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    沙塵暴嚴重程度的模糊綜合評判:以內(nèi)蒙古地區(qū)為例

    2013-09-19 06:42:16尚立強
    大連民族大學(xué)學(xué)報 2013年5期
    關(guān)鍵詞:內(nèi)蒙古地區(qū)沙粒沙塵暴

    劉 滿,尚立強

    (大連民族學(xué)院理學(xué)院,遼寧大連116605)

    沙塵暴天氣是指由強風(fēng)從地面卷起的大量沙土使空氣混濁,水平能見度明顯下降的一種惡劣天氣。每年春季,內(nèi)蒙古地區(qū)頻頻爆發(fā)沙塵暴災(zāi)害天氣,造成嚴重的經(jīng)濟損失,但從綜合數(shù)據(jù)評價沙塵暴嚴重程度的結(jié)論還未見于文獻[1],為此本文對沙塵暴的發(fā)生條件加以綜合研究,以便對沙塵暴進行有效的預(yù)測和防治。

    影響沙塵暴的諸因素皆具有模糊性,本文采用模糊綜合評判方法,篩選出影響內(nèi)蒙古地區(qū)沙塵暴發(fā)生的三類9種具體因素:巖石風(fēng)化度、土壤沙粒直徑、土壤沙粒含量、表層土壤濕度;地面植被覆蓋率、年平均降水量;年平均風(fēng)速、年平均氣壓梯度、年極端氣溫差。對各個單因素建立隸屬函數(shù),利用二級模糊綜合評判方法設(shè)計內(nèi)蒙古地區(qū)沙塵暴問題的評判模型。研究了2006—2010年內(nèi)蒙古地區(qū)沙塵暴的嚴重程度。

    1 方法概述[2-4]

    第一步 確定因素集并引入隸屬函數(shù)。針對評判對象選取比較重要的因素,根據(jù)各因素的特點,引入相應(yīng)的隸屬函數(shù),從而確定模糊關(guān)系矩陣:

    第二步 用層次分析法對每個因素分配權(quán)重,從而得到權(quán)矩陣 W=(W1,W2,…,Wn)。

    第三步 利用模糊關(guān)系矩陣和權(quán)矩陣得到綜合評判結(jié)果B=W?R。

    第四步 按照模糊置信區(qū)間方法[2-3],分成5個量級區(qū)間:[0,0.2),[0.2,0.4),[0.4,0.6),[0.6,0.8),[0.8,1],量級名稱為輕微、輕度、比較嚴重、嚴重、很嚴重,分別對應(yīng)出現(xiàn)以下的天氣情況:浮塵、揚沙、沙塵暴、強沙塵暴、特強沙塵暴。將評價結(jié)果對應(yīng)實際天氣情況。

    2 數(shù)學(xué)化過程

    2.1 確立評價因素[5-6]

    影響沙塵暴發(fā)生的因素有很多,以歷年來內(nèi)蒙古地區(qū)氣候、環(huán)境的真實數(shù)據(jù)為依據(jù),針對影響沙塵暴發(fā)生的各個因素的作用大小,本文篩選出了三類主要因素:土壤巖石因素、植被降水因素、大氣因素,其中這三類因素包含9種具體因素,分別為:巖石風(fēng)化度、土壤沙粒直徑、土壤沙粒含量、表層土壤濕度、地面植被覆蓋率、年平均降水量、年平均風(fēng)速、年平均氣壓梯度、年極端氣溫差,建立因素集為:

    U={土壤巖石因素,植被降水因素,大氣因素};

    U1={巖石風(fēng)化度、土壤沙粒直徑、土壤沙粒含量、表層土壤濕度};

    U2={地面植被覆蓋率、年平均降水量};

    U3={年平均風(fēng)速、年平均氣壓梯度、年極端氣溫差}。

    2.2 確定各因素的隸屬函數(shù)

    (1)根據(jù)內(nèi)蒙古地區(qū)巖石風(fēng)化度的實際數(shù)據(jù),確定巖石風(fēng)化度的約束條件為1.25≤x≤1.60,采用線性隸屬函數(shù)即:

    (2)根據(jù)內(nèi)蒙古地區(qū)土壤沙粒直徑大小,確定土壤沙粒直徑大小的約束條件(mm)為0.24≤x≤0.95,采用線性隸屬函數(shù)即:

    (3)根據(jù)內(nèi)蒙古地區(qū)實際土壤沙粒含量情況,確定土壤沙粒含量的約束條件(%)為75≤x≤100,采用線性隸屬函數(shù)即:

    (4)根據(jù)內(nèi)蒙古地區(qū)的表層土壤濕度的大小,確定表層土壤濕度的約束條件(%)為2.45≤x≤7.69,采用線性隸屬函數(shù)即:

    (5)根據(jù)內(nèi)蒙古地區(qū)地面植被覆蓋率情況,確定地面植被覆蓋率的約束條件(%)為3.43≤x≤15.45,采用線性隸屬函數(shù)即:

    (6)根據(jù)內(nèi)蒙古地區(qū)年降水情況,確立年平均降水量的約束條件(mm)為220≤x≤500,采用線性隸屬函數(shù)即:

    (7)根據(jù)內(nèi)蒙古地區(qū)年起風(fēng)情況,確定年平均風(fēng)速的約束條件(m·s-1)為5.4≤x≤17.2,采用1/2次拋物型隸屬函數(shù)即:

    (8)根據(jù)內(nèi)蒙古地區(qū)年氣壓梯度情況,確定年平均氣壓梯度的約束條件(HPa·100 km-1)為2≤x≤9,采用1/2次拋物型隸屬函數(shù)即:

    (9)根據(jù)內(nèi)蒙古地區(qū)氣溫情況,確定年極端氣溫差的約束條件(℃)為6.1≤x≤29.6,采用線性屬函數(shù)即:

    2.3 確定評價因素的權(quán)重

    利用層次分析法,并根據(jù)內(nèi)蒙古地區(qū)影響沙塵暴發(fā)生各因素的作用大小的比較,以及綜合專家的意見,得各評價因素的權(quán)重分配見表1、表2、表 3。

    表1 土壤巖石因素權(quán)重分配

    表2 植被降水因素權(quán)重分配

    表3 大氣因素權(quán)重分配

    3 綜合評判

    3.1 模糊關(guān)系陣R的建立

    查閱內(nèi)蒙古氣象局(http://www.imwb.gov.cn/)公布的有關(guān)數(shù)據(jù),得到本文中評判的各因素的實際值,見表4。

    表4 2006—2010年9種因素數(shù)據(jù)

    以2010年為例,由每一個因素的實際數(shù)據(jù)值代入對應(yīng)的隸屬函數(shù)計算各自的隸屬度,從而建立模糊關(guān)系陣R。

    3.2 綜合一級評判

    對巖石風(fēng)化度、土壤沙粒直徑、土壤沙粒含量、表層土壤濕度、地面植被覆蓋率、年平均降水量、年平均風(fēng)速、年平均氣壓梯度、年極端氣溫差9種因素按模糊加權(quán)變換方法分別計算第一級綜合評判結(jié)果:

    3.3 綜合二級評判

    利用綜合一級評判的結(jié)果,按照層次分析法,并根據(jù)土壤巖石因素、植被降水因素、大氣因素對內(nèi)蒙古地區(qū)影響沙塵暴發(fā)生作用大小的比較,以及綜合專家的意見,得各評價因素的權(quán)重分配,見表5。

    表5 三類因素的權(quán)重分配

    對土壤巖石因素、植被降水因素、大氣因素進行綜合二級評判,得到最終評判結(jié)果:

    按照相同的方法,依次代入2006—2009年的各因素數(shù)值進行綜合模糊評判,得出評判結(jié)果依次為 0.725 6,0.700 6,0.682 9,0.715 8。

    4 結(jié)果分析

    (1)本文選取了對沙塵暴發(fā)生影響較大的三類因素,在每類因素中又選取了若干個子因素并采取了二級模糊綜合評判的方法來評價內(nèi)蒙古地區(qū)沙塵暴的嚴重程度,結(jié)果表明,2006—2010年內(nèi)蒙古地區(qū)都有強沙塵暴,反映了客觀情況,具有普遍的應(yīng)用價值。

    (2)從2006—2010年的5個模糊綜合評判的結(jié)果看,內(nèi)蒙古地區(qū)沙塵暴問題嚴重,2006、2007、2008三年,沙塵暴災(zāi)害稍有減輕,但2009、2010年又再加重,與大眾的感覺相符。

    (3)在本文的計算過程中,所有結(jié)果都保留了四位有效數(shù)字,這在通常的誤差要求下是允許的,誤差所產(chǎn)生的影響是微乎其微的。

    5 研究展望

    (1)下一步的研究重點是選取不同天氣情況常發(fā)地區(qū)的數(shù)據(jù)對該數(shù)學(xué)模型進行驗證或校正。

    (2)本文采用的權(quán)重分配方案是綜合專家的意見,還有待于建立更加實用的數(shù)學(xué)模型。

    [1]李萬源,呂世華,余曄,等.各氣象要素影響沙塵暴的方式和強度研究[J].高原氣象,2010(4):1058-1066.

    [2]汪培莊,韓立巖.模糊數(shù)學(xué)及其應(yīng)用[M].北京:首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)出版社,1989.

    [3]劉普寅,吳孟達.模糊理論及其應(yīng)用[M].北京:國防科技大學(xué)出版社,2001.

    [4]劉滿,楊光.燃煤鍋爐排放二氧化硫最佳治理技術(shù)的模糊綜合評判[J].山西大學(xué)學(xué)報,1999,22(4):334-339

    [5]邱玉珺,牛生杰,鄒學(xué)勇,等.沙塵天氣頻率與相關(guān)氣象因子的關(guān)系[J].高原氣象,2008,27(3):155-160.

    [6]高濤.內(nèi)蒙古沙塵暴的調(diào)查事實、氣候預(yù)測因子分析和春季沙塵暴預(yù)測研究[J].內(nèi)蒙古氣象,2008(2):3-9.

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