模糊数学在丹河水环境综合评价中的应用

根据模糊数学的方法,将隶属甬数和隶属度等概念引入丹河水环境评价中,用矩阵分析的方法建立模糊综合评价模式.建立评价因子的因子集、评价集、隶属函数和权重集等模糊集合,对丹河进行了分类和质量标准的划分,根据各污染因子对水质的影响差异确定其权重,对丹河流域水环境模糊综合评价,采用了最大隶属度原则和加权平均原则相结合.结果表明评价结果与实际情况有较好的吻合.     

基于AHP模型乌海市大气环境质量评价及合理建议

随着经济快速发展及人口迅速增长,环境问题随之而来,威胁着人们的身体健康,破坏了城市环境,阻碍了区域可持续发展.该文首先对乌海市2004~2010年大气环境质量监测数据采用层次分析法进行分析;其次构建大气环境质量分层指标体系,以SO_2、NO_2、PM_(10)三项评价因子指数为标度,构造判断矩阵,计算被比较元素的相对权重及各层元素的组合权重;最后得出大气环境质量等级排序,进而确定乌海市大气环境质量等级.通过该方法对乌海市大气环境质量进行评价,结果表明:乌海市2004~2008年大气环境质量均为三级水平,2009~2010年达到二级标准;PM10与SO_2是全市主要大气污染物,大气污染呈现煤烟型污染特征,与实际情况相符.为了提高乌海市大气环境质量,提出一些建议.     

城市各类功能区大气环境质量的模糊评价

客观地评价城市各功能区的大气环境状况,是城市大气环境综合整治的基本依据。本文运用模糊集理论,论述了城市各类功能区大气环境质量的评价问题。并以安徽省马鞍山市为例,对该市各类功能区的大气环境质量分别进行了模糊评价,为马鞍山市大气环境的综合治理提供了科学依据。     

武汉市三类不同大气污染过程下大气污染物特征及潜在源区分析

为了探讨武汉市不同类型大气污染过程中大气污染物变化特征,分析对比了沙尘、秸秆燃烧和霾污染过程中大气污染物(SO2,NO2,CO,O3,PM2.5和PM10)的变化特征及其影响因素。使用HYSPLIT模式计算了不同类型污染过程中气团轨迹,并利用潜在源区贡献(potential source contribution function,PSCF)和浓度权重轨迹(concentration weighted trajectory,CWT)分析方法,揭示了武汉市不同类型污染过程中大气污染物的潜在源区分布及其贡献特性。结果表明,不同类型污染下大气污染物变化不同。沙尘天主要以PM10污染为主,平均浓度为408.8μg/m^3,是干净天的5.9倍,PM2.5/PM10仅为29%。霾过程中主要以PM2.5污染为主,平均浓度为182.8μg/m^3,是干净天的3.7倍,PM2.5/PM10为90.4%。秸秆燃烧过程中大气污染物浓度均不同程度地增加,其中PM2.5、PM10和SO2的浓度分别为100.2μg/m^3,155.4μg/m^3和23.7μg/m^3,是干净天的1.8倍,1.6倍和1.6倍。表明,不同类型污染下大气污染物的日变化不同,不同类型污染过程中大气污染物的潜在源区差异较大。沙尘期间大气污染物的主要潜在源区为安徽、河南南部、沙尘源区的内蒙古和甘肃等地区。霾过程中大气污染物的主要潜在源区为湖南东北部、湖北东部、安徽西南部、浙江西部、江西北部和河南南部。秸秆燃烧过程中大气污染物的主要潜在源区为安徽、江苏西南部和河南东南部。     

基于集对分析与三角模糊数的滨海湿地生态系统健康评价

滨海湿地是海洋和陆地相互作用形成的生态交错带,对自然环境变化和人类活动作用响应最为敏感,使其成为相对脆弱的生态系统。科学评价滨海湿地生态系统健康状况及其胁迫因子,对湿地生态系统恢复重建与可持续发展具有重要的现实意义。针对湿地生态系统评价问题的不确定性和模糊性特征,运用压力-状态-响应(PSR)模型构建滨海湿地生态系统健康评价指标体系,运用层次分析法确定了各指标的权重,根据集对分析原理定量描述评价样本与评价标准等级之间隶属关系的模糊性,利用分段三角模糊数表示集对差异度系数的连续变化过程和不确定性,进而建立了基于集对分析与三角模糊数耦合的滨海湿地生态系统健康评价模型,并将该模型应用于海兴湿地生态系统健康现状评价。结果表明:海兴湿地生态健康综合联系数为-0.380,相应的级别特征值为3.760,系统整体处于一般病态水平。其中压力系统、状态系统和响应系统的级别特征值分别为3.580、3.976和2.948,说明海兴湿地生态系统的自然状态受到了人类活动过度干扰,外界胁迫引起系统的结构失调和服务功能衰退。影响系统健康的主要因子为农药施用强度、水资源开发利用率、湿地面积退化率、水体富营养化、环保投资占GDP比重、湿地保护意识等。该模型计算过程简单直观,评价结果客观合理,在湿地生态系统健康评价中具有参考价值。     

环长株潭城市生态系统健康评价

城市生态系统健康是区域可持续发展的基础.本文以环长株潭城市群作为研究对象,根据压力—状态—响应(PSR)模型,选取25个指标构建城市群城市生态系统健康评价指标体系,采用熵值法确定指标权重,以模糊综合评价法建立评价模型,对环长株潭城市生态系统健康进行评价.结果表明:总体来看,环长株潭城市生态系统健康水平处于"较健康"状态(0.236 2),处于一个良性发展阶段;城市群内部健康水平存在较大差异,不同地区的城市生态系统健康状况不同.长沙市和株洲市的隶属度为"健康",湘潭市和益阳市属于"较健康"状态,岳阳市和常德市属于"临界状态",衡阳市属于"不健康"状态,娄底市的隶属度为"病态".未来,环长株潭城市群要加强城市生态服务功能建设,缩小城市群内部差距,提升城市生态系统健康水平.     

腹泻性贝毒素软海绵酸的昆明系小鼠生物学检测法的建立

为完善腹泻性贝毒素软海绵酸(Okadaic acid,OA)的小鼠生物学检测技术,以昆明系小鼠为实验材料,应用小鼠生物学检测法检测了OA的毒性.用不同浓度OA标准溶液通过腹腔注入19～21g昆明系小鼠体内,观察其中毒症状,确定1个鼠单位(MU)所代表的毒素剂量,并且建立剂量-死亡时间曲线.结果表明,昆明系小鼠经OA腹腔注射后中毒症状和死亡时间具有明显剂量效应关系,其剂量-死亡时间曲线方程为y=600.57x-2.257,其中y代表致死时间(h),x代表剂量(μg);将死亡时间t变为时间倒数1/t,对OA的毒性MU取对数(即logMU),得直线回归方程为y=0.5363x+0.1295,R2=0.9488,p<0.01,其中y代表OA毒素剂量单位的对数(1ogMU),x代表小鼠死亡时间倒数(1/t),R2为可决系数.通过该方程计算得出,1个鼠单位(MU)所对应的OA剂量值约为4.015μg,其95%置信限为3.826～4.204μg.     

基于PM_(2.5)达标约束的荣昌区大气环境容量研究

在深入了解荣昌区大气污染排放特征的基础上,采用WRF(Weather Research and Forecasting Model)-CMAQ(The Community Multiscale Air Quality)模型,建立了污染排放与大气环境质量的关系,分析了各个污染物和大气环境容量的空间分布特征。结果表明:在现状排放基础上,荣昌区PM2.5达标前提下,SO2,NOx,一次PM2.5,VOCs和NH3各个污染物容量分别为7 200 t,5 400 t,3 500 t,5 800 t,3 100 t。     

大气中氟化物污染的生物学指标监测评价

植物对HF气体的敏感性是由多种因素相互作用而成的复杂综合性状,常用于定性描述大气环境质量状况。通过在密闭的培养瓶中一次性通入不同体积浓度的HF气体,以不同浓度HF胁迫下的不同类型植物为例,观察其在不同时间的外观伤害症状和细胞膜透性与HF浓度的关系。结果表明：不同植物对HF的敏感性不同;低浓度长时间和高浓度短时间的症状基本相同;植物细胞膜透性数据即电导率直接反映植物受损程度。综合植物外观症状指标与生理生化指标并赋予不同权重值,建立相对定量化的大气质量生物学指标评价模式,以定量的判断HF气体对植物的伤害,为应用植物监测和评价大气环境质量提供理论和实践依据。     

多层次模糊综合评判法在生态农业评价中的应用

本文运用多层次模糊综合评判法对山东省五莲县芙蓉庄村生态农业试点进行评价。结果表明,该方法具有简便易行、精确度高的特点,它把不同性质的因素(指标)有机地结合起来,为解决多因素综合评判权重与分配找到了一个有效途径。     

郑州市西郊臭氧浓度变化特征分析

臭氧(O_3)是大气中的微量组分,对流层中大部分臭氧是NO_x(氮氧化物)和HC(碳氢化合物)经光化学反应生成的二次污染物,是城市光化学烟雾的主要成分。近年来郑州市区域性的O_3污染越来越严重。利用2014年6月—2015年5月郑州市西郊环境监测站点大气污染物的小时浓度资料,结合相应气象要素资料分析郑州市西郊O_3污染变化特征及其影响因素,为郑州市空气污染治理提供基础资料。郑州市2014、2015年首要大气污染物以大气颗粒物(特别是细颗粒物)为主,约占80%~90%左右,2015年颗粒物污染有一定程度的下降,但臭氧污染和NO_2污染被凸显出来,臭氧污染天数急剧增加。郑州环境监测站O_3日逐时变化为典型的单峰型,O_3在8:00出现最小值33.08μg?m~(-3),在15:00出现最大值84.02μg?m~(-3)。不同季节对O_3逐时浓度的变化影响很大,春夏两季,O_3在15:00左右出现较大的最高值;而在秋冬两季,O_3虽然也会在15:00—16:00达到较高值,但其数值较小。按季节统计,郑州市环境监测站O_3浓度的季节平均值排序为:夏(72.60μg?m~(-3))春(63.12μg?m~(-3))冬(41.06μg?m~(-3))秋(38.99μg?m~(-3))。臭氧污染主要发生在光化学反应强烈的条件下,天气条件对臭氧浓度的影响较大,紫外线较强的晴天、温度较高时臭氧浓度较高,容易发生臭氧污染,而在出现雨雪天气、阴天和灰霾天气时臭氧浓度较低。     

几类有机污染物的微塑料/水分配系数的线性溶解能关系模型

水体中的微塑料会吸附其中的有机污染物,影响有机污染物和微塑料的环境归趋和生态毒性。研究微塑料对有机污染物的吸附行为,对于评价有机污染物和微塑料的环境赋存、迁移及生物有效性有重要意义。污染物在微塑料与水之间的平衡分配系数(Kd),是表征微塑料对有机污染物吸附能力的重要参数。实验方法难以逐个测定众多有机污染物的Kd值,有必要发展其预测模型。本研究搜集了有机污染物的线性溶解能关系(LSER)参数及Kd值,构建了可预测有机污染物在聚丙烯微塑料与海水、聚乙烯微塑料与海水、聚乙烯微塑料与淡水之间Kd值的LSER模型。模型具有良好的拟合优度(R2adj介于0.794~0.903)、稳健性(Q2LOO和Q2BOOT分别介于0.763~0.863和0.720~0.804)和预测能力(R2ext和Q2ext分别介于0.886~0.971和0.825~0.954),能够用于预测多氯联苯、多环芳烃、六氯环已烷和氯苯类有机污染物的Kd值。     

响应面法建立不同经口介质中邻苯二甲酸酯生物有效性预测模型及相关因素

运用响应面法对不同消化基质下邻苯二甲酸酯(PAEs)生物有效性的相关因素进行筛选建立预测模型,并对主要因素设定值进行分析.研究表明,3种模型中因变量与自变量之间的相关性较好(土壤:R2=0.959;农作物及植物:R2=0.973;脂肪:R2=0.862),模型拟合度较高.通过多次试验模拟,初步认为在土壤消化基质中,设置人体摄入PAEs经口摄入浓度为10μg·g-1,基质质量为0.4g,pH值约为7时,生物吸收量最高.在植物源基质下,污染物浓度在10—11μg·g-1,消化时间在6—7h,基质质量为0.4g为生物吸收量最高.脂肪源中,基质质量在0.4g,污染物浓度在10μg·g-1,脂肪量在10%—11%时,PAEs生物吸收量最高.研究通过重复试验,充分体现了该模型的准确性,及设定条件的可靠性.但本研究仅考虑摄入介质相对单一,污染物化合形态等未在考虑范围内,在后期研究中将补充试验.     

典型石化企业排放有毒有害大气污染物人体健康风险评估

石化行业生产过程中会产生有毒有害大气污染物,并可能对人体健康产生危害。为贯彻落实《大气污染防治法》第七十八条中对有毒有害大气污染物(hazardous air pollutants,HAPs)实行风险管理,评估环境风险的要求,有必要开展石化企业排放HAPs的人体健康风险评估。本研究采用美国环境保护局(US EPA)发布的人体健康风险评估手册F部分吸入风险评估指南中的方法,推算出HAPs物质对人体健康的致癌风险值和非致癌风险值;通过CALPUFF模型模拟预测出典型石化企业HAPs物质扩散范围及空气中的浓度,并将模拟预测得到的污染物浓度与推算得到的风险值进行比较,进而表征园区内该企业排放HAPs对人体健康的风险。结果表明,基于最坏情况分析,该石化企业排放的HAPs致癌风险值为0.421μg·m-3,非致癌风险值为2.212μg·m-3,CALPUFF模拟预测空气中污染物浓度最大为0.62μg·m-3,且模型预测的月均浓度均未超过致癌和非致癌风险值,风险表征结果表明,该石化企业排放的HAPs物质对人体健康不存在致癌和非致癌风险。但本研究仅针对某石化企业开展人体健康风险评估,并不能代表石化行业排放有毒有害大气污染物对人体健康风险的整体水平。     

北京地区PM_(2.5)浓度影响因素及估算模型

为研究PM_(2.5)与大气污染物浓度之间的关系以及气象条件对PM_(2.5)浓度的影响,本文运用数学统计方法,对北京顺义区2016年1月—12月PM_(2.5)及大气污染物和气象要素的数据资料进行分析并建立了北京顺义区PM_(2.5)浓度的估算模型.双变量相关性分析的结果表明,PM_(2.5)浓度与PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3以及CO等大气污染物浓度与温度、湿度、压强和风速风向等气象条件间呈现强的相关性.建立了PM_(2.5)与单因素拟合模型,其中PM_(10)、NO_2和CO与PM_(2.5)浓度拟合模型的R~2均大于0.6.识别了对PM_(2.5)浓度有显著影响的二阶、三阶交互作用的因素交叉项.综合考虑单个影响因素与影响因素间交互作用的对PM_(2.5)浓度的影响,采用因子分析方法并对提取的主成分进行回归分析,建立了拟合度R~2为0.887的PM_(2.5)浓度估算模型.     

优化赋权模糊综合评价法对耕地土壤重金属污染的风险评价

为了对工业发达区耕地土壤重金属污染风险进行科学评价,在综合考虑风险模糊性及其概念的基础上,构建了优化赋权模糊综合评价法对耕地土壤重金属污染的风险评价模型,并进行风险影响因素分析。以珠江三角洲为例进行实证研究,结果表明,广州市、东莞市、中山市和江门市最大隶属度原则低效,其风险等级值分别为2.8、2.5、2.4和2.4;深圳市、珠海市、佛山市和惠州市最大隶属度原则有效,最大隶属度分别为0.50(3级)、0.47(2级)、0.46(3级)和0.63(2级)。说明受到人为干扰相对较强的广州市、深圳市、佛山市和东莞市的风险较高,达到3级(中险)水平,而干扰相对较轻的珠海市、惠州市、中山市和江门市均处于2级(轻险)水平。影响因素分析表明,不同行政区内的主导风险因素不同。研究结果可为风险管理策略及其优先管理顺序的确定提供科学依据。     

关于土壤污染的概念和3类评价指标的探讨

就当前各方对土壤污染概念认识的差别进行了讨论,提出以土壤环境背景值、土壤环境质量第二级标准值和土壤污染临界值作为区域和场地土壤污染评价的3类指标的建议。3类指标的取值及含义为:(1)土壤环境背景值上限值:采用当地数值。这是揭示当前土壤是否有污染物进入的临界点,是保持当前土壤良好状态的目标值。若土壤中化学物质含量高于此值,则要警惕,要找出和控制污染源,防止污染物继续进入,以保护土壤环境质量。(2)土壤环境质量标准:采用通用的GB 15618第二级标准值。这是初步判断和识别当地土壤是否受污染的筛选值。若化学物质含量低于此值,说明土壤未受污染,不须进行深入调研;若高于此值,则土壤可能受污染,但要依据深入调研或风险评估而定。(3)土壤污染临界值:通过对当地土壤污染的风险评估,得出土壤污染临界值。这是揭示土壤是否受污染的阈值。若化学物质含量高于此值,说明土壤已受污染,应研究提出修复污染土壤与控制污染源的方案。     

珠江三角洲城市群大气微生物与环境相关性

运用生态学的方法,结合实地调查与数理统计分析,对珠江三角洲城市群的大气微生物与环境的相关性问题进行探讨,拟为珠江三角洲城市环境污染的综合防治和卫生防疫工作提供依据,研究结果表明.(1)珠江三角洲城市群中广州和东莞的大气微生物含量较高,其中细菌比真菌含量高;室内较室外,无绿化地较有绿化地的大气微生物含量高,在全年中,春、夏季节的大气微生物含量相对较高.(2)大气风速、湿度、气温、可吸入颗粒、总悬浮颗粒、人口流动,绿化状况等环境因子与大气微生物真菌、细菌的平均含量有较明显的相关关系,大气微生物含量与气象因子多数呈正或负的线性关系.相关分析的计算结果为:真菌、细菌平均含量在春、夏、秋、冬四个季度中与大气温度、湿度、风速大多数地区相关程度比较高,其值R在0.583～0.988之间,真菌、细菌与可吸人颗粒数和总悬浮颗粒数,R值分别为为0.525,0.388和0.081,-0.044.一元线性回归分析和多元线性回归分析计算结果为:大气微生物含量与气象因子有明显的正或负的线性关系.真菌、细菌的平均含量与温度、湿度、风速一元线性回归模型的置信水平较高,其p值大多在0.019～0.483之间,T值在0.001～0.246之间;多元线性回归模型的置信水平也较高,其P值大多数在0.083～0.220之间,T值在0.026～0.132之间;排序值显示:温度、风速变化是大气微生物含量高低影响重要性最大的环境因子.(3)统计数据比较分析表明:大气微生物含量与人口密集状况、人口流动大小和绿化状况好坏也有较明显的相关性,火车站,汽车客运站售票厅,人口流量大,绿化无,大气微生物(真菌细菌)平均含量高;而人口流量相对较少,但车流量大,有一定的绿化带的道路大气微生物平均含量较低;环境条件、绿化较好的公园绿地大气微生物含量低,车流、人流多,绿化少的地段、商业中心大气微生物含量较高.     

气象条件对西安市夏季和冬季近地面大气环境污染特征影响

利用2018年1—12月西安市13个环境空气质量监测点的六项大气污染常规分析指标(PM_(10)、PM_(2.5)、O_3、SO_2、NO_2和CO)逐小时监测数据,结合气象条件(温度、相对湿度、风向、风速、大气压、光照、紫外辐射、混合层高度及大气能见度)和颗粒物样品采集,对西安市近地面大气污染物浓度特征进行分析,结果表明,西安市近地面大气污染物浓度呈现明显的季节变化特征,冬季空气污染物主要为颗粒物(PM_(10)、PM_(2.5))对应质量浓度分别为:(154.04±92.88)、(101.84±60.11)μg·m~(-3),PM_(2.5)/PM_(10)的值为0.66,夏季空气污染物主要为O_3,质量浓度为(89.07±20.62)μg·m~(-3);西安市冬季PM_(2.5)数浓度、表面积浓度、质量浓度分别为(51 890±14 619)cm~(-3)、(2 882.21±939.83)μm~2·cm~(-3)、(0.32±0.13)mg·m~(-3),PM_(10)数浓度、质量浓度、表面积浓度分别为(51 897±14 618)cm~(-3)、(3 410.50±1 060.31)μm~2·cm~(-3)、(0.86±0.29)mg·m~(-3),数浓度粒径分布集中在0.010≤d_p≤0.484μm,占总数浓度的99.13%,表面积浓度粒径分布集中在0.072≤d_p≤8.136μm,占总表面积浓度的98.32%,质量浓度粒径分布集中在0.316≤dp≤8.136μm,占总质量浓度的98.75%。颗粒物数浓度对大气能见度影响最大的3个粒径段分别为d_p=0.762μm、d_p=1.956μm、d_p=1.232μm,3个粒径段与能见度的R~2(拟合优度)分别为:0.840、0.789、0.775;西安市夏季,在近地面环境温度大于30.23℃,相对湿度小于58.09%,光照强度大于107.83 W·m~(-2),紫外辐射强度大于324.10μW·cm~(-2)时,有利于近地大气层中高质量浓度O_3((112.16±53.01)μg·m~(-3))的生成与累积。研究结果可为西安市及汾渭平原其他城市大气污染物减排、大气污染防治策略的制定提供数据支持。     

天津市空气质量健康指数（AQHI）的建立及应用

为了解大气污染物对人体健康的影响,利用广义相加模型(Generalized Additive Models,GAM)根据2013年1月1日—2018年10月31日大气污染物质量浓度资料和天津全市就医人次数据计算了大气污染物的暴露反应关系系数。利用该系数建立了天津地区空气质量健康指数(AQHI)。结果表明,天津市6种大气污染物对人群的就医人次数均有正反馈,SO_2、NO_2、CO、O_3、PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度每升高10μg·m~(-3),全市就医人次数分别增加1.99%,3.16%,0.09%,1.17%,1.19%和1.94%。2018年SO_2、NO_2、CO、O_3、PM_(10)、PM_(2.5)造成就医人次数量增加率分别为2.41%,15.31%,9.00%,8.55%,9.69%和10.32%。在当前状况下,控制NO_2和PM_(2.5)浓度将有助于降低天津居民的健康风险。构建了天津空气质量健康指数AQHI,根据频度分布情况,将天津市空气质量健康风险级别分为:低风险(AQHI:0—3)、中度风险(AQHI:4—6)、高风险(AQHI:7—8)、极高风险(AQHI:9—10+),并针对心血管类疾病患者、儿童和老人等敏感人群分别给出健康建议。经与AQI对比和检验,发现AQHI能更好地描述人群的就医行为,AQHI指数对居民采取健康行为有指导意义,AQHI的预报将更有利于居民提前采取预防措施以规避大气污染对人体健康的风险。