有机污染物多介质环境的稳态非平衡模型

在稳态平衡模型的基础上，研究了有机污染物在多介质环境的稳态非平衡模型，并针对ＤＤＴ、１，２，４，－ＴＣＢ、ＨＣＢ、ＰＣＢ和ＤＭＰ５种化合物进行了计算。结果表明，该模型只须通过污染物在水中的浓度以及该化合物的各种物理化学性质和环境参数就可计算环境各相中污染物的浓度、逸度和质量分布，从而预测污染物在多介质环境中的归趋。     

二维多箱模型预测大气环境方法的研究

采用二维多箱模型对石家庄市区大气污染物ＳＯ２进行了计算,分别计算了４个风向的各子箱污染物浓度,然后按其风向频率加权取和得到平均浓度。把计算结果与地面监测值和１９９４－０１中国环境科学研究院的高空航测值进行了比较分析后发现。多箱模型预测大气环境比单箱模型和其它预测方法产生的误差要小。     

浅水湖泊群水质模型的近似解析解法

为了实现在一般微机上也能模拟浅水湖泊群的水质变化，从水质变化的基本控制方程出发，根据浅水湖泊群的水流特征与污染物迁移特性，首先建立了浅水湖泊群ＢＯＤ－ＤＯ模型，然后针对恒定水流和污染源稳定排放污水的情形，把处于湖泊边界上的污染源所面临的湖面视为半无限区域，并考虑到浓度的可叠加性，提出了浅水湖泊群ＢＯＤ－ＤＯ模型的近似解析解法。实例结果表明，这种解法计算工作量和存储量都较小，在一般微机上即能进行，且计算准确度基本上能满足工程实际要求。     

SBR生物技术处理竹浆造纸黑液的研究

通过循环序间歇式活性污泥法（ＳＢＲ）处理可使经酸析木质素后所得黑液中的ＢＯＤ５和ＣＯＤ显著减少,当进水中ＣＯＤ浓度为１０９０－１１７０ｍｇ／Ｌ时,ＢＯＤ５去除率为７０％－８３％,ＣＯＤ去除率为５４．５％－６３％,出水中ＢＯＤ５和ＣＯＤ的浓度分别为７６－１０１ｍｇ／Ｌ和４１９－５００ｍｇ／Ｌ,内电解与ＳＢＲ联合对黑液的处理更为有效,当进水ＣＯＤ浓度为１０４６－１１００ｍｇ／Ｌ,ＢＯＤ５和ＣＯＤ去除率     

三维多箱模型预测大气环境方法的研究

本文采用三维多箱模型对石家庄市区特征污染物ＳＯ２的浓度进行了计算，把计算结果与地面监测值和１９９４年１月份中国环境科学研究院的高空航测进行比较分析后发现，用多箱模型预测大气环境比单箱模型产生的误差要小，从而证明和三维多箱模型预测城市和经济开发区大气环境污染物浓度是最佳的方法之一。     

洁霉素生产废水处理的研究

采用水解（酸化）－二段投菌生物接触氧化－混凝工艺处理浓度洁霉素废水,中试结果表明：进水ＣＯＤ浓度为３５００－５０００ｍｇ／Ｌ范围时,出水ＣＯＤ平均去除率大于９５％,进水ＢＯＤ浓度为１０００－１５００ｍｇ／Ｌ范围时,出水ＢＯＤ平均去除率大于９６％,各项指标达到国家ＧＢ８９７８－８８排放标准。     

用人工湿地处理乳制品厂废水的研究

在进水ＣＯＤ浓度４００ｍｇ／Ｌ－８００ｍｇ／Ｌ,温度１５℃－２３℃时,人工湿地装置处理乳制品加工废水的ＣＯＤ去除率达９７％－９８％,面积负荷率达２３．３ｇ／（ｍ＾２．ｄ）－２８．２ｇ（ｍ＾２．ｄ）,ＢＯＤ５的去除率达９７％－９９％,ＢＯＤ５的面积负荷率为１２．６ｇ（ｍ＾２．ｄ）－１７．２ｇ（ｍ＾２．ｄ）,几乎７０％－９０％ＣＯＤ和ＢＯＤ５去除率发生在进水沟段。     

实验室法测定南四湖及入湖河流的BOD降解系数

本文对南四湖港口污染物扩散区内的ＢＯＤ降解规律进行了室内试验研究，采用最小二乘法估计出了ＢＯＤ的降解系数，并通过方差分析验证了模型的实用性。ＢＯＤ降解系数的获取，可以为预测各港口对南四湖水质变化趋势的影响，制定出相应的水污染防治规划和措施，提供重要的基础数据。     

驯化活性污泥处理有机溶剂废水研究

利用驯化活性污泥对有机溶剂异丙醇废水进行有机物降解试验，驯化活性污泥法对该废水的处理效果表明：该有机溶剂废水的ＢＯＤ．ＣＯＤＣｒ比值为０．４０左右，可生化性良好；在该废水ＣＯＤＣｒ进水浓度为２０００－３０００ｍｇ／Ｌ范围内，ＣＯＤＣｒ去除率可达８４％－８５％左右，ＢＯＤ５去除率可达８９％－９０％左右。     

非线性灰色模型在污染物总量预测中的应用

在前人工作的基础之上介绍了几种修正的ＧＭ（１，１）非线性模型，并以衡阳市１９９０～１９９６年城区污染物总量（ＣＯＤ）的预测为例，探讨了各种模型的应用效果。结果表明：非线性模型的拟合精度更高，具有更加广阔的发展前景。     

规范变换与误差修正结合的环境系统的前向网络和投影寻踪预测模型

为了建立适用于环境系统的结构简洁、形式统一、程序规范、应用普适的神经网络和投影寻踪回归预测模型,针对传统的神经网络和投影寻踪回归用于多因子、大样本预测建模,存在模型结构复杂、学习效率低的局限,提出设置环境系统预测量及其影响因子参照值和规范变换式的原则和方法,使规范变换后的影响因子皆"等效"于同一个规范影响因子,从而将多因子的的预测建模简化为等效规范因子的预测建模,使模型结构得到极大地简化,提高了学习效率;此外,为了提高预测模型的预测精度,还提出了对预测样本的模型输出值的误差修正公式.在对环境系统的预测量及其影响因子进行规范变换的基础上,将m个规范影响因子的每个建模样本组成m个"等效"训练样本,应用免疫进化算法优化模型参数,分别建立适用于环境系统的2个或3个规范影响因子的前向神经网络和投影寻踪回归两类预测模型;并依据误差理论,对误差修正公式修正后的模型预测精度的提高进行了严格的数学论证.将基于规范变换与相似样本误差修正相结合的两类预测模型,用于某市5个点位的SO_2浓度预测,并与6种传统预测模型和方法的预测结果进行了比较.结果表明:对同一个预测样本,同类模型的两种不同结构的的预测值及其相对误差都几乎完全相同或彼此相差甚小;此外,两种不同结构的两类预测模型用于5个样本预测,其相对误差绝对值的平均值分别为2.59%、2.67%;2.18%、2.62%,均远小于传统BP神经网络模型的25.72%、传统PPR模型的14.20%、传统SVR模型的22.13%、模糊识别模型的21.57%、组合算子模型的18.36%和多元回归模型的25.31%;而两类模型预测的最大的相对误差绝对值分别为4.11%和3.57%,更加远远小于传统的6种预测模型的37.18%、56.07%、27.40%、32.14%、38.38%和60.26%.实例分析结果证实了误差修正公式对提高模型预测精度具有切实可行性.基于规范变换与误差修正相结合的前向神经网络和投影寻踪回归两类预测模型不仅避免了"维数灾难",提高了学习效率和模型的预测精确度,而且具有简洁、普适、规范、统一和稳定的特点,对其他预测建模也有借鉴作用.     

水质综合评价的遗传投影寻踪插值模型

为解决各单项水质评价指标评价结果的不相容问题 ,提高水质综合评价各层次的分辩力和评价模型的精度 ,本研究采用大样本数据 ,利用投影寻踪、遗传算法、插值型曲线和水质评价标准 ,为水质综合评价建立了一种新的数学模型———遗传投影寻踪插值模型 (GPPIM)。实例研究表明 ,GPPIM建模方法直观、可靠、精度高 ,既具有较强的分类功能 ,又具有较好的排序功能 ,可广泛应用于各种环境质量的综合评价。     

基于自由搜索的投影寻踪水质综合评价方法

为解决水质评价指标的不相容性以及现有评价方法对等级的分辨率较粗略等问题,提出了水质状况评价的投影寻踪方法(Projection Pursuit,PP).根据地表水环境等级划分标准,构建了能够反映水质状况变异信息的投影指标函数;引入自由搜索(Free Search,FS)算法,优化投影指标函数寻求最佳投影方向;利用最佳投影方向信息研究了各种水质指标对水质状况评价的影响程度.以山西省汾河流域为例,进行水质评价分析,并与基于加速遗传算法优化投影寻踪模型(RAGAPP)和利用粒子群优化投影寻踪模型(PSOPP)得到的投影值结果进行对比.实例应用表明,该模型评估结果误差精度优于RAGAPP和PSOPP,评价结果符合当地水质状况实际情况,且对水质等级划分清晰.     

Projection pursuit cluster model and its application in water quality assessment

One of the difficulties frequently encountered in water quality assessment is that there are many factors and they cannot be assessed according to one factor, all the effect factors associated with water quality must be used. In order to overcome this issues the projection pursuit principle is introduced into water quality assessment, and projection pursuit cluster(PPC) model is developed in this study. The PPC model makes the transition from high dimension to one-dimension. In other words, based on the PPC model, multifactor problem can be converted to one factor problem. The application of PPC model can be divided into four parts: (1) to estimate projection index function Q(a) ; (2) to find the right projection direction a ; (3) to calculate projection characteristic value of the i th sample zi, and (4) to draw comprehensive analysis on the basis of zi. On the other hand, the empirical formula of cutoff radius R is developed, which is benefit for the model to be used in practice. Finally, a case study of water quality assessment is proposed in this paper. The results showed that the PPC model is reasonable, and it is more objective and less subjective in water quality assessment. It is a new method for multivariate problem comprehensive analysis.     

区域水生态承载力多目标优化方法与例证

水生态承载力是指维系水生态系统健康状态下的人类活动阈值,揭示的是某一区域人类活动与水生态系统之间的耦合规律,可为水生态环境保护与经济社会的协调发展提供依据. 基于水生态承载力的概念,构建了区域水生态承载力指标体系,建立了区域水生态承载力多目标优化模型,采用模糊方法进行求解,并采用遗传投影寻踪方法对方案进行优选. 以浙江省湖州市为例进行实证分析,以污染物环境容量利用率作为情景方案设定的依据,分别设定了双指标(COD_Cr、NH₃-N)、三指标(COD_Cr、NH₃-N、TN)、四指标(COD_Cr、NH₃-N、TN、TP)3种控制方案. 结果表明,3种控制方案的优化结果均具有一定的可行性和合理性,并推荐四指标控制方案为优选方案. 四指标控制方案优化结果表明:2020年状态指标水环境容量利用率、生态用水比例分别为99.3%、59.1%;调控指标GDP增长速度、人口增长速度、城镇化率分别控制在7.4%、0.5%、70.3%以下,污水治理资金占GDP的比例为0.9%,第三产业比例为52.1%,化肥施用强度为251.0 kg/hm2;在此基础上,湖州市2020年可承载目标人口总量为350.0×104人,GDP为2 965.4×108元.      

区域水资源开发利用程度综合评价的GPPIM

水资源开发利用程度评价是一个由多指标组成的复杂巨系统,其难点是如何合理地建立评价该系统的数学模型。当前的评价模型随着评价内容的不同而变化,精度较难控制。为解决单项水资源开发利用程度评价指标评价结果的不相容问题,提高水资源开发利用程度综合评价各层次的分辩力和评价模型的精度,论文采用大样本数据,利用投影寻踪、遗传算法、插值型曲线和水资源开发利用程度评价标准,为水资源开发利用程度综合评价建立了一种新的数学模型---遗传投影寻踪插值模型(GPPIM)。实例研究表明,GPPIM建模方法直观、可靠、精度高,既有较强的分类功能,又有较好的排序功能,可广泛应用于各种水资源问题的综合评价。     

投影寻踪新算法在水质评价模型中的应用

用实数编码的遗传算法给出了一种投影寻踪方法中投影方向优化的新途径．在一个简单投影指标下,用新的优化途径建立了多元数据分类模型,并将其用于多指标的标准水质分类．两个实例样本水质评判结果表明,用投影寻踪新算法可以揭示高维数据的结构特征,所建立的分类与综合评价模型不仅有效,而且结果简单、直观和易于理解．     

水质综合评价的投影寻踪模型

为检验水质评价标准的合理性，解决各单项水质指标评价结果的不相容问题，提高水质评价模型的分辨率，提出了一种新的模型－投影寻踪模型，它的评价结果是实数值。实例的计算结果表明，该方案是有效的和通用的，可应用于各种环境质量综合评价中。     

基于AGA-PP的农村公共安全综合风险评价方法

为了构建一套有效评价农村公共安全风险的指标体系和评价方法,考虑农村环境承载力影响因素对农村公共安全的制约,围绕农村生态承载力、基础设施承载力、社会承载力和人口承载力4个维度,提出能够全面评价农村公共安全风险的指标体系和基于PP（projection pursuit,投影寻踪）模型的风险评价方法.在风险评价方法构建上,采用AGA（accelerated genetic algorithm,加速遗传算法）对PP模型进行改进,实现投影指标函数的快速优化,在此基础上,采用回归分析方法,将时间序列与一维投影值进行拟合,求得一维投影值的预测曲线,通过对一维投影值的预测,利用信息扩散理论将投影值所携带的风险信息扩散至设定的4个风险等级上,用风险熵计算农村环境承载力发展趋势,并借以评价农村公共安全的风险大小.结果表明:基于AGA-PP的评价方法能够最大限度暴露多维指标数据的结构特征.依据最佳投影方向获得的一维投影值与时间序列拟合后,其拟合精度达到0.027 1,较高的拟合精度保证了后续农村环境承载力风险熵值的可信度,这在一定程度上保证了农村公共安全风险评价的可靠性.研究显示,从农村环境承载力的视角评价农村公共安全风险能够很好地反映农村公共安全风险的现实状况和发展趋势.基于AGA-PP的农村公共安全评价方法简单有效,具有评价精度高且与实际吻合度高的特征,能够为公共安全管理部门提供决策依据和方法参考.      

PPAR(K)技术在NO_x浓度预测中的应用

应用投影寻踪自回归技术,建立了大气污染物浓度预测的PPAR(K)模型?该模型用于某市NOx浓度季节均值的预测效果较好?