用“封闭型”扩散模式对兰州市城区SO2允许排放量计算方法的确定

利用“封闭型”扩散模式计算兰州市ＳＯ２允许排放量，即如何处理兰州市与平原城市在地形和气象条件上的差异，制定了ＳＯ２排放标准既无碍工业发展又能改善大气环境质量，的要求，按照《制定地在气污染排放标准的技术原则和方法》及附录Ａ物Ｅ中的有关规模和模式，通过模式计算结果与“原则”中总量控制方法所得的结果相比较，“封闭型”扩散模式ＳＯ２允许排放量基本适合兰州市污染状况。     

利用MOBILE 6.2模型预测LPG出租车排放因子

针对MOBILE6．2预测天然气汽车排放因子的功能，分析了其在预测液化石油气（LPG）轻型汽车上的可行性。并根据LPG出租车汽车排放总量分析系统（VMAS）测试结果，得到所需参数，预测了实验车队的排放因子，与实测值的误差≤10％，表明MOBILE6．2预测LPG轻型汽车排放因子具有良好的适用性。     

基于BP神经网络的藻类水华预测模型研究

以宁波大学校内池塘2009年3—10月间30周的监测数据为基础,运用BP人工神经网络方法构建预测模型,探求颤藻生物量与总氮、总磷、透明度等6项环境因子之间的关系,选出最佳预测模型,并对模型进行敏感度分析。结果显示:①BP神经网络模型对颤藻生物量预测值与实测值之间拟合程度良好,相关系数达到了0.984,说明BP神经网络模型可以用于水体中藻类水华的短期预测。②通过对构建的BP神经网络模型进行敏感度分析,阐明了宁波大学校内池塘藻类水华的主要驱动因素,并指出控制水体的pH是宁波大学校内池塘藻类水华防治工作的重点。     

微机模拟在污染控制预测研究中的应用

全省重点行业（企业）污染的排放全过程宏观控制规划预测研究微机模拟系统，是根据实际工作需要开发研制的。系统数据库，预测评价及决策与一体，将系统分为数据库子系统、目标预测子系统、质量评价子系统和总量控制子系统四大部分。     

能源结构变化对兰州市大气质量的影响

将2001—2010年的主要能源材料消耗、主要污染物变化及主要行业分布进行了相关性分析,结果表明:兰州市大气4种主要污染物中除烟尘呈下降趋势外,废气总量、SO2、NOx仍呈上升趋势;主要污染源为燃煤,主要污染行业为电力、蒸汽热水产供业;废气和SO2排放总量与燃煤和燃气呈强正相关,而NOx排放只与燃气呈强正相关。建议发挥兰州地域优势,加大以水电供应为主的能源结构调整,对改善当地空气质量有重要价值。     

兰州市大气降尘中有机物的污染特征

为初步了解兰州市大气降尘中有机物的污染特征,采集了兰州市的大气降尘样品,分析了其中的16种多环芳烃和16种多氯联苯。结果表明,兰州市大气降尘中16种多环芳烃的总量为28.9 mg/kg,主要浓度组分为苊、苊烯、茚并[1,2,3-CD]芘和苯并[a]芘;16种多氯联苯的总量为172μg/kg,主要组分为PCB_(169)和PCB_(138)。生态风险评价的结果表明,兰州市22.2%的大气降尘样品多环芳烃总量处于低风险,66.7%的样品处于中等风险,多氯联苯总量以中等风险和高风险为主。     

兰州市汽车尾气污染状况调查

通过对兰州市汽车尾气污染状况的调查与分析，认为兰州市街道空气污染较重，ＣＯ、ＮＯｘ、ＳＯ２、ＴＳＰ、Ｐｂ各项污染均超标，其污染程度与车流强度、时间、季节、路面宽度、风速及不同形式的交通路口相关。汽车尾气排放已成为兰州市空气污染的重要来源。     

人工神经网络在水环境质量评价中的应用

为了将人工神经网络应用于水环境质量评价，应用了人工神经网络Ｂ—Ｐ算法，构造了水环境质量评价模型，该模型应用于实例评价结果表明，人工神经网络用于环境质量评价具有客观性，通用性和实用性。     

火电厂烟气脱硝容量的合理性探讨

根据美国20世纪90年代初的电力生产及火电NOx的排放情况,并结合我国的实际情况及控制火电NOx排放的趋势,提出2010年和2020年我国火电NOx排放总量控制目标,预测满足火电NOx控制目标的合理的火电厂烟气脱硝容量.     

BP人工神经网络对长春市土壤质量评价

本文针对城市土壤重金属污染问题，以长春市为例运用人工神经网络理论及方法，建立土壤环境质量评价的BP人工神经网络模型，通过实例分析，并将评价结果与模糊综合评判结果进行了比较，说明运用该模型评价土壤环境质量不但能使评价结果精度大大提高，而且是切实可行的。