基于灰色系统理论的室内空气品质的评价方法

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1、基于灰色系统理论的室内空气品质的评价方法摘要　室内空气品质的影响因素很多，涉及多个单项指标，而且室内室内空气品质的等级是一个模糊概念，因此如何根据所测的各个单项指标值对室内空气品质做出综合评价是急需解决的重要问题。评价方法应能够反映多个因子共同作用于室内空气品质的综合效应。本文利用灰色系统理论的灰色关联分析方法，根据灰色关联矩阵提供的丰富信息对室内空气品质进行综合评价。通过比较分析，灰色评价方法计算过程简单方便，充分利用了获得的信息。结果直观可靠，是多因子综合评价较好的方法。　　关键词　室内空气品质灰色系统理论灰色关联分析灰色关联

2、矩阵　　随着社会的进步和生活水平的提高，人们对居住环境提出了越来越高的要求，除了提供一个为大多数室内人员认可的舒适的热环境外，还应该提供清新宜人、激发活力并且对健康无负面影响的室内空气环境。因此室内空气品质问题引起了人们越来越广泛的关注，而建立一种能客观地评价空气品质的数学模式，一直是室内空气品质研究中的重要课题。因为室内空气品质受到多种因素的影响，评价方法应能够反映多个因子共同作用于室内空气的综合效应，目前已提出的方法有：评价指数法[1]、模糊综合评判法[2]等。本文将运用灰色系统理论的灰色关联分析方法对室内空气品质进行评价，根

3、据分析和比较，这种方法是多因子综合评定理想的方法。　　　　1评价因子的选择　　　　室内污染物种类繁多，可分为颗粒（固体、液体或生物颗粒）、气体和蒸汽，它们当中有的会引起某种不愉快的感觉，有的被认为对健康有害，还有一些目前还不为人类所认识。就其来源来讲，有的来自室内的材料、设备以及生物活动，有的来自室外空气的渗透，还有的来自暖通空调系统，这些物质的存在是室内空气品质不良的重要原因[3]。　　由于种类繁多，不可能对每种污染物都进行检测，需要从中挑选有代表性的，对人体感觉和健康有重要影响的因子作为室内空气品质检测和评价的内容。几十年来人

4、们对各种污染物的发生源、散发强度、对健康的影响、控制策略进行了深入的研究，获得了大量非常有用的资料。目前国内外普遍关注的室内污染物有：甲醛、CO、CO2、NO2、SO2、悬浮颗粒、浮游微生物、氡气，这其中的每一种物质都代表了一组污染物的信息，反映室内空气的现状。但有　　3．2评价实例　　以表3所示的室内空气品质实测值[1]进行等级评价和优劣排序。　　　　　　　四栋大楼的室内空气品质实测值　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　表31栋2栋3栋4栋二氧化碳（ppm）721.9854.4740.7953.6一氧化碳（ppm）1.9

5、73.401.903.51吸入尘（mg/m3）0.1050.0890.0540.051菌落（CFU/9cm·5min）4.85.15.793.52甲醛（ppb）36.972.965.780.7二氧化氮（mg/m3）0.00840.0390.0240.031二氧化硫（mg/m3）0.01220.01450.01270.01323．2．1原始序列的预处理　　如前所述，在灰色评价中各原始序列含有不同物理量，它们量纲不同，在数值上也相关较大，应进行预处理，使原始序列中各元素成为数值上相关不大的无量纲值。　　由韦伯-费希纳定律：R=klog

6、S，可知反应的大小与刺激量的对数成正比，因此我们可对各污染物浓度的数值进行处理，使之能反映人体感觉的大小，且能在不同的污染物之间进行比较。依照噪声单位分贝的定义，提出如下计算式[9]：　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（7）　　式中：n----实测的浓度值；　　　　　n0----作为比较的浓度值；　　我们将n0取各污染物的背景值，并且将清洁级别的计算值取为0，轻污染级别的计算值取为2，这样就可得到对应污染物的k值。　　我们采用式（7）对原始序列进行处理，得到如表4、5所示的预处理后的评价序列。　　　　　　　　无量钢化处理

7、后的室内空气品质评价标准序列　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　表4清洁未污染轻污染重污染二氧化碳01.0623.28一氧化碳01.1622.97吸入尘01.2322.95菌落01.422.89甲醛01.0122.98二氧化氮01.222.95二氧化硫01.1922.74　　　　　　　　　无量钢化处理后的室内空气品质实测值　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　表51栋2栋3栋4栋二氧化碳1.2891.6571.3451.896一氧化碳0.2870.8630.2490.892吸入尘1.6021.4170.860.796菌落

8、0.3470.3920.4860.118甲醛0.7611.6071.4781.734二氧化氮-0.1511.1820.760.983二氧化硫0.1470.2740.1770.205　　3．2．2计算过程与评价结果　　在这个评价实例中M={1，2，3