基于多元统计分析的山东省空气质量评价

李从欣 岳心如

（河北地质大学 经济学院，河北 石家庄 050031）

引言

工业革命以来，人类对自然资源的需求越来越大，过度开发和不合理的利用方式给生态环境造成了巨大的破坏，大量的污染物被无序地排放到空气、水体中，可再生能源和绿色能源的普及程度也远远落后，这给人类生活带来了极大的威胁。改革开放后，我国工业化进程加快，经济发展取得了长足进步，但也不可忽视其面临的环境问题，空气污染问题越来越突出，雾霾等空气问题对人们的生活和工作产生了严重的负面影响。 由于空气污染的严重性，人们逐渐意识到雾霾等空气问题的危害，并且开始重视空气质量的改善。山东省的空气质量也不容乐观，为了解决这个问题，我们需要采取一系列措施，包括推动可持续发展、加强法律法规的制定和执行、加强环境教育等。只有通过全社会的共同努力，才能改善空气污染情况，实现人与自然的和谐共生。

本文旨在对山东省空气质量进行评估并着重探讨影响山东省空气质量的各种因素以应对山东省经济快速发展导致的空气质量的持续恶化问题。研究首先对国内外有关空气污染时空分布的文献进行了系统梳理，了解空气污染的时空分布可以帮助我们识别和分析污染源以及了解空气的传播规律，归纳总结有关理论，为山东省空气质量的改善提供参考依据。 然后研究对山东省的空气质量关于时间和地点的变化进行全面分析，根据这些信息选择合适的影响因素，并制定合理的指标体系，通过聚类分析将山东省各个城市在空气质量维度进行分类，根据各个城市的空气污染因素确定需要重点关注的城市。 最后得出结论并提出建议，以期为改善山东省空气质量提供借鉴。

一、国内外研究现状

为了解影响空气质量的污染因素与空气污染物的传播规律，我们对国内外有关空气污染物时空分布的文献进行了系统梳理。 污染物的时空分布研究对于了解污染物的来源、传输途径和影响范围，评估其对环境和人体健康的影响具有重要意义。

21 世纪以前，国外学者对于污染物的时空分布研究相对较少，他们仅仅将污染物分布划分为城乡、国家、地域等几个层面，而忽略了其他更多的因素，比如污染物的迁移传输效应等。2003 年，H.G.Reichle[1]指出气溶胶在全球范围内传播，但具有强烈的区域不平衡性，通过其对辐射强迫的直接和间接影响改变了全球气候。 Jacob D J[2]分析了空气中污染物浓度与气候变化之间的关系，建立了一个利用气候模拟全球空气质量变化的模型，以该模型预测空气中污染物质的流通与传输，并将空气质量变化与疾病发生率联系起来，最终得到在未来几年内空气中的污染物会对人们身体健康产生极大影响的结论。 Monks P S[3]认为空气质量对生态系统、人身健康、土壤状况、气候变化都有很大的影响，空气中的各个污染物的指标都超出了大气所能接受的范围。 N.A.S.Hamma 等[4]提出了一种空间变系数地质统计模型，作为对标准空间变截距地质统计模型的拓展，地质统计模型利用了基于协方差函数的空间变系数，通过调整该模型的参数，可以对特定数据进行预测。研究者们采用这一模型对欧洲的PM10指数进行了模拟观测，并发现相较于标准的空间变截距模型，该地质统计模型的模拟效果更佳，预测的可信区间也更为精确。 R Becker[5]分析了政府政策对空气质量的影响，通过对政府监管的力度、工厂的生产成本与收益以及空气中污染物的含量进行关联分析，发现部分环保政策除了导致工厂生产效能大幅降低外，对空气质量的改善效果并不明显，因此改善空气质量不能仅靠政策的约束，更要将重点放在环保科技的研发和技术转型上。

我国也有一些学者对空气质量的时空分布进行了研究。 李小飞、 张明军[6]等通过对2001—2010 年间42 个城市的逐日空气污染指数、污染因素、污染程度及其他相关数据的分析发现，这10 年里，中国的空气污染情况十分严峻，对人们的健康造成了极大的影响；可吸入颗粒物是导致空气污染的主要因素；不同季节的空气质量有显著的变化，冬季的空气污染程度最严重，夏季最轻；从年度来看，空气质量呈逐年改善趋势；不同地区的城市空气质量有着明显的不同，由南到北空气污染越来越严重，沿海地区相对于内陆地区空气污染较轻。 通过分析2014 年中国190 个城市的PM2.5浓度观测数据，王振波等[7]建立了一个空间数据统计模型，以更好地了解PM2.5的变化情况，揭示中国PM2.5的时空格局。 统计模型的结果显示，在2014 年，中国城市的PM2.5平均浓度达到61μg/m3，其中，冬季PM2.5含量较高，春夏季节较低，呈现出明显的“U”型逐月变化规律以及“U—脉冲”型逐日变化规律。 此外，周兆媛等[8]还运用相关分析法和主成分回归分析法，对2001—2010 年北京、天津和石家庄的空气污染指数（AQI）及其与气象因子之间的联系进行了深入研究，以揭示其变化趋势。在高分辨率区域气候模型模拟研究的基础上，推测出京津冀地区大气污染物排放维持在一个较为平稳的状态，研究表明：气压、气温、降水量、相对湿度等因子与三个城市空气质量有密切关系，气压与AQI 指数呈高度的正相关，气温、相对湿度等气象要素与AQI 指数呈负相关，降水量和空气质量也基本呈正相关趋势。

二、数据来源及方法

本研究空气污染指数的数据来自中华人民共和国生态环境部网站上的重点城市空气质量日报， 其中包括山东省各城市2021 年1 月1 日至2022 年3 月31 日间的逐日AQI 以及空气质量级别，影响空气质量的相关因素数据来源于《山东统计年鉴2022》。 AQI 是将常规监测的几种空气污染物（包括SO2、NO2和PM10、PM2.5）的浓度简化成为单一的概念性指数值形式。另外，研究还选取了2022 年山东省16 个城市的经济及废气污染物排放的17 个指标，指标的选取借鉴了张志威的《空气污染状况的多元统计分析》[9]与周文华的《人类活动对北京空气质量影响的综合生态评价》[10]， 包括x1地区生产总值 （亿元）、x2第二产业增加值（亿元）、x3产品销售收入 （亿元）、x4内资企业工业总产值 （亿元）、x5住宅开发投资完成额（亿元）、x6公路货运量（万吨）、x7建筑业施工面积 （万平方米）、x8房地产开发投资完成额（亿元）、x9民用汽车总量（万辆）、x10城市绿化覆盖面积（万平方米）、x11工业二氧化硫排放量（吨）、x12工业氮氧化物排放量（吨）、x13工业烟尘排放量（吨）、x14生活垃圾无害化处理率（%）、x15生活二氧化硫排放量（吨）、x16生活氮氧化物排放量（吨）、x17生活烟尘排放量（吨），并分级表征空气污染程度和空气质量状况。环境保护部2008 年发布并实施的《城市空气质量日报和预报技术规定》将AQI 指数分为五级[11]，分级标准如表1。

表1 空气质量分级标准

本研究通过聚类分析对山东省各城市按空气质量维度划分类别，然后利用因子分析法提取对山东省空气质量有显著影响的新指标。系统聚类分析法是一种应用广泛的探索性识别技术，通过系统聚类分析，可以将具有相似特征的待评价目标按照一定的顺序进行归类，从而更直观地反映出不同类别之间的相似性和差异性。 本文采用系统聚类分析法，通过聚类分析，可以更精确地评估监测断面的空气质量情况。 研究使用离差平方和法（WARD）、平方欧氏距离法来衡量这些数据的差异。

因子分析法是多元化统计分析中常用的降维分析方法，它是主成分分析方法的延伸和发展。 因子分析将较多的变量合并为较少的因子，并根据对相关阵或协方差阵内部相关性的深入研究来揭示初始变量与因子间的相关关系。 因子分析法的矩阵表示为：X=μ+AF+ε。[12]本研究利用因子分析法将与空气质量有关的17 个指标合并为具有代表性的几个因子，分析初始变量与这些具有代表性的因子的相关关系， 最终计算出每个城市的因子得分排名，根据该排名进行定性分析，求得结论。

三、实证分析

（一）描述性统计

图1 展示的是2021—2022 年山东省16 个城市日均环境空气质量综合指数（AQI），根据环境空气质量综合指数 （AQI），2021—2022 年山东省16 个城市的环境空气质量由好到差依次是威海、烟台、青岛、日照、东营、潍坊、滨州、临沂、泰安、济南、德州、枣庄、济宁、淄博、聊城、菏泽。

图1 2021—2022 年山东省16 个城市日均环境空气质量综合指数（AQI）

图2 为2022 年山东省16 个城市日均环境空气质量综合指数（AQI）与2020—2021 年山东省16 个城市日均环境空气质量综合指数（AQI）的比值，从图2 可知，青岛和威海的日均AQI 比值达到1 以上，即相较于2020 年，威海和青岛两座城市的空气质量得到了提升，而其他城市的AQI 比值均小于1，表明空气质量呈现出下降的趋势。

图2 2022 年山东省各市环境空气质量综合指数同比情况

（二）聚类分析

根据评价指标体系，以2022 年的17 项评价指标数据作为原始数据，依据聚类分析的原理和步骤，采用SPSS 统计软件进行计算分析，并运用系统聚类分析对16 个城市进行粗略的分类分析，结果如图3 所示。

图3 2022 年山东省各市环境空气质量聚类树状图

通过谱系聚类图，可以更加直观地展示聚类过程，并且能够清楚地看到数值分类的结果，从而更加准确地了解不同城市之间空气质量的关联性和距离。例如，图3 展示的聚类结果将城市划分为三个不同的类别：威海、临沂、青岛、东营、烟台为A 类，日照、滨州、济南、济宁、聊城为B 类，潍坊、泰安、淄博、枣庄、德州、菏泽为C 类。 经过统计分析，我们发现A 类城市多为东部沿海城市，经济较为发达，其污染水平基本处于低等水平，临沂市虽然处于内陆地区，但是其工业废物利用率高，建立了可循环的能源消耗机制。 B 类城市的污染水平处于中等水平。 C 类城市多为以第二产业为主的工业城市， 污染水平明显超出了A、B 类城市，表现为中等到重度污染，这类城市的工业活动导致了严重的空气质量问题。 然而，仅仅通过聚类分析只能得到十分粗略的分类，因此还需要进行因子分析。

（三）提取因子

通过巴特利特球度检验法统计量观测到的p 值接近于0， 当显著性水平为0.05 时，因p 值低于显著性水平可视为相关系数矩阵和单位阵之间存在明显差别。 同时KMO 值为0.769，根据KMO 度量标准得知原变量适用于因子分析。 因子选取的原则：n 个因子的累计贡献率大于或等于85%且特征值大于或者等于1。 探索性因子分析中最为关键的是要确定所抽取因子的个数，碎石图可以辅助判断因子提取个数。当折线由陡峭突然变得平稳时，陡峭到平稳对应的因子个数即为参考提取因子个数。[12]

图4 中横坐标反应的是各个因子，纵坐标对应的是各个因子的特征值，从图中可知，自第五个因子开始，它们的特征值变化就很小了，故选取四个因子为最优。 由累计贡献率可知：有四个因子已提供了原始数据89.048%的信息，且89.048%＞85%，根据因子选取原则，旋转前后累计贡献率没改变，因此总信息量没有损益。

图4 因子分析碎石图

如下页表2 所示，其中第一个因子f1在变量地区生产总值、第二产业增加值、内资企业工业总产值、城市绿化覆盖面积上因子载荷比较大，表明f1是经济发展与产业结构相关指标公因子，第二个因子f2在产品销售收入、生活垃圾处理率、生活二氧化硫排放量、生活氮氧化物排放量、生活烟尘排放量上因子载荷比较大，表明f2是生活污染相关指标公因子，第三个因子f3在变量工业二氧化硫排放量、工业氮氧化物排放量、工业烟尘排放量上因子载荷比较大，表明f3是工业污染相关指标公因子，第四个因子f4在变量住宅开发投资、公路货运量、建筑业施工面积、房地产开发面积、民用汽车总量上因子载荷比较大，表明f4主要集中了建筑与交通业污染相关指标公因子。这四个因子从不同的角度反映了各个城市的空气污染因素，因此将其应用于各城市空气质量水平划分与评估是比较合适的。

表2 因子成分矩阵

由因子得分系数矩阵可得各因子得分公式：

通过公式，可求得每个城市的f1、 f2、 f3、 f4的值，再由大到小排列，得出每个因子得分前三的城市。 综上所述，虽然影响强弱有别，但经济发展的平衡性与产业结构的合理性、生活污染、工业污染、建筑与交通污染等都对空气状况有影响。

根据表3 各个因子排名情况可知，经济发展的平衡性与产业结构的合理性对空气质量产生的影响在青岛、济南和烟台三个城市表现最为明显。有研究表明，经济发展对空气质量的影响是先促进再抑制的，总体上呈现EKC 曲线的形式。 肖俊玲等曾指出，经济发展中能源消耗导致的环境恶化会反向抑制经济的增长，且一个地区的经济发展的平衡性与产业结构的合理性是影响空气质量的重要因素。[13]这些城市在追求经济发展的过程中，没有重视自身产业的结构性，其第二产业的比重非常大，很容易导致空气污染情况。在“十二五”发展期间，青岛市作为重要的海滨城市，为促进经济增长，加强西海岸开发，引进大批工程项目，修建机场，但这也使得青岛市空气质量负担加重。[14]济南市作为山东省的省会城市，是山东省的重要经济中心、物流中心、金融中心，但济南市的经济增长主要依赖于机械行业和重工业，以煤炭作为主要能源的产业在济南市占主导地位，这种重型的经济结构也让济南的空气质量恶化严重。[15]“十三五”期间烟台市重工业占比超过60%，重工业占比较高且仍有上升趋势，重工业在拉高烟台GDP 的同时也带来了大量的污染物排放。[16]

表3 山东省各个城市得分排名

生活污染对空气质量产生的影响在淄博、济宁和济南三个城市表现最为明显。 党的十二大以来，城镇化的速度不断加快，人们的生产生活很容易产生大量生活垃圾，但许多人缺乏垃圾分类意识，导致大部分垃圾无法有效回收利用，还有一些人习惯于随手乱扔垃圾，有些垃圾难以得到及时清理，会对空气质量产生相当大的影响。淄博市第三产业发展迅速，第三产业的发展需要消耗大量能源，在发展过程中带来了更多的耗煤污染。同时，随着城市居民生活水平的提高，汽车拥有量也快速增长，导致车流量和耗油量明显上升，汽车尾气排放量不断增加。[17]济宁市主要大气污染物浓度呈现明显的季节趋势，尤其是PM2.5、PM10、SO2、NO2和CO，在冬季浓度最高，夏季浓度最低。 这一现象与冬季采暖燃煤量增加、气温降低导致的汽车尾气排放量增加以及地面温度不利于大气污染物扩散等因素有关。[18]济南市作为省会城市，人口在千万级别以上，远超其他大多数城市。 随着人口增加，家庭用能的增长是不可避免的，而这意味着更多的燃煤、燃气等能源需求和使用以及不完全燃烧产生的有害气体排放。[15]

工业污染对空气质量产生的影响在淄博、聊城和烟台三个城市表现最为明显，随着机动车保有量增加以及工业发展的增速，污染物的排放不容小觑，机动车排放的尾气中含有CO2、CO、HC 等污染物，工业排放的废气中含有大量的SO2、CO2、H2S，工业区的发展使得制造业企业数量增加，但由于管理不力和治污能力不足，工业污染得不到有效控制和治理。工业的发展还使得对煤炭的需求量急剧增长，而且在燃烧过程中会释放出大量的SO2、氮氧化物以及未经妥善处理的粉尘，直接影响了空气质量。 淄博市的大气污染物主要来自工业窑炉，淄博市工业产业以陶瓷生产为主，是全国著名的陶瓷生产基地，工业窑炉也是对大气污染较严重的行业，且这些企业技术含量较低，工艺相对落后，能耗大，排污量大，这是造成该市空气污染严重的重要原因。 聊城市工业产值占比较大，还是全国重要的铜和铝的生产基地，其中化石燃料消耗量大，且聊城市城内施工工地较多，扬尘难以遏制。“十三五”期间，尽管烟台市在治理环境污染方面取得了一些进展，但由于工业发展速度较快，环境污染问题仍然比较突出。[19]

建筑业与交通业的污染对空气质量产生的影响在临沂、滨州和菏泽三个城市表现最为明显。 建筑业对空气质量的影响主要体现在施工过程中，建筑施工需要大量的机械设备和工程车辆，这些机械设备和车辆的排放会释放大量的粉尘、废气和噪声，对周边的空气质量造成负面影响，特别是在干燥季节，施工扬尘对空气质量的影响更为明显。 此外，建筑材料的生产和运输过程也会产生大量的粉尘和尾气，进一步加剧了空气质量的恶化。 交通业对空气质量的影响主要体现在车辆尾气排放方面，随着城市化进程的加快，机动车数量快速增长，尤其是高排放车辆的增多，导致交通尾气排放成为城市空气污染的主要来源之一。机动车的尾气中含有大量的颗粒物、一氧化碳、氮氧化物等有害物质，直接影响了空气质量。临沂市城区建筑工地多，城中村改造如火如荼，主城区内建筑拆迁工地已高达464 处，这在一定程度上导致了污染物和扬尘的大量产生。[20]滨州市是山东省的重要交通枢纽城市之一，公路货运量大，交通因素对空气质量的影响显著。“十三五”时期，菏泽市实施棚改政策，建筑工地面积大幅增加，建筑材料需求增长，成为空气质量的重要影响因素。[21]

四、对策建议

本研究以2021 年1 月至2022 年3 月山东省各个城市月均空气污染指数（AQI）数据为基础，采用聚类分析和因子分析等方法，按照空气污染的主要方式对山东省各城市进行了分类分析。 造成空气质量差异的原因是多元的，本研究着重分析了地区产值、工业污染、能源消耗、工业治理与发展、生活污染等方面对空气质量的影响，以期为后续通过政策或产业结构调整来改善山东省空气质量提供借鉴。 空气污染物存在时间连续性，为保障人类可持续发展，需要采取有效措施综合治理空气污染，加强空气环境保护。

2021 年1 月至2022 年3 月，山东省的空气质量状况低于全国平均水平，年均空气质量指数（AQI）为74.90，高于该时期全国空气质量指数平均值70.93。 PM2.5和PM10是山东省空气质量的重要影响因素， 空气状况存在较强的时间关联性，PM2.5和PM10一旦超过标准值，就难以在短期内得到控制。[22]要对PM2.5和PM10进行控制，必须在降低已经生成污染物危害的同时，减少尚未生成的污染物。 首先，政府应加大对环境保护政策的支持力度，制定相关政策以明确改善空气质量的具体措施，并对空气污染源进行严格监管。此外，政府还可以加大对环保科研和技术创新的支持，鼓励开展环保技术研发和应用，推动清洁能源的发展和利用。

其次，政府应制定健全的经济政策，以鼓励企业和个人采取环保行动。政府可以通过税收政策和财政补贴，对环保产业和清洁能源项目给予支持和奖励。同时，制定差别化的用电价格政策，对高能耗和高污染的企业采用惩罚性电价，并对清洁能源给予优惠电价，这将对企业和个人提供经济激励，推动他们更积极地参与到环保行动中来。

再次，政府还应加大对环保行业的投资和支持，比如设立环保产业基金，用于支持环保技术创新和环保项目的发展，等；此外，政府还可以通过优惠贷款等方式，鼓励企业投资环保设施和技术改造，以提高生产过程的环保水平。

最后，社会各界的广泛参与也是改善空气质量的重要保障，政府应加强与企业、社会组织和公众的沟通与合作，鼓励他们参与到环保行动中，可以通过开展环保宣传教育活动，增强公众的环保意识，引导人们改变不良的生活习惯。 同时，政府还可以加强与企业间的合作，通过技术转让和培训等方式，提高企业的环保管理水平。

总之，改善空气质量需要建立一个完善的政策支撑体系，包括加大对环保的政策支持力度，制定健全的经济政策，加大对环保行业的投资和支持，加强与企业和公众的合作，等等。只有通过政策引导和社会各界的共同努力，才能实现空气质量的持续改善，为人们提供一个更加清洁、健康的生活环境。