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      基于模糊綜合評判和灰色關聯(lián)的成都空氣質(zhì)量分析

      2018-01-15 09:25:28陶源盛李一萌張向秀
      實驗科學與技術 2017年6期
      關鍵詞:成都市關聯(lián)度空氣質(zhì)量

      陶源盛, 李一萌, 張向秀, 張 勇

      近幾年,空氣質(zhì)量逐漸成為公眾關注的熱點問題,尤其是霧霾對人體健康的影響越來越受到人們重視,全國各地都在尋求治理霧霾的有效措施。因此,如何科學地評價城市空氣質(zhì)量,定量分析城市空氣質(zhì)量與其影響因素的關聯(lián)程度,具有重要意義。

      成都地處四川盆地西部,面積12 390平方公里,屬亞熱帶季風性濕潤氣候[1]。作為一個特大型內(nèi)陸城市,成都是整個西部地區(qū)的經(jīng)濟火車頭,經(jīng)濟帶動作用明顯。成都經(jīng)濟飛速發(fā)展的同時,空氣污染物排放增多,空氣質(zhì)量狀況較差,2015年12月~2016年1月,成都多次出現(xiàn)嚴重霧霾天氣,空氣質(zhì)量已成為亟待解決的問題。鑒于此,本文擬采用模糊綜合評判法和灰色關聯(lián)模型對成都空氣質(zhì)量及其影響因素進行評價與分析,并提出改善空氣質(zhì)量的措施建議。

      1 基于模糊綜合評判的成都空氣質(zhì)量評價

      在空氣質(zhì)量評價中,“污染程度”是一個模糊的概念,很難給出一個明確界限[2],本文采用模糊綜合評判法,以期對空氣質(zhì)量作一個合理全面的評價。

      1.1 模糊綜合評價具體步驟

      1.1.1 建立因子集與評價集

      選取成都市3種主要的空氣污染物,即可吸入顆粒物(PM10)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)作為評價因子,建立評價因子集U={u1,u2,…,un}={PM10,SO2,NO2}。結(jié)合 “環(huán)境空氣質(zhì)量標準”(GB3095—2012)和成都市空氣實際污染水平,建立評價集V={v1,v2,…,vn} ={I級,II級,III級},其中I級、II級為 “環(huán)境空氣質(zhì)量標準” (GB3095—2012)的標準級,III級為根據(jù)上述標準制定的參考級。具體如表1所示。

      表1 各項污染物的濃度限值

      1.1.2 建立因子集與評價集

      模糊性是指元素對集合的隸屬關系,隸屬度反映了各個污染物與評價等級之間的關系,根據(jù)三角形隸屬函數(shù)公式進行計算[3],如表2所示。

      表2 環(huán)境空氣質(zhì)量評價中模糊矩陣的隸屬函數(shù)表達式

      表中,ui表示第i種評價因子的實測值 (i=1,2,3),vik表示第i種因子的第K級空氣環(huán)境質(zhì)量標準。

      由表2中公式可得到單因子評價矩陣R=[rij]3×3。

      1.1.3 權重確定

      根據(jù)污染物對空氣質(zhì)量的污染影響大則該影響因子所占權重大的原則,確定各因子的權重Ai=ui/vi,其中vi=(vi1+vi2+vi3)/3,然后對單因素權重進行歸一化處理[4],構成權重集A。

      1.1.4 模糊綜合評價

      由3種空氣污染物的權重與對應單因子評價矩陣進行模糊矩陣運算,即可得到空氣綜合質(zhì)量評價矩陣B=A·R。

      1.2 模糊綜合評價結(jié)果及分析

      采用成都市環(huán)境保護局發(fā)布的 “成都市環(huán)境質(zhì)量公報 (2010—2014年)”提供的數(shù)據(jù)進行實例計算,成都市2010—2014年3種空氣污染物PM10、SO2和NO2的年平均濃度值如表3所示。

      表3 成都市2010—2014年PM10、 SO2和NO2的年平均濃度值/mg·m3

      以2014年為例,計算得到成都市3種空氣污染物 PM10、SO2和 NO2的權重分別為 0.530 0、0.104 6和0.365 4,順序為PM10>NO2>SO2,即PM10為現(xiàn)階段成都市空氣質(zhì)量的主要制約因子。根據(jù)搜集的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù),按照1.1節(jié)中的各步驟進行計算,得到模糊關系矩陣:

      可見,PM10、SO2和 NO2的含量分別隸屬于Ⅲ級、Ⅰ級、Ⅱ級。

      為得到空氣質(zhì)量狀況的模糊綜合評判值,對隸屬向量進行加權平均處理,計算公式[5]如下:

      式中:bj為評價對象對第j級空氣質(zhì)量標準的隸屬度;β為加權系數(shù),取β=1。

      根據(jù)成都市2010—2014年空氣質(zhì)量主要指標數(shù)據(jù),采用上述步驟,利用Matlab編程計算得到模糊綜合評判結(jié)果如表4所示[6]。

      表4 2010—2014年成都市空氣質(zhì)量模糊綜合評價結(jié)果

      由表4可知,2010—2011年成都市的空氣質(zhì)量等級為II級,2012—2014年成都市的空氣質(zhì)量等級為III級,且2013年和2014年的空氣質(zhì)量明顯差于其他年份,可見成都市的空氣質(zhì)量呈惡化趨勢。

      2 基于灰色關聯(lián)的成都空氣質(zhì)量影響因素分析

      本文采用的灰色系統(tǒng)理論是一種能夠充分利用已知信息來淡化未知信息[7],客觀真實地反映系統(tǒng)本質(zhì)的分析方法,其研究對象是不完全性系統(tǒng),適用于在資料不足的情況下通過關聯(lián)計算找出系統(tǒng)的最大影響因素,符合空氣質(zhì)量分析的實際情況。

      2.1 選取空氣質(zhì)量的影響因素

      本文基于 “環(huán)境空氣質(zhì)量標準” (GB3095—2012)和數(shù)據(jù)完整性的前提下,選取PM10、SO2、NO2共3種污染物進行研究。

      SO2污染源主要為工業(yè)排放、汽車尾氣排放;NO2污染源主要為機動車排氣污染;PM10污染源主要為由建筑、道路施工、工業(yè)排放帶來的煙粉塵[8]。

      影響環(huán)境空氣質(zhì)量的主要有4類因素:發(fā)展因素、能源消耗及污染物排放因素、降水量因素、綠化因素[9]。

      1)發(fā)展因素。

      城市人數(shù)的上升會促進需求增加和經(jīng)濟規(guī)模擴大,房屋施工為揚塵提供塵源,均在一定程度上影響著污染物的排放量。

      2)能源消耗及污染物排放因素。

      一般情況下,第二產(chǎn)業(yè)所占比重越大,能源利用效率越低,則工業(yè)對環(huán)境造成的污染越嚴重。

      工業(yè)污染源一直是城市重要的污染源之一。工業(yè)SO2排放和工業(yè)煙 (粉)塵排放是中國工業(yè)排放的主體和節(jié)能減排的重點。

      3)降水量因素。

      降水對 PM10、SO2和 NO2存在明顯的清除效果,其中對PM10的清除效果最強。

      “十三五”期間完成續(xù)建城際鐵路項目的投資后,還要為“十三五”開工城際鐵路項目增加投資。根據(jù)規(guī)劃,“十三五”計劃開工的城際鐵路項目為9項,其中江蘇省建設里程為1 834 km,投資規(guī)模合計3 107億元左右。若參照江蘇省“十二五”期間的出資情況,則“十三五”期間新開工項目江蘇省方資本金規(guī)模約在600億元左右。

      4)綠化因素。

      園林綠地具有吸附污染物、凈化空氣的功能,特別是對PM10具有明顯的改善作用。

      水利環(huán)境公共設施管理業(yè)投資反映了政府對環(huán)境質(zhì)量的重視程度,可以有效地減少污染,改善空氣質(zhì)量。

      綜上所述,選取表5所示的城市總?cè)丝?、年度降雨總量?項指標作為空氣質(zhì)量的主要影響因素進行分析。

      2.2 灰色關聯(lián)評價步驟

      2.2.1 參考序列和比較序列

      設參考序列 (空氣質(zhì)量)為x0=[x0(1),x0(2),...,x0(n)],比較序列 (各項影響因素)為xi=[xi(1),xi(2), …,xi(n)],i=1,2, …,m。此處旨在分析2010~2014年的空氣質(zhì)量與9項影響因素的關系,故取n=5,m=9。

      特別的,對于呈明顯負相關的比較序列,需要對其進行倒數(shù)化處理。

      2.2.2 無量綱化處理

      由于參考序列與比較序列數(shù)值量綱不統(tǒng)一,采用初值化變換對數(shù)據(jù)序列進行無量綱化處理[10]。

      比較序列xi對參考序列x0在j時刻的關聯(lián)系數(shù)計算公式為:

      式中,ρ∈[0,1]為分辨系數(shù)。一般來講,分辨系數(shù)ρ越大,分辨率越大;分辨系數(shù)ρ越小,分辨率越小[11]。文獻[12]中對ρ的取值進行了合理的規(guī)定,能夠使關聯(lián)度更好地體現(xiàn)系統(tǒng)的整體性。

      2.2.4 關聯(lián)度計算

      為了方便從整體上進行比較,用關聯(lián)系數(shù)的平均值來表示關聯(lián)程度的大小。關聯(lián)度計算公式如下:

      對各比較序列與參考序列的關聯(lián)度γi從大到小排序,關聯(lián)度越大,說明比較序列與參考序列變化的態(tài)勢越一致[13]。

      2.2.5 關聯(lián)度矩陣的構造

      由于參考數(shù)列不止一個,被比較的因素也不止一個,因此需進行優(yōu)勢分析。由前面討論知,有3個參考序列 (母因素),記為y1,y2,y3,分別為PM10、SO2和NO2的年平均濃度;有9個比較序列(亦稱子因素),記為x1,x2,…,x9。顯然,每一個參考序列對9個比較序列有9個關聯(lián)度,設rij表示比較序列xj對參考序列yi的關聯(lián)度,可構造關聯(lián)度矩陣 R=(rij)3×9。

      根據(jù)矩陣R的各個元素的大小,可判斷出哪些因素起主要影響。

      2.3 計算結(jié)果

      計算數(shù)據(jù)來源為 “成都統(tǒng)計年鑒·綜合(2011—2015年)” “成都市國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報 (2010—2014年)”和 “成都市環(huán)境質(zhì)量公報 (2010—2014年)”。

      利用上述數(shù)據(jù),計算得到9項空氣質(zhì)量的影響因素與3種空氣污染物的關聯(lián)程度,結(jié)果如表5所示。

      2.4 結(jié)果分析

      如表5所示,影響成都天氣質(zhì)量的主要因素是城市總?cè)丝?第二產(chǎn)業(yè)比重,工業(yè)煙 (粉)塵排放和水利環(huán)境公共設施管理業(yè)投資。

      1)可吸入顆粒物PM10與城市總?cè)丝凇⒌诙a(chǎn)業(yè)比重和水利環(huán)境投資等5項影響因素的關聯(lián)度較大,均大于0.8,屬于高關聯(lián)。

      表5 成都市主要污染物與各影響因素的灰色關聯(lián)度

      2)SO2濃度與第二產(chǎn)業(yè)比重、城市人口、工業(yè)煙粉塵排放量和園林面積等8項關系密切,均大于0.9。

      3)NO2濃度與城市總?cè)丝凇⒌诙a(chǎn)業(yè)比重和水利環(huán)境投資等6項影響因素的關聯(lián)度比較大,屬于高關聯(lián),其余3項屬于較高關聯(lián)。

      4)整體分析來看,為了改善成都市空氣質(zhì)量,可以從適當減少城區(qū)人口數(shù)量、增加綠地面積、減少第二產(chǎn)業(yè)比重、降低粉塵排放等方面來做起。

      3 結(jié)束語

      城市空氣質(zhì)量的評價和影響因素分析是一項重要的工作,對改善城市環(huán)境、促進可持續(xù)發(fā)展具有參考價值。本文采用的方法數(shù)學基礎嚴密,科學易行,在成都市空氣質(zhì)量的評價中得到了較好應用,并得出了具有針對性的結(jié)論。

      [1]張智勝,陶俊,謝紹東,等.成都城區(qū)PM2.5季節(jié)污染特征及來源解析[J].環(huán)境科學學報,2013,33(11):2947-2952.

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      [3]吳新國,王杰,彭書時,等.武漢市2001~2005年大氣環(huán)境質(zhì)量模糊綜合評價[J].環(huán)境科學與技術,2007,30(10):58-60.

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