2008年贵阳空气质量评价改进模型：灰聚类与综合评估

本文主要探讨了空气质量评价中的一个重要问题，即如何构建一个能够全面考虑各污染物作用的改进模型。研究者徐卫国、张清宇和陈英旭针对这一问题，提出了一个基于指数型白化函数的环境空气质量评价修正聚类模型。该模型的创新之处在于它不仅考虑了各指标的内在权重，即各个污染物对空气质量影响的基本权重，还考虑了实际权重，即根据污染物的实际监测数据动态调整的权重，从而解决了经典模型中可能存在的零权重问题。 传统空气质量评价模型中，如果某个污染物的权重被设置为零，意味着其在评价中的作用被忽略，这显然不符合实际情况。而通过引入白化函数，模型能够确保即使某些指标在特定条件下权重为零，也能与非零权重值保持一种对应关系，避免了这种忽视。这种方法使得模型更具有实际应用价值，可以精确地评估一个地区的空气质量综合等级。 作者通过实例验证了该修正模型的有效性，以2004年贵阳市为例，结果显示其综合等级为Ⅲ级。当目标提升至Ⅱ级标准时，模型能够计算出主要污染因子二氧化硫(SO2)和颗粒物(PM10)浓度需要达到的最小削减率，分别是22.58%和20.05%。这表明，该模型不仅可以用来评估整体空气质量，还能指导具体的污染物减排策略制定，为环境管理决策提供科学依据。 此外，该研究采用了灰色聚类分析技术，这是一种非参数统计方法，适用于数据不确定性和模糊性的处理，对于环境空气质量评价这类复杂多变的数据集来说，具有很高的实用价值。关键词“灰色聚类”、“空气质量”、“综合评价”、“白化函数”和“削减率”都是文章的核心概念，共同构成了论文的研究主线。 总结来说，这篇文章在环境空气质量评价领域做出了重要的贡献，提出了一种更为全面和精确的评价框架，有助于提升环境管理的科学性和有效性。