基于模糊综合评判的城市环境空气质量评价_杨晓艳
合集下载
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2， …， 6， j = 1， 2， …， 4。 式中 i = 1 ， 1. 5 建立权重集
r11
r12
…
r1 j
北京市不同区域在评价期间环境空气质量监测值
时间 10． 23 10． 24 10． 25 PM2. 5 30 18 34 56 196 279 69 32 17 49 69 105 173 22 PM10 70 31 57 75 230 299 84 73 34 63 99 124 205 37 SO2 11 6 10 15 35 44 18 9 5 20 21 19 26 20 NO2 32 18 42 88 133 122 65 28 7 35 61 67 68 31 O3 56 78 73 72 39 95 62 59 78 67 75 68 111 76 CO 1 1 1 1 3 3 2 1 1 1 1 2 2 1
r21 r22 … r24 w2 ， …， w6 ） B = A Ｒ = （ w1 ， = … … … … r61 r62 … r64 · 144·
r11
r12
…
r14
杨晓艳， 等
基于模糊综合评判的城市环境空气质量评价
且主要大气污染物 PM2. 5 在城六区、 东南部和西南部 的平均权重相对高一些。因为这三个区域居民较多， 机动 车较多且主要在这些区域开动， 北京以南工业污染较多， 大量污染物如粉尘等进入到大气中。 而西北部和东北部 前三者都相对较少， 且树木较多， 对污染物有一定的吸收 作用。 与此同时， 也验证了近期北京主要是以 PM2. 5 污染 西北部和东北 为主的雾霾天气。 O3 对应的平均权重中， 部的比其他三个区域的权重值稍微大一些， 说明西北部和 东北部上空的 O3 层破坏相对严重一些。 SO2 最少主要体 现了北京市实施节能减排， 使用清洁能源代替传统的燃煤 能源的一个体现。
1
1. 1
模糊综合评判法概述
建立因子集 《环境空气质量标准 》 GB 3095 － 1996［2 － 3］ ， 环境 根据
空气污染物主要包括以下六项： 微粒小于等于 2. 5 μm 的
0314 收稿日期： 2014作者简介： 杨晓艳， 硕士生， 主要研究方向为计算机应用。 通讯作者： 鲁红英， 副教授， 主要研究方向为计算机应用。
污染因子的权重值是衡量参加评价各污染物之间对 环境空气质量影响的相对程度的因素， 根据各因子对其影 响的大小分别赋予不同的权重。 模糊综合评价的赋权方法 比较多， 常见的有标准赋权法和主因素突出赋权法， 前者 仅仅考虑标准间的差异常会产生荒谬的结论， 本文采用后 者中常用的超标倍数法， 并将权重归一化， 其权重系数的 计算公式
ＲESOUＲCES AND ENVIＲONMENT Vol． 24 No． 5 2014 中国人口·资源与环境 2014 年 第 24 卷 第 5 期 专刊 CHINA POPULATION，
基于模糊综合评判的城市环境空气质量评价
杨晓艳 鲁红英
（ 成都理工大学信息科学与技术学院， 四川 成都 610059 ）
北京市各区域在评价期间各污染因子平均权重
北京市不同区域在评价期间模糊综合评价结果
SO2 NO2 0． 1958 0． 1462 0． 2323 0． 3298 0． 2196 0． 1578 0． 2308 0． 1708 0． 0627 0． 1759 0． 2226 0． 1891 0． 1328 0． 2044 O3 0． 1869 0． 3454 0． 2203 0． 1472 0． 035 0． 067 0． 1201 0． 1962 0． 3806 0． 1838 0． 1493 0． 1046 0． 1182 0． 2733 CO 0． 1224 0． 1624 0． 1107 0． 075 0． 0991 0． 0776 0． 1421 0． 122 0． 1789 0． 1005 0． 073 0． 1129 0． 0781 0． 1318 I级 隶属度 0． 9567 1 0． 9888 0． 4917 0． 1688 0． 1788 0． 6785 0． 9483 1 0． 8674 0． 6329 0． 4848 0． 3595 1 II 级 隶属度 0． 0433 0 0． 0112 0． 4423ห้องสมุดไป่ตู้0． 0384 0 0． 3215 0． 0517 0 0． 1326 0． 3671 0． 1858 0． 091 0 III 级 隶属度 0 0 0 0． 066 0． 3374 0． 3109 0 0 0 0 0 0． 3294 0． 1112 0 IV 级 隶属度 0 0 0 0 0． 4554 0． 5103 0 0 0 0 0 0 0． 4382 0 质量 类别 I级 I级 I级 I级 IV 级 IV 级 I级 I级 I级 I级 I级 I级 IV 级 I级
图1 表2
区域 时间 10． 23 10． 24 10． 25 城六区 10． 26 10． 27 10． 28 10． 29 10． 23 10． 24 10． 25 西北部 10． 26 10． 27 10． 28 10． 29 PM2. 5 0． 2381 0． 1896 0． 2441 0． 2723 0． 4198 0． 4681 0． 3179 0． 2532 0． 1973 0． 3195 0． 3266 0． 3844 0． 4382 0． 1882 PM10 0． 2164 0． 1272 0． 1594 0． 142 0． 1918 0． 1954 0． 1507 0． 2249 0． 1537 0． 16 0． 1825 0． 1768 0． 2022 0． 1232
摘要
PM10 、 SO2 、 NO2 、 O3 和 CO 作为评价因子， 根据北京市环境保护监测中心的监测数据和国家环境空气质量标准， 选取 PM2. 5 、 通
过建立各污染物的隶属函数和权重集， 运用模糊综合评判的方法对北京市的五个区域（ 城六区、 西北部、 东北部、 东南部、 西南部） 2013 NO2 、 O3 年 10 月 23 － 29 日期间进行了环境空气质量评价 。结果表明， 该期间北京市环境空气中的主要污染物是 PM2. 5 ， 其次是 PM10 、 东北部、 城六区、 东南部、 西南部。 结果客观地反映了北京市的空 和 CO， 最后是 SO2 。空气质量评价结果由好到坏的顺序为： 西北部、 气质量状况， 从而为改善和治理大气污染提供理论依据 。 关键词 模糊综合评判； 空气质量评价； 隶属函数； 评价因子 O29 ： X823 文献标识码 A 文章编号 1002 － 2104 （ 2014 ） 05 专 － 0143 － 04 中图分类号
［1 ］
颗粒物（ PM2. 5 ） ， 微粒小于等于 10 μm 的颗粒物（ PM10 ） ， 二 氧化硫 （ SO2 ） ， 二 氧 化 氮 （ NO2 ） ， 臭 氧 （ O3 ） ， 一氧化碳 （ CO） 。据此建立北京市环境空气质量的因子集： U = ｛ u1 ， u2 ， …， u6 ｝ = ｛ PM2． 5 ， PM10 ， SO2 ， NO2 ， O3 ， CO｝ 1. 2 建立评价集 《环境空气质量标准 》 GB 3095 － 1996 、 《环境空 根据 GB 3095 － 2012［3］ 的发布稿（ 2016 年实施） 及 气质量标准》 北京市环境保护监测中心 价集定义为： v i2 ， v i3 ， v i4 ｝ V = v ij = ｛ v i1 ， v i1 ， v i2 ， v i3 ， v i4 分别对应清洁、 轻度污染、 中度污染、 重 j 为 4 个评价因子的 度污染， 其中 i 为 6 个不同的评价因子， 体积分数限制。 1. 3 建立隶属函数 隶属函数定义为降半梯形分布函数， 第 I 级， 即j = 1
k 时， 其隶属函数（ u i 为某一时间某一监控点所采集的污染 ［4 ］
监测污染物的种类和分级， 评
目的在 应用于北京市的环境空气质量评价，
于通过评价北京市环境空气质量现状， 为该市大气污染治 理提供参考依据。
物浓度值） 为： 1 v － uk i r ij = i（ j +1） v j（ j +1） － v ij 0 uk i ≤ v ij v ij ＜ u k i ＜ v i（ j + 1 ） uk i ≥ v i（ j + 1 ） （ 1）
b2 、 b3 、 b4 取其中的最大值， b1 、 根据最大隶属度原则，
2
2. 1
实例试算
数据来源 结合国家环境空气质量标准， 本文采用北京市环境保
k 第 IV 级， 即 j = 4 时， 其隶属函数（ u i 为某一时间某一
监控点所采集的污染物浓度值） 为：
护监测中心布监测站采集数据来进行实例试算， 将北京市 uk i ≤ vi（ j －1） （ 3） uk i ≥ vij 分为 5 个区域， 每个区域选择一个具有代表性的监测站采 5 个区域及对应的监测站分别为城六区（ 朝阳区 集数据， 农展馆） 、 西北部（ 延庆） 、 东北部（ 密云镇） 、 东南部（ 通州 京东永乐店） 、 西南部（ 琉璃河） ， 其中城六区包括东城区、 朝阳区、 海淀区、 丰台区、 石景山区。 且每个监测 西城区、 站都在评价期间（ 2013. 10. 23 － 10. 29 ） 的每天 22 ： 00 采集 数据。采集监测值见表 1 。 由于篇幅所限， 只列示了城六 区和西北部的监测值、 各污染因子权重数据和模糊综合评 （ 4） 价结果。
j =1
m = 6 为评价因子个数， n = 4 为环境质量标准 式中， v ij 为第 i 个评价因 uk 等级数， i 为第 i 个指标的实际监测值， （ 子在空气质量中的分级标准， 1 n
n
Σ
v ij ） 为第 i 个评价因
j =1
子各级浓度标准的算术平均值。 因此， 可得到各单污染因 子的权重， 组成污染因子权重集 A， 即： w2 ， …， w6 ） A = （ w1 ， 1. 6 模糊综合评价 在得到模糊矩阵 Ｒ 和权重集 A 的基础上， 可将 A 和 Ｒ 进行模糊矩阵的复合运算， 得到模糊综合评判的结果： （ 6） 2. 2
［5 ］
城六区 10． 26 10． 27 10． 28 10． 29 10． 23
为： 1 n
n m
wi = ［ uk i /（
Σ
j =1
v ij） ］/ Σ ［ uk i /（
i =1
1 n
n
Σ
v ij ） ］
（ 5）
10． 24 10． 25 10． 26 西北部 10． 27 10． 28 10． 29
k III 级， 3 时， 第 II、 即 j = 2、 其隶属函数（ u i 为某一时间
“信息融合技术在地质灾害中的应用研究” （ 编号： 2010JY0111 ） 。 基金项目： 四川省科技应用基础项目
· 143·
中国人口·资源与环境 2014 年
第5 期
专刊
某一监控点所采集的污染物浓度值） 为：
表1
区域
uk － vi（ j －1） rij = i vij － vi（ j －1）
1. 4 建立模糊矩阵
0 vi（ j －1） ＜ uk i ＜ vij 1
将不同时间不同监控点的检测值代入到对应隶属函 数计算得单因子评价矩阵， 模糊矩阵 Ｒ 为：
r21 r22 … r2j Ｒ = r ij = … … … … r i1 r i2 … r ij
因此可得到各单污染因子的权重组成污染因子权重集模糊综合评价在得到模糊矩阵10292237203176模糊综合评判计算结果及分析按照以上步骤利用matlab软件计算出北京市不同区域在评价期间的模糊综合评价结果见表列出了对应的评价质量类别为分析北京市环境空气中的主要污染因子计算了北京市不同区域在评价期间各污染因子帄均权重见图可以看出在评价期间北京市的主要大气污染物是pm616264其次大致是pmco最后是so14410ijij基于模糊综合评判的城市环境空气质量评价且主要大气污染物pm在城六区东南部和西南部的帄均权重相对高一些
北京市的能源以燃煤、 汽油、 天然气为主， 这些燃料的 燃烧、 垃圾焚烧， 建筑施工等扬尘、 工业粉尘， 以及燃煤锅 炉排放物， 机动车排放的氮氧化物和挥发性有机物等导致 大量污染物排放到大气中。随着工业发展、 城市扩张和汽 车保有量的飞速增加， 大气环境逐渐恶化。 空气污染极大 地影响生态环境， 对人体健康造成不良影响， 如近几年来 北京市出现的雾霾天气， 容易导致肺癌等相关疾病。 环境 空气质量评价的方法很多， 包括模糊数学法、 空气质量指 数法、 密切值法、 物元分析法、 聚类分析法、 主成分分析法、 灰色关联度法、 距离判别法、 人工神经网络法等。 然而环 境质量是一个庞大且模糊多变的体系， 存在着很多不确定 性因素， 定量上具有明显的模糊性。模糊数学法能解决空 气环境系统中各因素间的不确定性和模糊性， 能合理科学 地评价环境空气质量的客观现状， 因此本文选用模糊数学 综合评判法
（ b1 ， b2 ， b3 ， b4 ） 即为本次环境空气质量评价的模糊综合评价结果。 （ 2）
（ 7）
u － v i（ j － 1 ） vij － vi（ j －1） r ij = v i（ j +1） － u k i vi（ j +1） － vij 0
k i
v i（ j － 1 ） ≤ u k i ≤ v ij v ij ＜ u k i ＜ v i（ j + 1 ） uk i ≥ v i（ j + 1 ）
模糊综合评判计算结果及分析 利用 MatLab 软件计算出北京市不同 按照以上步骤，
区域在评价期间的模糊综合评价结果见表 2 （ 列出了对应 的评价质量类别） 。 为分析北京市环境空气中的主要污染因子， 计算了北 京市不同区域在评价期间各污染因子平均权重（ 见图 1 ） 。 可以看出， 在评价期间北京市的主要大气污染物是 PM2. 5 ， NO2 、 O3 、 CO， 最后是 SO2 。 其次大致是 PM10 、
r11
r12
…
r1 j
北京市不同区域在评价期间环境空气质量监测值
时间 10． 23 10． 24 10． 25 PM2. 5 30 18 34 56 196 279 69 32 17 49 69 105 173 22 PM10 70 31 57 75 230 299 84 73 34 63 99 124 205 37 SO2 11 6 10 15 35 44 18 9 5 20 21 19 26 20 NO2 32 18 42 88 133 122 65 28 7 35 61 67 68 31 O3 56 78 73 72 39 95 62 59 78 67 75 68 111 76 CO 1 1 1 1 3 3 2 1 1 1 1 2 2 1
r21 r22 … r24 w2 ， …， w6 ） B = A Ｒ = （ w1 ， = … … … … r61 r62 … r64 · 144·
r11
r12
…
r14
杨晓艳， 等
基于模糊综合评判的城市环境空气质量评价
且主要大气污染物 PM2. 5 在城六区、 东南部和西南部 的平均权重相对高一些。因为这三个区域居民较多， 机动 车较多且主要在这些区域开动， 北京以南工业污染较多， 大量污染物如粉尘等进入到大气中。 而西北部和东北部 前三者都相对较少， 且树木较多， 对污染物有一定的吸收 作用。 与此同时， 也验证了近期北京主要是以 PM2. 5 污染 西北部和东北 为主的雾霾天气。 O3 对应的平均权重中， 部的比其他三个区域的权重值稍微大一些， 说明西北部和 东北部上空的 O3 层破坏相对严重一些。 SO2 最少主要体 现了北京市实施节能减排， 使用清洁能源代替传统的燃煤 能源的一个体现。
1
1. 1
模糊综合评判法概述
建立因子集 《环境空气质量标准 》 GB 3095 － 1996［2 － 3］ ， 环境 根据
空气污染物主要包括以下六项： 微粒小于等于 2. 5 μm 的
0314 收稿日期： 2014作者简介： 杨晓艳， 硕士生， 主要研究方向为计算机应用。 通讯作者： 鲁红英， 副教授， 主要研究方向为计算机应用。
污染因子的权重值是衡量参加评价各污染物之间对 环境空气质量影响的相对程度的因素， 根据各因子对其影 响的大小分别赋予不同的权重。 模糊综合评价的赋权方法 比较多， 常见的有标准赋权法和主因素突出赋权法， 前者 仅仅考虑标准间的差异常会产生荒谬的结论， 本文采用后 者中常用的超标倍数法， 并将权重归一化， 其权重系数的 计算公式
ＲESOUＲCES AND ENVIＲONMENT Vol． 24 No． 5 2014 中国人口·资源与环境 2014 年 第 24 卷 第 5 期 专刊 CHINA POPULATION，
基于模糊综合评判的城市环境空气质量评价
杨晓艳 鲁红英
（ 成都理工大学信息科学与技术学院， 四川 成都 610059 ）
北京市各区域在评价期间各污染因子平均权重
北京市不同区域在评价期间模糊综合评价结果
SO2 NO2 0． 1958 0． 1462 0． 2323 0． 3298 0． 2196 0． 1578 0． 2308 0． 1708 0． 0627 0． 1759 0． 2226 0． 1891 0． 1328 0． 2044 O3 0． 1869 0． 3454 0． 2203 0． 1472 0． 035 0． 067 0． 1201 0． 1962 0． 3806 0． 1838 0． 1493 0． 1046 0． 1182 0． 2733 CO 0． 1224 0． 1624 0． 1107 0． 075 0． 0991 0． 0776 0． 1421 0． 122 0． 1789 0． 1005 0． 073 0． 1129 0． 0781 0． 1318 I级 隶属度 0． 9567 1 0． 9888 0． 4917 0． 1688 0． 1788 0． 6785 0． 9483 1 0． 8674 0． 6329 0． 4848 0． 3595 1 II 级 隶属度 0． 0433 0 0． 0112 0． 4423ห้องสมุดไป่ตู้0． 0384 0 0． 3215 0． 0517 0 0． 1326 0． 3671 0． 1858 0． 091 0 III 级 隶属度 0 0 0 0． 066 0． 3374 0． 3109 0 0 0 0 0 0． 3294 0． 1112 0 IV 级 隶属度 0 0 0 0 0． 4554 0． 5103 0 0 0 0 0 0 0． 4382 0 质量 类别 I级 I级 I级 I级 IV 级 IV 级 I级 I级 I级 I级 I级 I级 IV 级 I级
图1 表2
区域 时间 10． 23 10． 24 10． 25 城六区 10． 26 10． 27 10． 28 10． 29 10． 23 10． 24 10． 25 西北部 10． 26 10． 27 10． 28 10． 29 PM2. 5 0． 2381 0． 1896 0． 2441 0． 2723 0． 4198 0． 4681 0． 3179 0． 2532 0． 1973 0． 3195 0． 3266 0． 3844 0． 4382 0． 1882 PM10 0． 2164 0． 1272 0． 1594 0． 142 0． 1918 0． 1954 0． 1507 0． 2249 0． 1537 0． 16 0． 1825 0． 1768 0． 2022 0． 1232
摘要
PM10 、 SO2 、 NO2 、 O3 和 CO 作为评价因子， 根据北京市环境保护监测中心的监测数据和国家环境空气质量标准， 选取 PM2. 5 、 通
过建立各污染物的隶属函数和权重集， 运用模糊综合评判的方法对北京市的五个区域（ 城六区、 西北部、 东北部、 东南部、 西南部） 2013 NO2 、 O3 年 10 月 23 － 29 日期间进行了环境空气质量评价 。结果表明， 该期间北京市环境空气中的主要污染物是 PM2. 5 ， 其次是 PM10 、 东北部、 城六区、 东南部、 西南部。 结果客观地反映了北京市的空 和 CO， 最后是 SO2 。空气质量评价结果由好到坏的顺序为： 西北部、 气质量状况， 从而为改善和治理大气污染提供理论依据 。 关键词 模糊综合评判； 空气质量评价； 隶属函数； 评价因子 O29 ： X823 文献标识码 A 文章编号 1002 － 2104 （ 2014 ） 05 专 － 0143 － 04 中图分类号
［1 ］
颗粒物（ PM2. 5 ） ， 微粒小于等于 10 μm 的颗粒物（ PM10 ） ， 二 氧化硫 （ SO2 ） ， 二 氧 化 氮 （ NO2 ） ， 臭 氧 （ O3 ） ， 一氧化碳 （ CO） 。据此建立北京市环境空气质量的因子集： U = ｛ u1 ， u2 ， …， u6 ｝ = ｛ PM2． 5 ， PM10 ， SO2 ， NO2 ， O3 ， CO｝ 1. 2 建立评价集 《环境空气质量标准 》 GB 3095 － 1996 、 《环境空 根据 GB 3095 － 2012［3］ 的发布稿（ 2016 年实施） 及 气质量标准》 北京市环境保护监测中心 价集定义为： v i2 ， v i3 ， v i4 ｝ V = v ij = ｛ v i1 ， v i1 ， v i2 ， v i3 ， v i4 分别对应清洁、 轻度污染、 中度污染、 重 j 为 4 个评价因子的 度污染， 其中 i 为 6 个不同的评价因子， 体积分数限制。 1. 3 建立隶属函数 隶属函数定义为降半梯形分布函数， 第 I 级， 即j = 1
k 时， 其隶属函数（ u i 为某一时间某一监控点所采集的污染 ［4 ］
监测污染物的种类和分级， 评
目的在 应用于北京市的环境空气质量评价，
于通过评价北京市环境空气质量现状， 为该市大气污染治 理提供参考依据。
物浓度值） 为： 1 v － uk i r ij = i（ j +1） v j（ j +1） － v ij 0 uk i ≤ v ij v ij ＜ u k i ＜ v i（ j + 1 ） uk i ≥ v i（ j + 1 ） （ 1）
b2 、 b3 、 b4 取其中的最大值， b1 、 根据最大隶属度原则，
2
2. 1
实例试算
数据来源 结合国家环境空气质量标准， 本文采用北京市环境保
k 第 IV 级， 即 j = 4 时， 其隶属函数（ u i 为某一时间某一
监控点所采集的污染物浓度值） 为：
护监测中心布监测站采集数据来进行实例试算， 将北京市 uk i ≤ vi（ j －1） （ 3） uk i ≥ vij 分为 5 个区域， 每个区域选择一个具有代表性的监测站采 5 个区域及对应的监测站分别为城六区（ 朝阳区 集数据， 农展馆） 、 西北部（ 延庆） 、 东北部（ 密云镇） 、 东南部（ 通州 京东永乐店） 、 西南部（ 琉璃河） ， 其中城六区包括东城区、 朝阳区、 海淀区、 丰台区、 石景山区。 且每个监测 西城区、 站都在评价期间（ 2013. 10. 23 － 10. 29 ） 的每天 22 ： 00 采集 数据。采集监测值见表 1 。 由于篇幅所限， 只列示了城六 区和西北部的监测值、 各污染因子权重数据和模糊综合评 （ 4） 价结果。
j =1
m = 6 为评价因子个数， n = 4 为环境质量标准 式中， v ij 为第 i 个评价因 uk 等级数， i 为第 i 个指标的实际监测值， （ 子在空气质量中的分级标准， 1 n
n
Σ
v ij ） 为第 i 个评价因
j =1
子各级浓度标准的算术平均值。 因此， 可得到各单污染因 子的权重， 组成污染因子权重集 A， 即： w2 ， …， w6 ） A = （ w1 ， 1. 6 模糊综合评价 在得到模糊矩阵 Ｒ 和权重集 A 的基础上， 可将 A 和 Ｒ 进行模糊矩阵的复合运算， 得到模糊综合评判的结果： （ 6） 2. 2
［5 ］
城六区 10． 26 10． 27 10． 28 10． 29 10． 23
为： 1 n
n m
wi = ［ uk i /（
Σ
j =1
v ij） ］/ Σ ［ uk i /（
i =1
1 n
n
Σ
v ij ） ］
（ 5）
10． 24 10． 25 10． 26 西北部 10． 27 10． 28 10． 29
k III 级， 3 时， 第 II、 即 j = 2、 其隶属函数（ u i 为某一时间
“信息融合技术在地质灾害中的应用研究” （ 编号： 2010JY0111 ） 。 基金项目： 四川省科技应用基础项目
· 143·
中国人口·资源与环境 2014 年
第5 期
专刊
某一监控点所采集的污染物浓度值） 为：
表1
区域
uk － vi（ j －1） rij = i vij － vi（ j －1）
1. 4 建立模糊矩阵
0 vi（ j －1） ＜ uk i ＜ vij 1
将不同时间不同监控点的检测值代入到对应隶属函 数计算得单因子评价矩阵， 模糊矩阵 Ｒ 为：
r21 r22 … r2j Ｒ = r ij = … … … … r i1 r i2 … r ij
因此可得到各单污染因子的权重组成污染因子权重集模糊综合评价在得到模糊矩阵10292237203176模糊综合评判计算结果及分析按照以上步骤利用matlab软件计算出北京市不同区域在评价期间的模糊综合评价结果见表列出了对应的评价质量类别为分析北京市环境空气中的主要污染因子计算了北京市不同区域在评价期间各污染因子帄均权重见图可以看出在评价期间北京市的主要大气污染物是pm616264其次大致是pmco最后是so14410ijij基于模糊综合评判的城市环境空气质量评价且主要大气污染物pm在城六区东南部和西南部的帄均权重相对高一些
北京市的能源以燃煤、 汽油、 天然气为主， 这些燃料的 燃烧、 垃圾焚烧， 建筑施工等扬尘、 工业粉尘， 以及燃煤锅 炉排放物， 机动车排放的氮氧化物和挥发性有机物等导致 大量污染物排放到大气中。随着工业发展、 城市扩张和汽 车保有量的飞速增加， 大气环境逐渐恶化。 空气污染极大 地影响生态环境， 对人体健康造成不良影响， 如近几年来 北京市出现的雾霾天气， 容易导致肺癌等相关疾病。 环境 空气质量评价的方法很多， 包括模糊数学法、 空气质量指 数法、 密切值法、 物元分析法、 聚类分析法、 主成分分析法、 灰色关联度法、 距离判别法、 人工神经网络法等。 然而环 境质量是一个庞大且模糊多变的体系， 存在着很多不确定 性因素， 定量上具有明显的模糊性。模糊数学法能解决空 气环境系统中各因素间的不确定性和模糊性， 能合理科学 地评价环境空气质量的客观现状， 因此本文选用模糊数学 综合评判法
（ b1 ， b2 ， b3 ， b4 ） 即为本次环境空气质量评价的模糊综合评价结果。 （ 2）
（ 7）
u － v i（ j － 1 ） vij － vi（ j －1） r ij = v i（ j +1） － u k i vi（ j +1） － vij 0
k i
v i（ j － 1 ） ≤ u k i ≤ v ij v ij ＜ u k i ＜ v i（ j + 1 ） uk i ≥ v i（ j + 1 ）
模糊综合评判计算结果及分析 利用 MatLab 软件计算出北京市不同 按照以上步骤，
区域在评价期间的模糊综合评价结果见表 2 （ 列出了对应 的评价质量类别） 。 为分析北京市环境空气中的主要污染因子， 计算了北 京市不同区域在评价期间各污染因子平均权重（ 见图 1 ） 。 可以看出， 在评价期间北京市的主要大气污染物是 PM2. 5 ， NO2 、 O3 、 CO， 最后是 SO2 。 其次大致是 PM10 、
