城市工业COD总量优化分配研究

来源：https://www.shuizhifenxi.com/ 作者：余氯检测仪 时间：2019-10-11

　　摘要 总量控制是控制污染源发展趋势、改善环境质量、实现经济社会可持续发展的重要途径,如何在适度公平的基础上寻求环境、经济、技术、资源等整体最优是环境科学领域的研究课题。本文以工业城市苏州市为例,研究其工业化学需氧量的排放特征,以基尼系数法分行业对其工业化学需氧量排放量的公平性进行评价,并将总量控制与资源、社会和经济相联系,以行业经济效益最大化和增加治理投资费用最小化为目标,利用多目标行业总量优化分配模型对苏州市的工业化学需氧量排放总量进行优化分配。研究结果表明,纺织业、化学原料及化学制品制造业、能源和水的生产与供应业、造纸及木材加工、医药制造业等行业是苏州市的化学需氧量重点排放行业,经优化分配后,COD排放总量削减了10%,新鲜用水量减少了41.81%,行业年总产值增幅达到214.69%,资源和水环境容量在满足一定的经济增长速度的条件下实现优化配置,总量控制制度在市场经济体制下发挥出尽可能大的环境效益和经济效益。
中国论文网 /7/view-3083670.htm
　　关键词 化学需氧量(COD);公平性;基尼系数;优化分配
　　中图分类号 X321 文献标识码 A 文章编号 1002-2104(2010)03-0124-06 doi:10.3969/j.issn.1002-2104.2010.03.023
　　
　　总量控制是控制污染源发展趋势、改善环境质量、实现经济社会可持续发展的重要途径,各个排污单位或污染源之间如何科学、合理地分配排放污染物的量,使其在市场经济体制下发挥出尽可能大的环境效益和经济效益,是总量控制的核心问题[1]。水污染物排放总量分配涉及到经济、社会、技术和环境等多种因素, 在每种因素中往往又包含了若干种定性和定量因子[2]。国外优化分配的研究自20世纪60年代起步,80年代后各种分配模型的应用得到很大改善,如开发了随机动态规划费用最小模型[3]、利用模糊多目标优化方法等[4-5],国内也有一些总量控制公平性方面的研究,如最小处理费用公平协调方法[6]、水污染物允许排放量公平分配方法[7-9]、多目标行业总量优化分配模型[10-11],但就我国目前国情而言,如何在适度公平的基础上,寻求环境、经济、技术、资源等整体最优仍是一个重要的研究课题。
　　本文以苏州市为例,将总量控制与资源、社会和经济相联系,研究该市工业化学需氧量(COD)的排放特征,以基尼系数法分行业对其工业COD排放量的公平性进行评价,同时考虑水资源量、水环境容量、社会行业优化调整等多方面的约束,以行业经济效益最大化和增加治理投资费用最小化为目标,参考利用多目标行业总量优化分配模型[10-11]对苏州市的工业COD排放总量进行优化分配,力求实现尽可能大的环境效益和经济效益。
　　1 研究对象概况
　　苏州市位于长江三角洲中部,江苏省南部,东邻上海,南接浙江,西傍无锡,北依长江。苏州水系受沪宁铁路的分割,分为南北两大水系。北部地区由于地势相对较高,水系主要以河网为主。而南部地区由于地势低洼,水系以湖荡为主。苏州属典型的江南水网化平原地区,全市水面约�3 609 km²,�约占总面积的42.5%。苏州拥有大小湖泊321个,湖泊率约为8 %,是全国湖泊率的10倍。
　　2006年苏州市三次产业比例为1.9∶65.4∶32.7,电子、纺织、交通设备、冶金、电气、化工是支柱产业,水污染点源以钢铁行业、纺织行业、化工行业、造纸业、印染行业等为主。工业企业废水COD排放总量按行业分类统计,全市排在前三位的行业为纺织业、化学原料及化学制品制造业和造纸及纸制品业。
　　2 研究基本原理
　　2.1 基尼系数
　　基尼系数的定义是在洛伦兹曲线的基础上提出的,洛伦兹曲线如图1。
　　用横轴代表人口累积百分比,用纵横代表收入累积百分比,实际收入分配曲线和收入分配绝对平等曲线之间的面积为A,实际收入分配曲线右下方面积为B,则基尼系数的定义式为:
　　G=SAS�(A+B)�(1)
　　
　　图1 洛伦兹曲线
　　Fig.1 Lorenz Curve
　　杨占红等:城市工业COD总量优化分配研究中国人口•资源与环境 2010年 第3期基尼系数有多种计算方法,如直接计算法、回归曲线法、人口等分法、城乡分解法[12],叶礼奇提出了三角形面积法、弓形面积法[13],本文采用比较普遍使用的梯形面积法,将洛伦茨曲线下方的面积近似为若干梯形进行计算,其公式如下:
　　G�ini�=1-�∑ni=1(Xi-X�i-1�)(Yi+Y�i+1�)�(2)
　　式中,Xi为评估指标的累计比例,%;Yi为污染物的累计比例,%;i为分配对象数量。当i=1时,(X�i-1�,Y�i-1�)视为(0,0)。
　　2.2 多目标行业总量优化分配模型[10-11]
　　2.2.1 行业水环境经济综合指数(R)
　　某行业的R可以用式描述:
　　R=F(ec,en,r)(3)
　　式中:ec表示该行业经济方面的特征,en表示该行业环境方面的特征,r表示该行业资源方面的特征,F表示一组复杂的函数关系。
　　假定共选择m项指标作为R的影响因子,先将每项因子的实际值与区域社会平均值相除,得到单因子社会发展度,再运用数学方法调整m项因子对R的影响权重,综合计算得到R值。在行业总量优化分配模型中将R作为调整行业结构这一关键约束条件来加以使用。
　　2.2.2 模型结构
　　(1)目标函数
　　1)行业年总产值总和S(10�4元•a-1�)最大:
　　MaxS=�∑ni=1X�iK�1i��(4)
　　式中:Xi―行业i控制污染物优化排放量,t;
　　K�1i�―行业i万元产值排放控制污染物量系数,t/万�元;�
　　i―总量控制区域内行业类别。
　　2)行业新增处理污染物费用总和G最小:本模型中假定生产规模保持不变,当行业控制污染物现状排放量Ci高于Xi时,G为正;当Ci低于Xi时,G为负。本模型只考虑限制污染物排放量变化所产生的影响。
　　MinG=�∑Ni=1(Ci-Xi)PiK�2i��(5)
　　式中:Pi―行业i废水中控制污染物平均浓度指标,t/万t;
　　�K�2i�―行�业i处理单位体积废水费用系数,万元/�万t。�
　　(2)约束条件
　　1)水环境质量约束:为保证区域水环境质量,各行业每年所排放控制污染物总量应不大于本区域控制污染物的环境容量QR(t)。
　　�∑Ni=1Xi≤QR(6)��2)水资源合理利用约束:为保证当地水资源可持续利用,各行业每年所用新鲜水量总和应不大于当年本区域可供给行业生产的新鲜水资源量QG(万t)。
　　�∑Ni=1XiK�1i�K�3i�≤QG�(7)
　　式中:K�3i�―行业i万元产值新鲜用水量系数,万吨/万元。
　　3)行业优化调整约束:为保证区域行业布局结构科学合理,水环境容量、水资源得到优化配置,行业间的容量配额比应与水环境经济综合指数Ri其比例相近,相适应程度通过上下限两个调整系数控制。��K�min�•Ri∑Ni=1Ri≤Xi∑Ni=1Xi≤K�max�•Ri∑Ni=1Ri�(8)
　　式中:K�min�―行业优化调整下限系数;
　　K�max�―行业优化调整上限系数。
　　4)行业分配容量非负约束:即:Xi> 0
　　(3)模型求解
　　为求解方便,本规划将目标函数由多目标转化为单目标,将非线性约束转化为线性约束,转化后模型形式如下:

　　�Max(S-G)=∑Ni=1XiK�1i�-∑Ni=1(Ci-Xi)PiK�2i�(9)
　　约束条件为:
　　∑Ni=1Xi≤QR
　　∑Ni=1XiK�1i�K�3i�≤QG
　　Xi≥K�min�•Ri∑Ni=1Ri•∑Ni=1Xi,i=1,2,L N
　　Xi≥K�miax�•Ri∑Ni=1Ri•∑Ni=1Xi,i=1,2,L N�
　　3 研究结果
　　3.1 工业COD排放特征
　　3.1.1 排放量与排放强度
　　根据《中国环境统计年报》、《苏州市环境状况公报》和《苏州统计年鉴》对苏州市1993-2006年间工业COD排放量和苏州工业产值数据统计,得出苏州市近年来工业COD年排放量和排放强度的变化趋势,分别见图2和图3。
　　
　　图2 1993-2006年苏州市工业COD排放量变化趋势
　　Fig.2 The emission trend of industry COD in� Suzhou between 1993 and 2006
　　图3 1993-2006年苏州市工业COD排放强度变化趋势
　　Fig.3 The emission intensity trend of industry COD in� Suzhou between 1993 and 2006从图2中可以看出,1993-2006年14年间苏州市工业COD年排放量平稳中稍微增长,期间存在下降与上升的波动,在2005年排放量达到峰值6.71万t。从图3中可以看出,1993-2006年间苏州市工业COD排放强度有了大幅下降,降低幅度达到85%,亦存在一定的升降波动。
　　3.1.2 分行业排放量与放量强度
　　本研究中共调查了873家重点排污企业,这些污染点源分属于30余个子行业。为了便于宏观层面上的管理,根据行业性质经合并得到17个行业,分别为:能源和水的生产与供应业、纺织业、造纸及木材加工、化学原料及化学制品制造业、食品加工制造业、医药制造业、冶金及金属加工制造业、非金属矿物制品业、电子及通讯设备、仪器仪表及文化办公用机械制造业、交通运输设备制造业、工艺品及其他制造业、石油、炼焦及核燃料加工业、采选业、废弃资源和废旧材料回收加工业、研究与试验发展、公共设施管理业。各行业COD年排放量和万元产值排放量情况见表1。
　　从表1可以看出,苏州市各行业COD年排放量和排放强度差距较大,COD年排放量最高可相差20 653倍,排放强度最高相差3227倍,但单从行业年排放量和排放强度分析公平性是不尽合理的,下面采用基尼系数法对苏州市各行业COD排放量的公平性进行分析。
　　3.2 公平性评价
　　以各行业工业产值为评估指标,工业产值累积比例作为横坐标,COD排放量的累积比例为纵坐标,以各行业工业生产总值-COD排放量绘制洛伦茨曲线,见图4。
　　根据曲线图应用梯形面积法计算基尼系数,通过计算得到各行业生产总值-COD排放量的基尼系数为0.652。
　　在经济学中,由于社会发展的局限性,人均收入的分配不可能平衡,因此基尼系数在0-0.2的可能性很小,基 尼系数的合理范围为0.2-0.4。但在流域间环境基尼系
　　
　　图4 苏州市各行业生产总值-COD排放量洛伦兹曲线图
　　Fig.4 Lorenz Curve of different industry total output �value-COD emission in Suzhou city数的计算中,由于各流域间没有水资源冲突,没有不平等的前提,认为基尼系数趋近于零是最合理的,因此本文将基尼系数的合理范围界定为0-0.2。
　　根据以上计算结果可知,苏州市工业生产总值指标的基尼系数超过了合理范围,主 要是由于纺织业、化学原料及化学制品制造业、能源和水的生产与供应业、造纸及木材加工、医药制造业等行业污染物排放量过高,加之电子及通讯设备等低COD排放行业起步较晚,发展缓慢所致。由于行业基尼系数较高,需对指标进行调整,处于曲线顶点的行业是重点污染对象,是污染物削减排放的主要对象。
　　3.3 总量优化分配
　　3.3.1 模型所需系数及边界条件确定
　　(1)模型所需参数
　　将17个行业的污染点源数据进行汇总,得到年总产值、废水治理设施运行费用、年新鲜用水量、废水排放量、COD排放量等数据的汇总结果;再经过计算得到模型中所需的各行业系数值,包括 K1、K2、K3、C和P,见表1。
　　根据江苏省2006年水资源公报,苏州市当年水资源量约为值为19.98亿t(QG)。按照“来水Ⅲ类,目标Ⅳ类"标准控制测算水环境容量,得出苏州市“十一五"期间COD最大允许排放量为129 500 t,扣除2006年城镇生活COD排放量68 760.39 t,实际企业(占排污负荷约85%)所属行业的COD为51 628.67 t(QR)。
　　行业优化调整系数上下限:K�min�和K�max�分别取0.9和�1.1。�
　　(2)行业水环境经济综合指数
　　采用BP网络确定行业水环境经济综合指数R,输入因子为7个,分别为:行业生产总值、工业用水总量、新鲜用水量、废水设施治理运行费用、工业废水排放量、COD排放量、氨氮排放量;输出因子为行业水环境经济综合指数;利用Matlab神经网络工具箱,经过反复多次试算,确定隐层层数为1,隐层神经元5个,隐层和输出层传递函数分别为Tansig和Logsig,BP网络的训练函数取Traingdx,误差为0.001。
　　根据江苏省《江苏省“十一五"工业结构调整和发展规划纲要》,江苏省在今后很长一段时期里将要大力发展扶植那些资源节约、低污染、高效益的重点行业,改造或淘汰那些耗能高、污染重、效益低的行业。因此,本规划在训练BP网络的过程中吸纳了上述规划纲要中的观点,对于重点行业给予较高的R值。
　　BP网络确定R值及其排名结果见表1。
　　表1 模型所需参数确定结果
　　Tab.1 The result of parameters in model
　　序 号�Serial �number行 业
　　Industries排放强度
　　Emission �intensity �(t/10�4 Yuan)�K1处理单位�废水费用
　　Treat unit �wastewater �cost� (Yuan/t)
　　K2万元产值�新鲜水耗
　　Fresh water �consumption of� ten thousand� Yuan output value � (t/10�4 Yuan)�K3COD排放量
　　COD �emission
　　(t/a)
　　C废水中�COD浓度
　　COD �concentration� of wastewater �(t/10�4 t)�P水环境经济
　　综合指数
　　Water �resource �environment -�economic �comprehensive �coefficient
　　RR排名
　　R Ranking1能源和水的生产与供应业0.003 2780.836 0 0.044 7546 900.982 60.720.476 8142纺织业0.007 7330.823 40.009 05018 589.155 80.900.100 0173造纸及木材加工0.004 2180.799 70.004 9016 380.913 90.970.883 312 4化学原料及化学制品制造业0.002 5501.217 00.002 8879 700.776 01.070 .347 5155食品加工制造业0.001 1822.100 40.001 2721 690.463 61.150.878 213 6医药制造业0.004 7400.609 30.004 9121 226.538 01.010.950 787冶金及金属加工制造业0.000 4721.843 30.001 3904 455.157 20.710.1669168非金属矿物制品业0.000 4041.370 20.000 908464.355 80 .720.947 599电子及通讯设备0.000 2062.933 00.000 3641 390.394 70.690.970 0310仪器仪表及文化办公用机械制造业0.000 5556.945 10.000 5981 633.398 6 1.070.955 6711交通运输设备制造业0.000 2245.051 90.000 60145.011 4 0.870.960 3612工艺品及其他制造业0.000 3785.227 30.000 412548.621 1 1.160.964 4513石油、炼焦及核燃料加工业0.000 2002.222 20.000 2000 .900 1.001.000 0114采选业0.000 3595.210 00.000 435593.632 51.130.9 24 01115废弃资源和废旧材料回收加工业0.000 5599.722 20.000 7922.639 01.020.975 4216研究与试验发展0.505 3070.871 40.543 0171 809.000 0. 930.967 8417公共设施管理业0.645 6670.396 80.840 0001 937.000 0. 770.932 510

　　
　　
　　表2 模型优化分配结果
　　Tab.2 Optimal distribution results by the model
　　序号�Serial �number行业
　　Industries优化前�Before optimal优化后�after optimal工业总产值
　　Total industrial �output value
　　(10�4 Yuan)新鲜用水量
　　Fresh water �consumption
　　(10�4 t)COD排放量
　　COD emission
　　(t)工业总产值
　　Total industrial �output value
　　(10�4 Yuan)新鲜用水量
　　Fresh water �consumption
　　(10�4 t)COD排放量
　　COD emission
　　(t) 1能源和水的生产与供应业2 105 228.3094 217.656 900.98504 343.9122 571.411 653.242纺织业2 403 986.6021 756.9318 589.1644 838.54405.79346.743造纸及木材加工1 512 801.507 413.736 380.91726 107.863 558.653 062.734化学原料及化学制品制造业3 804 201.7010 984.599 700.78472 513.381 364.151 204.915食品加工制造业1 430 629.001 820.181 690.462 576 175.453 276.903 045.046医药制造业258 771.201 270.981 226.54695 447.953 416.043 296.427冶金及金属加工制造业9 446 324.6013 127.504 455.161 498 525.012 082.95707.308非金属矿物制品业1 149 339.401 043.82464.369 939 110.299 024.714 015.409电子及通讯设备6 763 317.102 462.761 390.3919 955 112.027 263.664 110.7510仪器仪表及文化办公用机械制造业2 943 821.401 761.171 633.407 035 452.354 207.203 904.6811交通运输设备制造业201 290.80120.9045.0118 168 060.4710 919.004 069.6512工艺品及其他制造业1 452 372.20598.35548.6210 812 224.584 454.644 087.0213石油、炼焦及核燃料加工业4 500.000.900.9021 189 448.844 237.894 237.8914采选业1 653 663.00719.25593.6310 907 549.154 744.783 915.8115废弃资源和废旧材料回收加工业4 722.003.742.646 050 209.654 791.773 382.0716研究与试验发展3 580.001 944.001 809.006 640.943 606.153 355.7217公共设施管理业3 000.002 520.001 937.005 007.724 206.483 233.32合 计35 141 548.80161 766.4557 368.94110 586 768.1094 132.1751 628.67��由表2可知,石油、炼焦及核燃料加工业、废弃资源和废旧材料回收加工业、电子及通讯设备等行业排名靠前,而相对的纺织、冶金及化工等行业排名居末。
　　3.3.2 模型求解及结果分析
　　在Lingo软件中编写程序求解上述模型,得出优化分配结果见表2。
　　由表2可以看出,应用模型优化后,COD排放总量削减了10%,新鲜用水量减少了41.81%,行业年总产值总和大幅度增长,增幅达到214.69%,并且,改善水环境质量所获得的长期社会综合效益远不止于此。从上述优化结论里也可以看出,苏州市在今后行业结构调整、环境政策制定能够得到以上结果,是因为水环境容量、水资源量被重新优化配置给各行业,区域行业结构更为合理。
　　4 结 论
　　(1)1993-2006年的14年间,苏州市工业COD排放量和排放强度均呈现下降趋势,纺织业、化学原料及化学制品制造业、能源和水的生产与供应业、造纸及木材加工、医药制造业等行业是苏州市的COD重点排放行业;
　　(2)经多目标行业总量优化分配模型优化后,COD排放总量削减了10%,新鲜用水量减少了41.81%,行业年总产值增幅达到214.69%,本模型在既定的限制条件(包括水资源与其它资源要素的供给情况等)下,为苏州市的行业水污染物容量总量控制提供了一种可借鉴的思路和方法。
　　 (编辑:温武军)
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　　YANG Zhan�hong�1 LUO Hong�1 LV Lian�hong�1 XU Yong�li�2
　　(1. Chinese Research Academy of Environmental Sciences, Beijing 100012, China; �2. Environmental Geology Perambulation Academy of Hebei Province, Shijiazhuang Hebei 050021,China)�
　　Abstract Total amount control is an important approach to control the pollution, improve the environment quality and realize sustainable development. How to find a optimal model to balance environment, economy, technology and resource under a relatively fair condition is a research subject in environmental science. This articlestudies the emission characteristics of industry COD in Suzhou city, and uses Gini coefficient to evaluate the equity of COD emission distribution of by. Meanwhile, this study relates the total amount control with resource, society and economic, aiming to maximize the economic benefits andminimize the investment cost of pollution control. The multi-object optimal industry total distribution model is used to redistribute the total amount of COD among industries of Suzhou. The results show that textile industry, chemical materials and chemical products industry, energy and water production and supply industry, papermaking and woo d processing industry and medicine industry are primary COD emission industries. After optimal distribution of total COD, the rate of COD emission decreased 10%, fresh water consumption decreased 41.81% and industry annual total output value increased 214.69%. Also, resources and water environmental capacity could realize the optimal allocation under the Correspondingspeed of economic growth. Total amount control may create the largest potential environmental and economic benefitsunder market economy system.
　　Key words Chemical Oxygen Demand(COD); equity; Gini coefficient; optimal distribution

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