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長春市2009年~2014年空氣質(zhì)量研究

2018-03-19 10:26:51馬學(xué)梁雨華
吉林農(nóng)業(yè) 2018年6期
關(guān)鍵詞:排序一致性

馬學(xué),梁雨華

(吉林師范大學(xué)旅游與地理科學(xué)學(xué)院,吉林四平136000)

1 研究區(qū)及數(shù)據(jù)獲取

1.1 研究區(qū)概況

長春市被譽為“北國春城”,其位于中國東北地區(qū)并與哈爾濱市、吉林市、四平市和松原市接壤。截至2015年底,長春市總?cè)丝跀?shù)為358.16萬,工業(yè)總產(chǎn)值85963907萬元[1]。

1.2 數(shù)據(jù)獲取

支持本研究的數(shù)據(jù)主要為從《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》(2010-2015)獲取的長春市2009年~2014年3個重要空氣質(zhì)量指標(biāo)相關(guān)數(shù)據(jù),即SO2、NO2和PM10的年平均濃度值,詳見表1。

表1 2009年~2014年長春市城市空氣質(zhì)量指標(biāo)

根據(jù)GB3095-2012[2]中的空氣環(huán)境質(zhì)量評級標(biāo)準(zhǔn),詳見表2。與表1中的指標(biāo)值進行層次分析法計算,得出最終結(jié)果。

2 層次分析法及求取權(quán)重

表2 各項污染物的年平均濃度限值(GB3095-1996)

2.1 建立層次分析法的判斷矩陣

在大氣環(huán)境質(zhì)量層次結(jié)構(gòu)模型中,以評價因子的指數(shù)為標(biāo)度,以大氣環(huán)境質(zhì)量二級標(biāo)準(zhǔn)為基準(zhǔn),構(gòu)建各準(zhǔn)則層(Bi)的相對重要兩兩比較判斷矩陣由此構(gòu)建出以2009年各指標(biāo)值的判斷矩陣(),詳見表 3。

表3判斷矩陣

表3判斷矩陣

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表4 Bi-C判斷矩陣

層次單排序和一致性檢驗,詳見表5。

由表5中可以得知CR<0.1,所以該判斷矩陣符合建模標(biāo)準(zhǔn)。層次總排序和一致性檢驗,詳見表6。

表5層次單排序和一致性檢驗

表6層次總排序和一致性檢驗

經(jīng)計算總排序中的CR<0.1,滿足一致性。

2.2 層次總排序權(quán)值計算

依照上述方法,可以得到2009年~2014年的總排序結(jié)果,詳見表7。

表7 2009年~2014年層次總排序

3 結(jié)果分析及結(jié)論

在數(shù)據(jù)獲取階段,即從表1中可以看出,2009年~2014年各項指標(biāo)均大致呈波動上升的趨勢。而通過層次分析法計算2009年~2014年各污染物層次總排序權(quán)值可以得出以下結(jié)論。

在2009年~2014年之間,SO2的權(quán)重值先上升,在2010年開始下降并在2013年開始上升;NO2的權(quán)重值則表現(xiàn)為先下降后上升并趨于平緩;PM10的權(quán)重值這表現(xiàn)為波動上升的趨勢。由此可見,各污染物在不同年份中對長春市大氣環(huán)境的影響程度不同,并隨著時間的變化而發(fā)生改變。

4 建議及對策

根據(jù)本研究的結(jié)果可以表明,長春市3種空氣污染指標(biāo)隨時間的變化表現(xiàn)為不同污染物的影響程度不同。針對此情況對今后長春市空氣質(zhì)量的改善提出一些相應(yīng)的建議和對策。

應(yīng)進一步加大對城市空氣環(huán)境治理的投資力度,重視對城市空氣污染的治理,改善目前全市當(dāng)前大氣環(huán)境質(zhì)量的狀況。

加強對大氣污染物排放量的控制,在工業(yè)生產(chǎn)上限制工業(yè)廢氣的排放量,在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)上應(yīng)加強對焚燒秸稈的管理,從根源上減少城市中的大氣污染物總量。

在城市建設(shè)中,一方面要重視城市的綠化程度,提高城市居民的人均綠化面積;另一方面在城市交通中要大力發(fā)展,以壓縮天然氣(CNG)及液化天然氣(LNG)為動力的公共交通工具。

[1]吉林統(tǒng)計局.2016吉林統(tǒng)計年鑒[J].2016.

[2]石油.環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)[J].中國環(huán)境管理干部學(xué)院學(xué)報,2012(01):71.

[3]卓倩,楊文卿,錢慶榮,等.層次分析法在福州市大氣環(huán)境質(zhì)量評價中的應(yīng)用[J].福建師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2012,28(01):60-65.

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