CN112036732B - 一种山区环境质量双标双控的评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种山区环境质量双标双控的评估方法，将山区环境的效益型指标和成本型指标构建山区环境质量评价矩阵，建立山区环境评价双向标准矩阵，通过矩阵分别计算山区Aj与正、负理想解的马氏距离，通过马氏距离计算山区Aj的高质量环境贴近度，根据专家感性认识对山区环境Aj的定性参量赋值，确定山区Aj的环境质量综合指数为高质量环境贴近度和专家对定性参量赋值的加权值的总和。本发明将山区环境质量评估分解为效益型、成本型双向标准的定量控制和山区环境关键特质的定性控制，通过双标双控反映了山区环境质量的内涵特征，通过量化指标和专家主观评价，其定量、定性评估结果可以较为客观地判识山区环境质量属性。
Description
技术领域
本发明涉及环境质量评估领域，具体而言，涉及一种山区环境质量双标双控的评估方法。
背景技术
当前针对山区这一特定地理单元的环境质量的评价研究仍处于探索阶段，未形成统一的认识，现有的评估模型，评估方法的实践操作性不强。而且现有方法与山区属性之间缺乏明确的对应关系，指标的维度多、定量规范性差，导致可比性严重受限，极大地影响了山区环境质量评判的客观性和针对性。如何开发科学有效的山区环境质量度量方法，定量、定性相融合，全面表征山区环境质量的差异特征、变化趋势、结构效应，解决山区环境复杂内涵的显化问题，弥补现有山区环境质量评估方法、手段缺失，以及监测准确性、科学性不足的缺陷，理论意义重大。山区环境评价是一个典型的多准则决策问题，解决多准则决策问题的有效方法是逼近理想解排序法(钱琳等，2017；王正新，2012)。印度统计学家马哈拉诺比斯(P.C.Mahalanobis)提出的马氏距离为解决这个问题提供了理论基础(朱惠倩，2005；王先甲和汪磊，2012)。马氏距离的优势在于可以消除指标变量间的相关性，且其结果不受量纲影响。因此，基于这一思路开发山区环境质量的评价模型和方法，更能够客观地反映山区环境质量水平的高低、改进潜力的大小、发展过程的盛衰与消长特征。面对我国山区气候变化敏感、生态系统退化、资源日益紧缺、人地矛盾日益尖锐以及环境污染压力增大的背景，通过计算山区环境质量各方案与该决策问题的“正理想解”(指标越大越好、距离最近原则)和“负理想解”(指标越小越好、距离最远原则)的马氏距离，定量判断高质量环境的贴近度，结合山区环境难以定量表达的专家主观赋值，从而对各种现实方案进行排序，以确定山区环境质量的优劣，实践需求迫切。因此需要一种山区环境质量双标双控的评估方法。
发明内容
本发明在于提供一种山区环境质量双标双控的评估方法，其能够弥补上述方法问题的缺失。
为了弥补上述方法问题的缺失，本发明采取的技术方案如下：
本发明包括以下步骤：
第1步：将山区环境的效益型指标和成本型指标量化后获得多个对应度量指标；
第2步：将多个所述度量指标构建山区环境质量评价矩阵
假设m个评价山区A1，A2，…，Am；n个指标C1，C2，…，Cn，建立评价指标矩阵X＝(xij)n×m，其中xij是第j个评价山区在第i个指标下的属性值，得到矩阵：
第3步：建立山区环境质量评价双向标准矩阵
按效益型、成本型指标，将矩阵(1)调整为双向标准格式矩阵：
第4步：通过所述双向标准格式矩阵分别计算山区Aj的协方差矩阵
式中，∑为山区Aj的协方差矩阵，
为第i个变量的方差：
σik为山区Aj第i个变量与第k个变量之间的协方差：
第5步：计算山区Aj协方差矩阵的逆矩阵
如果∑B＝B∑＝I，则B为协方差矩阵∑的逆矩阵，即
式中，In指单位矩阵：
第6步：确定m个山区，n个指标共同的正、负理想解矩阵
根据双向标准评价指标矩阵(2)，
对于效益型指标，即指标值越大越好，则：
对于成本型指标，即指标值越小越好，则：
其中，
分别表示山区Aj各度量指标对应的正理想解、负理想解的取值。
由此，可得n个评价指标对应正理想解组成的矩阵为：
同理可得，n个评价指标对应负理想解组成的矩阵为：
第7步：分别计算山区Aj与正、负理想解的马氏距离；
第8步：通过马氏距离计算山区Aj的高质量环境贴近度；
第9步：根据专家感性认识，对山区环境Aj的定性参量赋值；
第10步：确定山区Aj的环境质量综合指数为高质量环境贴近度和专家对定性参量赋值的加权值的总和。
进一步地，定性参量赋值包括山区人与自然和谐性、山区气候变化适应性、山区居民福祉公平性、山区人居环境安全性和山区民族文化保全性，其中定性参量赋值在0到1之间。
进一步地，山区Aj与正理想解之间的距离：正理想解的马氏距离的公式为
式(7)中，(xij-s+)为山区Aj各度量指标与正理想解的距离矩阵，(xij-s+)T表示山区Aj与正理想解距离的转置矩阵。
进一步地，山区Aj与负理想解之间的距离：负理想解的马氏距离的公式为
式(8)中，(xij-s-)为山区Aj各度量指标与负理想解的距离矩阵，(xij-s-)T代表山区Aj与负理想解距离的转置矩阵。
进一步地，山区Aj的所述高质量环境贴近度的算法公式为：
式(9)中，rj是山区Aj的高质量环境贴近度，rj值越大，距离正理想解的程度越近、而距离负理想解的距离越远，环境质量也越高。
进一步地，效益型指标包括空气质量优良天数比例、地表水水质达到或好于Ⅲ类比例、危险废物安全处理率、生态环境状况指数、林草覆盖率、国家重点保护野生动植物保护率、单位GDP建设用地使用面积下降率、农膜回收率、秸秆综合利用率、畜禽粪污综合利用率、一般工业固废综合利用率、集中式饮用水水源地水质优良比例、村镇饮用水卫生合格率、城镇污水处理率、城镇生活垃圾无害化处理率和农村无害化卫生厕所普及率。
进一步地，成本型指标包括PM2.5浓度、单位GDP能耗、单位GDP水耗、单位农业增加值化肥施用量、单位农业增加值农村用电量和单位农业增加值耕地投入量。
本技术方案的技术效果是：
本发明将山区环境质量评估分解为效益型、成本型双向标准的定量控制，以及山区环境关键特质的定性控制，通过双标双控反映了山区环境质量的内涵特征，通过量化指标和专家主观评价，其定量、定性评估结果可以较为客观地判识山区环境质量属性的分类差距、制约短板和动态趋势。
附图说明
图1为山区环境质量双标双控的评估方法逻辑框架示意图；
图2为山区环境质量双标双控的评估方法实施例中的环境质量综合指数示意图；
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
本发明包括以下步骤：
第1步：将山区环境的效益型指标和成本型指标量化后获得多个对应度量指标；
第2步：将多个所述度量指标构建山区环境质量评价矩阵
假设m个评价山区A1，A2，…，Am；n个指标C1，C2，…，Cn，建立评价指标矩阵X＝(xij)n×m，其中xij是第j个评价山区在第i个指标下的属性值，得到矩阵：
第3步：建立山区环境质量评价双向标准矩阵
按效益型、成本型指标，将矩阵(1)调整为双向标准格式矩阵：
第4步：通过所述双向标准格式矩阵分别计算山区Aj的协方差矩阵
式中，∑为山区Aj的协方差矩阵，
为第i个变量的方差：
σik为山区Aj第i个变量与第k个变量之间的协方差：
第5步：计算山区Aj协方差矩阵的逆矩阵
如果∑B＝B∑＝I，则B为协方差矩阵∑的逆矩阵，即
式中，In指单位矩阵：
第6步：确定m个山区，n个指标共同的正、负理想解矩阵
根据双向标准评价指标矩阵(2)，
对于效益型指标，即指标值越大越好，则：
对于成本型指标，即指标值越小越好，则：
其中，
分别表示山区Aj各度量指标对应的正理想解、负理想解的取值。
由此，可得n个评价指标对应正理想解组成的矩阵为：
同理可得，n个评价指标对应负理想解组成的矩阵为：
第7步：分别计算山区Aj与正、负理想解的马氏距离；
第8步：通过马氏距离计算山区Aj的高质量环境贴近度；
第9步：根据专家感性认识，对山区环境Aj的定性参量赋值；
第10步：确定山区Aj的环境质量综合指数为高质量环境贴近度和专家对定性参量赋值的加权值的总和。
在本实施例中，选取四川省峨眉山、青川、天全、丹棱和稻城5个典型山区县(市)作为实施例，开展山区环境质量双标双控评估方法的应用。
如图1所示，效益型指标包括空气质量优良天数比例、地表水水质达到或好于Ⅲ类比例、危险废物安全处理率、生态环境状况指数、林草覆盖率、国家重点保护野生动植物保护率、单位GDP建设用地使用面积下降率、农膜回收率、秸秆综合利用率、畜禽粪污综合利用率、一般工业固废综合利用率、集中式饮用水水源地水质优良比例、村镇饮用水卫生合格率、城镇污水处理率、城镇生活垃圾无害化处理率和农村无害化卫生厕所普及率。成本型指标包括PM2.5浓度、单位GDP能耗、单位GDP水耗、单位农业增加值化肥施用量、单位农业增加值农村用电量和单位农业增加值耕地投入量。
1)以2018年为数据基准年，根据山区环境质量双标双控评估方法的逻辑框图，整理获得16项效益型指标和6项成本型指标，如表1。
表1山区环境质量评价指标及其山区典型案例
2)将表1转换为X22×5的矩阵
3)根据发明内容步骤6的原则，确定矩阵X22×5的正负理想解，
正理想解矩阵为：
负理想解矩阵为：
4)利用Matlab软件矩阵运算的优势，容易获得峨眉山市、青川县、天全县、丹棱县和稻城县与正理想解的距离分别为：
与负理想解的距离分别为：
根据公式(9)，可以获得峨眉山、青川、天全、丹棱和稻城5个山区县(市)双标定量测度的高质量环境贴近度分别为：0.6444、0.6515、0.6342、0.3802、0.7038。双标定量评判高质量环境贴近度由高到低依次为：稻城、青川、峨眉山、天全、丹棱。
5)根据专家主观认识，对人与自然和谐性(人地矛盾)、气候变化适应性(敏感脆弱)、居民福祉公平性(区域平衡)、人居环境安全性(自然灾害)、民族文化保全性(完整多样)等难以定量表征的环境参量进行赋值，获得峨眉山、青川、天全、丹棱和稻城5个山区县(市)定性特征量值为：0.78、0.70、0.62、0.70、0.74。
表2山区环境定性特质的主观赋值
6)由发明内容步骤10，获得峨眉山、青川、天全、丹棱和稻城5个山区县(市)的环境质量综合指数为：1.465、1.406、1.309、1.339、1.386。山区环境质量综合指数由高到低依此为：峨眉山、青川、稻城、丹棱和天全，如图2所示。
因此，基于这一思路开发山区环境质量的评价方法，更能够客观地反映山区环境质量的高低、环境改善潜力的大小、以及发展过程的盛衰与消长特征，通过各个山区现实指标与正理想解、负理想解之间距离的定量测度，可以有效提高对山区环境高质量建设目标、参照标尺的精准判识程度。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种山区环境质量双标双控的评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
第1步：将山区环境的效益型指标和成本型指标量化后获得多个对应度量指标；
第2步：将多个所述度量指标构建山区环境质量评价矩阵
假设m个评价山区A 1 ，A 2 ，…，A m；n个指标C 1 ，C 2 ，…，C n ，建立评价指标矩阵 ，其中是第j个评价山区在第i个指标下的属性值，得到矩阵：
（1）
第3步：建立山区环境质量评价双向标准矩阵
按效益型、成本型指标，将矩阵（1）调整为双向标准格式矩阵：
（2）
第4步：通过所述双向标准格式矩阵分别计算山区 j 的协方差矩阵
（3）
式中，为山区的协方差矩阵，为第i个变量的方差：
为山区 j 第i个变量与第k个变量之间的协方差：
为山区 j 所有变量的平均值：
第5步：计算山区 j 协方差矩阵的逆矩阵
如果,则B为协方差矩阵的逆矩阵，即B=:
（4）
式中，指单位矩阵：
第6步：确定m个山区，n个指标共同的正、负理想解矩阵
根据双向标准评价指标矩阵（2）
对于效益型指标，即指标值越大越好，则：
对于成本型指标，即指标值越小越好，则：
其中，分别表示山区各度量指标对应的正理想解、负理想解的取值；
由此，可得n个评价指标对应正理想解组成的矩阵为：
（5）
同理可得，n个评价指标对应负理想解组成的矩阵为：
（6）
第7步：分别计算山区 j 与正、负理想解的马氏距离；
第8步：通过马氏距离计算山区 j 的高质量环境贴近度；
第9步：根据专家感性认识，对山区环境 j 的定性参量赋值；
第10步：确定山区 j 的环境质量综合指数为高质量环境贴近度和专家对定性参量赋值的加权值的总和；
定性参量赋值包括山区人与自然和谐性、山区气候变化适应性、山区居民福祉公平性、山区人居环境安全性和山区民族文化保全性，其中定性参量赋值在0到1之间；
效益型指标包括空气质量优良天数比例、地表水水质达到或好于Ⅲ比例、危险废物安全处理率、生态环境状况指数、林草覆盖率、国家重点保护野生动植物保护率、单位GDP建设用地使用面积下降率、农膜回收率、秸秆综合利用率、畜禽粪污综合利用率、一般工业固废综合利用率、集中式饮用水水源地水质优良比例、村镇饮用水卫生合格率、城镇污水处理率、城镇生活垃圾无害化处理率和农村无害化卫生厕所普及率；
成本型指标包括PM2.5浓度、单位GDP能耗、单位GDP水耗、单位农业增加值化肥施用量、单位农业增加值农村用电量和单位农业增加值耕地投入量。
2.根据权利要求1所述山区环境质量双标双控的评估方法，其特征在于，山区 j 与正理想解之间的距离：正理想解的马氏距离的公式为
（7）
式（7）中，为山区各度量指标与正理想解的距离矩阵，表示山区与正理想解距离的转置矩阵。
3.根据权利要求1所述山区环境质量双标双控的评估方法，其特征在于，山区与负理想解之间的距离：负理想解的马氏距离的公式为
（8）
式（8）中，为山区各度量指标与负理想解的距离矩阵，代表山区与负理想解距离的转置矩阵。
4.根据权利要求2或3所述山区环境质量双标双控的评估方法，其特征在于，山区 j 的所述高质量环境贴近度的算法公式为：
（9）
式（9）中，是山区的高质量环境贴近度，值越大，距离正理想解的程度越近、而距离负理想解的距离越远，环境质量也越高。
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2020
- 2020-08-27 CN CN202010877030.6A patent/CN112036732B/zh active Active
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Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112036732A (zh) | 2020-12-04 |
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