duì)性建議，為制定區(qū)域大氣污染防治策略提供科學(xué)依據(jù)。

關(guān)鍵詞：多階段析因分析法；區(qū)域大氣污染控制；福建省

中圖分類號(hào)：X51 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1008-9500（2025）01-00-04

Application of multi-stage factor analysis method in regional air pollution control

—Taking Fujian Province as an example

Abstract： In order to study the formation mechanism and prevention and control measures of air pollution in Fujian province， a multi-stage factor analysis method is used to construct a three-level analysis framework of “source-cause-effect”. The research results indicate that industrial and transportation sources are the main sources of pollution， with a combined annual contribution rate of 57.8%; the industrial scale and energy structure are key influencing factors， with a cumulative contribution rate of 52.1%; the adjustment of industrial structure and energy substitution measures have produced the most significant emission reduction effect， with a reduction of 15.3% in fine particulate matter （PM2.5）. Based on the results of multi-stage factor analysis， targeted suggestions are proposed from three dimensions， namely source control， process management and policy support， thus providing scientific basis for formulating regional air pollution prevention and control strategies.

Keywords： multi-stage factor analysis method; regional air pollution control; Fujian province

大氣污染防治是我國(guó)生態(tài)文明建設(shè)的重要內(nèi)容，科學(xué)把握區(qū)域大氣污染形成機(jī)制是制定有效防控措施的前提。傳統(tǒng)的單一層面分析方法難以揭示污染物產(chǎn)生、傳輸與控制的內(nèi)在聯(lián)系，當(dāng)前急需建立系統(tǒng)性的分析框架。下面以福建省為例，運(yùn)用多階段析因分析法，系統(tǒng)研究區(qū)域大氣污染的成因及防控機(jī)制，為優(yōu)化區(qū)域大氣污染防治方案提供決策支持。

1 研究區(qū)概況

福建省地處中國(guó)東南沿海，屬亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，年平均氣溫為17.8～21.4 ℃，年降水量為1 400～2 000 mm，具有溫暖濕潤(rùn)的氣候特征。省域內(nèi)地形復(fù)雜，閩東、閩北多山地丘陵，閩南、閩中為河谷盆地，沿海為平原，地形差異導(dǎo)致污染物擴(kuò)散條件存在明顯區(qū)域性特征?？諝赓|(zhì)量監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)覆蓋全省9個(gè)地級(jí)市，建有168個(gè)國(guó)控和省控監(jiān)測(cè)點(diǎn)位。2019—2023年各地市監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)（見表1），污染物濃度呈現(xiàn)明顯的區(qū)域分異，內(nèi)陸山區(qū)城市可吸入顆粒物（PM10）、細(xì)顆粒物（PM2.5）濃度相對(duì)較高，沿海城市NO2濃度突出。污染物時(shí)空分布呈現(xiàn)顯著的季節(jié)性特征，冬春季節(jié)污染物濃度高于夏秋季節(jié)，受東南季風(fēng)影響，區(qū)域傳輸特征明顯。

2 多階段析因分析模型構(gòu)建

多階段析因分析法基于系統(tǒng)論和控制論，將大氣污染控制問題分為源解析、影響因素和政策效應(yīng)3個(gè)階段。該方法通過(guò)建立污染物與影響因素的定量關(guān)聯(lián)，逐層剖析污染形成機(jī)理。源解析階段使用受體模型識(shí)別污染源及其貢獻(xiàn)；影響因素分析階段利用主成分分析法和灰色關(guān)聯(lián)度分析法量化氣象條件、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)等對(duì)污染物的影響；政策效應(yīng)評(píng)估階段采用雙重差分法測(cè)算環(huán)保政策效果。該方法構(gòu)建多層次指標(biāo)體系，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法揭示各階段間的傳導(dǎo)機(jī)制，形成“源-因-效”的完整分析鏈條，為區(qū)域大氣污染防治提供科學(xué)決策依據(jù)。

2.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

基于多階段析因分析法的研究需求，構(gòu)建三層次指標(biāo)體系。第一層次選取SO2、NO2、PM10和PM2.5作為污染物指標(biāo)，采用空氣質(zhì)量指數(shù)（Air Quality Index，AQI）進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。第二層次包含兩類影響因素指標(biāo)，自然因素涵蓋氣溫、降水量、風(fēng)速和相對(duì)濕度等氣象要素，社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素包括地區(qū)生產(chǎn)總值、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)和機(jī)動(dòng)車保有量等發(fā)展指標(biāo)。第三層次確立政策響應(yīng)指標(biāo)，結(jié)合福建省環(huán)境保護(hù)政策實(shí)施情況，選取環(huán)保投資強(qiáng)度、污染治理設(shè)施運(yùn)行率、重點(diǎn)企業(yè)達(dá)標(biāo)率、區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控等量化指標(biāo)，建立涵蓋“源-因-效”全過(guò)程的指標(biāo)評(píng)價(jià)體系。

2.2 三階段耦合模型設(shè)計(jì)

第一階段運(yùn)用正定矩陣分解法建立污染源解析模型，如式（1）所示。該模型旨在解析和量化不同污染源對(duì)特定污染物濃度的貢獻(xiàn)。正定矩陣分解法可以從污染數(shù)據(jù)中分離出源貢獻(xiàn)和隨機(jī)誤差，識(shí)別和評(píng)估不同污染源的影響[1]。第二階段構(gòu)建影響因素分析模型，基于多元回歸方法將自然因素（氣象條件）和社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素（發(fā)展指標(biāo)）作為自變量，建立與污染物濃度的定量關(guān)系，如式（2）所示。該模型通過(guò)多元回歸分析來(lái)識(shí)別和量化影響污染物濃度的各種因素，明確污染物濃度變化的驅(qū)動(dòng)因素。第三階段設(shè)計(jì)政策效應(yīng)評(píng)估模型，運(yùn)用雙重差分法，通過(guò)設(shè)置處理組和對(duì)照組，對(duì)比分析政策實(shí)施前后的污染水平變化，如式（3）所示。通過(guò)比較處理組與對(duì)照組在政策實(shí)施前后的變化，可以更清晰地識(shí)別政策的效果，幫助決策者評(píng)估政策的有效性，明確改進(jìn)方向。

X（t）=GF+E（t）（1）

Y=β0+∑（βiNi）+∑（γjSj）+ε（2）

D=（Y1t-Y1s）-（Y0t-Y0s）（3）

式中：X（t）為時(shí)刻t的污染物濃度觀測(cè)矩陣；G為源貢獻(xiàn)矩陣；F為源譜特征矩陣，表示不同污染源的特征和行為；E（t）為隨機(jī)誤差項(xiàng)，表示觀測(cè)數(shù)據(jù)中不可解釋的隨機(jī)因素或噪聲；Y為污染物濃度；Ni為自然因素，包括可能影響污染物濃度的各種自然環(huán)境變量，如氣溫、降水等；Sj為社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素；β0為截距；βi為自然因素的回歸系數(shù)；γj為社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素的回歸系數(shù)；ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)；D為政策實(shí)施前后的污染水平變化；Y1t和Y1s分別為處理組在政策實(shí)施后（時(shí)刻t）和政策實(shí)施前（時(shí)刻s）的污染水平；Y0t和Y0s分別為對(duì)照組在政策實(shí)施后（時(shí)刻t）和政策實(shí)施前（時(shí)刻s）的污染水平[2]。

3 多階段析因結(jié)果分析

3.1 第一階段

基于第一階段污染源解析結(jié)果，福建省大氣污染呈現(xiàn)明顯的源類型特征，如表2所示。其中，春季為3—5月，夏季為6—8月，秋季為9—11月，冬季為12月至次年2月。從年均值看，工業(yè)源和交通源是主要污染源，貢獻(xiàn)率分別達(dá)32.5%和25.3%，合計(jì)占57.8%。各污染源呈現(xiàn)顯著的季節(jié)性變化規(guī)律。工業(yè)源表現(xiàn)出最大的季節(jié)波動(dòng)幅度，冬季貢獻(xiàn)率達(dá)40.9%，較夏季高出15.3個(gè)百分點(diǎn)，這與冬季供暖及工業(yè)生產(chǎn)集中有關(guān)。交通源的季節(jié)波動(dòng)相對(duì)平穩(wěn)，波動(dòng)僅為5.2個(gè)百分點(diǎn)，顯示出機(jī)動(dòng)車尾氣排放的穩(wěn)定性。揚(yáng)塵源在夏季貢獻(xiàn)率最高（22.8%），冬季最低（15.2%），這與氣象條件和施工活動(dòng)密切相關(guān)。生活源和區(qū)域傳輸均呈現(xiàn)冬季高、夏季低的特征，其中區(qū)域傳輸冬季受東北氣流的影響明顯增強(qiáng)，貢獻(xiàn)率升至11.1%。這種季節(jié)性變化規(guī)律為制定差異化管控措施提供重要依據(jù)。

3.2 第二階段

第二階段著重分析影響因素的相對(duì)貢獻(xiàn)度和作用機(jī)制。通過(guò)構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型，對(duì)2019—2023年福建省大氣污染的影響因素進(jìn)行定量解析，結(jié)果如表3所示。從貢獻(xiàn)度分析結(jié)果看，工業(yè)規(guī)模和能源結(jié)構(gòu)是影響福建省大氣質(zhì)量的首要因素，累計(jì)貢獻(xiàn)度達(dá)52.1%。工業(yè)規(guī)模每增長(zhǎng)1%，將導(dǎo)致PM2.5濃度上升0.385%，二者顯示出顯著的正相關(guān)。能源結(jié)構(gòu)中，煤炭消費(fèi)比重與污染物濃度呈現(xiàn)強(qiáng)關(guān)聯(lián)性，彈性系數(shù)為0.342。機(jī)動(dòng)車保有量增長(zhǎng)對(duì)空氣質(zhì)量的影響程度居第三位，貢獻(xiàn)度為18.9%。城市化進(jìn)程通過(guò)改變土地利用方式和人口集聚影響大氣環(huán)境，貢獻(xiàn)度達(dá)12.4%。氣象條件和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的影響較小，但在統(tǒng)計(jì)上仍具顯著性。

3.3 第三階段

第三階段聚焦政策實(shí)施效果評(píng)估，基于雙重差分模型分析福建省2019—2023年大氣污染防治政策的實(shí)施成效，結(jié)果如表4所示。政策效應(yīng)呈現(xiàn)明顯的梯度分布特征，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和能源替代措施產(chǎn)生最顯著的減排效果。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整政策使PM2.5濃度下降15.3%，能源替代措施對(duì)SO2減排貢獻(xiàn)最大，降幅達(dá)21.3%。末端治理措施對(duì)各項(xiàng)污染物均產(chǎn)生顯著影響，減排率介于8.9%～12.4%。

4 污染控制建議

4.1 源頭控制

基于多階段析因分析結(jié)果，針對(duì)福建省大氣污染特征，提出大氣污染控制建議?？蓪?shí)施工業(yè)源頭減排工程，優(yōu)化重點(diǎn)行業(yè)產(chǎn)業(yè)布局。推進(jìn)鋼鐵、建材、化工等重點(diǎn)企業(yè)實(shí)施超低排放改造，建立工業(yè)企業(yè)污染源在線監(jiān)控系統(tǒng)[3-4]。加快推進(jìn)能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，在沿海地區(qū)新建液化天然氣接收站和配套管網(wǎng)，擴(kuò)大清潔能源使用規(guī)模。強(qiáng)化機(jī)動(dòng)車排放管控，嚴(yán)格執(zhí)行國(guó)六排放標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建新能源汽車充電基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)，加快淘汰高排放老舊車輛。

4.2 過(guò)程管理

可建立季節(jié)性差異化管控機(jī)制，實(shí)施冬季工業(yè)企業(yè)錯(cuò)峰生產(chǎn)制度。制定施工工地?fù)P塵防控標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)施網(wǎng)格化監(jiān)管體系。完善機(jī)動(dòng)車尾氣遙感監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)布局，劃定重型柴油車限行區(qū)域[5]。構(gòu)建閩東北、閩西南區(qū)域大氣污染聯(lián)防聯(lián)控機(jī)制，建立跨區(qū)域污染預(yù)警應(yīng)急聯(lián)動(dòng)平臺(tái)，強(qiáng)化區(qū)域協(xié)同治理。

4.3 政策支持

可進(jìn)一步完善經(jīng)濟(jì)政策支持體系，設(shè)立產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整專項(xiàng)資金，對(duì)重點(diǎn)行業(yè)超低排放改造給予補(bǔ)貼。建立健全大氣污染防治地方標(biāo)準(zhǔn)體系，制定重點(diǎn)行業(yè)污染物排放限值。構(gòu)建環(huán)境信用評(píng)價(jià)制度，將企業(yè)環(huán)境信用評(píng)級(jí)結(jié)果與融資、用地審批等掛鉤。強(qiáng)化環(huán)境執(zhí)法監(jiān)管，建立環(huán)境污染舉報(bào)獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，切實(shí)提升監(jiān)管效能。

5 結(jié)論

運(yùn)用多階段析因分析法，從污染源解析、影響因素量化和政策效應(yīng)評(píng)估3個(gè)維度系統(tǒng)剖析福建省大氣污染防治問題?；诙嚯A段析因分析結(jié)果，提出源頭控制、過(guò)程管理和政策支持建議，為構(gòu)建區(qū)域大氣污染精準(zhǔn)防控體系提供理論依據(jù)和實(shí)踐指導(dǎo)。未來(lái)研究可進(jìn)一步完善多階段析因分析方法，深化政策效應(yīng)評(píng)估機(jī)制，為區(qū)域大氣污染防治提供更有力的科技支撐。

參考文獻(xiàn)

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