金昌市環境空氣質量變化趨勢預測與評價

楊麗麗，陶會杰，李曉云，王靜

（1.蘭州大學大氣科學學院，半干旱氣候變化教育部重點實驗室，甘肅蘭州730000；2.甘肅省環境監測中心站，甘肅蘭州730020；3.無錫中科光電技術有限公司，江蘇無錫214135）

引言

隨著人類生產生活的發展，民眾對環境空氣質量要求也在逐步提升。另外，由于產業結構的調整和社會經濟轉型的需求，對特定地理氣候條件下的地區進行環境空氣質量預測具有重大意義，那么，建立理想的環境空氣質量預測模型是最基礎的保障[1,2]。目前國內外主流的環境空氣質量數值模式主要包括NAQPMS、CMAQ、CAMx和WRF?Chem等[3]，時間尺度可實現小時級別，空間尺度可達到幾公里，實現環境空氣質量精準預報。但其計算方法復雜，計算量龐大，通常都是基于大型計算集群上，且無法實現年尺度的預報。對于環境管理部門來說，合理的、長期的空氣質量預測為城市環境管理、規劃及城市建設可以提供更科學、更明確的決策依據。

自1982年鄧聚龍首次提出灰色系統理論[4]后，該理論便被廣泛應用于農業、工業、社會、經濟、氣象、生態及環境等眾多系統。王志強等[5]提供灰色理論對環渤海地區各站降水進行預測，并利用實際觀測資料進行檢驗，發現灰色預測模型對中長期降水預報具有一定的參考價值；李歡等[6]為了提供湖南省節能減排政策的參考，基于灰色系統理論，預測湖南省未來5年碳排放量。因此，灰色系統理論可以實現長期的環境空氣質量預測。Zadeh[7]于1965年提出模糊數學理論后，模糊數學得到迅速發展[8,9]。環境質量評價中“污染程度”是一個模糊概念，存在著不確定性，即模糊性。空氣污染由輕到重是逐漸變化過渡的，很難找出一個分明的界限，如果采用一個簡單的數字將環境空氣質量分為不同級別，這樣的分級標準是不太客觀[10]。因此，環境空氣質量評價分級標準也應是模糊的，即用模糊綜合評價方法較為客觀，準確度也比較高。

金昌由于毗鄰我國第四大沙漠?騰格里沙漠，且常年以西北風為主，尤其春季多大風，氣候干燥，加之金昌市及周邊生態植被覆蓋率低，容易形成沙塵暴和浮塵天氣。受特殊地理地貌、不利氣象條件、脆弱生態環境制約，金昌市環境空氣質量急需分析。通過2014?2018年SO2、O3、PM2.5、PM10年金昌市國控站點監測值，利用灰色系統理論預測2014?2025年剔除沙塵天氣影響前后SO2、O3、PM2.5、PM10的年均濃度值，并采用模糊數學的模糊綜合評價法對2014?2025年預測的金昌市環境空氣質量進行綜合評價。

1 數據和方法

1.1 監測數據

模糊綜合評價法對環境空氣質量進行綜合評價時，首先得選取影響環境空氣質量的評價因子，為此，表1展示了2014?2018年金昌市各污染物為首要污染物的百分比（本文數據來源于金昌市空氣質量國控站點日均濃度值）。可以看出，首要污染物主要以PM10為主，比例達到52%；其次為O3，占比為30%；再次為SO2和PM2.5，分別為6%和4%；CO作為首要污染物的比例僅僅為1%，而NO2近5年內沒有出現為首要污染物。另外，金昌市環境空氣質量達到優的比例為7%。因此，本文選取PM10、O3、SO2、PM2.5為評價因子，對金昌市環境空氣質量進行綜合評價。

表1 2014?2018年金昌市各污染物為首要污染物的百分比

根據《受沙塵天氣過程影響城市空氣質量評價補充規定》，判定沙塵起始時間和結束時間。表2是金昌市2014?2018年SO2、O3以及剔除沙塵天氣前后PM2.5、PM10年均濃度值。

表2 金昌市2014?2018年SO2、O3、PM2.5、PM10年均濃度值（單位μg·m?3）

1.2 評價等級的確定

本文根據《環境空氣質量標準》（GB3095?2012）規定的各項污染物濃度限值（表3）對參與評價的因子進行評價。其中，規定O3只有1小時平均和日最大8小時平均兩種濃度限值，本文采用O3日最大8小時平均（日平均）濃度限值進行評價。

表3 評價分級標準（單位μg·m?3）

2 結果與分析

2.1 灰色模型預測結果

利用灰色預測模型，得到SO2、O3、PM2.5、PM10的灰色模型如表4所示，根據表4中的灰色模型可對金昌市各污染物發展趨勢作長期預測。

表4 SO2、O3、PM2.5、PM10的灰色模型

為了更直觀顯示灰色預測模型預測的2014?2025年各污染物的發展趨勢，圖1（a）、（b）、（c）、（d）分別給出了SO2、O3、PM2.5、PM10灰色預測模型預測的年均濃度趨勢圖，并與實際監測值進行比較。可以看出，SO2和PM2.5年均濃度呈逐年穩定下降趨勢，且預測值非常接近于監測值；O3年均濃度略有起伏，但整體呈現下降趨勢；由于受沙塵天氣影響，人為不可控制因素，2018年PM10年均濃度相比2015年至2017年均較高，導致PM10年均濃度呈現增長趨勢。但剔除沙塵天氣影響之后，如圖1（f）所示，PM10年均濃度呈現明顯的下降趨勢，且PM2.5（圖1（e））和PM10濃度較剔除沙塵天氣影響之前相比，均明顯降低。

圖1 2014?2025年各污染物年均濃度趨勢圖

2.2 模糊綜合評價結果

表5是各污染因子評價權重系數值，2014?2018年采用觀測值，2019?2025年采用預測值。可以看出，剔除沙塵天氣影響之前，金昌市首要污染物主要為PM10；另外，2014?2015年SO2和PM2.5也有不同程度的污染；2016年開始O3為首要污染物開始凸顯，直到2019年甚至超過PM2.5的影響。剔除沙塵天氣影響之后，金昌市首要污染物主要仍然為PM10。值得注意的是O3作為首要污染物的權重越來越大，直至2022年開始，首要污染物轉變為O3占據首位，其次為PM10。

表5 各評價因子權重值

可以看出，無論是否考慮沙塵剔除，金昌市由于毗鄰騰格里沙漠，受沙塵天氣影響較大，首要污染物主要為PM10，另外，O3污染應該引起關注。

從表6各污染因子隸屬度（2014?2018年采用觀測值，2019?2025年采用預測值）可以看出，金昌市SO2、O3自2016年起已經達到一級，并且預測未來完全達到一級。剔除沙塵天氣影響之前，直至2025年，PM10仍屬于二級，PM2.5自2019年起達到一級；剔除沙塵天氣影響之后，PM10于2021年達到一級，而PM2.5于2017年達到一級。

表6 各污染因子隸屬度

根據表7綜合評判結果（2014?2018年采用觀測值，2019?2025年采用預測值）可知，剔除沙塵天氣影響之前，金昌市環境空氣質量逐年有所改善，但每年對二級水平的隸屬度最大，故定為二級水平；但是剔除沙塵天氣影響之后，金昌市環境空氣質量于2018年起對一級水平的隸屬度最大，故定為一級水平。

表7 綜合評判結果

3 結論與展望

利用模糊綜合評價法對2014?2025年預測的金昌市環境空氣質量進行綜合評價。對于各評價因子而言，金昌市SO2、O3自2016年起已經達到一級，并且預測未來完全達到一級；剔除沙塵天氣影響之前，直至2025年PM10仍屬于二級，PM2.5自2019年起達到一級；剔除沙塵天氣影響之后，PM10于2021年達到一級，而PM2.5于2017年達到一級。就環境空氣質量而言，剔除沙塵天氣影響之前，逐年有所改善，但每年對二級水平的隸屬度最大，故定為二級水平；剔除沙塵天氣影響之后，環境空氣質量于2018年起對一級水平的隸屬度最大，故定為一級水平。

依近年來大氣污染治理形勢，金昌市環境空氣質量逐年有所改善，各污染物濃度值呈明顯的下降趨勢，2021年起環境空氣質量有望達到預測的一級水平，但需要注意的是O3的治理也不容忽視。本文僅用灰色系統理論進行預測，并與實際觀測值進行了比較，但未與其他模型或者預測方法進行比較。在下一步工組中將利用其他方法進行預測，并比較不同方法的預測結果，選取最優預測方法，為城市環境管理、規劃及城市建設提供更科學、更明確的決策依據。