浙江省環境質量演變趨勢分析及預測研究

沈俏會,俞 潔,戴 昕,胡 曄

浙江省生態環境監測中心,浙江省生態環境大數據重點實驗室,浙江 杭州 310012

環境質量綜合分析是環境監測成果服務社會的主要途徑之一。 隨著生態環境保護工作要求的不斷提高,對環境質量綜合分析也提出了新的要求,不僅要說清環境質量現狀、變化趨勢,還需要進行社會經濟指標關聯性分析和預測研究。

環境、社會和經濟可持續性是可持續發展的三大支柱,如何實現社會經濟與生態環境的協調可持續發展成為各國政府和學者們共同關注和研究的重點問題[1]。 社會經濟與生態環境之間相互影響,兩者的變化是一個共軛演進的過程[2-3]。近年來,浙江省社會經濟快速發展,產業結構不斷升級,經濟增長方式轉變,第三產業占GDP 比重逐年上升。 與此同時,生態環境保護多措并舉,環保投資在籌措渠道和市場機制方面不斷完善,環境污染治理投資總額逐年增加,全省生態環境質量明顯改善。 對社會經濟與生態環境的協調發展程度進行研究,對科學評價社會經濟與生態環境間的關系具有一定的現實意義,同時在此基礎上對生態環境質量進行預測,有助于推動區域實現可持續發展目標[1]。

社會經濟與生態環境協調發展程度的研究主要有庫茲涅茨曲線、系統動力學模型[4-5]、耦合協調度模型[6]等。 庫茲涅茨曲線又稱倒U 曲線,是發展經濟學中的重要概念,與環境學相結合的環境庫茲涅茨曲線表現了環境質量與人均收入間的關系;晉盛武等[7]的研究表明,結合不同類型城市污染物指標的環境庫茲涅茨曲線形狀各異,呈現出經濟發展與環境污染關系的不同特征;LIU等[8]建立了一個綜合指標體系來評估中國南四湖流域社會經濟與水環境質量子系統的耦合協調性,運用耦合協調度模型研究了社會經濟-水環境系統耦合協調的時空分布和動態演化機制;喬標等[9]利用動態耦合度模型分析城市化進程與生態環境質量之間的動態演進關系。 文獻中對社會經濟與生態環境之間關系的定量研究主要集中于耦合協調度模型,而較少運用動態耦合度模型。

對生態環境質量進行科學合理的預測,能夠為“十四五”生態環境管理工作提供參考數據。當前應用于生態環境質量預測的模型有灰色預測模型、神經網絡模型、指數平滑模型、ARIMA 模型等,不同的模型各有優點和適用條件。 根據不同生態環境要素監測數據的各自特點,選擇合理的模型,進行參數估計、擬合檢驗、計算預測、檢驗評價,并將預測值與實際值進行誤差對比分析,進而確定各環境要素的最優模型[10]。

本文通過系統分析2011—2020 年浙江省地表水、環境空氣和酸雨數據,引入動態耦合模型,探討社會經濟發展與生態環境質量變化之間的協調發展程度,并在此基礎上運用不同模型對各要素進行科學合理的預測,有助于高效服務生態環境保護和管理決策,為深入打好污染防治攻堅戰提供有力支撐。

1 研究方法

1.1 動態耦合模型

由于社會經濟發展與生態環境的共軛演進關系,可以把它們作為一個復合系統來考慮[9]。 在兩者組成的復合系統中,社會經濟子系統和環境質量子系統的變化都將導致整個系統的變化。 建立社會經濟發展和生態環境變化的一般函數分別為:

式中:x,y 為2 個子系統的二級指標;a、b 為各指標的權重。

設定A、B 為受自身與外界影響的社會經濟發展與生態環境的演化狀態;Va為社會經濟系統演化速度,Vb為環境系統演化速度。 根據一般系統理論,這一復合系統的耦合發展過程[3]:

假定經濟發展過程與生態環境的演變關系呈周期性變化,將Va和Vb的演化軌跡投影在二維平面(Va,Vb)上分析。 Va和Vb的夾角α 定義為耦合度,α=arctg(Va/ Vb),α 的變化可以反映2 個子系統之間的協調耦合關系。 在一個演化周期內,整個系統經歷4 個階段:① -90°＜α≤0°時,為低級協調共生階段;② 0°＜α≤90°時,為協調發展階段;③ 90°＜α ≤180° 時,為極限發展階段;④ -180°＜α≤-90°時,為螺旋式上升階段。

1.2 生態環境質量趨勢分析

本研究選擇灰色預測法和時間序列預測模型對“十四五”期間環境質量進行預測。 建模過程包括數據預處理、模型識別、參數估計、模型檢驗和模型預測等步驟。

1.2.1 灰色預測法

灰色預測法是一種針對灰色系統(部分信息未知的系統)的預測方法。 灰色預測法通過分析系統因素之間發展趨勢的相異程度,建立相應的微分方程模型,由此預測系統發展趨勢從而達到了解整個系統的目的。 灰色系統GM(1,1)的建模步驟參見文獻[11],通過Python 軟件實現。GM(1,1)灰色模型預測精度可根據后驗差比值C和小誤差概率p 劃分為4 個等級[11]:① C ≤0.35、p≥0.95 時,預測精度為優;②0.35 ＜C ≤0.50、0.95＞p≥0.80 時,預測精度為合格;③0.50＜C≤0.65、p ≥0.70 時,預測精度為勉強;④C ＞0.65、p＜0.70 時,預測精度為不合格。

后驗差比值C 為殘差數列δ 標準差S2和原始數列xi標準差S1的比值,計算方法:

小誤差概率p 的計算方法:

GM(1,1)模型適用于呈現單調變化趨勢的原始數據的擬合和預測,本研究運用GM(1,1)模型對地表水環境質量進行預測。 環境空氣質量和酸雨監測數據隨季節變化明顯,對于具有季節變化特征的數據,引入時間序列模型進行預測。

1.2.2 時間序列預測模型

時間序列預測模型是通過對研究對象自身時間序列的處理、從變化中發現其未來發展趨勢的方法,常用的時間序列預測模型有指數平滑法和自回歸求和移動平均模型。 指數平滑法是一種在移動平均法的基礎上發展而來的時間序列分析預測方法[12],對于具有季節變化特征的時間序列,通常運用季節指數平滑法、Holt-W inters 加法指數平滑法和Holt-W inters 乘法指數平滑法[10]。 自回歸求和移動平均模型(ARIMA 模型)也是一種時間序列模型,以時間序列的自相關分析為基礎,分析時間序列本身以及不同滯后期的自相關、偏自相關系數,用于發現時間序列的特征。 時間序列預測模型的優劣,可根據均方根誤差(RMSE)大小,并結合系數 R2、 平均絕對誤差百分比(MAPE)及平均絕對誤差(MAE)綜合判定。 其中,RMSE 越小表明模型的可解釋比率越高,擬合效果越佳,預測越準確,常應用于對比不同預測模型的優劣。 本研究中環境空氣和酸雨狀況的預測通過SPSS 23 軟件中指數平滑法及ARIMA(8,1,1)模型實現。

1.3 綜合指數指標體系構建

選取部分浙江省社會經濟發展指標,對環境質量進行科學合理的耦合分析,結合相關文獻[4,6]及數據的可獲取性、連續性,選擇社會經濟發展與環境質量變化指標如表1 所示。 水質綜合污染指數選擇高錳酸鹽指數、化學需氧量、五日生化需氧量、氨氮、總磷和石油類等6 項指標進行計算,以《地表水環境質量標準》(GB 3838—2002)表1 中Ⅲ類標準限值為基準計算得到各指標的污染分指數,污染分指數的平均值為綜合污染指數;空氣質量綜合指數計算依據《環境空氣質量評價技術規范(試行)》(HJ 663—2013)。 本文選取2010—2020 年浙江省社會經濟和環境質量相關數據進行動態耦合分析,數據來源于2011—2020年浙江省統計年鑒和環境質量報告書。 由于浙江省11 個設區城市自2013 年開始依照《環境空氣質量標準》(GB 3095—2012)全面開展環境空氣中PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO 和O36 項因子監測,空氣質量綜合指數數據為2013—2020 年。為消除各個指標間數量級以及單位的不同對綜合分析的影響,對各個指標數據進行極差標準化處理:

表1 社會經濟發展與環境質量變化指標體系Table 1 The index system of socioeconomic development and environmental quality change

采用熵值法計算各指標熵權,與專家意見法相結合,得到各指標的權重,如表1 所示。 熵值法是結合熵值提供的信息值來確定權重的一種研究方法。 熵值越大說明分析的數據攜帶的信息越少,效用值越小,權重賦值也越小。 具體步驟分3 步。

1)第1 步,計算第j 個指標下第i 個項目的指標比重:

第2 步,計算第j 個指標熵值:

第3 步,計算第j 個指標熵權:

2 社會經濟發展與環境質量變化的耦合態勢分析

2.1 社會經濟與環境質量的演化趨勢

根據表1 中社會經濟發展與環境質量指標分別計算社會經濟指數SEI 和環境質量指數EI,變化趨勢如圖1 所示。 將社會經濟發展與環境質量的2 條演化趨勢曲線分別擬合:

圖1 2011—2020 年浙江省社會經濟系統與環境系統的演化趨勢Fig.1 Variation of socioeconomic system and environm ental system in Zhejiang Province from 2011 to 2020

對式(16)、式(17)分別求導,得到:

由圖1 可知,社會經濟指數與環境質量綜合指數均呈逐年上升趨勢,表明2011—2021 年隨著社會經濟發展,環境質量狀況不斷向良好狀態發展。

2.2 社會經濟與環境質量系統間耦合度

社會經濟與環境質量系統之間耦合度α 如表2 所示。 耦合度α 為34.6°～55.4°,均在第一象限,為協調發展階段。 “十二五” 期間,α 由34.6°上升到42.3°,表明社會經濟子系統發展速度與環境子系統演變速度逐漸趨同;“十三五”期間,α 為44.6°～55.4°,2 個子系統之間的發展速度差異小幅波動,但仍保持協調發展。 “十二五”及“十三五”期間,浙江經濟高速發展,各項經濟指標均處于全國前列。 作為“綠水青山就是金山銀山”的發源地,10 年間浙江省堅持用“兩山理念”引領生態文明建設,不斷加大環境污染防治力度。 經過生態環境保護系列措施,2 個子系統內部諸多要素得到調整、優化,降低了經濟發展過程中工業化和城市化對生態環境帶來的負面影響,使得2 個子系統之間發展差異持續保持良好的態勢,耦合協調關系不斷向良性發展。 根據耦合發展過程圖[3],社會經濟子系統與環境子系統將逐漸趨向于高級協調共生階段。

表2 社會經濟與環境質量系統之間耦合度Table 2 The coordinate index of socioeconomic development and environmental quality

關于社會經濟發展與環境質量之間耦合關系大多使用的是基于靜態布局的耦合協調度模型。將本研究中的社會經濟發展指數與環境質量指數代入耦合協調度模型,結果表明,浙江省在“十二五”及“十三五”期間社會經濟與環境質量耦合協調度基本介于0.6 ～0.8 之間,屬于良好協調階段,與本研究中使用的動態耦合模型模擬結果相一致。 動態耦合模型引入子系統的演化速度,相較于靜態耦合協調度模型,能更為直觀地反映社會經濟發展與環境質量變化的速度差異,動態揭示兩者間相互脅迫、動態耦合的演變過程[9]。 此外,由于動態耦合模型可用于測算某一時刻子系統間演化速度夾角,還能運用于“十四五”耦合系統演化趨勢分析。 正確認識社會經濟發展與環境質量變化之間的動態耦合規律,能夠為促進社會經濟與環境的協調發展提供理論依據。

3 “十四五”環境質量趨勢分析

3.1 基于灰色預測模型的地表水環境質量趨勢分析

將2011—2020 年月均地表水環境質量數據代入灰色預測模型,針對地表水優良率和滿足功能要求斷面比例進行GM(1,1)模型構建。 首先進行級比值檢驗,檢驗結果顯示,經過平移轉換后2011—2020 年地表水環境質量數據適合進行GM(1,1) 模型構建。 后驗差比C 為0.165,小于0.35,小誤差概率p 為0.951,說明模型預測精度為優。 模擬結果顯示,預計到2025 年地表水優良率將達到92%,滿足功能要求斷面比例達到95%,如圖2 ～圖3 所示。

圖2 2021—2025 年地表水優良率預測圖Fig.2 Forecast on the percent of surface water sections meeting Grade Ⅰ-Ⅲ for 2021-2025

圖3 2021—2025 年地表水滿足功能要求斷面比例預測圖Fig.3 Forecast on the percent of surface water sections meeting functional requirements for 2021-2025

將地表水優良率預測值作為地表水環境質量指標層指標,將人均GDP 作為社會經濟發展指標代入動態耦合模型,可得“十四五”期間社會經濟發展與環境質量變化的耦合度。 根據《浙江省國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二○三五年遠景目標綱要》[13],到2025 年地區生產總值將突破8.5×104億元,年均增長5.5%以上,人均生產總值突破13 萬元,可得社會經濟系統演化速度Va。 2 個系統之間的耦合度α 處于(50°,80°)區間,處于第一象限,說明地表水環境質量與經濟發展系統整體仍處于協調發展階段。 此外,“十四五”地表水環境質量演化速度Vb小于“十三五”期間的速度。 “十四五”期間,浙江繼續深化“五水共治”碧水行動,將推動水環境質量進一步改善,但由于“十一五”以來已經有較大幅度改善,在此基礎上繼續改善的難度將增加。

3.2 基于指數平滑法的環境空氣質量趨勢分析

將2015 年1 月至2020 年12 月環境空氣月度實況數據作為建模部分,運用SPSS 軟件對空氣質量數據進行分析,建立基于指數平滑法和ARIMA 的時間序列預測模型。 根據模擬結果,指數平滑法和ARIMA 均可用于環境空氣質量的預測分析,但指數平滑法精度相關參數更優。 根據R2、RMSE、MAPE、MAE,選擇簡單季節性模型預測優良天數比例和O3濃度,R2分別為0.71 和0.87;選擇Holt-W inters 乘法模型預測PM2.5濃度,R2為 0.89。 將環境空氣質量數據代入GM(1,1)模型,模型精度為“勉強”,說明單一的GM(1,1)模型不適用于分析季節波動明顯的數據。 因此,本研究采用時間序列模型對環境空氣質量進行預測。

基于指數平滑法預測2025 年月度空氣優良率和污染物濃度(圖4 ～圖6),得出2025 年設區城市空氣質量優良天數比例為81.1% ～98.6%,PM2.5月均質量濃度為16 ～36 μg/m3,O3質量濃度為79 ～169 μg/m3。 預計2025 年設區城市空氣質量優良天數比例達到92%,PM2.5年均質量濃度達到24 μg/m3,O3質量濃度達到132 μg/m3。同樣將空氣優良率預測值作為環境空氣質量指標層指標,將人均GDP 作為社會經濟發展指標代入動態耦合模型,“十四五”期間環境空氣質量變化速度趨緩,得到2 個子系統之間的耦合度α 保持在80°左右,也說明了環境空氣質量變化與經濟發展之間將基本處于協調發展階段。

圖4 2021—2025 年空氣優良率預測圖Fig.4 Forecast on percent of attainment days on air quality for 2021-2025

圖5 2021—2025 年PM 2.5 濃度預測圖Fig.5 Forecast on monthly average PM 2.5 concentration for 2021-2025

圖6 2021—2025 年O 3 濃度預測圖Fig.6 Forecast on monthly average O 3 concentration for 2021-2025

圖7 2021—2025 年酸雨pH 預測圖Fig.7 Forecast on average pH value for 2021-2025

圖8 2021—2025 年酸雨率預測圖Fig.8 Forecast on acid rain frequency for 2021-2025

3.3 基于ARIM A 模型的酸雨狀況趨勢分析

將2011 年第一季度至2020 年第四季度每季度酸雨數據作為建模部分,對酸雨數據進行擬合,并結合時間序列自相關和偏自相關圖來選擇合適的模型,確定ARIMA(8,1,1)為最優模型。 根據2011—2019 年數據建模預測2020 年數據,將2020 年酸雨率和pH 預測值與實測數據比較得出決定系數R2分別為0.89 和0.92。

基于ARIMA 模型預測2025 年每季度酸雨率和pH, 得到2025 年全省酸雨率為 35.8%～45.5%,pH 為5.39 ～5.62。 預計2025 年降水pH年均值為5.50,酸雨率平均為40%。 ARIMA 模型由于只需要內生變量,不需要其他外生變量,可廣泛應用于環境質量的預測。 酸雨的形成過程非常復雜,除了受酸性物質排放的直接影響外,還受當地的土壤酸堿程度、氣溶膠及其緩沖能力等因素的影響[14],而這些因素并未納入模型進行預測,因此ARIMA 模型等時間序列數學模型在預測酸雨相關指標方面的應用還有待于進一步完善。

4 結論

本研究引入動態耦合模型分析2011—2020年浙江省環境質量演變趨勢,探討社會經濟發展與生態環境質量變化之間的協調發展程度,并在此基礎上運用不同模型對各要素進行預測,結果表明:

1)2011—2020 年浙江省社會經濟與環境質量系統間耦合度呈現上升態勢,兩者之間的耦合協調關系不斷向良性發展,將逐漸趨向于高級協調共生階段。

2)選擇最優模型預測2021—2025 年環境質量,結果顯示“十四五”期間環境質量將保持優良,各指標將繼續穩步提高,到2025 年地表水優良率將達到92%,滿足功能要求斷面比例達到95%,設區城市空氣質量優良天數比例達到92%,酸雨率平均為40%。

3)環境質量預測結果佐證了在政策持續深化、財政支持力度加大的背景下,社會經濟發展與生態環境變化間協調關系將持續向良性發展。