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用数据揭发雾霾之祸:霾-GDP\人口正相关(转发)  

2017-01-24 14:52:07|  分类: 新文化 |  标签: |举报 |字号 订阅

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用数据说话:雾霾的锅到底该甩给谁?用数据说话:雾霾的锅到底该甩给谁?

今冬雾霾刚来的时候,恐慌就像霾里的那一颗颗无声叫嚣着的尘埃,迅速地弥漫在人们心里的每个角落。

由于缺乏系统的调查和可信的公开数据,再加之部分辞藻华丽、极具煽动性却又拿不出任何科学数据支撑的文章,众怒被点燃。

紧接着,成都人民展开了一场甩锅大会:“你说某石化建在上风向是不是有问题嘛!”那时候的人们就像是在成都盆地这块“锅底”上的蚂蚁,被这绵延不灭的大火焦灼得无处可逃。

成都人民的社交媒体,不论是朋友圈还是微博都被两种站队文章占据。朋友、家人、同学……键盘上的“战争”一触即发,能面红耳赤地争论一天。

然而就这个言论讲个简单粗暴的道理:排污设施的确应该建在生活区的下风向。但根据中国气象局公布的成都地区长期风向资料,全年吹过成都市上空的风主导方向市是东北方向,和彭州到成都的方向并不一致。

一次次的立论,一个个地被击破,大家开始逐渐冷静下来去思考,理性的。

实际情况是什么呢?一位从事环保行业多年的朋友告诉我:


越大的企业环保设施做得越一流,他们更愿意在环保上投资。对他们而言,可持续发展才是企业长久发展之道。在如今强力的环保条令下,只有相对较小型的企业,才会因为缺乏资金来投资建设环保设施,光是应付项目的环保验收就气喘吁吁了,更别说对自身的绿色定位和社会的环保担当了,难以望其项背。



所以话说话来,那么雾霾的问题到底出在了哪里?上课的时候老师曾问过这样一个问题:“理想情况下,所有的污水处理厂都达标排放,可为什么我们的河流还是那么脏?”

归根结底还是因为我们暴增的城市人口,超过了环境承载力

打个比方,如果一段健康的河流能依靠自身的净化能力接受一两家家污水处理厂排放的达标污水,但是接纳五到十家污水处理厂排放的达标污水,就会超过河流的容纳负荷了。(此处“一两家”、“五到十家”均为形容词)

之于大气污染,道理也一样。

陈吉宁说:洛杉矶、德国用20到40年才解决污染问题 我们会比它们更快一些。

让数据来说话

■可能很多人还不知道,中国记录PM2.5是从2011年1月1日开始,来源于环保部发布的《环境空气PM10和PM2.5的测定重量法》。

■2012年,在北京、天津、河北和长三角、珠三角等重点区域以及直辖市和省会城市开展PM2.5和臭氧监测。

■2013年,在113个环境保护重点城市和环保模范城市开展监测。

■2015年,在所有地级以上城市开展PM2.5监测。

■也就是说,关于PM2.5的数据我们最早也就只能追溯到2011年。2011年以前PM2.5数据的空缺,对于雾霾成因和变化的研究造成了巨大的障碍。

好在发达的遥感图像技术和气象能见度的记录从侧面反映了这一历程——NASA的中分辨率成像光谱仪(MODIS)致力于观测地球表面。

中国华北地区的雾霾多次被捕捉,从2001年的气溶胶污染,到2008年奥运年空气的改善,到之后越来越厚重的灰霾,都被看得清清楚楚。

用数据说话:雾霾的锅到底该甩给谁?

用数据说话:雾霾的锅到底该甩给谁?

用数据说话:雾霾的锅到底该甩给谁?

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用数据说话:雾霾的锅到底该甩给谁?

用数据说话:雾霾的锅到底该甩给谁?

用数据说话:雾霾的锅到底该甩给谁?

用数据说话:雾霾的锅到底该甩给谁?

由于2011年以前监测数据的空缺,研究者(《Fine particulate (PM2.5) dynamics during rapid urbanization in Beijing, 1973–2013 》作者:Lijian Han, Weiqi Zhou & Weifeng Li)就采用北京的气象能见度数据,来评估从1973年到2013年间北京的PM2.5与人口、城市化、机动车、GDP之间的关系。

用数据说话:雾霾的锅到底该甩给谁?

不可忽略的是,强风的确是去除空气污染物的主要力量,这也是之所以这整项研究要剔除有强风影响的天数、消除气象条件带来的影响来做出研究分析。

朋友你别喷,除霾的道理就像道路降尘一样,如此细小不可见的颗粒物,除了风和水,还真的想不到什么更行之有效的后端处理办法了。

观点一:PM2.5是PM10的主要组成部分

用数据说话:雾霾的锅到底该甩给谁?

1973年到2013年稳定气象情况下北京PM2.5与PM10浓度关系图

■结果表明,在北京的稳定气象条件下,PM2.5是PM10的主要组成部分,占到了(71±17%)。

观点二:PM2.5浓度的增加和人口成正相关关系

用数据说话:雾霾的锅到底该甩给谁?

1973年到2013年稳定气象情况下北京人口数量与PM2.5浓度关系图

■研究采用一次函数关系来评估PM2.5浓度与人口数量的关系,虽然相关系数只有0.5917,但我们还是可以直观的看出PM2.5浓度随着人口数量的增长在逐渐增加。

观点三:PM2.5浓度与GDP成正相关关系

用数据说话:雾霾的锅到底该甩给谁?

1973年到2013年稳定气象情况下北京GDP与PM2.5浓度关系图

结果显示PM2.5浓度与GDP还是成正相关幂函数关系,相关系数达到了0.5426.可以看出图中左边在GDP急剧增加时,PM2.5也飞速增加。后期因为不可控因素导致数据波动。

观点四:PM2.5浓度与能源消耗量成正相关关系

用数据说话:雾霾的锅到底该甩给谁?

1973年到2013年稳定气象情况下北京能源消耗与PM2.5浓度关系图

■2004年以前能源消耗与PM2.5关系的斜率只有0.0788,2004年以后能源消耗与PM2.5关系的斜率就变成了0.2037。2008年,北京被选为奥运会的主办城市,在建立了一些环境保护政策并搬离重工业之后,PM2.5浓度显著下降。虽然2008年空气质量有所改善。但是之后,车辆数量的迅速增加成为了一项主要的PM2.5来源。

观点五:PM2.5浓度与机动车数量成正相关关系

用数据说话:雾霾的锅到底该甩给谁?

1973年到2013年稳定气象情况下北京机动车数量与PM2.5浓度关系图

■如果说之前三项数据说服力都不够,那么该项数据足以说明PM2.5与城市化的关系,可以看出2004年以后机动车数量与PM2.5浓度之间的斜率不仅显著增加。同时在2004年以后,这两项因素的相关系数高达0.9218。说机动车是雾霾的主要元凶就一点也不为过。

最后

城市的流光溢彩,正是因为有永不疲倦的霓虹,川流不息的车流,拔地参天的高堂广厦……城市中高楼下的我们越来越少有机会看见碧水蓝天,天空开始灰霾多于明净,河流开始墨黑并带着腐臭味,孩子们很难再自由酣畅地奔跑了,膨胀着的欲望和心存的侥幸把我们与清洁、健康的环境之间的距离隔得越来越远。


在雾霾来临之时决心远走他乡


在城市化的进程中,必然会出现发展和环保的摩擦,但这不意味着二者是绝对冲突的。归根到底,膨胀和扩张的不是城市,是人啊。

我们不用感到绝望和无奈,不如看看互联网+带给我们的便捷绿色生活,飞速地发展也会带来给更多的有效的解决办法。或许是时候反省一下我们自己,需要环保担当却和切身利益发生冲突之时,你会选择?

参考文献

研究方法、材料、数据、图表,详情可见Nature:

《Fine particulate (PM2.5) dynamics during rapid urbanization in Beijing, 1973–2013 》

作者:Lijian Han, Weiqi Zhou & Weifeng Li

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