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摘 要：本文运用灰色关联分析方法对长江经济带各省市水污染排放来源进行分析，找出排放来源与排放总量的关联度然后对其进行排序以有针对性的对水污染进行治理。
关键词：长江经济带；灰色关联分析；水污染
一、引言
长江水资源保护与水污染治理是长江经济带建设发展的重点之一[1]。学者们针对这一问题特别是水污染问题进行了相关研究。A Shirmonhammadi等运用最大日负荷总量模型（TMDL）对水污染防治管理进行了研究[2]。VALERIA C等从环境经济学以及可持续发展的角度研究了经济发展和污染物排放之间的关系[3]。TANG Zhipeng等运用投入产出模型对工业废水排放直接消耗系数进行比较来探寻影响工业废水排放的因素[4]。韩冬梅针对现有的水污染点源排放控制的政策体系，从效率性以及可行性的视角依据相关理论对其进行整合[5]。Yong Geng等对我国工业废水的时空规律进行研究，得出了排放量的变化趋势以及存在区域差异的结论[6]。
以上研究大多集中在污染防治以及污染排放的影响因素和时空分析方面，对污染来源与排放总量的关联度等方面的研究很少本文运用灰色关联分析方法[7]对长江经济带各省市水污染排放来源进行分析，找出排放来源与排放总量的关联度然后对其进行排序以有针对性的对水污染进行治理。
二、利用灰色关联度对排放来源进行分析
（一）灰色关联度计算
灰色关联度分析是灰色系统理论中应用最广泛的一种方法，通过探究系统中各因素之间的主要关系，找出不能忽略的相关因素，从而确定系统在发展过程中的主要矛盾。
1.设系统的特征时间序列为X0 （t）=（X0 （1），X0 （2），…，X0 （n）），相关因素时间序列为Xi （t）=（Xi （1），Xi （2），…，Xi （n） ），i=1，2，…，n，其中t为时间序列。
2.数据标准化处理。常用的标准化处理的方法有最小值比处理、最大值比处理、均值比处理等，由于本文中初值既不是最大值也不是最小值，所以采用均值比方法对原始数据进行处理，公式为： （1）
其中Yi为标准化处理后的数据，Xi为原始数据，（Xi ）为第i个时间序列的均值。
3.灰色关联系数计算的公式为： （2）
其中，ρ为分辨系数，取值在[0，1]之间，一般取0.5，
（3）
（4）
（5）
4.灰色关联度的计算公式为： （6）
式中，关联度 ri∈（0， 1]，并且ri越大，说明X0（t） 和Xi（t） 之间的关联度就越高。
（二）灰色关联度计算结果
本文以2011年-2015年长江经济带11个省市的废水排放总量（X0 ）为特征时间序列，以工业废水排放量（X1 ）、城镇生活污水排放量（X2 ）、集中式污染治理设施排放量（X3 ）作为主要相关因素时间序列进行分析比较，从而找出不同省市废水排放的特征。数据来源于中国环境统计年鉴，对原始数据运用公式（1）—（6）进行计算，灰色关联度的计算结果如下表1所示。
从表1中可以看出，与长江经济带各省市废水排放总量（X0 ）最关联的是城镇生活污水排放量（X2 ），其次对上海、江苏、浙江、安徽、江西、贵州和云南7个省市来说是工业废水排放量（X1 ），对湖北、湖南、重庆和四川4个省市来说是集中式污染治理设施排放量（X3 ），最后对上海、江苏、浙江、安徽、江西、贵州和云南7个省市来说是集中式污染治理设施排放量（X3 ），对湖北、湖南、重庆和四川4个省市来说是工业废水排放量（X1 ）。
三、结论
本文通过灰色关联度分析长江经济带各省市废水排放总量与排放来源之间的关联度，得出以下结论：长江经济带各省市废水排放主要来源是城镇生活污水，对于上海、江苏、浙江、安徽、江西、贵州和云南来说占第二位的是工业废水，而对湖北、湖南、重庆和四川来说是集中式污染治理设施，对上海、江苏、浙江、安徽、江西、贵州和云南来说关联度最小的是集中式污染治理設施，而对湖北、湖南、重庆和四川来说是工业废水。可以看出，在长江经济带各省市废水排放总量与城镇生活污水的排放量的关联度很高，工业废水排放和集中式污染治理设施排放则根据省市的不同关联度有所不同。因此长江经济带各省市对废水进行治理时在抓住城镇生活污水排放这个主要因素的同时，还应该根据本省市的实际情况对工业废水排放和集中式污染治理设施排放采取不同的治理措施以减少废水的排放。
参考文献：
[1]陈昆仑，郭宇琪，刘小琼，等.长江经济带工业废水排放发时刻格局演化及驱动因素[J].地理科学，2017（11）：1668-1677.
[2]A.Shirmonhammadi，I.Chaubey， et al.Uncertainty in TMDL models[J].Transactions of the ASABE，2006，49（4）： 1033-1049.
[3]VALERIA C，MONNI S.Environment.human development and economic growth[J].Ecological Economics，2008，64（4）：867-880.
[4]Tang Z， Gong P，Liu W et al. Sensitivity of Chinese Industrial Wastewater Discharge Reduction to Direct Input Coefficients in an Input- output Context[J]. Chinese Geographical Science，2015，25（1）： 85-97.
作者简介：吴艳芳 （1992.02--） 性别：女，河南省商丘市人，硕士研究生，专业：企业管理。
*基金项目：重庆工商大学研究生创新科研项目“十九大”专项（yjscxx201803-028-26）。
关键词：长江经济带；灰色关联分析；水污染
一、引言
长江水资源保护与水污染治理是长江经济带建设发展的重点之一[1]。学者们针对这一问题特别是水污染问题进行了相关研究。A Shirmonhammadi等运用最大日负荷总量模型（TMDL）对水污染防治管理进行了研究[2]。VALERIA C等从环境经济学以及可持续发展的角度研究了经济发展和污染物排放之间的关系[3]。TANG Zhipeng等运用投入产出模型对工业废水排放直接消耗系数进行比较来探寻影响工业废水排放的因素[4]。韩冬梅针对现有的水污染点源排放控制的政策体系，从效率性以及可行性的视角依据相关理论对其进行整合[5]。Yong Geng等对我国工业废水的时空规律进行研究，得出了排放量的变化趋势以及存在区域差异的结论[6]。
以上研究大多集中在污染防治以及污染排放的影响因素和时空分析方面，对污染来源与排放总量的关联度等方面的研究很少本文运用灰色关联分析方法[7]对长江经济带各省市水污染排放来源进行分析，找出排放来源与排放总量的关联度然后对其进行排序以有针对性的对水污染进行治理。
二、利用灰色关联度对排放来源进行分析
（一）灰色关联度计算
灰色关联度分析是灰色系统理论中应用最广泛的一种方法，通过探究系统中各因素之间的主要关系，找出不能忽略的相关因素，从而确定系统在发展过程中的主要矛盾。
1.设系统的特征时间序列为X0 （t）=（X0 （1），X0 （2），…，X0 （n）），相关因素时间序列为Xi （t）=（Xi （1），Xi （2），…，Xi （n） ），i=1，2，…，n，其中t为时间序列。
2.数据标准化处理。常用的标准化处理的方法有最小值比处理、最大值比处理、均值比处理等，由于本文中初值既不是最大值也不是最小值，所以采用均值比方法对原始数据进行处理，公式为： （1）
其中Yi为标准化处理后的数据，Xi为原始数据，（Xi ）为第i个时间序列的均值。
3.灰色关联系数计算的公式为： （2）
其中，ρ为分辨系数，取值在[0，1]之间，一般取0.5，
（3）
（4）
（5）
4.灰色关联度的计算公式为： （6）
式中，关联度 ri∈（0， 1]，并且ri越大，说明X0（t） 和Xi（t） 之间的关联度就越高。
（二）灰色关联度计算结果
本文以2011年-2015年长江经济带11个省市的废水排放总量（X0 ）为特征时间序列，以工业废水排放量（X1 ）、城镇生活污水排放量（X2 ）、集中式污染治理设施排放量（X3 ）作为主要相关因素时间序列进行分析比较，从而找出不同省市废水排放的特征。数据来源于中国环境统计年鉴，对原始数据运用公式（1）—（6）进行计算，灰色关联度的计算结果如下表1所示。
从表1中可以看出，与长江经济带各省市废水排放总量（X0 ）最关联的是城镇生活污水排放量（X2 ），其次对上海、江苏、浙江、安徽、江西、贵州和云南7个省市来说是工业废水排放量（X1 ），对湖北、湖南、重庆和四川4个省市来说是集中式污染治理设施排放量（X3 ），最后对上海、江苏、浙江、安徽、江西、贵州和云南7个省市来说是集中式污染治理设施排放量（X3 ），对湖北、湖南、重庆和四川4个省市来说是工业废水排放量（X1 ）。
三、结论
本文通过灰色关联度分析长江经济带各省市废水排放总量与排放来源之间的关联度，得出以下结论：长江经济带各省市废水排放主要来源是城镇生活污水，对于上海、江苏、浙江、安徽、江西、贵州和云南来说占第二位的是工业废水，而对湖北、湖南、重庆和四川来说是集中式污染治理设施，对上海、江苏、浙江、安徽、江西、贵州和云南来说关联度最小的是集中式污染治理設施，而对湖北、湖南、重庆和四川来说是工业废水。可以看出，在长江经济带各省市废水排放总量与城镇生活污水的排放量的关联度很高，工业废水排放和集中式污染治理设施排放则根据省市的不同关联度有所不同。因此长江经济带各省市对废水进行治理时在抓住城镇生活污水排放这个主要因素的同时，还应该根据本省市的实际情况对工业废水排放和集中式污染治理设施排放采取不同的治理措施以减少废水的排放。
参考文献：
[1]陈昆仑，郭宇琪，刘小琼，等.长江经济带工业废水排放发时刻格局演化及驱动因素[J].地理科学，2017（11）：1668-1677.
[2]A.Shirmonhammadi，I.Chaubey， et al.Uncertainty in TMDL models[J].Transactions of the ASABE，2006，49（4）： 1033-1049.
[3]VALERIA C，MONNI S.Environment.human development and economic growth[J].Ecological Economics，2008，64（4）：867-880.
[4]Tang Z， Gong P，Liu W et al. Sensitivity of Chinese Industrial Wastewater Discharge Reduction to Direct Input Coefficients in an Input- output Context[J]. Chinese Geographical Science，2015，25（1）： 85-97.
作者简介：吴艳芳 （1992.02--） 性别：女，河南省商丘市人，硕士研究生，专业：企业管理。
*基金项目：重庆工商大学研究生创新科研项目“十九大”专项（yjscxx201803-028-26）。