基于模糊綜合評判的廣州市空氣質量評價

崔慶岳 趙彩月

（廣州城建職業學院人文學院，廣東廣州 510925）

1 引言

近年來，我國工業化、城市化進程不斷加快，隨之而來的空氣污染問題也變得日益嚴峻，給人們的生產生活和身心健康帶來了嚴重影響。廣州市作為廣東省的政治、經濟、文化中心，其經濟圈不斷擴大，導致污染區域也在加大，一定程度上產生了區域性空氣污染問題，而且廣州市地形多樣，不利于空氣污染物的擴散，導致空氣污染物的濃度呈現出明顯的季節特征，空氣質量不僅受污染物排放量的控制，還受多種氣象因素的綜合影響［1-2］。

為有效控制空氣質量的不斷惡化，需要對空氣質量做出科學客觀的評價，從而給相關部門提供科學管理與污染防治的理論依據。大氣環境是一個多因素相互影響的動態變化系統，在這個復雜的系統中，影響空氣質量的污染因子眾多，存在著諸多不確定性因素［3］，因此評價空氣質量時需要綜合考慮各種污染物指標。

環境空氣質量的評價方法很多，主要包括灰色聚類分析法、模糊數學法、因子分析法、灰色關聯度分析法、典型相關分析法、人工神經網絡法等。基于模糊數學理論的模糊綜合評判法，是一種解決多因素影響問題的定性、定量相結合的方法，充分考慮各影響因子的相互關聯和相關影響，能夠全面準確地評價空氣質量狀況［4-6］。因此本文運用模糊綜合評判法對廣州市的環境空氣質量做出評價，從而為相關部門制定污染防控措施提供理論依據。

2 模糊綜合評判法

2.1 建立評判因子集

根據《環境空氣質量標準》（GB 3095—2012）［7］，主要空氣污染物包括以下6 項：二氧化氮（NO2）、一氧化碳（CO）、二氧化硫（SO2）、臭氧（O3）、粒徑小于或等于10 μm 的顆粒物（PM10）、粒徑小于或等于2.5 μm的顆粒物（PM2.5）。因此，建立影響空氣質量污染物所對 應 的 因 子 集：U ＝｛u1，u2，u3，u4，u5，u6｝＝｛SO2，NO2，CO，O3，PM10，PM2.5｝。

2.2 建立評價集

結合《環境空氣質量標準》（GB 3095—2012）和廣州市環境監測中心站檢測污染物濃度的實際情況，建立四級評價集：

V＝｛vij｝6×4

式中，i 表示空氣質量評價因子，i＝1，2，...，6；j 表示空氣質量評價等級，j＝1，2，...，4。

2.3 建立隸屬度函數

采用降半階梯形隸屬度函數，建立評價因子對空氣質量評價等級標準的隸屬函數rij，從而建立模糊關系矩陣R＝［rij］，隸屬度的計算公式如下：

當j＝1 時，

當j＝2，3 時，

當j＝4 時，

式（1）～（3）中，xi為第i 個評價因子的實測值；Sij為第i 個評價因子的第j 污染等級的濃度限值；rij為第i 個評價因子對第j 污染等級的隸屬度。將廣州市2019 年的月度數據進行均值化后代入到對應的隸屬函數，通過計算可得模糊關系矩陣R＝［rij］。

2.4 確定權重因子集

空氣質量評價中污染因子的權重是衡量各污染物對空氣質量影響的重要程度，權重值越大，對空氣質量影響越大，否則就越小。

模糊綜合評判的賦權方法包括標準賦權法和主因素突出賦權法。本文采用主因素突出賦權法中的超標倍數法計算權重，并將權重做歸一化處理，權重系數的計算公式［8］為：

2.5 模糊綜合評判

根據模糊矩陣和權重集的計算結果，可將A 和R 進行模糊矩陣的復合運算，可得：

（b1，b2，...，b4）

根據最大隸屬度原則，取C＝max（b1，b2，...，b4）作為空氣質量模糊綜合評判的結果。

3 廣州市空氣質量評判

3.1 數據來源

本文以廣州市環境監測中心站公布的2019 年月度空氣質量數據作為綜合評價的基礎資料，通過對數據做均值化處理，可得各個評價因子的季度數據，見表1。

表1 2019 年廣州市主要空氣污染物濃度值 μg/m3

3.2 構建評價因素集合

根據《環境空氣質量評價技術規范（試行）》（HJ 663—2013）的規定，主要的空氣污染物包括PM10，PM2.5，CO，NO2，O3，SO2，在對空氣質量進行綜合評價時，針對沒有季度均濃度限值標準的CO 和O3，以日均值百分位數作為評價指標，其中，CO 采用日均值第95 百分位數，O3采用日最大8 h 滑動平均值的第90 百分位數，其他評價指標采用季度均值構建評價因素集合［3］。因此，構建評價因子集合U＝｛SO2季度均值，NO2季度均值，PM10季度均值，PM2.5季度均值，CO 日均值第95 百分位數，O3日最大8 h 滑動平均值的第90 百分位數｝。

3.3 評價等級

結合《環境空氣質量評價技術規范（試行）》（HJ 663—2013）和廣州市實際大氣污染狀況，將評價標準分為優、良、輕度污染和中度污染4 個等級，見表2。

表2 環境空氣質量等級及對應的污染物項目濃度限值 μg/m3

3.4 建立模糊關系矩陣

根據隸屬度計算公式（1）～（3），可算得各評價因子對空氣質量評價等級標準的隸屬度，從而建立廣州市2019 年各季度的模糊關系矩陣，如下所示：

3.5 建立權重集

利用主因素突出賦權法中的超標倍數法計算權重，并將權重歸一化處理，根據公式（4）計算可得各污染因子在不同季節的權重值，見表3。

表3 廣州市2019 年4 個季度污染因子的權重

由權重集可知，2019 年廣州市第1 季度空氣中的主要污染物是NO2，其他依次是PM2.5，PM10，O3，CO，最后是SO2；第2 季度空氣中主要污染物依次為NO2，O3，PM2.5，PM10，CO，SO2；第3 季度空氣中主要污染物依次為O3，NO2，PM2.5，PM10，CO，SO2；第4 季度空氣中主要污染物依次為NO2，PM10，O3，PM2.5，CO，SO2。

將所得的廣州市2019 年4 個季度空氣污染物對應的模糊關系矩陣R 和污染因子權重集A 進行復合運算，可得到矩陣B＝｛b1，b2，b3，b4｝，再根據最大隸屬度原則，可得廣州市4 個季度空氣質量的綜合評判結果，并對2019 年4 個季度空氣質量進行排序，見表4。

表4 廣州市2019 年各季度空氣污染物評價結果

根據表4 中的廣州市空氣質量評價結果及其排序可知，4 個季度空氣質量從好到差的排序為第2，3，4，1 季度。按照質量等級可分為2 類，第2 和第3 季度屬于第1 類，空氣質量等級為I，即空氣質量為優；第4 和第1 季度屬于第2 類，空氣質量等級為II，即空氣質量為良。

4 結論

本文基于空氣質量評價中各污染物分級標準模糊性的考慮，以PM10，PM2.5，CO，NO2，O3，SO2為評價因子，建立各污染因子的評價標準集和權重集，再運用模糊綜合評判法對廣州市2019 年4 個季度的大氣質量進行科學的客觀評價，可得各個季度空氣中的主要污染物和空氣質量的優劣情況。整體而言，廣州市在夏、秋2 季空氣質量為優，春、冬2 季空氣質量為良，體現了明顯的季節特征；同時，在春、冬2 季空氣質量主要受冷空氣及回暖過程交替出現的影響較大，空氣中污染物濃度積累和擴散周期的變化比較明顯，使得空氣質量變差［9］。

利用該評判模型對廣州市全年的空氣質量進行評判，根據污染物的權重集可知，對空氣質量影響較大的污染物主要是NO2，PM2.5和O3，因此如何控制這3 種污染物的排放是改善空氣質量的關鍵所在，需要相關部門制定積極有效的防治措施來改善空氣質量。