王 翔
(南京林業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,南京 210037)
現(xiàn)代化發(fā)展與環(huán)境質(zhì)量的平衡問題成為了自工業(yè)革命以來(lái)尤為受關(guān)注的一個(gè)全球性問題,空氣質(zhì)量問題尤為突出。隨著能源的不斷消耗,顆粒污染物和氣態(tài)污染物被排放到空氣中,導(dǎo)致了臭氧層破壞、酸雨等其他問題,空氣污染問題日益嚴(yán)峻。排放導(dǎo)致了臭氧層破壞、酸雨等問題威脅著人體健康。此外,氮氧化物、硫氧化物、臭氧等對(duì)動(dòng)植物的生存及動(dòng)植物之間的競(jìng)爭(zhēng)也造成了不良后果。對(duì)此,我國(guó)先后確立了三批低碳試點(diǎn)城市,以改善城市空氣質(zhì)量、實(shí)現(xiàn)城市的低碳化發(fā)展[1]。習(xí)近平總書記也多次發(fā)表重要講話強(qiáng)調(diào),調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu),降低二氧化碳排放量,努力實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)。
京津冀、長(zhǎng)江三角洲、珠江三角洲地區(qū)僅以約5%的土地面積對(duì)我國(guó)GDP做出了近50%的貢獻(xiàn),且人口占全國(guó)的25%左右,是拉動(dòng)我國(guó)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)和參與國(guó)際合作與競(jìng)爭(zhēng)的重要平臺(tái)[2]。因此,本文以我國(guó)三大城市群為研究對(duì)象,基于馬氏距離TOPSIS探討三大城市群的空氣綜合質(zhì)量差異及影響空氣質(zhì)量的主要障礙因子,以期為中國(guó)處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展前沿且集聚人口的城市群的環(huán)境保護(hù)提供數(shù)據(jù)支撐和依據(jù)。
以往的環(huán)境研究主要集中在生態(tài)環(huán)境研究和水環(huán)境質(zhì)量研究,而專注于空氣質(zhì)量評(píng)價(jià)的研究卻較少。在生態(tài)環(huán)境研究方面,孫東琪[3]、張歡和成金華[4]等分別利用層次分析法對(duì)31個(gè)省市、武漢市進(jìn)行生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià),孫東琪從生態(tài)破壞、自然資源、環(huán)境污染和社會(huì)經(jīng)濟(jì)建立了共30個(gè)四級(jí)指標(biāo)體系,對(duì)31個(gè)省市區(qū)在1990—2010年每隔5年的時(shí)間點(diǎn)數(shù)據(jù)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行分析;張歡和成金華等基于武漢市2006—2011年生態(tài)環(huán)境、資源消耗、污染治理、居民宜居度4方面的數(shù)據(jù),評(píng)價(jià)了武漢市的生態(tài)文明建設(shè)狀況;熊尚彥[5]、岳思妤[6]等采用壓力—狀態(tài)—響應(yīng)(PSR)模型構(gòu)建指標(biāo)體系,通過(guò)熵權(quán)物元模型分別對(duì)長(zhǎng)江中游經(jīng)濟(jì)區(qū)的生態(tài)環(huán)境、甘肅省的農(nóng)村生態(tài)環(huán)境進(jìn)行分析;李婧[7]利用遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI)研究了河北省邯鄲市礦區(qū)矸石山治理和生態(tài)修復(fù)前后的生態(tài)環(huán)境變化特征,客觀評(píng)價(jià)治理工程的生態(tài)效益,萬(wàn)虹麟[8]、付杰[9]采用主成分分析法構(gòu)建了新型遙感生態(tài)指數(shù),分別以滄州市區(qū)、海南島生態(tài)環(huán)境質(zhì)量為研究區(qū),分析了各地區(qū)的生態(tài)環(huán)境;許叢[10]、趙管樂[11]、劉飛躍[12]、王惠勇[13]通過(guò)主成分分析法分別評(píng)價(jià)了安徽省生態(tài)環(huán)境質(zhì)量、攀枝花市生態(tài)質(zhì)量、吉安市土地生態(tài)安全、山東省臨沂市城鎮(zhèn)土地生態(tài)安全。
在空氣質(zhì)量方面,鄭霞和胡東濱[14]利用集對(duì)理論建立空氣質(zhì)量評(píng)價(jià)模型,熵值法和超標(biāo)倍數(shù)法結(jié)合對(duì)指標(biāo)賦權(quán),分析了對(duì)長(zhǎng)沙市2015—2019年的空氣質(zhì)量,并與通過(guò)模糊綜合評(píng)價(jià)法得出的結(jié)果對(duì)比分析;陳穎[15]等采用聚類分析和主成分分析法,對(duì)山西省11個(gè)城市2017年的空氣質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià);于曉晶[16]等基于AQI數(shù)據(jù)采用層次分析法(AHP)方法建立層次結(jié)構(gòu)模型,對(duì)2014—2020年的蘇州空氣質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià);吳佳欣[17]采用灰色關(guān)聯(lián)度分析以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等方法,分析評(píng)價(jià)了上海市2014—2017年的空氣質(zhì)量。劉逢璐[18]等基于長(zhǎng)江中游31個(gè)城市2015年1月—2019年12月的空氣環(huán)境數(shù)據(jù),運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析法、克里金空間插值法分析城市空氣質(zhì)量。
綜上,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量研究已相對(duì)較為成熟,研究方法主要包括采用層次分析法、主成分分析法、壓力—狀態(tài)—響應(yīng)評(píng)價(jià)法(PSR)、遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI)等方法。但關(guān)于空氣環(huán)境質(zhì)量的研究并不多見。已有關(guān)于空氣質(zhì)量的研究通常是對(duì)某個(gè)省市的空氣質(zhì)量進(jìn)行分析或多個(gè)城市的空氣質(zhì)量進(jìn)行比較評(píng)價(jià),通常采用模糊綜合評(píng)價(jià)法、主成分分析法、層次分析法等方法[19]?;诖?,本文從時(shí)空兩角度評(píng)價(jià)分析了京津冀、長(zhǎng)三角和珠三角的空氣綜合質(zhì)量,并分析了阻礙三個(gè)地區(qū)空氣質(zhì)量提優(yōu)的主要障礙因子。
本文數(shù)據(jù)主要來(lái)源于中國(guó)環(huán)境監(jiān)測(cè)總站發(fā)布的《全國(guó)城市空氣質(zhì)量報(bào)告》,選取PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3這6個(gè)主要空氣污染物作為評(píng)價(jià)因子,以此評(píng)價(jià)京津冀、長(zhǎng)江三角洲和珠江三角洲這三大城市群的綜合空氣質(zhì)量。本文選取了22個(gè)一二線城市以代表三大城市群進(jìn)行綜合空氣質(zhì)量評(píng)價(jià),京津冀指的是京津冀及其周邊城市,珠江三角洲指廣東省,長(zhǎng)江三角洲指江蘇省、浙江省、安徽省。熵權(quán)法是一種客觀賦權(quán)法,能夠客觀反映指標(biāo)權(quán)重,排除了主觀賦權(quán)可能會(huì)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果產(chǎn)生的影響[20],因此本文采用熵權(quán)法賦權(quán)。
馬氏距離TOPSIS不同于傳統(tǒng)TOPSIS采用歐氏距離進(jìn)行評(píng)價(jià)分析,坐標(biāo)間的量綱不會(huì)干擾評(píng)價(jià)結(jié)果,且避免了變量間相關(guān)性的影響,避免了評(píng)價(jià)結(jié)果在一定程度上的夸大[21]。PM2.5與PM10、NO2與O3等指標(biāo)間均具有相關(guān)性,進(jìn)而會(huì)導(dǎo)致各區(qū)域空氣綜合質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果的扭曲與不準(zhǔn)確,各區(qū)域評(píng)價(jià)結(jié)果數(shù)值的差距存在著一定程度上的夸大,本文需排除指標(biāo)相關(guān)性來(lái)對(duì)城市空氣綜合質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià),因此采用馬氏距離TOPSIS法。具體計(jì)算步驟如下:
①構(gòu)建評(píng)價(jià)矩陣。
該矩陣表示有m個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象,n個(gè)屬性指標(biāo)。其中xij表示第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的第j個(gè)的屬性指標(biāo)的原始數(shù)值。(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)
②確定正理想解S+和負(fù)理想解S-。
③第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象到正理想解的馬氏距離以及到負(fù)理想解的馬氏距離分別為:
其中,C-1為n個(gè)屬性指標(biāo)的協(xié)方差矩陣的逆矩陣,,wj為第j個(gè)指標(biāo)由熵權(quán)法確定的權(quán)重。
④計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象的相對(duì)貼近度。
障礙度模型可以計(jì)算各區(qū)域空氣質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)中各指標(biāo)的障礙度,明晰關(guān)鍵污染物對(duì)各區(qū)域空氣質(zhì)量的影響程度。為了精準(zhǔn)地分析出限制各區(qū)域空氣綜合質(zhì)量提高的主要障礙因素,為制定與空氣質(zhì)量相關(guān)政策提供科學(xué)依據(jù),進(jìn)一步引入了障礙度模型。
Yij為xij的標(biāo)準(zhǔn)化值,wij為第j個(gè)指標(biāo)的權(quán)重,Hij為第j指標(biāo)對(duì)第i個(gè)城市空氣綜合質(zhì)量的障礙度。
基于熵權(quán)法賦權(quán)的馬氏距離TOPSIS計(jì)算得出京津冀、長(zhǎng)三角和珠三角三個(gè)地區(qū)2020年12月至2021年11月的空氣環(huán)境質(zhì)量相對(duì)貼進(jìn)度如表1所示。
表1 京津冀、長(zhǎng)三角和珠三角空氣綜合質(zhì)量相對(duì)貼進(jìn)度
京津冀地區(qū)于2021年2月、3月、5月、6月、7月、8月、10月、11月的空氣綜合質(zhì)量均低于其他兩個(gè)地區(qū),而珠三角12個(gè)月中有8個(gè)月的空氣質(zhì)量均高于其他地區(qū)。珠三角相對(duì)貼進(jìn)度的平均值為0.512 6,而京津冀地區(qū)相對(duì)貼進(jìn)度的平均值為0.455 7,長(zhǎng)三角為0.483 3。因此,可以得出珠三角的空氣綜合環(huán)境質(zhì)量最優(yōu),而長(zhǎng)三角其次,京津冀的空氣質(zhì)量最差。
如圖1所示,從時(shí)間線上來(lái)看,京津冀與長(zhǎng)三角空氣質(zhì)量變化走勢(shì)相像,2020年12月至2021年5月基本是下降趨勢(shì),2021年5月至11月是波折向上。其原因是2021年4月30日江蘇沿江及以北地區(qū)遭受大風(fēng)、冰雹等強(qiáng)對(duì)流襲擊。京津冀5月的相對(duì)貼進(jìn)度為0.290 1,下降幅度為40.43%,長(zhǎng)三角的相對(duì)貼進(jìn)度降低幅度為29.66%。而珠三角相對(duì)貼進(jìn)度在2020年1月至2021年7月曲折向下,之后曲折向上,最低點(diǎn)為0.435 2。珠三角空氣綜合質(zhì)量總體較為平穩(wěn),波動(dòng)幅度最小。
圖1 京津冀、長(zhǎng)三角和珠三角空氣質(zhì)量相對(duì)貼進(jìn)度走勢(shì)
如表2所示,影響京津冀地區(qū)空氣綜合質(zhì)量的主要障礙因素為NO2、PM2.5、CO、PM10,其中NO2的障礙度值最高,為25.65%。NO2也是長(zhǎng)三角空氣質(zhì)量最主要的障礙因素,障礙度值高達(dá)35.39%,其次是O3。珠三角空氣質(zhì)量情況與其他兩個(gè)地區(qū)存在明顯差異,障礙度水平排名前三的是O3、NO2、SO2,而PM2.5和PM10的障礙度水平都低于6%。而三大經(jīng)濟(jì)地區(qū)的NO2障礙度均達(dá)到了25%。
表2 京津冀、長(zhǎng)三角和珠三角空氣質(zhì)量的各指標(biāo)障礙度水平
第一,京津冀政府應(yīng)加大力度,繼續(xù)疏解北京的非首都功能,緩解因人口集聚帶來(lái)的交通污染問題,淘汰高排放類型機(jī)車和企業(yè),扶持高科技產(chǎn)業(yè)、節(jié)能環(huán)保等產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。對(duì)于顆料污染物,各省市政府和金融機(jī)構(gòu)可在造林方面給予減免稅收、低息貸款的扶持,短期內(nèi)可采取人工降雨減少污染物。
第二,O3的形成與揮發(fā)性有機(jī)化合物(VOCs)和氮氧化物(NOx)的排放量相關(guān),對(duì)氣溫、日照時(shí)間等氣象因素極其敏感。因此,長(zhǎng)三角和珠三角地區(qū)應(yīng)強(qiáng)化VOCs與NOx協(xié)同減排,確定適合的VOCs與NOx減排比例,同時(shí)限制石化、包裝印刷等高VOCs排放建設(shè)項(xiàng)目,限制新建項(xiàng)目使用低VOCs含量材料,使其采用低VOCs含量原輔材料。
第三,三大區(qū)域空氣質(zhì)量重要障礙因素,NO2,主要來(lái)源于燃料燃燒、汽車尾氣。三大地區(qū)各省市政府可制定環(huán)保企業(yè)稅收優(yōu)惠、新能源汽車支持政策等激勵(lì)政策,推進(jìn)清潔能源的開發(fā)使用,并引導(dǎo)企業(yè)向綠色低碳環(huán)保發(fā)展;對(duì)于高能耗、高排放、高污染企業(yè),制定獎(jiǎng)懲制度從源頭上控制污染物排放。
中國(guó)林業(yè)經(jīng)濟(jì)2022年5期