广西综合环境质量结构与功能属性构建及其关系耦合优化

黄良美，陈 蓓，陆晓艳，阮姗姗，林 卉，李嘉力，兰波涛

广西壮族自治区环境监测中心站，广西 南宁 530028

我国环境质量评价由于质量标准的单行性和约束性易造成评价结果呈孤立、零散和随机的分布格局[1]。随着当前环境监测技术日新月异[2]和大数据分析时代的到来[3]，这种基于标准的评价过程由于忽略了指标属性的集中和离散趋势，缺乏总体的普适性和内在的关联性，正逐渐跟不上当前环境监测精确化管理和环境质量信息综合、全面、动态反演[4-6]的要求。

环境质量综合评价与分析的研究多见报道：有基于大气、水、土壤、噪声等单要素环境质量监测指标体系构建的综合指数(大气、水)、综合营养状态指数(湖库、海洋)、综合污染指数(土壤)等[4,7]；有基于国家生态省(或市、县)建设、区域可持续发展、生态环境状况等[8-9]指标体系构建的综合评价分析；有由于无法完整满足上述2种指标体系而进行了适地、适时、适域而优化的中间状态综合评价分析[10-11]；有对前述研究对象进行一种拓展或创新，通过借鉴和引用新概念、新理论、新模型构建综合评价指标体系，如生态文明、生态安全、资源环境承载力、生态足迹、生态系统健康、环境质量变异、人居环境质量、数据空间元、“压力-状况-响应模型”等[2,4,8,10-14]。在研究方法方面主要有2类：一类是融决策者主观偏好的方法，如Delphi法、特征向量法、极值法、密切值法、多边形面积法、最小平方和法、理想区间法、层次分析法等[3-4,15-19]；另一类是完全从指标数据特征出发的客观方法，如主成分分析法、人工神经网络法、主成分得分多元线性回归受体模型等[20-23]。综合环境质量评价[21-22]应是有别于环境质量的综合评价。目前综合环境质量评价的研究还少见报道，一是目前无有效的规范和标准面向综合环境质量的界定，要定量和定性评价综合环境质量的优劣还欠缺基准与参照，二是综合环境质量本身是一个复杂系统和动态调控过程，其内部结构量化时所赋予的正负指标及趋势判定和以人为本的阶段层次目标优化过程在很大程度属于窥管之见。

本文不以现有环境质量标准、规范为约束，及判定环境质量优劣为目标，仅遵从大数定律的离散与集中趋势，按“自然-经济-人口-能源-环境”的复合生态系统理念[5-6,8]，基于环境质量监测[2,12-13]和统计年鉴采集了广西2001—2015年自然、经济、人口、能源和环境质量等方面的数据，构成广西不同时相和空域特点的综合环境质量数据矩阵，应用主分量分类分析技术，探讨分析综合环境质量数据矩阵的结构与功能属性间关系及其耦合效果[6,23-25]，并揭示2001—2015年广西综合环境质量时空规律性变化特点及其内蕴驱动机理[5-6,8-9]，旨在为未来综合环境质量、生态环境质量深入评价和研究提供一种视角和参考。

1 实验部分

1.1 范围和内容

广西位于东经104°26′～112°04′，北纬20°54′～26°24′，北回归线横贯全区中部，土地总面积23.76万km2，占全国土地总面积的2.5%。目前，广西环境质量状况主要包括城市环境空气、酸雨、地表水、城市集中式饮用水、近岸海域海水、生态环境、土壤、噪声、辐射等9个要素环境质量及地表水重金属、重金属重点防控区大气环境质量、地下水水质、国家重点生态功能县域生态环境质量、农村环境质量、海洋生物生态环境和生态环境地面试点监测等多个专项内容。

1.2 数据采集及其矩阵构建

数据采集了广西2001—2015 年有关要素环境质量监测指标与自然、经济、人口、能源和污染物排放等统计年鉴指标，数据样本的时空结构是按省、市两级的年、季和月构建，力求要素齐全，频率齐次。但是，2001—2015年国家对环境质量监测指标及统计年鉴指标有删、有增的调整变化，因此，5、10、15 a时间尺度的属性指标就有增有减；同理，部分指标也无法逐年、逐季和逐月同步统计。为兼顾全面性和针对性，省域年度数据分出5、10、15 a 3个时间尺度，季度和月度数据以“十二五”期间数据样本为基础，设区城市则年、季、月均以“十二五”期间数据样本为代表。

1.2.1 省域数据矩阵

2011—2015年综合环境质量要素数据集包括自然、经济、人口、能源、重点污染源、大气环境质量、水环境质量、生态环境状况、污染物排放等9个内容的69个指标属性，数据矩阵69×5(表1)。

表1 广西2011—2015年综合环境质量结构与功能属性耦合关系数据层Table 1 Data sets between structure and function of the comprehensive environmental quality, in Guangxi Province during the periods of 2011-2015

2006—2015年综合环境质量数据集包括自然、经济、人口、能源、大气环境质量、水环境质量、生态环境状况、污染物排放等8个内容的59个指标属性，与2011—2015年大体相似，但无污染源内容及其6个指标，地表水指标也减少了水质综合污染指数、化学需氧量、总磷和阴离子表面活性剂等4个监测指标项目，数据矩阵59×10。2001—2015年综合环境质量要素集包括自然、经济、人口、能源、大气环境质量、水环境质量、生态环境状况等7个内容的44个指标属性，与2006—2015年相似，但无污染物排放指标及空气优良率指标，数据矩阵44×15。

省域季度要素集是“十二五”期间的自然、经济、重点企业污染源监测、大气和水监测数据等5个内容的29个指标，数据矩阵29×20(20个样本分别为5年各4个季度数据)。与表1要素集相比较，无人口、能源、生态、污染源达标排放等4个要素内容，且自然指标中无水资源量指标，经济指标中无固定投资及其行业占比。

省域月度要素集是“十二五”期间的自然、大气和水3个内容的19个指标，数据矩阵19×60(60个样本分别为5年各12个月数据)。

1.2.2 设区城市数据矩阵

设区城市年度要素集包括“十二五”期间自然、经济、人口、重点污染源、大气环境质量、水环境质量、饮用水水质、生态环境状况和环境统计等9个内容的70个指标属性，数据矩阵70×70(70个样本分别为14个城市、5年数据)。与表1相比较，水环境质量中增加了饮用水监测指标9项，但少了水质优良比例和功能区达标比例2个指标；另外，无4个能源指标；总体而言，数据仍保持完整规范。

市域季度数据与省域季度数据类同，5个内容39个指标，同理，增加了饮用水监测指标8项，数据矩阵39×280(280个样本分别为14个城市、5年各4个季度数据)。

市域月度数据集仅大气、水质和饮用水监测指标进行了统计，数据矩阵23×840(840个样本分别为14个城市、5年各12个季度数据)。

1.3 数据分析方法

构建的各类综合环境质量数据集，采用统计软件IBMSPSS19.0的主成分分类分析模块进行运算，生成耦合模型及其成果图件。主成分分类分析方法本质上是一种最优尺度上的同质性分析技术[21,24-25]，一方面可以起到因子分析和多维尺度分析的降维效果，另一方面又能集成对应分析探讨品质类型多变量关系的特点，实现多变量多品质在维度与空间分布上的最优拟合过程，而省去列联表分析和对数线性模型分析的繁琐环节。

2 结果与讨论

2.1 综合环境质量载荷成分

表2主成分分析模型与耦合模型的有关数理参数和提取主因子的主要载荷指标结果表明，省、市2级综合环境质量的属性指标数量与提取主因子数量在组间上并不呈线性相关，但组内则呈现线性相关。特征值大于1的主要载荷指标累积信息量达69.8%～94.6%，第一、第二因子载荷信息也较高，如省域的年际数据矩阵，44个属性指标提取8个主因子，第一因子载荷信息量达49.3%，几近一半载荷量。在对属性指标进行主成分分析的基础上，耦合模型同时将样本量进行了主成分分析，并采用系统对称方法耦合，X轴、Y轴上的载荷信息量达58.8～72%。一定形式上，X轴、Y轴等同于第一、第二因子，但比较两者载荷信息量，发现耦合模型的X轴、Y轴载荷信息量较单一属性主成分模型的前2个因子载荷量高出6～23.1个百分点，可见耦合模型承载信息量有所提高。总体上2个模型满足有关数理统计参数要求，实现了指标信息量的有效提取与优化。

为有效提取与优化属性指标，按各属性指标在第一因子上的贡献大小排序，提取前10个指标列于表2，并分析这些指标是否涵盖要素环境质量、自然、经济、人口、能源等系统；不涵盖时，就在剩余的主分量上补充相关属性指标，并以补充属性指标贡献率大于第一因子的第10个属性指标的贡献率进行增补，结果补充指标数约1～5个时基本涵盖各要素内容。但是，市域年际数据矩阵信息量丢失较严重，自然、人口、重点源、大气、生态均无代表性指标入选，季度数据矩阵则自然属性指标无入选。在单一主分量分析模型中，省域年度数据矩阵第一因子入选指标涵盖性较好，7个要素有6个要素的指标入选，省域月度数据矩阵则3个要素均有指标入选。耦合模型入选指标分布特点与单一主分量分析模型相似。

表2 主分量分析与耦合分析模型参数及其提取主要载荷指标Table 2 The model parameters and their major extractive indices

由图1可见，2001—2015年广西经济GDP由2 279.34亿元增长到16 803.12亿元，固定投资也呈相应增长趋势；第一产业比例有所下降，第二、第三产业则呈增长趋势。城市人口由1 350万增长到2 257万，但农村人口则由3 438万下降到2 539万，总体人口密度保持平稳。能源消耗量由2700.97万t标准煤增长到9760.65万t标准煤。大气污染综合指数、二氧化硫浓度、酸雨频率均呈下降趋势，氮氧化物浓度缓慢上升。水质优良比例、水质功能区达标比例、饮用水水量达标率呈缓慢上升趋势。生态环境状况指数2001—2005年为同一套数据，保持平稳，2006—2010年为上升趋势，但2011—2015年则因评价标准规范的调整呈阶段性下降；重点生态功能区县域个数及其面积为阶段性增长。其他众多指标则呈起伏波动状态或其他趋势状况。

图1 广西2001—2015年综合环境质量趋势变化特点Fig.1 Trend of the comprehensive environmental quality in Guangxi Province during 2001-2015

2.2 综合环境质量耦合关系

2.2.1 省域综合环境质量

2.2.1.1 年际耦合特点

2011—2015年综合环境质量数据矩阵在主分量分类分析模块拟合过程中由于品类样本分别是5年数据的单一样本，无法有效拟合样本与属性间的关系。2006—2015年虽然为2个品类样本，但与拟合维数相等，仍然无法有效拟合样本与属性的关系。

但是，主分量分类法明显将2001年以来的3个5年综合环境质量体系分在了不同的象限中(详见图2，图2中1～15的点代码分别表示2001—2015年顺序号，其对应影响因子详见表1指标层，下同)。

从图2可见，第三象限的“十五”期间综合环境质量(点1～点4)起到主要影响的因子是经济中的第三产业比、能源的原油消费比、水质的水量达标率；第二象限的“十一五”期间综合环境质量(点6～点9)起到主要影响的因子是经济系统的第一产业占比、基建占比、房地产占比、固定资产投资增速、大气系统的大气综合污染指数、二氧化硫、PM10、酸雨频率、水质；第四象限的“十二五”期间综合环境质量(点12～点15)起到主要影响的因子是经济的固定资产投资额、能源的总消费量、水电及其他占比、生态的环境状况指数、植被覆盖指数、国家重点生态功能区面积及其数量，尤其以生态为主。自然对历年点位影响不甚突出，集中分布一个方向，其离散趋向为“十五”和“十二五”环境质量的中间过渡连接带。

2005年和2010年2个5年期截止年均离散到同期的上一个象限中，其中2005年与2006年相似度高，紧密聚集在“十一五”环境质量区间的X轴代表区，2010年则在Y轴代表区略偏入到第一象限内。2011年综合环境质量(图2中点11)单独分布在第一象限，起到主要影响的因子是经济第二产业占比、工业占比、更新改造占比、生态的水网密度指数、土地退化指数、水质的水质优良率、功能区达标率。另外，2015年综合环境质量在第四象限也离散单独分布在一个点位。

图2 省域综合环境质量属性与年际变化间的关系耦合Fig.2 Coupling the year dynamic relationship between structure and function of comprehensive environmental quality at province level

从2001年起，顺序至2015年连线成闭合圈，近似呈一个周期的逼近。这种情况可能的原因是2001年广西经济基础较薄弱，经济发展模式为资源粗放型，但当时以空气、水为主要素的环境质量较好[12]，而2015年则是经济得到发展，产业结构有所调整，空气、水2个要素的环境质量仍保持较好，但突显以生态环境状况为主的环境质量特点。这样，2001—2015年呈现一种优化上升后的周期性回归。

2.2.1.2 季度耦合特点

主分量分类法将“十二五”期间综合环境质量(图3，象限中1～4点代码表示第1～第4季度顺序号)的季度变化分成第1季度为一个类型，以经济、水环境质量为主，兼顾大气、污染源企业数量，聚集属性指标最为多样；其中工业产业占比、第二产业占比、石油类浓度、水质优良率、饮用水水量达标率等指标贡献率较大。第4季度为一个类型，以重点企业污染源废水企业数量为主要特征，兼顾部分经济、水和气指标，贡献较大的有大气的二氧化硫、PM10和酸雨pH及废水企业数量。第2、3季度为一个类型，以自然、大气、重点污染源为特征；其中贡献率较大的指标有污水处理厂排放达标率、大气综合污染指数、高锰酸盐指数、气温和降水量等指标。总体上，这种耦合关系与广西自然气象、重点企业季节性生产特点基本吻合。

图3 省域综合环境质量属性与季度变化间的关系耦合Fig.3 Coupling the season dynamic relationship between structure and function of comprehensive environmental quality at province level

2.2.1.3 月份耦合其特点

主分量分类法将“十二五”期间综合环境质量(图4，图4中1～12为12个月的顺序号)的月间变化分成：以2月和3为月主，间有4月和5月的一个类型(见图中第1象限点位分布)，表现因子为水环境质量，贡献率较大的指标有水质综合污染指数、氨氮、石油类、阴离子表面活性剂。以5—9月为主，间有10月的一个类型(见第2象限点位)，表现因子为自然因子的气温和水资源量，贡献率较大的指标有气温、降水量、优良天数比例。以11月、12月和1月为主，间有2月，3月的一个类型，表现因子为大气环境质量，贡献率较大的指标有大气综合污染指数、氮氧化物、PM10、酸雨频率等。另外有个2、4、5、11月混杂的类型，表现因子有水环境质量总磷和化学需氧量。广西气候呈现夏秋时间长，高温和雨水期均发生在5—9月，尤其6、7、8月是汛期。而春节期间，是环境空气质量易受影响的敏感时期，在指标属性上体现为空气质量优良天数据与气温、降水量有很好的聚集趋势。广西地表水主要特征污染物也基本体现在氨氮、石油类、阴离子表面活性剂、总磷，这些污染物与其水质综合污染指数有较好的聚焦趋势。

图4 省域综合环境质量属性与月份变化间的关系耦合Fig.4 Coupling the month dynamic relationship between structure and function of comprehensive environmental quality at province level

2.2.2 设区城市综合环境质量

2.2.2.1 年际耦合特点

14个城市综合环境质量(图5和图6，图5中1～14为广西14个城市顺序号，图6中1～5为2011—2015年的顺序号)：自成一体的城市4个，分别是南宁市为一个类型(图5中1号点位)，以污染源排放的废水企业数、环统数据的生活污水COD排放量、经济的GDP和第三产业比和饮用水数据的粪大肠菌群为特征；北海市为一个类型(图5中5号点位)，以水、工业和房地产业为特征；防城港市为一个类型城市(图5中6号点位)，以大气环境质量的优良天数为特征；贵港市一个类型(图5中8号点位)，几乎在原点，无特征性属性因子。另外，柳州、桂林为一个类型(图5中2、3号点位)，以污染源排放、生态、重点企业污染源为特征；钦州和玉林为一个类型(图5中7、9号点位)，以水环境质量为特征；梧州、百色、贺州、河池、来宾与崇左为一个类型(图5中4、10～14号点位)，以经济、生态为特征。按每年数据进行主分量分类，5年综合环境质量仍以每个城市的5年值聚集在一块，上述4个自成一体城市尤其明显。

图5 城市综合环境质量属性与城市空间的关系耦合Fig.5 Coupling the relationship between the spatial structure and the function of comprehensive environmental quality at city level

图6 城市综合环境质量属性与年际序列的关系耦合Fig.6 Coupling the relationship between the year temporal structure and function of comprehensive environmental quality at city level

南宁市为典型的经济发展支持环境保护的城市类型，其经济体量GDP占较大比重，产业结构调整中，第三产业比重上升，重点污染企业数量减少，废水、废气和污水处理达标排放逐渐提高到100%，污染物排放的减排量加大；其水环境污染问题并不突出，总体呈经济与环境保护协调发展，环境质量总体有所改善。北海和防城港市经济发展与环境保护均体现后发展优势，其沿海城市特点表现出环境质量优良，特别是防城港市空气质量优良天数较高(5年均在99%以上)，大气综合污染质量呈下降趋势。钦州和玉林市存在比较明显的水环境质量问题，广西独流入海水系的水质综合污染指数均较大，特别是九洲江水系呈上升趋势，且玉林市饮用水水量达标率也呈下降趋势，存在溶解氧、氨氮、总磷、生化需氧等超标情况。

2.2.2.2 季度耦合特点

基于季度数据，14个城市综合环境质量呈现为无序的空间状态，4个季度也是随机分布。大气、重点企业污染源的属性指标交互呈两个方向聚集，同理，饮用水和地表水交互成一个方向特征，表现为期间的交互影响关系。部分地表水指标单独一个方向特征(图7和图8)。

图7 设区城市综合环境质量属性与城市空间的关系耦合Fig.7 Coupling the season relationship between spatial structure and function of comprehensive environmental quality at city level

属性指标中大气综合污染指数、废水企业数、排放COD企业数、氨氮排放企业数、排放SO2企业数、废气企业数、NO2、PM10、氮氧化物排放企业数、优良天数、水综合污染指数、氨氮、溶解氧、总磷、高锰酸盐指数、化学需氧量有较高的载荷。

图8 设区城市综合环境质量属性与时间序列的关系耦合Fig.8 Coupling the relationship between season temporal structure and function of comprehensive environmental quality at city level

2.2.2.3 月份耦合特点

基于月份数据，14个城市综合环境质量呈现为与年际数据相似的结果，即自成一体的城市4个，12个月呈现无序的分布特点(图9和图10)。大气、重点企业污染源的属性指标交互呈2个方向聚集，同理，饮用水和地表水交互成一个方向特征，表现为月际间的交互影响关系。属性指标中，贡献率较大的指标有水综合污染指数、高锰酸盐指数、化学需氧量、pH、总磷、大气综合污染指数、NO2、PM10、氨氮、优良天数、溶解氧。

图9 设区城市综合环境质量属性与城市空间的关系耦合Fig.9 Coupling the month dynamic relationship between spatial structure and function of comprehensive environmental quality at city level

图10 设区城市综合环境质量属性与时间序列的关系耦合Fig.10 Coupling the relationship between month temporal structure and function of comprehensive environmental quality at city level

3 结论

基于2001—2015 年广西各要素环境质量监测指标与自然、经济、人口、能源和污染物排放等年鉴统计指标，用主成分分类分析的技术方法，对广西综合环境质量结构与功能属性关系进行耦合优化研究。

1)广西综合环境质量空间结构稳定，功能属性多样。广西综合环境质量结构与功能属性在省级单元具有较好的稳定性，城市单元则功能属性多样，需要时空单元的密切值表达才呈现稳定的结构与功能耦合关系。

2)广西综合环境质量趋势变化多样中具有周期性规律。综合环境质量要素集在省级时间序列涵盖2001年以来各个时期，其中“十二五”期间以年统计最为全面，季度次之，月份较弱，为零星状态。设区城市“十二五”期间年际统计与月份统计结果呈相似的时空交互变化特点，季度统计则规律性不明显。综合环境质量5年变化不明显，增长到10年则在数量上有明显变化，持续增长到15年则无论在数量还是质量上均变化明显，实现一个优化上升的变化周期，表现为环境质量稳中向好，产业结构转型升级有所推进，国土空间结构得到一定优化。

3)主分量分类技术可有效实现综合环境质量结构与功能属性的关系耦合。主分量分类技术将2001年以来广西综合环境质量构建成9种结构与功能属性耦合关系，多方位、多时相与多层次反映了广西综合环境质量状况及其内涵驱动机制。综合环境质量具有随着区域经济、人类繁衍、自然变迁、人类生产与生活条件改变而改变的动态性，其变化速率及其影响因素是一个变权过程，需要避免权重大的因素的小变化被放大，权重小的因素的大变化被缩小的失真现象。通过时间结点的密切法和全样本的象限赋值可动态反演综合环境质量结构与属性的驱动过程和判别趋势。

广西环境质量总体良好，稳中向优得益于自然、气候、生态环境的相对稳定和经济、人口、能源的持续发展，以及产业结构的适时调整。