属性识别理论模型在土壤重金属污染评价中的应用

利用熵权法建立了基于熵权的属性识别模型.采用土壤环境质量标准GB15618-1995,用此模型对南京市六合区的水稻田土壤重金属污染进行评价.实例应用表明属性识别理论应用于土染重金属污染综合评价是可行的,评价结果比较合理.     

属性识别模型在质量评价中的应用

针对模糊隶属度不满足"归一条件"及"可加性原则"而导致评价结果不准确甚至错误的问题,将属性识别模型理论与模型运用于质量评价,并通过实例验证了该模型和方法的合理性和准确性.     

模糊物元分析在土壤环境质量评价中的应用

鉴于环境评价中存在的不确定性和模糊性,将熵值理论与模糊物元分析法相结合,应用于土壤环境质量评价中,建立了基于熵权的模糊物元模型。实例分析表明,其结果可信,为土壤环境质量评价提供了一种新的途径。     

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.     

基于属性识别的城市干道综合服务水平评价模型

为了更全面综合地评价城市干道服务水平,在重点考虑干道全体交通参与主体的情况下,探究影响干道服务水平的因素,从交通运行效率、交通运行安全、交通运行环境三方面建立了干道综合服务水平评价指标体系,运用熵权法确定评价指标的权重,根据属性区间识别理论构建了服务水平评价模型．最后将评价模型进行实例分析评价,验证了模型的可行性和实用性,为改善干道交通运行状况提供了决策依据．     

改进BP算法在城市土壤环境质量评价模型的应用

首先采用随机函数生成训练样本,并利用"比例压缩法"进行预处理;而后采用"试错法"确定隐含层神经元数,最终建立了结构为7∶8∶1的BPANN的土壤环境质量评价模型,并采用Matlab6.0进行模拟计算。模型检验结果表明:所建模型的拟合精度、检验精度以及实际评价效果均较好,能够比较客观、准确地对城市土壤环境质量进行评价。对长春市城市表层土壤的评价结果表明,其总体环境质量较好,约81%的土壤面积符合国家一级土壤标准,但局部重金属污染不容忽视,应注意控制重金属污染物排放,以保证土壤资源的可持续利用。     

江汉平原后湖农场农用地土壤环境质量评价

选取B、Mn、Cu、zn、Pb、Cd、农药7个评价指标，对江汉平原后湖农场42个样点的土壤进行污染调查，并采用模糊综合评判法对其土壤环境质量进行了评价．结果表明：该农场40．81％的土壤环境质量处于警戒线水平．就单项指标而言，其中47．66％的土壤受到硼的轻度污染，35．86％的土壤受到镉的轻度污染，4．33％的土壤受到镉的中度污染，所有样点的土壤均不同程度含有微量的农药．土壤中的锰、铜、锌和铅均处于非污染水平．就污染分布看，一级地中74．47％的土壤处于警戒线水平，二级地中42．37％的土壤处于警戒线水平，三级地中37．76％的土壤处于警戒线水平，四级地中28．52％的土壤处于警戒线水平．     

基于超标倍数法的属性识别模型在空气质量评价中的应用

指标权重确定的合理性对多指标综合评价模型的成功应用十分重要.属性识别模型在空气环境质量评价的应用研究中,指标确定权重分配的方法多为熵权法.本研究采用超标倍数赋权法,同时建立更加符合实际情况的分类标准评价矩阵,以构建基于超标倍数赋权的属性识别模型.经实例验证不但能使评价结果更加符合客观实际,而且可以对未实行分级的标准体系...     

基于熵权属性识别模型的岩体质量分级研究

 为克服岩体质量分级中确定评价指标权重系数带有专家打分的主观偏向性,利用熵理论客观地确定岩体质量分级评价指标的熵权系数,结合属性识别理论,建立岩体质量分级判别的属性识别模型。模型选取岩石单轴抗压强度、RQD 值、结构面间距、结构面摩擦系数、岩体钻进速度和岩体声波速度6 个参数作为岩体质量分级综合评价指标,以三山岛金矿7 个采场为研究背景,建立岩体质量分级的属性识别模型,根据信息熵理论计算各评判指标的权重,计算各指标属性测度,利用置信度准则和评分准则,预测岩体质量排序和等级。研究结果表明,属性识别结果较RMR 法更准确,评价结果客观、可信。     

芜湖经济技术开发区土壤环境的质量研究

为掌握芜湖市经济技术开发区的土壤环境质量,通过环境调查,环境监测,数据统计和综合分析,研究了该区的土壤环境质量,结果表明开发区土壤局部受到重金属微污染。     

南方典型稻田土壤-水稻系统环境质量评价

为研究南方典型区域稻田土壤—水稻系统中重金属含量,系统采集了江西省进贤县、金溪县、渝水区、高安市、安福县和兴国县等6个水稻主产区典型田块土壤、水稻和灌溉水,重点分析了土壤和水稻铅、镉、砷和汞含量及其土壤养分,并采用单因子污染指数和内梅罗综合指数对土壤—水稻系统中重金属含量进行评价。结果表明,研究区稻田土壤pH、有机质、总氮、总磷、总钾、碱解氮、有效磷和速效钾总均值分别为5.48、32.99 g/kg、2.06 g/kg、0.54 g/kg、16.04 g/kg、156.71 mg/kg、14.00 mg/kg和94.98 mg/kg。研究区土壤铅、镉、砷和汞含量总均值分别为35.46、0.18、7.21和0.17 mg/kg,单因子污染指数均小于1,内梅罗综合污染指数为0.56,土壤环境质量等级为清洁;但渝水土壤镉含量为0.37 mg/kg,超过限量标准(0.30 mg/kg),土壤环境质量属于警戒状态。研究区糙米铅、镉、砷和汞的含量总均值分别为0.06、0.17、0.24和0.0086 mg/kg,单因子污染指数均小于1,内梅罗综合污染指数均值为0.77,糙米环境质量等级为警戒限;但兴国和渝水糙米镉含量分别为0.22和0.35mg/kg,均超过限量标准(0.20 mg/kg),环境质量等级分别为警戒限和轻度污染。相关性表明,糙米镉与土壤镉和铅呈显著正相关,而与土壤砷呈显著负相关;糙米砷与土壤砷和有效磷呈显著正相关。总之,重金属镉是调查区域水稻安全性最主要的潜在污染元素,需重点关注兴国和渝水两地水稻食品安全。     

多级模糊模式识别在环境评价中的应用

在多级模糊模式模型的基础上,提出了一种改进的多级模型模式识别方法。即针对冶金工业环境的实际情况,对原有多级模糊模式识别模型中的样本集指标特征值矩阵X进行了修改,以国家标准《有毒作业条件分级《（GB12331－90》以有《工业企业设计卫生标准《（TJ36－79）中规定的分级指作为矩阵X的元素,运用多级模糊模式识别模型进行环境评价。最后应用改进的多级模糊模式识别方法对某焦化厂焦炉作业环境进行了健康危害评价,验证了该方法的正确、有效性。     

模糊数学在水环境评价中的应用

着重介绍了模糊数学法在环境评价中的应用,并且以此方法对黄石市某水体水环境重金属污染进行了模糊综合评价。评价结果表明应用模糊综合评价可有效地进行监测水体的污染物的主成分和相对污染程度分析,且判断准确,符合实际情况。     

土壤重金属污染评价的模糊识别模型的建立和应用

给出由最优权法确定各评价因子的权重,采用模糊识别方法对土壤重金属污染进行评价,避免了确定各指标权重时的主观任意性,增加了评价结果的分辨性.利用该方法对南充市区土壤进行评价,得到的结果符合南充市区土壤的实际情况.     

舟山市无公害蔬菜基地土壤环境质量评价

对舟山市无公害蔬菜基地土壤中的Pb、Cd、Cr、Hg、As、HCHs、DDTs的含量进行了测定,以国家标准《农产品安全质量:无公害蔬菜产地环境要求》(GB/T 18407.1-2001)中土壤环境质量标准值为依据,采用单因子污染指数法和内梅罗综合污染指数法评价了土壤环境质量。结果显示,Pb、Cd、Cr、Hg、As、HCHs、DDTs的含量均低于无公害蔬菜产地要求的土壤质量指标值,说明土壤质量满足无公害蔬菜的生产。污染指数评价结果显示,7个监测项目的单因子污染指数均小于1.0,表明土壤未受到污染;个别蔬菜基地的综合污染指数值略大于0.7,污染程度达到警戒线,其余均小于0.7,说明舟山无公害蔬菜基地土壤环境质量整体上处于安全级别。     

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.     

成都市凤凰山公园土壤重金属污染环境监测研究

随着现代工业的发展,环境污染日益加剧,土壤重金属污染日趋严重.以具体项目土壤重金属污染环境监测为例,通过监测因子数据分析,对该区域土壤重金属污染情况做出评价,以体现环境监测对土壤重金属污染进行评价、分析、指导方面的积极作用.     

铜陵市蔬菜中重金属污染现状评价

为了研究铜陵市蔬菜中重金属污染状况,采用原子吸收法对杨家山和狮子山菜市场的西红柿、茄子、黄瓜样品中的重金属Cu、Cr、Cd、Zn含量进行了测定．运用评价分析模式得出,三种蔬菜样品中Cu和Zn两种重金属的单因子污染等级均为清洁级,Cd的单因子污染等级为轻度污染级,Cr的单因子污染等级为中度污染级．因此,应加强蔬菜中重金属污染的预防和治理工作．