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文档简介

1、    平顶山市空气质量评价与预测    杨明明【摘要】：空气质量评价是环境评价的重要内容之一，平顶山市作为能源与化工型城市，改善市区空气质量是资源型城市可持续发展战略的基础。为保证环境质量，实现经济的长远发展，必须根据已测的相关数据资料，对环境质量进行综合评价与预测，并在此基礎上运用恰当模型制定相应的优化措施。【关键词】：空气质量评价；预测；topsis 模型；极差法；gm（1，1）灰色预测模型常用的有效方法，又称为优劣解距离法2。其基本原理是通过监测评价对象与最优解、最裂解的距离来进行排序，若评价对象最靠近最优解同时又最远离最劣解，则为最好；否则为最

2、差。其中最优解的各指标值都达到各评价指标的最优值，最劣解的各指标值都到达各评价指标的最差值。方案排序的规则是把各个备选方案与正理想解和负理想解做比较，若其中有一个方案最接近正理想解，而同时又远离负理想解，则该方案是备选方案中最好的方案。在topsis 法的运用中，权重的设计是一项重要的内容，对评价结果有重要影响。由于各单项评价指标对某一环境综合体的贡献存在差异，即对综合体的作用不同，相应有不同的侧重。本文采用反映污染超标轻重程度的极差求权法3，对总体污染状况，显然超标越多，实际浓度越大，影响越大，则权重也就越大。这样，使评价结果更符合实际。灰色预测是指利用gm 模型对系统行为特征的发展变化规律进行估计预测。它的特点是单数列预测，在形式上，只应用预测对象自身的时间序列建立模型，与其相关联的因素没有参与运算和建模。环境质量的变化趋势系统具有灰色性，它的变化受多种因素的影响，但由于数据条件的限制，又无法确定其复杂关系。因此，运用gm（1，1）灰色预测模型从环境质量自身变化的时间序列中

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