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灰色系统理论与方法在城市环境噪声污染分析中的应用

随着工业化的迅速发展，环境污染日益严重，环境问题已经成为世界各国巫待解决的问题之一。

以哈尔滨市区域环境噪声为例，1991一1995年的监测数据表明，虽然区域环境噪声污染有逐年下降的趋势，但距离国家标准的要求尚有很大差距。

灰色系统理论是80年代初由我国学者首先发展起来的一种理论，本文把哈尔滨市的区域环境噪声作为一种灰色系统，应用关联分析方法确定了影响城市区域环境噪声变化的优势因素，即找出了主要的噪声污染源，建立了GM(1，1)模型，利用它对哈尔滨市未来的环境噪声变化进行了预测，并且进行了残差分析。1区域环境噪声监测数据把哈尔滨市建成区划分为长宽各500米的410个网格，监测点设置于每个网格中心，每年监测一次。表1给出了历年监测的平均等效噪声数据，这些数据表明，区域环境噪声大体呈逐年下降趋势。把机动车辆数、市区人口、工业总产值和基建投资这些影响因素作成比较数列(子数列)，分别记为X1X2X3和X4

表2和表3分别给出了原始数列和初值化数列。

关联系数定义为：

式中:i=1，2，3，4；k=1，2，…，5；常数住5为分辨系数；lX0(k)-X1(k)l表示对应于同一k值的参考数列与第i个比较数列的元素之差的绝对值。

把有关数据代人式(1)，得到以下关联系数数列:由上述计算结果可见，R2>R1>R3>R4，某个因素关联度越大，表明这个因素影响越大，它就是系统的优势因素。结果表明，人口因素是影响哈尔滨市区域环境噪声的优势因素；其次是机动车辆因素，它是第二优势因素。也就是说，哈尔滨市的区域环境噪声主要来自生活源和交通源。3环境噪声预测

把区域环境噪声看作灰色系统，建立灰色模型GM(1,1),可以对环境噪声进行预测。3.1GM(1,1)模型对原始数列进行一次累加生成（1-AGO）得这是一阶单变量的微分方程模型，记为GM(1,1)利用此式进行预测，并用还原数列检验方法对预测模式(11)进行残差分析得

此时残差为3.2建模预测把1991一1995年哈尔滨市环境噪声监测数据作为原始数据，并用(4)进行1一AGO生成，所得结果列于表4.利用上述数据，由式(7)一(11)计算可得

利用上式及式(12)和(13)可计算生成数列和原始数列及残差，结果由表5列出。4结论l)通过关联分析得到影响哈尔滨市区域环境噪声的优势因素是人口的变化，即生活源为主要噪源，其次是机动车辆的增加，即交通噪声源。这个结果为控制和减少噪声污染指出了有效的途径;2)利用GM(1，1)模型可以预测城市环境噪声的变化，短期预测精度很高，其残差仅为-0.19%，也可以进行中长期预测

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