
摘 要:本文運用灰色關聯分析方法對長江經濟帶各省市水污染排放來源進行分析,找出排放來源與排放總量的關聯度然后對其進行排序以有針對性的對水污染進行治理。
關鍵詞:長江經濟帶;灰色關聯分析;水污染
一、引言
長江水資源保護與水污染治理是長江經濟帶建設發展的重點之一[1]。學者們針對這一問題特別是水污染問題進行了相關研究。A Shirmonhammadi等運用最大日負荷總量模型(TMDL)對水污染防治管理進行了研究[2]。VALERIA C等從環境經濟學以及可持續發展的角度研究了經濟發展和污染物排放之間的關系[3]。TANG Zhipeng等運用投入產出模型對工業廢水排放直接消耗系數進行比較來探尋影響工業廢水排放的因素[4]。韓冬梅針對現有的水污染點源排放控制的政策體系,從效率性以及可行性的視角依據相關理論對其進行整合[5]。Yong Geng等對我國工業廢水的時空規律進行研究,得出了排放量的變化趨勢以及存在區域差異的結論[6]。
以上研究大多集中在污染防治以及污染排放的影響因素和時空分析方面,對污染來源與排放總量的關聯度等方面的研究很少本文運用灰色關聯分析方法[7]對長江經濟帶各省市水污染排放來源進行分析,找出排放來源與排放總量的關聯度然后對其進行排序以有針對性的對水污染進行治理。
二、利用灰色關聯度對排放來源進行分析
(一)灰色關聯度計算
灰色關聯度分析是灰色系統理論中應用最廣泛的一種方法,通過探究系統中各因素之間的主要關系,找出不能忽略的相關因素,從而確定系統在發展過程中的主要矛盾。
1.設系統的特征時間序列為X0 (t)=(X0 (1),X0 (2),…,X0 (n)),相關因素時間序列為Xi (t)=(Xi (1),Xi (2),…,Xi (n) ),i=1,2,…,n,其中t為時間序列。
2.數據標準化處理。常用的標準化處理的方法有最小值比處理、最大值比處理、均值比處理等,由于本文中初值既不是最大值也不是最小值,所以采用均值比方法對原始數據進行處理,公式為: (1)
其中Yi為標準化處理后的數據,Xi為原始數據,(Xi )為第i個時間序列的均值。
3.灰色關聯系數計算的公式為: (2)
其中,ρ為分辨系數,取值在[0,1]之間,一般取0.5,
(3)
(4)
(5)
4.灰色關聯度的計算公式為: (6)
式中,關聯度 ri∈(0, 1],并且ri越大,說明X0(t) 和Xi(t) 之間的關聯度就越高。
(二)灰色關聯度計算結果
本文以2011年-2015年長江經濟帶11個省市的廢水排放總量(X0 )為特征時間序列,以工業廢水排放量(X1 )、城鎮生活污水排放量(X2 )、集中式污染治理設施排放量(X3 )作為主要相關因素時間序列進行分析比較,從而找出不同省市廢水排放的特征。數據來源于中國環境統計年鑒,對原始數據運用公式(1)—(6)進行計算,灰色關聯度的計算結果如下表1所示。
從表1中可以看出,與長江經濟帶各省市廢水排放總量(X0 )最關聯的是城鎮生活污水排放量(X2 ),其次對上海、江蘇、浙江、安徽、江西、貴州和云南7個省市來說是工業廢水排放量(X1 ),對湖北、湖南、重慶和四川4個省市來說是集中式污染治理設施排放量(X3 ),最后對上海、江蘇、浙江、安徽、江西、貴州和云南7個省市來說是集中式污染治理設施排放量(X3 ),對湖北、湖南、重慶和四川4個省市來說是工業廢水排放量(X1 )。
三、結論
本文通過灰色關聯度分析長江經濟帶各省市廢水排放總量與排放來源之間的關聯度,得出以下結論:長江經濟帶各省市廢水排放主要來源是城鎮生活污水,對于上海、江蘇、浙江、安徽、江西、貴州和云南來說占第二位的是工業廢水,而對湖北、湖南、重慶和四川來說是集中式污染治理設施,對上海、江蘇、浙江、安徽、江西、貴州和云南來說關聯度最小的是集中式污染治理設施,而對湖北、湖南、重慶和四川來說是工業廢水??梢钥闯觯陂L江經濟帶各省市廢水排放總量與城鎮生活污水的排放量的關聯度很高,工業廢水排放和集中式污染治理設施排放則根據省市的不同關聯度有所不同。因此長江經濟帶各省市對廢水進行治理時在抓住城鎮生活污水排放這個主要因素的同時,還應該根據本省市的實際情況對工業廢水排放和集中式污染治理設施排放采取不同的治理措施以減少廢水的排放。
參考文獻:
[1]陳昆侖,郭宇琪,劉小瓊,等.長江經濟帶工業廢水排放發時刻格局演化及驅動因素[J].地理科學,2017(11):1668-1677.
[2]A.Shirmonhammadi,I.Chaubey, et al.Uncertainty in TMDL models[J].Transactions of the ASABE,2006,49(4): 1033-1049.
[3]VALERIA C,MONNI S.Environment.human development and economic growth[J].Ecological Economics,2008,64(4):867-880.
[4]Tang Z, Gong P,Liu W et al. Sensitivity of Chinese Industrial Wastewater Discharge Reduction to Direct Input Coefficients in an Input- output Context[J]. Chinese Geographical Science,2015,25(1): 85-97.
作者簡介:吳艷芳 (1992.02--) 性別:女,河南省商丘市人,碩士研究生,專業:企業管理。
*基金項目:重慶工商大學研究生創新科研項目“十九大”專項(yjscxx201803-028-26)。