福建省空气质量状况及碳排放影响因素的统计建模分析.docx
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福建省空气质量状况及碳排放影响因素的统计建模分析
XX省空气质量状况及碳排放影响因素的统计建模分析
XX大学黄河、郭媛、苏毅
XX省空气质量状况
及碳排放影响因素的统计建模分析
摘要：
近年来，XX省推出建设海西城市，建设节能环保城市的政策，积极响应了国家“十一五”规划的“低碳”目标。
为此，我们通过描述性分析、聚类分析、因子分析等统计分析方法，深入探讨XX市空气质量状况、XX省的碳排放情况及XX省碳排放的影响因素等，最后我们深入剖析产生这些结论的原因以及提出可行性建议。
本文致力于对XX省整体环境情况的一个了解和对“低碳”的宣传，让XX省能在建设和谐海西城市中更好地发展。
本文的数据主要来源于XX省统计局和XX省环境保护局。
关键词：
XX空气质量低碳统计模型建议
FujianProvince'sAirQuality
AndCarbonemissionfactorsof
Statisticalmodelinganalysis
Abstract：
Inrecentyears,FujianProvince,launchedconstructionofHercyniancity,thecity'spolicyofbuildingenergysaving,positiveresponsetothenational"EleventhFive-YearPlan"of"lowcarbon"target.Tothisend,wedescribetheanalysis,clusteranalysis,factoranalysisandotherstatisticalanalysismethodstostudytheairqualityinFuzhou,FujianProvince,FujianProvince,carbonemissionsandtheimpactofcarbonemissionfactors,andfinallygenerateourin-depthanalysisofthesereasonsandconclusionsputforwardfeasiblesuggestions.ThispaperismittedtotheoverallenvironmentalsituationofFujianProvince,oneofunderstandingandthe"lowcarbon"propaganda,soFujianHercynianinbuildingaharmoniousdevelopmentofthecitybetter.ThisdataesmainlyfromtheFujianProvinceandFujianProvinceEnvironmentalProtectionBureauofStatistics.
KeyWords:
FujianAirQualitylow-carbonStatisticalmodelsuggestion
一、引言
为了改善环境空气质量，防止生态破坏，创造清洁适宜的环境，保护人体健康，根据中国环境保护法规的要求，为掌握和评价空气质量状况和污染变化趋势，部分城市环境质量监测系统对国家空气质量标准中规定的几种常见污染物开始进行例行监测。
空气质量日报就是每日的空气质量评价，以空气污染指数的表征形式向公众公布。
空气污染指数（AirpollutionIndex，简称API）就是将常规监测的几种空气污染物浓度简化成为单一的概念性指数值形式，并分级表征空气污染程度和空气质量状况，适合于表示城市的短期空气质量状况和变化趋势。
空气污染的污染物有：
烟尘、总悬浮颗粒物、可吸入悬浮颗粒物（浮尘）、二氧化氮、二氧化硫、一氧化碳、臭氧、挥发性有机化合物等等。
XX省位于东南沿海一带，和XX隔海相望，陆地平面形状似一斜长方形，东西最大间距约480千米，南北最大间距约530千米；大部分属中亚热带，闽东南部分地区属南亚热带；土地总面积12.4万平方千米，海域面积13.6万平方千米。
XX现致力于建设海西城市，其发展备受关注。
一个城市的发展，环境很重要，环境与人们的生活息息相关，因此，我们通过这次分析，想要了解XX省最近几年的空气质量状况。
因为空气质量中有一项指标二氧化碳排放，但是在“十一五”之前，这项指标没有被明确提出作为参照标准，因此，我们在分析XX省XX市的空气质量时就没有考虑这项指标，但是，“十一五”后，这项指标被列入了考察空气质量的X畴，因此，我们又进一步分析XX省的碳排放量是否达到其06年提出的节能减排的预定目标，然后再以“低碳”为标准，了解XX省的碳排放是否是全国的低碳地区。
据悉，2010年XX省城市环境空气质量仍保持优、良水平，23个城市空气质量均达到或优于国家环境空气质量二级标准，达标城市的比例为100%。
XX省的在治理污染上的力度是明显加强了，下面我们通过定性与定量的方法对XX省的空气质量状况和其碳排放状况进行描述。
二、我国主要城市空气质量的聚类分析
1、相关背景
通过下面的聚类分析聚类，我们要得出全国31个主要的大城市（不包含港澳台）的空气质量情况，然后将空气质量相近的城市归为一类，最终来实现对不同类的城市的分析。
我们选取我们的省会XX和全国各大城市的空气质量状况进行比较，了解XX市的空气质量在全国的分类情况，以此来了解XX市的空气质量状况在全国所处的位置。
主要参考指标是可吸入颗粒物、二氧化硫和二氧化氮。
系统聚类开始将n个样品（或变量）各自成为一类，然后找出性质最接近的两个类何斌那个成一个新类，计算在新的类别划分下各类之间的距离，再将性质最接近的两类合并，直到所有聚成一类为止。
2、系统聚类分析
表一聚类过程表
AgglomerationSchedule（聚类过程表）
Stage（聚类步骤号）
Clusterbined（合并）
Coefficients（距离测度值）
StageClusterFirstAppears
（复聚类首次出现的步骤数）
NextStage（下阶段序号）
Cluster1
Cluster2
Cluster1
Cluster2
1
8
17
.036
0
0
3
2
2
22
.112
0
0
6
3
8
11
.139
1
0
13
4
7
18
.158
0
0
12
5
5
14
.177
0
0
17
6
2
6
.178
2
0
14
7
1
23
.220
0
0
13
8
9
19
.283
0
0
15
9
16
27
.358
0
0
14
10
21
26
.372
0
0
25
11
3
30
.385
0
0
17
12
7
10
.434
4
0
18
13
1
8
.603
7
3
20
14
2
16
.667
6
9
19
15
9
25
.704
8
0
18
16
15
29
.992
0
0
23
17
3
5
1.094
11
5
19
18
7
9
1.220
12
15
20
19
2
3
1.309
14
17
22
20
1
7
1.637
13
18
24
21
13
20
2.299
0
0
25
22
2
24
2.437
19
0
24
23
12
15
2.625
0
16
26
24
1
2
2.836
20
22
27
25
13
21
3.291
21
10
29
26
12
28
4.472
23
0
27
27
1
12
5.203
24
26
28
28
1
4
7.230
27
0
29
29
1
13
10.727
28
25
30
30
1
31
19.475
29
0
0
上表列出了观测量或类合并的详细步骤，以Stage为1时，即第一步聚类为例，将观测量8（Cluster1）和17（Cluster2）聚类合并，其中，距离测量系数（Coefficients）是0.035，这个类的下一次聚类合并（NextStage），将出现在步骤3，其中，StageClusterFirstAppears（复聚类首次出现的步骤数）下的Cluster1和Cluster2为0时表示非类的合并，若不为0时，表示某个类，且显示的数据就是生成该类的那个步骤数。
比如，Stage为1时，StageClusterFirstAppears下的Cluster1和Cluster2均为0，说明此步的聚类属于非类的聚类，它是两个观测量的聚类，这两个合并的观测量形成的类将出现在第三步的聚类。
以上的聚类过程是详细的聚类过程，说明8（XX）和17（XX）这两个城市的空气污染情况比较接近，其指标的距离最接近，可以将它们归为一类，然后在第3步骤中，再将11（XX）归到这一类来，如此往复，可以将31个城市都进行归类。
表二聚类分析结果表
ClusterMembership（聚类分析结果表）
Case（个案——城市）
3Clusters
Case
3Clusters
1:
北京
1
17:
武汉
1
2:
天津
1
18:
长沙
1
3:
石家庄
1
19:
广州
1
4:
太原
1
20:
南宁
2
5:
呼和浩特
1
21:
海口
2
6:
沈阳
1
22:
重庆
1
7:
长春
1
23:
成都
1
8:
哈尔滨
1
24:
贵阳
1
9:
上海
1
25:
昆明
1
10:
南京
1
26:
拉萨
2
11:
杭州
1
27:
西安
1
12:
合肥
1
28:
兰州
1
13:
福州
2
29:
西宁
1
14:
南昌
1
30:
银川
1
15:
济南
1
31:
乌鲁木齐
3
16:
X州
1
上表显示了聚类分析结果表，可以看到聚类结果分为以下三类。
第一类：
、XX、XX、XX、呼和浩特、XX、XX、XX、XX、XX、XX、XX、XX、XX、XX、XX、XX、XX、XX、XX、XX、XX、XX、XX、XX和XX；
第二类：
XX、XX、XX和XX；
第三类：
乌鲁木齐。
可以发现，XX、XX、XX和XX归为第二类，这些城市都是在我国的南部，第三类城市乌鲁木齐这是西北地区的城市，自己一类可以看出西北地区的空气质量确实和沿海等地的空气质量有很大的差异。
Rescaled Distance Cluster bine（树形图）
C A S E 0 5 10 15 20 25
Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+
哈 尔 滨 8 ─┐
武 汉 17 ─┤
杭 州 11 ─┼───┐
北 京 1 ─┤ │
成 都 23 ─┘ ├─┐
长 春 7 ─┐ │ │
长 沙 18 ─┼─┐ │ │
南 京 10 ─┘ ├─┘ │
上 海 9 ─┐ │ │
广 州 19 ─┼─┘ │
昆 明 25 ─┘ ├─────┐
天 津 2 ─┐ │ │
重 庆 22 ─┤ │ │
沈 阳 6 ─┼─┐ │ │
X 州 16 ─┤ │ │ │
西 安 27 ─┘ ├───┤ │
呼和浩特 5 ─┬─┤ │ ├─────┐
南 昌 14 ─┘ │ │ │ │
石 家 庄 3 ─┬─┘ │ │ │
银 川 30 ─┘ │ │ │
贵 阳 24 ───────┘ │ ├───────┐
济 南 15 ───┬───┐ │ │ │
西 宁 29 ───┘ ├───┐ │ │ │
合 肥 12 ───────┘ ├─┘ │ ├─────────────────────┐
兰 州 28 ───────────┘ │ │ │
太 原 4 ───────────────────┘ │ │
海 口 21 ─┬───────┐ │ │
拉 萨 26 ─┘ ├─────────────────┘ │
福 州 13 ─────┬───┘ │
南 宁 20 ─────┘ │
乌鲁木齐 31 ─────────────────────────────────────────────────┘
图1树形图
上图树形图可以很直观地看出整个聚类的过程，从图中，可以明显看到，每个城市从单独一类到逐次合并，一直到全部合并成一大类，以合并距离10为例，在这个距离下可以将全国城市合并成三类。
第一类可以看出是一些重工业城市，因此，空气质量相对比较差，而第二类城市为旅游发展城市，由于交通运输频繁，产生的尾气等会相应地影响这些城市的气候，故而这些城市的空气质量较为相似，第三类为比较落后的城市，由于刚刚起步发展，对环境的污染也相对较少，例如XX，作为海西建设的一个城市之一，开始在最近几年内有很大的改进，旅游和商业开始出现苗头，其发展程度和XX（在XX）、XX等城市相似，因此其空气质量的情况应该大致相似，故而归为一类是比较合理的，至于乌鲁木齐归为第四类，很清楚的是西北的城市气候跟中东部有天壤之别，受人文、地理和环境的影响，故而其空气质量也会有很大的差别。
通过以上的聚类，我们可以看出，XX市和XX、XX以及XX的空气质量状况比较接近，而XX、XX和XX的城市污染都不很严重，说明XX市的整体空气质量状况还是不错的。
三、XX省空气质量分析——以XX市为例
1、相关背景
要了解XX省的空气质量状况，我们考虑XX省设市多达九个，大小县城更是众多，因此，选择具有代表性的省会城市XX进行分析。
据悉，XX市环保局召开新闻发布会，发布《2010年XX市环境状况公报》。
公报显示，2010年全市生态环境持续良好，环境质量状况继续保持优良水平，城区空气污染指数（API）平均值为59，全年空气质量优良率达96.17%。
2010年XX市城区共出现轻微污染12天，重污染2天，主要污染物均为可吸入颗粒物。
空气中二氧化硫、二氧化氮和可吸入颗粒物的均值都达到国家环境空气质量二级标准。
按空气污染指数计算，XX市空气质量在全国31个省会城市和直辖市中排名第五。
城区降水pH均值为5.54，酸雨率为29.48%。
2、XX市历年空气污染指数的简单描述性分析
在做分析之前，我们收集了XX2005年到2011年6月份以来的日空气质量状况的数据，运用统计知识，进行如下的描述性检验和探索性检验相结合的分析，并且以下分析是基于一些统计表结合相关统计图进行的分析。
表三XX市历年污染指数分析的简单的统计量表
Statistics（基本统计量表）——污染指数
N
Valid（有效值）
2286
Missing（缺失值）
0
Mean（均值）
56.72
Std.ErrorofMean（均值标准误）
.803
Median（中位数）
57.00
Mode（众数）
59
Std.Deviation（标准差）
38.396
Variance（方差）
1.474E3
Skewness（偏度）
-12.881
Std.ErrorofSkewness
.051
Kurtosis（峰度）
347.645
Std.ErrorofKurtosis
.102
Minimum（最小值）
-1000
Maximum（最大值）
500
Sum
129664
从表中结果可以看出，有效值是2280，缺失值是0。
空气污染指数的平均值为56.72，中位数为57，标准差为38.396，标准差数值还不算很大，但也同时说明空气污染指数存在一定的偏差。
其中最大的为500，最小的为-1000。
偏度是-12.881，表示数据不是成对称分布的，均值右边的比左边的少，直观表现为右边尾部相对于左边尾部短；峰度是347.645，大于0，表示空气污染指数比正态分布较陡峭。
还有偏度的标准误为0.102，峰度的标准误为0.051。
表四XX市污染指数的正态性检验表
TestsofNormality（正态性检验表）
Kolmogorov-Smirnova
Shapiro-Wilk
Statistic
df
Sig.
Statistic
df
Sig.
污染指数
.160
2286
.000
.430
2286
.000
上表是对XX市历年空气污染指数的正态性检验，由上表中的p值小于显著性水平0.05，拒绝原假设，认为2005年到2011年的污染指数数据分布还是服从正态性分布.
通过以上分析，我们大概了解了XX市的空气质量分布状况，这也为我们的后续研究做了基础。
图2XX市历年空气污染指数的箱型图
为了进一步初步了解空气污染指数数据的变化情况，我们组绘制了箱型图。
从上图中可以看出中位数在60附近，整体上说数据还是分布较为集中，但还是存在一定的异常值，使得数据呈现右左偏状态，这和表2—1中所得到的相关结论相辅相成。
3、空气污染指数变化趋势描述
图3XX市污染指数变化分布的散点图
图2绘制的各年空气污染指数平均数的散点图，从上图中可以看到从2005年开始污染指数开始下降到达2008小幅上升后又下降，但到了2010年年后又开始呈现大幅上降趋势，从2006年，空气环境质量呈改善趋势。
结合实际情况可以了解到进入新世纪中国经济飞速发展，但此时的经济增长还是建立在大量破坏环境的基础上，到了2006年开始注意到经济转型，使得整个中国大环境更加注意到环境，减少污染。
同时XX的空气质量取得巨大的进步，这和XX迎合国家政策有关，开始走可持续发展道路，并于2006年出台《环境保护专项行动法制宣传方案》，采取多方措施使得工业发展对城市环境的压力明显减小，主要污染物排放总量持续下降。
2008年XX空气质量和2010年空气质量下降的原因，主要还是在于经济发展过热，整个工业增加值比重增加，碳排量增加，至空气质量下降。
2009年XX的经济开始受金融危机影响，经济发展减速，工业停产较多，空气质量提高.至于2011年的污染指数攀升，则是由于数据不全面，这里的空气质量测度的是XX1~6月XX空气质量较差阶段，而导致平均值的攀升。
图4XX市各月份污染指数均值的折线趋势图
图3根据的是每年各月份空气污染指数的平均数所绘制的时间折线图。
从上图中同样也可以较为模糊的看出2005年至2010年XX空气质量的大致变化情况，呈现在一年内先上升后下降在上升的周期性发展趋势。
图5XX市空气污染指数月份数据分布直方图
从图4可以清晰的看到XX空气污染指数的月份平均数较为平均，变化幅度不大，但在3~5月份空气质量较差，在7~9则小幅提高空气质量。
主要原因是1~4月特别是早晚时段，气温低，静风频率高，大气层容易出现逆温层，污染物垂直输送能力差，导致污染物堆积，造成空气污染严重，但到了下降，XX受太阳辐射加热明显，产生对流容易使地层污染物扩散。
4、空气质量级别分析
图6XX市空气质量级别的饼状图
上图直观的给出2005年至2010年XX市空气质量级别的频数分布表，可以看到XX市的空气质量级别主要集中在Ⅱ、Ⅰ两部分。
为了进一步更为详细的分析空气质量级别分布，将XX质量级别频数分布数据列于表2—3中。
表五XX市空气质量级别频数分布表
空气质量级别
Frequency
Percent
ValidPercent
CumulativePercent
Valid
154
6.3
6.3
6.3
|
801
32.8
32.8
39.1
||
1405
57.6
57.6
96.7
|||
78
3.2
3.2
99.9
v
2
.1
.1
100.0
Total
2440
100.0
100.0
从表五中可以看出XX市空气质量级别的众数是Ⅱ，即良。
这也可以大致代表XX市从2005年至2010年的空气质量状况为优良。
观察上表可以得到XX市空气质量的优良累计率达到90.4%。
这个优良率较高，按天数算一年大概有330天左右达到良以上。
表六XX市空气质量级别优良率统计表
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
优
0.341808
0.330508
0.375706
0.324859
0.423729
0.372881
0.10452
良
0.607345
0.621469
0.627119
0.584746
0.564972
0.612994
0.367232
轻微污染
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