城市大气监测优化布点初探
- 环保小兵 王续
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2020-03-07 11:15:27
文档简介:
四Jrl境1989年第8卷第4期城市大气监测优化布点初探沈菁黄建(绵阳市环境裤研监删站)摘要本文应用模糊聚类分析方法,对区域大气环境污染状况进行分类。井对浆类龟析得到的多蛆预选点.在进行相关性拴验或均值检验,方差检验后还不能到断面最佳预选点组合的情况下.笔者提出:利用回归直线的统计检验,比较预选点均值与奎市测点均值问有无显著性差异.从而选出最佳预选点组合,达到监测网络最优化的目的。大气环境污染例行监测是大气环境管置3个,灰尘自然沉降量不少余3个。这理的基础,它的{壬务是对一定区域的大气就向我们提出了必须进行优化布点的问环境质量进行长期的,系统,0监测。困而题。而如何进行优亿呢?我们在原有监测大气例行监测首先要考虑的是如何进行监点位的基础上.又适当增设了若干点位,测点位置时选取,以使其得到昀监测数据于1988年开展了硫酸盐化速率的监涣4工具有较好的代表性,能反映一定范围地区作。结台原有测点的历史资辩进行分析处的大气环境污染的水平和规律理,并对其监测点位进行分类然后对预以绵阳市的大气例行监测为侧,全市选点进行综合分析比较及数据处理筛选共设监测点5个.但按照《环境监测技术点位,从而达到合理地利用人力物力使监规范》规定,人口少余50万曲城市.二氧测网络最优化均目的.表1列出了目前我化硫氮氧化物·总悬浮颗粒物监测点设市大气环境污染的现状。表1绵阳市大气环境污染现状\染目SO,NOxTSP降尘硫酸盐化速率\(mg/m’)(mg/m)(mg/m)(t/kin·月)SOmg/10ocm·不片·监耐点缸置、:\~l107信箱0、【550.0220.2651l280.02B2市科委0.2460.0300.60018.142.3773红光路0.3210.0280.3328.91】.】454静营坝02o00.02【0.333l3.70】.】B55市^大0.2520.0240.34412.241222一、确定点位的数据处理和检验方法1.模糊聚类分析模糊聚类分析,是从模糊关系矩阵开始的。要构造模糊关系矩阵,必须先对数据进行预处理,把备原始数据(表1)标准化。本文采用有害物最大允许含量标准化方法:xij=维普资讯http://www.cqvip.com一lO2一式中:Cij和Xj一分别表示论域内第i号点位的第j种有害物含量的测定值和标准化值:Pj一表示第j种有害物的擐大允许含量.这样得列的标准化数据xj:还不完全在(0,1]闭区间,为了把标准化数据压缩列(01]闭区间,再采用极值标准化公式:·⋯墨:.墨:】=Xim^x—XmiⅡ将表1中原始数据经处理后的最后标准值(见表2)裹2量后标准值、\褥目监点、\SO,NOxTSP降尘硫酸盐化速率\100000.1110.0000.2580.00020.5501.000I.000l000i.O0031.0000.7710.2030.O000.152.,40270O.0000.2050.5170.104’‘0’5880.333O.2410.364O.206:把数据标准化以后.我们采用绝对值减数方法计算模糊相似关系r从而构造模糊关系矩阵R.1(当i=j时)fi;=mI一Ml(Ixkixj](当i≠j时)M取值0.1.得到的曼如下:曼:f10.912{1』由于R是对称的,rij=rji,所以对、一角线以下部份略去不写。然后取入截集确定分类.结果得到一个动态的聚类图,如图1所示。动态聚类阻直观地袭示了整个分类系统.按《规范》要求监测点设置3个,故选定X>O.860,于是聚类结果可分为三类I(1、4、5],I(2],I(3]。i07信箱、御营坝,市人大三测点划分为同一类.属同种水平的污染;市科委和红光路各作为一类.同理,用上述方法,对硫酸盐化速率测;点数据进行预处理.得到模糊关系矩脾曼(从略),取入截集确定分类,同样得圈1动态臻典圉.h●●●●.k●●●●●r●●●●P●●●●k●,啪Ⅲ。水9199l68780009l9916878-●-OO09l6l』●00lll0维普资讯http://www.cqvip.com图2硫酸盐化速率测点动态聚类类图到一个动态聚类图(图2).测点编号;1.107信箱;2.市科委;3,红光路;4.御营坝;5,市人大:6,五幢楼;7.军供站;8.冷冻厂;9.农专校.囹1是综合了SO。等五项污染指标得一103一到昀动态聚类图,比较全面地反映了目前我市大气监测点的分类情况.图2是硫酸盐化速率单项污染指标的分类结果,与五项污染指标分类结果基本吻合,可作参考。本文采用图1进行分析评价。从图1中可知分为三类有三种组合:A(1、2、3):B(2、3、4);C(2、3、5).而哪种组合更能代表全市的污染现状呢?我们又做了以下分析和检验。2.相关分析和检验把A(1、2、3);B(2、3、4)C(2、3、5)作为三组预
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