基于模糊綜合評判和灰色關聯(lián)的成都空氣質(zhì)量分析

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.

[2]王秀.模糊綜合評價法在環(huán)境空氣質(zhì)量評價中的應用[J].環(huán)境保護與循環(huán)經(jīng)濟,2012(12)：52-53.

[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.

[4]卜廣志,張宇文.基于灰色模糊關系的灰色模糊綜合評判[J].系統(tǒng)工程理論與實踐,2002,22(4)：141-144.

[5]楊靜.改進的模糊綜合評價法在水質(zhì)評價中的應用[D].重慶：重慶大學碩士學位論文,2014.

[6]張志涌,楊祖櫻.MATLAB教程R2012a[M].北京：北京航空航天大學出版社,2010.

[7]周林飛,謝立群,周林林,等.灰色聚類法在濕地水體富營養(yǎng)化評價中的應用[J].沈陽農(nóng)業(yè)大學學報,2005,36(5)：594-598.

[8]李閔,成都市大氣環(huán)境容量現(xiàn)狀與污染物總理控制對策研究[D].成都：四川師范大學碩士學位論文,2008.

[9]曾鴻,黃博,西南地區(qū)環(huán)境空氣質(zhì)量影響因素研究[J].特區(qū)經(jīng)濟,2013(8)：119-122.

[10]穆瑞,張家泰.基于灰色關聯(lián)分析的層次綜合評價[J].系統(tǒng)工程理論與實踐,2008,28(10)：125-130.

[11]東亞斌,段志善.灰色關聯(lián)度分辨系數(shù)的一種新的確定方法[J].西安建筑科技大學學報,2008,40(4)：589-592.

[12]倪海珺.基于灰色模型的武漢市空氣質(zhì)量評價和影響因素分析[D].武漢：華中科技大學環(huán)境科學與工程學院,2013.

[13]童彥,施玉,朱海燕.昆明市空氣質(zhì)量影響因素的灰色關聯(lián)分析[J].環(huán)境科學導刊,2015,34(3)：46-48.