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基于嶺回歸的空氣質量影響研究現(xiàn)狀

2014-09-04 20:43:34姚景雷永佳
環(huán)球人文地理·評論版 2014年6期

姚景++雷永佳

摘要:綜述了空氣質量影響分析的研究現(xiàn)狀,介紹了嶺回歸分析的原理及模型建立,指出了消除環(huán)境質量影響因素間的共線性作用是嶺回歸分析研究的方向,

關鍵詞:空氣質量;IPAT;嶺回歸;

近幾十年中,關于環(huán)境質量的影響分析,尤其是環(huán)境質量與經(jīng)濟增長的關系研究成了大量文獻關注的焦點。其中既有定性研究也有定量研究,除了常用的空氣質量預測擴散模型外,定量研究的統(tǒng)計方法有多元回歸、因子分析、聚類分析等。

1研究現(xiàn)狀

(1)環(huán)境庫茲涅茨曲線分析方法

對于環(huán)境質量與經(jīng)濟增長的關系,國內外學者已做了大量研究,且多數(shù)研究是基于EKC假說,單純得研究了經(jīng)濟增長對環(huán)境質量的影響,而忽略了人口、產(chǎn)業(yè)結構、能源類型等相關因素的共同作用。劉敏等應用EKC模型對北京市和房山區(qū)1995—2003年的環(huán)境污染和經(jīng)濟增長進行了實證分析[1]。高明等運用1986—2009年福建省經(jīng)濟發(fā)展和環(huán)境質量指標的時間序列數(shù)據(jù),建立EKC模型,對福建省的經(jīng)濟發(fā)展和環(huán)境污染之間的關系進行了定量分析[2]。

(2)基于IPAT方程的多元回歸分析方法

相比于EKC假說,由Ehrlich.P 和J.Holdren提出的IPAT方程考慮了更多影響環(huán)境質量的因素[3]。王立猛等基于該模型分別采用能源消費總量和能源消費產(chǎn)生的污染作為環(huán)境壓力指標,分析了人口數(shù)量、富裕度、能源強度和能源消費的選擇行為對中國環(huán)境的影響[4]。

(3)因子分析方法

K.Madhavi Latha與K.V.S.Badarinath運用因子分析方法對城市區(qū)域大氣懸浮顆粒的影響因素進行了探討,并提出了區(qū)域空氣污染的治理建議。Xue Song Wang等應用主成分分析對城市區(qū)域重金屬污染的影響因素進行了綜合歸類分析,并以中國蘇州為例進行了實證研究。朱曉華等則根據(jù)主成分分析法定量分析了江蘇省生態(tài)環(huán)境質量變化的驅動機制問題[5]。

(4)灰色關聯(lián)分析方法

灰色關聯(lián)分析是灰色系統(tǒng)理論的一個重要內容,它通過系統(tǒng)因素統(tǒng)計數(shù)據(jù)序列幾何關系的比較來分析多因素間的差異性和關聯(lián)程度,從而找到各因素間的影響關系及影響系統(tǒng)行為的主要因子。王素萍等通過灰色關聯(lián)度分析的方法,得出太原市大氣環(huán)境質量的改善主要與城市基礎設施的建設、面污染源的有效控制有關[6]。趙勇等通過對鄭州市大氣環(huán)境中NO2的監(jiān)測和分析,運用灰色關聯(lián)分析方法定量分析了影響鄭州市NO2變化的因素[7]。

(5)數(shù)據(jù)挖掘方法

數(shù)據(jù)挖掘方法主要有神經(jīng)網(wǎng)絡,遺傳算法,模糊數(shù)學,粗糙集等數(shù)學分析方法。但它們不是獨立存在的,因為各有優(yōu)劣,所以在數(shù)據(jù)挖掘中常常組合使用。

武鵬程應用神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法等數(shù)據(jù)挖掘方法,建立了空氣污染影響因素的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡模型,利用MATLAB軟件,定量分析了武漢市空氣污染的影響因素 [5]。

2嶺回歸分析及IPAT方程

2.1 嶺回歸分析

Horel(1970)提出的嶺回歸分析是一種改良的最小二乘法,專用于數(shù)據(jù)分析的多重共線性有偏估計,自變量之間的是近似線性關系就是多重共線性。嶺回歸分析方法是最小二乘法無偏性的舍棄,通過部分信息和精度的損失代價換取更符合實際的回歸系數(shù),與最小二乘法相比,增強了對病態(tài)數(shù)據(jù)的抗受性。目前嶺回歸技術已經(jīng)較成熟得應用于經(jīng)濟、醫(yī)學、化學計量學等方面,如高素英等運用該技術對改革開放以來河北省經(jīng)濟增長的影響因素作了詳細而深入的實證研究[8]。郭潔等基于該技術探討了不同膳食因素與城市居民血脂水平間的關系[9]。

2.2 IPAT方程

IPAT方程是1971年由Ehrlich.P 和J.Holdren提出的環(huán)境壓力等式,即I=P×A×T, 其中I為環(huán)境壓力(Environmental Impact)、P為人口數(shù)(Population)、A為富裕度(Affluence,通常以單位人均GDP表示)、T為技術(Technology,以單位GDP產(chǎn)出的環(huán)境壓力衡量)。該方程并非簡單的數(shù)學乘法運算,它表示I是由P、A、T三種因素共同影響決定的,作為四者關系闡述的一個概念性框架被廣泛應用于對人與環(huán)境相互關系復雜性和多樣性的定量研究中。

因I與P、A、T均為1:1比例關系,該方程也存在著許多局限性,即在保持其他因素不變的情況下, 因變量對各個自變量的彈性恒等于1。隨后眾多學者在此基礎上做出了許多改進,如Waggoner和Ausubel將單位GDP產(chǎn)出所需消費資源量(C)和消費單位資源產(chǎn)生的環(huán)境壓力(T)引入,對IPAT等式進行重構得I=P×A×C×T。徐忠民等提出ImPACTS模型,用S和m分別代表了社會發(fā)展和管理的作用。這些擴展雖然都是對環(huán)境壓力等式的改進,但仍然存在難以定量的問題。Dietz和Rose提出的STIRPAT模型很好的解決了這一問題,該模型將IPAT等式表示成隨機形式:I=aPbAcTde (1),對該等式兩邊同時取對數(shù)后lnI=lna+blnP+clnA+dlnT+lne (2)式中a為模型系數(shù),b、c、d為各影響因素的指數(shù),e為誤差項。該式很好得反映了環(huán)境壓力與人口、富裕度、技術間的線性關系。

2.3模型的確定

以STIRPAT模型為基礎,其中可以分別選取SO2、NO2、PM10排放量等作為環(huán)境空氣質量指標表示I,用人口數(shù)量表示P,A為單位人均GDP,為了更全面地研究影響空氣質量的深層因素,可以將T擴展為機動車保有量T1、年燃煤量T2、產(chǎn)業(yè)結構(第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占總產(chǎn)值的比重)T3、能源結構T4(天然氣消耗占總能源的比重)、污染減排T5(污染物去除率)。因此,研究模型確定如下:

lnI=lna+blnP+clnA+d1lnT1+ d2lnT2+d3lnT3+d4lnT4+d5lnT5+ lneendprint

2.4嶺回歸原理及其步驟

解釋變量的相關矩陣X的行列式在自變量之間存在共線性時近似為零,此時最小二乘法估計將失效。嶺回歸就是將嶺參數(shù)k(0

嶺回歸分析方法步驟包括3步:

①多重共線性診斷:常見的診斷方法有自變量相關系數(shù)矩陣診斷法、條件數(shù)與特征分析法、容忍值法、方差膨脹因子(VIF)診斷法。可在SPSS軟件中運用VIF診斷法對自變量因子進行診斷。

②參數(shù)k值的選取:在實際應用中嶺參數(shù)的確定必須依賴于樣本,因為在嶺回歸中要通過未知參數(shù)β來確定參數(shù)k。目前還沒有公認最優(yōu)的選擇嶺回歸參數(shù)的方法,常見的方法主要是殘差平方和方法、嶺跡法和方差擴大因子法,可用MATLAB軟件作嶺跡圖來確定k值。

③模型的建立:βk=(X′X+kI)-1X′Y

式中: βk是回歸系數(shù)向量的嶺回歸估計;X為標準化后的矩陣; 0

3 結論和建議

以上研究都證實了嶺回歸技術在處理多重共線性問題上的獨特優(yōu)勢,而在共線性問題非常嚴重的環(huán)境領域該技術的應用卻還不夠成熟和普遍。影響環(huán)境質量的各因素關系錯綜復雜,普遍存在于自變量間的近線性關系,大幅降低了估計值的穩(wěn)定性和精確性,有些回歸系數(shù)在回歸方程高度整體顯著時出現(xiàn)正負號倒置,通不過顯著性檢驗,得不到該方程合理的解釋,削弱了回歸方程的應用意義。運用嶺回歸技術消除環(huán)境質量影響因素間的共線性作用,更科學得獲取環(huán)境質量與經(jīng)濟增長等影響因素間的真實關系,對于改善環(huán)境質量、協(xié)調環(huán)境經(jīng)濟和諧發(fā)展有著重要意義。

參考文獻

[1]劉敏,王書肖,段雷.北京市和房山區(qū)環(huán)境污染與經(jīng)濟增長的關系研究[J].環(huán)境保護科學,2007,(1).

[2]高明,余明妹,胡存華.福建省經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境質量變化關系的分析[J].科技和產(chǎn)業(yè),2011,(8).

[3]Chertow M R. The IPAT equation and its variants: changing views of technology andenvironmental impact [J].Journal of Industrial Ecology, 2000,4(4):13-30.

[4]王立猛,何康林.基于STIRPAT模型分析中國環(huán)境壓力的時間差異以1952—2003年能源消費為例[J].自然資源學報,2006,(6).

[5]武鵬程.基于數(shù)據(jù)挖掘的城區(qū)空氣質量影響因素分析及實證研究[D].中國地質大學,2008.

[6]王素萍,王凱.城市大氣環(huán)境質量主要影響因素分析[J].重慶環(huán)境科學,2002,24(3):17-18.

[7]趙勇,孫中黨,李有.鄭州市大氣環(huán)境中的NO2污染與灰色預測[J].安全與環(huán)境學報,2002,2(4):38一41.

[8]何強,呂光明.基于IPAT模型的生態(tài)環(huán)境影響分析---以北京市為例[J].中央財經(jīng)大學學報,2008,(12).

[9]王素萍,王凱.城市大氣環(huán)境質量主要影響因素分析[J].重慶環(huán)境科學,2002,24(3):17-18.

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