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王 翔
(南京林业大学 经济管理学院，南京 210037)
现代化发展与环境质量的平衡问题成为了自工业革命以来尤为受关注的一个全球性问题，空气质量问题尤为突出。随着能源的不断消耗，颗粒污染物和气态污染物被排放到空气中，导致了臭氧层破坏、酸雨等其他问题，空气污染问题日益严峻。排放导致了臭氧层破坏、酸雨等问题威胁着人体健康。此外，氮氧化物、硫氧化物、臭氧等对动植物的生存及动植物之间的竞争也造成了不良后果。对此，我国先后确立了三批低碳试点城市，以改善城市空气质量、实现城市的低碳化发展[1]。习近平总书记也多次发表重要讲话强调，调整产业结构和能源结构，降低二氧化碳排放量，努力实现碳达峰、碳中和目标。
京津冀、长江三角洲、珠江三角洲地区仅以约5%的土地面积对我国GDP做出了近50%的贡献，且人口占全国的25%左右，是拉动我国生产总值增长和参与国际合作与竞争的重要平台[2]。因此，本文以我国三大城市群为研究对象，基于马氏距离TOPSIS探讨三大城市群的空气综合质量差异及影响空气质量的主要障碍因子，以期为中国处于经济发展前沿且集聚人口的城市群的环境保护提供数据支撑和依据。
以往的环境研究主要集中在生态环境研究和水环境质量研究，而专注于空气质量评价的研究却较少。在生态环境研究方面，孙东琪[3]、张欢和成金华[4]等分别利用层次分析法对31个省市、武汉市进行生态环境质量评价，孙东琪从生态破坏、自然资源、环境污染和社会经济建立了共30个四级指标体系，对31个省市区在1990—2010年每隔5年的时间点数据的生态环境质量进行分析；
张欢和成金华等基于武汉市2006—2011年生态环境、资源消耗、污染治理、居民宜居度4方面的数据，评价了武汉市的生态文明建设状况；
熊尚彦[5]、岳思妤[6]等采用压力—状态—响应(PSR)模型构建指标体系，通过熵权物元模型分别对长江中游经济区的生态环境、甘肃省的农村生态环境进行分析；
李婧[7]利用遥感生态指数(RSEI)研究了河北省邯郸市矿区矸石山治理和生态修复前后的生态环境变化特征，客观评价治理工程的生态效益，万虹麟[8]、付杰[9]采用主成分分析法构建了新型遥感生态指数，分别以沧州市区、海南岛生态环境质量为研究区，分析了各地区的生态环境；
许丛[10]、赵管乐[11]、刘飞跃[12]、王惠勇[13]通过主成分分析法分别评价了安徽省生态环境质量、攀枝花市生态质量、吉安市土地生态安全、山东省临沂市城镇土地生态安全。
在空气质量方面，郑霞和胡东滨[14]利用集对理论建立空气质量评价模型，熵值法和超标倍数法结合对指标赋权，分析了对长沙市2015—2019年的空气质量，并与通过模糊综合评价法得出的结果对比分析；
陈颖[15]等采用聚类分析和主成分分析法，对山西省11个城市2017年的空气质量进行评价；
于晓晶[16]等基于AQI数据采用层次分析法(AHP)方法建立层次结构模型，对2014—2020年的苏州空气质量进行评价；
吴佳欣[17]采用灰色关联度分析以及BP神经网络方法等方法，分析评价了上海市2014—2017年的空气质量。刘逢璐[18]等基于长江中游31个城市2015年1月—2019年12月的空气环境数据，运用统计分析法、克里金空间插值法分析城市空气质量。
综上，生态环境质量研究已相对较为成熟，研究方法主要包括采用层次分析法、主成分分析法、压力—状态—响应评价法(PSR)、遥感生态指数(RSEI)等方法。但关于空气环境质量的研究并不多见。已有关于空气质量的研究通常是对某个省市的空气质量进行分析或多个城市的空气质量进行比较评价，通常采用模糊综合评价法、主成分分析法、层次分析法等方法[19]。基于此，本文从时空两角度评价分析了京津冀、长三角和珠三角的空气综合质量，并分析了阻碍三个地区空气质量提优的主要障碍因子。
3.1 数据来源与指标权重的确定
本文数据主要来源于中国环境监测总站发布的《全国城市空气质量报告》，选取PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3这6个主要空气污染物作为评价因子，以此评价京津冀、长江三角洲和珠江三角洲这三大城市群的综合空气质量。本文选取了22个一二线城市以代表三大城市群进行综合空气质量评价，京津冀指的是京津冀及其周边城市，珠江三角洲指广东省，长江三角洲指江苏省、浙江省、安徽省。熵权法是一种客观赋权法，能够客观反映指标权重，排除了主观赋权可能会对评价结果产生的影响[20]，因此本文采用熵权法赋权。
3.2 指标综合评价法
马氏距离TOPSIS不同于传统TOPSIS采用欧氏距离进行评价分析，坐标间的量纲不会干扰评价结果，且避免了变量间相关性的影响，避免了评价结果在一定程度上的夸大[21]。PM2.5与PM10、NO2与O3等指标间均具有相关性，进而会导致各区域空气综合质量评价结果的扭曲与不准确，各区域评价结果数值的差距存在着一定程度上的夸大，本文需排除指标相关性来对城市空气综合质量进行评价，因此采用马氏距离TOPSIS法。具体计算步骤如下:
①构建评价矩阵。
该矩阵表示有m个评价对象，n个属性指标。其中xij表示第i个评价对象的第j个的属性指标的原始数值。(i＝1，2，…，m；
j＝1，2，…，n)
②确定正理想解S+和负理想解S-。
③第i个评价对象到正理想解的马氏距离以及到负理想解的马氏距离分别为:
其中，C-1为n个属性指标的协方差矩阵的逆矩阵，，wj为第j个指标由熵权法确定的权重。
④计算各评价对象的相对贴近度。
3.3 障碍度模型
障碍度模型可以计算各区域空气质量综合评价中各指标的障碍度，明晰关键污染物对各区域空气质量的影响程度。为了精准地分析出限制各区域空气综合质量提高的主要障碍因素，为制定与空气质量相关政策提供科学依据，进一步引入了障碍度模型。
Yij为xij的标准化值，wij为第j个指标的权重，Hij为第j指标对第i个城市空气综合质量的障碍度。
4.1 京津冀、长三角和珠三角区域空气质量综合分析
基于熵权法赋权的马氏距离TOPSIS计算得出京津冀、长三角和珠三角三个地区2020年12月至2021年11月的空气环境质量相对贴进度如表1所示。
表1 京津冀、长三角和珠三角空气综合质量相对贴进度
京津冀地区于2021年2月、3月、5月、6月、7月、8月、10月、11月的空气综合质量均低于其他两个地区，而珠三角12个月中有8个月的空气质量均高于其他地区。珠三角相对贴进度的平均值为0.512 6，而京津冀地区相对贴进度的平均值为0.455 7，长三角为0.483 3。因此，可以得出珠三角的空气综合环境质量最优，而长三角其次，京津冀的空气质量最差。
如图1所示，从时间线上来看，京津冀与长三角空气质量变化走势相像，2020年12月至2021年5月基本是下降趋势，2021年5月至11月是波折向上。其原因是2021年4月30日江苏沿江及以北地区遭受大风、冰雹等强对流袭击。京津冀5月的相对贴进度为0.290 1，下降幅度为40.43%，长三角的相对贴进度降低幅度为29.66%。而珠三角相对贴进度在2020年1月至2021年7月曲折向下，之后曲折向上，最低点为0.435 2。珠三角空气综合质量总体较为平稳，波动幅度最小。
图1 京津冀、长三角和珠三角空气质量相对贴进度走势
4.2 京津冀、长三角和珠三角区域空气质量障碍度分析
如表2所示，影响京津冀地区空气综合质量的主要障碍因素为NO2、PM2.5、CO、PM10，其中NO2的障碍度值最高，为25.65%。NO2也是长三角空气质量最主要的障碍因素，障碍度值高达35.39%，其次是O3。珠三角空气质量情况与其他两个地区存在明显差异，障碍度水平排名前三的是O3、NO2、SO2，而PM2.5和PM10的障碍度水平都低于6%。而三大经济地区的NO2障碍度均达到了25%。
表2 京津冀、长三角和珠三角空气质量的各指标障碍度水平
第一，京津冀政府应加大力度，继续疏解北京的非首都功能，缓解因人口集聚带来的交通污染问题，淘汰高排放类型机车和企业，扶持高科技产业、节能环保等产业的发展。对于颗料污染物，各省市政府和金融机构可在造林方面给予减免税收、低息贷款的扶持，短期内可采取人工降雨减少污染物。
第二，O3的形成与挥发性有机化合物(VOCs)和氮氧化物(NOx)的排放量相关，对气温、日照时间等气象因素极其敏感。因此，长三角和珠三角地区应强化VOCs与NOx协同减排，确定适合的VOCs与NOx减排比例，同时限制石化、包装印刷等高VOCs排放建设项目，限制新建项目使用低VOCs含量材料，使其采用低VOCs含量原辅材料。
第三，三大区域空气质量重要障碍因素，NO2，主要来源于燃料燃烧、汽车尾气。三大地区各省市政府可制定环保企业税收优惠、新能源汽车支持政策等激励政策，推进清洁能源的开发使用，并引导企业向绿色低碳环保发展；
对于高能耗、高排放、高污染企业，制定奖惩制度从源头上控制污染物排放。
