區域環境質量全局評價預測模型及運用

魏元玨

[摘要]環境的系統表現呈多種多面，范圍較廣。這就造成了它會受到更多的外界影響，其中最大的影響是人類活動的影響。環境系統也有它的復雜性，它其中的元素較多，通過一般的數字建模，是不能很好的確定它的特征，因而我們需要使用一種新的方式去進行模型建造，這種新的模型就是灰色系統動態模型。此模型的應用，能夠清晰的進行環境系統的建模，還能夠減輕環境質量評價的工作量，給環境質量予以評價。文章對區域環境質量進行了全局評價預測模型及運用的分析。

[關鍵詞]區域環境；質量；全局評價；預測模型；運用

[DOI]1013939/jcnkizgsc201630190

“系統”是一個整體的概念，其中有各個部分組成一個系統。系統發揮的是全局的作用，系統將其中的各個部分聯系在一起，進行共同發揮作用。此外，系統與部分之間相互依存，相互作用，共同進行協作。在我們了解了系統時，我們還需要了解環境系統。環境系統，是指地球上各類生物與非生物之間的總稱。這里的生物因素有人與動植物圈，非生物因素有大氣、土壤、水等環境，還參與一些引力等自然現象。[1]從中我們可以看出，環境系統的龐大性和復雜性。因而，我們需要去找尋，更好的方法去進行環境質量全局的評價，不斷推進新的形勢與新的方法，使其能夠獲得更好的收獲。

1指標體系

環境作為一個系統，擁有著目標性、層次性、多變性等。并且組成環境系統的每個變量之間，都有著復雜的關系，這些關系構成了一個完整的環境系統。第一，經濟的發展帶來重工業的發展，發展形勢很難得到轉變，還是以粗放型的經濟為主體，帶來了一定的環境污染；第二，人口的不斷增多，使得環境壓力在不斷加大，資源的利用率和排放率也在不斷增加。經濟的發展也使得國家投入了大部分的資金，去進行環保工程，例如，環境保護、植樹造林、建設綠化帶等。

11經濟發展指標

反應國內的生產總值、工業總值等，這些重工業對于環境污染較農業更為嚴重，因而我們在進行建模時，一定需要把工業總值作為重點來建設。其次，人口的快速增長也給環境帶來了一定的污染，例如，垃圾的排放、資源的不合理利用、產品的消費等。[2]在一些城市中，城市人口已經占據一半以上，城鎮人口在不斷地增長中，必然也給環境帶來了一定的影響。因此我們需要在構建模型時，將城鎮人口作為社會指標的代表，這樣具有典型性。最后，煤炭、電力等資源也是主要空氣的污染源，即使它相關聯在工業和人口，但它具有影響環境的直接性，需要我們進行建模時，把它加入能源消耗指標當中。

12環境質量指標

環境質量指標包含的方面較廣，綜合性也較強，主要包含：大氣環境、土壤環境、輻射環境、水環境等。水環境代表著水資源以及化學含氧量；大氣環境主要有粉塵和二氧化碳；土壤環境包含固體廢棄物，工業塵土；輻射環境主要是受到輻射影響的區域。

13生態指標

生態指標主要是，城市的綠化帶以及綠色植物的覆蓋，這些里面混合著土地的面積，與一些環保區域，很難進行預計與估算，我們可以將它們剔除出去，在進行模型的建設。

14環境管理指標

環境管理指標是一些環保投資，污染監控之類的指標、城市環境的檢測等，其中環保投資，主要有污染整治投資、生態保護費用等一些費用。這些費用，能夠更好地體現社會的努力、企業的幫助、政府的扶持，這些能讓建模更加有意義，體現建模的嚴格性，不斷反應區域的發展情況。

2區域環境質量全局評價預測模型

21GM模型

未來的指標方法與模式，需要我們不斷地去進行探索。我們現如今的一些預測方式多種多樣，可供我們選擇的也較多。但是我們一般不會使用那么多，我們只使用一些較常用的。比如，逐漸回歸方法、線性回歸方法、概率預測方法等。目前，灰色系統理論也應用在多種領域當中。灰色系統要求我們從大方向看問題，要求看問題的系統性。[3]它主要用于研究一些結構信息不清晰的系統。從中我們可以看出，環境系統就是典型的灰色系統，并且具有很強的復雜性。

灰色系統為我們提供了，一種新型的建模方法，這種建模方法叫做微分方程。我們一般在進行建模的時候，會大量應用到原始數據。而灰色系統理論是應用到電腦生成的數據，很是方便。即使在電腦上的信息不夠充分，不容易整理，但是系統本身有其的有序性，能幫助解決這一問題。對于灰色系統理論來說，一些無規律的數據以及排列混亂的物品，都是可以用灰色理論系統解決的?；疑到y從大方面來看，每一個系統都是有能量的，能量必將伴隨著累積衰退，這其中就包含指數的量化?；疑到y理論，可以將雜亂無章、沒有任何規律性的數據，變得更加的清晰明了，并且從中深挖出其中的規律。其中GM模型就是灰色系統模型中的一種，它的建模方式是這樣的：

由此我們可以看出，原始的時間序列可以用GM模型進行處理。它能夠將數據處理的更規范、標準。還可以處理加權后的數據，應用度很廣。因而，我們可以用它進行對綜合指數的預測，進而得到原始數據。我們可以應用GM模型進行工業總產值、區域環境系統、環境質量等進行分析，各污染物數據預測，可由環境質量綜合指數和各污染物權分布求得。

22相對關聯預測模型

相對關聯預測模型，是通過關聯矩陣得以實現的，矩陣的每一行都有相應的關聯度，可以對一些單獨數據，進行單獨的預測，我們進行的預測通常公式如下：

設C為各項目標準化數據矩陣，Ri為行向量，規一化Ri得R—i，

R—j={rij/5i=1rij，i=1，2，…，5}

我們從中可以看出，相對關聯模型對于數據處理的方面，做得很好，能將數據之間聯系到一起，不斷對數據進行關聯分析，最后得出關聯的結果。在實際的區域環境評價系統中，也會起到很大的作用，對于數據的整合有著很大的幫助，更好地體現數據的聯系性。

3區域環境質量全局評價預測模型運用

這個模型使用中國的華東地區為例，其中表中體現了此地的人數、能源消耗、污染物的排放、經濟發展、環保建設等。見下表。

我們之后可以對數據進行綜合評價與預測，更能體現出數據的準確性。

①綜合評價。我們在進行建模之后，數據都清晰地展現在眼前，可是對于數據的情況，我們還不是很了解，這就需要我們通過，對數據進行綜合評價來分析。數據的綜合評價較好，就說明環境質量不錯，加入評價得不好，就說明環境較差，需要我們不斷地去改進。②預測。我們可以將一組數據，用GM模型分別去預測它的指標，之后利用關聯預測模型，進行相關性的預測，最后在得出預測的結果，預測的結果對于我們來說，有著很重要的意義。③檢驗。在這些工作都做完了的情況下，我們需要對這些數據結果，進行檢驗，以免發生錯誤的數據。早檢查出來，早改正，也能體現出建模的準確性，更好地使我們的區域環境全局評價更為準確。

4結論

通過，對區域環境質量全局評價預測模型的運用，我們發現區域環境，給我們帶來了一定的意義，可以讓我們看出環境的情況，而對于區域環境整合分析建模，可以讓我們發現環境的問題。通過這些清晰的建模數據，我們更能清晰的了解環境的一些問題。

參考文獻：

[1]張吉旺區域環境質量全局評價預測模型及應用[D].濟南：山東大學，2007

[2]汪嘉楊水環境及水資源分析計算的新方法及其應用[D].成都：成都信息工程學院，2007

[3]蔣志方城市空氣質量預測模型與數據可視化方法研究[D].濟南：山東大學，2011