德州市春节期间大气污染与气象要素的关系

气象要素是影响空气质量的重要因子.以德州市为例,选取了近5年德州市春节期间大气污染物浓度及气象数据,采用多种统计方法分析了大气污染物的变化以及气象与大气污染的关系,量化天气形势和局部气象要素对春节期间德州市大气污染物质量浓度变化的贡献.结果表明,PM_(2.5),PM_(10),SO_2,NO_2等4种污染物浓度受温度、湿度和风速等气象要素影响较大,其中PM_(2.5)和PM_(10)主要受湿度影响,SO_2主要受风速影响,NO_2受湿度和风速影响都相对较大.此研究为德州市在春节期间加强大气污染防治提供一定的数据基础和科学依据.     

安阳市空气质量与能源消费结构的灰关联分析

以河南省安阳市2010-2015年的市区空气质量数据,利用灰色关联模型分析能源消费与空气主要污染物SO_2、NO_2、PM2.5、PM10的关系。结果表明,焦炭、煤气、汽油、柴油和原煤的消费与SO_2、NO_2、PM2.5、PM10浓度平均关联度达到0.98以上,对城市空气污染物排放的影响较大;而电力、煤油、洗精煤、热力和液化石油气的消费影响较小。     

气象条件对西安市区及周边污染影响分析

在环境污染日益严重的形势下,研究气象条件与大气污染的关系,以期为环境气象决策服务提供更好的思路。基于2010-2015年西安市区、长安区、临潼区气象观测资料及同期PM_(10)浓度和空气质量等级数据,探讨PM_(10)浓度年、季、月变化,以及污染天气下的气象要素特征,四季气温对PM_(10)浓度影响的阈值,不同等级、不同形态的降水对PM_(10)浓度的清除率,风速、风向对PM_(10)浓度的影响等。结果显示:近6aPM_(10)浓度缓慢上升,2013年PM_(10)浓度骤增与不利的气象条件关系密切;春季污染主要贡献为外来沙尘输送;冬季污染主要贡献为不利于污染扩散的气象条件;四季PM_(10)浓度与气温关系复杂;PM_(10)浓度最低值出现在降水峰值次日;连续性降水中PM_(10)浓度与降水量反比明显;间断性降水中,降水停止时PM_(10)浓度可能高于降水前的值;降水对西安市区的清除能力最大;春季大风沙尘造成PM_(10)浓度增高,冬季低风速不利于PM_(10)扩散;长安区盛行东南风、临潼区盛行东北风时易形成空气污染,二者下风方向为西安市区,加大了西安市区污染物堆积。     

基于舆情大数据的境外旅游影响因素的灰色关联分析模型

利用网络大数据探究公众舆情与境外旅游之间的关系,从网络民生意见中发现境外旅游的影响因素.搜集"2018年最受中国游客欢迎的TOP20国家"在过去一年中的境外旅游数据,利用爬虫软件爬取相关新闻报道和用户评论数据,基于内容分析法构建公共舆情与境外旅游的灰色关联度模型.选取整体关注度、政策新闻、景区建设、公众情绪4个一级指标,并设计相应二级指标进行综合分析.研究结果表明:(1)选取的9个二级指标在不同程度上都与境外旅游存在一定关联;(2)搜索指数的关联度在所有二级指标中数值最大;(3)服务质量是游客较为关注的旅游出行影响因素.实证研究验证了该文灰色关联度模型的有效性,文章结论能够给正在迅速发展的旅游产业带来一定的参考价值.     

江苏省工业污染影响因素的灰色关联分析

基于《江苏省统计年鉴》1991-2007年有关统计数据,利用灰色关联分析法对影响江苏省工业污染的诸因素进行关联动态分析,量化了工业污染与各因子的关联程度.结果表明,对江苏省工业污染影响较大的因素主要包括产业结构、环保科技发展程度和城市化进程.     

基于MEA-BP神经网络的PM_(2.5)质量浓度预测模型

为了解决PM_(2.5)质量浓度预测精度不足的问题,提出一种基于思维进化算法(MEA)优化的BP神经网络的PM_(2.5)质量浓度预测模型。该模型利用MEA所拥有的趋同和异化操作对BP神经网络的初始阈值和权值进行优化。以南京市每小时监测的PM_(2.5)和其他空气污染物的质量浓度数据为例,利用MEA-BP模型进行预测,并与未经过优化的模型进行对比。实验结果表明,优化后的模型能够有效避免BP神经网络易陷入局部最优解的问题,提高了预测的精度,为PM_(2.5)质量浓度的预测提供了一种新的参考方法。     

城市空气污染数据的分析与研究

针对日益严重的大气污染问题,基于现有数据与相关研究,采用相关分析法,对AQI指标之间的相关性进行了定量分析.利用主成分分析,确定PM_(10)为被解释变量,其它4种污染物为解释变量,应用逐步回归分析方法及多元回归分析,通过逐层分析比较得到了PM_(10)与PM_(2.5),CO,SO_2,NO_2的最优二次回归模型.     

南京市产业结构与用水结构互动耦合机制及关联分析

基于2005—2014年南京市产业结构和用水结构的相关统计数据,运用灰色关联分析方法,构建产业结构与用水结构的关联度和耦合度模型,研究南京市产业结构与用水结构的互动耦合机制及其关联性,结果表明:南京市产业结构与用水结构关联度在0.5以上,属于中等关联;产业结构对用水结构的关联序为第三产业(0.566)、第一产业(0.563)、第二产业(0.557),用水结构对产业结构的关联序为生活用水(0.696)、农业用水(0.601)、工业用水(0.582);南京市产业结构与用水结构耦合的空间差异明显,主城区属于协调型,江宁区与六合区属于磨合型,浦口区、高淳区与溧水区属于拮抗型;南京市产业结构与用水结构的耦合度在时间上显示出阶段性波动的特点,第一阶段(2005—2007年)属于磨合时期,第二阶段(2008—2010年)从磨合转向拮抗时期,第三阶段(2011~2014年)逐渐向协调方向发展.     

基于机器学习的空气质量模型分析与研究

【目的】传统的空气质量计算方法已经难以满足当前社会的需求,基于机器学习的空气质量模型的分析与研究有助于提高空气质量预测的准确性和及时性。【方法】选取郑州市2019年全年空气质量和气象的逐小时数据,分别分析了空气质量与空气污染物因子的相关性以及空气污染物因子与气象要素的相关性。以空气污染物和气象要素作为输入因子,采用机器学习的方法建立多个回归模型,最后通过对回归模型的评估,根据评估的结果选取合适的预测模型。【结果】通过对回归模型评估指标的三种方法进行对比发现,随机森林模型效果较好,验证了机器学习的方法非常适合于空气质量的预测。【结论】本研究适应于站点的模型建立与预测,下一步应继续进行深度研究,从站点来繁衍出格点的实况预测模型。     

郑州市大气污染时空分布特征分析及预测模型建立

基于郑州市中心城区空气质量监测数据,结合环境空气质量指数(AQI),采用反距离权重插值法(IDW)对郑州市的空气质量进行评价和时空分析。选取气压、气温、湿度、风速、风向、降水量6项常规污染物监测项,以及前一日AQI值总计13项作为预测因子,应用BP和RBF神经网络方法对郑州市未来短期空气质量时空分布进行预测。结果表明:(1)2016年和2017年郑州市空气质量主要以优良和轻度污染为主;(2)PM_(10)和PM_(2.5)的年平均浓度分别超过我国环境空气质量标准中二级标准年平均浓度限值103.79%、142.03%;(3)管城区污染频率较高,多呈现持续性的污染天气状况,冬季时的极端污染天气多集中于惠济区;(4)BP、RBF神经网络预测模型可以较好地预测郑州市大气污染的时空分布状况。本研究结果对后续研究治理郑州市空气污染具有一定意义。     

西安浐灞生态区降雨及气象环境因素对负氧离子浓度的影响分析

利用西安浐灞生态区空气负氧离子监测数据,分析西安夏季负氧离子浓度变化特征,研究降雨对负氧离子浓度变化的影响以及气象环境因素对负氧离子浓度的预报预测。研究显示:西安夏季浐灞生态区负氧离子月均值8月最高,无雨日负氧离子最大值常出现在深夜至凌晨时段;雨日负氧离子小时浓度与前0～3 h各时次的降雨呈直线相关关系(p0.05);中雨以上的降雨与负氧离子浓度的线性关系较小雨更显著,表明降雨能激增空气负氧离子浓度;空气负氧离子浓度与PM_(2.5)、PM_(10)、CO、日降水量、日均风速有显著相关性(p0.01)。通过逐步回归分析法,建立夏季负氧离子浓度的多元逐步回归预报模型(p0.01),拟合曲线与实际观测曲线基本一致。     

成都市冬季PM_(2.5)污染特征及溯源分析

本研究利用2019年成都锦城湖监测点PM_(2.5)的监测数据,研究成都市冬季PM_(2.5)的污染特征及其与气象要素之间的关系,并利用后向轨迹模型进行颗粒物溯源及追踪分析。结果表明:成都市环境空气PM_(2.5)平均质量浓度为53 g/m~3,达到国家空气质量二级标准;PM_(2.5)质量与温度呈显著正相关性,与风速呈负相关性,与湿度呈负相关性,与气压呈显著负相关性;成都市冬季气团主要来自东北方向,来自东南偏南方向的PM_(2.5)及其前体物对成都市PM_(2.5)质量浓度贡献最大。     

基于PEARSON函数的AQI指数与气象要素关联性研究

基于2011—2018年洛阳地区AQI数据及主要污染物资料,分析了2011年到2018年洛阳地区的空气质量和污染物特征,探讨了洛阳地区AQI指数及污染物种类与气象要素之间的关系。结果表明:洛阳地区冬季AQI指数为一年中的最大值,夏秋季AQI指数最小;从2011年开始,AQI指数呈上升趋势,至2016年达到最大值后开始减小。洛阳市的主要污染物为PM2.5和PM10,且近年来冬季PM2.5和PM10的平均浓度呈上升趋势。温度和降水对污染物浓度的影响最大,但近三年来,温度变化对污染物浓度的影响效果开始减弱。总体来说,各气象要素与AQI之间存在紧密联系。     

基于灰色关联分析的熵权法在企业绩效评价中的应用

针对综合评价方法在数据标准化处理和权重设置上存在的问题,提出基于灰色关联分析的熵权法,借助灰色关联度分析理论,对熵权法进行修改和完善,即采用计算指标灰色关联系数的方式对原始数据进行标准化处理,并用该评价模型对上市房地产开发企业进行绩效评价。通过实例分析发现,基于灰色关联分析的熵权法能一步到位解决指标的一致化处理和指标的无量纲化问题,同时最大程度地保留了原始数据所携带的信息,确保了熵权法的准确性。该评价模型发挥了灰色关联度分析法和熵权法的优势,解决了评价过程中评价主观、指标量纲不同、指标逆向等问题,使评价结果更加科学、合理,并且模型算法具有良好的鲁棒性,评价对象的增减不影响企业绩效的相对排名。     

东北高寒地区麦田土壤速效磷的生态特征分析

对东北高寒地区麦田土壤速效磷的季节变化和 18种生态因子进行灰色关联分析 ,找出了影响速效磷的主要因素和次要因素 .并对速效磷 (X1)和关联度≥ 0 .90 0的土壤转化酶 (X2 )、过氧化氢酶 (X3 )、脱氢酶 (X4 )、活性有机质 (X5)和 p H值 (X6) 6种生态因子组成因子集建立灰色数学模型 [GM(0 ,6 ) ]为 :X (1)1(K ) =- 0 .2 9972 38X(1)2 (K ) +0 .10 96 732 X(1)3 (K) +0 .0 12 2 2 533X(1)4 (K)+0 .4 38856 7X(1)5(K ) - 0 .15516 X (1)6(K) +0 .196 1138模型值与原始值平均相对误差为 2 1.110 4 4 2 % .     

能源消费与大气环境变迁的关联性分析

以两型社会建设示范区的重点城市武汉市为例,利用灰色关联模型分析了城市能源消费与大气环境变迁的互动关系.研究结果表明:各项能源消费与SO2、NO2、PM10排放量的关联度都在0.7以上,能源消费变动是推动大气环境变迁的基本因素;总体上煤炭、焦炭、燃料油、原油和电力的消费对城市大气污染物排放的影响较大,而汽油和柴油的消费影响较小;焦炭、燃料油、原油、电力、煤炭、煤油等能源消费是武汉SO2、NO2排放变迁的主要驱动因子;燃料油、电力、焦炭、原油、煤炭、石油气、煤油等能源消费是PM10排放变迁的主要驱动因子.     

“十一五”期间大庆市空气质量及变化趋势分析

根据大庆市环境质量状况公报,2006~2010年的城市空气监测数据,以空气质量标准(GB3095-1996)为标准,利用spearman秩相关系数法,根据"十一五"期间空气质量监测数据,对大庆市空气主要污染物进行分析,得出以下结论:(1)从年际变化看,大庆市空气质量不断改善,空气质量达标天数不断提高;(2)大庆市监测的主要污染物SO2、可吸入颗粒物(PM10)、NO2和降尘,2010年年平均浓度均呈下降,变化趋势不显著;(3)在各种主要污染物中,降尘治理取得良好的效果.     

湖南长江经济带产业结构与水资源利用耦合协调机制研究

为探讨湖南长江经济带产业结构与水资源利用的耦合协调机制,本文通过灰色关联度和耦合协调模型进行分析。结果表明:(1)岳阳沿江地区产业结构与水资源利用两系统各指标间属于中等及以上关联。(2)岳阳沿江地区水资源利用综合水平呈现先增长后下降的趋势;产业结构综合水平呈现明显的波动上升趋势,整体的时间序列变化以2013年为界大致分为前后两个阶段。(3)岳阳沿江地区产业结构与水资源利用耦合度稳定在0.9～1的高水平;耦合协调度曲线呈现拉长的"M"型,其变动可大致分为产业结构滞后阶段和水资源利用滞后阶段。(4)2017年岳阳市沿江地区各县市区耦合协调度共分为3种类型:良好协调水资源利用滞后型、中级协调水资源利用滞后型和中级协调产业结构滞后型。     

基于改进灰色关联分析模型的围岩稳定性综合评价

地下工程围岩稳定性评价是进行工程设计和制定相应工程措施的重要依据。针对传统的灰色关联分析模型没有考虑质量标准的区间形式,分辩系数ρ的取值及关联度的权重等问题,采用了改进的灰色关联分析模型,对影响围岩稳定性的5项指标:(岩石质量指标RQD,湿抗压强度Rw,完整性系数Kv,结构面强度系数Kf,地下水渗水量W/L)等进行了关联分析。结果表明,改进的关联分析模型具有客观性和适用性特点,对地下工程围岩的稳定性评价及类似评价具有一定的实用价值。     

望天树天然林幼苗更新及生长与环境因子的关系

探讨环境因子与望天树天然林更新的内在联系,为保护望天树天然林、建立自然保护区提供基础的数据支撑.以广西田阳县和那坡县的望天树天然林为研究对象,对样地内所有望天树进行每木检尺并调查环境因子,使用灰色关联度和相关性方法分析望天树更新密度与环境因子之间的关系.结果表明:在更新苗中,5级更新苗(幼树,H≥1 m,DBH5 cm)分布数量最大,3级更新苗(50 cm≤H75 cm)在过渡到4级更新苗(75 cm≤H100cm)的过程中死亡率较高;望天树幼苗更新密度与空气湿度和林分郁闭度的关联度最高;空气湿度与望天树更新苗的树高呈极显著负相关关系,与更新密度极显著正相关(P0.01),望天树天然林更新苗的树高地径与更新密度、郁闭度、土壤铵态氮、植被盖度、凋落物厚度、土壤速效钾呈负相关关系,但是均未达到显著水平.