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环境空气质量综合指数计算方法比选研究 被引量:18
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作者 王帅 潘本锋 +3 位作者 张建辉 解淑艳 宫正宇 李亮 《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期46-52,共7页
环境空气质量综合指数是进行逐月城市环境空气质量比较和排序的重要方法,提出了4种涵盖SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO、O3等6项污染物的综合指数计算方法,基于2013年74个城市逐月污染物浓度数据使用主成分分析方法进行了对比分析。结果表明... 环境空气质量综合指数是进行逐月城市环境空气质量比较和排序的重要方法,提出了4种涵盖SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO、O3等6项污染物的综合指数计算方法,基于2013年74个城市逐月污染物浓度数据使用主成分分析方法进行了对比分析。结果表明,综合指数计算方法中污染物统计指标和标准化方法不同对于主要污染物的判定有重要影响,各种计算方法中PM2.5、PM10、O3是出现频率最多的主要污染物;除O3外其他5项污染物逐月统计指标间均有极显著的正相关性,冬季O3统计指标与SO2、NO2、PM10、PM2.5呈显著负相关,夏季则呈显著正相关;主成分分析结果表明,在去除冗余信息后,PM2.5、PM10的权重被相对削弱,SO2、NO2、CO的权重得到相对强化,O3的权重夏季得到强化、冬季被削弱;综合考虑不同方案下主要污染物频率分布情况和PM2.5、PM10、O3权重变化特征,建议计算逐月环境空气质量综合指数时,SO2、NO2、PM10、PM2.5宜以月均值除以年均值标准进行标准化,CO、O3宜以特定百分位数浓度除以日均值标准(或8 h均值标准)进行标准化;该方法可延伸到季、半年和年度的环境空气质量综合指数计算。 展开更多
关键词 环境空气质量评价 综合指数 主成分分析 权重
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基于渐进DS证据理论的空气质量评价方法 被引量:5
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作者 孙俏 张彤 +1 位作者 王新阳 陈志泊 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期119-128,共10页
【目的】科学地评价环境空气质量对大气污染防治具有重大的现实意义。环境空气质量的好坏是一个不确定性问题,常用的模糊综合评判法综合了多种大气污染物来评价空气质量,但评价结果往往低于我国空气质量指数(AQI)标准等级,弱化了多种污... 【目的】科学地评价环境空气质量对大气污染防治具有重大的现实意义。环境空气质量的好坏是一个不确定性问题,常用的模糊综合评判法综合了多种大气污染物来评价空气质量,但评价结果往往低于我国空气质量指数(AQI)标准等级,弱化了多种污染物同时超标对空气质量的影响。DS证据理论在处理模糊或不确定等问题时具有很大优势,但是目前较少有DS证据理论评价空气质量的研究。DS证据理论的关键问题是基本概率分配(BPA)和证据冲突可能引起反直觉的结果。【方法】因此本文首先利用Pearson和Spearman相关系数分析了大气污染物浓度数据,确立了高可信度的非线性BPA函数,并提出渐进式DS证据理论策略(Pro-DS)避免了冲突证据的融合问题,建立了环境空气质量综合评价模型。然后将该模型实际应用于2019年天津市空气质量评价,并以国家标准AQI为评价指标,与主因素型与加权型常用的模糊综合评判模型对比。最后本文提出了综合污染相对系数(CPRC)量化了多种污染物对总体空气质量的影响。【结果】以AQI为评价指标,本文模型F1-score比常用的模糊综合评判模型最少提高了4.58%,最大提高了27.46%,验证了本文模型的优越性。由于AQI标准空气质量评价取决于某个污染物而不是综合多个污染物,几种模糊综合评判模型的F1-score都低于50%。以CPRC为评价指标,AQI评价结果的F1-score超过99.1%,几类模糊综合评判模型F1-score都超过89.0%,验证了CPRC的有效性。而Pro-DS模型F1-score为93.1%,综合评价空气质量的模型最优,具有很强的实际应用价值。【结论】Pro-DS模型的综合评价结果低于或高于AQI评价级别,更好地体现了多种污染物对空气质量的综合影响。相比AQI评价方式,本文Pro-DS模型得出了综合空气质量级别的概率值,CPRC指标能够对综合空气质量日排名,为相关部门预防治理空气污染和生态环境工程建设提供实质性参考。 展开更多
关键词 DS证据理论 AQI 模糊综合评判 环境空气质量评价
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