廣東肇慶大氣影響評(píng)價(jià)中模糊類聚法的應(yīng)用

傅遠(yuǎn)龍

(肇慶市環(huán)科所環(huán)境科技有限公司，廣東 肇慶 526000)

1 引言

肇慶市地處廣東省中西部，其地理坐標(biāo)為北緯22°47′～24°24′、東經(jīng)111°21′～112°，其東南部與佛山市相連，東北部及北部與清遠(yuǎn)市接壤，西南和云浮市相鄰，西及西北與廣西壯族自治區(qū)交界。肇慶市的空氣質(zhì)量在廣東省排名榜中處于落后位置，由于地理環(huán)境和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等原因，肇慶市大氣污染防治形勢(shì)十分嚴(yán)峻，改善壓力巨大。主要空氣污染物為SO2、NO2和顆粒物PM2.5。其主要原因是肇慶城區(qū)為盆地地形，受地形因素影響，污染物在不利氣象條件下容易積累，難以稀釋擴(kuò)散，對(duì)空氣質(zhì)量產(chǎn)生較明顯的影響;區(qū)域能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)不盡合理，原煤占比接近60%。相關(guān)部門(mén)提出，要圍繞提高大氣環(huán)境質(zhì)量，有利推進(jìn)全市大氣污染預(yù)防治理的針對(duì)性和有效性[1，2]。重點(diǎn)關(guān)注揮發(fā)性有機(jī)物和氮氧化物排放企業(yè)(玻璃、陶瓷等行業(yè))的達(dá)標(biāo)減排和整治工作。深入開(kāi)展改善環(huán)境空氣質(zhì)量攻堅(jiān)工作，實(shí)現(xiàn)優(yōu)良天數(shù)比例力爭(zhēng)達(dá)到90%以上，細(xì)顆粒物(PM2.5)年均濃度下降到36 μg/m3以下，力爭(zhēng)環(huán)境空氣質(zhì)量全面達(dá)標(biāo)[2]。

為了改善大氣環(huán)境質(zhì)量，必須對(duì)區(qū)域環(huán)境規(guī)劃和管理進(jìn)行深入研究。本研究以肇慶市2020年6個(gè)自動(dòng)監(jiān)測(cè)點(diǎn)(圖1所示)的空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，將模糊聚類分析方法應(yīng)用于肇慶市大氣環(huán)境功能區(qū)劃。當(dāng)環(huán)境質(zhì)量/影響的綜合分類包含多個(gè)參數(shù)時(shí)，可使用模糊聚類分析。在模糊聚類分析中，分類是由模糊關(guān)系決定的[3,4]。在建立模糊相似矩陣并穩(wěn)定模糊關(guān)系后，可以開(kāi)發(fā)動(dòng)態(tài)聚類圖。給定一個(gè)合適的閾值，就可以完成適當(dāng)?shù)姆诸悺Ｔ摲椒ㄏ鄬?duì)簡(jiǎn)單，能夠提供有價(jià)值的信息，以支持決策和改善環(huán)境管理[5]。

圖1 空氣質(zhì)量自動(dòng)監(jiān)測(cè)點(diǎn)分布

2 模糊聚類分析方法

2.1 模糊聚類方法簡(jiǎn)介

眾所周知，常用的聚類分析方法有：模糊聚類分析、灰色聚類分析、系統(tǒng)聚類分析等[5，6]。本文主要介紹模糊聚類分析方法及其應(yīng)用。模糊聚類是指應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)方法，依據(jù)樣本數(shù)量化性質(zhì)進(jìn)行合理分類的分析方法[7]。模糊聚類分析是模糊數(shù)學(xué)的一種應(yīng)用，將數(shù)據(jù)元素劃分為類或簇，以便同一類中的項(xiàng)目盡可能相似。但在實(shí)際的分類過(guò)程中，樣本空間中存在多種元素屬性，不同無(wú)量綱特征元素之間的界限不清，受物理約束，需要借助模糊數(shù)學(xué)分類的原理和方法。本文主要應(yīng)用模糊聚類分析來(lái)評(píng)價(jià)肇慶市大氣環(huán)境質(zhì)量[8，9]。

2.2 模糊聚類評(píng)價(jià)方法的具體步驟

2.2.1 聚類樣本組合和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

首先，將聚類對(duì)象進(jìn)行樣本規(guī)劃，一般通過(guò)集合的形式進(jìn)行表示，在大氣環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測(cè)中環(huán)境質(zhì)量便是一個(gè)模糊的概念，而集合中的元素便是檢測(cè)過(guò)程中的污染源。當(dāng)n個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)被分類時(shí)，需要對(duì)n個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行分類。當(dāng)收集設(shè)置為X=(X1，X2，…，Xn)的有限域時(shí)，每個(gè)點(diǎn)由第m個(gè)屬性指示器來(lái)表征[9]。表示模糊關(guān)系的模糊矩陣Rij：

(1)

為了建立模糊相似關(guān)系，必須對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。將不同維度和污染指標(biāo)整合到共同特征中，并在[0,1]中對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，以閉合區(qū)間為準(zhǔn)。在本研究中，在不同的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法中使用了單一污染指數(shù)方法，表達(dá)式為[10]：

Pi=Ci/Si

(2)

式(2)中，Pi為單項(xiàng)污染指數(shù)，Ci為實(shí)測(cè)污染濃度，Si為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)值。Si參考國(guó)家環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)(GB3095-2012)[1]的二次濃度限值，見(jiàn)表1。

表1 大氣污染物濃度限值

2.2.2 建立模糊相似矩陣

利用標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，得到n個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)之間的相似系數(shù)Rij。Rij是分類單元之間相似程度的指標(biāo)。本研究采用歐幾里德距離法[11,12]，數(shù)學(xué)模型表示為：

(3)

式(3)中，c是一個(gè)常數(shù)，它使得0≤Rij≤1，i，j=1，2，…，n。Rij是第i個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)和第j個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)之間的相似系數(shù)。由此，建立了模糊相似關(guān)系矩陣R。

2.2.3 模糊等價(jià)矩陣

建立的相似關(guān)系矩陣R應(yīng)具有以下三個(gè)性質(zhì)[10]：

(1)自反性：Rii=1，(i=1,2,…,m)。

(2)對(duì)稱性：Rij=Rji。

(3)傳遞性：R。R∈R。

接下來(lái)，需要將R轉(zhuǎn)化為模糊等價(jià)矩陣。根據(jù)數(shù)學(xué)定理，R是逐步求冪直到Rk=R2k，Rk是一個(gè)模糊等價(jià)關(guān)系矩陣[12]。

2.2.4 模糊聚類分析

選取合適的置信水平λ或閾值，對(duì)建立的聚類模糊等價(jià)關(guān)系矩陣進(jìn)行操作。將滿足閾值條件的值設(shè)置為1，不滿足閾值條件的值設(shè)置為0。當(dāng)其值由1降到0時(shí)，所分的類由細(xì)變粗，逐漸歸為一類，繪制形成一個(gè)動(dòng)態(tài)聚類圖，由此完成聚類過(guò)程[13]。

3 模糊聚類分析在肇慶市大氣功能區(qū)劃中的應(yīng)用

本研究的原始數(shù)據(jù)由肇慶市環(huán)境監(jiān)測(cè)站于2020年監(jiān)測(cè)，為日常監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。圖1所示為選取的6個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)(A至F)的分布情況，6個(gè)自動(dòng)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)較為均勻地分布在肇慶市的整個(gè)區(qū)域之內(nèi)，能夠較好地采集數(shù)據(jù)，為相關(guān)決策者提供指導(dǎo)[14]。月平均監(jiān)測(cè)結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 2020年月平均監(jiān)測(cè)結(jié)果 mg/m3

為了使不同的污染物標(biāo)準(zhǔn)化，通過(guò)公式2計(jì)算Rij，得到新的矩陣R1獲得：

(4)

使c為d值矩陣的最大元素。模糊相似矩陣R2為：

(5)

重復(fù)此步驟，直到Rk=R2k。最終矩陣為R3：

(6)

如果λ=0.179，可以看出在該水平上，采樣點(diǎn)分為兩類：{A，B，C，E，F(xiàn)}和{D}。一般而言，閾值λ值越大，表示分類元素之間的相關(guān)性越大，閾值λ值越小，表示分類元素之間的相關(guān)性越小[15]。

(6)

總體而言，當(dāng)λ=0.179時(shí)，6個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)根據(jù)實(shí)際情況分為兩種基本類型，這種分類結(jié)果的原因與當(dāng)?shù)氐漠a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)布局和氣候條件有關(guān)。根據(jù)模糊聚類分析理論，同一類別的監(jiān)測(cè)區(qū)域的大氣污染程度幾乎相同，因此，對(duì)于同類區(qū)域，可以制定相同的環(huán)境政策措施，為大氣環(huán)境分類治理提供有效方案。

4 結(jié)論與討論

大氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)本身就是一項(xiàng)較為困難的項(xiàng)目，一方面，大氣環(huán)境中所含污染物成分是動(dòng)態(tài)變化的，只有通過(guò)更加密集的檢測(cè)頻率才能夠獲得實(shí)時(shí)的質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果；另一方面，在進(jìn)行污染程度評(píng)價(jià)的過(guò)程中，許多模糊類指標(biāo)無(wú)法進(jìn)行精確表述，而模糊聚類方法能夠很好地解決這一問(wèn)題。本文根據(jù)肇慶市2020年6個(gè)自動(dòng)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的大氣環(huán)境數(shù)據(jù)，采用模糊聚類分析方法，將肇慶市大氣功能區(qū)劃分為兩類，實(shí)現(xiàn)了對(duì)其大氣質(zhì)量評(píng)價(jià)的目的。結(jié)果表明，將大氣功能區(qū)劃分為兩類，這與區(qū)域?qū)嶋H情況相符。這種分類有助于區(qū)域環(huán)境規(guī)劃和設(shè)計(jì)管理，并為未來(lái)的區(qū)域規(guī)劃和政策制定提供指導(dǎo)。上述研究說(shuō)明模糊聚類分析方法在大氣質(zhì)量評(píng)價(jià)中應(yīng)用潛力巨大，能夠?yàn)槌鞘协h(huán)境規(guī)劃的全面改進(jìn)提供科學(xué)依據(jù)。