沱江流域主要污染负荷预测及时空分布特征

耦合社会-经济因子探究工业点源和生活污染源污染负荷未来变化趋势,可为优化水环境规划和管理方案提供理论依据。选取沱江流域为研究区域,采用经济增长预测法、工业点源传统统计法、人口趋势灰色模型预测法和排污系数法分别计算了2020-2025年该区域28个县(市、区)的工业GDP值,工业点源废水排放量及主要污染负荷(COD、NH₃-N、TN、TP),农村与城镇人口及生活污染源的主要污染负荷,并利用ArcGIS技术探究了工业点源和生活污染源主要污染负荷空间分布特征。结果表明:2020-2025年,工业GDP值总体呈逐年增加趋势,而工业废水排放量总体呈逐年减少趋势,预计到2025年,流域工业GDP值将增加至2.52×10¹²元,而工业废水排放量将减少至0.64×10⁸ t。工业点源主要污染负荷表现为COD>NH₃-N>TN>TP。沱江流域总人口数与生活污染源污染负荷呈逐年增加趋势,其中城镇人口与生活污染源污染负荷呈逐年增加趋势,农村人口与生活污染源污染负荷呈逐年减少趋势,且城镇人口及生活污染源污染负荷增加量大于农村人口及生活污染源污染负荷减少量。城镇、农村生活污染源的主要污染负荷表现为COD>NH₃-N>TN>TP。工业点源和生活污染源主要污染负荷在空间上存在高度异质性。2025年,来自工业点源的主要污染负荷均呈上游较少,中、下游较多的特征;来自城市生活污染源的主要污染负荷均呈中、上游较多,下游较少的特征;来自农村生活污染源的主要污染负荷均呈中游较多,上、下游较少的特征。笔者提出耦合社会-经济因子预测流域污染负荷的方法可以推广到其他与社会经济指标相关联的流域工业点源、生活污染源污染负荷的预测研究中,以期为未来流域水环境管理与治理提供科学参考。     

烟尘由浓度控制向总量控制的初步探讨

煤烟型污染是我国我省也是我市大气污染的重要因素。控制烟尘污染源的排放浓度，虽对减轻污染，促进治理起了很大作用，但不能防止污染点源密集、大气环境容量严重超出的地区不可避免造成污染负荷增加；不能促使大气环境质量有明显改善。本文对日照市城区的烟尘污染源排放由浓度控制向总量控制过渡进行初步探讨。     

基于精准调查的污染场地模型研究

以天津某污染场地为对象，开展了污染识别、初步采样及补充分层监测，依次构建了初步场地概念模型、污染表征概念模型、地下水流-溶质运移数值模型，更新优化的场地概念模型能够直观地展示污染空间分布与地层结构，明确污染成因。结果表明，该场地以氯代烃类污染为主，污染物以独立污染源为中心向四周扩散，且多积聚在浅层潜水层，粉质黏土层有效阻滞了其垂向迁移。数值模型污染预测结果表明，污染区域范围内的污染物质量浓度随时间的延长而降低，对流弥散作用对其影响较小。基于精准调查建立的场地概念模型与数值模型相结合的方法，可为掌握场地实际污染状况及后期管理决策提供数据支撑。     

2009—2017年南充市城区酸雨特征分析

为了更为有效地治理酸雨污染,根据南充市环境监测中心站提供的2009—2017年降水监测数据,对南充市城区酸雨污染情况进行了分析及源解析。结果表明:2009—2017年,南充市降水pH从4.60波动上升至5.6以上,酸雨频率波动下降,酸雨污染情况有所改善;[SO4^2-]/[NO3^-]从4.92下降至0.86,酸雨污染类型从硫酸型转变为硝酸-硫酸型。同时,对比分析2014—2016年大气污染物排放源可知,NOx排放源中,工业污染源占比由14%降至11%,生活污染源由2%上升至5%;SO2排放源中,工业污染源占比由62%降至43%,生活污染源由38%上升至57%,表明南充市SO2污染已从以工业污染源为主转变为工业污染源与生活污染源并重。     

重庆市北碚区空气质量改善效果评估分析

基于2014—2020年重庆市中心城区北碚区环境监测数据及地面观测气象要素，分析了北碚区大气污染特征，利用KNN算法建立大气污染的评估模型，对空气质量改善效果进行评估。结果表明，重庆市中心城区北碚区的PM_2.5浓度逐年呈明显下降趋势，O₃浓度除夏季有一个弱的下降趋势外，其余3个季节和年平均值整体均呈上升趋势。全年以优良天气为主且呈增加趋势。O₃与气温、日照时间呈正相关，与相对湿度呈负相关性，PM_2.5与气温、降水及风速呈负相关。基于KNN算法对空气质量改善状况评估表明，减排对O₃污染平均贡献率在-4.7%左右，对PM_2.5污染平均贡献率为-52%,气象条件对O₃污染的平均贡献率在17%左右，对PM_2.5污染的平均贡献率在-7%左右。该大气污染评估模型能够有效地评估空气改善效果。     

新乡市城市声环境质量灰色预测

本文对“十三五”期间新乡市城市环境噪声污染现状及趋势进行分析。并采用灰色预测GM(1,1)模型预测新乡市未来5 a城市噪声环境质量，灰色关联分析得出有效治理对策。结果表明：经模型预测新乡市2021—2025年城市区域噪声、功能区噪声(昼间、夜间)等效声级呈小幅下降趋势，道路交通噪声等效声级呈上升趋势，级别由“较好”变为“一般”,污染防控方面压力较大，需加大监管力度。通过交通噪声影响因子关联性分析得出应从人口增加、机动车数量、城镇化扩张等方面制定有效防治措施。     

上海市工业区大气污染预警监测信息平台研究与设计

根据上海市工业区大气污染排放特征,在构建大气特征污染监控网络的基础上,搭建了工业区大气污染预警监测信息平台,并研究了适用于大气特征污染自动站的通信传输规范,确保数据联网和应用。平台设置了大气质量监控、大气数据管理、污染源一厂一档、大气质量分析评价、污染源溯源分析、应急监测数据管理、智能移动终端查询等7个子系统,可为上海市工业区大气污染预警和管控提供实时监测数据。     

太湖入湖河流水环境综合治理

简述了太湖入湖河流水污染控制的基本思路、关键环节和主要方法。分析了太湖流域15条主要入湖河流规划综合治理区污染源现状,提出污染控制对策建议和重点整治工程,并预测削减入湖河流的污染物总量。通过整治工程的实施,截至2009年5月,15条主要入湖河流中劣Ⅴ类水质的河流已从2007年的9条下降为3条,湖体也由中度富营养转为轻度富营养,综合治理初见成效。     

基于DPeRS模型的淮河流域氮磷面源污染评估

采用DPeRS模型对淮河流域氮、磷面源污染空间特征进行遥感像元尺度解析,并对"十三五"《重点流域水污染防治规划》中划定的淮河流域235个控制单元进行面源污染优先控制单元分析。结果表明,淮河流域2016年TN和TP面源污染排放量分别为44. 99和2. 44万t,入河量分别为27. 72和1. 27万t;空间分布上,淮河流域的东部和南部氮、磷污染程度较为显著,北部污染程度较轻;农田径流型是淮河流域最主要的氮、磷面源污染源,均占到总污染量90%以上,是该流域氮、磷面源污染防治优先控制的污染源,对于TN指标次要影响类型为城镇地表径流,对于TP指标次要影响类型为畜禽养殖;筛选出淮河流域TN和TP面源污染优先控制单元分别为164和185个,面积占比分别为75. 3%和85. 0%。     

兰州市城区冬季大气污染模式确定及预测预报的研究

利用１０年的监测数据，采用主成分分析和多元逐步回归分析方法，推导出兰州市城区冬季大气主要污染物的预测预报模型，同时，结合兰州城区冬季大气污染现状及气象特征，制定了首要污染的警戒值和应急措施，通过验证，模型的精度和警戒值指标符合实际情况并可满足预测预报的要求。     

纺织厂车间噪声的灰色GIM（1）预测模型

利用灰色ＧＩＭ（１）模型的非时序直接建模法原理,对纺织厂织造车间的环境噪声分别建立了等间隔和不等间隔的非时序预测模型。实测研究表明ＧＩＭ（１）模型优于常规ＧＭ（１,１）模型,且所需建模数据大为减少,预测精度更高（达９９．９９％）,从而拓宽了灰色预测的适用范围。     

灰色系统模型在高锰酸盐指数预测中的应用

以某地地表水中高锰酸盐指数年平均浓度变化为依据 ,应用灰色系统中 GM(1 ,1 )模型 ,对高锰酸盐指数浓度进行预测分析。     

非等间隔GM（1，1）模型在液相色谱保留值研究中的应用

本文运用灰色系统理论思想，建立非等间隔ＧＭ（１，１）模型，对色谱中的流动相组成及容量因子的关系进行预测研究，所建立模型能实现对各实验点值进行模拟和合理地预测。     

灰色系统模型在总悬浮物预测中的应用

以１９８６－１９９４年东北某城市总悬浮物统计资料为依据，应用灰色系统理论ＧＭ（１，１）模型对总量浮物数值进行预测分析。     

Modified grey model for estimating traffic tunnel air quality

This study compared three forecasting models based on the mean absolute percentage errors (MAPE) of their accuracy in forecasting air pollution in a traffic tunnel: the Grey model (GM), the combination model used four sample point and five sample point prediction with GM (1,1)(GM(1,1)^4 + 5), and the modified grey model (MGM). An MGM was combined using the four points of the original sequence using the original grey prediction GM (1,1) for short-term forecasting. The proposed method cannot only enhance the prediction accuracy of the original grey model, but can also solve the jump data forecasting problem something for which the original grey model is inappropriate. The MAPE was applied to the models, and the MGM found the proposed method to be simple and efficient. The MAPE of MGM, calculated over 3 h of forecasts, were as follows: 10.12 (Upwind), 10.07 (Middle) and 7.68 (Downwind) for CO; 10.79 (Upwind), 6.05 (Middle) and 5.98 (Downwind) for NO _x , and 11.67 (Upwind), 7.32 (Middle) and 4.56 (Downwind) for NMHC. The MGM model results reveal that the combined forecasts can significantly decrease the overall forecasting error. Results of this demonstrate that MGM can accurately forecast air pollution in the Kaohsiung Chung–Cheng Tunnel.     

万元产值废水排放量的GTPM（1）模型步长指数变换建模方法研究

在万元产值废水排放量这类环境系统中，既有单调递增或单调递减的单调系统，也有前期单调递增后期单调递减的非单调系统。本文研究提出的ＧＴＰＭ（１）步长指数变换建模方法，对于前增后减的非单调系统是非常有效的。应用实例表明，此方法不仅为一控制开辟新途径，也进一步拓宽了灰色预测方法在环境系统中的应用范围。     

Grey Box and Component Models to Forecast Ozone Episodes: A Comparison Study

For the purpose of short-term forecasting of high ozone concentration episodes stochastic models have been suggested and developed in the literature. The present paper compares the quality of forecasts produced by a grey box and a component time-series model. The summer ozone patterns for three European urban areas (two continental and one mediterranean) are processed. By means of forecast performance indices according to EC and WHO guidelines, the following features of the models could be found: The grey box model is highly adaptive and produces forecasts with low error variance that increases with the time horizon of forecast. The component model is more 'stiff' that results in a higher forecast-error variance and poorer adaption in detail. The forecast horizon, however, could be enlarged with this model. The accuracy of predicting threshold exceedance is similar for both models. This can be understood from the assumption of a cyclical time development of ozone that was made for both models.     

基于灰色聚类方法的湖泊营养状态综合评价

将湖泊水体的营养状态看作一个灰色系统，建立用于识别湖泊营养状态属性的灰色聚类综合评价模型，将水质级别作为一个灰类，水质状态作为灰色变量，根据灰色白化权函数聚类方法来确定水体营养状况归类。以太湖为例，基于分布全湖的20个监测点数据，运用灰色聚类法对其进行富营养状态综合评价，结果表明，监测时段太湖大部分水体基本处于中营养水平，局部湖面达到中度富营养状态，客观地反映了太湖湖区水体营养状况。     

灰色关联分析法在水质评价中的应用

提出了等标分极标准的概念,进而利用等标分级标准和待评价水质样本各组分等标污染指数作灰色关联分析,得到一组待评价水质样本对于各级等标分极标准的关联度,按关联度最大将待评价的水质样本归入相应的水质级别中,用该方法对新疆某水库水质进行了评价,通过与模糊综合评判法和灰色聚类法评价结果对比发现:用灰色关联分析法评价水质,既具有模糊综合评判法和灰色聚类法的优点,又弥补了其不完善之处,评价结果比较符合实际状况,且更具有可比性。     

用灰色聚类法对荔湾湖水质富营养化程度的评价

灰色聚类法把湖泊系统当作一个灰色系统来研究,将灰色聚类理论应用于湖泊富营养化程度的评价中,以广州市荔湾湖为例,建立不同的聚类指标所拥有的隶属函数,确定聚类权重值,求得最大聚类系数及聚类结果,得出用灰色聚类法进行湖泊水质富营养化评价,既能体现水质等级界线的模糊性,又能充分利用信息,避免了模糊数学法的不合理之处。因而,灰色聚类法是一种简便、客观、可靠的方法。