本发明属于环境规划领域，尤其是一种区县月度大气污染物减污降碳协同度计算方法。
背景技术：
1、随着我国对减污降碳的重视程度逐渐提高，大气污染物与二氧化碳的协同减排是当前环境治理工作的重要内容，对高频减污降碳协同度的计算以及横向评价不同区县的减污降碳效果提出了更高的要求。大气环境的减污降碳协同效应可分为长周期和短周期，长周期多为年度尺度，短周期协同包括季度和月度等。目前，对于短周期协同的研究较为缺乏，尤其是对月度尺度的高频测算仍属于研究空白。
技术实现思路
1、本发明的目的在于克服现有技术的不足之处，提供一种区县月度大气污染物减污降碳协同度计算方法。以电力大数据为基础，对减污降碳协同度进行分析、评估，关注和把握城市减污降碳协同治理状态、协同治理合作关系及关键路径问题，为推动城市和区域的污染物减排与碳排放达峰贡献力量。
2、本发明解决技术问题所采用的技术方案是：
3、本发明提供了一种区县月度大气污染物减污降碳协同度计算方法，步骤如下：
4、s1建立减污降碳协同指数的指标体系，采集数据；
5、s2对数据进行标准化计算，权重赋值；
6、s3计算降碳协同指数；
7、s4对减污降碳效应分类。
8、进一步地，s1中所述的指标体系包括一级指标、二级指标、三级指标，其中一级指标为pollution x-co2减污降碳协同指数，二级指标包括co2排放变化指数及pm2.5/so2/no2浓度变化指数，三级指标包括co2排放总量、co2排放总量变化率、pm2.5/so2/no2月平均浓度及pm2.5/so2/no2月平均浓度变化率。
9、进一步地，s2中所述的标准化计算公式为：
10、
11、xik表示第k个三级指标；αik和βik分别代表研究时段中第k个指标中的最小值和最大值；n代表整个指标系统中三级指标的个数；将三级指标按正向指标和负向指标排列，m代表正向指标的个数，当k指标属于正向指标时，指标值越大时pollution x-co2控制水平指数越好，则使用公式(3)进行标准化；而当k指标属于负向指标时，则使用公式(4)进行标准化。
12、进一步地，s2中所述的权重赋值计算公式如下：
13、
14、其中ωk为各项三级指标在相应二级指标中对应的权重。
15、进一步地，s3中所述计算降碳协同指数的公式为：
16、
17、synergy index表示协同指数，pollution x表示污染物种类，选择pm2.5、so2、no2三种污染物；λ表示协同方向，值为±1，只有大气污染物与co2实现协同减排时，λ的值为1，si的值大于0；ηi取决于减污降碳协同指数的二级指标个数，其值为1/2；ui(xi)表示二级指标。
18、进一步地，s4所述对减污降碳效应分类，具体分为四类，第i类区县，大气污染物浓度变化指数和co2排放变化指数都大于0，污染物和co2减排具有协同增效效应；第ⅱ类区县更偏向于co2的减排；第iii类区县更偏向于空气质量的改善；第ⅳ类区县减污降碳协同效果不明显。
19、本发明的优点和积极效果是：
20、本发明以电力大数据为基础，对减污降碳协同度进行分析、评估，关注和把握城市减污降碳协同治理状态、协同治理合作关系及关键路径问题，为推动城市和区域的污染物减排与碳排放达峰贡献力量。对分区县的大气环境减污降碳成效进行月度尺度的高频研究。在制定减污降碳协同治理方案时，可以考虑针对不同时期与地理区域提出差异化的实施方案。
1.一种区县月度大气污染物减污降碳协同度计算方法，其特征在于，步骤如下：
2.根据权利要求1所述的区县月度大气污染物减污降碳协同度计算方法，其特征在于，s1中所述的指标体系包括一级指标、二级指标、三级指标，其中一级指标为pollution x-co2减污降碳协同指数，二级指标包括co2排放变化指数及pm2.5/so2/no2浓度变化指数，三级指标包括co2排放总量、co2排放总量变化率、pm2.5/so2/no2月平均浓度及pm2.5/so2/no2月平均浓度变化率。
3.根据权利要求2所述的区县月度大气污染物减污降碳协同度计算方法，其特征在于，s2中所述的标准化计算公式为：
4.根据权利要求3所述的区县月度大气污染物减污降碳协同度计算方法，其特征在于，s2中所述的权重赋值计算公式如下：
5.根据权利要求4所述的区县月度大气污染物减污降碳协同度计算方法，其特征在于，s3中所述计算降碳协同指数的公式为：
6.根据权利要求5所述的区县月度大气污染物减污降碳协同度计算方法，其特征在于，s4所述对减污降碳效应分类，具体分为四类，第i类区县，大气污染物浓度变化指数和co2排放变化指数都大于0，污染物和co2减排具有协同增效效应；第ⅱ类区县更偏向于co2的减排；第iii类区县更偏向于空气质量的改善；第ⅳ类区县减污降碳协同效果不明显。
