平顶山市空气质量评价与预测

杨明明

【摘要】：空气质量评价是环境评价的重要内容之一，平顶山市作为能源与化工型城市，改善市区空气质量是资源型城市可持续发展战略的基础。为保证环境质量，实现经济的长远发展，必须根据已测的相关数据资料，对环境质量进行综合评价与预测，并在此基礎上运用恰当模型制定相应的优化措施。

【关键词】：空气质量评价；预测；TOPSIS 模型；极差法；GM（1，1）灰色预测模型

常用的有效方法，又称为优劣解距离法[2]。其基本原理是通过监测评价对象与最优解、最裂解的距离来进行排序，若评价对象最靠近最优解同时又最远离最劣解，则为最好；否则为最差。其中最优解的各指标值都达到各评价指标的最优值，最劣解的各指标值都到达各评价指标的最差值。方案排序的规则是把各个备选方案与正理想解和负理想解做比较，若其中有一个方案最接近正理想解，而同时又远离负理想解，则该方案是备选方案中最好的方案。在TOPSIS 法的运用中，权重的设计是一项重要的内容，对评价结果有重要影响。由于各单项评价指标对某一环境综合体的贡献存在差异，即对综合体的作用不同，相应有不同的侧重。本文采用反映污染超标轻重程度的极差求权法[3]，对总体污染状况，显然超标越多，实际浓度越大，影响越大，则权重也就越大。这样，使评价结果更符合实际。

灰色预测是指利用GM 模型对系统行为特征的发展变化规律进行估计预测。它的特点是单数列预测，在形式上，只应用预测对象自身的时间序列建立模型，与其相关联的因素没有参与运算和建模。环境质量的变化趋势系统具有灰色性，它的变化受多种因素的影响，但由于数据条件的限制，又无法确定其复杂关系。因此，运用GM（1，1）灰色预测模型从环境质量自身变化的时间序列中寻找有用信息建立模型，發现和认识内在规律，并进行预测。