多階段析因分析法在區域大氣污染控制中的應用

摘要：為研究福建省大氣污染形成機制及其防控對策，運用多階段析因分析法，構建“源-因-效”三層次分析框架。研究結果表明，工業源和交通源是主要污染來源，年均貢獻率合計57.8%；工業規模和能源結構是關鍵影響因素，累計貢獻度達52.1%；產業結構調整和能源替代措施產生最顯著的減排效果，細顆粒物（PM2.5）降幅達15.3%?；诙嚯A段析因分析結果，從源頭控制、過程管理和政策支持3個維度提出針對性建議，為制定區域大氣污染防治策略提供科學依據。

關鍵詞：多階段析因分析法；區域大氣污染控制；福建省

中圖分類號：X51 文獻標識碼：A 文章編號：1008-9500（2025）01-00-04

Application of multi-stage factor analysis method in regional air pollution control

—Taking Fujian Province as an example

Abstract： In order to study the formation mechanism and prevention and control measures of air pollution in Fujian province， a multi-stage factor analysis method is used to construct a three-level analysis framework of “source-cause-effect”. The research results indicate that industrial and transportation sources are the main sources of pollution， with a combined annual contribution rate of 57.8%; the industrial scale and energy structure are key influencing factors， with a cumulative contribution rate of 52.1%; the adjustment of industrial structure and energy substitution measures have produced the most significant emission reduction effect， with a reduction of 15.3% in fine particulate matter （PM2.5）. Based on the results of multi-stage factor analysis， targeted suggestions are proposed from three dimensions， namely source control， process management and policy support， thus providing scientific basis for formulating regional air pollution prevention and control strategies.

Keywords： multi-stage factor analysis method; regional air pollution control; Fujian province

大氣污染防治是我國生態文明建設的重要內容，科學把握區域大氣污染形成機制是制定有效防控措施的前提。傳統的單一層面分析方法難以揭示污染物產生、傳輸與控制的內在聯系，當前急需建立系統性的分析框架。下面以福建省為例，運用多階段析因分析法，系統研究區域大氣污染的成因及防控機制，為優化區域大氣污染防治方案提供決策支持。

1 研究區概況

福建省地處中國東南沿海，屬亞熱帶季風氣候區，年平均氣溫為17.8～21.4 ℃，年降水量為1 400～2 000 mm，具有溫暖濕潤的氣候特征。省域內地形復雜，閩東、閩北多山地丘陵，閩南、閩中為河谷盆地，沿海為平原，地形差異導致污染物擴散條件存在明顯區域性特征?？諝赓|量監測網絡覆蓋全省9個地級市，建有168個國控和省控監測點位。2019—2023年各地市監測數據（見表1），污染物濃度呈現明顯的區域分異，內陸山區城市可吸入顆粒物（PM10）、細顆粒物（PM2.5）濃度相對較高，沿海城市NO2濃度突出。污染物時空分布呈現顯著的季節性特征，冬春季節污染物濃度高于夏秋季節，受東南季風影響，區域傳輸特征明顯。

2 多階段析因分析模型構建

多階段析因分析法基于系統論和控制論，將大氣污染控制問題分為源解析、影響因素和政策效應3個階段。該方法通過建立污染物與影響因素的定量關聯，逐層剖析污染形成機理。源解析階段使用受體模型識別污染源及其貢獻；影響因素分析階段利用主成分分析法和灰色關聯度分析法量化氣象條件、產業結構、能源消費等對污染物的影響；政策效應評估階段采用雙重差分法測算環保政策效果。該方法構建多層次指標體系，運用統計方法揭示各階段間的傳導機制，形成“源-因-效”的完整分析鏈條，為區域大氣污染防治提供科學決策依據。

2.1 指標體系構建

基于多階段析因分析法的研究需求，構建三層次指標體系。第一層次選取SO2、NO2、PM10和PM2.5作為污染物指標，采用空氣質量指數（Air Quality Index，AQI）進行標準化處理。第二層次包含兩類影響因素指標，自然因素涵蓋氣溫、降水量、風速和相對濕度等氣象要素，社會經濟因素包括地區生產總值、產業結構、能源消費和機動車保有量等發展指標。第三層次確立政策響應指標，結合福建省環境保護政策實施情況，選取環保投資強度、污染治理設施運行率、重點企業達標率、區域聯防聯控等量化指標，建立涵蓋“源-因-效”全過程的指標評價體系。

2.2 三階段耦合模型設計

第一階段運用正定矩陣分解法建立污染源解析模型，如式（1）所示。該模型旨在解析和量化不同污染源對特定污染物濃度的貢獻。正定矩陣分解法可以從污染數據中分離出源貢獻和隨機誤差，識別和評估不同污染源的影響[1]。第二階段構建影響因素分析模型，基于多元回歸方法將自然因素（氣象條件）和社會經濟因素（發展指標）作為自變量，建立與污染物濃度的定量關系，如式（2）所示。該模型通過多元回歸分析來識別和量化影響污染物濃度的各種因素，明確污染物濃度變化的驅動因素。第三階段設計政策效應評估模型，運用雙重差分法，通過設置處理組和對照組，對比分析政策實施前后的污染水平變化，如式（3）所示。通過比較處理組與對照組在政策實施前后的變化，可以更清晰地識別政策的效果，幫助決策者評估政策的有效性，明確改進方向。

X（t）=GF+E（t）（1）

Y=β0+∑（βiNi）+∑（γjSj）+ε（2）

D=（Y1t-Y1s）-（Y0t-Y0s）（3）

式中：X（t）為時刻t的污染物濃度觀測矩陣；G為源貢獻矩陣；F為源譜特征矩陣，表示不同污染源的特征和行為；E（t）為隨機誤差項，表示觀測數據中不可解釋的隨機因素或噪聲；Y為污染物濃度；Ni為自然因素，包括可能影響污染物濃度的各種自然環境變量，如氣溫、降水等；Sj為社會經濟因素；β0為截距；βi為自然因素的回歸系數；γj為社會經濟因素的回歸系數；ε為隨機誤差項；D為政策實施前后的污染水平變化；Y1t和Y1s分別為處理組在政策實施后（時刻t）和政策實施前（時刻s）的污染水平；Y0t和Y0s分別為對照組在政策實施后（時刻t）和政策實施前（時刻s）的污染水平[2]。

3 多階段析因結果分析

3.1 第一階段

基于第一階段污染源解析結果，福建省大氣污染呈現明顯的源類型特征，如表2所示。其中，春季為3—5月，夏季為6—8月，秋季為9—11月，冬季為12月至次年2月。從年均值看，工業源和交通源是主要污染源，貢獻率分別達32.5%和25.3%，合計占57.8%。各污染源呈現顯著的季節性變化規律。工業源表現出最大的季節波動幅度，冬季貢獻率達40.9%，較夏季高出15.3個百分點，這與冬季供暖及工業生產集中有關。交通源的季節波動相對平穩，波動僅為5.2個百分點，顯示出機動車尾氣排放的穩定性。揚塵源在夏季貢獻率最高（22.8%），冬季最低（15.2%），這與氣象條件和施工活動密切相關。生活源和區域傳輸均呈現冬季高、夏季低的特征，其中區域傳輸冬季受東北氣流的影響明顯增強，貢獻率升至11.1%。這種季節性變化規律為制定差異化管控措施提供重要依據。

3.2 第二階段

第二階段著重分析影響因素的相對貢獻度和作用機制。通過構建面板數據模型，對2019—2023年福建省大氣污染的影響因素進行定量解析，結果如表3所示。從貢獻度分析結果看，工業規模和能源結構是影響福建省大氣質量的首要因素，累計貢獻度達52.1%。工業規模每增長1%，將導致PM2.5濃度上升0.385%，二者顯示出顯著的正相關。能源結構中，煤炭消費比重與污染物濃度呈現強關聯性，彈性系數為0.342。機動車保有量增長對空氣質量的影響程度居第三位，貢獻度為18.9%。城市化進程通過改變土地利用方式和人口集聚影響大氣環境，貢獻度達12.4%。氣象條件和產業結構調整的影響較小，但在統計上仍具顯著性。

3.3 第三階段

第三階段聚焦政策實施效果評估，基于雙重差分模型分析福建省2019—2023年大氣污染防治政策的實施成效，結果如表4所示。政策效應呈現明顯的梯度分布特征，產業結構調整和能源替代措施產生最顯著的減排效果。產業結構調整政策使PM2.5濃度下降15.3%，能源替代措施對SO2減排貢獻最大，降幅達21.3%。末端治理措施對各項污染物均產生顯著影響，減排率介于8.9%～12.4%。

4 污染控制建議

4.1 源頭控制

基于多階段析因分析結果，針對福建省大氣污染特征，提出大氣污染控制建議?？蓪嵤┕I源頭減排工程，優化重點行業產業布局。推進鋼鐵、建材、化工等重點企業實施超低排放改造，建立工業企業污染源在線監控系統[3-4]。加快推進能源結構優化升級，在沿海地區新建液化天然氣接收站和配套管網，擴大清潔能源使用規模。強化機動車排放管控，嚴格執行國六排放標準，構建新能源汽車充電基礎設施網絡，加快淘汰高排放老舊車輛。

4.2 過程管理

可建立季節性差異化管控機制，實施冬季工業企業錯峰生產制度。制定施工工地揚塵防控標準，實施網格化監管體系。完善機動車尾氣遙感監測網絡布局，劃定重型柴油車限行區域[5]。構建閩東北、閩西南區域大氣污染聯防聯控機制，建立跨區域污染預警應急聯動平臺，強化區域協同治理。

4.3 政策支持

可進一步完善經濟政策支持體系，設立產業結構調整專項資金，對重點行業超低排放改造給予補貼。建立健全大氣污染防治地方標準體系，制定重點行業污染物排放限值。構建環境信用評價制度，將企業環境信用評級結果與融資、用地審批等掛鉤。強化環境執法監管，建立環境污染舉報獎勵機制，切實提升監管效能。

5 結論

運用多階段析因分析法，從污染源解析、影響因素量化和政策效應評估3個維度系統剖析福建省大氣污染防治問題?；诙嚯A段析因分析結果，提出源頭控制、過程管理和政策支持建議，為構建區域大氣污染精準防控體系提供理論依據和實踐指導。未來研究可進一步完善多階段析因分析方法，深化政策效應評估機制，為區域大氣污染防治提供更有力的科技支撐。

參考文獻

1 劉火坤.對環境污染源中廢氣監測問題的探討[J].清洗世界，2024（10）：115-117.

2 邢 妍.環境監測在大氣污染治理中的作用及措施[J].清洗世界，2024（9）：130-132.

3 郭亞麗，賈俊松，何 珊.溫室氣體與空氣污染物協同減排健康效應研究熱點及趨勢分析[J].中國環境科學，2024（7）：4101-4116.

4 師 帥.新時期環境治理中大氣污染防治策略探究[J].皮革制作與環?？萍?，2024（13）：67-69.

5 郭 俊，莊 燁，郭 剛，等.共建清潔美麗世界之大氣污染治理篇[J].中國環保產業，2022（5）：21-29.