基于AHP法的石河子發(fā)電廠周邊空氣質(zhì)量評價

張?zhí)煲?，?川，王 健，苗世霞

(1.國網(wǎng)蘭州供電公司，甘肅 蘭州 730070；2.石河子大學(xué) 機(jī)械電氣工程學(xué)院，新疆 石河子 832003;3.石河子大學(xué) 兵團(tuán)空間信息工程技術(shù)研究中心，新疆 石河子 832003)

1 引言

近年來我國經(jīng)濟(jì)社會飛速發(fā)展，不斷加快的工業(yè)化、城市化進(jìn)程導(dǎo)致城市、農(nóng)村大氣環(huán)境污染問題日益突出[1]。以石河子為例，近些年秋冬季節(jié)大氣環(huán)境污染問題突出，尤其是以PM2.5為主要污染物造成的霧霾問題，影響面積大、波及范圍廣、持續(xù)時間長，對當(dāng)?shù)卮髿猸h(huán)境質(zhì)量造成了較為嚴(yán)重的后果。

環(huán)境評價可以揭示環(huán)境質(zhì)量狀況及其變化趨勢，分析出污染治理的重點(diǎn)對象，為環(huán)境規(guī)劃和環(huán)境綜合治理方案提供依據(jù)[2]?？諝赓|(zhì)量評價體系具有單一指標(biāo)不相容性，是一個多項指標(biāo)共同參與決策的過程[3]，因此，迫切需要建立一個科學(xué)、綜合且簡便易行的綜合評價方法對環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行描述。針對環(huán)境質(zhì)量等級評價方法，主要有層次分析法[4]、模糊綜合評價法[5]、灰色關(guān)聯(lián)分析法[6]、屬性識別分析法[7]、T. L. Saaty提出的層次分析法[8]等。

層次分析方法在環(huán)境質(zhì)量評價方面已經(jīng)得到了廣泛應(yīng)用，并取得了理想效果。本文以石河子市陽光雙語學(xué)院與石河子南開發(fā)區(qū)農(nóng)田為實驗區(qū)域，結(jié)合環(huán)境數(shù)據(jù)采集設(shè)備采集到二氧化碳、一氧化碳、PM2.5濃度數(shù)據(jù)，選擇使用基于模糊原理的AHP法對實驗區(qū)域進(jìn)行空氣質(zhì)量評價模型的構(gòu)建，并將實驗結(jié)果與其他方法對比，取得了較為理想的結(jié)果，為今后在空氣質(zhì)量評價方法的應(yīng)用研究提供一定的借鑒意義。

2 數(shù)據(jù)處理方法

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理方法

2.1.1 格拉布斯準(zhǔn)則

平臺在采集觀測數(shù)據(jù)時往往存在一些大誤差數(shù)據(jù)，影響整個實驗結(jié)果分析的正確性，為此，可以采用格拉布斯準(zhǔn)則[9]剔除此類數(shù)據(jù)。粗大誤差數(shù)據(jù)剔除后繼續(xù)利用準(zhǔn)則判斷，直至滿足準(zhǔn)則。樣本數(shù)據(jù)中是否存在大誤差數(shù)據(jù)，可由下式完成判斷：

|Si|=|Xi-Xav|>G(n,Pa)·δ標(biāo)準(zhǔn)

(1)

在式(1)中，δ標(biāo)準(zhǔn)：樣本數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差；G(n，Pa)：格拉布斯常數(shù)；Pa：置信度，文中取0.95。

2.1.2 相關(guān)系數(shù)

若有a、b兩組數(shù)據(jù)，其平均值為分別為a1、b1。定義皮爾遜積矩相關(guān)系數(shù)[10]R為樣本數(shù)據(jù)協(xié)方差和標(biāo)準(zhǔn)差之間的比值，如下式(2)：

(2)

R的值與1越接近，相關(guān)性越好，擬合結(jié)果越準(zhǔn)確。

2.2 AHP法理論

基于層次分析與模糊學(xué)相結(jié)合的AHP法[11]在空氣質(zhì)量模型構(gòu)建中效果較好，其具體算法流程如下：

2.2.1 因子集的選取

評價因子集的建立通過選擇二氧化碳、一氧化碳、PM2.5，如下式所示：

X={x1(CO2),x2(CO),x3(PM2.5)}

(3)

空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)以官網(wǎng)為準(zhǔn)。

2.2.2 評價指標(biāo)集建立

按5個分級基準(zhǔn)將空氣質(zhì)量劃分為清潔、無污染、輕度污染、中度污染、重度污染，分別用y1、y2、y3、y4、y5表示，每個選定的評價因子yi對應(yīng)一個標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，假定標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)為si。構(gòu)建環(huán)境質(zhì)量評價級Y與si關(guān)系有：

圖1 AHP算法流程

(4)

2.2.3 構(gòu)造隸屬函數(shù)

選擇隸屬函數(shù)，確定隸屬關(guān)系uij(參考文獻(xiàn)[11])。

2.2.4 確定模糊矩陣

根據(jù)隸屬函數(shù)，可得模糊矩陣如下式(5)：

(5)

2.2.5 各因子權(quán)重計算

因子權(quán)重計算過程如下：

(1)判別矩陣Q建立。假定系數(shù)集A為：

A={A1,A2,A3,A4}

(6)

Ai表示第i中某因子觀測值比官網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)值，判別陣與A有以下關(guān)系式(7)。

(7)

(2)權(quán)重計算。計算A各行元素乘積：

(8)

計算Fi的n次方根：

(9)

歸一化向量：

(10)

計算矩陣最大特征根：

(11)

(3)檢驗一致性。對A采用CR判斷其一致性，根據(jù)因子數(shù)，RI取值為0.5258。

2.2.6 模糊向量計算

評判向量X與F之間有以下關(guān)系：

X=F°M

(12)

2.2.7 結(jié)果分析

模糊評價向量X={x1，x2，x3，x4，x5}，取xm為x1，x2，x3，x4，x5中最大值，xm>0.5時，xm即為對應(yīng)等級；xm≤0.5時，按下式計算。

(13)

3 實驗方案與數(shù)據(jù)預(yù)處理

3.1 實驗方案

采集實驗總共選擇了兩個采集區(qū)域，分。第一個是石河子市陽光雙語學(xué)校，第二個是石河子南開發(fā)區(qū)熱電廠。數(shù)據(jù)采集過程以30s為一個周期，采集十組數(shù)據(jù)取其平均值作為樣本數(shù)據(jù)，并選取同時段的官網(wǎng)數(shù)據(jù)作為對照[12]。數(shù)據(jù)采集區(qū)域如下圖2a、圖2b所示。

圖2a 陽光雙語學(xué)校

圖2b 南區(qū)熱電廠

3.2 實驗數(shù)據(jù)預(yù)處理

3.2.1MG811電勢差與濃度函數(shù)關(guān)系

查閱文獻(xiàn)[12]可得，MG811型傳感器的靈敏度特性曲線可分為兩個區(qū)間，數(shù)據(jù)值如下表1所示。

表1 區(qū)間擬合參數(shù)

選取指數(shù)函數(shù)關(guān)系對上表數(shù)據(jù)進(jìn)行曲線擬合，結(jié)果如圖3。

由上圖結(jié)果可得:濃度與電勢差之間的函數(shù)關(guān)系滿足下式(14)、(15)：

區(qū)間1：

(14)

區(qū)間2：

(15)

根據(jù)上式關(guān)系求得區(qū)間1、2上的決定系數(shù)分別為R1=0.996、R2=0.997，標(biāo)準(zhǔn)差分別為RMSE1=3.699、標(biāo)準(zhǔn)差RMSE2=0.771，滿足擬合條件，因此可根據(jù)式(14)、(15)函數(shù)關(guān)系將電勢差轉(zhuǎn)換為濃度值(注：二氧化碳標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)單位為%，本文中單位為ppm，因此需要轉(zhuǎn)換單位)。轉(zhuǎn)換關(guān)系如下式(17)：

|Si|=|Xi-Xav|>G(n,Pa)·δs

(16)

C=P/10000

(17)

3.2.2DSM501低脈沖率與粒子數(shù)函數(shù)關(guān)系

采集到的樣本數(shù)據(jù)不可避免會存在粗大誤差值，因此要對其進(jìn)行剔除。剔除粗差后得到的樣本數(shù)據(jù)如下表2。

a 區(qū)間1擬合結(jié)果

b 區(qū)間2擬合結(jié)果圖3 MG811電勢差與濃度關(guān)系

通過最小二乘法對上表數(shù)據(jù)中的低脈沖率和標(biāo)準(zhǔn)濃度值進(jìn)行擬合，得到如下圖4所示曲線。

由上圖可得，低脈沖率和標(biāo)準(zhǔn)濃度數(shù)據(jù)之間存在一元線性關(guān)系。為保證擬合關(guān)系的正確性，利用式(2)關(guān)系計算相關(guān)系數(shù)R，結(jié)果見下表3。

表2 樣本數(shù)據(jù)

圖4 DSM501A低脈沖率和標(biāo)準(zhǔn)濃度值擬合表3 相關(guān)系數(shù)計算結(jié)果

對象SD觀測值(單位:“1”)SD標(biāo)準(zhǔn)值(單位:μg/m3)協(xié)方差(單位:μg/m3)RPM2.52.165239.096510.450.986

根據(jù)表(3)結(jié)果，相關(guān)系數(shù)R=0.986，比較接近1，說明兩組數(shù)據(jù)相關(guān)性較好，且滿足一次線性函數(shù)關(guān)系，由此得如下式(18)：

y=0.0089×x+0.059

(18)

3.2.3MQ-7電勢差與濃度函數(shù)關(guān)系

將MQ-7氣體傳感器采集的多組實驗數(shù)據(jù)剔除粗大誤差，得到表4所示數(shù)據(jù)。

通過最小二乘法對上表數(shù)據(jù)中的電勢差和標(biāo)準(zhǔn)濃度擬合，得到如下圖5所示曲線。

根據(jù)圖5所示結(jié)果，得到函數(shù)關(guān)系如下式(19)：

y=0.00008×x2-0.172×x+1.333

(19)

根據(jù)擬合結(jié)果得到方差0.129，決定系數(shù)0.976，標(biāo)準(zhǔn)差0.078，能準(zhǔn)確地反映測量值與官網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)值之間的函數(shù)關(guān)系。

4 AHP環(huán)境質(zhì)量等級評價模型評價

4.1 環(huán)境等級評價模型驗證

空氣質(zhì)量等級評價模型的準(zhǔn)確性需要進(jìn)行驗證。本文隨機(jī)選取了樣本組數(shù)據(jù)中的3號樣本數(shù)據(jù)最模型可靠性進(jìn)行驗證，驗證結(jié)果如下表所示。

表4 樣本數(shù)據(jù)與官網(wǎng)數(shù)據(jù)對照

表5 示例數(shù)據(jù)

根據(jù)公式(6)—(11)計算可得：評價向量X=[0.340.66 0 0 0]T，權(quán)重E=[0.52 0.12 0.36]T。參考最大隸屬度原則，取xm=0.66，則空氣質(zhì)量等級為無污染，結(jié)果可靠。

圖5 MQ-7電勢差和標(biāo)準(zhǔn)濃度值擬合曲線

4.2 AHP評價模型驗證結(jié)果分析

繪制實驗采集的30組數(shù)據(jù)評價結(jié)果統(tǒng)計圖，如下所示。

圖6 樣本數(shù)據(jù)評價結(jié)果統(tǒng)計

針對采集的30組實驗數(shù)據(jù)，分別將用AHP評價法建立的環(huán)境等級評價結(jié)果和官網(wǎng)公布的空氣污染等級進(jìn)行對比驗證。根據(jù)單因子設(shè)制原則，本文將清潔、無污染等級視為合格，用“0”表示；輕度污染、中度污染、重度污染視為不合格，用“1”表示[12]。根據(jù)上圖分析，在30組樣本數(shù)據(jù)中，有28組數(shù)據(jù)的結(jié)果與官網(wǎng)公布空氣質(zhì)量等級一致，只有“11”、“23”號不一致，準(zhǔn)確率達(dá)到93.33%，由此證明了該方法可用性和準(zhǔn)確性。

5 結(jié)語

本文針對采集到的石河子市及發(fā)電廠周邊二氧化碳濃度、一氧化碳濃度、PM2.5濃度值數(shù)據(jù)，采用了AHP法建立了空氣質(zhì)量評級模型，對試驗區(qū)域的空氣質(zhì)量等級進(jìn)行了評價，并與單因子分析法對比驗證其可靠性，效果較為理想，具有一定參考意義。但針對本文的研究方案在環(huán)境等級評價方面仍具有局限性：①實驗過程只采集了二氧化碳、一氧化碳、PM2.5這三種污染物作為評價因子，評價因子種類較少，不具備多樣性；②實驗驗證只是與單因子評價法進(jìn)行了對比，并沒有與AQI指數(shù)實現(xiàn)對比驗證；③鑒于AHP法在評價過程中確立的指標(biāo)體系需要有專家系統(tǒng)支持，給出的指標(biāo)是否合理決定了評價模型的準(zhǔn)確性。

針對以上不足，今后仍需在評價因子選取多樣性、多重評價模型驗證對比、AHP法指標(biāo)體系的優(yōu)化算法設(shè)計等方向繼續(xù)研究。