基于层次分析与灰色预测的大气臭氧含量分析

姚尧+陈潇琳+崔斌

摘 要 在本文中，采用层次分析法实现对大气中臭氧含量的影响因子权重分析，并利用灰色预测的方法，模糊预测大气中的臭氧含量。首先选取CFCs、卤代烃、氧化亚氮、温度、极涡五个指标，根据层次分析法确定对大气中的臭氧含量影响的最终权重。其次以20年或30年的监测数据为依据，采用灰色模糊预测，能够较为合理地推测出大气中未来几年的臭氧含量。

关键词 层次分析法；灰色模糊预测；臭氧含量

中图分类号 P4 文献标识码 A 文章编号 2095-6363（2017）14-0010-01

众所周知，大气平流层臭氧的严重损耗导致了太阳紫外辐射到达地面。近年来，平流层臭氧损耗对大气环流和气候都有着重要影响。在过去的20年里，全球有明顯的变暖趋势，这些趋势很可能是由于平流层臭氧的损耗导致，所以大气平流层中的臭氧含量也引起了广泛关注。如何有效合理地判断出影响大气臭氧含量的指标并能进一步预测未来臭氧含量是一个值得关注并研究的问题。

1 层次分析模型

层次分析法能够客观地描述人的主观感受，对非量化事件进行定量分析。最关键的一点是以一定的尺度量化人们的主观感受。本文将基于层次分析法的聚类分析思想与臭氧在每个区域构建的判断矩阵的一致性程度相结合。一方面，将聚类分析的思想融入到群体层次分析法中，根据每类的分类容量确定臭氧的权重；另一方面，根据判断矩阵，得到两个最终因子权重。最后，通过权重因子排序向量确定指标权重的权重。

具体步骤如下：1）建立递阶层次结构模型；2）用两两比较法构造比较判断矩阵；3）确定要素的相对重要性，并进行一致性检验；4）引入聚类分析方法，根据每类的分类容量确定臭氧的权重；5）根据评价准则和综合重要度，进行决策。

2 灰色预测模型

灰色预测是一种具有不确定性因素的系统预测方法。它通过原始数据生成具有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来的发展趋势。对于臭氧含量的预测，由于臭氧含量受许多不确定因素的影响，历史数据也表明，增长率的波动是明显的，因此，适合用时间序列构造灰色预测模型。

4 结论

本文基于层次分析法的聚类分析思想与臭氧在每个区域构建的判断矩阵的一致性程度相结合，选取CFCs、卤代烃、氧化亚氮、温度、极涡五个指标，较为精确地确定了对大气中的臭氧含量影响的最终权重。对于臭氧含量的预测，本文采用时间序列构造灰色预测模型，并以20年或30年的监测数据为依据，较为合理的预测出未来几年大气中的臭氧含量。

参考文献

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