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(gòu)建“源-因-效”三層次分析框架。研究結(jié)果表明，工業(yè)源和交通源是主要污染來源，年均貢獻率合計57.8%；工業(yè)規(guī)模和能源結(jié)構(gòu)是關(guān)鍵影響因素，累計貢獻度達52.1%；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和能源替代措施產(chǎn)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(jié)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(qū)域大氣污染防治策略提供科學依據(jù)。

關(guān)鍵詞：多階段析因分析法；區(qū)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(tài)文明建設(shè)的重要內(nèi)容，科學把握區(qū)域大氣污染形成機制是制定有效防控措施的前提。傳統(tǒng)的單一層面分析方法難以揭示污染物產(chǎn)生、傳輸與控制的內(nèi)在聯(lián)系，當前急需建立系統(tǒng)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(tǒng)研究區(qū)域大氣污染的成因及防控機制，為優(yōu)化區(qū)域大氣污染防治方案提供決策支持。

1 研究區(qū)概況

福建省地處中國東南沿海，屬亞熱帶季風氣候區(qū)，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(nèi)地形復(fù)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(dǎo)致污染物擴散條件存在明顯區(qū)域性特征?？諝赓|(zhì)量監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)覆蓋全省9個地級市，建有168個國控和省控監(jiān)測點位。2019—2023年各地市監(jiān)測數(shù)據(jù)（見表1），污染物濃度呈現(xiàn)明顯的區(qū)域分異，內(nèi)陸山區(qū)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(xiàn)顯著的季節(jié)性特征，冬春季節(jié)污染物濃度高于夏秋季節(jié)，受東南季風影響，區(qū)域傳輸特征明顯。

2 多階段析因分析模型構(gòu)建

多階段析因分析法基于系統(tǒng)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(yīng)3個階段。該方法通過建立污染物與影響因素的定量關(guān)聯(lián)，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(guān)聯(lián)度分析法量化氣象條件、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費等對污染物的影響；政策效應(yīng)評估階段采用雙重差分法測算環(huán)保政策效果。該方法構(gòu)建多層次指標體系，運用統(tǒng)計方法揭示各階段間的傳導(dǎo)機制，形成“源-因-效”的完整分析鏈條，為區(qū)域大氣污染防治提供科學決策依據(jù)。

2.1 指標體系構(gòu)建

基于多階段析因分析法的研究需求，構(gòu)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(zhì)量指數(shù)（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(jīng)濟因素包括地區(qū)生產(chǎn)總值、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費和機動車保有量等發(fā)展指標。第三層次確立政策響應(yīng)指標，結(jié)合福建省環(huán)境保護政策實施情況，選取環(huán)保投資強度、污染治理設(shè)施運行率、重點企業(yè)達標率、區(qū)域聯(lián)防聯(lián)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(shè)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(shù)據(jù)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(gòu)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(jīng)濟因素（發(fā)展指標）作為自變量，建立與污染物濃度的定量關(guān)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(qū)動因素。第三階段設(shè)計政策效應(yīng)評估模型，運用雙重差分法，通過設(shè)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(shù)據(jù)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(huán)境變量，如氣溫、降水等；Sj為社會經(jīng)濟因素；β0為截距；βi為自然因素的回歸系數(shù)；γj為社會經(jīng)濟因素的回歸系數(shù)；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(jié)果分析

3.1 第一階段

基于第一階段污染源解析結(jié)果，福建省大氣污染呈現(xiàn)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(yè)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(xiàn)顯著的季節(jié)性變化規(guī)律。工業(yè)源表現(xiàn)出最大的季節(jié)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(yè)生產(chǎn)集中有關(guān)。交通源的季節(jié)波動相對平穩(wěn)，波動僅為5.2個百分點，顯示出機動車尾氣排放的穩(wěn)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(guān)。生活源和區(qū)域傳輸均呈現(xiàn)冬季高、夏季低的特征，其中區(qū)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(jié)性變化規(guī)律為制定差異化管控措施提供重要依據(jù)。

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(gòu)建面板數(shù)據(jù)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(jié)果如表3所示。從貢獻度分析結(jié)果看，工業(yè)規(guī)模和能源結(jié)構(gòu)是影響福建省大氣質(zhì)量的首要因素，累計貢獻度達52.1%。工業(yè)規(guī)模每增長1%，將導(dǎo)致PM2.5濃度上升0.385%，二者顯示出顯著的正相關(guān)。能源結(jié)構(gòu)中，煤炭消費比重與污染物濃度呈現(xiàn)強關(guān)聯(lián)性，彈性系數(shù)為0.342。機動車保有量增長對空氣質(zhì)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(huán)境，貢獻度達12.4%。氣象條件和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的影響較小，但在統(tǒng)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(jié)果如表4所示。政策效應(yīng)呈現(xiàn)明顯的梯度分布特征，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和能源替代措施產(chǎn)生最顯著的減排效果。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)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(chǎn)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(jié)果，針對福建省大氣污染特征，提出大氣污染控制建議。可實施工業(yè)源頭減排工程，優(yōu)化重點行業(yè)產(chǎn)業(yè)布局。推進鋼鐵、建材、化工等重點企業(yè)實施超低排放改造，建立工業(yè)企業(yè)污染源在線監(jiān)控系統(tǒng)[3-4]。加快推進能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，在沿海地區(qū)新建液化天然氣接收站和配套管網(wǎng)，擴大清潔能源使用規(guī)模。強化機動車排放管控，嚴格執(zhí)行國六排放標準，構(gòu)建新能源汽車充電基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)，加快淘汰高排放老舊車輛。

4.2 過程管理

可建立季節(jié)性差異化管控機制，實施冬季工業(yè)企業(yè)錯峰生產(chǎn)制度。制定施工工地揚塵防控標準，實施網(wǎng)格化監(jiān)管體系。完善機動車尾氣遙感監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)布局，劃定重型柴油車限行區(qū)域[5]。構(gòu)建閩東北、閩西南區(qū)域大氣污染聯(lián)防聯(lián)控機制，建立跨區(qū)域污染預(yù)警應(yīng)急聯(lián)動平臺，強化區(qū)域協(xié)同治理。

4.3 政策支持

可進一步完善經(jīng)濟政策支持體系，設(shè)立產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整專項資金，對重點行業(yè)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(yè)污染物排放限值。構(gòu)建環(huán)境信用評價制度，將企業(yè)環(huán)境信用評級結(jié)果與融資、用地審批等掛鉤。強化環(huán)境執(zhí)法監(jiān)管，建立環(huán)境污染舉報獎勵機制，切實提升監(jiān)管效能。

5 結(jié)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(yīng)評估3個維度系統(tǒng)剖析福建省大氣污染防治問題。基于多階段析因分析結(jié)果，提出源頭控制、過程管理和政策支持建議，為構(gòu)建區(qū)域大氣污染精準防控體系提供理論依據(jù)和實踐指導(dǎo)。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(yīng)評估機制，為區(qū)域大氣污染防治提供更有力的科技支撐。

參考文獻

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