西安市大气环境质量综合评价

阮幸

摘 要： 以西安市2015～2019年环境空气质量监测结果为依据，运用模糊数学方法选取具有代表性的SO2、NO2、PM10作为评价因子，參照大气环境质量标准通过计算污染因子权重分配系数和隶属度对西安市总体大气环境质量给出客观的评价，综合评价结果显示：西安市大气环境质量在逐年好转，并达到国家二级标准，但NO2、PM10年均浓度仍超标，是大气环境质量的制约因子。

关键词： 西安市;大气环境质量;模糊综合评价

【中图分类号】X823 【文献标识码】A 【DOI】10.12215/j.issn.1674-3733.2020.40.253

西安地处关中平原中部，北濒渭河，南依秦岭，八水润长安，是世界著名的五大历史古都之一，也是国家实施西部大开发建设和“一带一路”建设的重点地区，发展潜力非常大。但是西安市大气环境污染比较严重，一定程度上影响了经济和社会的可持续发展。本文选取西安市主要的大气污染物 SO2、NO2、PM10 作为评价因子，以 2015～2019 年 SO2、NO2、PM10 的监测数据为依据，对其平均浓度变化趋势进行分析，并运用模糊数学模型对西安市大气环境质量进行综合评价。

1 大气环境质量综合评价方法的选择

大气环境质量评价方法有多种，如主成份分析法、综合指数法、模糊综合评价法等。我国很多城市和地区普遍采用的是各种指数评价方法[1]。该类评价方法属于一种相对的评价方法，忽略了浓度值间的统计差异性，对比性不强，未能十分完善地反映环境质量的优劣[2];同时由于介入主观因素过多，失去了对环境质量结构客观性的准确反应;而且评价结论是抽象的描述性结论，社会公众难于理解，削弱了评价结论的社会可接受性。

模糊综合评价法，考虑了空气环境质量标准，通过隶属度来描述大气污染状况，通过权重来表现各项参数在总体污染中的作用差异，充分体现了大气环境系统中各因素间的不确定性、随机性、模糊性，能有效地解决评价边界模糊和监测误差对评价结果的影响[3]。该方法评价结果综合客观，不仅考虑到污染因子的综合作用，而且还考虑到高浓度污染因子的作用，结果不仅能反映大气污染级别，还能反映各种污染物的隶属情况。因此为了使评价结果更合理、可信，符合实际，本文采用模糊数学综合评价法。

2 西安市模糊综合评价

2.1 评价因子的选择

根据西安市结构特点和工业布局，选择SO2、NO2、PM10作为该区域大气环境评价因子集U[4]。根据具体监测值[5]作出主要污染物浓度变化趋势图见图 1、图 2。

2.2 评价标准及等级的确定

根据中华人民共和国国家标准《大气环境质量标准》（GB3095—2012）的规定，见表 1，建立 2 级评价标准级 V={一级，二级}。

2.3 建立隶属函数

参照有关文献，结合《大气环境质量标准》（GB3095—2012）给出的三种指标形式，建立如下隶属函数[6]：

一级

U1=

1uivi1

vi2-uivi2-vi1 vi1<10ui

0uivi2

二级

U2=

1uivi2

ui-vi1vi2-vi1 vi1

0uivi1

上式中ui表示第i种污染因子的实测值（i=1，2，3，4，5）;vij表示第i种污染因子的第j级大气环境质量标准（j=1，2）。

分别把各年SO2、NO2、PM10实测值ui和各级大气环境质量标准vij代入上式中，得到单因子模糊关系矩阵R=[rij]。

2.4 确定权重集

由于SO2、NO2、PM10对大气环境质量的影响程度不同，为了突出各年主要污染物在评价中的作用，采用大气环境质量评价中普遍使用的超标加权法来计算各污染因子的权重，计算公式如下：

bij =uij/vi∑uij/vi

其中，uij为各污染因子的监测浓度值，vi取评价因子i的二级标准的算术平均值，bij为2015～2019年第j年第i种污染物的权重系数。由各因子的权重系数构成权重系数集B={bij}。

2.5 模糊综合计算

由三种大气污染物的权重与对应的单因子评价矩阵进行模糊矩阵计算，A=B·R，即利用“∧，∨”算子（先取小后取大的方法）进行模糊矩阵复合运算。按照最大隶属度原则确定各年的大气环境质量所属级别，当出现最大值有两个的情况时，要考虑次大值贴近哪个，最终结论应取偏向次大值的那个评语。将所得结果列于表2。

3 评价结果分析

由图1可以看出，SO2年平均浓度在2015年达到最大，为24μg/m3，浓度一直在逐年减小，其中2018年、2019年减幅较大，分别比上年度下降了21.1%、40.0%。NO2年平均浓度呈先上升后下降的变化趋势平稳变化。PM10年平均浓度2016年达到最高后呈下降趋势。SO2年平均浓度符合国家环境空气质量二级标准，PM10、NO2年平均浓度均超标。

由图2可见，SO2、NO2、PM10总的变化趋势基本一致，即夏季浓度较低，冬季浓度较高，呈宽“U”型。SO2、NO2浓度各月平均浓度差异不大，呈较平滑曲线变化。PM10全年各月浓度均高于SO2和NO2，污染比较严重。

由表3各因子的权重系数可以看出，西安市2015～2019年大气环境主要污染因子的主次顺序基本为：SO2< NO2

4 西安市空气污染原因分析

4.1 气象地形因素的影响

气象、地形因素在空气污染的形成中起着重要的作用。西安地处西北黄土高原的特殊地理位置—关中盆地，受大陆性季风气候影响产生大量自然尘和外来尘。尤其是冬天，空气干燥、地表植被稀少，气象条件不利于污染物扩散，更易导致 可吸入颗粒物超标。此外，西安正处于加速建设期，大量建筑工地和建设用地产 生的扬尘也不容忽视，给大气环境造成很大的压力。

4.2 交通因素的影响

随着西安市经济的飞速发展，人才引进政策开放，居民生活水平的提高，道路交通也变的日益繁忙。机动车辆数量急剧增加，使得机动车辆尾气排放越来越多，NO2 污染越来越严重，同时产生的交通扬尘也是可吸入颗粒物的主要来源，并且随着车流量的不断增加，交通扬尘变得更为细小，更易扩散，很大程度上增加了可吸入颗粒物的浓度。

4.3 能源结构因素的影响

大气中的SO2 有 90%是煤炭造成的，而西安正是一个以燃煤为主的煤烟污染性城市。虽然政府加快煤改气政策的推进，也取得了不错的成绩，大气环境有明显的好转，但冬季采暖期，供热、供气压力不断增大，锅炉燃烧排放大量含SO2、NO2、PM10的废气，排放量远超夏季，也加重大气污染，使得 NO2、PM10浓度出现些许反弹。

5 结论

由上文可知，西安市近几年大气环境质量在逐年变好，基本达到国家二级标

准，SO2、PM10、NO2均有所控制。尽管对 PM10的治理成效显著，但其浓度依然超标，权重依然最大，是对大气污染贡献最大的污染物。鉴于此，西安市在今后工作中应将控制PM10作为重点工作，同时加强、加大机动车尾气的监管和治理力度。采用科学的举措，如调整能源结构，实施清洁生产等，继续致力于实施“蓝天工程”，进一步完善西安市的大气环境质量。

参考文献

[1] 呼東峰，王蜀一，张沛，马文鹏.西安市大气环境质量的模糊数学综合评价[J].西安工业大学学报，2015，35： 1004-1009.

[2] 杨绪勤.模糊数学在大气环境质量评价中的应用[J].上海环境科学，1989，8（1）：14-17.

[3] 丁鹏，陈优良，冯俊华.南昌市区大气环境质量模糊数学综合评价[J].环境科学导刊，2018，88-93.

[4] 王颖，彭省临，刘峰.模糊数学理论及其在大气环境测评中的应用[J].中南林业科技大学学报，2008，28（3）： 139-143.

[5] 西安市环境质量监测分析—2016，2017，2018，2019，2020.西安市环境监测站信息统计室.

[6] 曹灿灿，刘汉湖，刘云龙.徐州市环境空气质量综合评价[J].环境保护科学，2018，3：102-109.