陳 鼎，武以敏，余秋菊

(宿州學(xué)院 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院，安徽 宿州 234000)

0 引言

隨著社會經(jīng)濟不斷發(fā)展，我國各地區(qū)都面臨環(huán)境污染問題.安徽省瀕江近海，處于全國經(jīng)濟發(fā)展的戰(zhàn)略要沖和國內(nèi)幾大經(jīng)濟板塊的對接地帶，下轄16個地級市，其中包括黃山市、安慶市等旅游景點城市，淮北市、淮南市等煤炭能源城市，馬鞍山市、銅陵市等礦產(chǎn)資源城市.安徽省也是我國加工制造業(yè)的重要基地，其中合肥市的江淮汽車、蕪湖市的奇瑞汽車在全國的汽車制造行業(yè)中占有重要地位.安徽省各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展呈現(xiàn)多元化趨勢，各地區(qū)的環(huán)境污染情況不盡相同.在此背景下，對安徽省環(huán)境污染特征進行評價成為重要課題.

崔江龍等[1]利用因子分析法研究了山東省17個地市污染情況并結(jié)合實際經(jīng)濟與社會情況對結(jié)果進行解釋.孫寧[2]采用因子分析和聚類分析的方法對我國各地區(qū)的工業(yè)及生活排放污染物指標(biāo)進行分析，發(fā)現(xiàn)了環(huán)境污染的主要因素.秦炳濤、葛力銘[3]運用主成分分析法和聚類分析法對我國各區(qū)域的工業(yè)經(jīng)濟發(fā)展和環(huán)境污染進行分析.陳紅、王霞[4]運用主成分分析和聚類分析對黑龍江省13個地市的經(jīng)濟發(fā)展和環(huán)境污染狀況進行計量分析.漆勇方[5]通過主成分分析法對我國環(huán)境污染狀況進行了總體比較和評價.白靜盼[6]運用主成分分析和聚類分析對中國大氣污染狀況進行分析，將我國31個城市進行了合理的歸類.本文基于因子分析法，按照環(huán)境污染綜合得分，將安徽省16個地級市劃分為不同類別，根據(jù)不同類別的污染特征，并結(jié)合各地市實際情況提出科學(xué)合理的對策和建議.

1 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

為了更好地反映各地區(qū)的環(huán)境污染特征，構(gòu)建科學(xué)的指標(biāo)評價體系，本文從工業(yè)“三廢”、生活“三廢”和城市空氣質(zhì)量等三個角度出發(fā)，選取了11個指標(biāo)，如表1所示.

本文以安徽省16個地級市為研究對象，相關(guān)數(shù)據(jù)來源于《安徽省統(tǒng)計年鑒》(2018)和《安徽省生態(tài)環(huán)境廳環(huán)境質(zhì)量年報》(2017).

2 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

2.1 KMO檢驗和Bartlett球形檢驗

因子分析在使用前需要檢驗變量間是否存在相關(guān)性，因此使用KMO檢驗和Bartlett球形檢驗對變量進行檢驗.KMO統(tǒng)計量的值越高，變量間的相關(guān)性越強，因子分析效果會越好.一般地，KMO統(tǒng)計量的值小于0.5不適合做因子分析，KMO統(tǒng)計量的值大于0.5即可做因子分析.本文KMO統(tǒng)計量的值為0.559，適合做因子分析.同時，從Bartlett的球形度檢驗可以看出變量間存在相關(guān)性.KMO檢驗和Bartlett球形檢驗結(jié)果，如表2所示.

表1 環(huán)境污染特征指標(biāo)選取

表2 KMO檢驗和Bartlett球形檢驗

2.2 環(huán)境污染的因子分析

2.2.1 提取因子

本文對變量進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，求得相關(guān)矩陣.通過相關(guān)矩陣計算得到因子分析結(jié)果，如表3所示.

由表3可知，前4個特征值分別為4.298、2.535、1.678和0.916，且前4個因子累計方差貢獻率為85.589%.總體上，原有變量的信息丟失較少，可以得到較理想的因子分析結(jié)果.

表3 因子分析結(jié)果

2.2.2 因子命名

通過方差最大法對因子載荷矩陣進行正交旋轉(zhuǎn)，得到旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣，更利于解釋各因子.旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣，如表4所示.

由表4可知，第一因子主要在工業(yè)廢水排放總量、工業(yè)廢氣排放總量、一般工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量這三個指標(biāo)上存在顯著載荷，命名為工業(yè)污染因子；第二因子主要在生活垃圾清運量、城市污水排放量、NO2年平均濃度這三個指標(biāo)上存在顯著載荷，命名為城市生活污染因子；第三因子主要在PM10年平均濃度、PM2.5年平均濃度、O3日最大8小時第90百分位濃度這三個指標(biāo)上存在顯著載荷，命名為空氣污染因子；第四因子主要在SO2年平均濃度、CO日均值第95百分位濃度這兩個指標(biāo)上存在顯著載荷，命名為有害氣體污染因子.

2.2.3 計算因子得分

通過回歸法估計因子得分系數(shù)，計算得到得分系數(shù)矩陣，如表5所示.

由表5可知，各公共因子的得分函數(shù)如下：

F1=0.383X1+0.305X2+…-0.148X11

F2=0.015X1-0.049X2+…+0.014X11

F3=-0.103X1-0.148X2+…+0.432X11

F4=-0.082X1+0.159X2+…-0.003X11

為了綜合判斷各地級市的污染情況，將四個因子的貢獻率作為權(quán)數(shù)，加權(quán)得到綜合得分F，即：

F=0.250 66F1+0.233 31F2+0.218 68F3+0.153 25F4

表4 旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣

表5 得分系數(shù)矩陣

計算出各地級市的綜合得分，結(jié)果見表6.

將安徽省16個地級市的環(huán)境污染情況分為四類，第一類是F值大于等于0.3的城市，分別為合肥市、馬鞍山市、銅陵市和蕪湖市；第二類是F值從0到0.3的城市，分別為淮南市、淮北市、亳州市、宿州市、阜陽市、蚌埠市；第三類是F值從-0.5到0的城市，分別為滁州市、池州市、安慶市、宣城市、六安市；第四類的F值為-1.31，為黃山市.

表6 各地區(qū)環(huán)境污染得分

3 結(jié)論及建議

本文通過選取代表環(huán)境污染特征的11個指標(biāo)，運用因子分析法計算綜合得分，將安徽省16個地級市劃分為四類地區(qū)，并對每個地區(qū)的污染現(xiàn)狀進行分析，為今后的發(fā)展提出有效的對策和建議.

第一類地區(qū)是環(huán)境污染嚴(yán)重的城市.其中合肥市和蕪湖市的主要污染特征是城市生活污染，經(jīng)濟發(fā)達、城市人口眾多是污染嚴(yán)重的主要原因.馬鞍山市又名鋼城，典型的工業(yè)城市，其主要污染特征是工業(yè)污染.銅陵市別名銅都，開采銅礦會產(chǎn)生大量的一氧化碳和硫性氣體，其主要污染特征是有害氣體污染.這類城市在發(fā)展的同時，需要督促企業(yè)引進先進的污染治理技術(shù)，落實環(huán)境保護政策.

第二類地區(qū)是環(huán)境污染較嚴(yán)重的城市.這類城市是經(jīng)濟相對落后的皖北地區(qū)，其主要污染特征是空氣污染因子.其受地理環(huán)境的制約，大部分地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平較低，且大多數(shù)為煤炭能源城市，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)較為單一.這類城市需調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，發(fā)展新型產(chǎn)業(yè)來促進經(jīng)濟的發(fā)展，以減少環(huán)境污染.

第三類地區(qū)是環(huán)境狀況較好的城市.這類城市是綜合污染指數(shù)較低，環(huán)境質(zhì)量較好的地區(qū).該類地區(qū)的大部分城市有著名的旅游景點，為促進經(jīng)濟穩(wěn)定發(fā)展，控制環(huán)境污染，可圍繞旅游業(yè)大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè).

第四類地區(qū)是環(huán)境狀況好的城市——黃山市.黃山市有獨特的地理位置，擁有著優(yōu)越的自然條件，蘊含著豐富的森林資源，并且有著許多著名的風(fēng)景勝地.黃山市的經(jīng)濟發(fā)展要始終踐行“綠水青山就是金山銀山”的發(fā)展理念，繼續(xù)保護好黃山市的生態(tài)資源.