基于信息熵的信息环境污染指数及其应用

曾维华,王慧慧

(北京师范大学环境学院,北京 100875)

基于信息熵的信息环境污染指数及其应用

曾维华*,王慧慧

(北京师范大学环境学院,北京 100875)

从信息环境污染理论入手,系统阐述了信息环境污染概念内涵、成因及其危害.利用信息熵理论构建信息环境污染指数(IEPI)模型来反映事件本身信息污染程度大小,并以某市污水处理厂主要污染物日监测数据为例对信息环境污染指数进行分析.研究结果表明,该厂主要污染物BOD5、CODCr、SS、TN、TP和NH3-N的日处理量监测数据可靠个数分别占15.8%、16.0%、15.8%、15.1%、15.0%和13.4%,则该厂主要污染物监测数据存在8.9%的干扰;在受到干扰因素影响下,该厂污染物监测数据的信息熵为0.903(bit),其IEPI值为0.158,满足信息质量Ⅰ级标准,说明该厂的主要污染物监测数据受污染程度较低,但仍存在一定的不确定性.最后,针对当前日趋严重的信息环境污染现象,从加强各部门间协同合作、加强公众参与监督、完善污染源信息上报、提高监测设备的性能等方面,提出控制信息环境污染对策.

信息环境污染指数；信息熵；信息环境污染控制

信息作为一种社会发展的战略资源,越来越受到人们重视,一个国家的信息化程度已成为衡量当今社会现代化的重要标志之一[1].伴随着现代科学技术的飞速发展,信息给人类社会带来诸多利益的同时,同样面临着日趋严重的信息环境污染问题.近年来,有学者针对信息环境污染及信息污染的概念、产生原因、表现形式、危害以及治理对策等进行了研究和探讨,并对各自的观点和看法分别进行了阐述[2-8].其中张新华[5]首次提出信息环境污染命题,分析了信息环境污染的有关表现形式,并在此基础上探讨治理信息环境的对策建议.张业明[6]首次系统的提出信息环境污染这个新理念,并对信息环境污染表现的特征、规律做了初步探讨,同时基于信息环境污染特点提出建议通过信息墙来控制信息环境污染的思路.李朝明[7]给出了信息环境和信息环境污染的基本概念,并对社会信息环境问题做了深入探讨,进而针对性地提出信息环境保护建设的一些策略.于学华[8]基于互联网角度提出为有效控制信息环境污染应采取强制性措施,从而杜绝低质信息泛滥和信息失实对社会总体信息环境的污染.以上学者均是从信息环境污染宏观层面进行研究,目前国内基于信息环境污染微观层面的量化研究还较少.

信息环境污染问题是当今信息化社会普遍存在的一个问题,对信息环境污染问题进行防范和治理、净化信息市场和维护信息行业的发展是当今社会发展不可推卸的责任[9-11].信息及其环境的污染是当今信息化时代的必然产物,是人类智力无形的浪费,人类无法完全根除,只能通过采取必要手段对其进行控制,降低其影响程度[12-13].因此,测定一个社会的信息环境污染指数(Information Environment Pollution Index ,IEPI)及其所能承受的信息环境污染指数值就显得异常重要.当前,已有学者开展了相关信息污染指数研究,但还未见将其应用到实际生产生活中.夏日等[14]提出构建信息污染指标体系是对信息污染程度进行实时监控的有效手段,给出了构建信息污染指标体系应遵循的五项原则和六项通用指标.夏日[15]对构建信息污染测度指标体系的基本思路、设计原则、构建方法进行了分析,提出通过确定目标层、控制层和具体指标层来构建一个系统的信息污染测度指标体系.信息环境污染指数是定量反映信息受污染程度的指标,它对控制信息污染有着重要的作用.本文针对当前信息环境的持续恶化以及由此造成的决策失准,利用信息熵理论构建信息污染指数反映事件本身所含信息的污染程度大小,并以某市污水处理厂主要污染物日监测数据为例,对该厂主要污染物监测数据受污染程度进行分析,从而为今后有效控制信息环境污染提供科学依据.

1 信息环境污染的概念内涵

1.1 信息污染与信息环境

对信息污染和信息环境概念的理解是研究信息环境污染问题的基础,其内容随着现代科学信息技术环境的发展变化而不断发生变化.当前对信息污染概念的理解,不同的人从不同的审视角度对其有不同的表述[16-17].具有代表性的定义有:①信息污染是指由于信息量的急剧增长,信息处理过程中造成误差从而导致各种判断意见出现偏离事实的现象[18].②信息污染是指信源中混入有干扰性、误导性、欺骗性的信息,从而影响人们的正常判断的现象[19].③信息污染是指信源中无价值或异化的信息泛滥并造成危害的现象[20].④信息污染是指在社会信息流中存在的不完全性、时滞性、可伪性等可污因子和人类在信息生产加工、处理、传递过程中形成的多因素的合力作用,它正带来与其正效用近乎平行的负面影响等[21].⑤信息污染是指人们的生产生活中存在的虚假、老化、冗余、过剩等不良信息,影响人们对有价值信息的获取利用,甚至对人类造成危害的现象[22].

在当今信息化社会中,环境的概念从原始的大气层、水层、岩石层等实实在在地外部世界扩展到了新的领域,即信息环境.通常所说的信息环境是指一个国家、地区甚至全球范围内信息的生长、传播和利用等环节的相互关系的宏观表现形式或宏观平衡、协调状态.这种宏观平衡协调状态构成了人类赖以生存社会环境.它与其他环境一样,其内部组成成分与外部环境之间存在着相互协调和平衡关系[5].但近年来随着信息科学技术的不断进步,信息环境正遭受严重污染、破坏和失衡,信息环境的日趋恶化,给人类带来严峻的挑战.

1.2 广义信息环境污染与狭义信息环境污染

1.2.1 广义信息环境污染 广义信息环境污染是指随着信息量的急剧增长,混有干扰性、误导性、欺骗性等诸多不良信息以某种介质为载体(包括现代媒体设备)进入社会环境,直接或间接干扰和妨碍人们正常生产、生活,甚至对人类造成危害的现象.其内涵主要表现在[23]:一是信息环境污染对人类是有害的,它阻碍了人们对有价值信息的利用,扰乱人们的正常生活、工作、学习及社会秩序;二是信息环境污染是异常的社会现象,是信息在流动和传播过程中造成信息的过时、重复、干扰、失真等与人们所需要的正常信息相违背的现象;三是造成信息环境污染的形成是有诸多方面原因的,或是人为原因、或是技术原因、或是信息自身的传播特征等.

1.2.2 狭义信息环境污染 狭义信息环境污染是指信息中存在干扰项引起信息环境的混乱以及由此引发的社会问题.即信息在传递过程中受到各种因素的影响,使信息接收者不能完全、有效而准确地获得所需要的信息[16,24-26].其中信息干扰是最主要的表现形式,它不仅会加剧信息污染程度,增加信息不确定性程度,阻碍信息市场的正常发育,而且会给人类社会的生产实践活动带来难以估计的损失;同时还由于未及时掌握真实准确的信息,通过干扰的信息进行决策判断,从而导致决策失误造成诸多不良后果.本文主要针对的是狭义信息环境污染,通过判断信息不确定程度来量化信息环境污染程度.表1给出了5种常见的狭义信息环境污染类型、内涵及其处置对策.

1.3 信息环境污染的成因

随着信息爆炸带来各类信息污染,考虑信息的时效性,因时间的进递而造成的信息过时.当前,信息的大量交叉产生重复的污染等导致信息污染并在持续加剧.造成信息环境污染原因十分复杂,具体可分为以下几种[27-30]:

1.3.1 信息环境不完善 随着社会信息化的快速发展,信息化呈现出互联网化、移动化、智慧化的新特点,但尚不具备完善的信息环境.信息环境主要由四大要素组成,包括人、信息资源、信息基础设施以及信息管理体制.其中人在信息环境中充当建设者和管理者角色,但当前在科技人员的知识结构、配比结构、专业结构及地域分配结构等诸多环节上都不尽合理,加上管理体制的限制,严重影响信息产品的质和量.同时由于各方的经费不足,造成可获取信息资源匮乏.而在信息基础设施中各信息行业重硬轻软的现象普遍存在.当前由于信息环境法、资源法和商品法以及个人隐私和数据库保护法等各类法规的不健全,信息市场竞争环境的建立、信息产品质量地控制、信息市场交易秩序的维护等活动都无法可依,从而导致信息环境污染.

表1 五种常见的狭义信息环境污染Table 1 The common several of special information environment pollution

1.3.2 信息市场发展不完善 现代信息市场是进行信息商品流通、交易的主要场所,同时也是造成信息环境污染的重要场所.就现代信息市场主体而言,信息商品的生产方或供应方由于受到各种因素的限制,信息机构的处理手段相对落后,未能形成规模经营,商品价值观念较薄弱,其信息产品内容单一,质量无法保证.信息市场管理方在对市场进行管理时,无相应的管理条例、法规可依.而就信息市场的客体而言,未充分挖掘信息产品的价值,开展不符合规范的信息有偿服务,没有统一的信息商品加工层次、深度标准,导致信息产品价格混乱.从而在较大程度上限制信息产品的正常交易.与此同时,伴随信息网络技术的飞速发展,信息网络环境中大量重复、质量低劣的信息被放于网上,干扰人们的判断选择,无法更好的利用网络信息资源.

1.3.3 人为主观环境的影响 信息环境污染通常会受到政治、经济、文化等各方面主观环境的影响.从政治环境看,国内外的敌对势力千方百计地制造假信息造成各种混乱,这种污染主要是为达到某种政治目.同样在国内由于信息从业人员素质较低,缺乏基本的信息科学理论修养和现代信息技术(特别是文字处理技术、信息存储和再现技术、网络通讯技术)的能力,为了经济利益,钻国家信息政策空子,利用信息机构从事与信息毫不相干的活动,从而造成信息混乱,产生信息污染,成为新的信息污染的传播源.在社会主义初级阶段,不可避免地存在着拜金主义现象,导致各种虚假信息产品泛滥,制造伪科学的信息产品,利用高科技手段故意制造信息污染.

1.3.4 信息环境管理滞后 一方面,由于信息资源的缺乏,在现行管理体制约束中各行业、各部门之间各自为政,造成仅有10%左右的信息资源是对公众开放的.众所周知信息资源中最重要的是数据库资源,然而迄今还没有一个严密的数据库信息资源发展规划,没有一个统筹各行业的信息发展服务网络,同时还未建立一个具有规模经济和统一规划协调的数据库资源管理体系.另一方面,基于网络环境下的信息政策还不完善.由于网络环境的开放性、双向性,信息传递的无序性和失控性,使得来自网上信息海量剧增,这些信息中不可避免地出现干扰信息、垃圾信息、冗余信息等.然而目前的网络信息法、网上知识产权、网络安全教育等法规条例还尚不成熟,信息安全技术、信息优化研究还处在起步阶段,这些因素都可能会造成信息环境污染.

1.4 信息环境污染的危害

随着信息社会化的飞速发展,信息给人类社会带来巨大效益的同时也带来了严重的信息环境污染问题,它不仅能干扰和破坏社会信息化建设,还给整个社会带来极大的危害[10,31-33].

1.4.1 导致决策失误 大量干扰、垃圾和冗余信息的存在对人类社会产生了诸多的不良影响,制约了人们对有效信息资源的利用,阻碍了各行业科研活动的有效开展.同时健康的信息环境是政府宏观决策和企业微观决策的保障,而受污染的信息环境会增加宏观决策的风险,导致宏观决策的失误,从而给国家、企业造成重大损失.信息是领导决策的重要依据,由于信息环境受到污染,决策者所获得的信息可能由于含有杂质而将高质量信息泯灭在无用的信息中.尤其是由于信息体系紊乱、传递信息的渠道混乱、流程过长、以及信息冗余度增大等引起信息失真;同时由于信息对决策边际效应具有递减作用,导致决策者对所需信息真伪难辨,最终导致决策偏离实际情况,造成重大决策失误[30].

1.4.2 增加获取信息的成本 近年来,由于计算机病毒造成的信息丢失或滞后造成的经济损失难以估计.在经济部门,由于信息失真和噪声干扰造成的信息滞后或失真,以及被伪劣信息的欺骗,以至于难以获得真实可靠的信息,导致在生产过程中消耗超出预期的物质,浪费大量资金,同时在经营过程中失去先机,丢失了市场,从而给造成重大损失.据估计,每年由信息问题而发生的生产低效、投资失误、重复建设等给国家造成的经济损失数以亿元计.另外,因伪劣、虚假信息导致消费者上当受骗、蒙受经济损失和给其身心造成伤害的事例更是多不胜举.

1.4.3 增加社会信息负载 由于人们对信息的真假与伪劣性判断有限,从而导致信息的接收过程中产生大量的信息污染.在信息的传递过程中,信息的质和量受到破坏,使得那些受到信息轰炸影响的人们必须付出更多的人力、物力、财力来净化受到污染的信息.为此,需要有强烈的信息利用责任加快信息技术的更新,提高信息处理速度,增加信息传递容量,提高信息管理水平来改善信息环境.当前,由信息环境污染引起的信息环境的恶化充分说明了当前社会的信息管理体制的低效性.因此,保护信息环境和信息资源,加强信息产业管理已成为当前社会的一大课题.同时,加强信息环境污染治理,清理信息垃圾也是当前信息管理工作的重要任务.

1.4.4 阻碍现代信息化进程 随着现代科技、经济的不断发展,整个社会的信息意识有了较大提高,特别是随着信息产业的快速发展,大量信息服务机构的建立,信息产业从业人员快速增加,带来信息产值的不断上升.然而,与发达国家相比,我国的信息化建设起步较晚,特别是当前的信息市场机制还不健全,信息技术手段还很落后,加之缺乏完善的信息法律和政策体系以及有效的信息质量监督系统,导致信息污染的发生不仅威胁我国信息产业的正常运行和健康发展,还给整个社会带来极大的危害,阻碍现代信息化的进程.

2 信息环境污染指数评价方法与标准建立

信息环境污染作为社会信息化进程中不可能完全避免的现象,就如同自然环境污染是社会工业化不可避免的结果一样,人类无法将其根除,只能对其进行控制,使其负面影响降低到最小程度.因此,对测定信息环境污染程度的信息环境污染指数就显得很重要.1948年,香农(Shannon)[34]把熵的概念引入信息论中,提出了“信息熵”理论,并构建了信息熵计量模型来度量一个随机事件的信息量或不确定性,以发现随机事件统计数据的规律性.根据该理论,信息量是把某种不确定性趋向确定的一种度量.信息量的大小,取决于信息的不确定程度.信息的不确定程度大,则发出的信息量就大,信息的不确定程度小,则发出的信息量就小.在Shannon信息论中,可以用概率来表示信源所含有的信息量的大小.信息量是指随机事件中含有信息的多少,信息量的存在往往伴随着事物的不确定性[35-36],设离散随机变量X有n种不同的类型,即:, 每种类型的概率为,那么变量X的信息熵可定义为:

若将样本中某一属性视为一个离散的随机变量,那么可根据式(1)计算出该变量的信息熵,如果变量的类型越少,那么它的信息熵就会越小,即这个变量不确定性越小;如果变量只拥有一个类型,此时不确定性消失,那么它的信息熵将为0.因此,本文将使用信息熵来度量一个随机样本中所含信息量的大小,并利用信息熵理论构建信息环境污染指数(IEPI)模型来反映样本中信息环境污染程度,即:

式中: IEPI为样本的信息环境污染指数, )(XH′为样本中存在干扰因素时的信息熵, )(XH为原样本的信息熵.

表2 信息质量分级标准Table 2 The classification standard of information quality

3 污水处理厂监测信息环境污染评价

近年来,随着国内经济迅速发展,城市基础设施得到日益完善,各级政府愈加重视城市环境建设和保护,尤其是对水环境的治理与改善,在各地先后建成多座城市污水处理厂.日处理规模达几十万吨,取得了可观的社会和环境效益,对减轻水环境污染做出了重要的贡献.但当前受利益驱使,一些企业单位为了减轻年度考核压力、环境质量达标等目的,对监测数据进行编造、篡改的情况时有发生,严重损害了政府和环保部门的公信力,同时也严重影响了国家宏观决策的科学性和宏观调控的有效性,增加宏观决策的风险,甚至导致宏观决策的失误,同时它还直接影响微观决策,从而给国家、企业造成重大损失.本研究以某市第一污水处理厂为例,对该厂处理的主要污染物监测数据真实度进行分析.该厂在设计中采用氧化沟曝气脱氮工艺,日处理规模12万t,污泥含水率80%,污泥产量100t/d.数据采用该市污水处理厂2011～2012年主要污染物日处理量监测数据,主要污染物包括BOD5、CODCr、SS、TN、TP、NH3-N(污水处理厂各污染指标样本数为731个).

本研究通过利用简单随机抽样方法对污水处理厂主要污染指标样本进行随机抽样,在简单随机抽样下,通常使用误差限和估计量的标准差来确定所需的样本量[37-38].即总体均值估计量的标准差(即抽样平均误差)的表达式为:

式中, σ^为总体标准差的估计值.极限误差为:

根据公式(3)和公式(4),对样本在置信度为95%,误差限为5%,P=0.5的情况下,用简单随机抽样估计对应总体大小所需各污染物的样本量,得256=n.即通过随机抽样方法获得各污染物样本分别为256个.由于污水处理厂进水水质、水量受雨季影响较大,因此根据随机抽取的样本获得雨季和非雨季的污水处理厂日处理量可信区间分别为12.33～12.95万t和10.59～11.00万t.通过对抽样获得的样本进行分析得干扰项(异常值)136=m.

3.1 主要污染指标监测数据受污染程度分析

根据污水处理厂2011～2012年主要污染物(BOD5、CODCr、SS、TN、TP、NH3-N)监测数据对这6种污染指标数据进行分析可知其主要污染物BOD5、CODCr、SS、TN、TP和NH3-N的日处理量在雨季的可信区间分别为12.23～65.72t、24.25～121.74t、23.53～161.81t、1.70～6.22t、0.44～2.56t和1.29～3.37t;而6种污染物在非雨季的可信区间分别为10.18～38.11t、20.27～64.44t、15.65～74.94t、1.73～3.98t、0.32～1.05t和1.75～3.28t.依据各类污染物的日处理量可信区间对抽取的样本分析发现污水处理厂BOD5日处理量监测数据可靠个数为242个,占15.8%; CODCr日处理量监测数据可靠个数为246个,占16.0%;SS日处理量监测数据可靠个数为243个,占15.8%;TN日处理量监测数据可靠个数为232个,占15.1%;TP日处理量监测数据可靠个数为230个,占15.0%; NH3-N日处理量监测数据可靠个数为207个,占13.4%.因此根据该处理厂主要污染物监测数据分析实际上存在8.9%的干扰.表3为各类污染物指标可信及异常值个数.

表3 各类污染物指标受干扰程度Table 3 The disturbance degree of every pollutants index

3.2 基于信息环境污染指数主要污染指标分析

根据信息熵理论对该污水处理厂主要污染指标(BOD5、CODCr、SS、TN、TP、NH3-N)的数据进行分析,由公式(1)可知该信息熵为:

式中:bit(比特)为信息熵单位.

表4为根据表1得到该信息质量分级标准.

①受干扰因素影响下的概率:

②未受干扰因素影响下的概率:

根据公式(1)可知:

而根据信息环境污染指数公式(2)可知:

根据信息熵理论对该污水处理厂的主要污染指标(BOD5、CODCr、SS、TN、TP、NH3-N)数据进行分析可知该信息熵为0.780(bit).通过利用构建的信息环境污染指数模型对污水处理厂主要污染指标数据进行分析可知受到干扰的信息熵为0.903(bit),该信息环境污染指数为0.158,根据信息质量分级标准可知为Ⅰ级标准,说明该厂的监测数据受污染程度较低,但仍存在一定的不确定性.众所周知受污染的信息数据可能会影响人们的判断,严重的甚至会影响国家宏观决策.近年来,发生环保监测数据作假事件愈演愈烈,针对此类情形,环保部门利用污染源在线监控系统对污染源进行实时监控,有针对性地执法以减轻环境监理人员的劳动强度,提高环境执法效率.但这些都须建立在污染源自动监测设备处于正常运行,不存在监测数据造假情况的基础之上.然而在现实情况中,一些污染源企业或者自动监控设施第三方运营企业为了追逐自身利益最大化,通过对在线监测设备动手脚以对在线监测数据进行造假,而且造假手法层出不穷,造假手段千奇百怪,导致在线监控平台获得的监控数据失实,致使环保部门“千里眼”失效.本身环境监测是环境保护的基础性工作,数据质量是环境监测的保障,是保护环境的底线,对数据造假必须零容忍.因此环保部门应加快对污染源监测数据造假问题进行研究,制定应对策略和措施,以保障污染源在线监控网络的正常有效运行.

表4 信息质量分级标准Table 4 The classification standard of information quality

4 信息环境污染控制措施建议

4.1 加强各部门间协同合作

各部门之间应加强对污染源自动监控设施的管理.这项工作亟须部门之间加强协作配合,形成齐抓共管、上下联动的强大合力,以对污染源形成强大的监管态势,同时加强污染源法规与管理体制建设,使其不敢造假,如果造假被查出,必被重罚.例如建议由环保局组织成立污染源自动监控系统管理办公室,成员单位包括污染防治部门,环境监察部门,监测站,在线监控设备社会运营企业以及污染源,以形成环保系统内部联动、环保部门与监控设备社会运营企业,以及污染源之间的联动,以充分发挥环境执法的效力与效率.

4.2 加强公众参与监督

众多周知,仅依靠环保部门对污染源进行监督是远远不够的,广大人民群众的参与才是根本,因此亟须调动人民群众来参与,强化监督.在安装污染源自动监控设备初期,应当在各类污染源就近聘请环保监督员,并对其进行必要的相关培训.如果某个污染源附近的环保监督员觉察到超标排放或偷排行为,应及时向环保部门反映相关情况.环保部门根据其反映的情况,对相关污染源自动监控系统进行调阅,核对相应时间段的监测数据,若自动监测数据与监督员提供的情况不一致,环保执法部门可将该污染源列入关注对象,必要时不定期去污染源现场对检查自动监控设施,调查污染源自动监控设施是否存在造假情况.

4.3 完善污染源信息上报

当前多数污染源监控系统采用实时上报和存储污染源站点对应监测因子的数据,存储污染源位置,联系方式等少量信息,从而阻碍环保部门对污染源进行全面监控.随着现代设备的智能化,在上报和存储污染源信息时,应提供真实反映污染源的信息.同时还应包括污染源的排放规律、污染源类型、生产工艺流程、污染源处理设施设计处理量等各类详细信息,使环保部门对污染源监控数据进行审核时能掌握其详细情况,方便环保部门及时和全面了解相关情况,从而对上报的污染源监测数据进行有效判别审核.

4.4 提高监测设备的性能

随着现代信息技术的快速发展,应通过不断完善污染源在线监测设备性能,对出现以下情况监控系统能够及时发现造假行为.①若是人为对监测设备历史数据进行修改,设备日志应及时记录,同时向环境执法人员进行报警和发送信息.②若是人为对监测设备的探头或重要部件有移动过,设备日志应及时记录,同时向环境执法人员进行报警和发送信息.③在自动监控设备附近布设智能装置,当监控系统检测到某类监测因子出现严重超标时,智能装置能即时进行采样以便后期的人工分析和环境诉讼时作为环境执法证据;也可通过人为设置智能装置自动采样时间,对采取的样本通过实验室分析获得的数据和同一时间段自动监测数据的进行对比来判定数据是否造假.一旦发现污染源在线监测数据造假,将给予严厉的处罚,甚至是承担刑事责任.

5 结论

5.1 利用信息熵理论构建信息环境污染指数模型来定量反映信息环境污染程度,并某市污水处理厂主要污染物日监测数据为例,根据各类污染物的日处理量可信区间对抽取的样本进行分析发现,污水处理厂BOD5、CODCr、SS、TN、TP和NH3-N的日处理量监测数据可靠个数分别占15.8%、16.0%、15.8%、15.1%、15.0%和13.4%.因此根据该污水处理厂主要污染物监测数据分析实际上存在8.9%的干扰.

5.2 根据信息熵理论对该厂主要污染物(BOD5、CODCr、SS、TN、TP和NH3-N)监测数据进行分析可知该信息熵为0.780(bit),并利用构建的信息环境污染指数模型进一步分析可知受到干扰的信息熵为0.903(bit),该信息环境污染指数为0.158满足信息质量Ⅰ级标准,说明该厂的主要污染物监测数据受污染程度较低,但仍存在一定的不确定性.

5.3 当前信息环境污染已到了非治理不可的时候了,应该引起全社会的重视,应把它同环境污染的治理放在同等重要的位置上.为了有效地控制信息环境污染,净化信息市场,有针对性地提出从加强各部门间协同合作、加强公众参与监督、完善污染源信息上报、提高监测设备的性能等方面来控制信息环境污染.

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Information environment pollution index and its applications based on in formation entropy.

ZENG Wei-hua*,WANG Hui-hui
(School of Environment, Beijing Normal University, Beijing 100875, China). China Environmental Science, 2017,37(2)：768～776

The connotation, causes and harmof information environment pollution were elaborated based on its theory. Information entropy theory was employed to build information environment pollution index (IEPI) model so as to reflect the size of information pollution of event. Moreover, the monitoring data of main pollutants in municipal sewage treatment plant were taken as examples to analyze the information environment pollution index. The reliable numbers of day processing monitoring data of the plant main pollutants of BOD5, CODCr, SS, TN, TP and NH3-N were 15.8%, 16.0%, 15.8%, 15.1%, 15.0% and 13.4%, respectively. Therefore, the rate of interference of the plant main pollutant monitoring data is 8.9%. Under the influence of interference factors, the information entropy of monitoring data of main pollutants in the plant was 0.903 (bit) and its IEPI is 0.158, which lies in the Ⅰ level of the information quality standard. It suggested that the contamination degree of monitoring data of the plant's main pollutant was low, but there were still some uncertainties. Considering the increasingly serious information environmental pollution, some measures were put forward to control information environment pollution, such as strengthening the coordination between departments, advocating the public participation and supervision, improving the submission of pollution source information and promoting the performance of monitoring equipment, etc.

information environment pollution index；information entropy；control of information environment pollution

X83

A

1000-6293(2017)02-0768-09

曾维华(1965-),男,北京人,教授,博士,主要从事环境评价、规划与管理,水资源与水环境以及环境信息学与环境系统工程等研究.发表论文150余篇.

2016-05-24

中国清洁发展机制基金赠款项目(2013049);国家水体污染控制与治理科技重大专项(2012ZX07102- 002-05)

* 责任作者, 教授, zengwh@bnu.edu.cn