灰色综合评价和模煳评价的主要步骤

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评价方法

评价方法

有哪些评价方法评价方法的步骤综合评价法:层次分析法、模糊综合评价、逼近于理想解的排序技术TOPSIS、秩和比法( RSR )、灰色综合评价;主成分分析;因子分析。

一.综合评价的一般步骤1确定综合评价的目的2确定评价指标/评价指标体系3确定各个评价指标的权重4确定评价指标的同向化和同度量化方法5建立/选择评价模型6计算综合评价值并进行排序或分类二.层次分析法(AHP)一般步骤1.建立层次结构模型:包括目标层,准则层,方案层。

2.构造成对比较矩阵:从第二层开始用比较矩阵和1~9尺度。

3.计算单排序权向量并做一致性检验对每个成对比较矩阵计算最大特征值及其对应的特征向量,利用一致性指标、随机一致性指标和一致性比率做一致性检验。

若检验通过,特征向量(归一化后)即为权向量;若不通过,需要重新构造成对比较矩阵。

4.计算总排序权向量并做一致性检验计算最下层对最上层总排序的权向量。

利用总排序一致性比率进行检验。

若通过,则可按照总排序权向量表示的结果进行决策,否则需要重新考虑模型或重新构造那些一致性比率CR较大的成对比较矩阵。

三.模糊综合评价1.建立因素集因素集是指以所评价系统中影响评判的各种因素(指标/着眼点)为元素所组成的有限集合, 通常用U表示, 即: U ={u1,u2,…,um}。

各元素ui(i=1,2, … ,m) 即代表各影响因素。

2.确定因素集权重(确定权重集)一般说来, 因素集U中的各因素对安全系统的影响程度是不一样的。

为了反映各因素的重要程度, 对各个因素应赋予一相应的权数。

由各权数所组成集合 : A={a1,a2, … ,am},A 称为因素权重集,简称权重集。

各权数比应满足归一性和非负性条件,它们可视为各因素对"重要”的隶属度。

因此, 权重集是因素集上的模糊子集。

一般使用专家共同讨论、两两对比法、AHP方法。

3.建立评语集(等级集)评语集是评判者对评判对象可能作出的各种总的评判结果(将评语化划分为若干有限等级)所组成的有限集合, 即 :V =( v1,v2, …, vn),各元素vi 即代表各种可能的总评判结果。

灰色综合评价操作步骤

灰色综合评价操作步骤

灰色综合评价操作步骤步骤一:明确评价的对象和目标。

确定需要进行灰色综合评价的对象是什么,以及评价的目标是什么。

比如,可以选取一个产品、一个项目、一个公司或者一个个人作为评价对象,然后明确评价的目标是对其综合各方面进行评价。

步骤二:确定评价指标和权重。

根据评价的对象和目标,确定需要考虑的评价指标,这些指标应该涵盖事物或者人的各个方面,如质量、性能、创新能力、市场影响力等。

然后给每个指标设定相应的权重,以反映其在整体评价中的重要性。

步骤三:收集数据和信息。

收集评价对象相关的数据和信息,包括定量数据和定性信息。

通过市场调研、问卷调查、访谈等方式来收集和获取所需的数据和信息。

步骤四:数据处理和分析。

对收集到的数据和信息进行整理、分类和处理,以便于后续的分析和评价。

可以使用统计方法、模型分析等工具来对数据进行处理和分析,得出相应的结果。

步骤五:综合评价和分等级。

根据所确定的评价指标和权重,对得到的评价结果进行综合计算和评估。

根据评估结果,对评价对象进行分等级,如优秀、良好、一般、不及格等。

步骤六:结果解读和建议提供。

对评价结果进行解读,说明各个方面的优势和不足之处,并提出相应的改进建议和措施。

这些建议应该针对评价对象的具体情况,具有可行性和可操作性。

步骤七:结果反馈和跟踪。

将评价结果反馈给相关的人员和决策者,并跟踪评价结果的执行情况和效果。

根据反馈和跟踪结果,及时进行调整和改进。

步骤八:定期复评和持续改进。

定期对评价对象进行复评,以了解其发展和改进情况,评估其综合评价的变化和趋势。

同时,不断改进评价方法和指标体系,提高评价的准确性和有效性。

以上就是灰色综合评价的操作步骤。

通过这些步骤,可以全面客观地评价一个事物或者一个人,发现其优势和不足之处,并提供改进的方向和措施,以促进其进一步的发展和提升。

环境质量评价方法

环境质量评价方法
数,针对单项污染物的还规定了空气质量分指数
(Individual Air Quality Index,简称
IAQI)。利用空气质量指数可以直观地评价大气 环境质量状况并指导空气污染的控制和管理。
7
(一)大气质量评价
环境保护部于2012年2月29日批准《环境 空气质量指数(AQI)技术规定(试行)( HJ
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空气质量指数及相关关系
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(一)大气质量评价
由上表可知,当SO2 24小时平均浓度 为76μg/m3时, SO2空气质量指数为102, 空气质量指数级别为三级,类别为轻度污染。 按照标准,IAQI大于100为超标污染物,可 知, SO2 24小时平均浓度超标。
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(一)大气质量评价
值得一提的是该标准重要更新之一:新增污 染项目指标颗粒物(粒径小于等于2.5μm),即 通常所称的PM2.5。
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(二)水质污染评价
1、单因子污染指数法
计算公式为:
Ci Ii Coi
式中, Ii为水体中污染物i的环境质量指数;Ci为 污染物i的实测浓度; Coi为污染物i的评价标准 值。
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(二)水质污染评价
2、K法和P法
目前我国用的水质评价方法是综合污染 指数(K)法及水质质量系数(P)法。
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(二)水质污染评价
Ci
为污染物i的实测质量分数(mg· kg-1);
kg-1)。 Si 为污染物i的评价标准(mg·
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(三)土壤污染评价
2.内梅罗综合污染指数。计算公式为:
P综 =
C
i
Si

max
Ci Si 2

av
式中,P 为某地区的综合污染指数; 综

第三节灰色综合评价法

第三节灰色综合评价法
劣进行分析比较 (二)基于灰色关联度分析的灰色综合评价法的步骤
二、灰色综合评价法的模型和步骤
对事物的综合评价,多数情况是研究多对象的排序问题,即在各个评价对象之间排出优选 顺序
灰色综合评判主要是依据以下模型:R=E×W
式中:R=[r,r2,…,rm]'为m个被评对 象的综合评判结果向量;W=[w,W2,…, Wm]为n个评价指标的权重分配向量,其中 ∑w=1;E为各指标的评判矩阵 (k)为第i种方案的第k个指标与第k个最优指 标的关联系数 根据R的数值,进行排序
三、灰色综合评价法的实例分析
若k为指标或观测对象序号, 而且X也为单项,对于X项目的 运动员来说,应以X为最重要
的辅助训练项目
而对于学生来说,在X项目成 绩比较好的情况下,为提高其 身体素质的全面发展,应抓住 弱势,积极进行X和X项目的锻

灰色关联分析主要着重研究" 外延明确、内涵不明确"的对 象,解决"小样本、贫信息、 不确定"问题,是一种解决不
三、灰色综合评价法的实例分析
某个体或某群体的行为数据如下(表12-5) (二)计算步骤 第
一步:求初值像(或均值像) 第二步:求差序列 第三步:求两极差 第四步:求关联系数(表12-6) 第五步:计算关联度(表12-7) (三)结果与分析 若k为时间序号,X与X(总分)的关联度最 大,为0.717,它们关联度程度的大小顺 序依次为X>X>X,这说明三个项目成绩的 好差排序也应如此,体育工作者在教学 或运动训练中,应根据具体情况进行针 对性教学或训练
第三节灰色综合 评价法
第三节灰色综合评价法
目录
二、灰色综合评价法的模型和步骤 三、灰色综合评价法的实例分析

基于模糊数学和灰色理论的多层次综合评价方法及其应用

基于模糊数学和灰色理论的多层次综合评价方法及其应用
P = W Z =[ w 1 w
2
…wm ]
Ν 2j 1 Ν m j1
Ν 2j 2 Ν m j2
… …
Ν 2 jn Ν m jn
=[ P j 1 P j 2 … P j n ]
( 8)
5) 确定最大关联度和灰关联聚类值 根据评价对象与各个参考数列的最终关联度确定该评价对象的最大关联度和灰关联聚类值 . 3 P j =m ax ( P j 1 , P j 2 , …, P jn )
因素集 C 2
[0.2228,0.5075,0.2176,0.0521,0]
[0.1488,0.3112,0.1838,0.2369,0.1193]
[0.1635,0.2540,0.4210,0.1094,0.0521]
[0.1275,0.3283,0.2824,0.1635,0.0983]
[0.2512,0.3614,0.3029,0.0553,0.0292]
2 评价指标体系的构成
评价的问题不同, 评价指标体系的构成也不同. 将反映问题的多个评价指标按属性不同 分组, 每组作为一个层次. 对于一般的评价问题, 评价指标体系由最高层和第一层构成, 如图 1 所示 . 对于复杂的评价问题, 评价指标的层次还要排列下去, 形成多层次的评价指标体系, 如图 2 所示. 图 2 给出了三层次的评价指标体系的构成, 其中, 最高层 A 表示要进行综合评 价的问题, 第一层 B 1 , B 2 , …, B k 表示一级评价指标, 第二层 C ij 表示二级评价指标 . 本文针对 多层次指标体系的综合评价问题, 在模糊综合评判方法基础上, 提出了多层次模糊灰关联聚 类分析综合评价方法.
[0.8308,0.6434,0.4635,0.6531,0.7554]

灰色关联分析法(灰色综合评价法)

灰色关联分析法(灰色综合评价法)

灰色关联分析法对于两个系统之间的因素,其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度,称为关联度。

在系统发展过程中,若两个因素变化的趋势具有一致性,即同步变化程度较高,即可谓二者关联程度较高;反之,则较低。

因此,灰色关联分析方法,是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度,亦即“灰色关联度”,作为衡量因素间关联程度的一种方法。

应用于综合评价(灰色综合评价)步骤:(1) 确定比较对象(评价对象)和参考数列(评价标准)。

设评价对象有m 个,评价指标有n 个,参考数列为{}00()|1,2,,x x k k n ==⋅⋅⋅,比较数列为{}()|1,2,,,1,2,,i i x x k k n i m ==⋅⋅⋅=⋅⋅⋅。

(2) 对参考数列和比较数列进行无量纲化处理由于系统中各因素的物理意义不同,导致数据的量纲也不一定相同,不便于比较,或在比较时难以得到正确的结论。

因此在进行灰色关联度分析时,一般都要进行无量纲化的数据处理。

设无量纲化后参考数列为{}00()|1,2,,x x k k n ''==⋅⋅⋅,无量纲化后比较数列为{}()|1,2,,,i i x x k k n ''==⋅⋅⋅1,2,,i m =⋅⋅⋅。

(3) 确定各指标值对应的权重。

可用层次分析法等确定各指标对应的权重[]12,,,n w w w w =⋅⋅⋅,其中(1,2,,)k w k n =⋅⋅⋅为第k 个评价指标对应的权重。

(4) 计算灰色关联系数:0000min min ()()max max ()()()()()max max ()()s s s t s t i i s s tx t x t x t x t k x k x k x t x t ρξρ''''-+-=''''-+- 为比较数列i x 对参考数列0x 在第k 个指标上的关联系数,其中[]0,1ρ∈为分辨系数,称0min min ()()s s t x t x t ''-、0max max ()()s s tx t x t ''-分别为两级最小差及两级最大差。

环境质量评价方法

环境质量评价方法
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五、神经网络法
神经网络法是基于样本训练的评价方法,它力图模 拟人脑的一些基本特性如自适应性、自组织性和容 错性等,已广泛应用于模式识别、分析预测、系统 辨认及实验条件优化等方面。迄今为止的研究结 果表明,人工神经网络是处理模糊、非线性关系问 题的有力工具和手段。
基本思想
①选定样本,通过不断的正向和反向反馈,对神经网 络进行训练,直至得出满意的、与样本预期输出 相符合的计算结果;
定义及特点
灰色系统是指“部分信息已知,部分信息未 知”的“小样本”,“贫信息”的不确定性系统, 它通过对“部分”已知信息的生成、开发去 了解、认识现实世界,实现对系统运行行为 和演化规律的正确把握和描述.
灰色系统模型的特点:对试验观测数据及 其分布没有特殊的要求和限制,是一种十分 简便的新理论,具有十分宽广的应用领域。
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污染损失率法基本原理
2、詹姆斯污染- 损害曲线
式中: Si为第i种重金属对土壤环境质量的损害值; Ci为第i种重金属的浓度; K为土壤资源的环境价值总量; ai和bi为待定参数,由第i种污染物的特性确定。
当Ci ∞时, Si 0, 说明当土壤中某种重金属浓 度很大时, 土壤环境质量完全受损.
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后的加权公式为
Wi
Ci / Si Ci / Si
其中,C i 为第i种污染物的i平均实测浓度;S i 为第
i种污染物的背景值。
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模糊综合评价步骤
7、综合评价
综合计算区域内总体污染隶属于评价等级的大 小,公式为:
P 综合 P(A )W i
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三、灰色系统评价法
灰色聚类法是在模糊数学方法基础上发展 起来的,但在权重处理等方面更趋于客观合 理。灰色聚类法不丢失信息,用于环境质量 评价所得结论比较符合实际,具有一定可比 性。近年来,灰色聚类法已在大气、水质、 噪声等环境质量评价中得到应用。

灰色评价方法与模糊综合评价方法

灰色评价方法与模糊综合评价方法

灰色评价方法与模糊综合评价方法
灰色评价与模糊综合评价具有许多共同的特点,它们的评价结果都是集合,都能应用于多层次评价,都可以作区间处理。

并且,灰色评价与模糊综合评价都是以经过加工的评价值作为综合的对象,这些评价值一般位于1,-1]区间内,反映了评价对象该评价指标对评价结果的贡献。

因此,将评价指标实际值转换为评价值的白化度权函数或隶属函数成为一个转换器。

所确定的白化权函数或隶属函数是否真实,主要是看它是否能够正确反映评价指标实际值对评价结果的贡献。

灰色评价中白化权函数特征值反映了特定灰类的特征,是该灰类的核心值。

由于白化权函数采用“半降梯形”函数,不会因为特征值的微小变化而引起聚类值的较大变化。

相反,如果在模糊综合评价中采用构造模糊子集法来确定隶属关系矩阵,那么则会出现由于指标等级临界值的微小变化将引起隶属度的骤降骤升。

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1.1 灰色综合评价法的主要步骤(1) 灰色关联度综合评价主要是依据式(2)所示的模型W E R ×= (2) 其中,T m r r r R ],...,,[21=为m 个被评价对象的综合评判结果向量,Tn W ],...,,[21ωωω=为n 个评价指标的权重分配向量,其中11=∑=nj j ω。

E 为各指标的评判矩阵:⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=)(...)2()1(............)(...)2()1()(...)2()1(222111n n n E m m m ξξξξξξξξξ, )(k iξ为第i 种方案的第k 个指标与第k 个最优指标的关联系数,其中n k ,...,2,1=,m i ,...,2,1=,计算过程见式(3)。

(2) 确定最优指标集(*F )已知⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=m n m m n n j j j j j j j j j D .....................212222111211,其中, i k j 为第i 个方案中第k 个指标进行了正向化之后的值(n k ,...,2,1=,m i ,...,2,1=)。

设],...,,[**2*1*n j j j F=,其中),...,2,1(*n k j k =为第k 个指标的最优值,由于我们已经对数据进行了正向化处理,所以,此处只需选择每个指标的最大值便可。

确定最优指标集后,可以构造矩阵*D :⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=m n m m nn j j j j j j j j j D ... (2)111211**2*1*。

(3) 归一化将*D 归一化,方法是用*D 中的i k j 除以对应的最优值*k j ,把数据映射到0~1范围之内,通过归一化处理,把矩阵*D 转化为矩阵C :⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=m n m m nn C C C C C C C C C C (2)111211**2*1(4) 计算关联系数)(k i ξ根据灰色系统理论,将{}],...,,[**2*1*n C C C C =作为参考数列,将{}],...,,[21i n i i C C C C =作为被比较数列,采用关联分析法分别求第i 个方案中第k 个指标与第k 个最优指标的关联系数)(k i ξ,即:i kkkii k ki k k k ii k k kii CC C C C C C C k -+--+-=****max max max max min min )(ρρξ (3)其中,[]1,0∈ρ,一般取5.0=ρ。

(5) 权重的计算∑==mi i k m 1k )(1ξω (4)其中,n k ,...,2,1=为指标的个数。

将),...,2,1(k n k =ω做归一化处理,得到各指标最终的权重:∑==nk k 1kkωωω (5)(6) 计算综合评判结果并排序根据W E R ×=计算,即: ∑==nk i i k r 1k×)(ωξ (6)其中,m i ,...,2,1=,若i r 最大,则说明iC 与最优指标*C 最接近,亦即第i 个方案优于其它方案,据此便可以对各方案进行排序,具体到本研究,便可对各省、自治区、直辖市的生态环境质量进行排序。

1 多层模糊综合评价1.1 构建模糊评判矩阵设{}m u u u U ,...,,21=为因素集,在本文中特指各评价指标,{}n v v v V ,...,,21=为评判集,本文中指山东省17地市,模糊关系用~R 表示,u 与v 所具有的模糊关系的程度记为[]1,0),(~∈=ij j i R r v u u 。

首先分析因素集中的某个单因素i u ,从iu 着眼该事物对评判等级j v 的隶属度为ij r ,这样就得出第i 个因素i u 的单因素评判集为:),...,,(21in i i i r r r r =这样,全部m 个因素的评价集就构造出一个总的评判矩阵~R ,即每一个被评价对象确定了从U 到V 的模糊关系R [22]:⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡==⨯mn m m n n nm ij r r r r r r r r r r R .....................)(212222111211~其中,ij r 表示因素i u 能被评为j v 的隶属度,其值通过隶属函数计算,因为评价指标分为正向指标和逆向指标,不同的指标类型所采用的隶属函数是不同的,正向指标的隶属函数如式(6)所示:⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧≥<<--≤=)max(1)max()min()min()max()min()min(0j ij j ij j j j jij j ij ij x x x x x x x x x x x r (6) 逆向指标的隶属函数如式(7)所示:⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧≥<<---≤=)max(0)max()min()min()max()min(1)min(1j ij j ij j j j j ij j ij ij x x x x x x x x x x x r (7) 根据式(6)、(7)可以计算得到评判矩阵~R 。

1.2 分层作综合评判模糊合成的一般形式如式(8)所示: EA RW B -=~ (8) 本文中W 表示指标的权重向量,EA R-~为相应指标所对应的模糊评判矩阵中向量的集合。

“ ”为合成算子,本文采用的合成算子为),(+∙M 。

我们采用自下而上的计算方法,先计算最底层的得分。

下面以计算“废物排放(A )”的得分向量A B 为例进行说明。

首先,利用前面所述的熵权法计算A1-A7这7个指标各自的权重,设为{}721,...,,A A A A w w w W =,且满足171=∑=i Ai w ,然后按照式(9)计算A B 。

AA A R WB ~ =(9)其中⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n n n A r r r r r r r r r R 772712222111211~.....................,是A1-A7这7个指标所对应的评判矩阵~R 中的向量所构成的矩阵。

由本文 2.2可知A1-A7这7个指标的权重为{}{} 0.030, 0.044, 0.034, 0.033, 0.034, 0.029, 0.022,...,,721==A A A A w w w W ,现在已经知道了A W 和AR ~,由式(9)便可以计算出A B ,同理,可以计算出B B 、C B 、DB 和E B ,如表2所示。

表2 第二层评判矩阵Tab.3 The Evaluation Matrix of Second Layer济南青岛淄博枣庄东营烟台潍坊济宁泰安威海日照莱芜临沂德州聊城滨州菏泽A0.04100.0736 0.0825 0.0720 0.1023 0.1390 0.0791 0.0832 0.1080 0.1816 0.1341 0.1263 0.1645 0.0874 0.0867 0.0790 0.0704 B0.18900.2146 0.1255 0.1301 0.1128 0.2239 0.2107 0.2221 0.2273 0.2077 0.1598 0.0642 0.2438 0.1562 0.1931 0.1600 0.2568 C0.17770.2044 0.1962 0.2027 0.2234 0.1721 0.1907 0.2384 0.1699 0.0652 0.2450 0.2798 0.2315 0.1382 0.2023 0.1736 0.1581 D0.09290.1040 0.0762 0.0805 0.0984 0.1000 0.0822 0.0726 0.0830 0.1094 0.0637 0.0273 0.0805 0.0687 0.0477 0.0686 0.0562 E0.01130.00490.01900.02190.02780.01010.00330.00650.01550.02490.02510.03040.00000.01540.01510.02180.0058表2所示的“第二层评判矩阵”中的A-E 分别指代指标体系第二层的“环境资源”、“废物排放”、“环境治理”、“能耗”和“其它”,其对应的得分就是各地市在这5个第二层指标上的得分,为了能更直观的了解各地市在这4个方面(因为“其它”只包含“各市人口数”一个指标,故不作分析)的表现,用图1-4来展现各地得分。

(1)环境资源得分及结果分析图1 环境资源得分由图1可知,如果单独以“环境资源”为评判标准,威海、临沂、烟台位于前三甲,而枣庄、菏泽和济南排名后三位。

具体分析单个指标,在“人均湿地面积”指标上,东营第一,威海第二, 烟台第三,济南倒数第三,枣庄和德州位于倒数第二、第一。

在“人均造林总面积”指标上,潍坊、威海和东营位于前三,菏泽、聊城和青岛位于后三名。

“人均用水总量”表现最好的前三名分别是威海、青岛和烟台,排名后三的分别是德州、滨州和东营。

“人均水资源总量”最充足的前三名分别是临沂、莱芜和威海,缺水比较严重的“人均水资源总量”排名后三的分别是泰安、潍坊和青岛。

“人均公园绿地面积”表现最好的前三名分别是威海、日照和临沂,表现较差的潍坊、菏泽和济南。

“建成区绿化覆盖率”临沂表现最好,济南表现最差。

基于以上客观数据,我们认为环境质量亟待改善的是济南市,济南不光是单项指标排名靠后,在“环境资源”总排名上位于末尾,而且由图1可知和倒数第二名的差距很大。

德州、滨州和东营三地人均用水偏高,要加强节水宣传提供市民节水意识,健全节约用水社会化服务体系,推广节水新技术和新工艺,需要加强这方面工作的还有菏泽、济宁和聊城,这三地的“人均用水总量”较高但是“人均水资源总量”偏少。

滨州、枣庄和济南在城市绿化方面位于山东省后三名,我们要充分意识到城市绿化对调节气候、保持水土、减少污染、美化环境,促进经济社会发展和提高人民生活质量所起的重要作用,采取有力措施,加强城市绿化建设。

(2)废物排放得分及结果分析图2 废物排放得分由图2可知废物排放表现较差的后四位分别是枣庄、淄博、东营和莱芜。

“人均废水排放量”排名后三位的分别是枣庄、淄博和东营,东营在该指标上表现最差,“人均废气排放量”排名后三位的分别是淄博、日照和莱芜,“人均化学需氧量排放量”排名后三位的分别是德州、滨州和东营,“人均二氧化硫排放量”排名后三位的分别是淄博、东营和莱芜,“人均烟尘排放量”排名后三位的分别是德州、淄博和莱芜,“人均工业粉尘排放量”排名后三位的分别是济南、枣庄和莱芜。

由此可以看出,以上地市在“减排”方面还有很多工作需要完成,一个思路是通过加强制度建设、推进产业结构调整与技术进步、淘汰落后产能、开展节能技术改造和技术创新等方法逐步使废物排放得到有效控制。

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