大气环境评价方法与应用研究

大气环境评价方法与应用研究

发表时间：2019-06-20T11:45:42.357Z 来源：《基层建设》2019年第9期作者：戚涛[导读] 摘要：大气环境评价是评价大气环境质量和治理空气污染的重要依据，经多年研究已取得显著进展，产生了众多方法。

茂名市环境科学研究所广东茂名 525000摘要：大气环境评价是评价大气环境质量和治理空气污染的重要依据，经多年研究已取得显著进展，产生了众多方法。本文介绍了大气环境评价的常用方法，并对最常用方法之一的模糊综合评价法作了重点阐述。

关键词：大气环境评价；方法；应用大气环境评价是环境影响评价中的一种，以大气环境监测数据为依据，按照大气环境质量分级标准，对某一区域某一时段大气环境质量进行定性或定量评定，以确定该区域大气污染防治政策和措施[1]。只有合理评价大气环境质量，才能有针对性的制定大气污染治理方案，进而有效改善大气环境质量和解决公众对大气环境质量的关切[2]。因此，本文对大气环境评价方法与应用进行了研究。

1 大气环境评价方法

大气环境是由众多要素构成的复杂系统，影响大气环境质量的污染因子多，所以采用单因素评价法评价大气环境质量是不恰当的，而应采用综合评价法，此类方法也有很多种，常用方法[3]包括： 1.1 空气质量指数法

我国从2014年起各城市采用空气质量指数（AQI）代替空气污染指数（API），所以AQI现已为人们所熟悉。AQI是指将空气中污染物浓度按照设定的浓度限值进行标化处理得到的无量纲指数，目前我国AQI主要采用PM10、PM2.5、NO2、SO2、CO、O3六个污染物。该方法具有简明、直观、定量的特点，公众易于对大气环境质量理解。但AQI易掩盖空气污染物对大气环境的总体影响，即说用其表征空气质量的优劣还不够全面。

1.2 层次分析法

层次分析法（AHP）属于决策分析法，可将定量分析与定性分析结合起来，其原理是将复杂问题分解为若干层次和因素，通过建立递阶层次系统判断各指标的重要程度，再建立判断矩阵确定各要素或评价对象的权重，进而获得用于决策的最优方案。这种方法的优点是简洁、系统和适用性强。

1.3 模糊综合评价法

模糊综合评价法是以模糊数学为基础，利用模糊合成原理将一些难以量化的不确定性要素或评价对象进行定量化处理的总体评价方法。由于大气环境质量本身就是由多种不确定性因素及各种复杂现象交互作用形成的，具有多模糊现象。应用这种方法可以消除大气环境质量等级划分中的主观性因素，使评价结果更接近实际情况。

1.4 BP神经网络法

在做大气环境评价时，污染物浓度分级标准是关键的依据，即根据实测大气污染物浓度与大气环境质量标准进行比对，看符合哪一个级别，这种情况属于模式识别，而BP神经网络常用作模式识别。与其他评价方法相比，BP神经网络具有良好的自组织、自学习和自适应能力，而且不用理会各要素或评价对象的权重，所以这种方法通用性好、不受主观因素影响，但需要一定规模的样本进行训练。

1.5 灰色关联法、灰色聚类法与灰色聚类关联分析法

灰色关联法采用灰色关联度直接评价样本与大气环境质量标准中各级别的几何接近程度。由于灰色关联度在体现污染级别区间性上有些困难，评价值分辨率较低，所以后来也采用灰色聚类法。后者通过建立指标的白化函数形成多维灰色评估系统，可以较好地体现污染级别的区间性，评价值分辨率有所提高，不过仍然存在信息损失，尤其在污染级别浓度比较分散的情况。针对两种灰色方法的不足，将两者结合为灰色聚类关联分析法，即先通过建立白化函数计算各样本对各污染级别的从属度，再计算各样本与综合评判的灰色权关联度，以此确定各个样本的环境质量差别。

1.6 污染损失率法

污染损失率法是将大气环境评价与大气环境质量损害程度相结合的一种方法，即在评价大气环境质量时，很低浓度的大气污染物可以忽略，但这种污染物浓度增加到临界值时就没法忽略了，而随着该污染物浓度继续增加到一定程度，其对大气环境质量的影响趋于“定值”。这种方法的优点是可以直观地反映出大气污染物危害程度，物理意义比较明确。

2 大气环境评价方法的应用

现以模糊综合评价法为例介绍大气环境评价方法的应用 2.1 模糊综合评价的流程

收集数据→建立评价空间（评价对象因素集和评价集）→建立隶属度函数→建立模糊关系矩阵→建立污染因子权重集（计算权重系数）→模糊综合评价（计算隶属度）。

2.2收集数据

大气环境质量数据收集十分方便，可从中国空气质量在线监测分析平台（https：///historydata/）下载，可以得到全国367个城市的2013年12月起至当前各个月的数据，包括PM10、PM2.5、NO2、SO2、CO、O3和AQI。例如评价2016、2017、2018三年的结果，下载这三年数据，再取某年月份数据平均值就得到该年数据。

2.3建立评价空间

首先，确定评价对象集。例如污染因子为PM10、PM2.5、NO2、SO2、CO、O3，则评价对象集 ={PM10，PM2.5，NO2，SO2，CO，O3}，表示所有被评价污染因子的总和。然后，确定评价标准的集合（评价集）。例如评价结果分为优、良、差，则 ={优，良，差}。

2.4建立隶属度函数

根据《环境空气质量标准》（GB 3095-2012）确定各污染因子污染级别的隶属度。隶属度函数有多种，例如降半梯形隶属度函数、高斯隶属度函数、三角隶属度函数等，其中降半梯形隶属度函数较为常用。例如SO2一级标准为年均20μg/m3，二级标准为年均60μg/m3，则一级标准的隶属度函数可表示为：

3 结语

自从我国采用空气质量指数评价大气环境质量以来，公众对大气环境评价有了更为直观的认识。目前常用的一些方法各有其优点，但也存在一些不足。由于大气环境影响因素多，单一方法评价也还存在一定不确定性，多种方法组合可能是未来发展的一个方向。

参考文献：

[1] 赵建平，姚天雨，王明虎，等. 基于云模型的长沙市大气环境质量评价[J]. 环境工程，2017，35（11）：149-154.

[2] 邓旺华，谢世友. 基于AHP模型乌海市大气环境质量评价及合理建议[J]. 湖南生态科学学报，2017，4（4）：20-26.

[3] 丁鹏，陈优良，冯俊华. 南昌市区大气环境质量模糊数学综合评价[J]. 环境科学导刊，2018，37（2）：88-93.