我国节能减排与大气环境评价与预测

李丹 李梦莹 段智中 朱家明

摘要：针对节能减排成绩、大气环境质量评价与预测，使用定量分析法、多元统计法等方法，构建灰色预测、相对偏差模糊矩阵评价、Friedman非参数检验等模型，使用MATLAB、Excel等软件，分析节能减排的作用，并提出进一步实施建议。

关键词：节能减排；AQI；灰色预测；相对偏差模糊矩阵；Friedman非参数检验；MATLAB

中图分类号：F2

文献标识码：A

文章编号：16723198（2015）05001403

环境保护关系国计民生，随着社会对环境保护的日益重视，人们越来越重视环境的改善。当前，中国作为正在步入工业化阶段的发展中国家，以能源消费为代价的经济社会发展，造成了生态环境的日益恶化。为改变这一局势，从2007年8月起，中央财政加强了节能减排工作，国务院发布了加强节能工作的决定，制定了促进节能减排的一系列政策措施，各地区、各部门相继做出了工作部署，节能减排工作取得了积极进展。节能减排工作的实施，既是对人类社会发展规律认识的不断深化，也是积极应对全球气候变化的迫切需要。

1节能减排状况分析

1.1能源消费量及环境空气质量灰色预测

1.1.1研究思路

在2000-2006年空气质量相关指标数据基础上，预测未来十年的人均生活、工业能源消耗量和二氧化硫、烟尘、工业粉尘排放量。并分别从总体、工业、生活的能源消费强度及总体能源消费弹性系数来评价节能成绩，从二氧化硫、烟尘、工业粉尘排放量历年的变化分析减排成效。

1.1.2数据处理

首先将2000-2006年的人均生活、工业能源消费量与废气中主要污染物排放量x0进行极比检验，再对通过检验的数据进行一次累加，令x1（k）=ki=1x0（i），（k=1，2，…，n）

x1={x1（1），x1（2），…，x1（n）}

={x0（1），x0（1）+x0（2），…，x0（1）+x0（2）+…+x0（n）}

将x1作均值处理生成数列y0（t）=0.5x1（t）+05x1（t-1）（t=2，3，4，…，n）。

1.1.3研究方法及结果分析

利用处理的数据建立灰微分方程：x0（t）+ay0（t）=b将t=2，3，…，n分别代入，得出相应的白化微分方程dx（1）dt+ax（1）=b，利用灰色预测理论得到预测值：

x（t+1）=（x0（1）-ba）e-at+bat=（1，2，…，n-1）

求解得出2007-2016年相关数据预测值见表1。

1.2.2结果分析

在节能减排实行后，我国的能源消费强度整体呈现下降趋势，能源的利用率越来越高，缩减速度要明显增加；能源消费弹性指数波动小且明显降低；工业上SO2、烟尘与工业粉尘排放量呈现下降趋势；生活上SO2、烟尘排放量几乎保持不变。

2大气环境质量评价

2.1相对偏差模糊矩阵法

2.1.1评价指标及理性方案的确定

为比较全国各省会的大气环境质量，选用全国31个省会城市2007-2011年实测的SO2、PM10、NO2浓度均值作为评价指标。建立观测矩阵A=aij，其中aij表示第j方案关于第i项评价因素的指标值。由于三个指标均为成本型，故无需进行一致性转换。直接通过uoi=min{aij}建立理想方案为：

u=（u01，u02，…u0n）=（0.0064，0.0178，0.0409）

2.1.2相对偏差模糊矩阵及权重的确定

通过公式rij=aij-u0i/{max（aij）-min（aij）}

确定相对偏差模糊矩阵R=rij（i=1，2，3；j=1，2…31），然后计算变异系数：vi=si/Xi，其中Xi、si分别为第i项指标的平均值与标准差。再对vi进行归一化，即得到各指标的权重vi=（0.2788，0.4331，0.2881）。

2.1.3建立综合评价模型

Fj=mi=1virij（j=1，2，…n）

若Fq>Ft，则第t个方案排在第p个方案前（本文建立的相对偏差模糊矩阵为成本型，综合评价值越小，省会空气环境质量越优），计算综合评价值，整理得出排名结果见表2。

2.2.2结果分析

根据国家空气质量水平划分标准可知：全国省会城市在2000-2011年期间只有海口的空气质量指数达到了优等，兰州属于轻度污染区，而其他的城市都为良，全国总体的空气质量水平处于二级级别。通过对各个城市平均AQI值及地理位置进行分析，可进一步发现南部地区空气质量优于北部；西部地区空气质量优于东部。

3节能减排作用

3.1大气质量改善的综合分析

利用Friedman非参数检验来比较2007-2011年全国的SO2、工业粉尘及烟尘排放量真实数据与未施行节能减排情况下预测数据之间差异性，说明节能减排对总体大气环境质量改善所起作用。该检验方法的原假设为：k个独立样本来自相同的总体。当原假设成立，检验统计量Q近似服从χ2（k-1）分布。即：

Q=12mk（k+1）kj=1R2j-3n（k+1）～χ2（k-1）

给定的显著水平α=0.05，当Q的观测值大于或等于χ2α（k-1）时，k个样本间有显著差异。根据数据建立检验矩阵：

其中X的列对应因素A的水平，行对应因素B的水平。本文矩阵X的各列来自于相同的总体，因素A的各水平之间无显著差异，对因素B不感兴趣。函数返回检验SO2、烟尘、工业粉尘的p分别0.02547、00455、0.0455，故拒绝原假设，真实值与预测值存在显著差异。并进一步通过两者的对比可得：二氧化硫、工业粉尘及烟尘排放量真实值与预测值都存在显著差异；节能减排使得原本上升趋势的二氧化硫排放量呈下降趋势，使原本下降趋势的烟尘和工业粉尘排放量的下降更加明显；且节能减排对大气环境质量的改善作用日益显著。endprint

3.2大气质量改善的各省情况分析

3.2.1数据的准备

选取各省会城市的2003-2011年的计算AQI值及灰色预测法预测的各省会城市的2007-2011年AQI值为评价节能减排作用的指标。以具有代表性的省会城市为例，筛选海口、兰州、广州、上海、拉萨、北京的大气环境质量指标值。

3.2.2时间纵向分析

分析筛选城市节能减排实施前后的AQI真实值数据及其变化趋势，得出节能减排实施效果最好的城市为上海；对于兰州和海口，节能减排的实施没有显著效果，且大气环境质量进一步恶化；拉萨、广州、北京的空气环境质量则得到了相应的改善。同时计算各个省会城市2003-2006年与2007-2011年的平均AQI值分析得出：海口、兰州、合肥、乌鲁木齐实施节能减排后的平均AQI值大于实施节能减排后的平均AQI值，节能减排未能抑制住大气环境质量的进一步恶化；太原、石家庄、北京的空气质量得到了明显的改善；其他省会城市得到了相应的改善。

3.2.3时间横向分析

通过分析每个省会城市的AQI在2007-2011年间的真实值与预测值的大小及变化趋势，得出：节能减排实施效果较好的城市为北京、海口、拉萨等；对于上海等城市，节能减排没有效果；空气环境质量的继续恶化；兰州、广州等城市的大气环境质量的改善无显著效果。不难发现大多数的空气环境质量都得到了改善，节能减排总体效果明显。

4建议

事实证明，以污染带来的发展是不可持续的，我国节能减排政策仍有一段很长路要走，环境保护不能一蹴而就，更不能半途而废。为了进一步实施贯彻该政策，根据节能减排与大气环境的预测与评价问题的解决，提出以下建议：

（1）大气环境质量区域差异表明：北方与东方城市仍需继续进一步发展环保与节能减排的政策，南方与西方城市则需要保持并进一步优化空气质量。

（2）预测结果表明对于在“十一五”规划期间空气质量相对较好的城市，在后期的预测中排名下降，故需要进一步保持、优化政策，防止预测现象的发生。

（3）对于空气污染一直居高不下的城市，需要特别注意与警惕：一方面说明当地的污染比较严重，另一方面也说明政府的政策没有更好的实施，需要因地制宜的采取合适的政策与方法发展优化城市环境质量。

参考文献

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