基于熵权灰色关联度分析的区域排污量评价

2022-08-08陆路平

中国资源综合利用 2022年7期

沈强，包勋，陆路平

（1.浙江省环境科技有限公司杭州分公司，杭州 311100；2.杭州广岩科技有限公司，杭州 311113；3.杭州中一检测研究院有限公司，杭州 310051）

随着社会经济的发展，良好的生态环境越来越重要，如何对不同区域的排污量进行评价是目前亟待解决的重要问题。吴铭程等建立了基于熵值法的区域排污量评价模型，彭春兰等通过连续监测方式对宜昌市入河排污口污染物进行评价，文晓茜提出了污染物排放强度概念并构建了其空间收敛性模型，这些文献都有一定的借鉴意义。

熵权法是依据指标反映的客观信息来确定权值，避免主观性。关联度分析法是灰色系统理论的分析方法，它用几何形状的相似程度来研究因素影响的大小，克服了常用评价模型的局限性。本文以宁波市为例，将这两种方法有机结合，对区域排污量进行评价，为探讨该理论在区域排污量评价中的适应性和可行性提供依据，为生态环境部门决策分析提供有力的支持。

1 熵权灰色关联度评价模型

1.1 选择指标，构建评价矩阵

一是确定指标体系，对m个评价对象的n个指标进行评价，构建评价指标值矩阵A=(a)。a为该矩阵第行、第列的元素，=1,2,…,，=1,2,…,。

二是指标规范化。熵值法赋权的计算过程涉及对数运算，因此负数和0不能参与计算，本文采用式（1）对原始矩阵进行标准化处理。

式中：x为第个待评区域第种污染物的排放量；a为所有待评区域的第种污染物排放量的最大值；a为所有待评区域的第种污染物排放量的最小值。

其中，a和a用公式可以表示为：

1.2 利用熵权法求指标权值

差异性系数g越大，则表明x在区域排污量评价中的权重也越大。

四是计算权值。权值（w）的大小反映了该污染物的产污能力，其计算公式为：

1.3 计算关联系数

首先，将规范化处理后的最优指标集=[,2,…,C]作为参考数列，各待评区域的指标值=[,,…,C]作为被比较数列，则可用式（9）分别求得第个区域第个指标与第个最优指标的关联系数ε（=1,2,…,；=1,2,…,）。

式中：Δ=|C-C|；为分辨系数，取 0.5；Δ、Δ分别为所有比较序列各个指标绝对差中的最大值与最小值。

然后，计算加权关联度。其计算公式为：

式中：为关联度向量；为权重系数矩阵；为关联系数矩阵；r为向量的第个分量。

最后，依据关联度向量，判断评价对象的优劣。

2 实例分析

本文以《宁波统计年鉴2018》的统计数据为样本，原始数据如表1所示。工业的发展与排污量具有一定的相关性，为了使评价更具有公平性，本文提出亿元污染物排放量概念，以每实现1亿元工业总产值需要排放多少污染物为基准，对原始数据进行处理，结果如表2所示。

表1 宁波市各区2017年数据

表2 宁波市各区2017年亿元污染物排放量

首先，根据规范化处理后的亿元污染物排放量矩阵，结合式（4）求得的比重，得到比重矩阵。接着，应用式（6）求得各污染物的熵值e，如表3所示；应用式（7）求得各污染物的差异性系数g，如表4所示；应用式（8）求得各污染物的权值w，如表5所示。最后，根据式（9）求得的关联系数，得到关联系数矩阵。

表3 各污染物的熵值

表4 各污染物的差异性系数

表5 各污染物的权值

综合处理后的关联度向量=（0.810 8，1.000 0，0.441 7，0.349 2，0.827 5，0.777 2），根据关联度大小，宁波市各区的排序为：江北区＞鄞州区＞海曙区＞奉化区＞镇海区＞北仑区。结合以上分析可知，镇海区与北仑区应是重点减排区域，需要及时制定减排措施，遏制排污上升的趋势。江北区、鄞州区在排污总量控制方面的措施有力，成效明显。