孟勤宪, 吴炳麟, 沈剑飞, 游佐佳

(遂宁市环境保护局,四川 遂宁　629000)

· 环境监测 ·

环境基尼系数在遂宁市水污染物总量分配中的应用

孟勤宪, 吴炳麟, 沈剑飞, 游佐佳

(遂宁市环境保护局,四川 遂宁629000)

根据遂宁市“十二五”主要污染物总量削减目标责任书要求，为公平的分配污染物目标削减量，运用环境基尼系数法，通过总人口、国内生产总值、土地面积3个指标对遂宁市五县(区)的化学需氧量排放情况进行公平性分析，结合线性规划法对分配结果进行进一步优化，并利用Visual Basic编写出遂宁市化学需氧量排放量辅组计算程序，最终得出2015年遂宁市化学需氧量最优的削减方案，更科学、公平、有效地分配了2015年各区县COD的最终排放量。

基尼系数总量分配公平水污染

科学适用的总量控制技术方法是实施总量控制政策的前提和基础。污染物总量的分配是总量控制的核心，初始分配又是实施总量控制的起点,直接影响到排污许可证总量分配和总量减排工作[1]，因此选取一种基于公平和效率的总量分配方法能更好的实现污染物的总量减排工作。基尼系数作为一个考察居民内部收入分配差异状况的分析指标[2，3]，解决了经济协调中“度”的问题，是众多衡量收入分配不均衡性指标和方法中最有效的工具，除了用于经济学社会财富分配平等状况分析外，还可以运用在其他学科有关分布均匀度分析的各个方面。将基尼系数法运用于水污染物总量分配中能够更公平性有效，有差异性且定量的对某区域污染物总量科学分配，减少因传统简单平均分配引起的分配不合理现象。

本文以遂宁市5个县区为评价对象，基于公平性的水污染物总量分配基尼系数的计算和分析，得出2015年遂宁市各区县水污染物总量分配优化方案。

1　基于基尼系数法的水污染物总量分配模型

1.1基尼系数内涵

基尼系数由意大利统计学家基尼在洛伦兹曲线的基础上提出，见图1。如果洛伦兹曲线为对角线OC，则表示总量控制指标的分配是绝对均匀的，直线OC称为绝对均等线；如果洛伦兹曲线为拐角线ODC，则表明总量控制指标极不均匀，拐角线ODC称为绝对不均等。实际生活中绘制的洛伦兹曲线具有一定的弯曲度如曲线OBC被称为实际分配曲线[4]。

(1)

式中，A:实际分配曲线与绝对均等线之间的面积;

B:实际分配曲线与绝对不均等线之间的面积。

图1　洛伦兹曲线Fig.1　The Lorenz curve

由定义可看出基尼系数的实质是不均等面积在分配区域总面积所占比重，取值范围为[0,1]，当总量指标分配越是趋向平等，洛伦兹曲线的弧度越小，基尼系数越小。反之，总量指标分配趋向越不平等，洛伦兹曲线的弧度越大，基尼系数也就越大[5]。

1.2基尼系数的计算

环境基尼系数的计算方法中，可采用梯形面积法，将洛伦兹曲线下方的面积分解为若干梯形面积进行计算，其计算公式为：

(2)

式中，Xi为控制指标的累计百分比；Yi为污染物的累计百分比，i为分配对象的数量。当i=1时(Xi-1，Yi-1)视为(0,0)。

1.3影响水污染物控制指标的选择

影响区域水污染物总量分配涉及区域自然地理环境，人口总数，人口自然增长率和国内生产总值，环保投资等多方面因素[6]。这些指标当中，部分指标存在统计数据不全或难以统计的问题，依据典型性、易采集、易定量化、易比较等原则，最终确定总人口、国内生产总值、土地面积3个方面的代表性指标，构成水污染物总量分配中的指标体系[7]。

2　水污染物总量分配技术路线

本文选取2011年遂宁市5个区县环统数据作为基础数据对化学需氧量总量分配的基尼系数进行计算并逐项分析，见表1。分为以下几步：

2.1根据遂宁市的实际情况，选择总人口、国内生产总值、土地面积为本次评价的控制指标体系。

2.2绘制各控制指标的洛伦兹曲线，并计算相应的环境基尼系数。

2.3根据遂宁市“十二五”COD减排目标确定线性规划最优化模型并利用Visual Basic编写出遂宁市化学需氧量排放量辅组计算程序，确定最优削减方案。

3　方法应用

3.1三项控制指标的基尼系数计算

以GDP为例计算2011年基于GDP的化学需氧量排放基尼系数，见表2。

表1　2011遂宁市各指标数据

表2　2011遂宁市各区县单位GDP化学需氧量排放量排序及所占比例

根据公式(2)计算可得基于GDP的化学需氧量排放的基尼系数为0.18，基于人口的化学需氧量排放量的基尼系数为0.16，基于土地面积的化学需氧量排放量的基尼系数为0.15。

三项指标的洛伦兹曲线如图2，图3，图4所示。

图2　基于GDP的化学需氧量排放量洛伦兹曲线Fig.2　The COD emissions Lorenz curve based on GDP

图3　基于人口的化学需氧量排放量洛伦兹曲线Fig.3　The COD emissions Lorenz curve based on population

图4　基于土地面积的化学需氧量排放量洛伦兹曲线Fig.4　The COD emissions Lorenz curve based on land area

3.2模型优化

根据遂宁市“十二五”主要污染物总量削减目标责任书要求[8]，2015年遂宁市化学需氧量控制在5.3647万吨，对2011年化学需氧量的排放现状进行调整需满足：

(1)2015年化学需氧量排放量较2011年削减5.4%。

(2)各区县化学需氧量削减比例控制在2%～7%之间。

(3)控制指标基尼系数之和最小。

3.3削减方案优化及结果

根据上述计算方法，利用Visual Basic编写出遂宁市COD排放量计划辅组计算程序，在程序中可以输入遂宁市5区县的人口、GDP、土地面积和计划基准排放量如图5所示，然后按照排放缩减计划设定出全市计划缩减排放量和区县的最大和最小缩减排放量。程序会采用试算法，在区县计划的最大最小排放量范围中，计算出复合全市计划排放量的所有区县排放量组合，并同时计算出所有组合情况下的人口、GDP和土地面积基尼系数，最后按照基尼系数总和最小原则，选取基尼系数总和最小的一种区县排放组合作为最后的排放缩减计划值。如图6所示，原排放量为2011年遂宁市各区县COD排放量，计划排放量为2015年遂宁市各区县COD削减后的目标排放量，此排放量是满足2015年化学需氧量排放量较2011年削减5.4%基础上，三个影响因子基尼系数和最小(人口基尼系数0.075， GDP基尼系数0.11，土地面积基尼系数0.15)。即2015年遂宁市各区县化学需氧量排放的分配较公平的排放结果。

图5　Visual Basic 计算界面Fig.5　Visual Basic interface

图6　2015年遂宁市各区县COD排放量及各指标基尼系数Fig.6　COD emissions and index Gini coefficients of Suining City in 2015

4　结　论

4.1本文应用环境基尼系数对水污染物总量指标分配方案的公平合理程度进行了量化，综合考虑总人口、国内生产总值、土地面积3个因素，使分配削减方案的环境基尼系数不超过合理范围且之和最小，这一方法得出的分配结果较传统总量分配方案更加公平透明合理，为总量减排及排污许可证发放提供了可靠的数据基础。

4.2水污染物总量分配方案受水污染物环境容量，当地经济发展水平，人口的制约，本文中3个影响因素对水污染物排放的影响并不是相等的，不同因素对排放量影响程度不同，因此还可以考虑给各个分配指标赋予相应权重[9]，使总量分配方案更符合实际情况。

[1]王丽琼.基于公平性的水污染总量分配基尼系数分析[J].生态环境，2008,17(5)：1797-1798.

[2]李如忠.区域水污染物总量分配方法的研究[J].环境工程,2002，20(6):61-63.

[3]吴悦颖，李云生，刘伟江.基于公平性的水污染物总量分配评估方法研究[J].三峡环境与生态,2011，5(3):66-70.

[4]吴丽君，杨三明.基尼系数在重庆市SO2总量分配中的应用[J].三峡环境与生态,2011，5(3):52-55.

[5]罗日镁.从基尼系数看居民收入差距[J].统计观察，2005，(6)：89-90.

[6]王媛，牛志广，王伟.基尼系数法在水污染物总量区域分配中的应用[J].中国人口·资源与环境，2008,18(3):177-179.

[7]周昊，李元宜.区域大气环境容量测算及二氧化硫总量平衡分配研究[J].气象与环境学报，2006,22(5):19-23.

[8]彭艳，姚建，李正山，张卫兵.西部地区SO2总量控制方案合理性评估[J].四川环境,2014,33(1):93-95.

[9]汪铁，万群，蒋尔宜，等.应用环境基尼系数对岳阳市SO2总量进行分析[J].科技创新导报,2007,(34):39-140.

Application of Environmental Gini Coefficient in Total Water Pollutants Allocation in Suining City

MENG Qin-xian,WU Bing-lin,SHEN Jian-fei,YOU Zuo-jia

(SuiningEnvironmentalProtectionBureau,Suining,Sichuan629000,China)

According to the requirement of the main pollutants total reduction target responsibility book in Suining city during the “Twelfth Five Year Plan”, and for the sake of, fair distribution of pollutants reduction, this paper used environmental Gini coefficient method, analyzed the fairness of COD emissions of five district in Suining City from the total population, GDP and land area 3 aspects. Combining with the linear programming method to optimize the allocation result, and use Visual Basic to compile Suining COD emissions auxiliary calculating program to obtain the optimal COD reduction scheme. The chemical oxygen demand emission load were allocated to each county scientifically and fairly in 2015.

The Gene coefficient; the total amount allocation; fair; water pollution

2014-07-07

孟勤宪(1983-)，女，四川广元人，2010年毕业于西南交通大学环境科学与工程学院环境科学专业，硕士研究生，工程师，研究方向为环境管理。

X832

A

1001-3644(2015)01-0074-04