焦嫚，王宏，吳濤武

(華北理工大學 理學院，河北 唐山 063009)

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APEC前后北京市空氣質(zhì)量對比

焦嫚，王宏，吳濤武

(華北理工大學 理學院，河北 唐山 063009)

APEC；模糊綜合評價；空氣質(zhì)量；權(quán)重；隸屬度

根據(jù)北京市環(huán)境保護監(jiān)測中心的監(jiān)測數(shù)據(jù)和國家環(huán)境空氣質(zhì)量標準，選取PM2.5，PM10，SO2，NO2作為評價指標，通過建立各污染因子的隸屬函數(shù)和權(quán)重集，運用模糊綜合評價的方法對北京市2014年10月及11月進行了空氣質(zhì)量評價及比較。結(jié)果表明，影響北京市空氣質(zhì)量的主要污染因子為PM2.5，PM10，其次是NO2，SO2對于空氣污染的作用最小。APEC會議期間采取的“機動車輛限行”、“上百家企業(yè)停限產(chǎn)”、“建筑施工工地停工”等措施能夠有效地控制大氣中PM2.5的含量，改善空氣質(zhì)量。空氣質(zhì)量評價結(jié)果客觀地反映了北京市的空氣質(zhì)量狀況，從而為改善和治理大氣污染提供理論依據(jù)。

根據(jù)中國氣象局的數(shù)據(jù)顯示，自2013以來，全國平均霧霾天數(shù)為52年來之最。在中國最大的500個城市中，只有不到1%達到了世界衛(wèi)生組織推薦的空氣質(zhì)量標準；世界上污染最嚴重的10個城市之中有7個在中國[1]。目前，霧霾現(xiàn)象頻發(fā)已成為極其重要的城市大氣環(huán)境問題，這不僅困擾著人們的工作和生活，其所伴隨的空氣污染還嚴重危害了人們的身心健康。

空氣質(zhì)量評價有許多種方法，包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[2,3]、關(guān)聯(lián)分析法[4,5]、環(huán)境質(zhì)量指數(shù)法[6]、模糊綜合評價法[7,8]等。隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展，空氣質(zhì)量受人類活動的影響越來越復雜，其中存在許多具有模糊性和不確定性的因素和現(xiàn)象，導致空氣質(zhì)量影響評價的識別和度量存在模糊性。模糊綜合評價法具有結(jié)果清晰、系統(tǒng)性強的特點，能夠滿足大氣中各污染因子間的隨機性和模糊性，從而客觀、合理地評價空氣質(zhì)量。所以本文選用模糊綜合評價法，選取各污染因子為評價指標，并賦予各指標相應(yīng)的權(quán)重值，確定隸屬度函數(shù)，綜合評價北京市的空氣質(zhì)量，并針對“APEC藍”現(xiàn)象，對北京市2014年10～11月的空氣質(zhì)量進行對比分析，為大氣污染治理提供依據(jù)。

1模糊綜合評價原理與步驟

1.1模糊綜合評價的數(shù)學模型

1.2模糊綜合評價步驟

模糊綜合評價步驟[7]如下：

(3)建立模糊綜合評價矩陣。

對于每一個指標ui來說，建立單因素評判： (ri1,ri2,ri3,…,rim)

即rij(0rij1)表示ui屬于vj的程度級別，于是就可以得到單因素評判矩陣:R=(rij)n×m。

(4)綜合評判

2基于模糊綜合評價方法的北京市空氣質(zhì)量評價

2.1建立評價指標集

數(shù)據(jù)來源：國家環(huán)境監(jiān)測總站提供的北京市2014年11月空氣質(zhì)量單項污染因子PM2.5、PM10、SO2、NO2的24h平均濃度數(shù)據(jù)，如圖1所示：

圖1　2014年11月北京市各污染物實測值

2.2評價標準

根據(jù)新出臺的《環(huán)境空氣質(zhì)量標準》(GB3095—2012 )[10]，并結(jié)合《環(huán)境空氣質(zhì)量標準》(GB3095 —1996)[11]將北京市的空氣環(huán)境質(zhì)量分為以下4個等級，如表 1所示：

其中，1級表示清潔、2級表示輕度污染、3級表示中度污染、4級表示重污染。因此 ，確定模糊評價集 ={清潔，輕度污染，中度污染，重污染}。

表1　污染集劃分標準(μg/m3)

2.3確定權(quán)重矩陣

(1)

其中：xi為采集的第i種污染物的實際監(jiān)測值；

si為污染物i的各個級別濃度標準的算術(shù)平均值；

根據(jù)上述公式可以計算得出北京市2014年10～11月各污染因子的權(quán)重值，結(jié)果如圖2所示。

從圖中可以看出，影響北京市空氣質(zhì)量的主要污染因子為PM2.5，PM10，其次是NO2，而SO2對于空氣污染的作用最小。同時，2014年11月北京市PM2.5在各項污染因子中所占權(quán)重較10月份明顯下降，這說明北京市在召開APEC會議期間，所采取的“機動車輛限行”、“上百家企業(yè)停限產(chǎn)”、“建筑施工工地停工”等政策有效地控制了大氣中細微顆粒物的含量。SO2含量最少主要體現(xiàn)了近年來北京市實施節(jié)能減排措施，鼓勵企業(yè)燃煤煙氣脫硫，同時使用清潔能源代替?zhèn)鹘y(tǒng)燃煤能源。

圖2　北京市2014年10～11月各污染因子平均權(quán)重

2.4確定污染物隸屬函數(shù)

隸屬函數(shù)用來描述污染因子的濃度與各空氣質(zhì)量等級之間的函數(shù)關(guān)系。由于空氣質(zhì)量的好壞是一個相對模糊的概念，空氣質(zhì)量分級的標準也是模糊的，故采用隸屬度rij來劃分空氣質(zhì)量等級是合理的。

本文隸屬函數(shù)采用降半階梯形隸屬度函數(shù)[13]，計算污染物隸屬度。

屬于第1級，即j=1時的空氣質(zhì)量的隸屬函數(shù)為：

(2)

屬于第2、3級，即當j=2,3,…,n-1時，空氣質(zhì)量的隸屬函數(shù)為：

(3)

屬于第4級，即j=n時，空氣質(zhì)量的隸屬函數(shù)為：

(4)

式中，j代表空氣質(zhì)量等級，j=1,2,3,4；

xi代表第i種污染物的實測值；

sij代表第i種污染物的第j級標準值；

rij代表第i種污染物對第j級的隸屬度。

把每天的各污染因子相應(yīng)的數(shù)據(jù)依次帶入上面公式(1)～(3)中，可得到其對應(yīng)隸屬度，然后就可以建立起每天的模糊評價矩陣，模糊矩陣R是一種對各級隸屬度評價的轉(zhuǎn)化關(guān)系。即：

(5)

以北京市2014年11月1日為例，代入數(shù)據(jù)計算得模糊矩陣為：

(6)

其中，PM2.5的濃度為2級標準達到55%的程度，PM10的濃度為1級標準達到86.67%的程度，SO2的濃度為1級標準達到 100% 的程度 ，NO2的濃度為1級標準達到 100%的程度 。

2.5確定模糊綜合評價矩陣B

在求得權(quán)重W和隸屬度R之后，將污染物的監(jiān)測值代入到對應(yīng)隸屬函數(shù)，可以計算出模糊綜合評價矩陣B，即：

其中，W中wi(i=1,2,3,4)表示每日污染因子對于總體污染作用的權(quán)重大?。籖中rij,(i,j=1,2,3,4)表示污染因子對于j級空氣質(zhì)量等級的隸屬度。

本文對于模糊綜合評價矩陣B的計算采用“·(乘 )和∨(并 )”算子，即先利用矩陣乘法然后取最大的模糊矩陣復合運算的方法。然后再根據(jù)最大隸屬度原則，如果模糊綜合評價矩陣B=(b1,b2,b3,…bn)中存在著bj=max(b1,b2,b3,…,bn)，于是就可以得到該評價對象的級別為第j級。

3模糊數(shù)學評價結(jié)果分析

根據(jù)以上計算方法得到北京市2014年 11月份每天空氣質(zhì)量計算結(jié)果，如表 2所示，以及空氣質(zhì)量變化走勢圖和空氣質(zhì)量等級描述圖，如圖3(a)和(b)所示。通過對表 2 和圖3(a)、圖3(b)的綜合分析可以看出，在APEC會議期間北京市空氣質(zhì)量一直處于1級，屬于清潔狀態(tài)； 在APEC結(jié)束之后，空氣污染等級逐漸回升，空氣質(zhì)量達到污染、甚至重污染狀態(tài)。可見，2014年11月北京市在召開APEC會議期間，采取“機動車輛限行”、“上百家企業(yè)停限產(chǎn)”、“建筑施工工地停工”等政策對于空氣質(zhì)量的改善有明顯作用。另外，此結(jié)果也能夠說明空氣污染確實和較高的排放密切相關(guān)。

表2　2014年11月空氣質(zhì)量的綜合評價結(jié)果

(a)　隸屬度描述　　　　　　　　　　　　　　　　(b)　等級描述

4結(jié)論

(1)在2014年10月份，北京市主要污染因子為PM2.5，其次是PM10、NO2，最后是SO2。11月份，主要污染因子為PM10、PM2.5污染權(quán)重明顯下降，表明在召開APEC會議期間，采取的“機動車輛限行”、“上百家企業(yè)停限產(chǎn)”、“建筑施工工地停工”等政策有效的控制了大氣中細微顆粒物的含量。

(2)2014年10月，北京市空氣質(zhì)量有16 d處于不同程度污染狀態(tài)，2014年11月初，至APEC會議結(jié)束期間，北京市空氣質(zhì)量等級均為1級，均為清潔狀態(tài)，APEC會議結(jié)束之后，北京市空氣質(zhì)量再次恢復污染狀態(tài)。這表明空氣污染確實和較高的污染物排放密切相關(guān)，APEC會議期間采取的嚴控措施能夠有效地維持空氣質(zhì)量。這為我國長期的空氣污染防治工作提供了借鑒作用。

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Analysis and Comparison of Air Quality in Beijing before and after APEC

JIAO Man, WANG Hong, WU Tao-wu

(College of Science,North China University of Science and Technology,Tangshan Hebei 063009,China)

APEC;fuzzy comprehensive evaluation;air quality;weight;membership

According to the monitoring data presented by Beijing environmental protection monitoring center and the National Ambient Air Quality Standard, this paper selects PM2.5 , PM10, SO2, NO2as evaluation indexes. Through the establishment of the pollution factor set of membership functions and weight, the fuzzy comprehensive evaluation method was used to evaluate and compare the air quality between October and November of 2014 in Beijing. The results shows that the main pollution factors which influence the air quality of Beijing are PM2.5 and PM10, followed by NO2, yet SO2makes the least contribution to air pollution. Measures taken during APEC, including "motor vehicle limit line"," hundreds of enterprises stop and limit production ", "shutdown construction site" and so on, can effectively control the content of PM2.5 in atmosphere, which have improved the air quality. Result of air quality evaluation objectively reflects Beijing's air quality, so as to provide theoretical basis for the improvement and management of atmospheric pollution.

2095-2716(2015)04-0127-06

X823

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