合肥市环境空气质量分析

以合肥市空气质量实时监测面板数据为样本,气体污染物为指标,建立空气质量时空分布模型,从日度、月度和季度三个维度分析不同区污染状况.根据主成分分析综合评价模型,分析庐阳区、明珠广场、三里街等十个监测点主要污染源,并对各区污染程度排序.研究结果表明,NO2和PM2.5是合肥的主要污染物,瑶海区空气质量最差;滨湖新区、董铺水库、高新区、琥珀山庄、明珠广场和长江中路空气污染程度较轻,包河区、庐阳区、三里街和瑶海区的空气污染较重.     

基于高斯扩散模型的京津冀空气污染研究

针对空气污染,以京津冀地区为主要研究对象,收集相关数据,使用贴近度分析、主成份分析、微分方程分析等方法,建立了空气质量等级评估模型、主成份分析模型、微分方程模型、多污染源地面点源扩散模型等,使用MATLAB、EXCEL等软件编程,得到不同时间点距离污染源不同处的污染程度,并通过主成份分析PM 2.5、PM10、CO、NO2、SO2这5个污染项目的数据得出的结论为PM2.5为京津冀地区首要污染物。     

组合赋权模糊熵-灰云聚类二维河流健康评价

为弥补传统灰色聚类法中白化函数对隶属度的量化取值过于固定,忽视随机性信息而无法兼顾河流健康评价体系中的模糊性、不确定因素的不足,引入云模型理论,实现模糊性、随机性信息的定性定量转换,构造基于正态云模型的灰云聚类白化函数.权重确定采用最小偏差组合赋权法,可实现各指标相对重要度的合理界定;为解决指标等级归属不一致时的综合评判问题,引入模糊熵作为第二维评价系统,反映河流健康复杂度,从而实现模糊熵-灰云聚类二维河流健康评价.选取太湖流域几条河流进行评价,评价结果对比单一等级评价方法更直观全面.结果表明:所提出的改进方法可对健康等级归属不一致、不确定性作出合理解释,从宏观健康等级与微观复杂度两层面有效揭示河流健康状况细节,为河流健康评价研究提供可行思路.     

基于云理论的隧道结构健康诊断方法

隧道健康状态诊断过程作为一个模糊系统,具有随机性和模糊性的特点.传统的隧道结构健康诊断方法无法妥善地将系统的模糊性和随机性关联在一起.基于此,针对隧道结构健康状态诊断系统的模糊性和随机性特点,提出了基于云理论的隧道结构健康状态诊断方法.首先,建立反映隧道结构健康状况等级评语集的正态云模型.然后,依据逆向云发生器原理,将隧道结构健康状态指标的监测数据的归一化结果值转化为隶属度云模型.将健康状态指标的重要性语言值转化为权重云,用于表征各健康状态指标的重要程度.最后,运用云理论的计算方法对隧道结构健康状态等级进行诊断,得到健康状态等级诊断结果的云模型.应用云模型的改进方法,对某市地铁2号线盾构隧道结构健康状态进行了诊断,极大提高了诊断结果的可视化和鲁棒性.     

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.     

基于多层次模糊综合评判的网络成瘾评价

针对网络成瘾评判中需要考虑多种因素且多具有模糊性和随机性等特点,基于多层次模糊综合评价方法进行网络成瘾评价.确定了适宜的分级指标和标准,建立了各个指标对不同论域等级隶属度的计算模型,采用试算法权重选取标准,对某网民进行模糊综合评判,确定其成瘾程度.结果表明,模糊综合评价方法不仅能够比较全面地考虑各种因素的影响及其相互作用,并能在一定程度上反映影响成瘾程度的关键因素,为进一步成瘾诊断提供决策依据.     

基于云模型的退役铀尾矿库环境质量评价方法

综合考虑退役铀尾矿库环境质量评价过程中模糊性和随机性的特点,引入云模型,建立了基于云模型的退役铀尾矿库环境质量评价方法.选取影响周边环境质量的12项指标,计算各指标隶属于各环境等级的云模型参数,运用正向正态云发生器生成综合云模型,结合权重,得到评价对象的综合确定度,最终根据最大确定度判定环境质量等级.实例和对比分析结果表明,运用云模型评价退役铀尾矿库环境质量是可行的,且计算过程简单明了、易于编程实现,为评价退役铀尾矿库环境质量提供了新的思路和手段.     

基于云模型的城市居民公共安全教育评价

为了评估城市居民公共安全教育的现状并克服传统评价过程中数据随机性和模糊性的不足,基于云模型理论,选择影响城市居民公共安全的3个因素建立了5个不同等级的城市居民公共安全评价指标模型。根据云模型的数字特征计算规则,计算每个风险因子属于不同风险等级的云模型的数字特征,结合正向正态云发生器和各个评价因子的权重,得出云模型的综合确定度,最终获得最大的综合确定度下的居民安全教育等级。对某城市研究的结果表明,该市居民的公共安全教育程度总体上处于一般至较好水平。实践证明,评价体系的结论与该市居民公共安全教育的现状相吻合,同时可以指出影响城市居民公共安全的主要因素,对评价居民的公共安全教育程度和制定最佳教育方案具有重要的指导意义。     

重庆中心城区空气污染特征及气象影响因素分析

根据环境空气质量监测数据和气象观测数据,对重庆中心城区2013—2020年空气污染特征及气象影响因素进行了分析.结果表明:2013—2020年影响重庆中心城区空气质量的大气污染物主要为PM2.5和O3,重度污染日首要污染物基本为PM2.5;PM2.5污染和O3污染均呈现出明显的季节差异,PM2.5超标主要出现在初春、秋...     

基于云模型的边坡风险评估方法及其应用

针对边坡风险评估随机性和模糊性共存的特点,在传统模糊综合评判法(FCE)的基础上引入云模型理论,提出一种边坡风险评估方法.选取边坡坡高等7项因素作为评估风险集,将风险划分为5个等级,采用云模型来构建隶属度函数.通过正、逆向云发生器计算权系数矩阵和综合评判矩阵,利用Matlab软件直观生成评价云和"云滴"图来对比分析,综合评价得到边坡风险等级.以大崎山旅游公路边坡为例进行建模分析,将评估结果与传统模糊理论评判方法所得结果进行对比,与实地调查结果相合,分析结果表明该方法是有效的.     

南宁市PM2.5浓度与气象因素的关系研究

摘 要 空气污染主要与污染源的排放、气象条件、地形地貌三方面因素有关。对南宁市空气质量指数与气象因素的关系进行研究,进一步探究空气污染的主要污染源PM2.5与气象因素之间的关系,分析了促进空气污染发生的气象条件。并在此基础上建立多元线性模型对空气污染物PM2.5的浓度值进行预测。结果表明预测模型拟合度R2值最大达到了0.747,说明了该模型预测效果良好并能够适用于南宁市空气污染物PM2.5的监测和预报。     

环境空气质量标准修订后城市空气质量变化趋势及污染特征分析 ——以济南市为例

2012年环境空气质量标准修订后,大气污染物监测指标与频次发生变化,在一定程度上影响了城市空气质量评价及污染特征判定。为进一步促进城市空气质量改善,为地方环境管理与决策提供科学支撑,通过运用统计分析、趋势检验及相关分析等方法研究了济南市执行新环境空气质量标准后,各时段城市空气质量及6项污染物浓度变化趋势,在此基础上识别了空气污染特征。结果表明：自2013年起,PM10、PM2.5浓度不断下降,SO2、CO持续达标,近3年间全市无污染天数占50%左右;从季节变化来看,冬季大气污染最为严重,夏秋两季空气环境质量较好;PM10、PM2.5与NO2长期处于超标水平,O3污染愈加严重。可见济南市环境空气质量虽日趋改善,但以PM10、PM2.5和O3污染为代表的复合型大气污染特征已经形成。     

东莞市环境空气PM2.5污染现状及防治对策浅析

细颗粒物PM2.5如今已成为国内大气污染研究领域的热点和前沿,其污染现状也引起了国家和公众的重视。主要阐述了PM2.5的意义及其危害,并结合国家新颁布的环境空气相关标准,分析了东莞市环境空气中PM2.5的污染现状及污染成因。针对广东省及东莞市的现状,提出了东莞市环境空气PM2.5污染的防治对策。     

基于云模型的地下铁矿区生态风险模糊综合评价

针对铁矿开采带来的生态环境问题,从固有危险性、现状水平和控制状况三个方面建立地下铁矿区生态风险综合评价指标体系。该指标体系能从宏观上反映矿区生态风险的主要矛盾,利于矿区间进行比较。针对评价过程中的模糊性和随机性,构建了基于云模型的模糊综合评价方法,利用云模型改进模糊评价的评语集和隶属度函数,有效体现了评价过程中模糊性和随机性的统一,同时引入模糊熵概念进一步表征风险评价结果的模糊性和所评矿区生态问题的复杂度。程潮铁矿实证表明,评价结果能较好地反映矿区实际情况。本文所提出的方法为矿区生态风险综合评价提供了一种新的分析框架。     

基于最大熵原理的水环境模糊优化评价模型

基于最大熵原理，应用工程模糊集理论中的相对隶属度等概念，综合考虑水环境评价的随机性和模糊性，定义了不同的加权广义权距离来表征待评价水样与水质标准的差异，建立了两个水环境相对隶属度模糊优化评价模型，我12个有代表性的湖库营养化评价实例表明：所建模型的评价结果基本一致，与调查结果相符，对比单一考虑模糊性的模型，所建两个模型评价结果的描述要细胞一致，且具有较小的Shannon熵，即此次评价的不确定性小。     

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.     

系统聚类方法对大气污染地区的划分

当前国内经济快速发展的同时带来了环境质量下降等问题,地区间发展落脚点不同,受到的大气污染程度不同。从主要的大气污染监控物PM2.5、PM10、一氧化碳、二氧化碳、臭氧和二氧化硫6个方面构建大气污染地区分类的聚类评价指标体系,建立地区分类的聚类分析模型。并以北京、上海、海口、西安、佛山、酒泉、拉萨和重庆8个城市为例,应用评价指标的数据进行聚类分析,根据聚类结果提出具有针对性的环境保护建议.     

大气环境质量评价API方法实例教学——以安徽省安庆市为例

传统API指标体系所得城市大气质量往往偏离群众真实感受,特别是像安庆这样的化工城市,这给环境影响评价教学带来了困难,论文选取了该市2010年四季中空气中有明显异味的10天,监测了其CO、氨和苯含量,并参照GB3095-1996标准,通过逐步添加特征指标的方法,在课堂上展示了增加指标前后安庆市大气环境质量API指数,结果表明:①增添指标前,安庆市大气API指数皆小于100,质量等级为良,主要污染物为SO2或PM10;②增添指标后,安庆市环境空气质量普遍下降1到2个档次,由原来的优良变为轻中度污染甚至是重度污染,主要污染物为苯;③CO指标增加后,其单因子指数皆小于50,安庆市大气污染并不以煤烟型污染为主;④实例教学能解决理论与实际的偏差,激发学生兴趣,极大地改善课堂教学效果。