胡秋靈, 郭 帥

(陜西師范大學(xué) 國際商學(xué)院,陜西 西安 710119)

近年來,我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)的高速發(fā)展帶來了不可忽視的環(huán)境污染問題,北方地區(qū)作為我國空氣污染的重災(zāi)區(qū),PM2.5污染日益嚴(yán)重．環(huán)保部的公報(bào)顯示[1],2016年，在全國338個(gè)地級及以上城市中,僅有24.9%城市的空氣質(zhì)量達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)．338個(gè)城市共發(fā)生重度污染2 464天次、嚴(yán)重污染784天次,可吸入顆粒物(PM2.5,PM10)是我國空氣污染的主要污染物．持續(xù)性的污染天氣極大地危害著居民的身體健康[2],而城市群作為我國城市化和工業(yè)化的核心區(qū)域,面臨著更大的環(huán)境壓力[3]．在城市群空氣污染研究領(lǐng)域,我國學(xué)者更多地關(guān)注京津冀城市群[4—5]、長三角城市群[6—8]和珠三角城市群[9—10],也有少部分學(xué)者對山東半島城市群和遼寧中部城市群的灰霾污染進(jìn)行了研究[11—12],但絕大多數(shù)的城市群都位于我國中東部地區(qū),有關(guān)西部城市群的研究較少．其次,在空氣污染的研究過程中,關(guān)于污染物的時(shí)空特征、成分特征與來源解析[13]、影響因素與傳導(dǎo)的研究較多[14—15],缺乏對污染物濃度和污染物之間相互關(guān)系更深層次的挖掘．基于以上兩點(diǎn),并考慮PM2.5污染對于人體健康以及氣候變化的影響,筆者以位于我國西部地區(qū)的寧夏沿黃城市群為研究對象,借助空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)大數(shù)據(jù)對城市群污染季PM2.5質(zhì)量濃度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)的同時(shí),利用大數(shù)據(jù)算法對PM2.5與大氣中其他污染物之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則和序列模式進(jìn)行挖掘,以期為我國西部城市群的大氣污染防治研究提供參考．

1 寧夏沿黃城市群及樣本AQI數(shù)據(jù)

寧夏沿黃城市群位于黃河上游河谷平原,是中國地勢第一階梯向第二階梯的過渡地帶．城市群以銀川市為中心,還包括石嘴山、中衛(wèi)、吳忠3個(gè)地級市及其所屬部分區(qū)縣,主體位于寧夏的中部及北部,因4個(gè)主要城市依黃河沿岸分布故而得名沿黃城市群．城市群內(nèi)部4個(gè)主要城市間距為55～200 km,交通運(yùn)輸工具的便利性以及運(yùn)輸網(wǎng)的通達(dá)性使各城市之間聯(lián)系緊密,共同構(gòu)成一個(gè)相對完整的城市集合體．此外,各城市除聯(lián)系緊密外,還擁有相似的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),其煤炭開采、有色冶煉加工、機(jī)電、建材、醫(yī)藥等產(chǎn)業(yè)均在我國西部地區(qū)處于領(lǐng)先地位、區(qū)域競爭力強(qiáng).不同于我國其他西部城市群,寧夏沿黃城市群是唯一一個(gè)幾乎覆蓋整個(gè)省域的開放型經(jīng)濟(jì)試驗(yàn)區(qū).可以說,寧夏沿黃城市群具備成為我國西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長極的基本條件,其規(guī)模效應(yīng)和帶動(dòng)效應(yīng)明顯,城市群的建設(shè)可對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展起到顯著的促進(jìn)作用[16]．

寧夏作為“一帶一路”發(fā)展戰(zhàn)略中的沿線少數(shù)民族區(qū)域之一,為寧夏沿黃城市群提供了重要的發(fā)展機(jī)遇,使城市群的經(jīng)濟(jì)高速協(xié)同發(fā)展成為可能,但是,如若在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中處理不好其與環(huán)境保護(hù)之間的關(guān)系,就無法保證城市群的可持續(xù)發(fā)展．在如今霧霾天氣頻發(fā)的背景下,我國治理霧霾天氣的主要手段以行政命令為主,例如限制污染性企業(yè)產(chǎn)能、限制汽車出行、減少煤炭使用量等.由于不同地區(qū)造成空氣污染的污染源可能存在著一定的差異,這些“一刀切”似的行政命令，不僅缺乏長遠(yuǎn)的發(fā)展眼光,同時(shí)在治理空氣污染時(shí)也存在著針對性不足的問題,從長遠(yuǎn)看,對空氣污染的治理效率極低．因此,有針對性地挖掘?qū)幭难攸S城市群空氣污染物之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則,對提高城市群空氣污染治理效率有著重要意義．

環(huán)保部于2012年發(fā)布《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(GB 3095—2012)[17],并首次將PM2.5平均質(zhì)量濃度納入空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的考察中．在城市群污染季的確定上,借鑒楊麗蓉等對銀川市PM2.5污染特征的研究結(jié)果,將每年的10月至次年3月確定為寧夏沿黃城市群的污染季[18]．因此,筆者選取寧夏沿黃城市群4個(gè)主要城市(銀川市、石嘴山市、吳忠市、中衛(wèi)市)2015—2018年污染季(當(dāng)年10月至次年3月)的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行研究.城市群污染季PM2.5質(zhì)量濃度由日度數(shù)據(jù)計(jì)算得出.考慮到分時(shí)數(shù)據(jù)的監(jiān)測頻率更高,便于對污染物之間的相互依存關(guān)系進(jìn)行挖掘,因而在進(jìn)行復(fù)合污染物關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘時(shí),使用各樣本城市的分時(shí)空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)．

2 寧夏沿黃城市群污染季PM2.5的描述性統(tǒng)計(jì)規(guī)律

2.1 日度PM2.5質(zhì)量濃度統(tǒng)計(jì)規(guī)律

《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》針對大氣污染物24 h的平均質(zhì)量濃度劃分了污染等級,以PM2.5為例,具體劃分標(biāo)準(zhǔn)如表1所示.

筆者采集寧夏沿黃城市群4個(gè)主要城市統(tǒng)計(jì)期內(nèi)的PM2.5質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)并計(jì)算其算術(shù)平均值,用以近似代表城市群整體的PM2.5質(zhì)量濃度水平.城市群污染季PM2.5平均質(zhì)量濃度約為54.77 μg/m3,超出2級空氣質(zhì)量的0.57倍．城市群污染季各等級PM2.5質(zhì)量濃度所占比例如圖1所示．由圖1可知,寧夏沿黃城市群PM2.5等級為優(yōu)和良的比例分別為27%,54%,即城市群4 a累計(jì)PM2.5質(zhì)量濃度非污染級所占比例為81%,污染級所占比例為19%.在此基礎(chǔ)上,對銀川市、石嘴山市、吳忠市、中衛(wèi)市的PM2.5質(zhì)量濃度日度數(shù)據(jù)分別進(jìn)行統(tǒng)計(jì),4個(gè)城市PM2.5質(zhì)量濃度在污染季的平均值分別為54.93,60.06,54.38,49.73 μg/m3,PM2.5質(zhì)量濃度污染級所占比例分別為18.42%，23.96%，19.11%,15.09%.由此可知,位于寧夏沿黃城市群最北方的石嘴山市PM2.5質(zhì)量濃度在污染季的平均值和超標(biāo)率均最高,位于城市群最南方的中衛(wèi)市的最低,銀川市和吳忠市的相關(guān)指標(biāo)較接近．

圖1 寧夏沿黃城市群在污染季各等級PM2.5所占比例

2015—2018年，沿黃城市群在污染季年度、月度、日均PM2.5質(zhì)量濃度變化如圖2～3所示．由圖2可知,2015—2018年,寧夏沿黃城市群各年污染季的PM2.5平均質(zhì)量濃度分別為61.11,60.41,52.16,45.08 μg/m3,說明城市群PM2.5的污染程度逐年下降,空氣質(zhì)量呈現(xiàn)逐漸轉(zhuǎn)好的趨勢．城市群在污染季各月PM2.5平均質(zhì)量濃度則表現(xiàn)出明顯的先上升后下降的趨勢,每年12月及次年1月為PM2.5污染最嚴(yán)重的2個(gè)月．主要原因是，寧夏沿黃城市群冬季降水偏少、植被干枯,進(jìn)入集中供暖期后,化石燃料消耗量大,污染物的大量排放導(dǎo)致空氣質(zhì)量變差;同時(shí),秋冬季節(jié)北方地區(qū)逆溫出現(xiàn)的頻率更高、厚度更厚、強(qiáng)度更強(qiáng),不利于PM2.5這類大氣污染物的擴(kuò)散,進(jìn)一步加劇了空氣污染的程度[19]．

圖2 寧夏沿黃城市群各年污染季PM2.5平均質(zhì)量濃度

圖3 寧夏沿黃城市群污染季各月PM2.5平均質(zhì)量濃度

2.2 日內(nèi)分時(shí)PM2.5質(zhì)量濃度變化規(guī)律

大氣污染物不僅存在年度、月份之間的差異,其在日內(nèi)不同時(shí)段往往也表現(xiàn)出差異性的特征.對寧夏沿黃城市群在污染季PM2.5日內(nèi)分時(shí)變化情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)(圖4)．由圖4可知,城市群PM2.5質(zhì)量濃度在一天內(nèi)表現(xiàn)出明顯的雙峰特征,第一個(gè)波峰出現(xiàn)在9:00～12:00,第二個(gè)波峰出現(xiàn)在21:00～23:00.人類有規(guī)律的活動(dòng)可能是PM2.5質(zhì)量濃度雙峰波動(dòng)的原因之一．在早晨，由于人類活動(dòng)的影響,汽車尾氣排放、路面揚(yáng)塵開始增加,但較低的氣溫和較弱的空氣對流使污染物無法擴(kuò)散,污染物的濃度一直累積,因而在中午前濃度達(dá)到第一個(gè)峰值;隨著中午氣溫的上升,空氣流動(dòng)增強(qiáng),污染物開始逐漸擴(kuò)散,濃度降至較低水平;傍晚過后,汽車尾氣排放量再次增加,且氣溫逐漸降低，出現(xiàn)逆溫層,使污染物濃度達(dá)到一天內(nèi)的第二個(gè)峰值;午夜過后,隨著人類活動(dòng)的減弱,污染物的濃度又逐漸降低．

圖4 寧夏沿黃城市群污染季PM2.5日內(nèi)分時(shí)變化規(guī)律

3 寧夏沿黃城市群大氣復(fù)合污染物關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)

3.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)的基本理論

關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)是數(shù)據(jù)挖掘重要的研究方向之一,該方法利用一定的搜索與分析算法,挖掘出隱藏在大型數(shù)據(jù)集中有意義的規(guī)律和信息,其最早是用來分析超市購物籃數(shù)據(jù)事務(wù)中不同商品購買規(guī)則之間的有趣聯(lián)系,進(jìn)而了解消費(fèi)者的購物習(xí)慣．簡單來說,關(guān)聯(lián)規(guī)則最早是用來反映顧客的購物籃中出現(xiàn)商品X時(shí),對另一商品Y出現(xiàn)的概率能夠產(chǎn)生多大的影響．筆者以PM2.5為例，將關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)從購物籃轉(zhuǎn)移到大氣污染物的關(guān)聯(lián)性分析,挖掘出其他污染物對PM2.5不同污染等級出現(xiàn)概率的影響程度,進(jìn)而根據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘結(jié)果,做到有針對性地解決城市群PM2.5的污染問題．關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)的基本原理:

在關(guān)聯(lián)分析過程中,包含0個(gè)或多個(gè)項(xiàng)的數(shù)據(jù)集合叫做項(xiàng)集,給定數(shù)據(jù)庫中所有項(xiàng)的集合I,T為數(shù)據(jù)庫中所有事務(wù)的集合,即T={t1,t2,…,tn},每個(gè)事務(wù)ti均為I集合的子集．對于任意2個(gè)項(xiàng)集X,Y,關(guān)聯(lián)規(guī)則是形如X?Y的蘊(yùn)含表達(dá)式,且滿足X?I,Y?I,X∩Y=?．在對數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的過程中,依靠支持度(S)和置信度(C)度量關(guān)聯(lián)規(guī)則的強(qiáng)弱．S,C的計(jì)算由下式表示:

(1)

(2)

(1)～(2)式中:X為關(guān)聯(lián)規(guī)則的前項(xiàng)(LHS);Y為關(guān)聯(lián)規(guī)則的后項(xiàng)(RHS);σ(X)為數(shù)據(jù)集中僅包含X項(xiàng)集的事務(wù)數(shù)量;σ(X∪Y)為數(shù)據(jù)集中同時(shí)包含X,Y的事務(wù)數(shù)量;N為數(shù)據(jù)集中包含的事務(wù)總數(shù)．關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)的目的是，找出支持度大于等于閥值并且置信度大于等于置閥值的所有規(guī)則．其計(jì)算步驟:找到所有滿足支持度閥值的項(xiàng)集,即產(chǎn)生頻繁項(xiàng)集;從頻繁項(xiàng)集中找出所有高置信度的規(guī)則,即產(chǎn)生強(qiáng)規(guī)則．

為了衡量關(guān)聯(lián)規(guī)則的質(zhì)量水平,研究者在置信度和支持度的基礎(chǔ)上又提出了提升度(L)的度量,用于表示置信度和項(xiàng)集與支持度之間的比率,其計(jì)算公式為

(3)

L越大,代表所生成的相應(yīng)關(guān)聯(lián)規(guī)則質(zhì)量越好、價(jià)值越高,而L<1的可視為無價(jià)值規(guī)則．筆者用R語言中Apriori算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則時(shí)發(fā)現(xiàn),該算法基于支持度剪枝技術(shù),大大減少了候選項(xiàng)集的數(shù)量,具體程序代碼參照賈瑾的研究[20].

3.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則方案的設(shè)計(jì)

在進(jìn)行大氣復(fù)合污染物關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘前,首先將空氣污染物數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理．筆者將收集到的寧夏沿黃城市群4個(gè)主要城市的空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)分時(shí)數(shù)據(jù),按照表2的標(biāo)準(zhǔn)對PM2.5,PM10,SO2,NO2,CO 5種污染物進(jìn)行離散.表2是參考《環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)技術(shù)規(guī)定》(HJ 633—2012)中對應(yīng)污染物24 h平均質(zhì)量濃度限值和空氣質(zhì)量等級劃分方法所得到的,用以離散空氣污染物并挖掘污染物之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則．由于重點(diǎn)關(guān)注寧夏沿黃城市群PM2.5超標(biāo)時(shí)大氣復(fù)合污染物之間的關(guān)聯(lián)性,將關(guān)聯(lián)規(guī)則的后項(xiàng)Y設(shè)定為PM2.5的離散等級,關(guān)聯(lián)規(guī)則的前項(xiàng)X則設(shè)定為其他4種污染物的離散等級．

表2 空氣污染物的濃度數(shù)據(jù)離散化規(guī)則

3.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘結(jié)果

在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的過程中,根據(jù)文中的數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)量特征,不斷修正挖掘結(jié)果,設(shè)定最小支持度為0.000 1,最小置信度為0.7,共生成45條強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則．但當(dāng)PM2.5為1級時(shí),空氣質(zhì)量為優(yōu)秀,因此,去除PM2.5等級為1的關(guān)聯(lián)規(guī)則后剩余14條強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī).將其可視化后,關(guān)聯(lián)規(guī)則的散點(diǎn)如圖5所示,挖掘出的具體關(guān)聯(lián)規(guī)則如表3所示．

圖5 PM2.5強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則散點(diǎn)

圖5中,每一個(gè)點(diǎn)代表一個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則．由圖5可知,大氣污染物關(guān)聯(lián)規(guī)則的提升度與置信度成正比,置信度較大的關(guān)聯(lián)規(guī)則,其提升度往往也偏大,說明這些規(guī)則的可信度較高．由表3可知,PM2.5質(zhì)量濃度最高為5級,并未挖掘出PM2.5質(zhì)量濃度為6級的強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則,說明寧夏沿黃城市群PM2.5質(zhì)量濃度出現(xiàn)嚴(yán)重污染的情形并不常見;相比于PM2.5質(zhì)量濃度為3級和2級,當(dāng)PM2.5質(zhì)量濃度為5級時(shí),關(guān)聯(lián)規(guī)則的置信度和提升度明顯偏高,即PM2.5質(zhì)量濃度等級越高,其與其他4種大氣污染物之間的關(guān)聯(lián)程度越高．

表3 寧夏沿黃城市群PM2.5同其他污染物間的典型關(guān)聯(lián)規(guī)則

分析PM2.5質(zhì)量濃度為5級時(shí)的關(guān)聯(lián)規(guī)則(關(guān)聯(lián)規(guī)則1～10)發(fā)現(xiàn),存在3條置信度為1的關(guān)聯(lián)規(guī)則(關(guān)聯(lián)規(guī)則1,3,4),表明當(dāng)寧夏沿黃城市群PM10的質(zhì)量濃度為4級、SO2的質(zhì)量濃度也為4級時(shí),發(fā)生PM2.5質(zhì)量濃度為5級污染的概率為100%,說明PM2.5質(zhì)量濃度為5級與PM10質(zhì)量濃度為4級、SO2質(zhì)量濃度為4級之間表現(xiàn)出很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性,當(dāng)后2種污染物為4級且共存時(shí),更易發(fā)生PM2.5質(zhì)量濃度為5級的污染．由于這3條關(guān)聯(lián)規(guī)則的置信度為1,城市群PM2.5污染與PM10，SO2質(zhì)量濃度之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系值得空氣污染治理有關(guān)單位重點(diǎn)關(guān)注．

由關(guān)聯(lián)規(guī)則2可知,當(dāng)PM10質(zhì)量濃度為4級和CO質(zhì)量濃度為3級共存時(shí),有75%的概率發(fā)生PM2.5質(zhì)量濃度為5級的污染.在此基礎(chǔ)上,關(guān)聯(lián)規(guī)則5表明,若此時(shí)SO2質(zhì)量濃度達(dá)到3級污染,會(huì)使PM2.5質(zhì)量濃度為5級的污染發(fā)生概率提升約3%,達(dá)到78.94%.由關(guān)聯(lián)規(guī)則7可知,當(dāng)SO2質(zhì)量濃度由3級變?yōu)?級后,且PM10，CO的質(zhì)量濃度等級均不變時(shí),PM2.5質(zhì)量濃度為5級的污染發(fā)生的概率下降約9%,降至70%．

關(guān)聯(lián)規(guī)則8～10的前項(xiàng)中包含4種大氣污染物,其中,PM10質(zhì)量濃度均為4級、CO質(zhì)量濃度均為2級,3條關(guān)聯(lián)規(guī)則之間僅在SO2,NO2污染等級上存在差異．關(guān)聯(lián)規(guī)則8中,SO2,NO2的污染等級均為3級,此時(shí)發(fā)生PM2.5質(zhì)量濃度為5級的污染概率在這3條規(guī)則中處于最高水平,為82.35%.在其他條件不變的情況下,當(dāng)NO2污染降為2級時(shí)(關(guān)聯(lián)規(guī)則10),發(fā)生PM2.5質(zhì)量濃度為5級的污染概率下降至78.48%;而當(dāng)NO2污染仍為3級,SO2污染降為2級時(shí)(關(guān)聯(lián)規(guī)則9),該概率下降至73.33%,說明SO2污染質(zhì)量濃度降低對PM2.5質(zhì)量濃度為5級的污染出現(xiàn)概率產(chǎn)生明顯的負(fù)影響．

與前10條關(guān)聯(lián)規(guī)則對比,關(guān)聯(lián)規(guī)則11～14的提升度明顯下降.主要原因是這4條關(guān)聯(lián)規(guī)則后項(xiàng)中PM2.5污染等級較低,此時(shí)PM2.5污染與其他4種污染物之間的關(guān)聯(lián)度相對較低,從中也并未發(fā)現(xiàn)污染物之間規(guī)律性的關(guān)聯(lián)規(guī)則．

4 結(jié)論

1)寧夏沿黃城市群整體的空氣質(zhì)量較好,城市群在污染季PM2.5的平均質(zhì)量濃度為54.77 μg/m3,達(dá)標(biāo)率約為81%,污染季中有約19%的天數(shù)處于污染級別;在城市群內(nèi)部,PM2.5污染程度存在隨城市地理位置南移而逐漸減輕的趨勢,石嘴山市在污染季PM2.5的污染最嚴(yán)重,平均為61.11 μg/m3,中衛(wèi)市的污染最輕,平均為45.08 μg/m3．

2)2015—2018年,寧夏沿黃城市群在污染季PM2.5的平均質(zhì)量濃度呈現(xiàn)逐年下降的趨勢,說明政府有關(guān)部門對空氣污染的治理取得了一定的成效;通過對城市群在污染季月度PM2.5平均質(zhì)量濃度進(jìn)行統(tǒng)計(jì),發(fā)現(xiàn)PM2.5質(zhì)量濃度表現(xiàn)出先上升后下降的波動(dòng)特征,當(dāng)年12月和次年1月為城市群PM2.5污染最嚴(yán)重的2個(gè)月,此時(shí)PM2.5質(zhì)量濃度處于波動(dòng)過程中的峰值位置．

3)對城市群PM2.5質(zhì)量濃度日內(nèi)分時(shí)波動(dòng)情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì),發(fā)現(xiàn)PM2.5質(zhì)量濃度呈現(xiàn)出雙峰波動(dòng)的特征,第一個(gè)波峰出現(xiàn)在9:00～12:00,第二個(gè)波峰出現(xiàn)在21:00～23:00,且2個(gè)波峰的峰值無明顯差異,峰值時(shí)PM2.5的質(zhì)量濃度約為62 μg/m3．

4)對寧夏沿黃城市群PM2.5與其他4種大氣污染物之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行挖掘,共得到45條高置信度規(guī)則,去除PM2.5等級為1的情形,剩余14條強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則．其中,PM2.5與PM10，SO2之間的關(guān)聯(lián)性較高,因此需重點(diǎn)關(guān)注城市群中SO2的污染等級.本文挖掘出的數(shù)條關(guān)聯(lián)規(guī)則表明,當(dāng)SO2污染等級較高時(shí),發(fā)生PM2.5高等級污染的概率越大．由于大氣中的SO2主要來源于汽車尾氣的排放、含硫燃料如煤炭、石油等的燃燒,同時(shí)產(chǎn)生一定量的PM2.5和PM10.因此,結(jié)合寧夏沿黃城市群的客觀情況,亟待開展污染季SO2污染的溯源與過程研究,特別是針對重工業(yè)企業(yè)和民用燃煤清潔化、改制污染程度高的企業(yè)等開展防治模式創(chuàng)新．此外,也可以通過大力推行共享經(jīng)濟(jì)，如共享單車、共享清潔汽車等，減少寧夏沿黃城市群汽車尾氣排放量．