[发明专利]一种基于大数据的动态斜率加权的环境质量综合评价方法

说明书

本发明公开了一种基于大数据的动态斜率加权的环境质量综合评价方法，包括以下步骤：S1：确定当前需要评价的对象、范围以及目的；S2：构建符合该评价对象的综合评价指标体系并建立分级标准。本发明基于环境质量监测的大数据与分级评价标准，根据评价指标测定值所对应的区间斜率进行动态加权而获得综合评价结果，充分考虑了同一评价指标测定值大小变化对环境质量的动态贡献程度，不仅能够量化各种评价指标对环境质量的影响，而且能够根据各指标权重判定主要污染物。本发明不仅优于单项指标评价方法，也优于采用固定权重的其他综合评价方法，评价结果更科学、客观，且具有良好的解释性和可比性。

技术领域

本发明涉及环境质量评价技术领域，具体为一种基于大数据的动态斜率 加权的环境质量综合评价方法。

背景技术

环境质量的好坏反映了环境污染程度，由该环境中相关污染物的浓度高 低所决定。环境污染是一个复杂的现象，在特定时间和空间上，其污染物种 类及浓度受到许多因素的影响。由于环境质量对居民身体健康、动植物生产 等具有重要影响，同时也需要对比分析不同时空的环境质量状况，所以，按 统一标准对环境质量进行评价就显得尤为重要，并已经成为环境保护中的基 础性工作。针对不同的环境质量评价，国家和地方已经建立了相应的分级评 价标准以及相应的评价方法。但这些评价方案大多数均为单项指数法，即以污染程度最高的那项指标的分级作为最终评价分级，这显然没有考虑环境质 量是多因素相互作用的结果以及评价指标的时空分布差异性。为此，研究人 员已经开发了很多类型的综合评价方法，以汇总所有评价指标对环境质量的 综合影响，常见的有简单等权综合评价法、固定不等权综合评价法以及基于 模糊数学、灰色数学、神经网络、支持向量机的自动确权综合评价方法。这 些方法在权重分配上，要么采用简单的等权方案，要么根据对历史数据的研 究，确定每个评价指标的权重并固定或根据不同时空的对象重新计算，或者 通过模型自动确定权重并固定。以上权重分配方案各有弊端，要么没有考虑 评价指标对环境质量影响的主次性，要么没有考虑同一评价指标测定值的变 化对环境质量影响程度的变化，要么综合评价结果在不同时空上无法进行对 比分析，要么评价指标的权重无法解释，为此，我们提出一种基于大数据的 动态斜率加权的环境质量综合评价方法。

发明内容

本发明的目的在于提供了一种基于大数据的动态斜率加权的环境质量综 合评价方法，达到解决上述现有技术中存在的问题的目的。

本发明充分考虑了评价指标对环境质量的影响程度随其测定值变化而变 化的内涵，并据此提供了一种可解释、可比较的权重分配方案。一个评价指 标，其测定值对应不同的分级存在一个区间，而不同分级区间的斜率可能不 同，意味着当该评价指标测定值落入斜率大的分级区间时，其测定值的变化 对环境质量的影响程度更大，而落入斜率小的分级区间时，其测定值的变化 对环境质量的影响程度变小。以《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》 (HJ 633—2012)为例，对日环境空气质量进行评价时，评价指标NO₂日均值 的变化对IAQI(空气质量分指数)的影响如图9所示：

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的动态斜 率加权的环境质量综合评价方法，包括以下步骤：

S1：确定当前需要评价的对象、范围以及目的；

S2：构建符合该评价对象的综合评价指标体系并建立分级标准，或选择 现有的由国家、行业或地方制定的相关环境质量评价标准；

S3：基于各评价指标的历史大数据和评价标准，确定分级界值，将其中 逆序的指标界值进行倒数转换(y＝1/x)，然后进行归一化，然后计算出各评 价指标的各个分级区间的斜率；

表1：分级评价标准表