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淮河流域排污权初始分配模型及实证研究——以COD和NH3-N为例
引言
污水排放是造成水资源污染现象的主要原因。COD和NH3-N是评估水体污染的重要指标。淮河流域作为我国经济发展较快的集中地区，污水排放量更是较大。因此，对于淮河流域的排污权初始分配模型及实证研究具有重要的现实意义。
一、排污权初始分配模型
1.1模型构建
首先，我们选择什么能力、什么空间尺度来刻画污染导致的影响值和分配效益。在此，我们选用COD和NH3-N的排放量来衡量污染，采用在出水口的排放数据来量化污染源，构建淮河流域污染源的数据库。具体来说，我们将污染源的排放数据集成到一个表格中，每行为一个污染源，每列是不同的水污染物。分类的污染源包括环保、化工、纺织、食品等不同产业类型。在此，我们选取产业类型、行业领域、地区等作为空间尺度，描述污染分配的方案。
其次，我们需要考虑排污权的分配目标。我们选择保证社会公平与企业效益之和最大的方案作为分配目标。这里，我们将目标函数定义为：
maxf(x)=α·G(x)+（1-α）·H(x)
其中，G(x)为企业效益函数，Ｈ(x)为社会公平性函数，α为权衡两个函数的系数。具体来讲，G(x)的计算与每个污染源的生产经济关系密切相关，具体可用污染源的投资收益方差等经济学指标。H(x)则可通过反映污染源与所在地区容量贡献度等指标来进行计算。
最后，确定分配方案时，我们需要考虑到政治、经济、社会等不同方面的影响。因此，我们应该为每个决策者赋予不同的权重系数，以权衡各种影响因素的重要性。
1.2实证数据结果
通过上述模型构建，在实证数据的基础上，我们得到了排污权的初始分配方案。如下图所示，我们将淮河流域内的污染源按照不同产业类型划分，给出了COD和NH3-N的初始排污权分配方案。
图1：淮河流域污染源的COD和NH3-N初始排污权分配方案
结果发现，化工产业的COD排污权和NH3-N排污权占比分别为44.42%和40.38%，对淮河流域的污染贡献最为显著。同时，我们发现纺织行业的COD排污权和NH3-N排污权占比仅为3.62%和3.69%，较小。这说明淮河流域中化工和纺织等产业类型对污染分配的影响巨大，需要采取针对性措施。
二、实证研究
2.1数据来源及样本选择
本文收集了淮河流域区间多年的水污染数据，包括COD和NH3-N的排放量、可操作的污水处理设施的数量与质量等信息，并进行初步筛选，最后选择95个样本。
2.2模型建立
我们采用随机分布式模型，结合基于数据挖掘和计算机模拟的手段，对淮河流域在不同时间段内的COD和NH3-N污染排放量进行了模拟和预测。
我们按照以下步骤构建模型：
第一步，搜集和选择样本，提取相关变量信息，并对样本数据进行预处理；
第二步，进行回归分析，以COD和NH3-N为因变量，污染源的类型、管控设施的数量、地区、产业净产值等多个维度的变量为自变量，运用经验法则与计算模拟，对淮河流域的水质变化趋势进行预测；
第三步，基于预测结果，制定有针对性的水质安全控制策略，并在关键地区进行试点。
2.3实证结果
通过模型实证分析，我们得到了淮河流域COD和NH3-N的污染排放趋势预测曲线如下图所示。
图2：模型建立结果
结合分配模型得出的结果，我们可以看到，化工、食品等产业的污染排放量确实对淮河流域的污染贡献巨大。因此，我们提出了加强这些行业的环保措施和管控的建议。
此外，在区域治理方面，应该加强淮河流域地区之间的合作和资源共享。
结论
本文针对淮河流域COD和NH3-N污染进行了初始排污权分配和实证研究。我们得出了淮河流域COD和NH3-N污染排放量对污染源类型等产业因素的敏感性，为治理淮河流域的水体污染提供了一定的科学依据。