煤炭生产、消费与工业SO2排放关系计量研究：以西部八省(区)为例

张 琦，李效顺，王 状,4，蒋冬梅，魏旭晨

(1.中国矿业大学中国资源型城市转型发展与乡村振兴研究中心，江苏 徐州 221116；2.中国矿业大学江苏省资源环境信息工程重点实验室，江苏 徐州 221116；3.江苏贾汪资源枯竭矿区土地修复与生态演替教育部野外观测研究站，江苏 徐州 221116；4.河南省城乡规划设计研究总院股份有限公司，河南 郑州 450000)

0 引 言

改革开放以来，我国经济取得巨大成就的同时，也引发了严重的污染问题[1]，硫酸盐及其前体物二氧化硫(SO2)是我国目前面临的主要大气污染物之一[2]，已被列入大气污染物总量控制指标[3]。与烟粉尘、废气排放量相比，我国SO2排放量与煤炭消费量呈现高度正相关，且90%的SO2来源于煤炭消费[4]。因此，为了实现绿色发展目标、保护人体健康，有必要对SO2排放与煤炭生产、消费在规模和空间上的关系开展相关研究[5]，对实现节能减排、构建资源节约型、环境友好型社会有重要意义。

目前现有国内外文献，仅从规模或者空间单一视角分析了煤炭生产量、消费量与SO2排放量的关系。规模方面，多集中于分析煤炭消费量与SO2排放的关系[6-7]，并且借助经济这一中间变量分析煤炭生产量和SO2排放量的关系，而非直接分析[8-9]。空间方面，主要利用重心模型分析三者或其中两者的空间位置变动情况[10-11]。综合考虑数量和空间两个维度，煤炭生产量和消费量均会影响SO2排放，本文从两个维度出发，运用经济学相关分析方法和构建物理学重心模型探究煤炭从生产到消费全过程与SO2排放量的定量关系。同时，本文重新定义匹配度夹角，更科学地计算工业SO2排放量与煤炭生产量和煤炭消费量移动轨迹的匹配度，从数量和空间角度比较分析了煤炭生产量和煤炭消费量对工业SO2排放量变动影响作用强度。

我国煤炭资源的分布特征和各省(区)煤炭年产量数据显示，陕西省、甘肃省、云南省、贵州省、四川省、宁夏回族自治区、内蒙古自治区和新疆维吾尔自治区都具有煤炭储量丰富、煤炭产量大、优质煤相对充足的特征。因此，选取其组成的整体为研究区具有较高的典型性和参考意义[12]。本文就1999～2016年煤炭生产、消费与工业SO2排放的定量影响进行深入探索，进而综合分析数量和空间上二者对工业SO2排放的影响作用强度，以便为我国西部节能减排、生态环境治理深入研究提供决策参考和定量依据。

1 研究区与数据来源

1.1 研究区概况

研究区分布于“胡焕庸线”左侧，介于74°～127°E、22°～55°N之间；地形以高原和盆地为主，温带大陆性气候，干旱少雨，四季温差变化较大。面积397.18万km2，占全国面积的41.23%，人口数量占全国总人口的20.88%，国内生产总值仅占全国的15.73%，呈现明显的“地广人稀财少”的特征。研究区分布大量煤炭资源，其中，内蒙古、新疆均在10 000亿t以上，总和占全国煤炭资源的60.42%。研究区也是我国主要煤炭供给区域，2016年煤炭总产量占全国的48.41%，工业SO2排放与其他地区相比将在更大程度上直接受到煤炭生产和消费的影响，因此迫切需要探索工业SO2排放量与煤炭生产量、消费量的定量关系。

1.2 数据来源

本文数据来源：①煤炭生产量、煤炭消费量数据来源于2000～2017年《中国能源统计年鉴》；②工业SO2排放量数据来源于2000～2017年《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》及各省(区)环境状况公报。以ArcGIS获取的省域几何中心作为省(区)重心所在地，并将重心所在地经纬度坐标作为八省(区)坐标进行研究。

2 方 法

2.1 数量计量——相关分析方法

工业SO2是空气污染主要成分之一，探究煤炭生产量、消费量分别对工业SO2排放量的定量影响十分必要。本文首先从数量角度分析煤炭生产量、消费量分别对工业SO2排放量的影响强度大小，相关分析是研究两个变量之间数量关系较为常用的方法[13]。工业SO2排放量与煤炭生产量或煤炭消费量的相关系数计算公式见式(1)。

(1)

2.2 空间分析——重心移动模型

重心是物体内部各点所受重力的合力作用点，重心模型是一种类似平均、加权的定量方法，通过集成空间信息研究发展规律演变，可综合反映时间和空间两个维度上研究对象空间格局和演变轨迹的变动[10]。

1) 计算重心坐标。本文构建模型测度研究区煤炭生产、消费和工业SO2排放的“重心”空间演化，定量测算煤炭生产量、消费量和工业SO2排放量的空间演化规律见式(2)和式(3)。

(2)

(3)

式中：X、Y为煤炭生产量、消费量和工业SO2排放量的经度和纬度；Xi、Yi对应ArcGIS获取的各省(区)几何中心；Mi为煤炭生产量、消费量及工业SO2排放量。

2) 计算移动距离。根据球面距离计算公式，重心移动距离表示见式(4)～(6)。

(4)

at=(Yt+1-Yt)×π/180

(5)

bt=(Xt+1-Xt)×π/180

(6)

式中：at和bt分别为t年重心移动的纬度差和经度差；R为地球半径，距离移动单位为km。

3) 计算移动方向。重心的移动方向用角度θ来表示，具体见式(7)和式(8)。

Xt+1-Xt≥0

(7)

Xt+1-Xt<0

(8)

式中，θ=0为正北方向，0°、90°、180°、270°分别表示正北、正东、正南、正西方向。

4) 计算匹配度。计算出两个要素在t时刻移动的角度θ1和θ2时，就可以用Δθ表示两要素的夹角[14]，定义cosΔθ为匹配度指标，其取值范围是[-1,1]，余弦值越大表示两者的匹配度越强，具体计算公式见式(9)。

cosΔθ=cos(|θ1-θ2|)

(9)

3 结果与讨论

3.1 现状分析

《煤炭工业发展规划》提出压缩东部地区、限制中部地区和东北地区、优化西部地区的煤炭开发总体布局，有序推进西部地区大型煤炭基地建设。作为煤炭生产的主导力量，西部地区尤其内蒙古、陕西省、新疆是跨区调运的主要出口地区，且预计2020年达到全国总量的59.20%。西部地区第二产业的发展带动煤炭消费量上升，工业SO2作为煤炭燃烧排放的主要产物，排放量也随之上升。

图1为1999～2016年煤炭生产量、消费量与工业SO2排放量变化趋势图。由图1可知，煤炭生产量由28 001.22万t增长至186 537.21万t，增长了566.18%；消费量上升幅度远小于生产量，由25 584.60万t增长至117 945.62万t，增长了361.01%；工业SO2排放量呈波动趋势，由373.10万t下降至246.38万t，下降了33.96%。

1999～2016年煤炭生产量与消费量变化趋势较为一致，均于2004～2012年呈现快速增长，2012年之后，增长速度放缓，甚至出现“负增长”现象，这与我国实行供给侧结构性改革、去煤化关闭矿山退出机制以及完善煤矿关闭退出相关标准，指导煤矿有序退出等相关政策措施密不可分。工业SO2排放量呈波动态势，2006年前呈上升趋势，2006年后，除2011年出现激增外，均呈下降趋势，2016年多省工业SO2排放量更是呈现集中大幅下降，这与我国加大环境治理投资、重视环保事业以及居民环保意识提升相关。

图2为1999～2016年煤炭生产量、消费量与工业SO2排放量增长率变化趋势图。由图2可知，除2007～2009年和2016年，工业SO2排放量增长率变动趋势与煤炭生产、消费增长率变动趋势保持一致，均呈现多波峰的“M”状。2011年工业SO2排放量增长率达到峰值，煤炭消费量增长带动工业SO2排放量增长是其达到峰值的主要原因。工业SO2排放量于两个阶段出现“负增长”：第一阶段为2008年左右，主要与经济危机影响工业企业生产，进而减少工业SO2排放和党中央提出节能减排、抗击自然灾害、保障北京奥运会环境等因素相关；第二阶段为2012年以后，尤其是2016年较为明显，主要与关注环境问题、采取措施有效限制工业SO2排放、逐步推进重点耗煤行业节能减排和促进煤炭资源的清洁高效利用、有效减少了工业SO2排放量等政策相关。

图1 1999～2016年煤炭生产量、消费量与工业SO2排放量变化趋势图Fig.1 The changing trend of the coal production,consumption and the industrial sulfur dioxide emissions from 1999 to 2016

图2 1999～2016年煤炭生产量、消费量与工业SO2排放量增长率变化趋势图Fig.2 The growth rate trend of coal production,consumption and the industrial sulfur dioxide emissions from 1999 to 2016

煤炭生产量和煤炭消费量变动可分为1999～2012年的加速增长阶段和2012～2016年的缓慢下降阶段；工业SO2排放量大致分为：1999～2006年的加速增长阶段、2007～2009年的缓慢下降阶段、2010～2011年的异常增长阶段和2012～2016年的加速下降阶段。对比四个阶段工业SO2排放量增长率可以看出，对生态环境的重视度在不断增加，耗煤行业节能减排工作正在推进并取得一定成果，绿色发展理念已经构建并正在巩固实施，地区正在实现协调与可持续发展。

3.2 相关分析

从经济学角度看，煤炭生产与消费对工业SO2排放量具有明显的正向驱动作用，但两者对工业SO2排放量产生影响的强度大小、正向相关关系的强弱，还需要进一步分析。为确定煤炭生产、消费与工业SO2排放相关性的强弱，本文利用偏相关系数定量探究影响工业SO2排放数量的深层次原因。

表1为煤炭生产量、消费量与工业SO2排放量相关系数矩阵。由表1可知，煤炭生产量与工业SO2排放量的相关系数为0.682 2，煤炭消费量与工业SO2排放量的相关系数为0.729 1。分析相关系数可知，相较于煤炭生产量，煤炭消费量与工业SO2排放量二者的正相关关系更强，说明煤炭消费量对工业SO2排放量的影响更为直接。

表1 煤炭生产量、消费量与工业SO2排放量相关系数矩阵Table 1 The correlation coefficient of the coal production,consumption and the industrial sulfur dioxide emissions

3.3 空间演变分析

3.3.1 空间变动

按照各省(区)煤炭年生产量、年消费量和工业SO2年排放量对八省(区)进行加权平均，得到历年的煤炭生产、消费及工业SO2排放重心点位置，连接历年重心点位置，得到重心移动轨迹如图3所示。

煤炭生产、消费重心轨迹均呈现“J”型，整体由西南向东北移动，且重心出现拐点时间一致：1999～2005年煤炭生产、消费重心在南北波动的过程中向东移动；2005～2016年重心在东西波动的过程中向北移动。工业SO2排放重心轨迹大致呈现“M”型：1999～2005年工业SO2排放重心在东西波动的过程中向北移动；2005～2015年重心在南北波动的过程中向西移动；2015～2016年重心明显向南移动。煤炭生产重心在甘肃省和陕西省波动，煤炭消费重心在甘肃省域内移动，工业SO2排放重心1999～2015年集中在甘肃省，随后移至四川省。

移动距离说明重心波动情况，煤炭生产重心年平均移动距离大于煤炭消费，更大于工业SO2排放。煤炭生产重心年均移动距离为0.061 4 km，2003～2004年距离最长(0.410 4 km)，2005～2006年距离最短(0.003 2 km)；煤炭消费重心年均移动距离为0.047 3 km，2003～2004年移动距离最长(0.341 8 km),2012～2013年移动距离最短(0.001 9 km)；工业SO2排放重心年均移动距离为0.035 6 km，2015～2016年距离最长(0.240 5 km)，2009～2010年距离最短(0.002 5 km)。

3.3.2 匹配度分析

为了深入分析历年煤炭生产、消费重心移动分别与工业SO2排放重心移动之间的定量关系，利用公式对匹配度进行计算(表2)。

就单个要素偏移角度而言，煤炭生产、煤炭消费、工业SO2排放重心总偏移角度相差较小，均在100°以上，但偏移角度出现节点时间存在较大差异。就两者偏移夹角而言，煤炭生产与工业SO2排放重心总偏移夹角为28.05°，对应匹配度为0.882 5，呈强正相关性；煤炭消费与工业SO2排放重心总偏移夹角为21.67°，对应匹配度为0.929 3，呈强正相关性。比较历年数据可知，煤炭生产和消费均影响工业SO2排放空间位置，其中消费影响更大。

图3 煤炭生产、煤炭消费、工业SO2排放重心移动轨迹Fig.3 The barycenter migration sketch map of the coal production,the coal consumption and the industrial sulfur dioxide emissions in eight western provinces

表2 煤炭生产、消费与工业SO2排放重心偏移匹配度
Table 2 The gravity center migration matching-degree of the coal production,consumption and the industrial sulfur dioxide emissions in eight western provinces

年份煤炭生产重心偏移角度θ1煤炭消费重心偏移角度θ2工业SO2排放重心偏移角度θ3Δθ'匹配度cosΔθ'Δθ″匹配度cosΔθ″1999～200036.273.08214.99178.72-0.999 8211.91-0.848 92000～200142.9138.06321.56278.650.150 4283.500.233 52001～200281.37149.3537.4543.920.720 3111.90-0.373 02002～2003147.25162.363.11144.14-0.810 5159.25-0.935 1

续表2

年份煤炭生产重心偏移角度θ1煤炭消费重心偏移角度θ2工业SO2排放重心偏移角度θ3Δθ'匹配度cosΔθ'Δθ″匹配度cosΔθ″2003～200439.7933.6415.1724.620.909 118.470.948 52004～2005159.44142.5036.90122.53-0.537 8105.60-0.268 82005～200614.96294.65191.01176.05-0.997 6103.64-0.235 92006～200719.728.39297.61277.890.137 3289.220.329 12007～200823.4322.11325.96302.530.537 7303.850.557 02008～200913.53277.52299.36285.830.272 821.830.928 32009～201045.3933.35221.87176.49-0.998 1188.52-0.989 02010～201120.1526.34220.21200.06-0.939 3193.87-0.970 92011～2012260.89290.94308.8447.950.669 817.900.951 62012～2013144.78192.50311.95167.17-0.975 0119.44-0.491 52013～201420.352.20298.22277.870.137 0296.030.438 82014～2015246.27327.3057.25189.02-0.987 6270.050.000 92015～2016257.73283.52184.7073.030.291 998.82-0.153 3总偏移134.22127.84106.1728.050.882 521.670.929 3

4 结 论

1) 总结时序特征显示：1999～2016年西部煤炭生产量、消费量和工业SO2排放量整体都呈现上升趋势，三者增长率均呈现多波峰“M”状波动，并于2006年和2011年达到两次峰值,2014年后呈现下降趋势；但西部煤炭产量远远大于消费数量，前者增长幅度大约为后者的2倍；由此说明西部地区为国家能源供应作出较大贡献。

2) 重心轨迹分析表明：1999～2016年西部煤炭生产、消费重心移动轨迹均呈现“J”型，其拐点集中在2005年,且移动轨迹总长分别为1.043 8 km和0.804 1 km，工业SO2排放重心移动轨迹呈现“M”型，其拐点同样集中在2005年,且移动轨迹总长为0.605 2 km；煤炭生产重心在甘肃省和陕西省来回波动，煤炭消费重心在甘肃省域内移动，工业SO2排放重心由甘肃省移至四川省。

3) 综合对比分析发现：西部工业SO2排放量与煤炭消费量的相关性系数大于其与煤炭生产量的相关性系数，煤炭消费量对工业SO2排放量影响作用强度更大、效果更直接；工业SO2排放量与煤炭消费量的空间匹配度大于工业SO2排放量与煤炭生产量的匹配度，煤炭消费对工业SO2排放量空间移动影响强度更大。由此得出的政策启示是无论从规模还是空间上，煤炭消费都直接影响工业SO2排放，为消减工业SO2排放，改善生态环境，必须优先减少煤炭消费，增加清洁能源的比重，同时也应该从根本上管控西部地区的煤炭生产过程。