比污染更烹夫之丧尽天良良的是污染数据造假，全家死绝。

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-09-12 00:12 标签： 黑镜头之十大丧尽天良
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保存至快速回贴八单位污染源自动监控数据造假
已全部移交公安机关处理
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　　本报北京12月17日电&&（记者寇江泽）环境保护部今日公布了2015年第二批重点污染源自动监控数据弄虚作假典型违法案例：各级环保部门共查实8起污染源自动监控设施及数据弄虚作假典型违法案例，全部移交公安机关处理，并对10名相关责任人处以刑事或行政拘留。　　通报称，广东省东莞市长安镇生活污水处理厂（东莞市长安镇锦厦三洲水质净化有限公司）存在出水流量计和水质自动监测设施弄虚作假、私设暗管投放自来水稀释水样干扰人工采样监测等多种违法行为。东莞市已暂停支付该公司今年5至9月份污水处理服务费共约2079万元。东莞市环境保护局按照自动监控系统运营管理办法的规定，对第三方运营商德林聚光公司进行约谈，要求其加强管理，完善运营工作，并扣减德林聚光公司2015年第一至第三季度对东莞三洲公司的运营费合计共约4.88万元。　　福建省三明市明恒工业基布有限公司在污水总排污口监控设施取样位置私自接入水管，抽取河水稀释废水后监测。针对这一违法行为，三明市环保局依法立案查处，对企业干扰自动监控数据行为处罚3万元，并依法将案件移送公安部门，对2名相关责任人员作出行政拘留五日的处罚。　　甘肃中粮可口可乐饮料有限公司擅自更改COD自动监测设施，将自动监测仪器的采样管抽出，放入现场的一个三角瓶内采集固定水样。兰州市环保局依法对该企业进行了行政处罚，并将该案件移送公安机关，对直接负责的主管人员张某作出行政拘留五日的处罚。
　　《 人民日报 》（ 日
(责编：李栋、李海霞)
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人 民 网 版 权 所 有 ，未 经 书 面 授 权 禁 止 使 用
Copyright &
by .cn. all rights reserved空气污染数据造假，这些城市嫌疑最大
空气污染数据造假，这些城市嫌疑最大
图片来自原论文
还记得“我为祖国测空气”运动吗？2011年底，北京雾霾极为严重，但是北京市环保局的官方数据却并很“和谐”，而美国驻华大使馆的监测数据则一度“爆表”。两个来源的数据“打架”，让人们开始怀疑官方数据的可信度。于是，一些民间环保组织和志愿者发起“我为祖国测空气”，期望募捐自购监测设备，以发布独立的空气污染数据，与官方数据“抗衡”。但是，环境监测设备昂贵且专业性强，“小米加步枪”的便携式自测设备的专业性同样备受争议。
那么，问题来了。官方数据是否造假？如果造假的话，如何找到证据？加州大学两位研究者试图通过研究解决这个问题。他们使用年的中国113座城市日均空气污染浓度数据，揭示了城市自报数据的造假证据与造假时点。
他们的研究显示：高达一半的城市都存在不同程度的造假嫌疑。有意思但是，城市的官方数据往往倾向于在不易被觉察的时间造假（如能见度高而风速低的时候），以避免被发现。
不过，数据造假并非“天衣无缝”，通过两位作者开发的方法，就可以揭露其篡改行径。两位作者将其形容为“徒劳的修饰”，因为他们认为中国城市篡改空气污染数据是徒劳无益的。
空气污染数据的造假诱因
为了激励城市政府重视空气污染治理，地方官员的政绩考核中往往包括诸如“蓝天数”这样的指标，即全年空气污染指数低于100点的天数。比如环保部开发的“城考”体系，规定环保重点城市全年85%的天数必须达到蓝天标准。
环境保护的重要性越来越强，地方官员的晋升也受其影响，因此他们有动力去达到这些环保考核指标（参见政见介绍的论文）。但治理环境污染的成本高昂，在信息不对称的情况下弄虚作假显得更容易。
由于缺少独立的监督机制，地方官员有强烈的激励去弄虚作假，以低报空气污染数据并获得较佳的考核结果。
数据造假的危害是明显而严重的，因为它减弱了环境监测的预警效应，也剥夺了公民的知情权。如果空气污染非常严重，但官方发布的数据却不予提醒，那么暴露在污染中的市民无异于“躺着中枪”，在毫不知情的情况下承受污染侵害。基于这些被篡改的数据而开展的实证研究，也可能得出错误的结论，而据此提出的政策建议则可能是误导性的，可谓“遗患无穷”。
研究者将数据造假界定为不报告真实污染水平的行为，如篡改数据或隐藏不好的污染数据。值得一提的是，数据造假不包括政府临时关停工厂、单双号限行等策略性行为——无论是2008年的北京奥林匹克运动会还是2010年的上海世博会，以及2014年的北京APEC领导峰会，政府都曾使用类似的手段，以在短期内改善空气质量。这些策略性行为虽然效率不高，但的确在短期内降低了污染程度，因此不能说是数据造假。
揭露数据造假的“福尔摩斯”
揭露数据造假的最佳方式当然是使用独立的数据来源，与官方数据进行比对。但是，这种数据往往很难获取，特别是大样本和跨时期的数据更难找到。
不过，还有别的办法来识破造假的蛛丝马迹。在不存在数据造假的情况下，空气污染浓度的分布应该是连续的或平滑的曲线。当地方官员试图造假时，最有可能在空气污染浓度处于蓝天标准的临界点上（即API为100点）时下手。
这样一来，把略高于临界点的数据稍微拉下来一点，就可以使当天的空气污染数据符合蓝天标准，且不容易被人察觉。如果这种情况三番五次地发生，就可以说明存在数据造假的嫌疑。
研究者的数据来自隶属于环境保护部的中国环境监测总站。它只是汇总各地政府上报的空气污染数据，因此数据如果发生造假，应归因于地方政府。
中国环境监测总站对外披露的数据只有API和主要污染物，而不包括各污染物的具体浓度值。研究者获取了所有详细数据，发现城市的API均值是76.32，蓝天数占84.6%，刚好接近蓝天数的考核标准（85%）。
研究者使用一种叫做“断点检验法”的方法，发现数据中的确存在值得关注的造假问题，其表现是：在临界点上出现不连续的断点。
他们发现，大约半数的城市存在捏造PM10污染浓度的嫌疑。但是，二氧化硫和二氧化氮的数据造假并不明显。由于PM10是中国多数城市无法达到蓝天标准的主要诱因（高达73.7%），因此在这个指标上造假就不足为奇了。
找准数据造假的时机
光发现造假只是第一步，下一步是锁定城市造假的时机。这就需要通过适当的匹配方法，将地理位置和省份特征都类似的城市配对。研究者将地理邻近且属于同一个省份的城市配对，获得了13对城市。
在能见度和其他天气情况相同的情况下，配对城市的空气污染程度应该是接近的。如果某个城市出现异常情况，就可以揭示城市在哪些情况下更倾向于造假。
研究者使用的气象和天气数据包括能见度、气温、大气压、降雨量、风速等，其中能见度与空气污染程度的相关程度最高，可以视为空气污染程度的代理指标。气象数据来自美国的国家气候数据中心，天气数据来自中国的国家气象局。由于气象局没有激励去数据造假，因此可以将其报告的数据视为可信的。
借由“面板匹配法”，研究发现：13对城市中有4对没有造假嫌疑，剩下9对都有可能造假。
为了掩人耳目，数据造假最可能发生在异常情况不易被揭发的日子。在能见度高而风速低的时候，数据造假更容易发生。能见度高时，人们会认为空气污染不严重，造假不易被觉察。风速低的时候，空气污染物无法随风而去，需要人为干预以影响空气污染数据。
猫和老鼠的游戏仍将继续下去
这项研究只是说明处于临界点的数据造假更容易发生，但实际上数据造假可以在任何环节出现，因此其严重程度可能被低估了。
该研究列出了数据造假和未造假的城市榜单和地图分布，从中可以发现无论南北、沿海或内地、大城市或小城市，都有造假的嫌疑。
有趣的是，为什么某些城市造假，而另一些城市却没有造假？其背后的原因何在，尚值得未来研究予以揭示。
值得注意的是，2012年新的空气质量标准出台后，特别是国家加强了大气污染防治举措，使各地政府不得不重视空气污染治理。随着各地数据直报系统的逐步建立，以及时均数据的实时发布，都使地方政府干预空气污染数据的可能性大为降低。但是，“道高一尺魔高一丈”，数据造假的新迹象仍有待考察。另外，政见此前曾介绍过两篇有关数据造假的论文，可以作为理解造假行为的参考，它们分别是和
Ghanem, D., & Zhang, J. (2014). ‘Effortless perfection:’ Do Chinese cities manipulate air pollution data?.Journal of Environmental Economics and Management, 68(2), 203-225.
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