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摘要:利用SPSS軟件中的因子分析和聚類分析方法找出工業源影響環境質量的廢水、廢氣兩個因子,結合全市工業源污染排放特征,對重慶市工業源區域環境污染分布特征進行初步分析。結果表明:萬州區因轄區內工業源廢水中總氮和氨氮排放量較高,受工業廢水污染影響較大;綦江區、長壽區和江津區因轄區內工業源廢氣中二氧化硫、氮氧化物排放量較高,受工業廢氣污染影響較大;涪陵區、永川區、合川區因轄區內工業源廢水中化學需氧量、氨氮和廢氣中二氧化硫、氮氧化物排放量都相對較高,受工業源廢水、廢氣的復合型污染;其他32個區縣工業源廢水、廢氣特征污染物排放量相對較少,受工業源的影響不顯著。
關鍵詞:工業源;因子分析;聚類分析;區域環境污染.
前言
根據《國務院辦公廳關于印發第二次全國污染源普查方案的通知》(國辦發〔2017〕82號),每10年1次的全國污染源普查在2018年正式拉開帷幕,調查基數為2017年年度資料。第二次全國污染源普查是落實污染源普查的重大國情調查,也是加快推進生態環境建設的重要基礎性工作[1]。第二次污染源普查獲得大量的污染源信息資料,如何利用這些信息資料結合重慶市工業污染源分布狀況、污染物排放情況,分析工業源對區域環境污染規律的影響是污染源普查數據的重要應用之一[2]。本文應用SPSS軟件多元統計分析中的因子分析方法找出區域環境影響因子,利用聚類分析方法直觀反映區域環境污染狀況,結合重慶市工業源普查數據的時空分布和行業分布特征,初步研究工業源對區域環境的影響特征,為精化化污染管控提供數據支撐。
1工業污染物對區域環境質量影響主控因素分析
從現有眾多環境質量影響因素中篩選出少數主要、有代表性的指標,利用SPSS中的因子分析,將眾多影響因素降維成少數幾個相互獨立的綜合指標,再根據這些綜合指標來分析環境質量,是一種十分合理有效的數學方法[3~5]。根據區域環境質量的實際情況、區縣定位和因子分析的思路和基本要求,遵循系統性、科學性、動態性、可行性、整體性、數據易獲取性等基本原則,選取重慶市39個區縣的1萬多家廢水污染源,3萬多家廢氣污染源為樣本,采用工業污染物的二氧化硫、氮氧化物、顆粒物、揮發性有機物、化學需氧量、氨氮、總氮排放量等7個參數作為分析變量,探索工業污染源對區域環境質量的影響主控要素。
1.1主控因子個數的確定原則及方法
首先驗證數據是否能夠用于因子分析,根據KMO和Bartlett的檢驗結果及Kaiser給出的常用KMO度量標準:所選擇的7個變量的KMO值為0.663>閾值0.5。此外Sig=0.000<0.01,認為相關系數矩陣不為單位陣,說明所選擇的7個變量間存在相關關系,適合做因子分析。采用主成分分析法且特征值大于1的原則進行公共因子的提取,利用SPSS軟件分析得出相關矩陣的特征值和累計貢獻率,見表1。從表1中可以看出只有兩個因子的特征值大于1,且前兩個因子的特征值占總特征值的74.327%。因此,本文擬選定前兩個因子作為主控因子。
1.2主控因子解釋
采用Kaiser標準化的正交旋轉法做進一步處理,得到如表2的旋轉成分矩陣。從旋轉后的因子載荷中可以看出:第一個因子F1上,變量二氧化硫、氮氧化物、顆粒物、揮發性有機物的載荷分別達到了0.840、0.896、0.789和0.766,第二個因子F2上變量化學需氧量、氨氮、總氮的載荷分別為0.300、0.861和0.763。根據實際情況,F1可以解釋為廢氣污染因子,F2可以解釋為廢水污染因子。
1.3因子得分
為進一步反映區域環境質量影響的空間分布規律,以重慶市39個區縣為樣本,對各地區樣本在各個因子上的得分進行計算,用公因子代替觀測變量進行統計,計算出因子得分表如表3所示。
2區域環境污染分布規律
為更直觀反映重慶市工業源環境污染狀況,找尋出區域環境污染分布規律,現對因子分析結果F1和F2得分進行聚類分析,在聚類分析過程中采用系統聚類法的組間鏈接法,距離測度采用歐式距離,得到如圖1的聚類分析樹狀圖。結合各區縣工業污染物的排放量情況,可以將全市39個區縣分成4組:萬州區一組;綦江區、長壽區、江津區一組;涪陵區、永川區、合川區一組;其余區縣為一組。
3工業污染源排放特征
重慶市第二次污染源普查工業污染源4.7萬家,其中工業廢氣污染源3.4萬家,工業廢水污染源1.3萬家。
3.1工業污染源排放空間分布特征
3.1.1工業污染源廢氣排放空間分布特征。江津區、長壽區、綦江區工業源廢氣排放量占全市工業源廢氣排放量的10.6%。工業污染源二氧化硫排放主要集中在江津區、長壽區、綦江區、秀山土家族苗族自治縣和涪陵區,占全市二氧化硫排放量的53.8%;工業污染源氮氧化物排放主要集中在綦江區、江津區、合川區、長壽區和涪陵區,占全市氮氧化物排放量的46.5%;工業污染源顆粒物排放主要集中在江津區、合川區、綦江區、北碚區和長壽區,占全市顆粒物排放量的47.6%;工業源揮發性有機物主要集中在長壽區、江津區、涪陵區、兩江新區和璧山區,占全市揮發性有機物排放量的54.1%。如圖2所示。3.1.2工業污染源廢水排放空間分布特征。綦江區、長壽區、永川區的工業源廢水排放量占全市工業源廢水排放量的38.9%。工業源氨氮排放量主要集中在萬州區、北碚區和永川區,占全市氨氮排放量的50.3%;工業源總氮排放量主要集中在萬州區、涪陵區和永川區,占全市總氮排放量的54.1%;工業源化學需氧量排放量主要集中在合川區、永川區、墊江縣、九龍區、江津區和長壽區,約占全市化學需氧量排放量的42.3%。如圖3所示。
3.2行業分布特征
工業源二氧化硫、氮氧化物、顆粒物排放主要集中在非金屬礦物制品業、電力、熱力生產和供應業、黑色金屬冶煉和壓延加工業、有色金屬冶煉和壓延加工業等十大行業,排放量合計分別占所有行業的93.3%和96.9%和89.8%,工業源揮發性有機物主要集中在化學原料和化學制品制造業、汽車制造業、印刷業、造紙業、橡膠等行業,排放量合計占所有行業的67.3%。工業源化學需氧量、氨氮和總氮排放最多的行業集中在化學原料和化學制品制造業、農副食品加工業、造紙和紙制品業、食品制造業等十大行業,排放量合計分別占所有行業的89.6%、94.2%和87.2%。
4區域環境污染分布規律
結合因子分析所得到的綜合因子得分、聚類樹分類及全市工業源排放空間分布、行業分布特征,可以進一步分析得出區域環境污染分布規律:
4.1萬州區受工業源廢水污染影響較大
從工業源廢水總氮、氨氮、化學需氧量排放量來看,在全市范圍內,萬州區工業廢水中總氮排放量最高、氨氮排放量較高,工業廢水污染物排放較大,因此萬州區主要是工業源廢水污染。
4.2綦江區、長壽區和江津區受工業源廢氣污染影響較大
從工業源廢氣排放空間分布特征及行業排放分布特征分析,江津區工業廢氣中顆粒物排放量最多,綦江區10家電力、熱力生產和工業企業和12家有色金屬冶煉和壓延加工企業、長壽區11家黑色金屬冶煉和壓延加工企業和85家化學原料和化學制品制造企業、江津區電力、熱力生產和工業企業、非金屬礦物制造業排放的二氧化硫和氨氮數量較大,因此綦江區、長壽區和江津區受工業源廢氣污染較大。
4.3涪陵區、永川區、合川區是工業源廢水、廢氣復合型污染
從全市工業源廢水、廢氣排放空間分布特征及行業排放分布特征來看,涪陵區43家化學原料和化學制品制造企業和10家醫藥制造企業、永川區的38家造紙和紙制品企業、合川區農副食品加工企業、食品制造業企業化學需氧量和氨氮排放量較大;涪陵區、永川區、合川區電力、熱力生產和工業企業和非金屬礦物制品企業較多,排放的二氧化氮和氮氧化物較多,因此涪陵區、永川區、合川區主要是工業源廢水、廢氣污染復合型污染。
4.4其他32個區縣受工業源影響不顯著
其他32個區縣的工業源廢水、廢氣特征污染物排放量相對較少,受工業源的影響不很顯著。
5結語
利用SPSS軟件中的因子分析和聚類分析方法找出工業源影響區域環境質量的廢水、廢氣兩個因子,并通過聚類分析客觀反映出重慶市工業源區域環境污染分布。由于重慶市各行政區縣社會經濟發展和產業結構差異較大,因此區域工業污染控制也應因地制宜、分區執行。下一步將針對重點區域開展污染溯源分析,在科學治污、精確施策上加大力度。
參考文獻:
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[2]毛玉如,沈鵬,張曉曉.污染源普查數據分析和成果開發的基準研究[J].環境與可持續發展,2009,(1):64-65.
[3]周鑫.基于SPSS的污染源分析及在環境管理中的應用[D].北京:北京工業大學碩士論文,2012.
[4]王剛,潘濤,齊珺,等.北京市主要水污染排放特征及水質改善對策[J].中國環境監測,2016,32(2):81-88.
[5]梁增強,馬民濤,杜改芳.京津冀地區區域環境污染研究進展[J].四川環境,2013,32(4):126-130.
作者:安貝貝 汪小艷 劉蘭玉 張洪川 單位:重慶市生態環境監測中心