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.     

空气质量综合评价模型

该文讨论空气质量评价问题。引用模糊数学的方法,将六项主要空气污染物作为空气质量的指标,对空气质量等级进行综合评价。选取乐山市更新至2015年5月16日10:00的24小时空气污染物浓度值作为研究数据,得出该段时间内乐山市空气质量大体情况较好。然后通过模糊综合指数法得到综合评价矩阵,进而得到模糊综合指数FCI。该模型基本克服AQI“爆表”情况。     

基于模糊综合评价的大气环境质量评价

为了解决模糊数学在环境质量评价中应用的问题,采用了模糊综合评价方法对某市区5个监测点的三种大气污染物日平均浓度值监测结果进行实例分析验证,得出了该市区5个监测点的大气环境质量级别为Ⅱ或Ⅲ级.分析结果表明:采用模糊综合评价方法进行大气质量评价可最大限度地避免主观人为的误差,具有客观性和合理性.     

阜新市大气环境质量现状模糊评价

通过对大气环境评价因子及方法的探讨,分析模糊综合评价方法的优越性,首次采用模糊数学方法,对阜新市及各个环境功能区大气质量污染现状进行评价.用普通赋权法对污染物权值进行确定,然后采用最大隶属度原则和模糊距离最小趋近原则对污染状况定级.由此得出了比使用综合指数法更加符合实际的评价结果,同时针对具体情况对此结果进行了简单的分析.     

晋城市大气环境质量模糊评价

选择合理的模型并充分利用有限的监测信息,客观地反映大气环境质量状况,辨识大气环境的主要问题是环境质量评价的重要研究内容。基于模糊数学基本理论,将模糊数学模型应用于大气环境质量评价中,通过确定模糊隶属函数、模糊权重集、模糊关系矩阵,得到模糊综合评价子集,根据模糊综合评价子集判别晋城市大气环境质量对各级标准的所属性质。评价结果表明该方法与大气质量实际状况相一致,且较综合指数法可更好地反映大气环境质量的优劣。     

熵值权重欧几里得环境空气质量综合指数的建立及其应用

基于欧几里得环境指数思想,根据各项指标观测值所包含的信息的确定指标权重的客观赋权法构建了一种能够反映复合污染的熵值权重欧几里得环境空气质量综合指数(EECAQI)。EECAQI考虑了多种污染物对环境空气质量的联合作用,提高了对环境空气质量级别的分辨力;计算过程保留了AQI法的优点,其结果可以直接和AQI的结果进行比较,便于公众对环境质量指数的认知和理解;具有时间和空间维度的可比性;利用实际监测数据对其进行应用评价,通过对实例的应用、分析和比较,该方法具有很好的科学性、实用性和通用性,能很好的用于环境空气质量的评价。     

黎平县大气环境质量综合评价

为了评价黎平县大气环境质量状况,查明污染大气环境的影响因子,在参照国家大气环境质量标准的基础上,选取SO_2、NO_2、PM10作为评价因子,运用模糊数学方法对黎平县大气环境质量进行定量评价。结果表明:2010—2018年,黎平县大气环境主要污染因子为PM10,其中2014年主要污染物是SO_2;2011—2014年为轻度污染,2015—2018年为清洁且空气质量指数呈现波浪型递增趋势;研究时段大气环境质量整体状况趋向好转。     

模糊优化方法在泉港区大气环境质量评价中的应用

介绍一种能用于小样本条件下大气环境质量综合评价的模糊模式识别模型 ,并将所建立的模型用于福建省泉州市泉港区大气环境质量综合评价 .该模型具有方法严谨、结果客观、标准可靠、识别清楚等特点 .     

模糊聚类理论在大气环境质量评价中的应用

由于大气环境质量评价中要同时考虑多种因素,具有不易确定性。考虑到模糊聚类理论能把各种影响因素的模糊性和随机性综合加以考虑。因此,运用模糊聚类理论对上上海市近一年的各个月份的大气环境作了评价。结果证明,模糊聚类理论方法简便,结论客观地反映出上海近一年的大气环境质量水平,与实际的大气污染现状相符。     

基于灰色聚类法的合肥市空气质量综合评价研究

基于灰色聚类方法提出一种城市空气质量的评价模型,利用该模型首先对数据的灰类限值进行标准化处理,然后确定白化函数,再结合白化函数和聚类叠加权重计算出聚类系数,最后按聚类对象的最大化原则归纳得出评价结果。用该模型评价合肥市2015年1月至2018年2月的日空气质量状况,与模糊综合评判法、空气质量指数(AQI)评价等级进行对比分析,结果表明:改进的灰色聚类模型克服了AQI评估中以最大污染指标代替总体水平的缺点,解决了评估层面边界信息丢失的问题和模糊综合评判法不确定的最大隶属函数问题,评估结果更符合实际情况。     

基于灰色预测法节能减排对大气环境的改善

针对节能减排对大气环境的影响,建立减排效果评价模型,量化分析我国节能减排所取得的成绩,运用灰色预测法得出未来十年（即2010-2019年）能源消费量和环境空气质量的预测值,建立相对偏差模糊矩阵综合评价模型对2012年各地区大气的污染状况进行分析比较,引用AQI指标量化分析节能减排实施前后各省会城市大气环境质量改善情况。     

模糊数学方法在环境质量评价方面的应用

环境质量评价工作是一项重要但又复杂的工作,用传统方法很难准确判断。用模糊数学方法来处理这一问题,特别是大气环境质量评价问题,可得出综合、客观、准确的结论。用这一方法,可以将不同区域或同一区域不同时期的大气质量状况进行比较,找出其变化规律,为寻求改善环境质量措施提供科学依据。     

基于模糊综合评判的学生综合素质评价体系

客观合理的评价方法对于学生综合素质的促进提高是十分重要的.将模糊数学中的综合评判模型应用到学生综合素质的评价体系中,用精确的数学工具实现评价进程中的模糊表示、判断、推理的过程,并能综合考虑各因素的影响,得出的评价结果更客观,更准确.     

大气环境质量的模糊综合评价方法

本文将模糊综合评价方法应用于大气环境质量评价上．建立了大气环境质量的模糊综合评价数学模型．并与其它评价方法进行了比较．通过多层面的分析．指出在由多因素构成的大气环境中．采用模糊综合评价方法具有更加客观性、准确性．包容信息量大的优点。     

淮南市大气环境质量的模糊综合评价

随着经济的迅速发展,城市大气环境质量问题愈来愈受到人们的重视.通过分析模糊综合评价方法的原理及具体计算方法,以淮南市的大气监测数据为例,经过适当的权重计算,建立评价矩阵.对淮南市的大气环境质量进行评价,分析得出影响淮南市大气质量的主要因素是TSP和SO2,为淮南市大气防治工作提供参考.     

基于BP神经网络的汾河水质评价

以汾河流域21个控制断面的水质监测数据为研究对象,建立了基于BP神经网络模型的汾河水质评价方法,对汾河流域水质进行了评价,并与传统的单因子指数评价法、综合指数评价法进行了对比.结果表明,80.9%的断面三种评价结果完全相同,11.1%的断面三种评价结果有差异,其中,BP评价结果较单因子法和综合污染指数法更为客观,更多地考虑了多种污染物的综合影响,更有利于水质评价和管理.经训练的评价模型应用于实例的评价结果表明,该模型设计合理、抗干扰能力强,对汾河水质评价具有较好的客观性、通用性和实用性.     

模糊相似优先选择法在大气环境质量评价中的应用

本文依照模糊数学的基本原理,以本溪市1987年及宜昌磷矿区1985、1987年大气监测数据,运用自己设计的模糊相似优先选择法,对其大气环境质量进行综合评价。     

修正的模糊数学综合评判法在地下水环境质量评价中的应用--以福建省晋江市为例

模糊数学综合评判法在地下水环境质量评价过程中存在隶属度和多指标综合运算规则选取等问题,该文结合地下水标准修正隶属度函数应用于晋江市地下水质量评价,并对比分析了修正后的4种运算规则的模糊数学综合评价结果及其内梅罗指数评价法结果存在的异同性,结合GIS技术与地统计,给出了研究区"加权平均型"地下水环境质量综合评价数字地面模型,分析结果得出目标区地下水环境质量综合评价结果整体处于良好水平,说明修正后的模型能更真实地反映地下水水质状况,有较高的应用价值.     

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.     

黄河流域中小河流水质评价的比较研究

我国中小河流众多,流域面积覆盖了全国85%的城镇及广大农村地区,是区域生产生活用水的主要来源和污染负荷排放的接纳者.开展中小河流水质综合评价对于客观、准确地评价水环境质量状况,制订水污染防治整体规划具有重要意义.以黄河流域河南省2条典型中小河流为研究对象,在识别河流水污染状况的基础上,采用单因子评价法、综合污染指数法、水质标识指数法和模糊综合评价4种方法对水质现状进行了综合评价,探讨了不同方法在中小河流水质评价中的适用性.结果表明：2条中小河流主要污染指标为NH₃-N、挥发酚及TP;水质标识指数法的评价结果与可靠性分析中的水质评价结果一致性最高,该方法得到的水质类别结果更加可靠.