基于GM（1,1）模型的秦皇岛市大气污染物SO2预测

根据2004—2009年大气中SO2污染物的监测数据,通过灰色GM(1,1)模型预测了未来6年秦皇岛市大气中SO2的变化趋势。结果显示,灰色系统GM(1,1)模型合理,精度较高,相对误差为-1.875%～1.228%,与环保部门公布的数据吻合程度较好。     

灰色系统动态模型群GM(1,1)在秦淮河水质预测中的应用

为了较为准确预测水质,基于灰色系统理论建立灰色系统动态模型群,采用对数变换的方式对原始数据进行光滑处理,借以减弱数据波动带来的不利影响,是对常规灰色系统动态模型的改进。结合秦淮河上游源头句容河2011～2016年高锰酸盐指数,运用灰色系统动态模型群对2017年高锰酸盐指数进行预测。预测结果表明误差在1.24%以内,表明灰色系统动态模型群GM(1,1)用于水质预测较为准确。该模型可应用于南京市水质预测,对水环境管理具有指导意义。     

灰色理论模型在河北省大气环境质量预测中的应用

为将来更有针对性的治理河北省大气环境,根据河北省2003~2012年大气环境中主要污染物PM10、NO2、和SO2的监测结果,通过灰色系统GM(1,1)残差修正模型预测了河北省大气环境质量未来3年的变化趋势。结果表明,河北省大气环境中3种主要污染物在未来3年内均逐渐下降,且达到二级环境质量标准,其中,PM10仍为河北省大气环境的主要污染物。灰色系统GM(1,1)模型要求数据较少,计算量适中,精度较高,相对误差为0.014%~9.569%,预测结果与环保部门公布的数据吻合程度较好。     

用灰色系统理论GM(1,1)建立大气降水中酸雨pH值的预测模型

本文用灰色系统理论GM(1,1)建立了大气降水中pH值的预测模型。经三种不同方法检验。对我市1990—1993年大气降水中酸雨pH值进行了预测,结果令人满意。     

基于灰色GM(1,1)模型的鞍山市环境空气质量预测

于2016年1月至2021年12月对鞍山市环境空气质量进行为期6年的在线连续监测，获得了典型的鞍山空气质量变化特征。采用灰色预测方法，利用2016—2021年鞍山环境空气质量数据，建构空气质量预测GM(1,1)模型，经相关检验修正符合要求后，建模结果显示模型精度高，可以满足对于鞍山市“十四五”空气质量预测要求。预测结果显示，在目前大气环境污染攻坚的管理要求下，未来五年鞍山市空气质量整体趋好，其中达标天数比例上升，综合指数下降，重点污染物PM_2.5年评价浓度下降，O₃浓度上升，可能在2026年与《环境空气质量标准》中环境空气污染物基本项目浓度限值二级标准持平，需要采取更有针对性的举措应对O3污染。     

环境风险预测数学模型

本文基于环境风险预测分析的基本思想,应用模糊图、灰色系统、非线性回归、随机过程和可靠性系统工程理论和方法,探讨了环境风险预测的数学模型。给出了环境风险预测的双向模糊图模型、灰色马尔夫预测模型及非线性回归模型,这些模型的应用为环境风险评价和环境风险管理提供了科学依据。     

生态示范区可持续发展灰色评估系统设计应用

介绍了如何在国家级生态示范区的可持续发展评估中运用灰色系统理论构建定量评估系统模型,并给出了关系型指标表、量纲模型、多元灰色预测模型和发展系数模型以及应用实例.根据该评估系统模型所开发的灰色评估系统由数学模型、计算机软件和硬件组成,可自动完成量纲统一、指标预测、相关分析、综合评估和趋势图表的运算和输出.     

组合优化的能源消费量预测模型

针对非等间距灰色系统预测中存在误差较大的问题,结合序列本身的特点,利用世界能源消费的历史数据,采用3种灰色预测模型与神经网络进行组合优化,建立了灰色神经网络的能源消费量组合预测模型.实证分析结果表明,提高了模型的拟合和预测精度,拓宽了应用范围.模型中对能源的消费趋势进行预测,为科学地分析能源结构提供了依据.     

组合优化的能源消费量预测模型

针对非等间距灰色系统预测中存在误差较大的问题，结合序列本身的特点，利用世界能源消费的历史数据，采用3种灰色预测模型与神经网络进行组合优化，建立了灰色神经网络的能源消费量组合预测模型。实证分析结果表明，提高了模型的拟合和预测精度，拓宽了应用范围。该模型可对能源的消费趋势进行预测，为科学分析能源结构提供依据。     

万宁、青岛大气氯离子灰色聚类特征

对青岛大气中氯离子浓度数据进行了灰色聚类分析，采用方差理论判定聚类结果的正确性，并对分析了万宁氯离子数据的灰色聚类结果，结果分析表明，万宁大气中氯离子浓度冬天高夏天低，青岛则是春秋较高，冬夏较低。同时还给出了万宁、青岛两地各灰类氯离子浓度的平均值和标准差。     

绵远河八角断面水质环境分析及治理措施

绵远河在德阳的经济发展中具有重要作用,八角断面是绵远河功能区的出境断面,本文首次对德阳市绵远河流域八角断面水环境质量现状及未来趋势,分别利用spea珊叽秩相关系数法和灰色系统模型GM（1,1）趋势因子a法进行了分析和评价,得出NH3-N为现实污染因子的结论,并讨论了污染原因,提出了该断面水环境保护要从多方面着手,对落实绵远河出境水质达标工作具有指导意义。     

多元线性回归预测模型在城市垃圾产量预测中的应用

分析了上海1995-2004年度每年垃圾产生量的数据,由此提出了可应用于城市垃圾预测的多元线性回归预测模型.通过与指数法、GM（1,1）模型、GM（1,1）SSODMM等模型的预测结果进行比较,精度达一级.表明该模型在城市垃圾产量的预测中具有一定的优越性和广泛的应用前景.     

渠县近5年大气污染特征及预测分析

本文应用污染损害综合指数法,分析了四川省渠县近5年来的大气变化及其危害程度,并运用GM(1,1)模型对渠县未来8年的大气状况作预测。结果表明,渠县大气环境主要污染物为可吸入微粒,其浓度变化呈逐年下降趋势,从2008年开始TSP有明显下降,SO2与NO2含量较低并且比较稳定。通过GM(1,1)模型对渠县空气质量进行预测得知,SO2、NO2逐渐下降,TSP的浓度将大幅度下降,在未来的8年里渠县的空气环境质量得到大幅度的提高。     

灰色系统方法在城市生活垃圾量预测中的应用

利用灰色关联分析方法分析了影响城市生活垃圾量的因素，建立了生活垃圾量的ＧＭ（１，１）预测模型，预测了未来的城市生活垃圾量。该法具有较高的精度，简便，可行。     

基于灰色神经网络的能源消费组合预测模型

组合预测对于信息不完备的复杂经济系统具有一定的实用性。鉴于能源消费系统的复杂性和非线性特征，利用我国能源消费的历史数据，采用灰色预测的GM（1，1）、无偏GM（1，1）和pGM（1，1）3种模型与人工神经网络进行优化组合，建立了灰色神经网络的能源消费组合预测模型，实证分析结果获得了更为精确的预测效果，可以作为能源消费预测的有效工具。同时，能源消费的预测结果也表明今后必须以节能为主导思想，努力建设资源节约型社会和环境友好型社会。     

四川省城市环境空气质量及变化趋势

本文根据2000～2009年四川省24个地级城市例行空气监测数据,按照《环境空气质量标准》(GB3095-1996)中的二级标准,采用综合污染指数法分析了四川省近10年环境空气质量的现状、变化趋势及影响因素。结果表明:从年际变化看,可吸入颗粒物浓度呈下降趋势,二氧化硫、二氧化氮浓度变化较平稳;年内变化显示,各污染物浓度季节变化明显,冬季污染最严重,污染程度由高到低的顺序为冬季、春季、秋季、夏季。全省综合污染指数呈下降趋势,空气污染程度得到了明显缓解,空气质量逐渐变好。     

长三角经济能源约束下的大气污染问题及对区域协作的启示

长三角地区大气污染治理取得一定成效,然而空气质量改善逐渐进入瓶颈期和攻坚期,大气污染治理战略需要从宏观层面系统谋划。本文系统分析了近10年来长三角区域经济、能源、产业、交通的发展状况和趋势,结合区域大气污染物浓度水平的演变,分析了大气污染与经济社会发展的耦合关系。结合当前区域空气污染的空间分布差异以及经济能源交通结构的内在差别,识别了大气污染的区内差异特征及关键制约因素。在此基础上,从能源结构和产业结构调整、交通结构优化、分区施策、深化治理等角度,为深化区域大气污染联防联控,持续改善大气污染问题提出了政策建议。     

中国城市CO2排放和空气质量协同变化特征及驱动因素研究

城市既是受到气候变化和空气污染影响的重点区域,又是落实应对气候变化和大气污染防控政策的关键主体。在城市尺度上研究减污降碳政策的协同效应及其时空异质化的影响规律,将为因地制宜地制定减污降碳政策提供依据。本研究分析了2012—2019年我国284个地级市减污降碳协同效应指数的动态时空变化特征和规律;而后通过构建STIRPAT模型和地理时空加权回归（GTWR）模型,探讨了低碳政策、大气污染物防控政策、产业结构等驱动因素对减污降碳协同效应的时空异质化影响机制。结果表明：全国主要地级市耦合协调度指数平均值由2012年的0.79增加至2019年的0.85,环京津冀区域、汾渭平原等京津冀大气污染传输通道城市区域耦合协调度指数显著提高。以低碳试点城市为代表的区域,其降碳政策、减污政策、产业结构、人口规模、城镇化水平以及技术投入对减污降碳协同效应的影响存在显著的空间异质性。华北平原城市群作为大气污染防治的重点区域,主要通过减污政策提高协同效益;低碳政策主要在京津冀城市群、长江中游以及东南沿海地区城市发挥作用;中西部城市则主要通过产业结构调整、加大技术投入实现协同效益。最后,基于此提出促进城市减污降碳协同效益的对策建议。     

GM(1.1)模型在水磨河水体污染预测中的应用

以水磨河，搪瓷厂桥，七纺桥，联丰桥，米泉桥4个监测断面，以近6a来的BOD3、DO的环境监测值为依据，应用灰色理论建立GM（1．1）模型，对各断面冬季（10月-3月），夏季（4月-9月），全年的BOD5、DO浓度进行预测，并在此基础上进一步分析了水体污染变化的原因。