武威市空气质量现状与人群健康分析

目的:依武威市环保局2003年-2010年大气监测数据,对武威市空气质量进行评价。确定空气中的主要污染物,分析其对人群健康的影响,提出改善空气质量的建议和措施。方法用空气污染指数评价法,选用API指数划分武威市空气质量等级。结果评价结果显示武威市空气中的首要污染物为PM10,2003年空气质量为优良的天数占到全年的24.38%,之后逐年好转,到2010年全年空气质量均处于优良。结论近年来武威市空气质量逐渐好转,但危害人群健康的因素依然存在,因此需进一步加大环境综合治理,控制污染物排放,提高空气质量,保护人群健康。     

基于灰色GM(1,1)模型的成都市大气污染物浓度预测

基于灰色系统理论的预测原理和方法,在城市大气污染物浓度预测中应用了灰色GM(1,1)模型。该模型通过了残差检验和后验差检验,检验结果均在允许范围内,模型精度较高。采用该模型对成都市2018-2022年大气污染物SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)年均浓度进行了灰色预测。预测结果显示,成都市未来五年环境空气质量将持续好转,但NO_2和PM_(2.5)的年均浓度仍然较高,NO_2及颗粒物污染防治仍是成都市未来五年大气污染治理的重点。     

保山中心城市环境空气质量现状与预测

以保山中心城市2006～2010年环境空气质量监测数据为基础,建立了保山中心城市环境空气质量预测灰色理论GM（1,1）预测模式,各项目预测模式精度均在合格及其以上。由2006～2010年的监测数据和2011—2015年的预测数据来看,保山中心城市空气尘污染明显,是决定城市空气质量级别的主要污染物。     

大冶湖2000-2009年地表水质评价及污染趋势预测

对大冶湖三部分水体2000-2009年的地表水水质监测数据进行分析,采用水质标识指数法对大冶湖水质进行评价;并依据灰色系统理论,建立灰色预测数学模型,通过已有的监测数据对模型进行精度检验,验证了该模型的准确性及有效性,运用该模型对大冶湖未来5年水质变化趋势进行预测。结果表明:(1)2000-2009年三里七湖,内湖COD、BOD5、NH3-N和TP浓度均超出水质保护标准限值,外湖4项污染指标部分年份超标,其中,三里七湖水质最差,在2004、2005和2008 3个年份实际水质类别为劣Ⅴ类;(2)灰色模型预测结果表明,3个主要水体主要污染物:COD、BOD5、NH3-N和TP浓度基本呈上升趋势,仅三里七湖的TP、BOD5和外湖的NH3-N存在小幅下降。此预测结果对大冶湖水污染控制规划、污染物总量削减及湖泊保护等工作提供依据。     

2001-2010年武汉市气象环境对空气质量影响分析

文章以武汉市为例,利用2001-2010年武汉市空气污染物和气象参数资料,运用统计分析方法,进行相关分析、回归分析,初步探讨空气污染物PM10、SO2、NO2指数和与之有关的气象参数,如气温、气压、湿度、降水量、风速之间的关系,并建立气候因子对空气污染物的多元线性回归方程。以SO2为例,对2009、2010年空气质量进行预测。结果表明,武汉市2001-2010年空气质量与气象环境具有较为显著的相关性且利用回归方程预测结果与实际基本吻合。     

连山湾海域重金属污染及其防治初探

通过找出污染水体的主要污染物对连山湾海域重金属污染现状进行分析评价，并选用灰色理论预测主要污染物的变化趋势。找出连山湾重金属的主要来源，提出重金属对环境的影响及其危害，同时提出污染防治的一些设想及对策。     

珠江广州河段高锰酸盐指数的灰色GM(1,1)预测

掌握珠江河水中污染物变化规律,对其进行预测研究,对于整治珠江广州河段,更好地为环境管理部门服务具有十分重要的意义.以珠江广州河段近5年的一项主要污染指标高锰酸盐指数监测数据为基础,采用灰色系统理论中的预测方法,阐述了模型原理,建立了珠江广州河段高锰酸盐指数的灰色预测模型,并对模型精度进行检验.用该模型对珠江广州河段2005年、2006年和2007年的高锰酸盐指数进行了预测,其结果分别是4.82,4.92和5.03.     

城市污水及主要污染物排放量的灰色预测模型

本文运用灰色系统理论的预测原理和方法，探讨了灰色理论在城市污水及其主要污染物ＣＯＤ、ＢＯＤ５、ＳＳ年排放量预测中的应用。所建立的普通ＧＭ（１，１）模型和等维新息ＧＭ（１，１）模型，均经三种方法进行精度检验，结果令人满意。利用所建模型对２０００年Ｂ市城市污水及其主要污染物的年排放量进行了灰色预测。     

苏南城市空气质量污染特征及趋势分析研究

利用2013年-2015年苏南5市空气自动站监测数据,分析了该地区空气质量的污染特征和变化趋势.研究发现:2013年-2015年,苏南5市空气优良率为56.9%～68.9%,PM2.5是主要污染物;沿长江向东,空气污染逐步偏向光化学污染类型.从时间上可知,呈现冬季以PM2.5污染为主、春夏季以O3污染为主的特征;PM2.5等4项污染物24小时呈现双峰.从趋势上可知,PM2.5等5种污染物浓度呈下降趋势,O3污染有所加重.同时,各市也表现了不同的情况,管理上需要区别对待.     

芒市环境空气质量现状分析与对策探讨

以2015年芒市空气自动监测6项主要污染因子的监测数据为基础,分析芒市城市空气污染物年均值、月均值浓度变化规律,探讨影响环境空气质量的主要污染物以及污染原因,提出污染防治措施。     

北京夏季SO_2-NO_2-O_3的DOAS观测结果及变化特征

利用实施北京市奥运空气质量保障计划"北京市与周边地区空气污染物的输送、转化及北京市空气质量目标研究"项目的有利时机,2006年8月对北京城区空气污染物进行加强观测。文章利用SO2、NO2和O3等污染气体的差分吸收光谱仪(DOAS)的观测数据,初步分析这些污染气体的变化特征,得到了一些有价值的结果:2006年8月空气质量总体较好,但NO2和O3小时平均浓度有时超标;北京8月份主导风向是东南风,空气对流活动及降水可明显降低大气中的污染物浓度;NO2污染主要来自局地污染源排放,O3污染来自光化学反应和大气输送;DOAS观测结果与北京市环境保护局发布的空气污染指数间具有比较好的一致性。     

新疆四城市大气质量及污染物变化趋势对比分析研究

对新疆四城市三种主要污染物(SO2、NO2、PM10)的年均污染水平状况、大气空气质量等级天数以及主要污染物天数进行对比分析,探讨四城市环境质量状况.通过收集2009年-2015年四城市三种污染物的质量监测数据,使用统计描述、卡方分析等对四个城市的污染特征进行评价.得到2009年-2015年四城市优良天数由高到低为克拉玛依市>伊宁市>乌鲁木齐市>喀什市.证明了2009-2015年四城市环境质量状况有所改善;大气环境中污染物SO2、NO2总体上呈下降趋势,PM10呈上升趋势.     

城区交通尾气污染物浓度预测方法——以三亚市交通排放NO_2预测为例

由于城区道路较多,路况复杂,城区交通尾气污染预测比较复杂。为了准确预测城区汽车尾气污染,首先将城区道路按照道路等级进行分类,然后对每条道路进行分段直线模拟,根据每段道路的车流量及路况,分段对污染物浓度进行预测。在此基础上,将不同道路污染物的预测浓度进行叠加,从而得出整个城区交通尾气污染物浓度分布状况。用此种方法对三亚城区交通尾气污染进行预测,结果表明:按照目前三亚市机动车发展速度,如果不采取适当的控制措施,到2015年会出现局部地区NO2小时浓度超过国家二级标准的情况。     

基于差分方程的河流污染物含量动态预测算法研究

为了解决河流的污染问题,需要预测河流中存在的污染物含量。将差分方程应用到河流污染物含量预测中,提出基于差分方程的河流污染物含量动态预测算法,构建水质模型反映污染物在河流中的迁移转化特征和规律,结合GM模型和灰色相关分析方法根据时间排序主要污染物、生活污水量和工业废水量,根据排序结果估算主要污染物、生活污水量和工业废水量的负荷总量,在估算结果的基础上结合水质模型构建污染物浓度方程,引入差分方程完成河流污染物含量的预测。实验结果表明,所提算法的预测效率高、预测结果准确率高。     

西安市大气环境质量评价及变化趋势预测

选用SO2、NO2、PM10作为评价因子,采用时间序列的方法对西安市2009年-2014年大气环境质量进行分析评价.结果表明:2009年-2012年西安市空气质量达到了国家二级标准,SO2和NO2的年平均含量下降,2013年都略有上升,但总体上呈下降趋势,而颗粒物的年平均含量呈上升趋势且为影响该市空气质量的主要污染物,主要污染时间为1季度和4季度;利用GM(1,1)模型,预测2015年空气质量变化趋势,提出2015年应该采取措施降低颗粒物的含量,提高本市空气质量.     

基于BP神经网络的大气污染物浓度预测

利用BP神经网络结合变量筛选的方法建立了SO_2、NO_2、O3、CO、PM_(10)、PM_(2.5)等6种污染物的浓度预测模型,并选取2014-01-01至2015-11-28时段,昆明市区5个环境监测点以上6种污染物浓度的监测数据建立了昆明市污染物日均浓度预测模型.采用平均影响值(Mean Impact Value,MIV)的方法筛选出分别对6种污染物日均浓度值有主要影响的变量,作为BP神经网络的输入变量,利用建立的预测模型分别对6种污染物的日均浓度进行预测.结果表明,在关上监测点利用浓度预测模型对SO_2、NO_2、O3、CO、PM_(10)、PM_(2.5)等6种污染物浓度进行预测,污染物浓度预测值和实测值趋势吻合度较高.变量筛选后SO_2、PM_(2.5)预测效果比变量筛选前的预测效果好.O3的均方根误差和PM_(10)的标准化平均偏差,变量筛选前的预测效果比变量筛选后的预测效果好.变量筛选前的NO_2和CO的预测结果比变量筛选后的预测效果好.其他4个环境监测点的污染物浓度预测结果与关上监测点的结果相似.     

鸭绿江下游及河口附近水质现状评价及变化趋势

作者根据１９９１￣１９９５年鸭绿江下游及河口附近水质监测结果，对该区域水体的污染作出分析和评价，提出鸭绿江下游水质逐年好转，河口附近水质逐年变坏的观点，并利用灰色理论对１９９６￣２０００年期间水体中的主要污染物－－石油类的变化趋势作出预测。     

泸州市城市空气污染物的变化规律与特征

本文详细论述了2000～2001年度泸州市城市空气污染物SO2、NO2和总悬浮颗粒物在月、季的浓度水平及其变化的规律；同时，本文还运用污染负荷系数法、污染物的空气质量指数法分析了三种主要空气污染物SO2、NO2和总悬浮颗粒物对泸州市城市空气的污染程度和相对强弱；最后运用空气污染指数法(API)对2000～2001年度各月、各季的空气污染综合指数进行了计算并分析了全年的空气污染状况，给出了泸州市城市空气的污染类型和污染的表征颜色。研究结果表明，泸州市空气污染物以总悬浮颗粒物为主。其次为气体污染物SO2，且空气污染物的负载水平具有季节性。     

中国城市化对环境空气质量影响的演化规律研究

运用2001-2010年237个地级以上城市的面板数据,共计2353个样本,应用计量经济学分析方法,研究城市化进程中环境空气主要污染物的演化规律.在对面板数据进行平稳性检验后,运用固定效应模型和随机效应模型,将城市空气主要污染物SO2、NO2、PM10的年平均浓度、综合污染指数4个空气质量指标与人均GDP、人口密度、第二产业结构、建成区面积4个反映城市社会经济发展的指标进行回归拟合,得到我国城市经济发展与环境质量变化的关系和演化规律,并提出政策建议.结果表明,2001-2010年,我国城市空气质量与经济发展之间的关系并不完全符合倒U型曲线,不同的污染物类型具有不同的演化规律.10年间,随着城市经济的发展,城市空气中SO2浓度呈现下降的趋势,并到达拐点,符合倒U型曲线;而对于NO2、PM10浓度及综合污染指数,10年间与经济发展之间呈U型关系,即现阶段呈现污染继续加重的态势.此外,城市第二产业结构比例、建成区面积与城市空气主要污染物浓度呈显著的正相关关系.     

基于灰色关联分析的客车内空气品质评价

以出厂时间为1~2个月的客车为评价对象,利用灰色关联分析法对其内空气品质进行评价。选择甲醛、苯、甲苯和TVOC作为评价指标,建立客车内空气品质污染等级,再根据车内污染物的浓度数据,运用灰色关联评价模型求出各样车与污染等级的关联矩阵。结果表明:所评价的5辆客车中有4辆空气品质为重污染,1辆为轻污染,且样车4在正常使用6个月后污染级别有了明显的降低。