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论文研究-空气环境质量模糊综合评价及趋势灰色预测.pdf

发布时间：2022-05-29 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：0.17M 资料格式：pdf 举报 版权申诉
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    2 2 　2003 年 4 月 文章编号: 1000 6788 (2003) 04 系统工程理论与实践 第 4 期　 0124 06 空气环境质量模糊综合评价及趋势灰色预测 (1. 山东农业大学信息科学与工程学院, 山东 泰安 271018; 2. 东营市水利局灌溉处, 山东 东营 257000) 李希灿1, 程汝光2, 李克志2 摘要: 　基于空气环境质量评价和趋势预测中的不确定性, 提出空气环境质量的模糊综合评价方法和趋 势灰色预测方法, 在泰安市空气环境质量的评价和预测中得到较好应用 关键词: 　模糊综合评价; 灰色预测; 环境质量 中图分类号: 　X823　　　　　　　　文献标识码: 　A 　　　 Fuzzy Com p rehen sive V alu ing and Grey Fo recast fo r A ir Environm en tal Q uality L I X i can 1, CH EN G R u guang2, L I Ke zh i2 (1. Co llege of Info rm ation and Engineering, Shandong A gricu ltu ral U n iversity, T aian 271018, Ch ina; 2. D ep artm en t of Irrigating of W atering O ffice, Dongying 257000, Ch ina) Abstract: 　B ased on the non th is p ap er p u ts fo rw ard the m ethod of fuzzy com p rehen sive valu ing and grey fo recast fo r air environm en tal quality. Key words: 　fuzzy com p rehen sive valu ing; grey fo recast; environm en tal quality It has been u sed in valu ing and fo recasting fo r T aian city’s air environm en tal quality. defin ition of air environm en tal valu ing and develop ing trend fo recast, 1　引言 空气环境质量评价是一项复杂的工作, 且影响空气质量的因素较多, 由于空气环境质量评价中存在 模糊综合评价不仅考虑多因素的影响, 而且评 着不确定性即模糊性, 因此用模糊综合评价方法更为合理 空气环境质量的预测也是一项比较复 价结果包含较多的信息, 利用级别特征值可以判定评价结果的等级 杂的问题 因为空气中的各项污染物的浓度不仅随着一天时刻的变化而变化, 而且还具有季节性, 如一天 当中清晨的空气质量较好, 一年当中夏天的空气质量较好, 所以选择空气环境质量发展趋势的预测指标极 为重要 空气环境质量的 模糊综合评价结果, 即级别变量的特征值具有较好的规律性, 基本呈现出逐年减少的趋势, 反映出空气环 因此, 在空气环境质量趋势预测时, 可以选定每年的空气环境质量的模糊综合评价指 境质量的发展趋势 标作为基本数据, 年空气环境质量作为预测对象 又因数据列数据较少, 不宜采用统计模型, 因此本文提出 采用灰色预测 GM (1, 1) 模型对空气环境质量进行长期预测 并将本文提出的方法应用于泰安市空气环境 质量评价和趋势预测, 得到了与实际相符的结论 随着控制和治理空气环境污染措施的逐步加大, 空气环境质量呈逐步转好趋势 2　 模糊综合评价的模型与结果分析 2. 1　确定评价因素集 根据泰安市空气质量监测的观测资料, 选取二氧化硫 SO 2、氮氧化物NO X、总悬浮颗粒 T SP 三项污染 物作为评价因素 即有评价因素集合 U = {u 1 (SO 2) , u 2 (NO x) , u 3 (T SP) } (1) 收稿日期: 2001 作者简介: 李希灿 (1965- 01 03 ) , 男, 山东成武, 讲师, 从事系统模糊决策理论与应用研究 © 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved.
    第 4 期 空气环境质量模糊综合评价及趋势灰色预测 521 2. 2　确定评语集 评语集是反映空气环境质量等级的集合, 设 K 为评价等级的个数 评价等级的多少可根据实际情况 而定 根据国家制定的空气环境质量评价标准, 结合泰安市的空气监测特点和评价目的, 取评语集为 V = {v 1 (一级) , v 2 (二级) , v 3 (三级) , v 4 (超标级) } (2) 根据国家 (GB 16297 1996) 制定的大气污染物综合排放标准; 评价集四级各污染物的评价标准值见表 1. 2. 3　单因素评价 单因素的评价方法很多, 常用的方法是统 计分析法 设对某一因素 i 的监测取样总次数 为 n, 经分析其中属于一、二、三、四级的次数分 别为 n 1, n 2, n 3, n 4 次, 并且有 n = n 1 + n 2 + n 3 + n 4, 则单因素的评价结果为 r1 = ( ri1, ri2, ri3, ri4) n, n 3 = (n 1 n, n 2 (3) n, n 4 n) 表 1　污染物各级标准值 (m g l) 污染物名称 污染物浓度 一级 二级 三级 四级 二氧化硫 SO 2 ≤0. 02 ≤0. 06 ≤0. 10 ≥0. 10 氮氧化物NO X ≤0. 05 ≤0. 05 ≤0. 10 ≥0. 10 总悬浮颗粒 T SP ≤0. 08 ≤0. 20 ≤0. 30 ≥0. 30 　　单因素的综合分析评价结果, 采用下式计算 H i = 4 k= 1 k rik 由 (3) , (4) 式, 根据最大隶属原则, 可以判定单因素的评价等级 特征值, 该值越小评价结果越优 2. 4　空气环境质量的综合评价 由单因素评价结果向量, 组成模糊综合评价矩阵 R R = ( rij) 3×3 H i 为第 i 个单因素评价结果的级别变量 (4) (5) 设评价因 　　由于各项评价指标对空气环境质量综合评价结果的作用程度不同, 因此应给予不同的权重 素的权重向量为 (6) 权重确定的方法很多, 此处采用非结构性模糊决策理论 1 , 经专家打分, 数据处理得 SO 2, NO X, T SP 的权 重为: A = (0. 478, 0. 319, 0. 203) A = (a1, a 2, a 3) 由 (6) , (5) 式, 得空气环境质量模糊综合评价矩阵 R 　　由 (7) 式, 根据最大隶属原则, 可判定空气环境质量的评价等级 M (∧, ∨) ,M (·, + ) 等 B = (B 1, B 2, B 3, B 4) = A 为克服最大隶属原则的局限性, 可计算级别变量的特征值 (7) ”为模糊综合评价算子, 如 式中“ H = 4 k= 1 k B k 　　由 H 可以判定空气环境质量的综合评价结果, 即空气环境质量所属标准等级 定评价结果为 K 级 2. 5　评价计算结果分析 (8) 若 H 最接近 K , 则判 泰安市空气环境质量综合评价, 采用泰安市 1995- 1999 年 5 年的岱宗坊、火车站、郊区环保局 3 个监 测站的监测数据, 共计 5820 个原始观测数据, 利用上述模糊综合评价方法, 计算得各监测站各项污染物的 单因素评价结果 (仅列出 1995 年) 见表 2- 4, 以及考虑三项污染物权重的综合评价结果, 具体见表 5 © 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved.
    621 系统工程理论与实践 2003 年 4 月 表 2　1995 年岱宗坊监测站空气环境质量评价结果 污染物名称 数据个数 SO 2 NO X T SP 综合评价结果 169 169 60 398 一级 0. 030 0. 846 0. 000 0. 284 各级别的隶属度 二级 0. 391 0. 000 0. 200 0. 227 三级 0. 249 0. 148 0. 383 0. 244 四级 0. 331 0. 006 0. 417 0. 245 表 3　1995 年火车站监测站空气环境质量评价结果 污染物名称 数据个数 SO 2 NO X T SP 综合评价结果 169 169 60 398 一级 0. 000 0. 527 0. 000 0. 168 各级别的隶属度 二级 0. 219 0. 000 0. 167 0. 138 三级 0. 349 0. 456 0. 383 0. 390 四级 0. 432 0. 018 0. 450 0. 303 表 4　1995 年郊区环保局监测站空气环境质量评价结果 污染物名称 数据个数 SO 2 NO X T SP 综合评价结果 168 169 60 397 一级 0. 006 0. 657 0. 000 0. 194 各级别的隶属度 二级 0. 321 0. 000 0. 200 0. 256 三级 0. 220 0. 325 0. 233 0. 337 四级 0. 452 0. 018 0. 567 2. 718 H I 2. 882 1. 314 3. 217 2. 449 H I 3. 213 1. 964 3. 283 2. 829 H I 3. 119 1. 704 3. 367 2. 718 表 5　泰安市空气环境质量综合评价表 综合评价指标 H 检测站 号 年号 岱宗坊 1 号 火车站 2 号 SO 2 2. 882 2. 833 2. 671 2. 276 2. 052 3. 213 2. 976 2. 853 2. 703 2. 392 NO X 1. 314 1. 363 1. 255 1. 166 1. 340 1. 964 1. 988 1. 631 1. 628 1. 882 T SP 3. 217 3. 050 2. 967 2. 433 2. 295 3. 283 2. 883 3. 033 3. 000 2. 970 1995 1996 1997 1998 1999 1995 1996 1997 1998 1999 三项总评 总评等级 2. 449 2. 408 2. 279 1. 954 1. 874 2. 829 2. 642 2. 500 2. 420 2. 347 二级 二级 二级 二级 二级 二级 二级 二级 二级 二级 © 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved.
    第 4 期 空气环境质量模糊综合评价及趋势灰色预测 721 检测站 号 年号 郊区环保局 3 号 1995 1996 1997 1998 1999 续表 5　泰安市空气环境质量综合评价表 综合评价指标 H SO 2 3. 119 3. 048 2. 899 2. 600 2. 327 NO X 1. 704 1. 679 1. 510 1. 717 1. 935 T SP 3. 367 3. 100 3. 197 3. 317 2. 871 三项总评 总评等级 2. 718 2. 622 2. 516 2. 464 2. 312 二级 二级 二级 二级 二级 根据 1995～ 1999 年泰安市三个监测站的空气环境质量监测数据, 利用模糊综合评价方法, 采用 M (·, + ) 算子, 对泰安市空气环境质量的评价结果见表格 2- 5 经过分析得出如下结论: 1) 岱宗坊监测站 (1 号站) 的空气环境质量为最优, 火车站 (2 号站)、郊区环保局 (3 号站) 的空气环境 质量次之 从表 5 可以看出, 岱宗坊、火车站、郊区环保局 1999 年末的空气环境质量综合评价结果, 其模糊 综合评价指标分别为 1. 874, 2. 347, 2. 312 (利用五年来的所有观测数据, 共计 5820 个) , 整体来看, 泰安市 的空气环境质量基本达到二级质量标准 2) 泰安市空气环境质量状况呈逐年提高趋势 从表 5 可见, 就岱宗坊监测站而言, 1995- 1999 年空气 环境质量综合评价指标分别为 2. 449, 2. 408, 2. 279, 1. 954, 1. 874 (综合指标越小越好) , 空气环境质量逐 渐变好, 火车站和郊区环保局监测站评价结果也呈逐年变好趋势 这说明泰安市的空气环境质量的治理工 但总的来看, 泰安市的空气环境质量基本达到二级标准, 因此, 今后还应该进一步加大综合治 作初见成效 理措施 3) 从上述计算结果可以看出, 1999 年末 SO 2、NO X、 T SP 三项污染物的浓度值还存在一定的超标现象, 利用 1999 年所有监测的数据, 计算出其超标数据见表 6 其中 SO 2、T SP 两项指标在火车站、郊区环保局监测站还存在严 重的超标现象, 应采取相应的治理办法 　　4) 模糊综合评价方法评价的结果, 不仅能够得到单项 污染物的评价结果, 而且考虑到各项污染物的权重, 得到某 一监测站的综合评价结果 属原则的不足, 能够包含所有评价结果的信息, 具有代表性 表 6　泰安市 1999 年末超标比例 (% ) 监测站 岱宗坊 火车站 SO 2 NO X T SP 12. 4% 0. 00% 9. 1% 24. 8% 2. 00% 32. 6% 郊区环保局 22. 9% 4. 6% 29. 5% 本项目采用隶属度的级别变量特征值作为综合评价结果的指标, 克服了最大隶 3　泰安市空气环境质量发展趋势灰色预测模型和预测结果分析 3. 1　灰色 GM (1, 1) 模型 设原始数据数列为 X (0) , 即 X (0) = (x (0) (1) , x (0) (2) , …, x (0) (n) ) 令 x (1) (k ) = k i= 1 x (0) ( i) , 即得原始数据数列的一次累加和 X (1) = (x (1) (1) , x (1) (2) , …, x (1) (n) ) = x (0) (1) , 2 i= 1 x (0) ( i) , …, n i= 1 x (0) ( i) 　　利用 x (1) 数据数列可以建立微分方程 解 (11) 式, 得白化形式微分方程的解为 © 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved. dx (1) d t + ax (1) = u (9) (10) (11)
    Λ 821 x Λ Λ 系统工程理论与实践 x (0) (1) - u a e- ak + u a δ (1) (k + 1) = (12) 式中, a, u 为参数, 是按最小二乘法解出的, 即 a = a u B = = (B TB ) - 1B T y N [ x (1) (1) + x (1) (2) ] [ x (1) (2) + x (1) (3) ] 2 2 1 1 [ x (1) (n - 1) + x (1) (n) ] 1 y N = (x (0) (2) , x (0) (3) , …, x (0) (n) ) 2 (12) 式中 x (1) (k + 1) 为累加数列的预测值, 对 X x (0) (k + 1) = x (1) 数列进行还原得数列 X (1) (k ) (1) (k + 1) - x 　　一般利用下式计算预测值的精度 e (k ) = x (0) (k ) - x (0) (k ) x (0) (k ) % 2003 年 4 月 (12) (13) (14) (15) (16) (17) (0) 的预测值, 即 　　为提高预测模型的精度, 一般要求原始数据数列的原点值 x (0) (n) 的预测误差 e (n) 5% 以上 (9) - (17) 式为灰色预测模型的基本计算公式 灰色 GM (1, 1) 预测模型的特点是: 1) 适用于数据 较少的数据数列 (3- 4 个即可) ; 2) 预测值的精度一般较高; 3) 克服了统计模型只适应大数据数列的不足 之处 3. 2　灰色预测结果分析 利用上述灰色预测模型, 对泰安市的空气环境质量的发展趋势作长期预测 岱宗坊、火车站、郊区环保 局三个监测站的 SO 2 的变化具有较好的发展趋势, 三个监测站的空气环境质量综合评价结果具有逐年变 好趋势, 符合灰色预测条件, 采用公式 (9) - 3. 2. 1　岱宗坊 (1# ) 灰色预测和分析 (17) 计算结果如下. 表 7　岱宗坊监测站 SO 2 灰色预测结果 数据序号 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 原始数据 2. 822 2. 833 2. 671 2. 276 2. 052 预测数据 2. 822 2. 877 2. 576 2. 307 2. 065 1. 849 1. 656 1. 482 1. 327 1. 188 预测误差 预测模型 0 1. 56% - 3. 5% 1. 35% 0. 65% x (1) (k + 1) = - 27. 49916e- 0. 110517k + 30. 38116 表 8　岱宗坊监测站空气环境质量综合评价指标灰色预测结果 数据序号 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 原始数据 2. 499 2. 408 2. 279 1. 954 1. 874 预测数据 2. 499 2. 425 2. 215 2. 202 1. 847 1. 687 1. 541 1. 407 1. 285 1. 173 预测误差 预测模型 0 0. 72% - 2. 8% 3. 52% - 1. 4% x (1) (k + 1) = - 27. 95437e- 0. 09075508k + 30. 40337 　　从表 7 可见, 岱宗坊 (1# 监测站) SO 2 污染指标 (级别变量的特征值) 到 2004 年能达到一级环境质量 从表 7 可见, SO 2、NO X、T SP 三项污染物综合评价指标到 2004 年达到 1. 173, 这说明岱宗坊监测站 标准 按现有的发展趋势, 到 2004 年空气环境质量可达到一级环境质量标准 从表 7, 8 可见, 灰色预测模型精度 较高, 模型原点误差分别为 0. 65%、- 1. 4% , 均小于 5% , 符合建模要求 3. 2. 2　火车站 (2# ) 灰色预测与分析 © 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved.
    Λ Λ 第 4 期 空气环境质量模糊综合评价及趋势灰色预测 921 表 9　火车站监测站 SO 2 综合评价指标灰色预测结果 数据序号 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 原始数据 3. 213 2. 976 2. 853 2. 703 2. 392 预测数据 3. 213 3. 017 2. 817 2. 630 2. 456 2. 293 2. 141 1. 999 1. 866 1. 742 预测误差 预测模型 0 1. 39% - 1. 25% - 2. 68% 2. 67% x (1) (k + 1) = - 45. 49046e- 0. 06863412k + 48. 70346 表 10　火车站监测站空气环境质量综合评价指标灰色预测结果 数据序号 1995 原始数据 2. 829 预测数据 2. 829 预测误差 0 预测模型 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2. 642 2. 500 2. 420 2. 347 2. 624 2. 523 2. 427 2. 333 2. 244 2. 157 2. 075 1. 995 1. 918 - 0. 7% 0. 94% 0. 27% - 0. 58% x (1) (k + 1) = - 68. 33331e- 0. 0391609k + 71. 16231 从表 9 可见, 火车站 (2# 监测站) SO 2 污染物的综合评价指标到 2002 年能达到二级环境质量标准 表 10 可见, SO 2、NO X、T SP 三项污染物综合评价指标到 2002 年基本能达到二级环境质量标准 可见, 灰色预测模型的精度较高, 模型原点误差分别为 2. 67% , - 0. 58% , 均小于 5% , 符合建模要求 3. 2. 3　郊区环保局 (3# ) 灰色预测和分析 从 从表 9, 10 数据序号 1995 原始数据 3. 119 预测数据 3. 119 预测误差 0 预测模型 表 11　郊区环保局监测站 SO 2 灰色预测结果 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 3. 048 2. 899 2. 600 2. 327 3. 093 2. 827 2. 585 2. 364 2. 161 1. 976 1. 807 1. 652 1. 510 1. 46% - 2. 46% - . 57% 1. 58% x (1) (k + 1) = - 36. 08934e- 0. 08958764k + 39. 20834 表 12　郊区环保局监测站空气环境质量综合评价指标灰色预测结果 数据序号 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 原始数据 2. 718 2. 622 2. 516 2. 464 2. 312 预测数据 2. 718 2. 627 2. 525 2. 427 2. 334 2. 243 2. 156 2. 073 1. 99 1. 915 预测误差 预测模型 0 0. 18% 0. 36% - 1. 5% 0. 93% x (1) (k + 1) = - 67. 88406e- 0. 03946379k + 70. 60207 　　从表 11 可见, 火车站 (2# 监测站) SO 2 污染物的综合评价指标到 2002 年能达到二级环境质量标准 从表 12 可见, SO 2, NO X, T SP 三项污染物综合评价指标到 2002 年基本能达到二级环境质量标准 从表 11, 12 可见, 灰色预测模型的精度较高, 模型原点误差分别为 1. 58% , 0. 93% , 均小于 5% , 符合建模要求 4　结语 空气环境质量的评价和发展趋势预测是一项重要的工作 本文基于空气环境质量评价和趋势预测中 的不确定性, 提出空气环境质量的模糊综合评价方法和趋势灰色预测方法, 并在泰安市的空气环境质量的 评价和预测中得到较好应用 本文提出的方法数学基础严密, 计算简单, 具有实用性 参考文献: 1 　陈守煜. 工程模糊集理论与应用[M . 北京: 国防工业出版社, 1998. 2 　邓聚龙. 灰色系统基本方法[M . 武汉: 华中理工大学出版社, 1992. © 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved.
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