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    基于嶺回歸的空氣質(zhì)量影響研究現(xiàn)狀

    2014-09-04 20:43:34姚景雷永佳
    關(guān)鍵詞:空氣質(zhì)量

    姚景++雷永佳

    摘要:綜述了空氣質(zhì)量影響分析的研究現(xiàn)狀,介紹了嶺回歸分析的原理及模型建立,指出了消除環(huán)境質(zhì)量影響因素間的共線性作用是嶺回歸分析研究的方向,

    關(guān)鍵詞:空氣質(zhì)量;IPAT;嶺回歸;

    近幾十年中,關(guān)于環(huán)境質(zhì)量的影響分析,尤其是環(huán)境質(zhì)量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系研究成了大量文獻(xiàn)關(guān)注的焦點(diǎn)。其中既有定性研究也有定量研究,除了常用的空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)擴(kuò)散模型外,定量研究的統(tǒng)計(jì)方法有多元回歸、因子分析、聚類分析等。

    1研究現(xiàn)狀

    (1)環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線分析方法

    對(duì)于環(huán)境質(zhì)量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系,國(guó)內(nèi)外學(xué)者已做了大量研究,且多數(shù)研究是基于EKC假說(shuō),單純得研究了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)環(huán)境質(zhì)量的影響,而忽略了人口、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源類型等相關(guān)因素的共同作用。劉敏等應(yīng)用EKC模型對(duì)北京市和房山區(qū)1995—2003年的環(huán)境污染和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)行了實(shí)證分析[1]。高明等運(yùn)用1986—2009年福建省經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境質(zhì)量指標(biāo)的時(shí)間序列數(shù)據(jù),建立EKC模型,對(duì)福建省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境污染之間的關(guān)系進(jìn)行了定量分析[2]。

    (2)基于IPAT方程的多元回歸分析方法

    相比于EKC假說(shuō),由Ehrlich.P 和J.Holdren提出的IPAT方程考慮了更多影響環(huán)境質(zhì)量的因素[3]。王立猛等基于該模型分別采用能源消費(fèi)總量和能源消費(fèi)產(chǎn)生的污染作為環(huán)境壓力指標(biāo),分析了人口數(shù)量、富裕度、能源強(qiáng)度和能源消費(fèi)的選擇行為對(duì)中國(guó)環(huán)境的影響[4]。

    (3)因子分析方法

    K.Madhavi Latha與K.V.S.Badarinath運(yùn)用因子分析方法對(duì)城市區(qū)域大氣懸浮顆粒的影響因素進(jìn)行了探討,并提出了區(qū)域空氣污染的治理建議。Xue Song Wang等應(yīng)用主成分分析對(duì)城市區(qū)域重金屬污染的影響因素進(jìn)行了綜合歸類分析,并以中國(guó)蘇州為例進(jìn)行了實(shí)證研究。朱曉華等則根據(jù)主成分分析法定量分析了江蘇省生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化的驅(qū)動(dòng)機(jī)制問(wèn)題[5]。

    (4)灰色關(guān)聯(lián)分析方法

    灰色關(guān)聯(lián)分析是灰色系統(tǒng)理論的一個(gè)重要內(nèi)容,它通過(guò)系統(tǒng)因素統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)序列幾何關(guān)系的比較來(lái)分析多因素間的差異性和關(guān)聯(lián)程度,從而找到各因素間的影響關(guān)系及影響系統(tǒng)行為的主要因子。王素萍等通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)度分析的方法,得出太原市大氣環(huán)境質(zhì)量的改善主要與城市基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)、面污染源的有效控制有關(guān)[6]。趙勇等通過(guò)對(duì)鄭州市大氣環(huán)境中NO2的監(jiān)測(cè)和分析,運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析方法定量分析了影響鄭州市NO2變化的因素[7]。

    (5)數(shù)據(jù)挖掘方法

    數(shù)據(jù)挖掘方法主要有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),遺傳算法,模糊數(shù)學(xué),粗糙集等數(shù)學(xué)分析方法。但它們不是獨(dú)立存在的,因?yàn)楦饔袃?yōu)劣,所以在數(shù)據(jù)挖掘中常常組合使用。

    武鵬程應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法等數(shù)據(jù)挖掘方法,建立了空氣污染影響因素的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,利用MATLAB軟件,定量分析了武漢市空氣污染的影響因素 [5]。

    2嶺回歸分析及IPAT方程

    2.1 嶺回歸分析

    Horel(1970)提出的嶺回歸分析是一種改良的最小二乘法,專用于數(shù)據(jù)分析的多重共線性有偏估計(jì),自變量之間的是近似線性關(guān)系就是多重共線性。嶺回歸分析方法是最小二乘法無(wú)偏性的舍棄,通過(guò)部分信息和精度的損失代價(jià)換取更符合實(shí)際的回歸系數(shù),與最小二乘法相比,增強(qiáng)了對(duì)病態(tài)數(shù)據(jù)的抗受性。目前嶺回歸技術(shù)已經(jīng)較成熟得應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)、醫(yī)學(xué)、化學(xué)計(jì)量學(xué)等方面,如高素英等運(yùn)用該技術(shù)對(duì)改革開(kāi)放以來(lái)河北省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響因素作了詳細(xì)而深入的實(shí)證研究[8]。郭潔等基于該技術(shù)探討了不同膳食因素與城市居民血脂水平間的關(guān)系[9]。

    2.2 IPAT方程

    IPAT方程是1971年由Ehrlich.P 和J.Holdren提出的環(huán)境壓力等式,即I=P×A×T, 其中I為環(huán)境壓力(Environmental Impact)、P為人口數(shù)(Population)、A為富裕度(Affluence,通常以單位人均GDP表示)、T為技術(shù)(Technology,以單位GDP產(chǎn)出的環(huán)境壓力衡量)。該方程并非簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)乘法運(yùn)算,它表示I是由P、A、T三種因素共同影響決定的,作為四者關(guān)系闡述的一個(gè)概念性框架被廣泛應(yīng)用于對(duì)人與環(huán)境相互關(guān)系復(fù)雜性和多樣性的定量研究中。

    因I與P、A、T均為1:1比例關(guān)系,該方程也存在著許多局限性,即在保持其他因素不變的情況下, 因變量對(duì)各個(gè)自變量的彈性恒等于1。隨后眾多學(xué)者在此基礎(chǔ)上做出了許多改進(jìn),如Waggoner和Ausubel將單位GDP產(chǎn)出所需消費(fèi)資源量(C)和消費(fèi)單位資源產(chǎn)生的環(huán)境壓力(T)引入,對(duì)IPAT等式進(jìn)行重構(gòu)得I=P×A×C×T。徐忠民等提出ImPACTS模型,用S和m分別代表了社會(huì)發(fā)展和管理的作用。這些擴(kuò)展雖然都是對(duì)環(huán)境壓力等式的改進(jìn),但仍然存在難以定量的問(wèn)題。Dietz和Rose提出的STIRPAT模型很好的解決了這一問(wèn)題,該模型將IPAT等式表示成隨機(jī)形式:I=aPbAcTde (1),對(duì)該等式兩邊同時(shí)取對(duì)數(shù)后lnI=lna+blnP+clnA+dlnT+lne (2)式中a為模型系數(shù),b、c、d為各影響因素的指數(shù),e為誤差項(xiàng)。該式很好得反映了環(huán)境壓力與人口、富裕度、技術(shù)間的線性關(guān)系。

    2.3模型的確定

    以STIRPAT模型為基礎(chǔ),其中可以分別選取SO2、NO2、PM10排放量等作為環(huán)境空氣質(zhì)量指標(biāo)表示I,用人口數(shù)量表示P,A為單位人均GDP,為了更全面地研究影響空氣質(zhì)量的深層因素,可以將T擴(kuò)展為機(jī)動(dòng)車保有量T1、年燃煤量T2、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占總產(chǎn)值的比重)T3、能源結(jié)構(gòu)T4(天然氣消耗占總能源的比重)、污染減排T5(污染物去除率)。因此,研究模型確定如下:

    lnI=lna+blnP+clnA+d1lnT1+ d2lnT2+d3lnT3+d4lnT4+d5lnT5+ lneendprint

    2.4嶺回歸原理及其步驟

    解釋變量的相關(guān)矩陣X的行列式在自變量之間存在共線性時(shí)近似為零,此時(shí)最小二乘法估計(jì)將失效。嶺回歸就是將嶺參數(shù)k(0

    嶺回歸分析方法步驟包括3步:

    ①多重共線性診斷:常見(jiàn)的診斷方法有自變量相關(guān)系數(shù)矩陣診斷法、條件數(shù)與特征分析法、容忍值法、方差膨脹因子(VIF)診斷法??稍赟PSS軟件中運(yùn)用VIF診斷法對(duì)自變量因子進(jìn)行診斷。

    ②參數(shù)k值的選?。涸趯?shí)際應(yīng)用中嶺參數(shù)的確定必須依賴于樣本,因?yàn)樵趲X回歸中要通過(guò)未知參數(shù)β來(lái)確定參數(shù)k。目前還沒(méi)有公認(rèn)最優(yōu)的選擇嶺回歸參數(shù)的方法,常見(jiàn)的方法主要是殘差平方和方法、嶺跡法和方差擴(kuò)大因子法,可用MATLAB軟件作嶺跡圖來(lái)確定k值。

    ③模型的建立:βk=(X′X+kI)-1X′Y

    式中: βk是回歸系數(shù)向量的嶺回歸估計(jì);X為標(biāo)準(zhǔn)化后的矩陣; 0

    3 結(jié)論和建議

    以上研究都證實(shí)了嶺回歸技術(shù)在處理多重共線性問(wèn)題上的獨(dú)特優(yōu)勢(shì),而在共線性問(wèn)題非常嚴(yán)重的環(huán)境領(lǐng)域該技術(shù)的應(yīng)用卻還不夠成熟和普遍。影響環(huán)境質(zhì)量的各因素關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜,普遍存在于自變量間的近線性關(guān)系,大幅降低了估計(jì)值的穩(wěn)定性和精確性,有些回歸系數(shù)在回歸方程高度整體顯著時(shí)出現(xiàn)正負(fù)號(hào)倒置,通不過(guò)顯著性檢驗(yàn),得不到該方程合理的解釋,削弱了回歸方程的應(yīng)用意義。運(yùn)用嶺回歸技術(shù)消除環(huán)境質(zhì)量影響因素間的共線性作用,更科學(xué)得獲取環(huán)境質(zhì)量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)等影響因素間的真實(shí)關(guān)系,對(duì)于改善環(huán)境質(zhì)量、協(xié)調(diào)環(huán)境經(jīng)濟(jì)和諧發(fā)展有著重要意義。

    參考文獻(xiàn)

    [1]劉敏,王書(shū)肖,段雷.北京市和房山區(qū)環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系研究[J].環(huán)境保護(hù)科學(xué),2007,(1).

    [2]高明,余明妹,胡存華.福建省經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境質(zhì)量變化關(guān)系的分析[J].科技和產(chǎn)業(yè),2011,(8).

    [3]Chertow M R. The IPAT equation and its variants: changing views of technology andenvironmental impact [J].Journal of Industrial Ecology, 2000,4(4):13-30.

    [4]王立猛,何康林.基于STIRPAT模型分析中國(guó)環(huán)境壓力的時(shí)間差異以1952—2003年能源消費(fèi)為例[J].自然資源學(xué)報(bào),2006,(6).

    [5]武鵬程.基于數(shù)據(jù)挖掘的城區(qū)空氣質(zhì)量影響因素分析及實(shí)證研究[D].中國(guó)地質(zhì)大學(xué),2008.

    [6]王素萍,王凱.城市大氣環(huán)境質(zhì)量主要影響因素分析[J].重慶環(huán)境科學(xué),2002,24(3):17-18.

    [7]趙勇,孫中黨,李有.鄭州市大氣環(huán)境中的NO2污染與灰色預(yù)測(cè)[J].安全與環(huán)境學(xué)報(bào),2002,2(4):38一41.

    [8]何強(qiáng),呂光明.基于IPAT模型的生態(tài)環(huán)境影響分析---以北京市為例[J].中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào),2008,(12).

    [9]王素萍,王凱.城市大氣環(huán)境質(zhì)量主要影響因素分析[J].重慶環(huán)境科學(xué),2002,24(3):17-18.

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