粤港澳大湾区是指由广东省珠江三角洲9个城市(广州、佛山、肇庆、深圳、东莞、惠州、珠海、中山、江门，简称珠三角)与香港、澳门2个特别行政区形成的城市群，土地面积、经济总量和常住人口分别占全国的0.6%、12.4%和4.9%，未来有望成为继美国纽约都会区、大洛杉矶地区和日本东京都市圈之后的第四个国际一流湾区，产业规模将达到万亿元级别^[1]。但随着快速的工业化和城市化发展，珠三角、香港和澳门环境污染物排放的累积，对区域空气质量产生很大影响。为了改善区域空气质量、推进可持续发展战略，粤港澳三地合作建立“粤港澳珠江三角洲区域空气监测网络”，借助科学研究和监测数据，评估空气污染状况，并为大气污染治理提供技术支持^[2]。研究者也开展了大量的相关研究^[3-7]，但对粤港澳三地空气质量时空变化情况以及影响因素的深入分析尚鲜见文献报导。灰色关联分析用以研究非线性多变量间的关系，是大气环境影响因素常用的评价方法之一，取得了较好的应用效果^[8-9]。本文利用粤港澳珠江三角洲区域空气监测网络的数据，研究了2006—2016年粤港澳大湾区空气污染物的时空变化情况，并运用灰色关联分析法探讨粤港澳三地空气质量的影响因素。

1 数据模型及研究方法 1.1 灰色关联分析

灰色关联分析是通过对系统中各因素的量化分析，比较各研究序列的统计集合关系，分析多因素间的关联程度。在系统内，若两个因素变化的趋势具有一致性，则二者关联程度较高；反之，则较低。计算步骤：确定分析数列，序列的无量纲化，计算关联系数，计算关联度，关联度排序。主要计算公式如下：

$ \begin{array}{l} {x_i}\left( k \right) = \frac{{{X_i}\left( k \right)}}{{{X_i}\left( l \right)}}, \\ k = 1, {\rm{ }}2, {\rm{ }} \ldots , {\rm{ }}n;{\rm{ }}i = 0, {\rm{ }}1, {\rm{ }}2, {\rm{ }} \ldots , {\rm{ }}m. \end{array} $

(1)

$ {\xi _i}\left( k \right) = \frac{{\mathop {{\rm{min}}}\limits_i \mathop {{\rm{min}}}\limits_k {\Delta _{\rm{i}}}\left( k \right) + \rho \mathop {{\rm{max}}}\limits_i \mathop {{\rm{max}}}\limits_k {\Delta _{\rm{i}}}\left( k \right)}}{{{\Delta _{\rm{i}}}\left( k \right) + \rho \mathop {{\rm{max}}}\limits_i \mathop {{\rm{max}}}\limits_k {\Delta _{\rm{i}}}\left( k \right)}}. $

(2)

本文用该方法分析社会经济因素对粤港澳三地空气质量的影响。

1.2 Spearman趋势检验法(秩系数法)

用以评估2个变量之间的关联程度，是最常用的非参数相关分析方法，本文用于分析污染物的空间变化趋势。公式如下：

$ {r_{\rm{s}}} = 1 - \frac{{6\sum\limits_{i = 1}^n {{{({x_i} - {y_i})}^2}} }}{{n({n^2} - 1)}}. $

(3)

其中：r_s为秩相关系数，n为时间周期数，x_i为污染物年均值从小到大排列序数，y_i为时间排列序数。本次研究时间周期为11年，在99%和95%的置信度，|r_s|的显著水平分别为0.746和0.564。

1.3 区域监测站点分布及空气质量影响因素的选择

本文监测站点为粤港珠江三角洲区域空气监测网络的子站(珠三角13个，香港3个)，以及澳门2个监测站点(大潭山和澳北电站)。

根据粤港澳社会经济状况和研究数据的可获得性，本文从人口因素、经济规模、第二产业规模及比重、能源消耗、污染物排放、机动车尾气、大气环境管理等角度分别对珠三角、香港和澳门的空气污染物进行灰色关联度分析。这些指标具有代表性，涵盖了各类大气污染源，并从多个方面反映了影响空气质量的社会经济因素^[10]。

1.4 数据来源及统计软件

数据来源于2006—2016年粤港(澳)珠江三角洲区域空气监测网络监测结果报告、澳门空气质量年报及月报、广东统计年鉴、香港统计年刊、澳门环境状况报告以及粤港澳三地相关的公开资料。研究采用Excel和Origin软件进行数据统计，并采用ArcGIS进行空间拟合和分布研究。

2 粤港澳大湾区空气污染物的时空变化 2.1 粤港澳大湾区空气污染物的年均及月均浓度变化趋势

由图 1可见，2006—2016年，粤港澳大湾区空气污染物年均浓度总体呈下降趋势。SO₂大幅降低，降幅达74%；PM₁₀下降了38%；NO₂降幅为24%；而O₃呈缓慢上升趋势，升幅为4%。

在大趋势相同的情况下，珠三角、香港和澳门三地的空气污染物浓度变化仍存在一定差异。珠三角SO₂年均浓度高于香港，香港高于澳门，至2016年，三地SO₂年均浓度相近；11年间，整个大湾区大气中SO₂的浓度均有显著下降，珠三角降幅最为显著。珠三角PM₁₀年均浓度最高，香港最低；三地PM₁₀的走势趋同，但在2015年后，澳门PM₁₀的浓度高于珠三角。NO₂年均浓度最高的是香港，最低的是澳门，珠三角大气中的NO₂浓度持续降低；2013年后，澳门NO₂浓度持续增加，至2016年与香港持平。珠三角和香港O₃的年均浓度基本持平，仅2010—2011年珠三角高于香港；澳门O₃浓度显著低于粤港两地，但在2011年后有所升高。

由图 2可见，2006—2016年，SO₂、PM₁₀和NO₂月均浓度呈U形变化，即春夏季高于秋冬季；O₃月均浓度呈M形变化趋势，春冬季高于夏秋季。

SO₂月均浓度最高的是珠三角，澳门最低；但在4—11月，香港高于澳门；1月和12月，澳门高于香港。珠三角和澳门PM₁₀的月均浓度高于香港；在4—9月，珠三角高于澳门，其他月份两地相近。珠三角和香港NO₂月均浓度高于澳门，且粤港两地变化趋势趋于相同；在3—10月，澳门NO₂浓度最低。三地中，O₃月均浓度最低的是澳门，在6—10月，珠三角O₃浓度高于香港，其他月份香港O₃浓度高于或与珠三角持平。珠三角和香港的O₃浓度出现同步升降的趋势。值得关注的是：近两年，澳门NO₂和O₃浓度上升幅度明显，防控和治理形势严峻。

2.2 粤港澳大湾区空气污染物的空间变化趋势

采用秩系数分析法，研究了粤港澳大湾区18个监测站点的SO₂、PM₁₀、NO₂和O₃年均浓度在空间上的秩相关系数变化。由图 3可见，湾区内SO₂的浓度变化均呈现负相关，尤其是广州、佛山、东莞、江门和肇庆呈显著负相关，惠州的相关系数小于-0.5，下降趋势较为缓慢；澳门下降趋势明显，秩相关系数为-0.682；香港下降趋势较为缓慢，秩相关系数较小。佛山、广州南部、中山北部及东莞PM₁₀浓度下降趋势明显，呈显著负相关；惠州、珠海和江门东北部秩相关系数接近0，PM₁₀浓度下降幅度较小。惠州和江门东北部NO₂浓度降低幅度较小，呈正相关趋势；中山、广州和佛山NO₂浓度逐年下降，呈显著负相关；澳门NO₂浓度下降趋势明显，秩相关系数为-0.818，香港秩相关系数介于-0.5~-0.2之间，下降趋势不明显。珠三角O₃秩相关系数呈正相关，O₃浓度整体呈上升趋势；广州、佛山、深圳和东莞O₃浓度增长较快，秩相关系数也较高；香港O₃秩相关系数在0.259~0.686之间，总体上升趋势明显。仅澳门北部、中山、珠海O₃的秩系数呈负相关，有下降趋势。

3 基于灰色关联分析的粤港澳大湾区空气质量影响因素探讨

粤港澳大湾区位于中国大陆的南端，区域内的地形和气候等自然条件较为相似。但粤港澳三地具有不同的社会经济状况和行政管理模式，本文主要讨论社会经济因素对区域空气质量的影响。

3.1 珠三角空气质量影响因素分析

由表 1可见，对SO₂、NO₂和PM₁₀影响居前四位的因子为第二产业比重、GDP增速、人口和能源消费总量。大气一次污染物的主要来源是工业生产，2016年，珠三角第二产业比重已降低至42.2%，但工业依然是影响区域空气中SO₂、NO₂和PM₁₀浓度的主要因素。随着经济的增长，能源消费不断增加，煤炭在珠三角的能源结构中仍占有较大比例，对大气污染物影响较大。对O₃影响最大的因素是人口、第二产业比重、能源消费总量和工业电力消费量。其中人口、能源和O₃浓度的关联度最大。随着人为活动、煤炭消费(燃烧)排放的臭氧前驱体的增加，不仅使地表空气中的O₃浓度升高，也使得大气平流层中的O₃浓度明显上升。

环境治理资金对4种污染物均有一定的影响。2006年后，珠三角实施多项大气污染治理措施，并投入大量资金用于火电厂、水泥等工业设施的改造和技术升级，大规模安装除尘设施。工艺改造、环境管理力度的加强和污染治理资金的增加，对空气质量的改善有较大的作用^[11]。

2006—2016年，珠三角的GDP和工业总产值均有大幅提高，但SO₂、NO₂和PM₁₀的浓度呈下降趋势。一是产业结构和布局的影响。2005年后珠三角采取“腾笼换鸟”和“双转移”政策，对高污染、高能耗的产业实施转移，大力扶持发展第三产业和高新技术产业，经济结构的升级和转变，促进了环境空气质量的改善。二是实施严格的空气管控措施和联合防控措施，珠三角以2010年亚运会为契机，自2008年起从工业污染源管制、机动车管制、VOC管控等方面大力开展区域空气污染物的管理和控制，使SO₂和PM₁₀的控制取得了显著成果。三是成立了珠三角区域空气联合防控联席会议，协调和管理区域内空气污染物的防控工作和措施。政府的高度重视和强力推行管控措施，以及区域内各个城市间的联合防控，对区域空气质量的改善产生了明显的效果。

值得注意的是，珠三角机动车数量与4种污染物的浓度关联度最小。2006—2016年，珠三角机动车数量从350万辆增加到1 300万辆。但车辆数量的快速增加，并没有导致大气污染物(尤其是氮氧化物)浓度的升高，这得益于汽油品质的提升、尾气排放限值标准的严格控制，以及环保车辆的推广使用等多种因素的共同作用。不过，交通污染依然是大气污染的主要来源之一，珠三角与香港两地所产生的不同结果，仍需进一步探讨。

3.2 香港空气质量影响因素的分析

表 2是香港2006—2016年各经济因素和空气污染物浓度的灰色关联度，由表中可见，与4种污染物关联度最大的因素是人口、工业电力消费量、能源消费总量和机动车数量。人口因素和能源消耗对大气质量的影响最大，香港最主要的能源是电力，部分电厂使用燃煤发电，电厂污染物的排放对香港大气环境有很大影响。机动车数量对香港空气质量的影响较大，从20世纪90年代起，香港已开始收紧车用燃料及车辆废气排放标准，推行严格的机动车管制措施。至2016年，香港的机动车数量增加到70万辆，增幅达27%，虽然有严格的管控措施，但数量巨大的车辆排放仍是造成香港空气污染的主要原因之一。

第二产业比重和经济增长对香港空气质量的影响相对较小。2006—2016年，香港的GDP总量从14 759亿港元增加到24 910亿港元，增长了约50%。经济的缓慢增长，有利于缓解空气质量压力及环境压力。香港的工业对大气环境影响较小，11年间，第二产业比重在1.1%~2.0%之间波动，工业总产值虽然略有升高，但在GDP中所占比重很小。自20世纪80年代起，香港开始将污染较大的企业进行转移，对本地工业则进行严格的环保监管，并大力发展第三产业和高新技术产业。

粤港澳三地中，香港较早实施严格的管控法律和监管措施，积极开展科学研究，大力推进与珠三角的区域合作与防控，严格管控空气污染物，形成了独特的大气污染物研究—监控—管理模式^{[6, 12]}。但2010年后，香港的氮氧化物浓度高于粤澳两地，O₃浓度持续升高，大气环境面临较大压力。这可能与政府的重视程度松懈有一定关系，2009—2013年间，香港用于大气污染治理的资金未有明显增加；2014年后大幅提高空气专项经费，但空气质量并无明显改善，说明在防控措施的实施和大气环境政策方面的工作，仍需进一步加强。

3.3 澳门空气质量影响因素的分析

由表 3可见，与4种污染物关联度最大的是能源消费总量、工业总产值、人口和工业电力消费量。澳门空气质量受能耗消费和工业生产影响较大。澳门经济以博彩业和服务业占主导，在2006—2016年间，第二产业比重从19.5%下降至6.6%，工业重大污染源较少，但工业排放对空气污染物的影响很大，这与澳门在控制工业污染物排放方面的宽松措施有一定关系。

在澳门的能源结构中，电力约占50%，其他为汽油、柴油、重油等，天然气仅占10%，高能耗的能源消费对空气质量影响很大。与香港和珠三角相较，澳门对机动车的管制和相关措施实施较晚，且相关法规和标准不够完善。至2016年，澳门机动车数量达到25万辆，相对于澳门狭小的空间而言，机动车排放对空气质量有较大的影响。

澳门政府于2000年开始进行空气污染物浓度监测，数据显示澳门拥有良好的空气质量；2003年后，澳门经济高速增长，但大气环境质量依然保持良好；2014年后，澳门GDP增速均为负数，但空气中氮氧化物和臭氧浓度却有所升高，说明经济增长速度的放缓并未带来空气质量的改善，这可能与澳门政府对大气环境管理重视度不足有一定关系。2010年澳门成立专门的行政机构——环境保护局，负责环境管理工作；直至2014年，澳门政府才开始重视区域内的联合防控，正式加入粤港澳珠江三角洲区域空气监测网络。澳门工业的技术升级、相关污染源的排放标准以及车辆尾气等监管措施的立法工作均较为缓慢。2006—2016年，澳门人口增长近31%，人口的快速增长以及对工业污染源和车辆排放缺乏强制性监管，致使近两年澳门空气环境质量下降。

4 结论

本文研究了2006—2016年粤港澳大湾区空气污染物的时空变化，采用灰色关联分析方法讨论了影响粤港澳三地空气质量的社会经济因素。研究结果显示，2006—2016年，湾区内空气污染物呈总体下降趋势，空气质量持续改善；在空间分布上，大湾区中部工业城市污染物下降趋势显著；人口、工业和能源消耗是影响湾区空气质量的主要社会经济因素，机动车数量、环境管理对港澳的空气质量有较大影响。

当前湾区内面临着O₃浓度居高不下、局部氮氧化物浓度偏高及空气质量恶化等问题，亟需强化区域大气污染的联防联治。随着粤港澳大湾区发展提升至国家战略，三地应完善环境保护合作机制，逐步解决因“跨境”而存在的环境法律运用与执行难题，共同推进区域整体大气环境质量的提升。