物元综合评判模型在区域大气环境质量评价中的应用

为了探索物元分析的综合评判模型在区域大气环境质量评价中应用的可行性 ,本文建立了评判大气环境质量的物元经典域和节域 ,把每个监测点环境质量做为待评事物 ,计算待评事物与经典事物的关联度 ,对监测点所属的区域环境质量进行评价。实例表明 ,物元综合评判模型用于区域大气环境质量评价是可行的。该方法具有计算简便 ,易于推广 ,便于计算机编程等优点     

利用集对分析法对马鞍山市大气环境质量进行综合评价

集对分析法是一种用于处理不确定性问题的综合评价方法。该文利用这一方法建立起大气环境质量评价模型，将各测点待评定的样本值与分级标准形成对子，逐个比较其共有特性、相反特性及差异特性，从不同的侧面刻画2个集合的联系与关系，即集对分析，从而能够比较准确地判别大气环境污染状况。作为实例，对安徽省马鞍山市大气环境质量进行综合评价，所得结果与该市当年环境质量公告的相一致。集对分析法为大气环境质量评价提供了一种简便、准确、适用的新方法。     

BP神经网络在大气环境质量评价中的应用研究

针对城市大气环境质量问题,运用人工神经网络理论和方法,建立城市大气环境质量评价的BP 神经网络模型.通过实例进行评价分析,说明用BP 神经网络方法评价城市大气环境质量是可行的.该模型具有很强的学习、联想和容错功能,其分析结果和过程都接近人脑的思维过程和分析方法,使得城市大气环境质量评价结果的精度大大提高.     

层次分析法在福州市大气环境质量评价中的应用

根据GB3095-1996(2000修改)《大气环境质量标准》,采用层次分析法对福州市2001-2008年的大气环境质量进行了综合评价,并将评价结果与属性识别理论模型的评价结果进行比较.结果表明这2种方法的评价结果基本一致,说明了层次分析法可以用于大气环境质量的评价.     

北京市大气环境质量的模糊数学综合评价方法的应用简

对多种大气环境质量评价方法进行综合分析,提出使用模糊数学中模糊综合评价方法,综合考虑影响大气环境质量的多种污染物,并根据WHO(世界卫生组织)基于人群健康角度给出的大气环境质量标准,在日平均的尺度上对北京市2014年至2015年全年大气环境质量进行综合评价.将得出的每日大气环境质量综合评价结果与AQI(空气质量指数)方法的评价结果进行对比,发现2种评价结果随时间变化趋势相同,且模糊数学评价方法得出的结论更加客观全面.选取2种评价方法下1年中某几日污染物数值及评价结论进行对比,可以看出模糊综合评价方法弥补了AQI指数方法的不足之处,结果更加客观全面,评价结果的极端值更少.     

徐州市区人类活动对大气环境质量影响的综合评价

运用PR(压力-响应)模型和主成分分析法,综合评价了徐州市区1996-2003年人类活动对大气环境质量的影响.结果表明:(1)1996-2003年,压力系统评价指数、响应系统评价指数和综合评价指数都有先增后降的趋势,2000年人类活动对大气环境施加的压力最小,采取的响应措施最大,综合评价值最高;(2)人类自身及其经济活动对大气环境施加的压力有增大的趋势,工业生产对大气环境施加的压力有减小的趋势;(3)2000年以后人类在产业结构、能耗及居民生活等方面所作出的响应较大,而在污染治理和净化大气方面采取的响应明显减小;(4)人类活动对大气环境质量影响的综合评价能够很好地反应同期的大气环境质量状况.     

大气环境质量评价中的模糊距离模型

本文采用模糊距离评价模型进行大气环境质量综合评价，并与灰色关联模型综合评判法进行了对比，获得了完全一臻并与实际相符的评价结果。     

北京市大气环境质量的模糊数学综合评价方法的应用

对多种大气环境质量评价方法进行综合分析,提出使用模糊数学中模糊综合评价方法,综合考虑影响大气环境质量的多种污染物,并根据WHO(世界卫生组织)基于人群健康角度给出的大气环境质量标准,在日平均的尺度上对北京市2014年至2015年全年大气环境质量进行综合评价.将得出的每日大气环境质量综合评价结果与AQI(空气质量指数)方法的评价结果进行对比,发现2种评价结果随时间变化趋势相同,且模糊数学评价方法得出的结论更加客观全面.选取2种评价方法下1年中某几日污染物数值及评价结论进行对比,可以看出模糊综合评价方法弥补了AQI指数方法的不足之处,结果更加客观全面,评价结果的极端值更少.     

基于GIS县级大气环境信息系统的设计开发——以重庆綦江县为例

为实现大气环境的规范化管理,使用地理信息系统组件MapX5.0技术,在可视化开发环境Visual Basic6.0下,开发綦江县的大气环境管理信息系统.介绍了系统的开发目标,重点阐述了系统功能设计和数据库的建立及连接,最后介绍了该系统采用的大气环境质量评价模型,并应用大气质量评价模型对重庆市綦江县大气环境进行了评价.     

属性识别理论模型在徐州市大气环境质量综合评价中的应用

采用属性识别理论模型对徐州市大气环境质量进行了综合评价,分析了徐州市不同地点、不同季节、不同年份的大气质量状况.结果表明：南区的淮塔、第三季度、2000年的大气环境质量状况略好一些,但徐州市的整体环境质量状况不容乐观.同时也说明了属性识别理论模型在大气环境质量综合评价方面取得了较好的运用.     

模糊数学方法在环境空气质量综合评价中的应用

根据模糊数学方法,建立了环境空气质量评价的数学模型,并应用于郑州市城区环境空气质量综合评价,取得较满意结果,为环境空气质量综合评价提出了一种方法。     

基于改进式城市大气质量变权可拓论评价模型的建立

 为实现可拓论精典集合中“属于”和“不属于”集合的定性描述扩展到精准定量描述,依据大气质量等级标准和大气质量影响因子构造经典域物元和节域物元;实现关联函数逻辑域由(0,1)到(-∞,+∞)的扩展;并采用层次分析法(AHP)确定特征加权;考虑到大气样本并没有严格的属性,以及它们在形态和类属方面存在着中介性,确定了对人类生理健康影响较大的PM₁₀、SO₂、NO₂、CO和降尘5项评价因子;建立变权可拓论的城市大气质量评价模型;新模型不仅可以体现城市大气质量整体等级水平,而且通过质量与等级的关联度可以辨识影响大气质量的主次要污染因子。以阜新市2010年大气环境质量为应用评价对象,将应用评价结果与上海大气质量指数法、模糊综合评判法的结果比较,给出新模型在大气质量评价应用中的适用性。应用型新模型的建立城市大气环境质量的评价与治理均具有一定的理论价值与现实指导意义。     

基于改进灰色聚类法的大气环境质量综合评价

针对灰色聚类法在环境质量评价中的不足,对其白化函数与权重确定方法进行了改进.指数型白化函数建立了样本值与各等级之间的对应关系,避免了零权重问题,修正聚类权法体现了各污染物在同一灰类之间的变化幅度.应用改进后的灰色聚类模型对福州市2004—2008年的环境空气质量进行评价.结果表明:改进后的灰色聚类法评价结果更为客观、准确.     

室内空气品质的可拓优度评价

要确定室内空气品质状况对生存和发展的适宜性,就必须进行室内空气品质的评价。针对建筑室内环境系统的特征,在合理确定评价指标体系的基础上,建立了可拓优度评价模型,并给予了实例验证,为室内环境品质评价提供了具有指导意义的技术和方法。     

物元分析在大气环境质量评价中的应用

提出了利用物元分析对大气环境质量评价的新方法，并以这例同其它方法进行了比较。     

PROMETHEE方法在城市环境空气质量评价中的应用

针对国内各大城市环境空气质量污染状况的差异性和复杂性,许多评价方法在对其进行质量评价时不能显示较强的优越性,尤其不能方便快捷地对其数据进行处理等问题,采用PROMETHEE法并结合国家空气质量评级标准对样本城市的空气质量进行了综合评价.引入信息熵的理论来计算各评价指标的权重以避免权重确定的主观性,在此基础上建立的基于熵权的PROMETHEE法大气质量评价模型所得到的评价结果不仅符合实际情况,而且使得数据处理的计算过程变得简单.研究结果显示了所建模型及其方法的可靠性和适用性.     

C4.5决策树法在空气质量评价中的应用

空气质量评价是确定空气污染程度的一种手段,采用先进的人工智能技术对空气环境进行智能评价和预测, 成为一个新兴交叉研究领域。本文采用C4.5决策树算法构建空气质量评价系统,挖掘空气污染物和空气等级关系的历史数据,建立空气污染物-空气等级智能评价模型。通过实验仿真发现,C4.5决策树算法取得了较为理想的分类预测效果。     

基于云模型的PM_(2.5)污染程度评价

空气污染问题是近期公众关注的焦点问题.考虑污染因子PM2.5污染程度的模糊性和随机性,采用武汉市130个以PM2.5为首要污染物的AQI数据,利用云模型建立了空气质量评价体系,并用于PM2.5污染程度评价.以PM2.5指数88为例,评价其属于良好等级的隶属度区间为[0.64,0.87],属于轻度污染等级的隶属度区间为[0.03,0.13],最终评价为良好等级,与国家标准一致,但信息表达更充分.结果表明:采用云模型进行空气污染程度评价,实现了空气质量分级评估随机性与定性语言表达模糊性的统一,更符合人类对事物的认知规律.云模型评价空气质量是国家评价标准的有益补充.     

中国当前城市空气综合质量的主要影响因素分析

基于2010年我国78个主要城市的5个空气质量指标数据, 利用主成分分析方法, 计算城市空气质量综合得分; 采用多元线性回归方法, 从气候、地形、城市发展和城市环境状况四方面的48个变量中筛选出与城市空气质量显著相关的10个, 并定量评价不同因子对城市空气质量的贡献。依据空气质量综合得分, 从78个城市中分层随机选取30个城市作为训练样本, 构建基于径向基函数(RBF)的人工神经网络模型。利用城市自然、社会、经济特征及环境管理现状模拟城市空气质量, 并应用于我国173个主要城市空气质量状况的模拟。结果表明, 年平均饱和水气压、城市建成区面积、城区海拔落差和第二产业占GDP的百分比是影响中国当前城市空气综合质量的主要因素, 分别可以解释城市空气质量变异性的14.7%, 12.8%, 8.8%和7.2%。研究结果突破了以往大部分空气质量评价模型仅以大气污染物和气象因子作为模型输入因子的局限, RBF人工神经网络模型的模拟结果准确性较高(R²=0.658, p<2.2×10^-14)。