數(shù)據(jù)可靠性是研究的基石

1、北京大學光華管理學院（ID：gsmpku）授權(quán)轉(zhuǎn)載導讀隨著PM2.5污染的嚴重性被越來越多地認識，PM2.5數(shù)據(jù)的質(zhì)量也成為人們關(guān)心的話題。目前，公眾判斷所在城市PM2.5污染程度最常用的兩大數(shù)據(jù)源，一是美國駐華大使館（或領(lǐng)事館）所發(fā)布的數(shù)據(jù)，二是中國環(huán)保部的實時播報。然而，中國環(huán)保部所發(fā)布的數(shù)據(jù)真實性卻不時遭到質(zhì)疑，例如華爾街日報就曾在2012年的一篇報道中稱：北京官方的PM2.5數(shù)據(jù)與美國大使館的數(shù)據(jù)不一致！也有不少學者著文，研究探討中國空氣污染數(shù)據(jù)的人為干擾。一些公眾也持懷疑態(tài)度，認為環(huán)保部門“美化”數(shù)據(jù)的討論不絕于耳。數(shù)據(jù)可靠性是研究的基石，如果沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)真實反映一個城市大氣的污

2、染程度，大氣污染防治就無從談起。因此，北大陳松蹊教授帶領(lǐng)的統(tǒng)計科學中心和光華管理學院研究團隊，選取北京、上海、廣州、成都、沈陽五個城市美國使/領(lǐng)館及其鄰近的環(huán)保部站點在2013-2015三年間的PM2.5數(shù)據(jù)，完成了空氣質(zhì)量評估報告（二）：中國五城市空氣污染狀況之統(tǒng)計學分析，運用統(tǒng)計學方法交叉驗證了美國使/領(lǐng)館和鄰近的環(huán)保部站點數(shù)據(jù)的可靠性。（報告大合集已包含本報告，可發(fā)送1到數(shù)據(jù)局后臺獲?。┮韵聻閳蟾鎯?nèi)容的節(jié)選和整理為了交叉驗證數(shù)據(jù)的可靠性，我們分別使用美國使/領(lǐng)館和鄰近環(huán)保部站點兩個獨立數(shù)據(jù)源的PM2.5數(shù)據(jù)，分析和比較了描述大氣污染不同狀態(tài)的統(tǒng)計量的一致性和相關(guān)系數(shù)。同時，在剔除氣象因素

3、對數(shù)據(jù)造成的影響后，使用兩個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)分別計算出各站點的PM2.5的月均值和百分位數(shù)濃度。通過多方面、多層次的相互對比和相關(guān)性分析，我們發(fā)現(xiàn)，使用這兩個數(shù)據(jù)源所得到的空氣質(zhì)量評價，有著比較高的一致性。這可以在一定程度上，為公眾對中國主要城市空氣污染數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估提供一個參考依據(jù)。01數(shù)據(jù)來源的選取本報告使用的PM2.5數(shù)據(jù)，來自五個城市的美國使/領(lǐng)館及其鄰近的環(huán)保部站點（北京3個，其他城市2個）。其中環(huán)保部的數(shù)據(jù)始于2013年1月1日，美國使/領(lǐng)館的數(shù)據(jù)分別起始于：北京，2010年1月1日；上海，2012年1月1日；廣州，2012年4月1日；成都，2012年6月1日；沈陽，2013年5月1日

4、。北京上海廣州成都沈陽五城市美國使/領(lǐng)館（藍色）和鄰近的環(huán)保部站點（紅色）及相應氣象站的地理位置圖，飛機符號代表各城市機場所在位置（黑色），圖片點擊可放大。上圖顯示了五個城市美國使/領(lǐng)館以及鄰近的環(huán)保部站點的地理位置。其中，除了廣州的第五中學站離美領(lǐng)館較遠（8公里）外，其他環(huán)保部站點均與美國使/領(lǐng)館的距離不超過6公里。對于所有站點，我們研究的數(shù)據(jù)均截止于2015年12月31日。需要指出的是，美國使/領(lǐng)館只公布PM2.5的相關(guān)數(shù)據(jù)，而我國環(huán)保部站點則會同時公布其他主要污染物的數(shù)據(jù)。如我們在此前發(fā)布的北京城區(qū)研究報告（下載地址附后）中所強調(diào)的，氣象條件對PM2.5的濃度變化影響顯著。因此，在這次報

5、告中也重點觀察了氣象數(shù)據(jù)。氣象數(shù)據(jù)主要來源于各個城市的機場觀測站。其中，北京首都機場的數(shù)據(jù)來自于/；上海、成都、沈陽的機場數(shù)據(jù)皆來自于02各源頭數(shù)據(jù)初步對比盡管美國使/領(lǐng)館和鄰近環(huán)保部站點物理距離比較接近，但是由于每個站點所在地的污染源、地形和擴散條件不盡相同，所以得到的空氣質(zhì)量統(tǒng)計指標也將不會完全相等。然而，由于每個城市的站點所承受的城市范圍內(nèi)的污染排放壓力大體相似，所以如果數(shù)據(jù)質(zhì)量好、準確性較高，使用各站點數(shù)據(jù)得到的空氣質(zhì)量的統(tǒng)計指標，也應具有相同的趨勢和較強的相關(guān)性。為了檢驗美國使/領(lǐng)館和鄰近的環(huán)保部站點PM2.5數(shù)據(jù)的一致性，我們對每一個

6、城市每一個站點的PM2.5濃度數(shù)據(jù)，計算了“優(yōu)良空氣”、“污染狀態(tài)”和“嚴重污染”這三個空氣質(zhì)量狀態(tài)下的平均持續(xù)時間，以及其所占時間比例分布。下面兩個表格分別給出了這兩類描述統(tǒng)計量的數(shù)值與分布值。*的個數(shù)代表檢驗美使/領(lǐng)館與鄰近的環(huán)保部站點持續(xù)時間是否相等的顯著性水平(無*:p值大于0.05，表示無顯著性差異；*:p值介于0.025和0.05之間；*:p值介于0.01和0.025之間；*:p值小于0.01。)在統(tǒng)計學意義上解讀這兩個圖，美國使/領(lǐng)館和鄰近的環(huán)保部站點關(guān)于三種空氣質(zhì)量的統(tǒng)計數(shù)值有顯著不同嗎（需要說明的是，統(tǒng)計學意義上的一個統(tǒng)計指標的顯著相同或不同，是考慮到了數(shù)據(jù)的隨機變異性及其概

7、率分布）？為了回答這個問題，針對每一個城市，我們利用統(tǒng)計學兩樣本t檢驗（一種常用的統(tǒng)計學方法，用以檢驗兩個總體的均值是否相等），分別檢驗美國使/領(lǐng)館與每一個鄰近環(huán)保部站點，在每一種空氣狀態(tài)下的持續(xù)時間是否有差異。我們用星號“*”的個數(shù)，標明美國使/領(lǐng)館與鄰近的環(huán)保部站點，在每一種空氣狀態(tài)下的持續(xù)時間不同的程度。星號越多，表明美國使/領(lǐng)館與環(huán)保部站點的持續(xù)時間的差異越顯著。如果檢驗結(jié)果表明兩個站點沒有統(tǒng)計學意義下的差別，則無星號。在五大城市共計33個檢驗中，只有5個帶星號，其中有3個在成都，且均為非常顯著的不同（3顆星）；一個在廣州，一個在沈陽，但均為一般顯著（1顆星）。總體而言，從上面兩個表可

8、以看到： 環(huán)保部站點和美國使/領(lǐng)館的距離越近，空氣質(zhì)量描述統(tǒng)計量的數(shù)值就越接近，并具有非常相似的分布模式。這說明兩個數(shù)據(jù)源有著基本的一致性。比如北京，四個站點的“優(yōu)良空氣”持續(xù)時間都在20小時左右，占比都大約為30%；且“污染狀態(tài)”和“嚴重污染”的持續(xù)時間分別都在55小時和24小時左右，所占比例分別在69%-72%和17%-19%區(qū)間內(nèi)。 美國使/領(lǐng)館和絕大多數(shù)環(huán)保部站點的PM2.5數(shù)據(jù)，在統(tǒng)計學意義上是高度一致的。 環(huán)保部站點所顯示的“污染狀態(tài)”和“嚴重污染”的持續(xù)時間，并不一定比美國使/領(lǐng)館要短，而“優(yōu)良空氣”的持續(xù)時間并不一定更長。 環(huán)保部北京農(nóng)展

9、館站點的“污染狀態(tài)”持續(xù)時間要長于美國大使館，而東四環(huán)站點的“優(yōu)良空氣”持續(xù)時間則要短于美國大使館；廣州的第五中學站點和沈陽的太原街站點，“優(yōu)良空氣”持續(xù)時間比該城市的美領(lǐng)館要短。這說明環(huán)保部并未“美化”數(shù)據(jù)。相對而言，成都美領(lǐng)館與其鄰近的兩個環(huán)保部站點所得到的描述統(tǒng)計量差距較大。為了理清原由，我們將在下文對成都的情況作進一步的分析和闡述。03剔除氣象因素影響的數(shù)據(jù)對比我們觀測到的PM2.5濃度主要受三個因素影響：（i）污染物排放，（ii）天氣因素，（iii）以上二者的交互作用。我們之前的研究發(fā)現(xiàn)北京城區(qū)PM2.5濃度值近80%的變異（Variation）可以由天氣因素所解釋。人們常常將產(chǎn)生嚴

10、重PM2.5污染的原因歸咎于氣象因素，然而過量排放才是導致PM2.5污染的根本原因。舉例來說，甲地的污染排放比乙地的高許多，但前者有比后者更好的污染物擴散條件（多風、濕度低等），這就使得甲地的PM2.5讀數(shù)要比乙地低很多。這說明，我們在評估污染排放時要將氣象條件的影響剔除掉，這樣才能公平地比較甲、乙兩地減排措施的實施效果。由于氣象條件是不可控的，大氣污染防治的一個關(guān)鍵技術(shù)是度量排放對PM2.5的影響，利用數(shù)據(jù)檢測每年的排放是否有減少，減少的量是否使PM2.5的減少達到了預期目標。為了量化在不受氣象條件干擾下排放對PM2.5的影響，我們給出了在可比氣象條件下每個月關(guān)于PM2.5污染的三個“月度指

11、標”：均值、中位數(shù)和90%分位數(shù)濃度（北京城區(qū)研究報告中提出了剔除不同年份氣象因素變異對PM2.5濃度影響的統(tǒng)計方法）。以下是自2013年以來各個城市各站點剔除氣象因素后的月均值濃度:注：由于廣州的環(huán)保部站點在2013年的7、8、10和11月份的數(shù)據(jù)，有超過90%以上的缺失，沈陽美領(lǐng)館2013年1月到4月數(shù)據(jù)也完全缺失，故我們的分析不包括這兩個城市的上述月份。此外，北京東四環(huán)在2015年10月到12月的數(shù)據(jù)有80%缺失。北京上海廣州成都沈陽剔除氣象因素影響的情況下比較，可以得到以下結(jié)論： 在觀測期間，每一個城市各站點（包括美國使/領(lǐng)館）調(diào)整后的PM2.5濃度的三個月度指標變化趨勢非常

12、一致，要么同時下降，要么同時上升。例如，在2014年2月、7月和10月，北京所有站點的月均值濃度，都比相鄰月份有所升高。相同的現(xiàn)象也發(fā)生在2014年5月和10月的成都。 剔除氣象因素后，我們所研究的五大城市有一個共同的特點，利用環(huán)保部站點得到的PM2.5月均值和兩個分位數(shù)指標濃度，與美國使/領(lǐng)館相對應的三個指標相比，沒有系統(tǒng)性偏低的現(xiàn)象。換言之，環(huán)保部發(fā)布的數(shù)據(jù)并非總是低于美國使/領(lǐng)館發(fā)布的數(shù)據(jù)。相反，在相當多的月份，環(huán)保部站點的月均值和分位數(shù)濃度，還要高于相對應的美國使/領(lǐng)館的數(shù)據(jù)。 不過，自2014年6月起，成都美領(lǐng)館的月均值濃度，比其鄰近的環(huán)保部站點的濃度明顯高出一些

13、，這驗證了前面兩個表格中的結(jié)果。關(guān)于成都的濃度差異，我們將在下文通過相關(guān)系數(shù)作進一步研究和解讀。為了進一步檢驗利用美國使/領(lǐng)館和環(huán)保部站點兩個數(shù)據(jù)源，計算得到的空氣質(zhì)量的三個指標是否存在顯著差異，我們首先將各個城市環(huán)保部站點的三個“月度指標”分別進行平均，再去分別計算各城市的美國使/領(lǐng)館與鄰近的環(huán)保部站點之間在這三個指標上的相關(guān)系數(shù)（統(tǒng)計學術(shù)語，表示了兩個變量之間的相關(guān)程度，在-1和 1 之間取值，取值接近1表示高度正相關(guān)，取值接近-1表示高度負相關(guān)，取值接近于0表示無線性相關(guān)關(guān)系）。上表給出了三個月度指標在不同時間段的相關(guān)系數(shù)。我們發(fā)現(xiàn)，表中給出的總共60個相關(guān)系數(shù)中有52個在0.9以上，其

14、中低于0.9的只有8個，最小的相關(guān)系數(shù)不低于0.55。這表明，在剔除了氣象因素后，PM2.5的均值、中位數(shù)和90%分位數(shù)濃度這三個指標，在美國使/領(lǐng)館和鄰近的環(huán)保部站點之間，具有高度的正相關(guān)性。最后，我們以三年共計36個月的總體情況進行比較，發(fā)現(xiàn)在每一個城市里，美國使/領(lǐng)館和鄰近的環(huán)保部站點之間的相關(guān)系數(shù)在這三個指標上的數(shù)值全部在0.86以上。成都在三個指標的12個相關(guān)系數(shù)中，有11個不低于0.95。這說明兩點：（1）盡管成都美領(lǐng)館和與其臨近的環(huán)保部站點兩個數(shù)據(jù)源計算的PM2.5濃度存在顯著差異，但利用二者得到的三個月度指標是高度相關(guān)的；（2）兩個數(shù)據(jù)源計算得到的PM2.5濃度的差異可能是由于

15、局部污染排放或測量儀器的差異造成的。綜合以上的相關(guān)性分析，我們可知，在剔除氣象影響后，對比分析美國使/領(lǐng)館數(shù)據(jù)與鄰近的環(huán)保部站點數(shù)據(jù)，得到的結(jié)論更加準確、可靠，同時也再次交叉驗證了兩大獨立數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)的一致性。04年度污染濃度變化趨勢對比各大城市美國使/領(lǐng)館的PM2.5觀測值，和鄰近環(huán)保部站點的觀測值存在一些差異，可能是由于地理位置的不同所致，也可能是局部排放和污染物測量儀器的不同造成的。為了更全面地檢驗每個城市在描述空氣質(zhì)量的統(tǒng)計學指標上的一致性，我們比較了美國使/領(lǐng)館和鄰近的環(huán)保部站點在剔除氣象因素后的年度變化差值，其中我們將環(huán)保部各個城市的站點的濃度結(jié)果做了平均。氣象因素調(diào)整后的年度月濃度

16、差值，是某年某月的指標濃度（如均值或90%分位數(shù)）減去該月在其它年度的指標濃度。下圖分別給出了幾個城市（報告為五城市，此處以北京、上海、成都為例）的美國使/領(lǐng)館和鄰近的環(huán)保部站點，2013年1月-2015年12月共36個月的PM2.5的年度月均值濃度差值及其95%置信區(qū)間（指統(tǒng)計量有95%的概率落在這個區(qū)間內(nèi)）。針對各個月份，我們進行了統(tǒng)計學檢驗（5%顯著性水平），查看兩個年份之間的差異是否顯著大于0（代表污染增加）或顯著小于0（代表污染減少）。紅色代表顯著增加，黃色代表增加但不顯著，淺藍代表減少但不顯著，深藍代表顯著減少。北京上海成都北京、上海、成都美國使/領(lǐng)館與鄰近的環(huán)保部站點剔除氣象因素

17、后的PM2.5月均值濃度（微克/立方米）年度變化對比從上圖中，我們可以得到以下兩大要點： 在36個PM2.5月均值濃度年度變化的比較中，美國使/領(lǐng)館與鄰近的環(huán)保部站點，基本具有一致的變化結(jié)果，大多數(shù)月份要么同增，要么同減。以北京為例，兩個數(shù)據(jù)源的PM2.5月均值濃度年度變化有24個月是完全一致的（增減趨勢相同，顯著性也相同），有10個月是接近的（增減趨勢相同，顯著性不同），只有兩個月得到完全相反的結(jié)論；在上海，兩個數(shù)據(jù)源則有24個月完全一致，12個月接近，沒有相反的結(jié)論；廣州20個月完全一致，6個月接近，2個月相反的結(jié)論；成都20個月完全一致，12個月接近，只有4個月得到完全相反的結(jié)

18、論；沈陽16個月一致，10個月接近，兩個月有相反的結(jié)論（共28個月）。 2015年與2013、2014年同期相比，五個城市的PM2.5污染水平都有不同程度的下降(除了上海2015相比2014)，盡管美國使/領(lǐng)館和環(huán)保部站點所展現(xiàn)的結(jié)果在顯著性方面有所不同，但基本的趨勢是一致的。例如，2015年相比2013年，除了3月份外，位于北京的美國大使館和鄰近的環(huán)保部站點的PM2.5月均值都是減少的。05總結(jié)與建議通過對中國五大主要城市2013年-2015年的PM2.5數(shù)據(jù)，結(jié)合氣象數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，課題組得出了以下主要結(jié)論，并給出了相應建議：1由美國使/領(lǐng)館和鄰近的環(huán)保部站點的原始PM2.5數(shù)據(jù)計算得出的評價空氣質(zhì)量的統(tǒng)計指標，具有很高的一致性與可比性。我們運用統(tǒng)計學的方法，驗證了這兩個獨立數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)均具有較高質(zhì)量。分析表明，在這五個城市中，這兩個來源的數(shù)據(jù)有著一致可比的PM2.5月均值，中位數(shù)和90%分位數(shù)。這種一致可比性，也體現(xiàn)在空氣質(zhì)量三