郑州市空气质量影响因素研究
——基于灰色关联分析

2017-09-22 06:53刘忠广
北方经贸 2017年9期
关键词:关联度天数郑州

刘忠广

(河南工程学院,郑州451191)

郑州市空气质量影响因素研究
——基于灰色关联分析

刘忠广

(河南工程学院,郑州451191)

随着人民生活水平的提高,人们对生存环境的要求也越来越高。随着郑州经济的快速发展,郑州的空气质量却不尽如人意。定量研究郑州市空气质量与影响因素之间的关联度,对于改善郑州空气质量,实现社会经济可持续协调发展有一定的参考价值。利用灰色关联分析,得到以下结论:郑州市污染物排放对优良天数的影响最大;城市发展建设对优良天数的影响较大;经济发展与郑州天气优良天数的关联度小于污染物排放和城市建设的关联度。

空气质量;城市发展;灰色关联分析

郑州航空港区是中国首个国家级航空港经济综合实验区,郑州也是中国(河南)自由贸易试验区的主要组成部分之一。同时,郑州是中国中部地区重要的中心城市、中原经济区核心城市。然而,随着郑州经济的快速发展,郑州的空气质量却不尽如人意,从环保部发布的74个城市空气质量状况看,郑州市多次位列空气质量最差榜单,这也成为制约郑州经济可持续发展的因素之一。对于城市的空气质量有许多影响因素,定量研究郑州市空气质量与影响因素之间的关联度,对于改善郑州空气质量,实现社会经济可持续协调发展有一定的参考价值。

一、研究方法及步骤

灰色关联分析是灰色系统的基础,是一种系统分析方法。灰色关联分析是对系统变化发展态势的定量描述和比较的方法。灰色关联分析的目的就是寻求系统中各因素间的主要关系、找出影响目标值的主要因素,从而掌握事物的主要特征。灰色关联分析方法的优点是对样本量的多少和样本有无规律都同样适用,而且计算量小,应用十分方便。灰色关联分析是定量地比较或描述系统之间或系统中各因素之间在发展过程中随时间而相对变化的情况,即分析时间序列曲线的几何形态,用它们变化的大小、方向与速度等的接近程度来衡量它们之间关联性的大小。如果两比较序列的变化态势基本一致或相似,其同步变化程度较高,即可以认为两者关联程度较大,反之,两者关联程度较小。

(一)确定分析序列

在对所研究问题定性分析的基础上,确定一个因变量因素和多个自变量因素,设因变量数据构成参考序列,各自变量数据构成比较序列(i=1,2,…n),n+1个数据序列形成如下矩阵:

(二)对变量序列进行无量纲化处理

一般情况下,原始变量序列具有不同的量纲,很难进行直接比较,为了保证分析结果的可靠性,需要对变量序列进行无量纲化。常用的无量纲化方法有初值化变换、均值化变换的标准化变换等。无量化后各因素序列形成如下矩阵:

(三)求差序列、最大差和最小差

计算参考序列与其他各列对应期的绝对差值,形成如下绝对差值矩阵:

最大差和最小差为绝对差值矩阵中的最大数和最小数:

(四)计算关联系数

对绝对值矩阵中数据作如下变换:

从而得到关联系数矩阵:

(五)计算关联度

(六)依关联度排序

将各比较序列与参考序列的关联度从大到小排序,关联度越大,说明比较序列与参考序列变化的态势一致。

二、实证分析

(一)指标选取

根据已有的研究,选取了以下因素来分析对郑州空气质量的影响:人均GDP、建成区面积、人均公共绿地、绿化覆盖率、工业增加值、固定资产投资、房屋施工面积、民用机动车拥有量、工业固定废物产生量、废水排放量、二氧化硫排放量、烟(粉)尘排放量等13个指标,选取2006-2014年各指标值建立比较数列。2007-2015年各年的优良天数(按API标准)建立参考数列X0。具体指标体系见表1。原始数据(见表2)来源于2007-2015年郑州国民经济和社会发展统计公告。

表1 空气质量影响因素指标体系

表2 郑州市空气质量指标原始数据

(二)计算结果

按照灰色关联分析的步聚首先对表2的数据进行无量纲处理,求绝对差序列,再计算关联系数,因为关联系数是比较数列与参考数列在各个时刻的关联程度值,所以它的数值不止一个,而信息过于分散不便于进行整体性比较,所以需要将各个时刻的关联系数集中为一个值,即求其平均值,作为比较数列与参考数列间关联程度的数量表示。各个时刻关联系数的平均值称为关联度。三个一级指标和十三个二级指标与空气质量优良天数的关联度分析结果如表3。

表3 关联度分析结果

三、结论与建议

从表3的结果可以看出:第一,郑州市污染物排放对优良天数的影响最大,综合关联度0.8938,分指标的关联度也都在0.8以上。所以,郑州需采取强力措施加大治理力度,特别是要控制二氧化硫的排放。第二,城市发展建设对优良天数的影响较大,综合关联度在0.8380。其中建成区面积、人均公共绿地、绿化覆盖率的关联度都在0.9以上,与郑州天气优良天数关联度很高。所以,郑州一方面可以拉大城市框架,使各种资源在区域内得到扩散。另一方面,要继续加大植树造林,扩大绿地面积,增加绿地覆盖率。这都有助改善郑州市空气质量。第三,经济发展与郑州天气优良天数的关联度为0.7294,小于污染物排放和城市建设的关联度。说明在政府部门对环境保护的行政干预及强力治理下,取得了一定的效果。但是关联度也不算太小,所以政府部门的行政治理不能放松,尚需进一步加强。

[1]刘志勇.经济增长、新型城镇化与空气质量关系研究[J].调研世界,2016(9).

[2]黄亚林.武汉城市圈城市化发展与环境空气质量关系探讨[J].长江流域资源与环境,2015(12).

[3]蔡怡静.城市空气质量影响因素的实证分析[J].环境保护与循环经济,2015(2).

[4]彭云飞.经济管理中常用数量方法[M].北京:经济管理出版社,2011(5).

[责任编辑:兰欣卉]

F062.5

A

1005-913X(2017)09-0123-02

2017-07-19

刘忠广(1972-),男,河南延津人,副教授,硕士,研究方向:区域经济发展。

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