城市污染的評(píng)價(jià)和污染的擴(kuò)散與預(yù)測(cè) 模型

1、城市污染的評(píng)價(jià)和污染的擴(kuò)散與預(yù)測(cè)摘 要 本文討論了城市污染的主要影響因素，比較了北京、天津、上海、西安、重慶五個(gè)城市的污染程度，預(yù)測(cè)了西安市中長期污染狀況。針對(duì)問題一，首先通過變異系數(shù)法通過MATLAB軟件算出城市污染各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重，進(jìn)而確定出影響人們生活的空氣中主要污染物為二氧化硫、可吸入顆粒污染物、一氧化碳、酸雨；影響人們生活的噪聲污染主要表現(xiàn)在居民文教區(qū)晝夜，工業(yè)集中區(qū)晝，交通干線夜；水中主要污染物為石油類、揮發(fā)酚、鉛、汞、鎘、砷排放量以及總鉻排放量，然后建立相對(duì)模糊矩陣評(píng)價(jià)北京、天津、上海、西安、重慶五個(gè)城市的污染程度，建立綜合評(píng)價(jià)模型，由MATLAB算出了各城市的污染程度值，得出了北

2、京的污染程度最輕，西安第二、天津次之，上海再次之，重慶最嚴(yán)重的結(jié)論。針對(duì)問題三，根據(jù)西安市20092013年空氣污染及2011-2013年水污染數(shù)據(jù)對(duì)各污染指標(biāo)建立灰色建立GM(1,1)模型，并對(duì)各污染指標(biāo)的灰色模型進(jìn)行了殘差分析，得出了用灰色模型預(yù)測(cè)各污染指標(biāo)合理的結(jié)論，最后通過各污染指標(biāo)的灰色模型分別預(yù)測(cè)了西安市2009-2028年空氣污染各指標(biāo)的年平均濃度值（見文中表 ），及2011-2030年水污染六項(xiàng)主要指標(biāo)的排放量（見文中表 ）。 通過前三問中對(duì)城市污染程度的比較、主要污染因素及西安市空氣污染、水污染狀況未來20年的預(yù)測(cè)向西安環(huán)保局提出了建議。關(guān)鍵詞 MATLAB軟件；變異系數(shù)法；

3、相對(duì)模糊矩陣評(píng)價(jià)；一、問題重述隨著改革開放的不斷深入和城市化進(jìn)程的迅速推進(jìn)，城市化帶來的一系列環(huán)境問題日益突出，已經(jīng)影響到國家經(jīng)濟(jì)和環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展。城市污染相當(dāng)嚴(yán)重，對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展、國家的競爭力和市民的健康產(chǎn)生了不良影響。城市環(huán)境污染問題越來越成為世界各國的共同課題之一。（1）城市環(huán)境污染及治理研究 梁旭著。北京 時(shí)事出版社，2013.9查找北京、上海、天津、重慶以及西安五個(gè)城市的污染數(shù)據(jù)，討論如下問題：1.建立城市污染評(píng)價(jià)模型，比較這五個(gè)城市的污染程度，找出影響人們生活的主要污染因素。2.建立污染擴(kuò)散的數(shù)學(xué)模型，并用一個(gè)或幾個(gè)因素檢驗(yàn)所建模型的合理性。3.給出西安市污染狀況的中長期

4、預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。4.給相關(guān)部門提供一篇治理污染的建議短文。二、問題分析對(duì)于問題一，基于北京、天津、上海、重慶以及西安五個(gè)城市的污染數(shù)據(jù)（見附錄），評(píng)價(jià)指標(biāo)較多，為了公正地對(duì)各個(gè)方案進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，由污染指數(shù)觀測(cè)矩陣建立模糊綜合評(píng)價(jià)模型（2），通過MATLAB算出這五個(gè)城市的綜合評(píng)價(jià)值，比較這五個(gè)城市的污染程度。通過變異系數(shù)法算出各指標(biāo)在影響城市污染中的權(quán)重，進(jìn)而找出影響人們生活的主要污染因素。對(duì)于問題二，對(duì)于問題三，城市空氣污染與水污染各指標(biāo)沒有明確具體規(guī)律可循，因此可以建立灰色預(yù)測(cè)模型，將城市污染各項(xiàng)指標(biāo)部分?jǐn)?shù)據(jù)序列輸入到系統(tǒng)中,通過某種線性或非線性的轉(zhuǎn)換來預(yù)測(cè)未來指標(biāo)的變化情況，通過MATLAB計(jì)

5、算得到西安市中長期污染狀況預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。 通過前三問中對(duì)城市污染程度的比較、主要污染因素及西安市空氣污染、水污染狀況未來20年的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)向西安市環(huán)保局提出相關(guān)建議。三、基本假設(shè)污染評(píng)價(jià)模型假設(shè)各個(gè)污染指標(biāo)是獨(dú)立的，忽略各污染物的相互作用；2、忽略空氣中氟化物、鉛及其化合物等的影響；水中氰化物等的影響3、所調(diào)查城市無突發(fā)重大城市污染事件發(fā)生；高斯擴(kuò)散模型的假設(shè)污染物濃度在空間中每個(gè)斷面按高斯分布（正態(tài)分布）；在整個(gè)空間中，風(fēng)速是均勻的，穩(wěn)定的；污染源源強(qiáng)是穩(wěn)定的；4、在擴(kuò)散過程中污染物質(zhì)量是守恒的。四、符號(hào)表示:污染指數(shù)觀測(cè)矩陣模型建立與求解五、模型的建立與求解城市環(huán)境污染是指人類直接或間接地向城市

6、環(huán)境排放超過其自凈能力的物質(zhì)或能量，從而使城市環(huán)境的質(zhì)量降低，對(duì)人類的生存與發(fā)展、生態(tài)系統(tǒng)或財(cái)產(chǎn)造成不利影響的現(xiàn)象，具體包括水污染、大氣污染、噪聲污染、放射性污染等。（1），由于放射性污染在各個(gè)城市影響不大，此處主要討論水污染、大氣污染、噪聲污染?；诒本⑸虾?、天津、重慶以及西安五個(gè)城市的空氣、水、噪聲污染數(shù)據(jù)（見附錄表1，表2，表3），建立模糊綜合評(píng)價(jià)模型，比較這五個(gè)城市的污染程度，并找出影響人們生活的主要污染因素；再建立污染擴(kuò)散的數(shù)學(xué)模型，并用一個(gè)或幾個(gè)因素檢驗(yàn)所建模型的合理性；最后建立預(yù)測(cè)模型，對(duì)西安市的污染狀況進(jìn)行中長期預(yù)測(cè)，最后根據(jù)以上所得結(jié)論提出治理污染的建議。5.1主要污染因素

7、及五個(gè)城市的污染程度比較由城市污染的多項(xiàng)指標(biāo)可以綜合評(píng)價(jià)城市的污染程度，而各項(xiàng)指標(biāo)區(qū)分評(píng)價(jià)對(duì)象能力的強(qiáng)弱又不同，根據(jù)各項(xiàng)指標(biāo)對(duì)污染程度影響的強(qiáng)弱，確定城市主要污染因素。5.1.1主要污染因素綜合評(píng)價(jià)是通過多項(xiàng)指標(biāo)來進(jìn)行的，如果某項(xiàng)指標(biāo)的數(shù)值能明確區(qū)分開各個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，說明該指標(biāo)在這項(xiàng)評(píng)價(jià)上的分辨信息豐富，因而應(yīng)給該指標(biāo)以較大的權(quán)數(shù)；反之，若各個(gè)被評(píng)價(jià)對(duì)象在某項(xiàng)指標(biāo)上的數(shù)值差異較小，那么這項(xiàng)指標(biāo)區(qū)分各評(píng)價(jià)對(duì)象的能力較弱，因而應(yīng)給該指標(biāo)較小的權(quán)數(shù)。故利用各指標(biāo)的權(quán)數(shù)大小來衡量各污染指標(biāo)對(duì)城市污染的影響程度。利用變異系數(shù)法確定各污染指標(biāo)的權(quán)重，根據(jù)各項(xiàng)污染指標(biāo)的權(quán)重大小，確定城市的主要污染因素。設(shè)是個(gè)

8、待評(píng)價(jià)方案的集合，此題中是北京、天津、上海、重慶、西安5個(gè)城市的污染狀況，是評(píng)價(jià)因素此題即各污染指數(shù)的集合，將中的每個(gè)方案用中的每個(gè)因素進(jìn)行衡量，得到一個(gè)觀測(cè)值矩陣：，其中表示第個(gè)城市關(guān)于第項(xiàng)污染指標(biāo)的值。計(jì)算各項(xiàng)指標(biāo)的變異系數(shù)，方法如下：，其中，再對(duì)進(jìn)行歸一化，得到各項(xiàng)污染指標(biāo)的權(quán)數(shù)為：其中：表示第個(gè)污染指標(biāo)的變異系數(shù)； ：表示第個(gè)污染指標(biāo)的的平均值；：表示第個(gè)城市第個(gè)污染指標(biāo)的值；， ：表示第個(gè)污染指標(biāo)的權(quán)重，。由五個(gè)城市空氣污染指標(biāo)（見附錄表1）建立觀測(cè)矩陣由五個(gè)城市噪聲污染指標(biāo)（見附錄表2）建立噪聲污染指標(biāo)觀測(cè)矩陣由五個(gè)城市水污染指標(biāo)（見附錄表3）建立水污染指標(biāo)觀測(cè)矩陣則城市污染指標(biāo)觀

9、測(cè)矩陣為，最后利用MATLAB軟件（程序見附錄）求得各污染指標(biāo)的權(quán)重見表1表1 各污染指標(biāo)權(quán)重指標(biāo)細(xì)顆粒物二氧化硫二氧化氮可吸入顆粒物一氧化碳臭氧酸雨頻率權(quán)重(%)1.753.231.282.764.500.998.73指標(biāo)特殊功能區(qū)（晝）特殊功能區(qū)（夜）居民文教區(qū)（晝）居民文教區(qū)（夜）居住、工商混雜區(qū)（晝）居住、工商混雜區(qū)（夜）工業(yè)集中區(qū)（晝）權(quán)重(%)0.360.380.350.380.210.140.53指標(biāo)工業(yè)集中區(qū)（夜）交通干線區(qū)（晝）交通干線區(qū)（夜）化學(xué)需氧排放量(萬噸)氨氮排放量(萬噸)總氮排放量(萬噸)總磷排放量(萬噸)權(quán)重(%)0.290.300.532.623.123.42

10、3.30指標(biāo)石油類排放量(噸)揮發(fā)酚排放量(噸)鉛排放量(千克)汞排放量(千克)鎘排放量(千克)總鉻排放量(千克)砷排放量(千克)權(quán)重(%)7.307.109.785.805.659.2315.96認(rèn)為空氣中污染物權(quán)重是主要污染物，則空氣中主要污染物為二氧化硫、可吸入顆粒污染物、一氧化碳、酸雨；認(rèn)為某功能區(qū)噪聲污染的權(quán)重是主要噪聲污染，則影響人們生活的噪聲污染主要表現(xiàn)在居民文教區(qū)晝夜，工業(yè)集中區(qū)晝，交通干線夜。認(rèn)為水污染中的污染物權(quán)重是主要污染物，則水中主要污染物為石油類、揮發(fā)酚、鉛、汞、鎘、砷排放量以及總鉻排放量。5.1.2五個(gè)城市的污染程度比較用相對(duì)偏差距離最小法建立模糊綜合評(píng)價(jià)模型，評(píng)價(jià)

11、北京、上海、天津、重慶以及西安五個(gè)城市的污染程度，比較這五城市的污染情況。模糊綜合評(píng)價(jià)的原理如下：設(shè)有待評(píng)價(jià)方案的各方案集合，是評(píng)價(jià)因素的集合，將中的每個(gè)方案用中的每個(gè)因素進(jìn)行衡量，得到一個(gè)觀測(cè)值矩陣：，其中表示第個(gè)方案關(guān)于第項(xiàng)評(píng)價(jià)因素的指標(biāo)值。1、建立理想方案其中 2、建立相對(duì)偏差模糊矩陣:其中,3、建立各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)數(shù).4、建立綜合評(píng)價(jià)模型 （1）且若，則第個(gè)方案排在第個(gè)方案之前。5.1.1中給出了這五個(gè)城市污染指標(biāo)的觀測(cè)矩陣。根據(jù)中國環(huán)境保護(hù)部門規(guī)定的污染物基本項(xiàng)目濃度限值，可知污染物指標(biāo)越小越有利，故所有指標(biāo)均為成本性指標(biāo)是成本性指標(biāo)。則理想方案通過MATLAB得出相對(duì)偏差模糊矩陣,其

12、中,利用5.1.1中各污染指標(biāo)的權(quán)重結(jié)合綜合評(píng)價(jià)模型（1），利用MATLAB計(jì)算（見附錄）可知所以,則北京的污染程度西安的污染程度天津的污染程度上海的污染程度重慶的污染程度5.3西安市污染狀況的中長期預(yù)測(cè)灰色系統(tǒng)理論把一切隨機(jī)過程看作是一定范圍內(nèi)變化的、與時(shí)間有關(guān)的灰色過程，將離散的原始數(shù)據(jù)整理成具有規(guī)律性的生成數(shù)列，然后再進(jìn)行研究，對(duì)灰色過程建立的模型稱為灰色模型即?；疑Ｐ头ㄟm用于數(shù)據(jù)少，計(jì)算量小。(4)數(shù)學(xué)建模：方法導(dǎo)引與案例分析 方道元，韋明俊著 杭州：浙江大學(xué)出版社 2011.2 由于此題數(shù)據(jù)較少，建立灰色模型預(yù)測(cè)西安市中長期污染狀況。通過查找數(shù)據(jù)，建立一元灰色模型如下：1、設(shè)時(shí)間序

13、列有個(gè)觀察值將上式做一次累加(AGO)生產(chǎn)數(shù)列其中， ()定義的灰導(dǎo)數(shù)為令為序列的均值數(shù)列 ()即 于是建立灰微分方程為 相應(yīng)的白化微分方程為 （1）其中為發(fā)展灰數(shù)，為灰作用量，且的有效區(qū)間為（-2,2）、時(shí)，灰色模型可以用作中長期預(yù)測(cè)。記參數(shù)向量為，數(shù)據(jù)向量為，數(shù)據(jù)矩陣為，則可以表示為矩陣方程。2、參數(shù)的確定：若可逆，由最小二乘法求使得達(dá)到最小值的。于是求解方程（1）得 ， （2）且， （3）3、模型檢驗(yàn)灰色預(yù)測(cè)檢驗(yàn)一般用殘差檢驗(yàn)，令殘差為，計(jì)算，如果，則可認(rèn)為達(dá)到一般要求；如果，則可認(rèn)為達(dá)到較高的要求。模型的求解：1、空氣污染預(yù)測(cè)：將西安市2009-2013年5年的細(xì)顆粒物污染數(shù)據(jù)（見附錄

14、表 ）作為樣本數(shù)據(jù)代入中，即，對(duì)其進(jìn)行一階累加可得：則對(duì)應(yīng)的均值數(shù)列為經(jīng)最小二乘法計(jì)算可得對(duì)應(yīng)的，故可以用灰色模型預(yù)測(cè)中長期空氣中細(xì)顆粒物的變化。即參數(shù)向量為，數(shù)據(jù)向量為，數(shù)據(jù)矩陣為，所以根據(jù)式（2）、（3）可得到2009年-2038年30年的細(xì)顆粒物污染情況（見表） 同樣可對(duì)空氣中的二氧化硫，二氧化氮，可吸入顆粒物，一氧化碳，臭氧，酸雨頻率等污染物建立灰色預(yù)測(cè)模型，代入西安市2009-2013年5年二氧化硫，二氧化氮，可吸入顆粒物，一氧化碳，臭氧，酸雨頻率污染物數(shù)據(jù)進(jìn)行模型求解，預(yù)測(cè)了2009-2028年20年的空氣變化情況（見表）表 西安2009-2028年空氣污染各指標(biāo)的年平均濃度值（微

15、克/立方米)細(xì)顆粒物二氧化硫二氧化氮可吸入顆粒物一氧化碳毫克/立方米臭氧酸雨頻率2009107.048046113.03.7114.002010108.841.740.3123.73.9119.92.12011106.942.444.0121.54.0121.82.52012105.043.148.0119.44.1126.93.12013103.243.957.1117.34.1132.13.82014101.544.662.3115.44.1137.74.7201599.845.467.9113.34.2143.35.7201690.146.174.1111.34.3149.57.0201

16、796.446.980.8109.44.3155.68.6201894.847.788.2107.54.4163.010.4201993.148.596.1105.54.4169.013.0202091.649.4104.8103.84.5176.015.720219050.2114.4102.44.6183.419.1202288.551.1124.4100.04.6191.123.520238751.9135.698.44.6199.027.8202485.552.8148.496.74.7207.432.320258453.7162954.7216.036.1202682.654.617

17、693.44.8225.142.8202781.255.6192.391.74.8234.545.9202879.956.5210.090.14.9244.349.0根據(jù)上表數(shù)據(jù)通過excel作出西安市2009-2028年空氣污染各指標(biāo)的變化折線圖如下圖1 2009-2028年西安空氣污染各指標(biāo)變化從上表及圖可以看出，空氣污染如果不人為治理與控制時(shí)，2009-2028年，細(xì)顆粒物、可吸入顆粒物一直緩慢減少，到2028年，細(xì)顆粒物的年平均濃度值從107.0減少至79.9微克/立方米；可吸入顆粒物從113.0減少至90.1微克/立方米；二氧化硫、一氧化碳年平均濃度緩慢增加，從2009到2028年，

18、二氧化硫濃度從48.0增加到56.5微克/立方米；一氧化碳從3.7增加至4.9毫克/立方米；二氧化氮、臭氧、酸雨頻率濃度增加較快，至2028年，二氧化氮濃度已經(jīng)增至210.0微克/立方米；臭氧增加至244.3微克/立方米；酸雨頻率增加至49.0%?？梢?，如果人為不干預(yù)治理空氣污染，大氣將遭到嚴(yán)重破壞，致使人類無法生存。2、水污染預(yù)測(cè)：將西安市2011-2013年3年的氮氨含量污染數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)代入中，即，對(duì)其進(jìn)行一階累加可得：則對(duì)應(yīng)的均值數(shù)列為經(jīng)最小二乘法計(jì)算可得對(duì)應(yīng)的，故可以用灰色模型預(yù)測(cè)中長期水中氮氨含量的變化。即參數(shù)向量為，數(shù)據(jù)向量為，數(shù)據(jù)矩陣為，所以根據(jù)式（2）、（3）可得到2011

19、年-2030年20年水污染中氨氮含量情況（見文中表）同理，分別將石油類排放量、化學(xué)需氧量、碘的排放量、磷的排放量、揮發(fā)酚西安市2009-2013年5年的數(shù)據(jù)代入，求出參數(shù)向量，根據(jù)（2）、（3）分別預(yù)測(cè)出西安2011-2030年水污染以上六種指標(biāo)的數(shù)據(jù)見下表。表 西安2011-2030年水污染六項(xiàng)主要指標(biāo)的排放量（萬噸）氨氮含量石油類排放量化學(xué)需氧量碘的排放量磷的排放量揮發(fā)酚20112.32190.654.8716.980.322.9820123.73324.934.820.30.455.8720133.5320.835.018.50.425.3820143.3317.735.217.00.4

20、14.9220153.1314.735.515.50.414.5120162.8311.735.614.10.404.1420172.6308.735.812.90.393.7920182.4305.735.911.80.393.4820192.3302.836.110.70.383.1920202.1299.936.29.80.372.9220212.0297.136.49.00.362.7220221.8294.236.58.20.352.5420231.7291.436.77.50.352.3820241.6288.636.96.80.342.2620251.5285.937.06.20

21、.332.1720261.4283.137.25.70.322.0620271.3280.437.35.20.311.9820281.2277.737.54.70.301.8720291.1275.137.74,30.291.7620301.0272.437.83.90.281.67由上表數(shù)據(jù)用excel作出西安市2011-2030年水污染各指標(biāo)的變化折線圖圖 水污染各指標(biāo)2011-2030年的變化由上表及圖可以看出，水污染中，氨氮含量、石油類排放量、化學(xué)需氧量、碘、磷的排放量、揮發(fā)酚都在緩慢減少，從2011年到2030年，氨氮排放量每年從2.32萬噸減少到1.0萬噸；石油類排放量到2030年

22、減少至每年排放272.4萬噸；化學(xué)需氧量從54.87減少至37.8萬噸；碘的排放量從16.98減少至3.9萬噸；磷的排放量從0.32減少至0.28萬噸；揮發(fā)酚從2.98萬噸減少至1.67萬噸。3.模型檢驗(yàn):細(xì)顆粒物的模型檢驗(yàn)：（1）與的殘差，相對(duì)誤差和平均相對(duì)誤差分別如下，（m=5）（2）原始數(shù)據(jù)的平均值,殘差平均值，（3）原始數(shù)據(jù)方差與殘差方差的均方差比值和小誤差概率,，用上述殘差檢驗(yàn)同樣可得出其他各類污染物的指標(biāo)檢驗(yàn)值如下：表 各污染指標(biāo)的殘差檢驗(yàn)污染物平均相對(duì)誤差均方差比值小誤差概率二氧化硫0.080.3993%二氧化氮0.060.3690%可吸入顆粒物0.030.2791%一氧化碳0.

23、050.6190%臭氧0.010.1396%酸雨頻率0.080.6189%氨氮含量0.95石油類排放量0.95化學(xué)需氧量0.95碘的排放量0.95碘的排放量0.95揮發(fā)酚0.95由上表，二氧化硫、二氧化氮、可吸入顆粒物、一氧化碳、酸雨頻率的均方差比值都小于等于0.65，故其灰色模型可以預(yù)測(cè)其變化；臭氧、氨氮含量、石油類排放量、化學(xué)需氧量、碘的排放量、碘的排放量、揮發(fā)酚的均方差比值小于0.35，故其的灰色模型可以很好的預(yù)測(cè)其變化。5.4向西安環(huán)保局提出的有關(guān)建議通過模糊綜合評(píng)價(jià)法比較2013年北京、天津、上海、重慶、西安五個(gè)城市空氣污染、水污染、噪聲污染28個(gè)評(píng)定指標(biāo)，橫向比較得出北京污染程度最

24、輕，西安次之，因此西安的城市環(huán)境污染治理應(yīng)向北京借鑒經(jīng)驗(yàn)，深化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，加速推進(jìn)減排工程建設(shè)，規(guī)范減排核查核算方法等?？v向比較，在空氣污染中，最影響人們生活也是對(duì)空氣污染評(píng)定貢獻(xiàn)較大的分別是二氧化硫、可吸入顆粒污染物、一氧化碳、酸雨；水污染中影響最大的是石油類、揮發(fā)酚、鉛、汞、鎘、砷排放量以及總鉻排放量，噪聲污染中，噪聲污染較為嚴(yán)重的是居民文教區(qū)晝夜、工業(yè)集中區(qū)晝、交通干線夜；因此在環(huán)境治理過程中應(yīng)重點(diǎn)控制治理上述污染指標(biāo)。 用灰色模型對(duì)西安市空氣污染狀況2009-2028年的預(yù)測(cè)和水污染2011-2030年的預(yù)測(cè)，可以知道: 二氧化氮、臭氧、酸雨頻率年平均濃度增加較快，二氧

25、化硫、一氧化碳年平均濃度緩慢增加；到2028年分別增加至210.0微克/立方米、244.3微克/立方米49.0%，56.5微克/立方米、4.9毫克/立方米，而環(huán)境空氣污染物基本項(xiàng)目中的二級(jí)濃度限值中二氧化氮、臭氧、二氧化硫和一氧化碳年平均濃度值值分別為40、160、60微克/立方米和4毫克/立方米，硫氧化物、氮氧化物、碳氧化物主要來自化石燃料，所以西安市應(yīng)該優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，研發(fā)綠色新能源取代排放，積極推進(jìn)清潔燃燒技術(shù)和結(jié)晶性生產(chǎn)技術(shù)；擴(kuò)大植被面積，增大城市的自凈化能力；建立健全公交系統(tǒng)減少私家車量，加強(qiáng)機(jī)動(dòng)車排氣污染防治，嚴(yán)格控制廢氣排放總量從而減少二氧化硫、二氧化氮、一氧化碳等有害氣體的排放。

26、模型評(píng)價(jià)與推廣模型的優(yōu)點(diǎn)：1、所有數(shù)據(jù)來自環(huán)保局官網(wǎng)，數(shù)據(jù)可靠，具有統(tǒng)計(jì)價(jià)值；2、采用模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)個(gè)城市的污染程度預(yù)測(cè)，綜合了所有因素，沒有統(tǒng)計(jì)信息的中途流失；3、用灰色模型預(yù)測(cè)各污染指標(biāo)的變化，建模所需信息少，運(yùn)算方便，建模精度高，適合小樣本數(shù)據(jù)；模型的缺點(diǎn)：1、計(jì)算量大2、在高斯模型中，為了簡化問題做出的游俠假設(shè)不符合實(shí)際情況，可能不是貼近實(shí)際的最優(yōu)結(jié)果模型的推廣：本題中的模糊矩陣綜合評(píng)價(jià)法還可以用于評(píng)價(jià)地方的災(zāi)害損失、工廠選擇生產(chǎn)方案等問題。此外，灰色預(yù)測(cè)模型還可以用于預(yù)測(cè)人口增長、預(yù)測(cè)某一商品價(jià)格變動(dòng)等。附錄表1 2013年空氣污染各指標(biāo)的年平均濃度值（微克/立方米）指指標(biāo)城市細(xì)顆

27、粒物二氧化硫二氧化氮可吸入顆粒物一氧化碳臭氧酸雨頻率北京89.526.556.0108.13.4183.416.0天津96.059.054.0150.03.7151.04.8上海62.024.048.082.00.85163.075.1重慶70032.038.0106.01.5162.047.5西安105.046.057.019004.4131.03.2環(huán)境空氣污染物基本項(xiàng)目濃度限值序號(hào)污染物項(xiàng)目平均時(shí)間濃度限值單位一級(jí)二級(jí)1二氧化硫年平均206024小時(shí)平均501501小時(shí)平均1505002二氧化氮年平均404024小時(shí)平均80801小時(shí)平均2002003一氧化碳24小時(shí)平均441小時(shí)平均1

28、0104臭氧日最大8小時(shí)平均1001601小時(shí)平均1602005顆粒物（粒徑小于等于10）年平均407024小時(shí)平均501506顆粒物（粒徑小于等于2.5）年平均153524小時(shí)平均3575表2 2013年噪聲污染各功能區(qū)污染指標(biāo)（分貝）功功能區(qū)城市特殊功能區(qū)居民文教區(qū)居住、商業(yè)、工業(yè)混雜區(qū)工業(yè)集中區(qū)交通干線道路兩側(cè)區(qū)晝夜晝夜晝夜晝夜晝夜北京48435750585159516460天津47425649595257536655上海52475746615367567065重慶51465246585164546964西安48455345575161556661國標(biāo)504055456050655570

29、55 表3 2013年各城市的污染物排放統(tǒng)計(jì)表城市北京上海重慶天津西安廢水排放總量(萬噸)140273.72219244.06132430.282813.16135254.5化學(xué)需氧量排放量(萬噸)18.6524.2640.2822.9434.85氨氮排放量(萬噸)2.054.745.342.543.76總氮排放量(萬噸)3.261.555.413.294.96總磷排放量(萬噸)0.440.180.640.360.45石油類排放量(噸)51.46649.74354.48138.21324.87揮發(fā)酚排放量(噸)0.523.989.511.245.87鉛排放量(千克)215.91321.2588

30、.431004.6423.67汞排放量(千克)0.4940.663.743.2鎘排放量(千克)17.915.342.659.643.76總鉻排放量(千克)460.12815.44513.11453.78432.45砷排放量(千克)21.3499.861362.3919.3720.33表 西安2009-2013年空氣污染各指標(biāo)的年平均濃度值（微克/立方米）份份年份區(qū)功份年份區(qū)標(biāo)年份細(xì)顆粒物二氧化硫二氧化氮可吸入顆粒物一氧化碳臭氧酸雨頻率 2009107.048.046.0113.03.7114.002010110.043.045.0126.03.9117.002011106.042.041.01

31、18.04.4120.04.88 2012103.040.042.0118.03.4129.03.192013105.046.057.0119.04.4131.03.2西安2011-2013年水污染六項(xiàng)主要指標(biāo)的排放量（萬噸）年份氨氮含量石油類排放量化學(xué)需氧量碘的排放量磷的排放量揮發(fā)酚20112.32190.6354.8716.980.322.9820123.76324.8734.8520.330.455.8720133.50320.8535.018.560.425.38程序:用變異系數(shù)法計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重A=89.5 26.5 56.0 108.1 3.4 183.4 16.0 48 43 57

32、 50 58 51 59 51 64 60 18.65 2.05 3.26 0.44 51.46 0.52 215.91 0.49 17.9 460.1 21.34 ; 96.0 59.0 54.0 150.0 3.7 151.0 4.8 47 42 56 49 59 52 57 53 66 55 22.94 2.54 3.29 0.36 38.21 1.24 1004.64 3.74 9.64 453.78 19.37 ; 62.0 24.0 48.0 82.0 0.85 163.0 75.1 52 47 57 46 61 53 67 56 70 65 24.26 4.74 1.55 0.1

33、8 649.74 3.98 321.25 4 15.34 2815.44 99.86 ; 70.0 32.0 38.0 106.0 1.5 162.0 47.5 51 46 52 46 58 51 64 54 69 64 40.28 5.34 5.41 0.64 354.48 9.51 88.43 0.66 2.65 513.11 1362.39 ; 105.0 46.0 57.0 190.0 4.4 131.0 3.2 48 45 53 45 57 51 61 55 66 61 34.85 3.76 4.96 0.45 324.87 5.87 23.67 3.20 3.76 432.45 2

34、0.33 ;m=28;n=5;V=;for j=1:m; X=A(:,j); x=sum(X)/n; s=sqrt(1/(n-1)*sum(A(:,j)-x).2); v=s/x; V=V v endfor j=1:mw=V(j)/sum(V)end相對(duì)偏差模糊矩陣程序A=89.5 26.5 56.0 108.1 3.4 183.4 16.0 48 43 57 50 58 51 59 51 64 60 18.65 2.05 3.26 0.44 51.46 0.52 215.91 0.49 17.9 460.1 21.34 ; 96.0 59.0 54.0 150.0 3.7 151.0 4.8

35、 47 42 56 49 59 52 57 53 66 55 22.94 2.54 3.29 0.36 38.21 1.24 1004.64 3.74 9.64 453.78 19.37 ; 62.0 24.0 48.0 82.0 0.85 163.0 75.1 52 47 57 46 61 53 67 56 70 65 24.26 4.74 1.55 0.18 649.74 3.98 321.25 4 15.34 2815.44 99.86 ; 70.0 32.0 38.0 106.0 1.5 162.0 47.5 51 46 52 46 58 51 64 54 69 64 40.28 5.34 5.41 0.64 354.48 9.51 88.43 0.66 2.65 513.11 1362.39 ; 105.0 46.0 57.0 190.0 4.4 131.0 3.2 48 45 53 45 57 51 61 55 66 61 34.85 3.76 4.96 0.45 324.87 5.87 23.67 3.20 3.76 432.45 20.33 ;m=28;n=5;for i=1:n; for j=1:m; r=(A(i,j)-min(A(:,j)/(max(A(:,j)-min(