《某地区工业污染物排放特征分析的国内外文献综述2800字》

某地区工业污染物排放特征分析的国内外文献综述国内外研究现状关于工业污染物排放与万元工业产值、GDP之间存在的相关性，学者们主要利用环境库兹涅兹曲线进行分析。参考各类研究结果可知：我国各地区环境库兹涅兹曲线一般呈现倒U型、U型、倒N型、N型。不同曲线主要是由于各地经济发展、环境质量、自然资源、产业结构等因素所致。例如：谢国根（2015）等人选取安徽省2000-2013年经济增长和环境污染排放量样本为基础建立环境库兹涅兹模型得出结论REF_Ref71294417\r\h[3]；在2000-2013年安徽省环境综合污染指数与安徽省人均GDP的关系曲线呈现倒“U”后正“U”形，也即“N”型特征，其中拐点出现于2009年。由此说明安徽省的环境质量在2009年短暂改善之后，又趋于恶化状态，目前环境质量不仅为改善还在恶化当中，从而认为安徽省政府对于环境的保护并没有的到充分的重视和采取确实有效的措施；汪清琳（2020）等人以环境库兹涅兹模型和IPAT扩展模型为基础，分析中国2002-2016年31省市人口规模、经济增长和技术水平对环境质量的影响并对环境质量的指标—工业S02和工业废水做了对比分析并得出结论REF_Ref68009991\r\h[4]：人口规模对工业S02和工业废水的排放影响都符合倒U型的环境库兹涅兹曲线，即随着人口数不断增加,工业污染物不断上升,达到一定水平后,工业污染物开始减少;同时，经济增长对工业S02和工业废水排放也呈现倒U型关系，在经济发展初期，经济不断增长将恶化环境质量，但达到一定转折点后,当人们开始逐渐意识到保护环境的重要性并开始投入污染治理资金来改善环境时,随着经济的不断增长,环境质量逐步变好；张海军（2020）则是以库兹涅兹曲线为基础，建立相关模型REF_Ref68010124\r\h[5]，选取拥有丰富煤炭和非金属矿产资源并具有很大的开发潜力的宁夏回族自治区为例，探究工业污染物与经济增长的关系。通过模型，可以得知宁夏2000—2017年工业废气的排放量与人均GDP之间同样是呈现倒U型曲线关系。Xiao-huiLiu等人(2016年)也以环境库兹涅兹曲线模型（EKC）为理论基础,探究枣庄市工业排放与GDP之间的相关性REF_Ref68035430\r\h[6]，他们首先以发达国家和新型工业化国家为切入点，分析得出环境库兹涅兹曲线模型对于世界各地不同地区、不同工业基础的普遍适用性，“倒U型”曲线均符合国民GDP发展与环境状况之间的联系，他们认为枣庄市已处于经济快速发展、环境污染较低的阶段。虽然枣庄的环境水质已经有了很大的改善，但在解决混合污染和其他污染渠道方面仍有很多工作要做。此外，枣庄的水质对南四湖流域的水质以及南水北调(东线)工程的正常运行有着巨大的影响。因此，必须对水质进行连续监测。同时，应采取环境控制和保护措施并且做好产业优化工作，调整枣庄市产业结构；PolloniSilvaEduardo等人（2021年）以发展外国直接投资为目的，以巴西圣保罗市为对象，探究外国直接投资对环境是否产生影响，通过建立环境库兹涅兹模型得出结论REF_Ref71989341\r\h[7]：人均国内生产总值（GDP）与二氧化碳排放之间存在的线性关系，同时也证明环境库兹涅兹理论的普遍适用性。在对于工业污染物排放特征研究中，学者们多采用因素分解法、主成分分析法以及包括方差分析在内的多种统计学方法组合进行分析。其中，蒋玉祥REF_Ref71989026\r\h[8]等人以甘肃省为例，以甘肃省各市2010-2016年的废气、废水等13类指标值为数据源，分析得出了14个地州市近7年的环境污染程度以及变化特征得出各省市污染优良情况以及具体排名。他们认为甘肃省各市区的污染情况不同与其不同的地理位置分布、行业聚集情况之间存在联系，污染整治应做到因地制宜；孙博REF_Ref68035689\r\h[9]等人则是利用主成分分析法对于山东省境内的娄山河、墨水河、小清河、沂河等4条代表性河流的沉积物重金属污染水平、生态危害、污染来源及分布进行了评价和分析。分析结果表明：娄山河、墨水河沉积物重金属含量较高，综合污染情况较重，污染负荷指数范围达到了75.35~83.2,潜在生态危险指数为中级,小清河、沂河则较好,仅仅轻微污染;针对4条河流进行的污染来源相关性及主成分分析结果表明，其污染来源具有相似性,污染来源主要分为:工业“三废”、生活垃圾、农药化肥等生产生活活动。同时，在对于污染物排放的相关性分析中，学者们大多选择在水污染情况、污染成分以及环境污染和产业结构之间建立相关分析，并通过使用灰色关联度模型确定相关程度。，李颖慧REF_Ref68040862\r\h[10]选择利用灰色关联度模型，对三峡库区水污染情况进行预测分析。他首先是对传统的GM（1,1）模型的初始值进行优化，构建基于相对模拟误差平方和最小条件下的新GM(1,1)模型；然后利用该模型对三峡水库4种污染排放量的历史数据进行了模拟，并对模型进行有效性检验并进行了对于未来9年发展情况的预测。此外，LiuS.(2019)等人从工业集聚对工业污染排放造成的影响角度出发，进行了工业集聚效应与污染排放之间的相关性研究，对此做出结论REF_Ref71989073\r\h[11]：是城际工业污染排放具有一定的示范效应：当相邻城市工业污染排放增加1%时，当地城市工业污染排放将增加0.5495%。此外，工业集聚水平较高的城市将吸引周边城市更多的产业，而工业集聚水平较高的城市可能会经历“影子效应”，产业发展薄弱，工业污染排放越少。综上所述，当前研究存在的主要问题可以分为以下几个方面：对区域未来污染物排放情况的预测较少，在忽略相关政策影响的情况下，污染物排放量呈现某一趋势，利用已存在的多年污染物排放量可以对未来的排放情况做简要预测，从而适时调整控制力度。工业污染排放物各成分占比显然与工业行业种类间存在相关关系，而对于此方面的研究较少，通过建立污染排放指标和行业之间以及污染排放指标和区域之间的联系，将污染指标数量化，在行业间形成对比，从而分析得出行业污染排放情况。参考文献中华人民共和国国家统计局.中国统计年鉴[M].北京:中国统计出版社,2013.DAVIDI.STERN，MICHAELS.COMMONetal.EconomicGrowthandEnvironmentalDegradation:TheEnvironmentalKuznetsCurveandSustainableDevelopment[J].WorldDevelopment,Vol.24,No.7,pp.1151-l160,1996谢国根，赵春艳，安徽省工业污染排放特征及其影响因素分析，铜陵学院学报[J]，2015（3）：99-102.汪清琳,陈怡,陶斯安.经济增长和技术创新对中国工业污染物排放影响研究[J].技术与创新管理.2020,41(02):134-141.张海军.工业污染物排放与经济增长关系研究——以宁夏回族自治区为例[J].青海金融.2020,2020(08):12-16.LiuX.,WangW.,LuS.etal.AnalysisoftherelationshipbetweeneconomicgrowthandindustrialpollutioninZaozhuang,China—basedonthehypothesisoftheenvironmentalKuznetscurve[J].EnvironSciPollutRes(2016)23:16349-16358.PolloniSilvaEduardo;FerrazDiogo;CamiotoFláviadeCastroEconomicetal.structureandenvironmentalKuznetscurvehypothesis:newevidencefromeconomiccomplexity[J],Sustainability2021,13,4114.蒋玉祥,王荣,漆晓玲等.基于主成分和系统聚类分析的环境污染动态变化特征解析以甘肃省为例[A].见:曲久辉主编.中国环境科学学会2019年科学技术年会——环境工程技术创新与应用分论坛论文集（一）[C].西安:《工业建筑》杂志社有限公司,2020.299-305.孙博,黄莹,李永霞等.基于主成分分析的河流沉积物重金属污染评价[J].环境科学与技术.环境科学与技术.2016,39(10):175-184.李颖慧.基于灰色系统模型的三峡库区水污染预测与治理对策研究.重庆理工大学学报(社会科学).2020,34(03):46-55.李玮,吴敬凯,闫俊义等.基于LMDI的浙江省工业污染物排放影响因素分析[J].人民长江.2020,51(09),34-38+157.LiuS.,ZhuY.,WangW.etal.TheEnvironmentalPollutionEffectsofIndustrialAgglomerationASpatialEconometricAnalysisBasedonChineseCityData[J].InternationalJournalofAgriculturalandEnvironmentalInformationSystems,2019,10(3):14-29