基于城市规划建设管理水平视域下的空气质量差异性研究

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摘要：本文从一二三线城市出发，获取各个代表性城市的空气质量指标的实测数据，对一二三线城市的空气质量指标进行方差性分析和空气质量指标的主成分分析；得出一二三线城市之间的空气质量有显著性差异、影响空气质量的因素基本相同；但是在各城市间影响空气质量的因素的比重有差异。

关键词：空气质量三线城市方差性分析主成分分析

一、背景

1.地区发展的差异

空气质量优劣程度[1]与一个城市的经济发展密切相关，它直接影响到投资环境和居民的健康，因此越来越受到政府和公众的广泛关注。城市化建设是发展中国家实现现代化的必经之路，但是该过程往往会导致环境污染不断加剧；大城市工业集中、大量消耗化石燃料，高密度建筑群又不利于污染物的扩散，因此一般一些发展城市的空气污染现象异常严重。人们在感受着城市化带来的便利的同时，也深深的体会到了苦涩的回报――城市空气质量问题。

随着城市的发展，各个城市[2]之间在经济上出现了显著性的差别，城市逐渐被分为了几个等级。目前国内常见的一线、二线、三线城市最早起源于房地产市场，现在已演变成城市综合实力和竞争力的划分。专家介绍说，常规的划分指标包括:综合竞争实力、城市发展规模（建设水平、人口、面积等）、辐射带动力与影响力、交通通达能力等许多层面；简单来说，政治地位、经济实力、城市规模、区域辐射力是划分一线、二线、三线城市的主要标准。

2.空气质量指标

新闻报道中经常出现的空气质量指数[3]（英文：Air Quality Index, AQI）是定量描述空气质量状况的非线性无量纲指数。其数值越大、级别和类别、表征颜色越深，说明空气污染程度越严重，对人体的健康危害也越大。AQI分级计算是参考的标准是GB 3095-2012《环境空气质量标准》，参与评价的污染物为PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3、CO等六项；所以，AQI采用的标准更严、污染物的指标更多、频次更高，其评价的结果也将更加接近公众的真实感受。

本文主要研究的是通过中国环境监测总站的全国主要城市空气质量指标的数据，分析城市发展与空气质量指数的关系，而且城市环境空气质量直接反映城市规划建设管理水平，影响城市经济发展，关系城市居民生活质量。随着经济建设、城市建设的快速发展，城市作为政治、经济、文化、商贸中心、建筑密度、人口密度、交通车辆密度的不断膨胀，各类能源的消耗也与日俱增；而且空气质量的治理不是一两项指标就可以奏效的，而是需要通过综合防治、长效管理才能得以恢复，走向良性循环的道路。

二、一二三线城市之间空气质量的差异性分析

选取一二三线城市中具有代表性的城市5-10月份（数据来自：中国环境监测总站）每月份的各个空气质量因素的平均值，具体数据见下表（选取了部分数据）：

表1 各线城市在2013年5-10月的空气质量因素

1.差分析理论

方差分析[4]是用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状，造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。

方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：

第一，随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示，记作SSw，组内自由度dfw。

第二，实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和表示，记作SSb，组间自由度dfb。

总偏差平方和SSt=SSb+SSw。组内SSw、组间SSb除以各自的自由度(组内dfw=n-m，组间dfw=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方MSw和MSb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MSb/MSw≈1。另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，MSb>>MSw(远远大于)。MSb/MSw比值构成F分布。用F值与其临界值比较，推断各样本是否来自相同的总体。

2.数据分析结果

分析结果如下表：

表2 空气质量指标的各个因素和城市之间的方差分析图

从表中可以看出：

影响空气指标的各个因素大部分具有显著性差异，综合评判空气质量的AQI在一二三线城市之间具有显著性差异；PM2.5、PM10、CO、NO2、SO2，五项指标在一二三线城市之间具有显著性差异，这几个指标和工业发展的C排放、汽车尾气等具有明显的关系，所以，从图表中可以看出城市的发展程度与空气质量因素之间密切相关。

三、一二三线城市空气质量指数的主成分分析原理和方法实现

1.主成分分析理论

主成分分析[5]是数学上数据降维的一种方法。其基本思想是设法将原来众多的具有一定相关性的指标X1，X2，…，XP（比如p个指标），重新组合成一组较少个数的互不相关的综合指标FM来代替原来指标。那么综合指标应该如何去提取，使其既能最大程度的反映原变量Xp所代表的信息，又能保证新指标之间保持相互无关（信息不重叠）。

设F1表示原变量的第一个线性组合所形成的主成分指标，即 ,由数学知识可知，每一个主成分所提取的信息量可用其方差来度量，其方差Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。常常希望第一主成分F1所含的信息量最大，因此在所有的线性组合中选取的F1应该是X1，X2，…，XP的所有线性组合中方差最大的，故称F1为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来p个指标的信息，再考虑选取第二个主成分指标F2，为有效地反映原信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，即F2与F1要保持独立、不相关，用数学语言表达就是其协方差CoV(F1,F2)=0 ，所以F2是与F1不相关的X1，X2，…，XP的所有线性组合中方差最大的，故称F2为第二主成分，依此类推构造出的F1、F2、……、Fm为原变量指标X1，X2，…，XP第一、第二、……、第M个主成分。

2.主成分分析的数据分析

影响各个城市空气质量的因素有很多，在分析城市发展程度与影响空气质量指标之后，为进一步说明提取的主成分对城市空气质量的影响，对一二三线城市中的代表城市进行进一步主成分分析（以北京为例）：

表3主成分与原有变量的权重关系

结合图表和理论分析得出，

第一主成分：Z1=0.216*X1+0.240*X2+0.153*X3+0.216*X4+0.198*X5+0.066*X6-0.135*X7-0.134*X8

第二主成分：

Z2=0.156*X1+0.072*X2+0.270*X3-0.034*X4-0.121*X5+0.253*X6+0.288*X7-0.287*X8

第三主成分：

Z3=0.215*X1+0.221*X2-0.155*X3+0.440*X4-0.454*X5-0.559*X6+0.158*X7+0.168*X8

由于三个主成分达到了99.291%的信息贡献累计值，所以，基本上可以完全涵盖原有变量信息，则得出衡量空气质量的新的关系式：

Z=49.202%*Z1+35.956%*Z2+14.133%*Z3

用上述分析方法，对一二三线城市中选取的城市进行主成分分析[6]，取各个城市半年内的主成分值的平均值表示这段时间的影响数值，得出如下分析表：

图4部分城市各个主成分的数值

经过主成分分析，原来评价各个城市的八个因素，缩减为现在的一到三个，明显减少了分析量，为后续的分析提供了参考依据，更容易分析出数据间的规律，也使得空气质量的评价问题更易分析，但是，通过主成分分析中的主成分提取，并不能用来评价各个城市的空气质量指数。

图表中的主成分Z1，一线城市明显大于二线城市，二线城市小于三线城市，并不能得出相应的变化规律；图表中的主成分Z2，二线城市明显大于一线城市，一线城市又明显大于三线城市，部分地区没有第二主成分，这样也不能分析出相应的变化规律；而图表中的第三主成分Z3，仅有一个城市有，显然第三主成分不是分析的重点，也没有提供相应的分析结论，不具有参考价值。

整个成分分析的结果如图3所示，部分一线城市大于二线城市，二线城市大于三线城市；如果根据这个结果，可以得出和前面分析类似的结论：空气质量指数的污染程度和城市的发展程度成正比。但是，部分数据不符合该变化规律。所以，在对问题进行主成分分析时，不能简单的从简化问题的角度分析，这样会导致最终的分析结果和原来结果不一样；在进行对比分析时，一定要结合实际问题的规律进行分析。

四、结论及建议

我国城市空气污染的一个重要的特征是煤烟型污染，煤炭燃烧排除大量烟尘，是主要的城市空气污染源。以煤炭为主的能源消费形成的城市空气污染已经威胁到人民群众的健康和经济社会的可持续发展。另外，城市机动车保有量在不断增加，由于城市人口密集，交通运输量加大，机动车排气污染在城市空气污染中所占的比例也不断上升，从图表分析可以看出PM2.5和PM10在空气污染中占主要比重，我们从天气状况也可以看出，城市阴霾天气不断出现，据2007年中国环境状况公报，我们空气质量达到国家一级标准的城市仅占2.4%，可想而知空气污染给我们带来了多大的影响。

一二三线城市之间的空气质量具有显著性差异，在分析影响空气质量的主成分时，将一二三线城市分开分析，分析结果显示在城市发展过程中的污染物种类基本相同，而它们的比重随着城市发展加快也有所增加。

目前，我们城市的空气污染已经危害到了人们正常的生活，由雾霾引起的呼吸道疾病也逐渐增多，研究表明，中国引起慢性呼吸道疾病的主要决定因素是城市空气污染。并且城市的污染也造成了巨大的经济损失，就北京来说，2012年北京持续一周的雾霾天气给北京带来直接经济损失达120亿，严重制约了经济的发展。

我国应该重点治理城市环境污染，从一下两个方面出发：一方面是治理工厂排放的污染物和煤炭的燃烧量；另一方面限制城市汽车的拥有量或者发展新能源供汽车使用。我们坚信，主要我们从现在开始，从自身做起，每个企业家从自身企业做起，从减少一块煤、一度电、一升油开始，在不久的将来，我们的空气质量一定会发展的很好，我们一定可以为我们自己和子孙后代创造一片蓝天。

参考文献：

[1] 张晓婕. 全国主要城市空气质量现状与分析[D]. 河北:河北经贸大学, 2010.

[2]刘松林，尹子民，基于城镇居民消费结构的因子分析与评价[J],2006(04):277-280

[3] 蒋丽英. AQI指数更真实反应空气质量[N]. 苏州日报, 2012-11-7(第A04).

[4] 高惠璇. 应用多元统计分析[M]. 第一版. 北京:北京大学出版社, 2005:265-300.

[5]丁秀林，任雪松，多元统计分析[M],北京：中国统计出版社，2003

[6] 宋志刚, 何旭洪. SPSS16实用教程[M]. 人民邮电出版社, 2008:50-70