三门峡市大气环境质量模糊数学综合评价

以三门峡市2007—2014年大气环境监测数据为依据,选取大气环境污染因子SO_2、NO_2、PM_(10)为评价参数,利用模糊数学综合评价法,对三门峡市大气环境质量进行评价.结果显示:三门峡市2007—2014年大气环境质量水平符合国家二级质量标准,影响大气环境质量的主要环境因子是PM_(10)和SO_2.对三门峡市大气环境质量变化的影响因素进行了分析,并提出了针对性的建议.     

基于AHP模型评价武汉市大气环境质量

通过层次分析法对武汉市2009—2015年大气环境质量进行评价,结果表明:武汉市2009—2015年,大气环境质量一直处于二级标准,其中2014年的大气环境质量最好,2009年的大气环境质量最差.武汉市大气环境质量受PM10和NO_2的影响较大,受SO_2的影响较小.PM10和NO_2对武汉市大气环境质量影响的权重值逐渐变大,而SO_2的权重值影响逐渐变弱.从总的变化趋势来看,武汉市的大气环境质量级别正从二级向一级转变,大气环境质量呈现出改善的趋势.     

重庆市环境空气质量综合评价研究

环境空气质量对当地居民的生活和幸福指数至关重要。空气质量越来越受到政府的关注。本文对重庆市环境空气质量进行综合评价研究,具体分析了重庆市2013—2018年环境空气质量的状况及变化趋势。收集重庆市2013—2018年主要环境空气污染物(PM2.5、PM10、SO_2)的月度统计历史数据平均浓度监测数据,按照《环境空气质量标准》(GB3095-2012)中的二级标准,用空气综合污染指数评价法和空气污染负荷系数法分析其变化特征和环境空气质量影响因素。结果表明,2013—2018年大气PM2.5月度浓度大多超过平均年浓度限值,PM10浓度月度均值也大多也超标,SO_2均达标。相关的整改措施使得大气中PM2.5与PM10均呈浓度下降状态,SO_2基本呈稳定状态。年内变化显示,各污染物的浓度季节变化非常明显,污染物浓度从高到低的顺序大体为冬季、春季、秋季、夏季。全市的综合污染指数呈下降趋势,空气污染程度显著降低,空气质量不断变好。研究结果可为相关部门提供一定的参考。     

基于模糊数学综合评价法的生态保护发展区大气环境研究

运用模糊数学方法,选用SO_2,NO_2,PM_(10)作为评价因子,参照大气环境质量标准,通过计算污染因子权重、权重分配系数和隶属度,对生态保护发展区大气环境质量进行评价.模糊数学综合评价结果表明,生态保护发展区"十二五"期间主要污染因子为PM_(10),次要污染因子由SO_2逐渐变为NO_2,NO_2污染呈现上升趋势应引起警惕.大气环境质量基本上处于清洁和轻度污染水平,且大气环境质量有逐年改善趋势.     

基于加权灰色统计的平顶山市空气质量分析

依据平顶山市2000—2009年环境状况公报数据,选取空气污染物SO2,NO2,PM10作为评价因子,将灰色统计方法和模糊综合评价模型相结合,建立加权灰色统计模型,对河南省平顶山市空气质量进行综合评价.结果显示:平顶山市2000—2002年空气质量综合评价Ⅳ级,为重污染;2003—2007年空气质量综合评价Ⅲ级,为轻污染;2008—2009年空气质量综合评价Ⅱ级,为尚清洁.2000—2009年(2007年除外)主要污染因子为PM10,2007年的主要污染因子为SO2.但近几年PM10对空气质量的影响呈现逐年下降趋势,NO2对空气质量的影响呈现逐年上升趋势.     

主成分分析法在大气环境质量评价中的应用——以陕西省铜川市为例

以陕西省铜川市2006—2014年主要大气污染物二氧化硫(SO_2)、二氧化氮(NO_2)、可吸入颗粒物(PM_(10))、总悬浮颗粒物(TSP)、降尘、铅(Pb)和氮氧化物(NO_x)的相关数据作为评价因子,采用主成分分析法对铜川市大气环境质量进行了综合评价.结果表明:铜川市大气环境质量在2006—2014年整体上呈良好态势发展,均属于一、二级国家标准;但2007年由于铜川市NO_x与SO_x的过度排放,使得该年铜川市的大气环境质量最差.     

2008—2014年渭南市空气质量的评价与分析

以渭南市2008—2014年空气环境监测数据为依据,参照《环境空气质量标准》,选取SO2,NO2和PM10三个空气污染因子作为评价参数,利用模糊综合评价模型对渭南市2008—2014年空气质量进行评价,并利用灰色关联度对渭南市空气污染的主要因素进行分析.结果表明,近年来,渭南市空气质量均为国家II标准,其主要污染因子为PM10.     

郑州市城区大气环境质量污染特征及其原因分析

以郑州市城区2006年至2010年环境空气质量监测结果为依据,选取具有代表性的SO2、NO2、PM10作为评价因子,对郑州市城区大气环境质量作出综合评价。郑州市城区环境空气污染呈现由煤烟型污染逐渐向复合型污染转变趋势,空气污染物的季节变化显著;大气污染防治和城区环境综合整治力度不断加大、二氧化硫减排、机动车数量的大幅增加和气象因素是影响大气环境质量的主要原因。     

灰色系统在大气质量预测中的应用

把大气环境看作一个灰色系统,联系重庆市大气环境的实际情况,利用灰色关联分析判断出重庆市2000-2005年间大气污染物中主要污染因子为PM10和SO2,同时建立灰色模型对其进行质量预测.短期预测结果表明大气PM10和SO2浓度呈下降趋势,其浓度分别到2009年和2012年可达国家二级标准.     

干旱区绿洲城市大气环境承载力分析及预测——以乌鲁木齐市为例

以乌鲁木齐市2001—2012年大气环境中SO2,NO2,PM10作为对象进行环境承载力研究,采用美国橡树岭大气质量指数(ORAQI)模型、环境承载力指数模型和灰色预测GM(1,1)模型等研究方法,探讨了乌鲁木齐市大气环境承载力指数及其影响因素;建立预测模型,得到2013—2020年大气环境承载力指数预测值.结果表明,2001—2012年乌鲁木齐市空气中主要污染物是SO2和PM10,呈现典型的煤烟型污染特征.大气环境质量IO指数平均为91,属于"坏"的等级;大气环境承载力指数平均为16.21,处于中等承载等级.预测结果显示,环境承载力指数呈逐年上升趋势,到2020年该指数将达到19.86,处于较高承载等级,表明未来大气环境承载能力水平将有所提高,大气环境质量会得到进一步改善.