污染数据库

污染数据库（精选11篇）

污染数据库 篇1

摘要：本文以2009年至2011年间重污染行业上市公司及其跨省投资的下属企业为样本, 分析了环境污染程度与企业跨省投资的关系。研究发现, 与低污染地区相比, 高污染地区的重污染行业上市公司的跨省投资比例更高, 高污染地区吸引的异地上市公司投资也更多;无论上市公司地处哪一个经济带, 都更倾向于将东部地区作为投资的首选地区。

关键词：环境污染,跨省投资,重污染行业

一、引言

2013年的1月我国环境质量再度拉响警报:据统计, 京津冀三地共发生5次强霾污染过程, 仅4个晴天!全国灰霾面积达130万平方公里, 占总面积的13.5%!在美国耶鲁大学和哥伦比亚大学联合推出的“2012年度全球环境绩效指数” (EPI) 排名中, 中国在该排名覆盖的132个国家中名列第116位。当然, 一国内部各省区的环境污染程度并不均等, 而是存在着较大的差异。根据许和连和邓玉萍 (2012) 报告的全国各地的环境污染指数, 污染程度最低的西藏和最高的内蒙古相比, 二者相差了将近一倍。投资决策是企业财务管理的三大决策之一, 而跨省投资决策属于其中的投资选址决策。选址确定的环境对企业的生产经营活动将产生持久、重要的影响。财务管理环境起点论认为, 企业财务管理行为在很大程度上受制于其所在的外部财务环境 (王化成, 2000) , 而企业的投资行为自然受其所在地投资环境的影响最大。投资选址决策时主要应考虑哪些因素呢?有关这方面的研究大多集中于跨国公司的对外投资选址方面。Cheng和Kwan (2000) 实证分析了1985年至1995年间外商直接投资 (FDI) 在中国各地选址时的主要考虑因素, 发现较大的区域市场、良好的基础设施、优惠的政策对吸引外资有积极的作用。Mataloni Jr (2011) 对美国跨国公司在亚太地区的对外投资选址因素进行考察后发现, 工人技术熟练程度、产业聚集度、交通基础设施的便利程度是重点考虑的因素。世界银行每年一度发布的各国宜商指数 (The Ease of Doing Business Index, EDBI) 被跨国公司广泛用作投资选址决策的参考依据。但Pinheiro-Alves和Zambujal-Oliveira (2012) 的研究发现, EDBI对于营商环境的解释能力有限。我国学者张军和周建国 (2004) 认为, 政治环境、市场环境、资源导向和技术导向是中国企业在进行境外投资选址时应重点考虑的因素。夏立军等 (2011) 是目前能检索到的唯一一篇实证研究上市公司跨省投资影响因素的文献, 他们考察了上市公司高管的政府任职背景对企业跨省投资的影响, 发现高管拥有较高级别的政治关系有助于其开展跨省投资。综观现有相关文献, 未发现有关于环境污染对企业跨省投资的影响研究。认为企业投资选址决策是在对投资环境进行深入分析后做出的, 因此, 投资环境的好坏决定了企业对投资区位的选择。良好的投资环境, 可能使前来投资建厂的投资者趋之若鹜, 而恶劣的投资环境则不仅会使新投资者无人问津, 而且会让区内现有企业纷纷迁出。投资环境包括政治环境、经济环境、市场环境、法律环境、科技文化环境和社会环境等软环境, 也包括自然地理条件和基础设施条件等硬环境。自然地理条件包括空气、水、土壤、植物、动物等, 这些都是人类赖于生存、企业开展生产经营活动的物质基础。居民生活和企业生产活动排放的废气、废水、固体废弃物等对自然环境造成的污染, 恶化了自然环境质量。企业是环境污染物的主要制造者, 同时也是优良环境的“追求者”。因此, 可以预期, 高污染区的高污染企业在再投资时会倾向于跨省投资, 而环境质量良好的地区将成为其投资的首选目的地。随着我国国内市场一体化速度的加快, 企业跨省投资的现象也更加普遍。对于企业的跨省投资, 我们的疑问是:企业所在地的环境污染状况会影响到其再投资选址时是选择本地还是异地的决策吗?如果选择异地投资, 目的地的环境质量是他们跨省投资时考虑的重要因素吗?本文以2009年至2011年间重污染行业上市公司及其跨省投资的下属企业为样本, 分析了上市公司所在地的环境污染程度与其跨省投资的关系, 以期为有关地方政府部门改善投资环境、制定招商引资政策提供经验证据。

二、重污染行业上市公司跨省投资分析

(一) 样本选择与数据来源

本文以2009年至2011年间重污染行业上市公司及其跨省投资的下属企业为研究样本。之所以选择重污染行业, 是因为重污染行业的上市公司本身就是环境污染者, 他们对环境污染的容忍度可能要高于其他行业的上市公司, 如果发现他们也因为所在地区的环境污染严重而跨省投资的话, 则可推断环境质量在企业跨省投资决策中的重要性。参考沈洪涛和李余晓璐 (2010) 的做法, 以采掘、金属非金属、石化塑胶、生物医药、水电煤气、纺织服装皮毛、食品饮料和造纸印刷作为重污染行业。由于选用的许和连和邓玉萍 (2012) 中最新的地区环境污染指数数据截止至2009年, 且考虑到企业投资决策时主要考虑的是当时或以前的环境质量状况, 因此, 本文将研究期间确定为2009年至2011年。借鉴夏立军等 (2011) 的做法, 以公司在注册地省级行政区以外的中国内地地区投资设立下属企业数目占其在中国内地设立下属企业总数的比重来衡量企业的跨省投资。由于上市公司未按被投资企业披露其对外投资金额, 因此, 无法计算公司跨省投资规模占其对外投资总规模的比重。但由于公司对外投资一般以设立下属企业形式进行, 以异地下属企业占其下属企业总数的比例可以较好地反映企业跨省投资的倾向 (夏立军等, 2011) 。公司设立下属企业的数目和注册地址根据公司公开披露的当年年度报告中“关联方情况”获得。地区环境污染数据则取自许和连和邓玉萍 (2012) 的附录2。他们选取工业三废中的工业废水、工业废气、工业SO2、工业烟尘、工业粉尘、工业固体废弃物六类排放量, 采用熵权法计算得到各地区2000年至2009年的环境污染综合指数。

(二) 重污染行业上市公司跨省投资的行业分布

表 (1) 列示了重污染行业上市公司跨省投资的基本情况及其行业分布和在经济带间流动的特征。从跨省投资比例来看, 全部重污染行业上市公司的下属企业平均有42%设在异地, 其中采掘业的这一比例最高, 达到49%, 造纸印刷业最低, 其余行业大体差不多, 都在40%左右。这与夏立军等 (2011) 报告的所有行业跨省投资比例的均值 (30%) 相比明显更高, 说明与低污染行业相比, 重污染行业上市公司的跨省投资倾向更明显。就重污染行业上市公司跨省投资在东、中、西三大经济带间流动方向来看, 东部上市公司与中西部的表现明显不同:东部上市公司的跨省投资多数 (51%) 依然在本经济带内 (即东部) , 其次是向西部转移, 最后是中部;中西部上市公司则将更多的资金投向东部 (分别为50%和47%) , 西部上市公司其次投向本经济带, 而中部上市公司最后考虑的才是本经济带。由此可见, 东部是最受欢迎的投资区域, 西部其次, 中部呈现明显的投资“塌陷”现象。就各行业的跨省投资方向来看, 除采掘业和食品饮料业外, 其他各行业的上市公司, 无论其地处哪个经济带, 都至少将41%以上的跨省下属企业设立于东部地区, 这可能与东部地区的政府工作效率、投资者保护程度等投资环境更好有关。东、西地区的采掘业上市公司都将最多的资金投放在西部地区, 只有中部上市公司例外, 他们将54%的跨省下属企业设在东部。西部食品饮料行业上市公司则将46%的跨省下属企业设在西部。

注:表中“跨省投资比例”为上市公司在其注册地省级行政区以外的中国内地地区投资设立下属企业 (子公司、联营企业或分公司) 数目占其在中国内地设立下属企业总数的比重;“东→东”表示注册地在东部地区的上市公司其在东部地区的跨省投资公司数占其全部跨省投资公司数的比例, “东→中”、“东→西”等含义依此类推。

注:表中“引入异地公司比例”为该省级行政区域以外的上市公司在该地区设立的下属企业数占全部样本公司在全国跨省设立的下属企业总数的比例, “引入异地公司排序”为按该比例从高到底进行排列;环境污染指数取自许和连和邓玉萍 (2012) 的附录2中2009年的数据, 该指数值越大, 环境污染越严重;该文未报告重庆市的环境污染指数, 故此本表也只报告30个省市自治区的相关数据;“环境污染排序”为按环境污染指数由小到大排列, 即排序越靠前, 环境污染越小, 环境质量越好。

(三) 重污染行业上市公司跨省投资的地域分布

从表 (2) 报告的各地区引入异地上市公司下属企业的比例来看, 广东、北京、江苏、上海、山东五个东部省市是重污染行业上市公司最喜爱的跨省投资地区, 它们共吸引了36.49%的跨省投资企业。西藏、青海、天津、海南、宁夏五个省市自治区为异地上市公司较少涉及的地区, 仅吸引了4.37%的跨省投资企业。从2009年各地区的环境污染综合指数来看, 西藏、浙江、福建、广西、广东为环境污染最小的五个省区, 而内蒙古、贵州、山西、北京、河北则位列环境质量后五名。

(四) 重污染行业上市公司跨省投资比较分析

表 (3) 报告的结果可以看出, 高污染区的上市公司跨省投资比例为36.6%, 高于低污染区的33.5%, 二者差异在5%的水平下显著。这表明, 高污染区的上市公司在再投资选址时倾向于将下属企业设在省外, 而低污染区的上市公司则倾向于本省。导致这一结果的原因:一是高污染区的政府加强了环境规制, 使得企业的污染成本加大, 高污染企业继续在本地投资已无利可图;二是上市公司所在地区的居民环境意识加强, 抵制高污染项目的“上马”, 使得上市公司不得不跨省投资。厦门和大连的“PX事件”、上海“磁悬浮事件”、江苏“启东事件”等近年在一些地方发生的环保群体性事件说明这确实是可能的原因之一。高污染行业上市公司的跨省投资主要流向何方, 表 (3) 的结果显示, 2010年和2011年高污染地区异地上市公司在当地设立的下属企业新增比例显著高于低污染区, 也就是说从高污染区上市公司流出的投资又流向了其他高污染地区。这一结果与我们的预期相反。导致这一现象的原因可能在于:低污染地区之所以其环境污染程度较低, 是因为其对引资的环保要求更高, 从而使高污染行业的投资无法落户于该地区;环境质量只是企业跨省投资决策时考虑的诸多因素之一, 引资地的政策优惠、政府作风等投资环境是企业跨省投资决策时更看重的因素, 也就是说, 有些地区尽管其环境质量很好, 但该地区的其他投资环境并不适合进行投资。

三、结论与建议

(一) 研究结论

本文以2009年至2011年间重污染行业上市公司及其跨省投资的11951个下属企业为样本, 实证分析上市公司所在地的环境污染程度与其跨省投资的关系, 研究发现, 与低污染地区相比, 高污染地区的重污染行业上市公司的跨省投资比例更高, 高污染地区吸引的异地上市公司投资也更多;无论上市公司地处哪一个经济带, 都更倾向于将东部地区作为投资的首选地区。

(二) 政策建议

本文提出以下建议: (1) “强制治污”与“鼓励治污”双管齐下治理环境污染。当前我国一些企业的环境污染治理意识不强, 据我们查阅的重污染行业上市公司社会责任报告披露的环保投资金额仅占其总资产的0.9%。近期持续发酵的“潍坊地下排污”事件也说明一些企业不愿意治理污染。为改变这一现状, 我们认为政府有关部门应一方面通过立法将企业的环境保护责任以详细、明确、可操作的条款以法律的形式确定下来, 使企业的环保义务有法可依。环保部门的执法须严, 对于重大环境污染要加大处罚力度, 真正做到重污染则令其“倾家荡产”。另一方面, 应制定政策鼓励企业加大环境污染治理投资, 如对于污染减排成绩显著的企业给予奖励;对于积极扩大环保投资的企业, 应在财政、税收、融资方面给予政策优惠。 (2) 完善地方政府绩效考评机制, 严把招商引资环保关, 防止引资地成为“污染避难所”。根据Walter和Ugelow (1979) 的“污染避难所”假说, 经济发达地区的环境管理能力通常要高于经济落后地区, 环境保护政策的执行也更加严厉, 发达地区的污染较重、耗能较高的产业可能会向经济落后地区转移, 从而使后者的生态环境受到影响。本文分析表明, 东部地区重污染行业上市公司将其一半左右的下属企业转移至中西部。一些中西部地区的地方政府存在“重招商引资、轻环境保护”的现象, 以牺牲环境资源来换取经济的增长, 从而使得这些地区日渐成为东部地区重污染企业的“污染避难所”。这种现象的产生与当前我国将GDP增长率作为地方政府官员绩效考评主要指标的制度有关。因此, 要完善地方政府官员的绩效考评与晋升机制, 真正将绿色GDP纳入地方政府的政绩考核指标体系, 实行环境保护的“行政问责制”和“一票否决制”, 使得各级地方政府在招商引资时正确处理好经济发展与环境保护的关系。

参考文献

[1]沈洪涛、李余晓璐:《我国重污染行业上市公司环境信息披露现状分析》, 《证券市场导报》2010年第6期。

[2]夏立军、陆铭、余为政:《政企纽带与跨省投资——来自中国上市公司的经验证据》, 《管理世界》2011年第7期。

[3]许和连、邓玉萍:《外商直接投资导致了中国的环境污染吗?——基于中国省际面板数据的空间计量研究》, 《管理世界》2012年第2期。

[4]张军、周建国:《中国企业境外投资选址问题研究》, 《国际商务研究》2004年第2期。

[5]Cheng, Leonard K., Yum K.Kwan.What Are the Determinants of the Location of Foreign Direct Investment, The Chinese Experience, Journal of International Economics.2000.

[6]Mataloni Jr, Raymond J.The Structure of Location Choice for New U.S.Manufacturing Investments in Asia-Pacific, Journal of World Business.2011.

[7]Pinheiro-Alves, Ricardo, Jo?o Zambujal-Oliveira.The Ease of Doing Business Index as a Tool for Investment Location Decisions, Economics Letters.2012.

污染数据库 篇2

曹巍

（贵州省环保厅电子政务中心，贵州 贵阳 550002）

摘要：介绍污染源普查污染源普查数据库的内容和结构，描述了该数据库的应用方法。

关键词：污染源普查数据库SQL语言数据查询

A preview of CPSC data sturctrue and application

Abstract:The China Pollution Source Census had lasted three years to establish a database that aggregating a huge digital information of Pollutant source in several aspect.This article aim to make a preview of the database strcutrue and set some examples to explain how to use it.Key words:CPSC , database , SQL langurage , data query

0 引言

贵州省全国第一次污染源普查工作历时3年，经过入户清查、普查填表、质量审核、数据录入等工作阶段，获取139,334家各类污染源信息868万条（数据来自‚贵州省第一次全国污染源普查工作总结‛），如何应用这么大量的数据是一个亟待解决的问题。一方面，这些数据多而详实，涉及工业、农业、居民生活、集中式污染治理设施4大类，700多小类的各种基础数据，对于深入了解各种污染状况提供了可能；另一方面，涉及到的实体过于多元化，数据结构复杂，因此怎样用好这些书据以资正确判断环境形势、科学制定发展规划、强化环境监督管理、推进治污减排工作、促进经济结构调整、建设节约型社会是目前面临的一个新的课题。

1数据内容

污染源普查调查内容涉及面广，内容涵盖工业、农业、居民生活、集中式污染治理设施等各领域污染

表1：按子行业分类目录

1.1工业源。①工业企业基本情况，包括单位名称、地理位置、联系方式、经济规模、登记注册类型、行业分类等；②主要产品、主要原辅材料、能源消费情况等；③用水、排水情况、排水去向；④各类产污设施及污染治理设施建设、运行情况；⑤废水、废气、固体废物（包括危险废物）产、排污及综合利用情况；⑥污染源监测结果；⑦电磁辐射设备和放射性同位素及射线装置情况。

1.2农业源。① 种植业主要普查粮食作物、经济作物和蔬菜作物生产过程中污染物的产生情况。包括肥料和农药的名称、有效成分及其含量、施用量、施用方法、施用期等；农膜的地膜厚度、覆盖面积、使用量、回收量等；秸秆的产生量、直接还田量、露天焚烧量、随意丢弃量、饲料使用量、回收量等。②禽畜养殖业主要普查猪、奶牛、肉牛、蛋鸡、肉鸡在规模养殖条件下污染物的产生情况。包括禽畜种类、养殖组织模式、存栏量、出栏量、饲养阶段、禽畜体重、采食量、精粗饲

料主要成分含量；粪便和污水产生量、清粪方式、利用方式、利用量、排放量，粪便污水处理设施的处理方式、处理能力、运行时间和运行状态等。③ 水产养殖业主要普查鱼、虾、蟹等在规模养殖条件下污染物的产生情况。包括养殖种类、养殖方式、养殖模式、养殖产量、养殖面积，饵料、肥料、鱼药使用情况，养殖进排水等。

1.3生活源。① 排污单位基本情况，包括第三产业单位注册的基本信息，各类污染物产生、排放情况，污染治理情况等。②以城市地区为单位的机动车排气污染情况等。③城镇生活能源结构及其消费量、污染物排放情况，生活供水量、排水量及污染物浓度等。

1.4集中式污染治理设施。单位基本情况，污染治理设施情况和运行状况，污染物的处理处置量情况等，渗滤液、污泥、焚烧残渣的产生、处置及利用情况等。

2数据结构和数据应用

2.1 数据的采集和汇总

污染源普查数据的采集和汇总也被叫做数据处理工作，统一使用国务院第一次全国污染源普查数据处理软件，根据数据使用的需求不同软件分为单机版和网络版，两种版本功能、界面和操作方式保持一致。由于区（市、县）数据处理工作任务一般为简单的录入和汇总，因此一般使用单机版及其自带的mysql小型数据库，这样可以节省购置硬件服务器的经费；而市、省和国家这一层面由于会实施一定量的并行处理和较复杂的数据外部访问因此采用服务器版，以方便今后普查数据的进一步开发利用。

网络版软件可在局域网中建设，具备跨平台运行支持能力软件，采用J2EE架构，采用客户端、应用

服务器、数据库的多层C/S模式,主要在windows 2003 server或者windows xp上操作，软件架构如图示，图1：软件结构

JDBC提供的软件核心操作控件，在编译时既不需要知道DBMS也不需要知道模式信息也不需要知道模式信息，应用可以使用它驱动支持的核心SQL专用语句，同时，JDBC提供的功能允许应用在运行时向DBMS请求模式信息。JDBC软件体系结构由一组预定义的对象组成，这些对象的方法向数据库提供调用级的接口。在操作时，只需使用软件客户端操作界面上得的控制按钮实现数据处理的各种功能，主要包括数据录入、审核、查询和汇总等功能模块，不必考虑物理层的数据物理模式和概念模式，JDBC提供了丰富的数据外部模式，外部模式和概念模式之间的映射由DBMS来完成。

2.2 数据模型和结构

污染源普查数据以关系型数据库系统储存。

关系型数据库。关系型数据库以关系模型和关系代数（SQL）为基础，关系代数是基于一系列在关系（表）上操作的运算符。关系代数的基本运算符有选择（select）、投影（project）、并（union）、集合差（set difference）、笛卡尔积（Cartesian product），此外污染源普查数据操作还会常用到一些从基本关系运算符中导出的运算符，如交（intersection）、内连接（inner join）和聚集函数。

代码

XXX

XXX

XXX

XXX

…… 企业名 XXX XXX XXX XXX …… 地区 XXX XXX XXX XXX …… 污染物 XXX XXX XXX XXX …… …… …… …… …… …… ……

表2：数据表单（关系）

每个运算符在一个或多个关系上操作，并产生另一个关系作为结果。查询仅是包含这些运算符的一个表达式，表达式的结果是一个关系，它是这个查询的答案。SQL是一个描述性的语言，他不指定用于处理查询的算法，SQL定义他们的查询时，DBMS用关系代数作为中间语言来指定查询求职算法。DBMS解析SQL查询。

2.3 数据查询和应用

由于有了关系型数据模型的支撑，污染源普查的数据采集变得很简单。数据库的设计者可以很轻松的实现松散数据的整合。以重点工业污染源的套表为例（如表），所有的调查内容可分为企业基本信息、废水污染物信息、废气污染物信息和其它污染类别信息；而其中的每一块内容又分成若干具体表单来记录，在数据库系统中以表头G1XX表示。比如废气污染物信息中被分成‚锅炉及处理设施‛、‚窑炉及处理设施‛、‚工艺废气处理设施‛、‚废气污染物产‛、‚排量、废气污染物产排污系数核算‛、‚废气污染物监测‛这几张表，分别以‚G106‛—‚G109-2‛区分。

表3：重点工业污染源

在每个关系（表）中都记录一个‚代码‛，以它来唯一区分不同污染源个体，也就相当于个体的身份识别号码（identity）。它是一个字符变量，以‚‘行政区划代码’＋‘污染源类型代码’＋‘组织机构代码’‛的形式记录，是所有关系的键值，是唯一存在的。

在数据的查询中，我们实际上只需要在逻辑上对‚代码‛和各种类型关系进行操作就可以了。基于污染源普查的图形化控制元件，我们几乎可以进行一切想得到的数据查询事务，并可保存、导出查询结果。添加表。选择存放要查询数据的表单。不同的表单存放了不同的源信息，正确选取表单可以减小运算量。以重点工业源为例，表单数据内容如下表。

建立连接（join）。当查询涉及多张表单的时候需要将位于不同磁盘位置的字段抽象出来，同时返回一份满足条件的表单，但是被关联字段要同时满足完整性约束或部分满足完整性约束，不然会造成死锁。有三种连接方式：左连接（left join）,以左表关联属性为键值、右表无纪录以null补足返回查询结果；而右连接（right join）则正好相反；全连接（inner join）需匹配左右表的分量值，为真则返回纪录。

查询条件。对查询的字段设置条件。

计算列。可设置系统支持的几种函数，比如sum()、substring()、trim()等等。

3实例分析

查询贵阳地区所有企业的二氧化硫排放总量，要求返回的表包含‚二氧化硫排放总量SO2ZL‛、‚燃烧过程二氧化硫排放量SO2RS‛和‚工艺过程二氧化硫排放量SO2GY‛的数据。

用标准的SQL语句描述该查询事务的代码如下：

而通过污染源普查软件的图形查询界面来操作的话就很简单。首先添加表‚G101‛和‚G109‛，两张表左内连接，查询条件为‚行政区划 like 5201%‛，在计算列中增加一个命名‚SO2ZL‛，公式为‚isnull(t2.rsgc,0)+isnull(t3.gygc,0)‛，保存。执行以后的结果与用SQL语句描述的结果一致。

3结论

污染源普查数据库为贵州省污染源普查技术报告提供了详实的数据信息，为环保部门的环境规划和环境管理等工作提供了第一手的数据依据，它作为贵州省环境污染状况的第一个10年样本（2007--1017），具有很高的研究价值，应该得到很好的保存和挖掘。污染源普查软件数据库提供了强大的图形化数据查询功能，易学易用，同时支持SQL语句的编译，可以进行更加复杂的查询操作，而且根据该软件的C/S架构和网络功能，可以轻松的在环保部门的办公地点架设应用系统，能够提升一定的环保信息化和科学决策能力。

参考文献

[1] Michael Kifer,Arthur Bernstein,Philip Lewis.Database Systems:An Application-Priented Approach[M].Posts & Telecom Press,2006：36-118

数据去污才能摸清污染源 篇3

污染源普查，十年磨一剑。在生态文明与环境保护形势更趋严峻的背景下，其采点采样、构架宏观的意义，显得更为重要。就像经济普查、人口普查和农业普查等全国性普查一样，普查结果对于宏观决策与微观问诊是最好的抓手、最权威的信源。正如2007年的首次普查，在“592万个污染源”的数字背后，会诊出了“农业源对水污染的影响大”“机动车排放污染物对城市大气污染影响大”等诸多问题。数据普查最怕造假。虽然普查不等于问责，但地方部门出于各种利益考量，迟报、虚报、瞒报、拒报的冲动还是客观存在的。普查工作越细致，重大污染的盖子就越容易被揭开。值得注意的有以下两点：

一是污染与发展是现实矛盾。中国城镇化仍在飞奔的路上，工业化的转型亦须漫长的过程，此时，资源能源的消耗、环境承载力的风险，在局部地区可能还会表现得比较激烈。比如废水问题，直接关乎敏感的地表与地下水安全；比如废气问题，直接关联敏感的雾霾治理大局……挖出真相，交出实情，显然并不太容易。

二是在环境数据上，公众对少数部门少数人的作假之虑，并非杞人之忧。眼下正热议的一桩官司，挺耐人寻味：陕西省西安市环保局长安分局主要官员出于自身政绩考量，偷配钥匙并记住密码，用棉纱堵塞采样器，致使数据异常，从而引起中国环境监测总站注意。为了空气数据漂亮，用棉纱给检测仪器“戴了口罩”。据说，长安区监测站涉嫌数据造假，是在“飞检”中查出来的。反过来说，如果“飞检”的频率小一点、侥幸的概率大一点，估计真就天知地知了。这是个悖论：地方部门对环境末位的官员有处罚要求，可是压力却直接落在“数据生产官员”身上，这岂非逼着人家去造假？接下来的污染源摸排，恐怕也会遭遇类似困境：不当真，数据失真；太当真，责任难当。这个时候，国务院以《通知》来提醒，显然也是一剂预防针。

谁在排污、哪里有污、详情如何……弄清这些问题是环境公共治理的逻辑前提。不过，为了严防数据污染，除了要忠言逆耳地提醒，更要刚性严肃地明晰违法违纪责任。不得不说的是，新版环境保护法也好，《环境监测数据弄虚作假行为判定及处理办法》等具体规定也罢，对公职人员环境数据造假的处理，主要还是集中在行政方面。眼下而言，如何在刑罚层面厘清对等责任，不仅是污染源普查、而且是常规环境监测面临的难题。

全国污染源普查，本质亦属于国情摸底，它不仅事关美丽中国的大计，而且关乎健康环保的民生。唯有数据去污，才能摸清污染源的家底。终结造假闹剧、严肃普查责任，法律该使出兜底的洪荒之力了。

污染数据库 篇4

关键词：污染源,自动监控,质量控制,应用

0 引言

随着国家经济的发展, 工业化和城市化加速, 扩大了经济发展空间, 但伴随而来的环境污染问题也日益严重, 可持续发展的资源和环境压力日益加剧。目前, 全国各地的监控中心及企业端污染源自动监控设施均已建成并投入使用, 但由于在系统的应用和管理上仍存在很多问题, 导致数据大多处于闲置状态。本文着重探讨如何加强污染源自动监控数据质量控制, 提高数据的准确性、合法性, 全面将数据应用于环境管理, 切实发挥污染源自动监控系统的效用。

1 污染源自动监控数据质量控制及应用现状

1.1 污染源自动监控系统建设及运行现状“十一五”

期间, 全国各地市按照国家的统一部署, 全面完成监控中心的建设、企业端污染源自动监控设施的建设及联网工作。目前, 大部分地区的污染源自动监控系统均已投入正式运行, 收集了大量的污染源自动监控数据。部分地区采用第三方运营的方式对污染源自动监控设施进行日常运行管理, 有资质的运营单位提供了相应的技术、人员的支持, 有效保障了企业现场端污染源监控设备的正常运行。

1.2 污染源自动监控数据质量控制情况

2009年, 国家制定了国家重点监控企业污染源自动监测数据有效性审核办法, 全国各地区陆续开展污染源自动监控数据有效性审核工作, 由责任环保部门每季度组织环境监测、环境监察、环境信息、污染源监控等部门对企业端污染源自动监控设施运行情况进行考核, 内容包括设备比对监测、制度建立与执行、现场端设备运行与管理核查等, 通过有效性审核的污染源自动监控数据方可应用于环境执法及环保管理工作。

1.3 污染源自动监控数据应用情况

由于缺少必要的政策、制度支持及对数据的完整性、准确性、合法性的管理不到位, 目前, 自动监控数据多应用于排污收费和对企业的日常辅助监管, 很少真正应用于总量减排、环境统计、环评管理、污染防控等工作, 导致污染源自动监控系统的作用发挥情况还不尽如人意, 无法切实地为环保管理决策提供服务。

2 污染源自动监控数据质量控制模式存在问题及对策探讨

2.1 污染源自动监控数据质量控制模式存在问题

2.1.1 前期建设不规范, 导致数据质量不良

(1) 初期建设过程中不规范导致设备运行不稳定, 难于保证数据准确性和完整性。“十一五”建设期间, 全国各地市急于建成污染源自动监控系统, 部分设施在建设时没有达到国家的相关规范要求, 比如企业排污口未进行排规范建设, 采样点位、计量堰槽的设计、数据传输达不到要求等, 建设过程的不规范易出现设备在运行不稳定、比对监测不合格、数据不全等情况。 (2) 部分设备存在缺陷, 影响数据的准确性。大部分地区企业端使用的监控设施仅设计有普通采样系统、分析系统、数据传输系统, 没有真正意义的反控系统, 对出现超标或异常数据无法进行进一步的判别与处理, 影响了数据的准确性;大多数设备的采样系统 (主要是废水自动监控系统) 均存在无法全面封闭与控制的缺陷, 企业可利用其制作虚假数据;部分数据传输系统与分析系统之间采用模拟信号传输, 输出量程的设置若不合理即影响到采集数据的准确性, 环境监察部门也难于监管。

2.1.2 监控设施比对监测难以全面完成, 影响数据有效性审核通过率

目前, 国控企业的污染源自动监控数据有效性基本得到了保障, 但由于非国控企业不在强制监督性比对监测范围内, 也没有相应的补助资金, 很难自觉申请进行数据有效性审核工作, 无法确保所有企业自动监控数据的合法性。同时, 还有些企业属季节性生产的企业 (比如淀粉、制糖行业) , 企业根据市场及原料情况开停机时间并不确定, 监测部门难以按照监测计划开展比对监测。

2.1.3 污染源自动监控数据校核机制尚不完善, 数据的准确性仍有待提高

通过有效性审核的污染源自动监控数据可应用于环境执法和企业排污量的核定, 但是在实际执行过程中, 由于监控设备的特殊性或运行环境的改变, 难免还是会出现一些异常数据和缺失数据时段, 数据应按照国家的规范和要求进行剔除和补遗后才能真正应用。目前, 大部分地区对数据校核并不重视, 有些是没进行校核就直接应用, 有些是通过手工进行部分校核, 有些是通过软件全面进行校核, 然而并没有配套建设校核过程的数据质量控制机制, 无法真正保障数据的准确。

2.2 污染源自动监控数据质量控制模式存在问题对策探讨

2.2.1 落实企业端污染源自动监控系统建设规范化整治工作。

地区根据国家规范要求对建设完成的系统进行全面清查并提出整改方案, 督促企业实施 (1) 对于未列入环保部产品认证名录、未通过适用性检测的设备, 对设施生产企业已倒闭、设备损坏无零配件更换、长期瘫痪的污染源自动监控设备, 对数据采集系统及分析系统无反控功能的设备实施淘汰更新; (2) 增强环保部门对现场端设备的反控功能, 增设超标、异常留样系统及数据日志管理系统, 实现环保部门对数据的真实掌控与分析处理。

2.2.2 改变比对监测模式, 采用多元化的质量控制方式

(1) 各地区可根据实际情况, 制定当地社会化监测的制度, 非国控企业可选择社会上其他有相关资质的监测部门开展比对监测工作。效仿污染源自动监控设施第三方运行模式, 想承接比对监测业务的监测单位按规定在当地环保部门进行登记备案, 环保部门每年定期对其进行考核, 通过考核的单位可进入当地市场。同时, 将监测补助直接下拨非国控企业, 鼓励其完成有效性审核的相关工作。 (2) 环保部门与质量技术监督部门合作, 企业可任意选择采用环保监测部门或质量技术监督部门进行仪器的检定, 同样保障数据的有效性、合法性。

3 建立健全污染源自动监控数据校核机制, 提高数据准确性

建立数据校核过程的质量控制机制, 一级校核人员按照国家相关规范要求, 通过软件对数据进行剔除与补遗完成初步校核, 二级校核人员通过企业生产设施、污染处理设施的运行数据, 根据物料衡算的方式计算排污量, 与补步校核后的数据进行分析比对, 三级校核人员根据分析结果及实际工作业务情况, 对数据进行最终的校核确认。通过校核后的数据可全面应用排污收费、环境统计等相关的环保管理工作。

4 污染源自动监控数据的应用

污染源自动监控数据的准确性、合法性得到有力保障后, 应全面应用于环境管理。首先应配套相应的制度对数据的应用管理, 通过制度要求统一污染源自动监控数据, 避免再出现一个企业多套数据的情况;其次应提升监控软件平台功能, 集成融合其他环保业务数据, 提升数据应用层次, 实现智能化环保评估审批、环境容量核算评估等, 切实为环境管理提供服务。

参考文献

[1]环境保护部.关于印发《污染源自动监控设施运行管理办法》的通知[Z].2008.

[2]陈建江.对我国环境自动监测发展的思考[J].环境监测管理与技术, 2007, 19 (1) :1-3.

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第一章 总 则

第一条 根据国务院转批的《主要污染物总量减排监测办法》和《污染源自动监控管理办法》（国家环保总局令第28号），为确保国家重点监控企业（以下简称“国控企业”）污染源自动监测设备提供的监测数据（以下简称“污染源自动监测数据”）的有效性，制定本办法。

第二条 国控企业污染源自动监测数据有效性审核是指环保部门对国控企业污染源自动监测设备定期进行监督考核，确定其自动监测设备正常运行。

国控企业污染源自动监测设备在正常运行状态下所提供的实时监测数据，即为通过有效性审核的污染源自动监测数据。

第三条 国控企业污染源自动监测设备验收合格后，其正常运行提供的监测数据在一定时段内认定为有效数据。

日常运行监督考核合格后至下次运行监督考核，该时段内自动监测设备正常运行提供的监测数据认定为有效数据。

验收不合格、日常运行监督考核不合格或不能正常运行的国控企业污染源自动监测设备，不得提供污染源自动监测数据。

第四条 有效的国控企业污染源自动监测数据是国控企业计算主要污染物排放数量和确定达标排放的依据，是环境保护主管部门总量考核、监督执法、排污申报核定等工作的基础。

第五条 国控企业污染源自动监测数据有效性审核工作由市（地）级环境保护部门（以下简称“市级责任环保部门”）负责。其中装机容量30万千瓦以上的火电厂（包括热电联产电厂）的污染源自动监测数据有效性审核工作由省级环境保护部门（以下简称“省级责任环保部门”）负责。

第二章 企业责任

第六条 国控企业废气污染源自动监测设备1个小时自动采样一次，废水污染源自动监测设备2个小时自动采样一次，并整小时实时传输污染源自动监测数据。

国控企业对安装的自动监测设备的正常运行负责。

第七条 国控企业依据《水污染源在线监测系统运行与考核技术规范（试行）》（HJ/T 355-2007）和《固定污染源烟气排放连续监测技术规范（试行）》（HJ/T75-2007），对污染源自动监测设备进行日常运行管理，建立健全相关制度和台账。

第八条 国控企业按照有关技术规范要求对污染源自动监测设备进行巡检、维护保养、定期校准和校验，对异常和缺失数据按规范进行标识和补充。

第九条 在国控企业污染源自动监测设备运行不正常或日常运行监督考核不合格期间，国控企业要采取人工监测的方法向责任环保部门报送数据，数据报送每天不少于4次，间隔不得超过6小时。

第十条 国控企业应当配合责任环保部门开展对污染源自动监测数据的有效性审核工作。

第十一条 国控企业每季度第一个月前10个工作日内应当向责任环保部门提交上个季度污染源自动监测设备日常运行自检报告。

自检报告包括污染源自动监测数据准确性分析、数据缺失和异常情况说明以及企业生产情况等。

第三章 监督考核

第十二条 责任环保部门依据《国家重点监控企业污染源自动监测设备监督考核规程》，对国控企业污染源自动监测设备日常运行每季度考核一次，并将考核结果通知国控企业。

对国控企业污染源新安装验收合格的自动监测设备，运行一个季度后，必须进行监督考核。

第十三条 国控企业污染源自动监测设备日常运行考核内容包括比对监测、制度执行情况以及设备运行情况检查等。

第十四条 国控企业污染源自动监测设备日常运行考核不合格的，国控企业应当严格按责任环保部门的要求限期整改。责任环保部门不接收整改期间的国控企业污染源自动监测数据。

第四章 监督管理

第十五条 对国控企业污染源自动监测数据造假、违规设定仪器参数、违规运行或其他影响正常运行的严重违规行为，责任环保部门按有关规定予以处罚。

第十六条 上级环保部门对下级环保部门国控企业污染源自动监测数据有效性审核工作进行监督检查。

第五章 附 则

第十七条 责任环保部门可结合实际情况制定具体实施办法。

第十八条 地方重点监控企业污染源自动监测数据有效性审核参考本办法执行。

第十九条 事业化管理的污水处理厂适用本办法。

第二十条 本办法自发布之日起施行。

附件二：

国家重点监控企业污染源自动监测设备监督考核规程

为确保国家重点监控企业（以下简称“国控企业”）的污染源安装的自动监测设备提供的监测数据（以下简称“污染源自动监测数据”）的有效性，规范环境保护主管部门对国控企业安装的自动监测设备（以下简称“污染源自动监测设备”）日常运行监督考核程序，制定本规程。

一、监督考核依据

（一）《主要污染物总量减排监测办法》（国发〔2007〕36号）

（二）《污染源自动监控管理办法》（国家环保总局令第28号）

（三）《污染源自动监控系统运行管理办法》（环发〔2008〕6号）

（四）《国家重点监控企业污染源自动监测数据有效性审核办法》

（五）《水污染源在线监测系统安装技术规范（试行）》（HJ/T353－2007）、《水污染源在线监测系统验收技术规范（试行）》（HJ/T354－2007）、《水污染源在线监测系统运行与考核技术规范（试行）》（HJ/T355－2007）、《水污染源在线监测系统数据有效性判别技术规范（试行）》（HJ/T356－2007）

（六）《固定污染源烟气排放连续监测技术规范（试行）》（HJ/T75-2007）、《固定污染源烟气排放连续监测系统技术要求及检测方法（试行）》（HJ/T76-2007）

（七）《污染源在线自动监控（监测）系统数据传输标准》（HJ/T212-2005）、《环境污染源自动监控信息传输、交换技术规范（试行）》（HJ/T352-2007）

（八）《国控重点污染源自动监控能力建设项目污染源自动监控现场端建设规范（暂行）》（环发〔2008〕25号）

二、监督考核内容

（一）比对监测

1、废水污染物浓度及流量比对

2、废气污染物浓度、氧量、流量和烟温比对

（二）现场核查

1、制度执行情况

（1）设备操作、使用和维护保养记录

（2）运行、巡检记录

（3）定期校准、校验记录

（4）标准物质和易耗品的定期更换记录

（5）设备故障状况及处理记录

2、设备运行情况

（1）仪器参数设置

（2）设备运转率、数据传输率

（3）缺失、异常数据的标记和处理

（4）污染物的排放浓度、流量、排放总量的小时数据及统计报表（日报、月报、季报）

三、监督考核方式

通过比对监测和现场核查对国控企业污染源自动监测设备日常运行进行监督考核，填写监督考核表。

四、监督考核判定结果

（一）相关制度执行情况以及各类报表等不完善的，要求限期整改；

（二）比对监测结果不满足相关技术规范的，判定为监督考核不合格；

（三）擅自更改自动监测设备参数设定的，判定为监督考核不合格。

污染数据库 篇6

关键词：污染源；监测系统；监测数据；数据传输

一、数据传输有效性不高的具体原因

经过一段时间的运营，污染源在线监测系统可以有效的提升管理污染源排放的能力，对污染源监控中心进行监控与监督提供必要的支撑，同时也可以为相关领导阶层进行环境管理决策提供帮助。但应用污染源在线监测系统，也表明我国一些企业额污染源排放情况还尚未符合国家的排放标准，同时监控数据传输的有效性与国家百分之七十五的考核标准不相符合。

1、传输效率不高的具体原因

所谓传输效率就是实收数据和应收数据两者的比值。所谓应收数据就是依照考核标准所要求的全部检测项目及监测点的数据和，应收数据的数量是比较固定的。所谓实收数据指的就是实际平台收到的数据和，其相关因素包括数据传输的稳定程度、数据监测标准、数据种类以及監测点的数量。

通常情况下，数据传输效率不高的原因包括如下几个方面：第一，没有严格按照国家标准监测相关指标。其考核监测的主要指标包括氨氮、氮氧化物、二氧化硫以及化学需氧量四大类。我国很多企业尚未严格按照国家标准监测监测如上指标。第二，没有严格按照国家标准监测主要监测点。我国一些企业污染源排放口的设施设备落后、存在诸多问题，必要要对其进行改进。部分企业没有按照国家标准对数据采集传输设备及在线监测设备进行安装管理。第三，没有严格按照国家在线监测标准开展污染源排放监测工作。通常情况下，国家考核污染数据传输效率的要求为对小时数据及日数据进行考核，国家考核废气的具体要求为对排放量、流量、折算浓度以及实测浓度进行考核。而我国一些企业在考核的时候会存在指标检测数据丢失的问题。第四，数据传输稳定性不高。通常情况下，是在现场部署安置各个数据传输设备，同时传输数据应用无线传输及有线传输。传输信号的稳定程度不高、传输设备无法进行断点续传，远程控制无法开展等就会导致监测数据丢失，传输效率不高。

2、有效率不高的具体原因

所谓有效率指的就是实收有效数据组合应收有效数据组之间的比值。所谓应收有效数据组指的就是全部监测项目及监测点的排放量、流量及实测浓度所构成的数据和。应收数据组的数量是相对固定的。而实收有效数据组指的就是实际情况下，中心平台受到的有效数据组的和。

导致有效率不高的具体原因有如下几个方面：第一，没有修正系统异常数据。如果没有及时修正由于进行比对监测或设备故障而导致的异常数据，这些异常数据将会变成无效数据，进而也就无法参加有效率的计算与分析。第二，实收数据不完善，存在缺失。如果数据传输中没有实际的折算浓度及流量数据，就会致使实收数据组数据不完善，实收数据组进而就会变成无效数据组，最终就无法参加有效率计算。第三，没有及时补遗缺失数据。如果设备发生故障或装置已经提产就会导致数据出现缺失，在这种情况下，若没有及时对缺失数据进行补遗，就会致使缺失数据转化为无效数据，最终无法参加有效率计算工作。通过对自动监控数据传输有效率的分析与研究可知，数据传输有效率不高的主要原因是网络条件及设备配置等导致的，数据有效率不高的原因是人工对数据补遗、数据审核的干预所导致的。

二、有效提升数据传输有效率的具体措施

通过对污染源自动数据传输有效率不高原因的分析探讨，本文对如上原因提出了提升数据传输有效率的具体措施。首先，按照国家相关要求，对污染源排放口进行在线监测。结合国家相关的标准及规范，将数采仪及在线监测设备安置在考核范围内的污染源排放口，限时间整改尚不拥有安装资格的排放口。如果排放口不能在短时间内进行整改，应将其暂时关闭，以确保可以将在线监测系统覆盖所有考核范围中的排放口。其次，结合我国212协议采集和传输在线监控数据进行监控。具体内容如下，各个监测点要依照相关标准对污染源排放的日数据、小时数据、分钟数据及实时数据加以采集和传输。同时在进行废气监控的时候，要实时采集及传输折算浓度、排放量、二氧化硫、流量和实测浓度等。在进行废水监控的过程中，要实时采集及传输废水排放量、流量、氨氮浓度及化学需氧量。结合企业相关需求，也可以传输包括氧含量、烟尘在内的相关数据。再次，加强设备运行的维修管理工作。企业要定期或不定期的对设备进行维修管理，确保监测设备的稳定安全运行。但我们知道，我国各个地方都分布有监测点，一些企业位于偏僻山区，交通状况不佳，难以进行维修保护。因此，开展远程维护是相关关键的。再次，企业要管理监测数据的有效性。结合国家相关管理标准，由于装置停产或设备故障所导致的数据丢失或数据异常，要及时进行补遗。企业要结合国家的标准，加强对异常情况的审批、申报工作，对无效数据进行管理与干预，有效的确保传输数据的有效性。最后，相关监督部门要定期核查现场情况，制定合理的制度，提高企业对污染源在线监控的重视程度。通过实时监督企业自动监控数据，对现场设备进行审查，确保数据传输的有效性与稳定性，确保设备的稳定与安全运行，确保数据传输有效率符合国家标准。

结束语

本文重点分析了确保污染源在线监测系统数据有效性的具体措施，以供参考。

参考文献：

[1]许煌伟.面向冲突治理的晋江市环境自动监测监控系统有效性研究[D].华侨大学，2014.

[2]李雪莹.哈尔滨市地表水环境污染在线监测系统的构建研究[D].东北林业大学，2014.

[3]江雪娟.城市环境在线监控系统的设计与实现[D].吉林大学，2014.

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改革开放以来, 中国的经济持续快速增长, 同时中国的外商直接投资也与日俱增。中国自20世纪70年代末期开始吸引FDI, 无论国际经济环境如何变化, 全球FDI总量怎样波动, 中国吸引的FDI额仍稳步增长。1993—2001年, 中国连续九年仅次于美国, 成为世界第二大引资国, 在2002年更是首次超过美国成为世界第一大引资国。2006年全年全国批准设立外商投资企业41 485个, 实际使用外资金额694.68亿美元。可以说, 这些年来中国在吸引外商直接投资方面取得了重大的成果。但是, 在大量引进外商直接投资的同时也引起了环境污染问题。特别是一些重化工业的投资和生产, 对中国的环境造成了一定的破坏。

国内外许多学者对这个问题进行了研究。目前, 关于国际贸易、FDI对环境的影响主要有两种观点。Birdsall-Wheeler (1993) 、Frankel (2003) 等学者认为随着技术的发展, 发展中国家能够采用发达国家处于同一发展阶段时尚不存在的新技术, 促使他们实现清洁或绿色生产, 从而进一步促进全球环境质量和区域可持续发展能力的提高。而且Stafford (1985) 、Jaffe (1995) 等学者认为, 环境管制并不是影响外商投资和企业区位选择的决定性因素, 同时环境保护的要求迫使企业技术革新, 提高企业竞争力, 有利于环境的改善。这样, 发展中国家将比发达国家更早地达到EKC曲线的顶点。另一种观点与前者相反, 世界银行2000年的报告认为, 国际贸易、FDI有效地促进了经济的增长, 从而导致更多的工业污染与生态恶化。Daly (1993) 考察了自由贸易对环境污染物排放量的影响, 发现国际贸易加剧了环境污染。Copeland-Tayloy (1994) 、Chichilnisky (1994) 、Wheeler (1995) 等学者认为, 国际竞争的压力引起或加剧环境领域的政策失灵, 欠发达地区为了保持竞争优势, 将竞相降低环境标准, 引致发达地区将污染型产业或者企业向环境标准较低的欠发达地区转移, 使之成为“环境避难所”。因此, 国际贸易、FDI使得环境污染在世界范围内重新分配, 欠发达地区将更难跨过EKC曲线的顶点, 而发达地区由于污染产业规模缩小, 某些环境指标的EKC曲线转折点提前出现。

国内学者杨海生、贾佳 (2005) 等用随机效应模型和固定效应模型探讨了全球化是否会影响中国EKC的形状和关联度, 并测量了开放度对EKC的影响, 结论表明国际贸易的增加并没有对中国EKC产生显著的影响。此外, 国际贸易为环境保护提供经济基础技术和引进环境友好技术, 一定程度上促进了中国环境保护事业的发展。FDI与污染物排放之间存在着显著的正相关关系, FDI对环境有负效应, 增加了中国越过EKC曲线的难度。本文利用中国31个省、市、自治区1997—2006年的数据对水污染与外商直接投资之间的关系进行了实证研究。采用了面板数据单位根和面板数据检验, 对两者关系考察更加全面和准确。

一、数据来源与模型设定

本文选取了1997—2006年全国31个省、市、自治区的工业废水排放量、GDP以及外商投资总额, GDP和人均工业废水排放量的数据都用各地人口取了平均值可分别获得所考察的人均变量, 分别为人均GDP (元/人) 、人均工业废水排放量 (kg/人) 和FDI数额 (亿元) 。数据由历年《中国统计年鉴》与《中国环境统计年鉴》整理、计算而得。根据国内外相关文献[1], 本文采取如下回归模型进行分析:

其中, (ww/pop) it代表第i个省在第t年的人均工业废水排放量, GDP/POP代表第i个省在第t年的人均GDP, FDI表示各省外商直接投资额。

二、面板数据模型估计结果

本文首先对样本中的全部31个地区1997—2006年十年的面板数据进行分析。对于面板数据的分析, 最常用的有三种方法, 分别是随机效应 (random effect) 模型、固定效应 (fixed effect) 模型和混合数据普通最小二乘法 (pooled OLS) 。其中, 随机影响模型和固定影响模型都考虑到了不同地区之间的差异, 它们的差别在于随机影响模型假定这种地区之间的差异服从某一随机分布, 以用一个随机变量来表示, 而固定影响模型则假定这种差异是固定不变的, 可以用一系列的常数来表示。混合数据普通最小二乘法与前两者都不同, 这种方法假定所有的地区都是同质的。完全不考虑地区之间的差异。通过Hausman检验我们可以知道, 使用固定效应模型比使用随机效用模型更好。利用固定模型估计的回归模型结果为:

调整的R2:0.928978F统计量:119.8762

从回归的结果可以看出, FDI与人均工业废水呈正向关系, 而且系数是显著的。方程表明, FDI每增加1%将导致人均废水增加大约0.066257%。FDI的增加确实导致了中国水污染的加剧, 这主要是一些高污染的行业的外国直接投资增加所导致的。

三、面板数据检验

(一) 面板单位根检验

根据前面介绍的方法, 我们对面板数据RJFS (人均废水) 和FDI进行检验。目的是检验人均废水与FDI两者是否有长期稳定的关系。表1给出了检验的结果。从表1中我们可以看出在1%的显著性水平下RJFS和FDI是不平稳的, 而它们的一阶差分都是平稳的, 这样我们可以进一步进行协整检验。所以, 可以看出RJFS和FDI存在单位根。

(二) 面板协整检验

通过面板数据单位根检验, 可得出面板数据存在单位根, 现在我们检验面板数据是否存在协整关系。为了得到稳健的结论, 本文采用佩德罗里 (Pedroni) 提出的七个检验统计量和卡奥 (Kao) 提出的ADF统计量判断人均工业废水 (RJFS) 与FDI之间是否存在协整关系。表2中, 我们给出了包含和不包含趋势项的计量分析结果。无论是依据佩德罗里提出的检验方法, 还是卡奥提出的检验方法, 所有的包含趋势项统计量在5%的显著性水平下都是显著的, 这表明人均工业废水 (RJFS) 与FDI之间存在长期稳定的关系。FDI的流入确实导致了中国水污染的加剧。

注:△表示一阶差分, ***表示在1%的显著性水平下拒绝有单位根的原假设。

注:**表示在5%的显著性水平下拒绝没有协整的原假设;***表示在1%的显著性水平下拒绝没有协整的原假设。

结论与建议

从以上的分析可以知道, 通过利用面板单位根和面板协整方法检验人均工业废水排放量与FDI之间的关系, 结果表明, 人均工业废水排放量与FDI之间皆存在长期协整关系。研究再次证实了Wheeler (1995) 等学者的观点:认为国际竞争的压力引起或加剧环境领域的政策失灵, 欠发达地区为了保持竞争优势, 将竞相降低环境标准, 引致发达地区将污染型产业或者企业向环境标准较低的欠发达地区转移, 使之成为“环境避难所”。

因此, 根据实证分析的结果, 我们认为, 要处理好中国FDI与环境的关系必须要慎重, 在兼顾发展经济的同时协调好环境与外商直接投资的关系, 特别是要在以下两个方面进行改进:

1. 优化外商直接投资的产业分布结构。

FDI主要分布在第二产业, 其相当部分项目均为污染密集产业。FDI的产业分布结构极不合理, 在很大的程度上增加了外商投资企业污染环境的机会。所以, 我们要积极引导外商投资结构的变化与中国产业结构调整的要求相一致, 至少是改变外商投资产业结构的不合理倾斜。

2. 发挥各地区的比较优势, 合理布局和开发, 大力加强环境的保护和监控。

中国FDI主要集中在东部地区, 给这些地区的环境造成了很大的压力。而广大的中、西部地区FDI的流入却相对较少。同时, 中国有些地区环保意识淡薄, 环保投入较低, 往往是牺牲环境来换取外商直接投资。这样的行为应该坚决制止和反对。

摘要：这些年来, 中国在吸引外商直接投资方面取得了重大的成果。但是, 在大量引进外商直接投资的同时也引起了环境污染问题。特别是一些重化工业的投资和生产, 对中国的环境造成了一定的破坏。利用面板数据单位根检验和面板数据协整检验对外商直接投资与中国的水污染之间的关系进行了实证分析, 结果表明两者存在长期稳定的关系, 并对如何优化中国的外商直接投资提出了几点建议。

关键词：外商直接投资,水污染:面板数据

参考文献

[1]吴玉萍, 董锁成, 宋键峰.北京市经济增长与环境污染水平计量模型研究[J].地理研究, 2002, (2) :239-246.

[2]沈满洪, 许云华.一种新型的环境库兹涅茨曲线——浙江省工业化进程中经济增长与环境变迁的关系研究[J].浙江社会科学, 2000, (7) :54-56.

[3]赵细康, 李建民, 王金营, 等.环境库兹涅茨曲线假说及其在中国的检验[J].南开经济研究, 2005, (3) :48-54.

[4]夏友富.外商投资中国污染密集产业现状、后果及其对策研究[J].管理世界, 1999, (3) :109-123.

污染数据库 篇8

随着各地方污染源自动监控设备的运行, 污染源自动监测作为环境管理的重要手段, 在减排监测体系中发挥着越来越大的作用。特别是随着减排工作不断深入, 对污染源自动监测数据的质量提出了更高的要求。然而, 在实际运行过程中, 大量的连续数据中很容易产生数据异常的现象, 严重影响了自动监测数据的整体质量。建立一套科学、可靠的自动监测数据诊断分析与处理方法, 可有效提升在线监控监管能力水平和工作效率, 为自动监控数据的进一步应用提供有力技术支持。

1 异常数据表现形式

污染源自动监测数据是与污染源及净化设施运行状态等企业生产实际状况息息相关的, 其数据是否异常的判定依据主要在于其是否符合当时企业生产实际情况, 当自动监测数据不能正确体现污染源运行状态时, 即为异常数据。

零值:某项监测数据中出现零值时, 可能存在以下情况: (1) 设备停炉, 此时其他参数亦应表现出停炉的特征; (2) 设备故障, 此时其他参数表现出锅炉正常运行的特征;

缺失数据:即在一组连续监测数据后出现无数据显示, 监测数值时断时续, 时有时无, 当出现此类问题时, 意味着数据采集与传输系统出现了故障, 例如数采仪断电、手机卡欠费等。

极值 (极大值、极小值) :当一组连续数据中偶然出现一个极大值时, 通常是由于当时自动监测数据通入高浓度标气, 进行自校正的结果。当一组连续数据中偶然出现一个极小值时, 可能是由于当时对设备, 尤其是采样设备进行清洁维护造成的。当一组连续数据中连续出现极值时, 可能是设备故障造成的, 也可能是生产负荷、净化装置运行发生变化造成的。

恒定值、负值:所谓恒定值是指某项数值一段时间内恒定不变 (不包括零值) , 负值是指监测结果为负, 当出现此类问题时, 仪器设备出现故障的可能性更大。

明显违背污染源排放规律的监测数据:此类数据的特点是单纯从每组数据来看, 均无明显异常, 但其显示的污染源运行状态与实际状态明显不符。要发现这类异常数据, 必须把各项参数监测结果统一汇总分析, 方能进行判定。出现这种情况的原因, 大多是污染源自动监测设备出现了异常。

2 污染源自动监测异常数据诊断方法的建立

首先依据历史监测数据, 结合污染源排放规律和特征, 建立污染源自动监测异常数据经验判别法, 筛选出极端可疑的数据;针对极端可疑数据, 与企业进行沟通, 了解相应时间段内企业生产情况、净化设施运行情况, 并对极端异常数据进行核定。对初步筛选后的数据进行统计学判定, 进一步筛选不易发现的异常数据;针对再次筛选出的可疑数据, 依照现场情况再次进行核定, 对于符合污染源排放规律的数据, 确认为正常数据, 对不符合污染源排放规律的数据, 确认为异常数据, 对异常数据进行修正。

2.1 建立异常数据经验判断法

参照污染源自动监测异常数据表现形式, 建立经验判定法。首先筛选出零值、负值、恒定值, 并记录出现这类数据的时间, 以备与企业进行核查, 其次根据该企业该污染源净化设施工艺, 结合历史监测数据, 确定出可接受的监测数据的上下限, 以此为依据确定监测数据中是否存在极值。

建立经验判断法的目的在于初步剔除那些极端可疑的监测数据。此类数据较易发现, 如零值、恒定值等, 另外通过对污染物浓度、流速、烟温、氧含量参数的逻辑性判定, 也可以将一部分违背污染源排放规律的数据识别出来, 不需进行统计学判定;其次, 防止这些极端可疑的数据参与到下一步统计学判定, 成为粗大误差, 影响异常数据的判定结果。另外, 通过对极端可疑数据现场情况的核定, 可在一定程度上了解污染源当前运行状况, 有助于进行下一步的统计学判定。

2.2 现场情况的核定

由于目前传输到污染源自动监控平台的参数仅为六项 (颗粒物、二氧化硫、氮氧化物浓度、烟温、流速、氧含量) , 难以凭此对污染源自动监控数据的准确与否进行判断, 因此与排污企业进行现场情况的核定是必不可少的一道工序。核定的内容包括: (1) 出现极端可疑数据的时间段内, 企业生产状况、净化设施运行状况是否正常, 是否有较大变化等; (2) 其余时间段内, 企业生产状况、净化设施运行状况是否正常, 是否有较大变化等。通过对第一项内容的了解, 可以对藉由经验判定法筛选出的数据进行合理性判定。例如:经验判定法发现三项污染物浓度监测结果极低, 流速监测结果为零, 排烟温度、氧含量监测结果接近于外界环境状况, 通过与企业沟通, 了解到该时间段内企业锅炉停运, 藉此可判定为污染源自动监测数据符合当前污染源排放状况, 可确定为正常数据加以保留。通过对第二项内容的了解, 可作为统计学二次判定的依据, 如果相应时间段内企业运行正常, 净化设施运转良好, 则通过二次判定得出的可疑数据, 可直接判定为异常数据, 进行异常数据处理。

2.3 统计学二次判定

用统计学原理进行异常数据检验方法很多。由于各种检验方法的严格程度与校验功效不同, 在有些情况下, 用不同的检验方法得到的检验结论是不同的, 在这种情况下, 如何确定检验结论, 在不同的文献中有不同的看法。有文献曾比较了各种检验方法检验离群值的效果, 证明格鲁布斯法和t检验法检验功效更高。在此基础上, 笔者曾通过电厂实际监测数据对格鲁布斯法和t检验法进行过检验, 检验结果表明t检验法相对于格鲁布斯法具有更高的检验精度和灵敏度, 但同时当数据波动情况较大时, t检验法显得过于严格。而在实际生产过程中, 锅炉的运行状态是与企业的生产状况息息相关的, 一旦企业的生产工况发生变化, 锅炉的运行状态也会随之发生变化, 相应的污染源自动监控数据也会发生变化, 这种变化在某种情况下可能是比较频繁的, 因此这就要求我们所选用的统计学方法也是适应这种频繁的变化。而格鲁布斯法更适用于对污染源监测结果的判定。

计算方法:将分析数据由小至大按顺序排列:X1, X2, X3, …, Xn-1, Xn, 其中可疑值为X1或Xn。先计算出该组数据的平均值和标准偏差s, 再计算统计量

根据事先确定的置信度和测定次数查表, 如果G大于所查数值, 则相对于G的X1或Xn为异常值。

这里需要指出的是, 通过格鲁布斯法计算出的异常值不能直接舍去, 应根据现场情况核定的结果综合判断。

3 污染源自动监测异常数据的处理

参照污染源自动监测异常数据表现形式, 结合对现场情况的核定, 对筛选出的异常数据进行分类处理, 原则上符合现场情况的数据按照正常值予以确认保留, 不符合现场情况的数据, 利用人工监测补遗或历史数据进行补遗。

当固定污染源处于启、停运、维修以及闷炉等状态时, 符合现场情况的数据可作为正常值予以保留。

当污染源自动监测设备处于维护保养、校准、校验等时间段时, 所监测的数据为不符合现场情况的数据, 需进行数据处理。处理方式: (1) 当异常数据时段小于24小时, 前一次校准后第一个小时的数据和本次校准第一个小时的有效小时均值的算术平均值进行补遗。 (2) 当异常数据时段大于24小时, 选取前一次校准前720有效小时均值的排放量最大值对三项污染物的排放量进行替换, 选取上述时段的算术平均值, 对氧含量和其他参数进行替换。

当污染物自动监测数据缺失时, 需要对数据进行补遗。处理方式: (1) 当缺失的数据在24小时以内, 缺失数据按该参数缺失前1小时的有效小时均值和恢复后1小时的有效小时均值的算术平均值进行补遗。 (2) 当缺失数据超过24小时, 对于三项污染物, 选择缺失前720有效小时均值中最大小时排放量进行补遗, 其浓度值不需补遗。对于氧含量和其他参数, 缺失数据按该参数缺失前720有效小时均值的算术平均值进行补遗。 (3) 当缺失数据超过96小时时, 需要启动人工监测, 用人工监测的数据进行补遗。

当污染源自动监测设备处于故障期间、维修期间时, 所监测的数据为不符合现场情况的数据, 需进行数据处理。处理方式参照污染源自动监测设备处于维护保养、校准、校验等时间段时的处理办法。

当污染源数据未通过统计学二次判定时, 按该参数判定为异常值之前的24小时有效数据的算术平均值进行替换。

4 结论

这种污染源自动监测异常数据判定及处理方式具有一定的可操作性, 在天津市污染源自动监控数据审核过程中已得到一定程度的应用, 有效的提高了污染源自动监控能力, 改变了以往缺少数据逻辑分析技术, 只能在极端异常时通过人工发现的异常值判定状况。但由于当前污染源监控平台所接受到的数据类型偏少 (仅为六项参数的测定结果) , 且具有一定的局限性 (仅为净化设施末端的数据) , 难以对污染源实际状况进行判断, 使得污染源自动监测设备的监控功能受到了一定的约束。同时由于需要与现场情况进行反复确认, 在实际工作中仍比较繁琐。如果在监控平台中能引入污染源及净化设施运行参数, 可以更好的发挥自动监控的作用, 为污染源自动监测数据在执法、排污收费等环境管理工作方面的应用提供了技术保障, 同时也提高了污染源自动监测数据管理人员的工作效率和准确性。

摘要：简述了异常数据在污染源自动监测工作中常见的表现形式, 结合实际工作经验建立了一套先初步判定、再核实现场情况, 然后进行统计判定的异常数据诊断方法, 并提出了异常数据的处理原则。

关键词：污染源,自动监控,异常数据

参考文献

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[3]王行广.用统计学研究环境及污染源评价中的取样和判断问题.环境工程, 1991年01期

[4]赵辉, 邵素华, 谢东坡.分析数据中离群值的处理方法.周口师范学院学报, 2004年9月

污染数据库 篇9

农业面源污染指在农业生产活动中,农田中的泥沙、化肥、农药以及畜禽粪便等物质在降水或灌溉的过程中,通过地表径流、地下渗漏与农田排水等过程进入水体而造成的环境污染。污染源普查数据是重要的基础环境数据,对普查数据进行全面深入的研究,可以最大限度地发挥普查数据的价值和社会效益[1]。第一次全国污染源普查暨北京市大兴区农业面源污染普查工作已顺利完成,如何对普查数据进行有效的挖掘与分析对于加强环境监督管理,制定社会经济、环境保护政策和规划具有重要意义。通过分析北京市大兴区农业污染源的基本现状及存在的问题,并有针对性地提出一些建议,有助于为科学地制定环境保护政策和规划、切实改善环境质量提供决策和依据。我国的第一污染产业是农业,农业面源污染约占总污染量的50%,成为我国农村生态环境恶化的主要原因。为了对农业面源污染进行有效的控制,推动农村经济社会又好又快地发展,有必要对普查数据进行分析和研究[2,3,4,5]。

1 研究区概况

大兴区是北京市南郊平原区,总面积103 632hm2,辖14个镇、526个行政村,总人口57.6万人,其中农业人口32.2万人,农户10.7万户。全区现有市级民俗村9个,市级民俗户548户,市级观光园6个。2007年,全区都市型现代农业进一步发展,农民收入稳步提高,全区农业总产值实现42.2亿元,同比增长16.3%,农民人均纯收入实现9 040元,同比增长11.7%。根据普查原则和清查结果,第1次全国污染源普查工作中,北京市大兴区农业污染源普查范围为辖区的14个乡镇,普查对象共计2 483个,其中种植业普查对象687个,畜禽养殖业普查对象1 682个,水产养殖业普查对象114个。

2 大兴区农业污染源数据分析

2.1 种植业面源污染

种植业面源污染主要是由化肥和农药产生的污染。化肥与农药的使用大大提高了土地生产力,但在施用过程中除了被农作物吸收外,一部分漂浮在空气中,通过降水回到陆地,大部分残留在地面,随着降水和灌溉水在地表流失,或随下渗水进入含水层,成为巨大的污染暗流[6,7,8]。

大兴区的土壤类型以潮土为主,有机质、氮素及速效磷较低,所施肥料中氮肥和磷肥的比重较大。氮肥流失占总使用量的7.32%,磷肥流失占总使用量的0.5%。结合各个乡镇的耕地面积、化肥施用量和流失量,计算出化肥施用强度和流失强度,见表1所示。

由表1可知,种植业中施肥强度较大的有北臧村镇、旧宫地区办事处、安定镇、黄村地区、长子营镇和榆垡镇等。国际公认的化肥平均用量的安全上限为225kg/hm2,但从表1可以看出,大兴区的大部分乡镇的化肥施用强度严重超标。北京市的化肥当季利用率仅20%左右。一些地区由于过量施用化肥造成土壤肥力下降,农民为维持农田的生产能力,单纯依赖于增施化肥这一途径,短期内提高了土壤肥力,但化肥的长期过量施用造成了土壤中重金属和有毒物质含量增加,土壤养分失调,土质酸化,对环境来说得不偿失[9]。

kg/hm2

从表1数据可以看出,礼贤镇、榆垡镇和青云店镇的种植面积较大。结合表2发现,这3个镇的农药施用量较小。通过调查得知,这3个乡镇在大兴区率先发展绿色蔬菜生产基地、生态农业基地和高科技特色农业,种植业科技含量高,植被长势好。同时,这些地区的植被本身具有较高的抗逆性,对药物吸收较好。庞各庄镇、魏善庄镇、北臧村镇和安定镇的农药施用强度较大,不仅农田多,农药绝对施用量也非常大,这与该地区种植作物的强抗药性有关。化学农药的一个副作用是增强有害生物的抗药性,即抗药性形成→增加农药施用强度→抗药性增强→加大农药施用强度,这一过程不仅破坏了农业环境的生态平衡,更加重了环境的负担。由表2数据看出,大兴区的农药流失强度较小。大兴区农药流失统计中,乙草胺的流失量最大,作为一种除草剂,乙草胺的毒性较强,超过一定量会危及人畜的健康,因此应尽可能少施或选用毒性较小的农药代替。

2.2 畜禽养殖业面源污染

近年来,农业化学化的趋势愈加明显,畜禽粪便成了环境污染的污染源。一些畜牧场的粪便处理不当,或长期堆放,或进入化粪池,或随水冲洗直接外排。清洗与消毒产生的污水量大大超过畜禽粪便的排放量,污水中大量的有机质中含有病原微生物和寄生虫卵等,对地下水环境构成了严重威胁[10]。研究中,采用国家环保总局提出的将各种畜禽粪便的总和累加后除以当地的耕地面积求出畜禽粪便负荷当量的计算方法[11]。表3中的数据是根据该方法算出的各乡镇的畜禽粪便负荷当量。

为了全面客观地反映各地区的畜禽粪便对环境造成的压力及潜在的影响,在畜禽粪便负荷的基础上引入警报与分级指标。在合理施肥的情况下,当土地负荷警报值r<0.4时,说明该地区畜禽粪便可完全为土壤环境所承受,对环境不产生威胁。随着警报值r的增大,级数愈来愈高,畜禽粪便将逐渐超过农田的承受程度,对环境构成的威胁愈来愈大。畜禽粪便负荷警报分级见表4所示[12,13]。

畜禽粪便负荷警报值采用公式r=m/n来计算。其中,r表示畜禽粪便负荷警报值,无量纲,与土地承受能力成反比;m表示畜禽粪便负荷当量,单位为kg/hm2;n表示单位面积有机肥最大适宜施用量,单位为kg/hm2。经测算得出,假设大兴区各乡镇主要农作物按照目前的产量和复种指数在不施用化肥的情况下,农田中所需的有机肥最大适宜理论值n=7×103kg/hm2,依据上面公式得出大兴区14个乡镇畜禽粪便负荷警报值,如表5所示。

由表5数据看出,西红门地区的畜禽粪便污染程度最大。经调查,该地区建有一个规模养殖场,占地面积2.33hm2。由于该养殖场饲养2 100头奶牛,饲养规模相对于土地承载能力过大,因此警报级别最高,对当地生态环境产生严重的负面影响。

2.3 水产养殖业面源污染

污染物的排放为藻类的生长提供了温床,致使水体富营养化。受地理因素的影响,大兴区分布的水产养殖户较少,养殖面积从大到小为(前5)长子营镇>青云店镇>瀛海镇>西红门地区>庞各庄镇,养殖模式均采用池塘养殖。除庞各庄镇和魏善庄镇将部分污水排入农田外,各乡镇的排水去向均排入外部环境。

各乡镇畜禽养殖业中,产生粪便量最多的乡镇是长子营镇,其次是青云店镇、采育镇、安定镇、瀛海镇和西红门地区。粪便为水产养殖中肥料的投入提供了来源,因此这些乡镇投入肥料时以粪肥为主,所施粪肥从高到低的乡镇(前5)为瀛海镇>长子营镇>青云店镇>安定镇>旧宫镇。可见,肥料投入量与当地畜禽养殖中粪便的产生量存在一定的关系。饲料、药物和肥料的施用量与COD、氮、磷、铜等污染物的排放量成正比,并且产生和排放的污染物数量大致相等,这无疑给环境增加了沉重的负担。排放的污染物中COD含量最大,长子营镇的污染程度最高。

3 问题分析及防治建议

3.1 问题分析

通过以上数据,从肥料和农药的施用、排放以及污染物的负荷来看,对大兴区农业面源污染问题总结如下:

1)大兴区北部乡镇由于农用地少,耕地氮含量基本处于中等水平,故化肥施用量较小;中南部是农业大镇,复种指数高,且中部和南部地区耕地土壤全氮含量较低,故使用的肥料较多,但农作物吸收有限,故流失量较大。

2)大兴区的一部分乡镇在发展绿色生态农业卓有成效的同时,降低了对化学农药的依赖性;另一部分地区在种植业生产中对农药的依赖过高,施用量已远远超过需求量,为土壤环境、大气环境和水环境造成了严重的污染。

3)大兴区畜禽养殖场和养殖专业户的数量庞大,大部分地区对畜禽粪便处理不当,畜禽粪便警报等级大部分处于第4级,整体上畜禽养殖业中畜禽粪便污染程度较重。

4)由于地理因素的限制,该区发展水产养殖业的规模小,数量少,普查对象中多为小规模养殖户,还有很多是垂钓园或观光园。垂钓园本身以垂钓为主,所以在饲料、肥料和药物使用量上都比较少,但从污染物的产生和排放数量大致相当来看,水产养殖经营过程中对污染物的处理并不合理。

3.2 防治建议

3.2.1 化肥施用方面

1)增加有机肥的投入。大兴区的大部分耕地土壤有机质含量很低,需要大量有机肥的投入,可以适当考虑将畜禽养殖业产生的畜禽粪便综合有效地利用起来,为种植业和水产养殖业提供肥料。有机肥能够增加土壤有机质和土壤微生物,改善土壤结构,增加土壤胶体对重金属等有毒物质的吸附能力。

2)针对不同的种植模式和土壤类型因土施肥,有利于土壤养分的平衡供应。有机和无机肥料的配合施用可以提高肥料的利用率,减少浪费,减轻污染。

3)政府干预遏制畸形的化学农业模式,调整施肥结构。我国农业生产中,氮肥的施用量远远高于需求量,是严重的“供大于求”。各乡镇政府应减少氮肥行业的补贴,严格限制化肥的施用量。对发展绿色生态农业的农户实行褒奖,对化肥施用过量的单位实行严厉处罚[14]。

3.2.2 农药施用方面

1)加强技术培训,科学合理施用农药。农药的流失与施药方式有关,针对不同的作物品种采取不同的施药方式可以减少流失。

2)淘汰高毒农药,发展绿色农药。

3)施药前必须充分考虑天气因素和农田的排灌水,以减轻由于农田径流导致的水体污染的程度。

4)建立健全农药管理的法律法规体系。法国于1905年最早制定了农药管理法,美国于1910年制定农药管理法。中国的农药登记工作开始于1982年,但至今未制定农药管理法,技术规范和技术性程序规定不属于法律范畴,在实施过程中权威性不强,不能对违章现象进行有效遏制和处理。

3.2.3 畜禽养殖业的产排污方面

1)鼓励采用生产沼气或有机肥料等形式,提高畜禽养殖粪便的资源化利用与污染物达标排放水平。目前,农村微生物利用最为广泛、最卓有成效的是沼气,以沼液代替农药,沼渣代替化肥,已经成为广大农村发展安全优质农产品的重要条件。

2)积极推广治污新技术,采取粪尿干湿分离、粪便生物处理及利用粪尿生产沼气,合理使用饲料添加剂等技术。

3)规范各类药物添加剂和消毒剂的使用,反对滥用兽药和添加剂,有效控制微量元素添加剂的使用量,严格禁止使用对人体有害的兽药和添加剂,提倡使用益生素、酶制剂或天然中草药等。使用高效低毒广谱的消毒药,禁用易对环境造成污染的消毒药物,禁止向水中排放畜禽废渣,运输畜禽废渣必须采取防渗漏、防流失、防遗撒和其他防止环境污染的措施。

3.2.4 水产养殖业方面

1)对养殖户进行生态养殖技术培训,加强养殖户的环保意识,积极引进新技术,使其在养殖活动中自觉少用或不用污染性强的化学品,用绿色生态渔药取代现有渔药。

2)改变投饲方式,可采用自动喷料机投喂以提高饲料利用率。

3)加强日常管理,投微生物饲料,对水生动物及其生活环境中正常的有益微生物菌种或菌株进行鉴别、筛选、选种、培养或干燥等,制成活菌制剂用于水产养殖生产[15,16]。

4 结论

根据大兴区种植业、畜禽养殖业和水产养殖业的区域布局,在综合考虑影响农业面源污染物产生和排放因素的基础上,确定分区、分类抽样检测农业源污染物的产生量和排放量。通过对污染普查对象和普查数据的分析计算,对大兴区的环境污染现状有了清晰的了解,为构建大兴区农业面源污染普查数据分析系统奠定了坚实的基础。文中畜禽养殖业的粪便负荷量计算及通过有机肥的最大适宜量参数得到的警报值,在一定程度上存在轻微误差,但总体反映出大兴区畜禽养殖业污染的实际情况,在今后的研究中将对警报值的提取进行深入的优化和探索。

污染数据库 篇10

改革开放以来, 随着经济全球化进程的进一步加快, 中国已连续多年成为吸引外资最多的发展中国家, FDI也被认为是中国经济增长背后的基础性驱动因素。在中国利用外商直接投资额迅速增加的同时, 中国的环境质量也在急剧恶化, 大部分进出口行业的工业废水排放量、废气排放量和固体废物产生量不断增加。FDI和环境污染之间究竟存在何种联系, FDI是否是导致我国环境状况恶化的主要原因等问题, 引起了众多学者的广泛关注。

在已有文献中, 存在大量关于经济增长与环境关系的研究。Grossman和Krueger (1995) 借助全球环境监测系统所采集到的城市大气质量数据, 通过构建四类环境污染指数, 在此基础上经验分析了环境质量与经济发展的关系, 被称之为“环境库兹涅茨曲线” (EKC) [1]。何禹霆、王岭 (2012) 利用省际面板数据分析城市化和外商直接投资对环境污染的影响, 结果表明城市化与工业废水排放量之间存在显著的正U型关系, 且拐点为62.05%[2]。谢申祥 (2012) 以2003—2009年我国省际面板数据, 分析了我国经济增长、FDI投资方式与二氧化硫排放之间的关系。研究表明, 经济增长的“环境库兹涅茨曲线”在我国的确存在, 同时FDI的“污染避难所”假说在样本期内不成立[3]。

也有学者研究否定了库兹涅茨曲线的存在。李达等 (2007) 研究了大气污染物与经济增长的关系, 认为它们不符合EKC关系[4]。易艳春、宋德勇 (2011) 研究经济发展与二氧化碳排放量的关系, 检验环境库兹涅茨曲线是否适用于中国。线性和倒U模型的系数没有通过显著性检验, 我国EKC模型是倒U型的假设被拒绝了[5]。

现有文献中关于外商直接投资对环境污染影响盛行的一个观点是“污染避难所”假说。其中一些学者的研究为“污染避难所”假说提供了有力的证据, 认为FDI恶化了区域环境质量 (Zarsky, 1999) [6]。Wang (2002) 认为由于FDI具有从高规制向低规制国家流动的利益驱动, 因此对于欠发达国家或地区而言, FDI的流入会恶化当地环境, 使之成为发达国家的“污染避难所”[7]。Wagner and Timmins (2004) 运用OECD和部分非OECD成员国1995—2002年的数据, 证实了“污染避难所”假说在大多数污染密集型行业成立[8]。苏振东、周玮庆 (2010) 采用动态面板数据模型, 实证分析了外商直接投资对我国环境的影响及其区域差异, 结果表明, 外商直接投资流入确实对我国环境具有明显的负面作用, “污染避难所”假说在我国成立[9]。

另一些学者的研究则认为FDI的进驻不但没有恶化东道国的环境质量, 反而有利于改善区域环境污染。Prakash和Potoski (2007) 认为从环境保护效率高国家流出的FDI更能提高东道国环境保护效率, 增强东道国环境管制标准[10]。方鸣等 (2010) 以中国大陆27个省市的面板数据为基础, 研究结果表明:“污染避难所”假说在中国的经验验证中可能并不成立, FDI的流入不仅带来了资金, 同样也带来了技术, FDI的技术效应对于中国环境产生了积极的影响[11]。包群、陈媛媛 (2012) 研究发现外资进入带来了更为先进的治污技术, 内资企业的治污技术学习效应都有利于抑制东道国污染排放[12]。

总体来看, 由于研究的对象、思路和方法的差异, 各国学者关于FDI对环境污染的影响研究没有得到一致的结论。关于经济增长、FDI与污染物排放之间的关系仍然值得作深入而细致的探讨。本文尝试采用较新的数据, 考虑环境管制水平因素, 进一步讨论我国经济增长、外商投资与环境污染之间的关系。

二、基本模型构建

(一) 研究假设

为了系统分析外资、环境污染及经济增长三者之间的关系, 建构了一个3SLS模型, 然后引入环境管制水平观察三者之间的关系。为此提出以下假设:

研究假设1:外商直接投资对东道国环境污染有显著影响。

1-1:工业总产值对东道国环境污染有显著影响。

1-2:环境管制保护对东道国环境有显著影响。

研究假设2:人均地区生产总值对其污染存在倒U情形有显著影响。

2-1:外商直接投资进入对东道国会带给更高的国内生产总值有显著影响。

2-2:工业总产值对东道国会带给更高的国内生产总值有显著影响。

2-3:污染源对东道国国内生产总值有显著影响。

2-4:人口密度对东道国国内生产总值有显著影响。

2-5:土地对东道国国内生产总值有显著的影响。

研究假设3:产业结构对东道国污染有显著影响。

研究假设4:工业总产值加重是否会对外商直接投资转移别的地方有显著的效果。

4-1:国内生产总值对外商直接投资会有显著的影响。

4-2:土地对外商直接投资有显著影响。

4-3:内资企业对外商直接投资排挤效果有显著影响。

研究假设5:环境管制水平介入对外商直接投资有显著抑制效果。

(二) 研究对象及数据源

本文采用2001—2010年中国大陆城市, 扣除资料不齐和缺陷的, 十年共969个城市作为研究对象。以两大污染源, 废气污染排放量以及废水污染排放量作为本研究的数据源。为了更深入分析, 本文将中国划分为二大地带, 即:东部、中西部, 另细分以东部、中西部为界线, 又分高低GDP四大类, 即东部高GDP、中部与西部高GDP、东部低GDP以及中部与西部低GDP。

东部地带包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南11个省市, 包括510个相关城市。中部地带包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8个省。西部地带包括重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、内蒙古12个省、市、自治区, 包括459相关城市。

国内生产总值、人均地区生产总值、外商直接投资、土地 (行政区域) 面积、人口密度、产业结构 (第二产业占GDP) 、内资企业数据来自中国城市年鉴 (2001—2010年) 。

工业废水排放量、工业废气排放量、工业总产值数据来自中国环境年鉴 (2001—2010年) 。

环境管制水平 (废气+废水为治理设施运行费用) 数据来自中国环境年鉴 (2006—2010年) 。

(三) 研究模型

本研究以STATA10软件进行实证分析。首先以叙述统计分析对样本研究变量做叙述性统计, 然后再进行共线性检定, 以避免自变量间产生高度线性重合, 最后再以3SLS验证研究假设。

本文从环境管制的角度, 建构一个同时包含经济增增长、环境污染以及外商直接投资的联立方程模型, 分别探讨2001—2010年及2006—2010年由环境管制下中国外商直接投资、经济增长与环境污染之间的相互作用关系, 其回归模型如下:

其中Yit代表污染排放量;FSit代表工业废水排放量;FQit代表工业废气排放量;FDIit代表外商直接投资;PDPit代表人均地区生产总值;GDPit代表国内生产总值;ENPVCit代表环境管制水平;INDOVit代表工业总产值;DOMENit代表内资企业;INDSTit代表产业结构 (第二产业GDP占GDP比例) ;POPit代表人口密度;LANDit代表土地 (行政区域) 面积;下标i代表第i个地区;下标t代表第t的年份。

三、实证分析

(一) 叙述统计分析

针对所搜集的样本数据, 进行叙述统计分析如下 (见表1、表2) :

(二) 共线性检定

共线性是两个以上的自变量间具有高度相关性。当共线性存在时, 会降低解释变量能力, 而影响回归模式的有效性。在进行回归分析前, 应先注意自变量间是否存在共线性。本研究以VIF值来检定是否存在共线性问题。由表3中可知, 各项自变数的VIF值均小于10及TOL都大于0.1, 表示本研究中的三阶段最小平方法模式无共线性的问题存在, 因此不会影响到回归模型中母数估计值的正确性及稳定性。

(三) 研究假设验证

见表4~11。

(四) 实证分析

本研究主要探讨五个假说:污染避难所假说、环境库兹涅茨曲线、环境竞次假说、污染转移效应, 环境管制保护等变量与污染、经济增长、外商直接投资间的关系。通过叙述统计、共线性假定与三阶段最小平方法回归分析等统计方法进行假说验证。研究结论汇总于表12。

本研究共有5个最主要假说, 10个附属假说。其中3个主要假说成立, 5个附属假说成立, 另2个主要假说和5个附属假说, 因探讨的方式不同亦有不同的看法。

1.环境污染三个方程式估计结果显示: (1) FDI在1%显著水平下, 对废水排放量及废气排放都有促进作用, 因此假说1外商直接投资进入会加剧东道国的环境污染, 验证了“污染避难所假说”成立 (如表4) 。

(2) 在不同的污染排放下, 人均地区生产总值对其污染存在倒U情形有显著影响, 假说2成立, 即存在环境库兹涅茨曲线 (如表4) 。

(3) 在产业结构1%显著水平下, 使得环境污染显得更严重 (如表4) , 为了加快经济结构的转变, 导致产业结构成为影响污染的主要原因之一。实证结果发现, 东部、中西部只要是较高的GDP, 产业结构都会恶化, 西部较低GDP区, 废水污染没有这类情况。不同的结果取决不同的地理环境, 因此“环境竞次理论”在中西部较低GDP区有发挥空间 (如表11) 。

(4) 较高的GDP区, 当工业总产值过高时, FDI是不会想来投资的 (见表8) 。

2.经济增长三个方程式估计结果显示: (1) “外商直接投资”在1%的显著水平下, 对中国的经济增长有很明显的促进作用 (如表4~11) 。

(2) “两种污染源”, 废水污染排放量以及废气污染排放量均在1%的显著水平下, 对中国经济增长影响显著, 所以不能一味追求经济利益而盲目牺牲环境利益。

(3) “人口”在1%的显著水平下, 对中国的GDP是会减少的可能 (表4) , 反而在1%东部较低GDP的人口, 会使GDP上升 (见表8) , 说明中国面临地区和城乡巨大差异。地区经济发展不均衡以及资源环境瓶颈将成为中国经济发展面临的重要矛盾。

注:***表p<0.01, **表p<0.05, *表p<0.1。

注:***表p<0.01, **表p<0.05, *表p<0.1。

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(4) “土地面积”在1%的显著水平下, 对中国的GDP有促进作用 (见表4) 。

3.FDI三个方程式估计结果显示: (1) “国内生产总值”在1%的显著水平下, FDI更乐于投资, 良好的经济基础、投资环境、开放政策及发达的交通运输条件, 有利于外资进入 (见表4~11) 。

(2) “土地”在10%显著水平下, FDI较不易进来投资, 有可能考虑的原因是运输距离, 土地越大, 距离市区越远, 成本越高, 因此外商直接投资会选择土地面积较小的城市或乡村的地带 (见表4~11) 。

(3) “内资企业”在10%显著的水平下, 与FDI具有挤出效应 (见表4) , 当一个市场开始饱和时, 就会有人转移到别的地方投资, 我们可以从表8看出, 在低GDP的东部区, 外资内资就不具有排挤效果, 落后之地竞争压力较小, 会产生合作效应。

(4) “环境管制水平”在1%显著水平下, 对外商直接投资会有抑制的效果 (见表5) , 对于FDI而言, 当成本高过于利益, 这时FDI是会打退堂鼓的。

(5) 环境管制水平对于中国的污染排放量依旧无法改善, 甚至 (见表5) 在环境管制水平1%显著水平下, 产生正向的显著性, 意指中国正处于发展中的阶段, 政府并未通过降低环境管制标准来吸引FDI。

四、结论

本文通过环境管制对外商投资、环境污染的影响, 剖析了环境污染、经济增长与外商投资间的相互关系, 发现外商直接投资确实能促进中国经济增长, 但“污染避难所假说”存在的事实无可否认, 检定证明存在环境库兹涅茨曲线呈现倒U情形。环境管制对污染有了出入性的差异, 但是对外商却起了很大的抑制作用, 使得往后会看到“污染转移效应”产生。

污染数据库 篇11

“十二五”期间,国家加强了对国控企业污染源自动监控数据的质量控制,数据的有效性得到了基本保障,而非国控企业不在监督性比对监测名单内,没有进行数据的有效性审核,这样的监测数据缺乏合法性[1,2]。因此,本文主要探讨了对于非国控污染源通过严格非国控污染源自动监控设备准入、规范采样系统、污染源设备的比对检测、对第三方运营商的运营考核、自动监控数据进行有效性审核等措施,来保证数据的合法有效。

1 非国控污染源自动监控设备现状

目前企业安装的非国控污染源自动监控设备存在没有环境保护部环境监测仪器质量监督检验中心检测报告、设备经常出现故障,设施生产企业无法彻底修复设备长期处于半瘫痪状态,设备超期使用,部分设备采用模拟信号传输等问题;采样系统不规范,废水采样口没有全封闭,废气采样位置不规范;监控设备比对监测困难,由于不在监督性比对监测范围内,且没有相应的补助资金,企业缺乏申请积极性,监测部门也难以主动进行监测,无法进行数据有效性审核;地方政府财力紧缺,第三方运营经费落实不了,经费由企业支付,考核工作无法进行;没有经费、人员对自动监控数据进行有效性审核。

2 非国控污染源自动监控设备监管的探讨

a)严格非国控污染源自动监控设备准入。企业安装的污染源监控设备必须通过环境保护部环境监测仪器质量监督检验中心检测报告,且在验收时报告必须在有效截止日期内,设备数据的采集、分析、传输全部采用数字信号。环保部门要对企业设备进行全面摸底,督促企业对未通过适用性检测的设备、设备出现故障无法修复的、连续2次自动监控数据有效性审核不合格的、超过正常使用期限的,进行淘汰更新。对超过正常使用期限需继续使用的,须委托有资质的专门机构对设备进行计量检定。检定合格的,可继续使用。检定有效期满,须重新检定;

b)规范采样系统,要对采样系统的安装进行严格要求。废气CEMS(烟气在线分析系统)采样系统必须优先选择安装在垂直管道和负压区域。对安装在水平烟道的,颗粒物CEMS必须满足前直段不小于4倍烟道直径、后直段不小于2倍烟道直径的要求,废气污染物CEMS必须满足前直段不小于2倍烟道直径、后直段不小于0.5倍烟道直径的要求,否则须将采样点位移至烟囱上。同时,所有废气CEMS系统均须配备完备的采样预处理装置,采样管路总长度不超过76 cm,应向下倾斜,角度不小于5°,伴热管设置温度不低于120℃,实际温度不低于100℃,否则必须上调设置温度或更换伴热带。废水采样系统的采样口必须采用全封闭措施保证采样数据的真实、准确;

c)开放非国控企业的比对监测,引入社会化监测机制。允许通过CMA(China Metrology Accredidation,中国计量认证/认可)资质认证的具有污染源比对监测相应项目的监测部门进行非国控企业的比对监测,其必须在环保部门进行备案。申请县级政府在每年环保预算中增加非国控污染源比对监测补助专项资金,减轻企业压力,同时鼓励企业自行完成数据有效性审核。每年环保部门要对企业和监测单位进行考核,企业通过考核,则给其拨付监测补助资金;监测单位通过考核,则允许其在辖区内进行比对监测;

d)切实落实非国控污染源监控设施的第三方运营,将第三方运营经费纳入县政府年度环保预算当中,同时县级环保部门负责对第三方进行运营考核,企业对第三方运营进行监督。运营考核根据比对监测报告、监控考核(内容包括监控设施运转率、有效数据传输率、监控设施巡检率)等指标进行百分制打分,根据考核结果按比例进行运营经费的拨付,考核不合格的,终止其运营资格。建立监控平台数据校核与企业物料衡算排污数据校核相结合的二级数据校核机制,提高数据的准确性。

3 结语

通过讨论提高非国控污染源自动监控数据准确性、有效性的对策,目的是为了让污染源自动在线监测数据可更切实地为环保工作提供科学、合法的数据依据,充分发挥污染源自动监控系统在环境管理、环境执法等工作方面的效用。

摘要：叙述了非国控污染源自动监控设备的现状,探讨了严格非国控污染源自动监控设备准入、规范采样系统、比对检测污染源设备、考核第三方运营商的运营、审核自动监控数据的有效性等提高数据准确性、有效性的措施,目的是为环保工作提供科学、合法的数据依据。

关键词：自动监控,非国控污染源,数据,有效性

参考文献

[1]高立定,周翔.应用污染源自动监控数据核排污费的思考[J].环境经济,2013(6):61-62.