城市面对PM2.5污染的脆弱性分析

作者简介：王沁（1989-），女，安徽六安人，硕士，电子科技大学经济与管理学院学生，研究方向：应急管理与数据挖掘

摘 要：采用AHP与综合模糊评价相结合的方法，评估城市面对PM2.5污染的脆弱性。通过AHP方法选取了13项敏感因子建立了城市面对PM2.5污染脆弱性评价指标体系，并确定各个指标的权重；运用AHP和模糊综合评判法计算了6个城市对各项指标的评价结果；根据最大隶属度原则，得到6个城市面对PM2.5污染的脆弱性等级，计算结果与相关记录一致，证明该方法适用于评价城市面对PM2.5污染的脆弱性。最后，分析各个城市面对PM2.5污染脆弱性的主要成因并给出发展对策。

关键词：层次分析法；综合模糊评判；脆弱性，PM2.5

中图分类号：F2 文献标识码：A 文章编号：16723198（2014）03005902

1 引言

脆弱性是20世纪80年代以来国际上全球环境生态变化和可持续发展研究中的频繁出现的一个较新的概念，脆弱性分析也是目前环境科学，灾害学和社会经济发展研究的一个热点和难点。刘燕华、李秀彬等除探讨了全球气候变化对中国脆弱生态区的可能影响外，重点研究了经济开发对脆弱生态区的影响，他们较系统地阐述了脆弱性的概念，理论和研究方法。上世纪80年代灾害研究由致灾因子论向脆弱性研究转移，众多学者达成一致，脆弱性是理解灾难本质的前提，也是防灾减灾过程中人类可以有所作为的领域，自然致灾因子很难掌控，为降低灾情损失，减少承灾体脆弱性是最为直接和有效的方法。

PM2.5（也称大气细粒子，指的空气中空气动力学直径小于或者等于2.5μm的悬浮物颗粒物）的粒径小，比表面积大，易于富集空气中的有害物质，并可以随着人的呼吸进入人体内，甚至进入到肺泡和血液中导致各种疾病；同时PM2.5也是灰霾天气能见度降低的主要原因；由于PM2.5的危害和影响极大，因此对于大气颗粒物进行来源分析，已经做了很多工作。正确的评判城市面对PM2.5污染的脆弱性，并进行分级，可以了解城市面对PM2.5污染的脆弱性成因，为可持续发展策略提供依据。在脆弱度指数计算公式中经常涉及不同的指标权重确定问题，目前确定权重的方法有很多，主要采用的方法有平均权重，专家打分，AHP层次分析，因子分析以及其他统计方法。本文通过将AHP层次分析法和模糊综合评判方法相结合，提出城市面对PM2.5脆弱性的评价方法，并通过计算全国6个城市的脆弱性程度，来具体分析脆弱性成因和提出防治建议。

2 评价体系和方法简介

2.1 层次分析法

AHP方法通过引用层次划分的理念对问题进行一定层次的分解，从而达到对问题清晰的描述及解决问题的目的。对于脆弱性研究而言，由于其影响因素的复杂性，可将其划分成不同层次，通过AHP方法确定不同层次影响因素的权重大小，从而得出各个层次对于城市面对PM2.5污染脆弱性的影响程度。

2.2 模糊综合评价方法

对于方案，人才，成果的评价，人们的考虑往往从多种因素出发的，而且这些考虑一般只能用模糊语言来描述。然后通过模糊数学提供的方法进行运算，就能得出定量的综合评价结果，从而为正确的决策提供依据。模糊综合评价是一种从评价过程进行模糊的运算过程，通过对非线性的评价进行量化综合，从而得到可用的量化结果，使得评价的结果更加接近实际情况。

3 基于AHP的城市面对PM2.5污染脆弱性综合模糊评判体系的构建

本文采用AHP与模糊综合评判相结合的方法，评估体系主要分为城市面对PM2.5污染脆弱性评价体系的AHP模型和多级模糊综合评判模型两个主要部分。

3.1 城市面对PM2.5污染脆弱性层次模型构建

PM2.5的污染特种主要有：时间特征，空间特种，区域特征等，其主要来源有：二氧化硫的二次转化，工业烟尘排放，工业粉尘排放，机动车排放等。同时要参考总结的国际灾害、学界对弱性定义：（1）强调承灾体易于受到损害的性质。（2）强调人类自身抵御灾害的状态。（3）综合定义。脆弱性是指人类、人类活动及其场地的一种性质或状态。从脆弱性研究的角度来看，Cutter把脆弱性的研究分成三个主要类型：（1）对于脆弱性可以将其看作是暴露性；（2）将脆弱性理解成社会因素；（3）将暴露性与社会性在某些特定的领域或者区域结合在一起。参考以上研究内容，在考虑城市环境、污染源、暴露性及城市自身的抵抗和恢复能力等方面，确定13个指标参与评价。本文兼顾可操作性和可比性选取和制定了一套城市面对PM2.5污染脆弱性评价指标体系（见表1）。

表1 评价指标体系及其权重

目标（A） 评价因素

（B） 权重 指标（C） 权重

城市面对

PM2.5

污染的脆

弱性评价

指标

自然因素 0.2797 年平均空气质量优于或者等于2级的天数（C1） 0.2698

（B1） 年平均气压（C2） 0.1276

年平均降雨量（C3） 0.5462

年平均风速（C4） 0.0564

人为因素 0.6267 年平均工业烟尘排放量（C5） 0.0617

（B2） 年平均二氧化硫排放量（C6） 0.1122

城市植被覆盖率（C7） 0.0660

年平均机动车数量（C8） 0.2568

年平均工业粉尘量（C9） 0.4231

可吸入颗粒物日均值（C10） 0.0802

预防恢复 0.0936 年平均废气处理费用（C11） 0.7855

（B3） 居民医疗指数（C12） 0.1293

居民受高等教育指数（C13） 0.0852

3.2 AHP方法确定指标权重

（1）针对问题建立相应的层次结构。

（2）构造判断矩阵：在完成了层次模型构建之后，因此需要决策者参照上层准则对下层准则的相对重要性且依照1-9的标度理论进行判断形成两两主观判断矩阵C。

（3）层次权重排序，导出权重集：

对于n阶判断矩阵C，按归一化得=（cij），其中ij=cij/∑ni=1cij（i，j=1，2…n）；计算=（1，2…n），其中i=∑nj=1ij；对归一化，导出权重集W=（w1，w2…wn）。

（4）一致性检验：C.R.=C.I.R.I. ，C.I.=λmax-nn-1。

3.3 模糊多级评价模型

首先对一级指标下的二级指标进行综合评判，在结合一级指标的权重进行模糊变换，最终得到各个子体系的二级模评判结果。具体步骤如下：

首先设立因素集合X={x1，x2，…xn}，xi表示某评价对象的指标因素，根据实际需要将评语划分成为m个等级，记为Y={y1，y2，…ym}。

（1）划分因素集X。对于因素集X={x1，x2，…xn}划分，即xi={xi1，xi2，…xiki}，i=1，2，…n。xi中含有ki个因素。

（2）单因素评判。对于每个xi={xi1，xi2，…xiki}，i=1，2，…n的ki个因素，按初始模型做综合评判。设xi的因素重要程度模糊子集为Ai，xi的k个因素的总的评价矩阵为Ri，于是：其中Bi为xi的单因素评判。

Bi=Ai*Ri=（bi1，bi2，…bin），i=1，2，…n

（1）

（3）多因素综合评判。多因素综合评判结果：B=A*R，即因素X={x1，x2，…xn}的综合评判结果。因素集X={x1，x2，…xn}的重要程度模糊子集为A，且A=（A1，A2，…An），则X的总得评价矩阵R为：

R=[B1，B2，…Bn]

（2）

4 评价结果及结果分析

4.1 城市面对PM2.5污染的脆弱性评价结果

首先利用AHP方法得到评价指标权重，如表1所示。选取六个城市：北京，天津，重庆，合肥，芜湖，马鞍山的2011-2007的《统计年鉴》的数据，根据这些统计数据值进行专家打分，结合表1中指标权重值，计算这个六个城市的评价指标，再采用模糊评判法，构造评价矩阵，进行模糊评判。根据专家意见，将评价等级划分为：极度脆弱，高度脆弱，中度脆弱，轻度脆弱四个等级。

下面以北京为例：根据AHP指标权重和专家打分结果得到北京的一级指标重要程度模糊集A，二级指重要程度模糊集B，和模糊判断矩阵R。如下：

A={0.2797，0.6267，0.0936}，B1={0.34，0.05，058，0.03}，B2={0.06，0.12，0.02，0.42，0.26，0.12}，B3={089，0.07，0.04}

R1=0.40.20.30.1

00.10.40.1

0.40.40.10.5

00.10.30.6 R2=00.30.40.3

0.10.40.40.1

00.10.50.4

0.60.30.20

0.50.30.20.1

0.10.30.40.2

R3=0.30.30.20.2

00.20.10.7

00.10.20.7

首先进行单因素模糊评判，有式（1）可得，北京面对PM2.5污染的脆弱性因素二级指标的模糊评价：

W1=B1*R1，W2=B2*R2，W3=B3*R3，则W1=（0.368，0.308，0.189，0.135），W2=（0.406，0.308，0.266，0.088），W3=（0.267，0.285，0.193，0.255）

接下来进行多因素模糊评判，由式（2）可得：W=（0382，0.305，0.273，0.117）

根据最大隶属度原则，可知北京面对PM2.5污染的脆弱性为极度脆弱。同理可计算得出其余五个城市的脆弱性等级，如表2所示。

表2 6个城市脆弱性等级

极度脆弱 高度脆弱 中度脆弱 轻度脆弱

北京 0.382361 0.305847 0.23763 0.116777

重庆 0.236911 0.342593 0.290731 0.139555

天津 0.376991 0.211417 0.252667 0.158923

合肥 0.221103 0.33882 0.300696 0.146933

芜湖 0.176559 0.144521 0.304765 0.374155

马鞍山 0.158768 0.254873 0.308361 0.278934

4.2 结果分析

根据PM2.5污染的特点，引入能够反映城市特点工业污染源和城市自身净化污染的能力等指标来评价脆弱性。这使得各个城市不同的发展程度之间具备可比性，而且此类人为因素正是城市面对PM2.5污染脆弱性评价的关键方面。脆弱性的分级体现了这几个城市的脆弱性差别，针对计算结果，本文还对各个城市的脆弱性成因进行了分析，并为将来的城市持续发展提供了对策建议（见表3）。

表3 各城市脆弱性成因及对策分析

等级 城市 脆弱性成因 发展对策

极度

脆弱

北京 北方城市，降雨量较少，风沙天气较多，导致可吸入污染物较多；机动车数量巨大，大量的尾气排放导致了空气污染严重；工业排放的废气虽然不大，但是投入用于废气处理的费用较少，增加了有害气体直接进入空气的可能性。 严格控制机动车车辆出行；加强对周边环境进行治理，减少沙尘天气；加强对于工业废气的处理力度，鼓励低能耗低排放的工业；

天津 北方工业城市，不仅降雨少风沙大，而且其工业发达，导致二氧化硫，工业烟尘和粉尘的排放量都非常大，但投入用于废气处理的费用也很大；城市森林覆盖率低，导致了城市自身进行空气净化的能力较弱；机动车数量也较多。 加大城市绿化建设力度，更要防止周围自然环境遭到破坏；不仅要对于传统高排放高耗能工业的改革，还要调整产业结构，转变经济增长方式；对于机动车数量实施控制。

高度

脆弱

重庆 西部城市，雨水多风沙极少；但是其工业烟尘及二氧化硫排放均超过天津和北京等地；虽然投入处理工业废气的力度极大，但是同时由于其机动车数量也多，且属于山城，导致空气流通不易，所以其脆弱性等级较高。 需要协调经济发展模式和生态建设的关系，促进产业结构升级，从根本上建设工业废气的产生；加强公共交通建设，减少机动车排放。

合肥 中部城市，自然条件良好；合肥的工业废气排放及机动车数量均属于较多但是低于重庆，天津和北京，但是由于其森林覆盖率低下，用于废气污染处理的费用较少，同时医疗条件和人口素质都低于以上城市，故脆弱性等级依然属于较高范畴。 工业产业较弱，在找的新的经济增长点同时注重发展绿色行业，有效的控制工业废气的排放；加大城市绿色建设和废气处理的力度；

中度

脆弱 马鞍山 属于中小城市，自然条件良好；工业较为发达，故工业二氧化硫和粉尘排放量较多，且处理力度不如大中型城市；机动车数量少；但是其医疗条件和人口素质较低。 结合城市自身特点，合理利用自身条件，加速经济发展；同时加强教育和医疗。

轻度

脆弱 芜湖 自然条件优良的中小城市；工业一般发达，故各类有害气体排放较少；机动车数量较少，且森林覆盖率较高；但是和其他中小城市一样，医疗和人口素质较低。 发展潜力大，需要合理利用自身资源，防止出现牺牲环境换取经济利益的发展方式；提高人口素质和医疗条件。

结论

本文通过AHP与综合模糊评判相结合的方法，能够较为准确和客观的评价城市面对PM2.5污染的脆弱性，并且充分的反映各个不同城市的脆弱性特点及其规律，为其今后的城市建设和污染治理提供建议。

但是由于影响城市面对PM2.5污染的脆弱性评价指标有很多，而且层次分析法和模糊综合评判法本身的局限性，仍然有待提高。同时，本文中城市面对PM2.5脆弱性评价指标体系有待进一步完善。脆弱性的评价涉及各个方面，本文只选取了有代表性的三个方面和13个指标。在实际评价中，仍然有很多因素起到影响。例如：地面扬尘，城市未来规划，城市应急管理能力等等。如果想要得到更加准确和完整的评价结果，就需要一个更加完善的指标体系。

参考文献

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[17]肖龙，戚湧，李千目.基于AHP和模糊综合评判的信息安全风险评估[J].2009，45（22）：82

天津 北方工业城市，不仅降雨少风沙大，而且其工业发达，导致二氧化硫，工业烟尘和粉尘的排放量都非常大，但投入用于废气处理的费用也很大；城市森林覆盖率低，导致了城市自身进行空气净化的能力较弱；机动车数量也较多。 加大城市绿化建设力度，更要防止周围自然环境遭到破坏；不仅要对于传统高排放高耗能工业的改革，还要调整产业结构，转变经济增长方式；对于机动车数量实施控制。

高度

脆弱

重庆 西部城市，雨水多风沙极少；但是其工业烟尘及二氧化硫排放均超过天津和北京等地；虽然投入处理工业废气的力度极大，但是同时由于其机动车数量也多，且属于山城，导致空气流通不易，所以其脆弱性等级较高。 需要协调经济发展模式和生态建设的关系，促进产业结构升级，从根本上建设工业废气的产生；加强公共交通建设，减少机动车排放。

合肥 中部城市，自然条件良好；合肥的工业废气排放及机动车数量均属于较多但是低于重庆，天津和北京，但是由于其森林覆盖率低下，用于废气污染处理的费用较少，同时医疗条件和人口素质都低于以上城市，故脆弱性等级依然属于较高范畴。 工业产业较弱，在找的新的经济增长点同时注重发展绿色行业，有效的控制工业废气的排放；加大城市绿色建设和废气处理的力度；

中度

脆弱 马鞍山 属于中小城市，自然条件良好；工业较为发达，故工业二氧化硫和粉尘排放量较多，且处理力度不如大中型城市；机动车数量少；但是其医疗条件和人口素质较低。 结合城市自身特点，合理利用自身条件，加速经济发展；同时加强教育和医疗。

轻度

脆弱 芜湖 自然条件优良的中小城市；工业一般发达，故各类有害气体排放较少；机动车数量较少，且森林覆盖率较高；但是和其他中小城市一样，医疗和人口素质较低。 发展潜力大，需要合理利用自身资源，防止出现牺牲环境换取经济利益的发展方式；提高人口素质和医疗条件。

结论

本文通过AHP与综合模糊评判相结合的方法，能够较为准确和客观的评价城市面对PM2.5污染的脆弱性，并且充分的反映各个不同城市的脆弱性特点及其规律，为其今后的城市建设和污染治理提供建议。

但是由于影响城市面对PM2.5污染的脆弱性评价指标有很多，而且层次分析法和模糊综合评判法本身的局限性，仍然有待提高。同时，本文中城市面对PM2.5脆弱性评价指标体系有待进一步完善。脆弱性的评价涉及各个方面，本文只选取了有代表性的三个方面和13个指标。在实际评价中，仍然有很多因素起到影响。例如：地面扬尘，城市未来规划，城市应急管理能力等等。如果想要得到更加准确和完整的评价结果，就需要一个更加完善的指标体系。

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天津 北方工业城市，不仅降雨少风沙大，而且其工业发达，导致二氧化硫，工业烟尘和粉尘的排放量都非常大，但投入用于废气处理的费用也很大；城市森林覆盖率低，导致了城市自身进行空气净化的能力较弱；机动车数量也较多。 加大城市绿化建设力度，更要防止周围自然环境遭到破坏；不仅要对于传统高排放高耗能工业的改革，还要调整产业结构，转变经济增长方式；对于机动车数量实施控制。

高度

脆弱

重庆 西部城市，雨水多风沙极少；但是其工业烟尘及二氧化硫排放均超过天津和北京等地；虽然投入处理工业废气的力度极大，但是同时由于其机动车数量也多，且属于山城，导致空气流通不易，所以其脆弱性等级较高。 需要协调经济发展模式和生态建设的关系，促进产业结构升级，从根本上建设工业废气的产生；加强公共交通建设，减少机动车排放。

合肥 中部城市，自然条件良好；合肥的工业废气排放及机动车数量均属于较多但是低于重庆，天津和北京，但是由于其森林覆盖率低下，用于废气污染处理的费用较少，同时医疗条件和人口素质都低于以上城市，故脆弱性等级依然属于较高范畴。 工业产业较弱，在找的新的经济增长点同时注重发展绿色行业，有效的控制工业废气的排放；加大城市绿色建设和废气处理的力度；

中度

脆弱 马鞍山 属于中小城市，自然条件良好；工业较为发达，故工业二氧化硫和粉尘排放量较多，且处理力度不如大中型城市；机动车数量少；但是其医疗条件和人口素质较低。 结合城市自身特点，合理利用自身条件，加速经济发展；同时加强教育和医疗。

轻度

脆弱 芜湖 自然条件优良的中小城市；工业一般发达，故各类有害气体排放较少；机动车数量较少，且森林覆盖率较高；但是和其他中小城市一样，医疗和人口素质较低。 发展潜力大，需要合理利用自身资源，防止出现牺牲环境换取经济利益的发展方式；提高人口素质和医疗条件。

结论

本文通过AHP与综合模糊评判相结合的方法，能够较为准确和客观的评价城市面对PM2.5污染的脆弱性，并且充分的反映各个不同城市的脆弱性特点及其规律，为其今后的城市建设和污染治理提供建议。

但是由于影响城市面对PM2.5污染的脆弱性评价指标有很多，而且层次分析法和模糊综合评判法本身的局限性，仍然有待提高。同时，本文中城市面对PM2.5脆弱性评价指标体系有待进一步完善。脆弱性的评价涉及各个方面，本文只选取了有代表性的三个方面和13个指标。在实际评价中，仍然有很多因素起到影响。例如：地面扬尘，城市未来规划，城市应急管理能力等等。如果想要得到更加准确和完整的评价结果，就需要一个更加完善的指标体系。

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