工业废气年排放量的灰色GM（1,1）预测

本文根据灰色理论ＧＭ（１，１）预测方法，以保山地区１９９３－１９９７年度工业废气年排放量数据为基础，建立了保山地区工业废气年排放量的ＧＭ（１，１）预测模型。模型精度为一级，用该模型进行预测，能反映出保山地区工业废气年排放量的发展变化情况。     

广州市工业废气、废水排放量的灰色预测

本介绍了灰色系统理论建立灰色预测GM(1．1）模型的基本原理。建立了广州市工业废气，废水排放量的灰色预测GM(1，1）模型。精度检验表明，本所建模型精度较高，预测结果可靠，可以用于实际预测。     

不同地区经济增长与环境污染关系的VAR模型分析——基于广州、佛山、肇庆经济圈的实证研究

利用向量自回归(VAR)计量技术对广州.佛山一肇庆(简称"广佛肇")经济圈各城市表征环境污染的指标(工业废水排放量、工业废气排放量和工业固废产生量)和表征经济增长的指标(人均GDP)的时序数据进行脉冲响应函数及预测方差分解分析,研究处于工业化后期的广州、佛山市及工业化前期的肇庆市经济发展与环境污染在时序维度上的关系及其...     

工业燃煤废气挥发性有机物催化减排进展探讨

随着工业化进程的加快,工业燃煤废气中的挥发性有机物（VOCs）排放成为重要的环境问题。为了降低VOCs的排放量,科学家们进行了大量的研究,并提出了催化减排技术。本文通过综合分析当前工业燃煤废气挥发性有机物催化减排技术的进展情况,探讨了不同技术的应用方法,显著减少了VOCs的排放,从而实现环境保护和可持续发展的目标。     

基于分解模型与VEC模型的沈阳经济区经济与环境时空关系研究

选择GDP、工业废水排放量、工业废气排放量、工业废物产生量4个指标,从横向的空间作用关系及纵向的时间作用关系对沈阳经济区经济增长与环境演化关系进行了动态综合分析.对于空间作用关系,采用完全分解模型,利用沈阳经济区内8个城市的面板数据,将经济与环境关系分解为经济规模效应、空间结构效应和技术效应,判定了由于经济增长造成的工业废物排放的增减变化而带来的区域环境压力扰动程度.对于时间作用关系,选择协整与向量误差修正模型(VEC),依次对指标序列进行了单位根检验、VAR估计、Johansen协整检验及向量自回归的VEC修正,进而对沈阳经济区经济与环境指标前期与当期作用关系进行了长期修正与短期校正.结果表明:对于工业废物排放,技术效应发挥了最突出的减量作用,经济效应的增量效应凸显,而空间结构效应的作用不明显;GDP与工业废水排放量、工业废气排放量、工业废物产生量之间的作用关系均经历了由波动到平稳的过程,但在研究期内GDP与工业废水排放之间的稳定性相对较弱,保持GDP与工业废气排放、工业废物产生各自的均衡关系,对各变量的优化有促进作用,而保持GDP与工业废水排放的均衡关系,则对各变量的优化有抑制作用.     

基于灰色理论GM（1，1）模型的陕西省工业废水排放量预测

该文根据2003～2009年陕西省工业废水的排放情况进行分析,采用灰色系统理论,引入二阶弱化算子D2,建立陕西省工业废水排放量GM（1,1）预测模型。采用残差大小和均方差比值对缓冲序列预测数据进行精度分析,误差较小,精度较高,模型可靠,可满足预测要求。运用预测模型对陕西省“十二五”期间工业废水排放量进行预测,得到2011-2015年工业废水排放量。对预测结果进行分析,计算出废水达标排放量年均增长量为395．42万吨;与工业总产值相联系,知工业废水排放量随着工业总产值的增加相应有所增加。     

工业烟气除尘行业发展探讨

工业是资源消耗和污染物排放的重点领域。改革开放后,我国加快工业化进程的同时,工业废气排放量也逐年上升,致使大气环境恶化,经济发展与生态环境矛盾日益突出。"十二五"期间,我国工业化仍将继续快速推进,工业将面临资源大量消耗、污染物排放持续增加的压力。日益突出的粉尘和烟尘污染带来的环境污染,直接影响着人们的生活质量和身体健康,也已严重制约着我国工业的可持续发展。因此,加强大气污染治理,提高空气环境质量,是改善民生、实现可持续发展的必然选择。工业烟气除尘行业发展状况工业烟气污染状况与危害焦化、钢铁、化工、水泥、火     

我国城镇化、环境污染及其风险识别

快速的城镇化进程在促进经济发展的同时,也带来了巨大的能源资源消耗和环境污染。本文采用31个省份2000-2014年的面板数据,实证拟合了我国城镇化与环境污染的趋势特征,并在此基础上,进一步分析了我国城镇化进程中的主要环境风险。研究认为,当前城镇化水平对应的人均污染物排放仍处高位,随着城镇化进程的加深,部分污染物的排放量仍将持续上升,大部分中西部省份城镇化的环境风险将更为突出。未来城镇化过程中的环境风险主要表现在:一是现有针对废水、废气和固体废弃物污染的处理能力与存量环境污染治理需求仍存在较大的差距;二是刚性工业化需求带来的潜在增量环境风险,且因工业化进程的差异呈现区域分化趋势;三是产业跨区域转移将放大环境风险的空间尺度。针对工业污染物排放的预测表明,工业废气排放和固体废弃物排放将是潜在环境风险的主要来源。文章进一步从体制机制、整体格局、产业调整、环境治理和公众参与五个层面提出了降低城镇化环境风险的政策建议。     

昆明市经济增长与环境污染的计量模型研究

根据昆明市1995~2005年历年环境污染指标的统计数据和人均GDP统计数据,对人均GDP与环境污染(工业"三废"排放量)作相关分析,建立两者之间的计量模型,并在此基础上分析工业"三废"排放量与人均GDP增长的关系。经研究发现,昆明市目前仍处于工业发展期。工业废水排放量曲线和工业固体废弃物排放量随人均GDP的增长而呈下降趋势,曲线走势良好;随着经济的增长,工业废气排放量则呈上升趋势。     

我国工业“三废”的环境库兹涅茨曲线实证研究

选取我国1996~2008年共13年的人均GDP与工业"三废"排放量的统计数据,借助SPSS系统软件,建立计量经济学模型,分析了工业"三废"排放量的环境库兹涅茨曲线特征及其成因。研究发现:我国工业固体废物排放量的环境库兹涅茨曲线呈现出一条递增的直线;工业废水排放量的环境库兹涅茨曲线呈现出一条"倒N型"("U型"+"倒U型")曲线;工业废气排放量环境库兹涅茨曲线近似"倒U型"曲线的左半段。也就是说,除工业废水排放量回归曲线出现拐点外,工业固体废物产生量与工业废气排放量仍处于上升期。     

澳门城市垃圾焚烧量的预测与分析

运用灰色关联度方法 ,定量分析了澳门城市垃圾焚烧总量的主要影响因子 ,并利用灰色系统理论建立了城市垃圾焚烧总量的GM(1,1)模型 ,与线性回归模型的数据进行比较、验证后 ,具有一定的可行性和适用性 ,为澳门城市垃圾的分析预测和规划管理提供了定量依据     

典型大气腐蚀介质的灰色预测模型分析

利用武汉地区2002—2007年二氧化硫和氯化物含量数据,建立了这2种典型大气腐蚀介质的GM(11,)预测模型,探讨了不同维数GM(1,1)模型预测结果的差异。另外,对这2种典型大气腐蚀介质GM(1,1)模型进行了检验,结果表明,GM(1,1)模型的预测精度较高,精度检验等级达到1级。     

基于MATLAB灰色GM(1,1)模型的大气污染物浓度预测

灰色GM(1,1)预测模型是灰色理论中的重要组成部分,也是主要的预测方法之一,因此,GM(1,1)模型的应用范围很广泛。以乌鲁木齐市市区的大气环境监测数据资料为依据,在分析灰色预测模型基本原理的基础上,利用MATLAB强大的矩阵功能,实现灰色GM(1,1)模型算法。通过灰色系统GM(1,1)模型,对乌鲁木齐市未来4年的环境空气质量进行了预测分析。预测结果显示,乌鲁木齐市未来4年环境空气质量将持续好转,表明近年来乌鲁木齐市采取的产业结构调整和清洁能源战略实施卓有成效。机动车尾气已经逐渐成为目前和未来一段时间内乌鲁木齐市空气污染的主要因素之一,控制和减少车辆尾气对空气的污染不容忽视,为今后乌鲁木齐市制定大气环境规划、防治大气污染控制提供了科学依据。     

中国工业固体废物产生量的预测及对策研究

以中国近几年来工业固体废物的产生量的统计数据为基础,应用灰色模型理论,建立工业固体废物产生量的GM（1,1）预测模型,预测到2015年中国工业固体废物产生量将达到3.3×10^9t;通过影响因素关联度分析,对工业固体废物产生量影响较大的因素是GDP,若是将GDP因素的影响考虑在内,到2015产生量将达到6.1×10^9t。预测结果表明今后中国工业固体废物增加速度很快,从而为环境管理提供了科学的依据。     

组合灰色预测模型应用于山东省碳排放预测

根据山东省2000—2012年工业、建筑业和交通运输业能源消费数据测算得到碳排放量,基于GM(1,1)模型、Verhulst模型和SCGM(1,1)c模型建立组合灰色预测模型,运用预测有效度方法确定组合预测模型的权重系数。选用2000—2009年三大碳排放行业的实际值作为原始数据,利用各预测模型预测2010—2012年碳排放量。结果表明:组合灰色预测模型比单一预测模型具有更高的预测精度。利用组合模型预测山东省2013—2017年各行业碳排放量,为相关部门制定节能减排政策提供理论及方法借鉴。     

上海市城市垃圾产生量因子分析与灰色预测

运用灰色关联度方法，定量分析了上海市城市生活垃圾产生量的主要因子，并利用灰色系统理论建立了城市垃圾产生量的GM（1，1）模型，所建模型经精度检验合格，具有一定的可行性和适用性，为上海市城市垃圾的分析预测和规划管理提供定量依据。     

灰色系统GM（1，1）模型预测滇池草海水污染

采用灰色系统理论建立预测滇池草海水污染的GM（1,1）模型,结果显示,滇池草海中的CODMn、TP和TN都呈增长趋势。通过对模型的残差及关联度进行检验,所建模型合格,预测结果可为滇池草海的污染治理及科学管理提供辅助决策依据。     

基于灰色系统理论的济南市建筑废物产量预测

首先以建筑面积核算法对济南市2000~2017年建筑废物产量进行了估算,然后以估算值作为原始数据,建立了灰色GM（1,1）预测模型.最后对未来5a济南市建筑废物产量进行了预测.经验证,模型精度等级达到优秀级.结果表明,灰色GM（1,1）预测模型可以准确地预测济南市建筑废物的年产量,预测表明济南市建筑废物平均产量将从2018年的860万t,增加到2022年的1000万t.     

Markov灰色残差GM(1,1)模型在滇池观音山断面水质预测中的应用研究

选用2005年-2014年观音山断面水质自动监测资料,利用灰色残差修正GM(1,1)模型对滇池观音山断面pH、DO、CODMn、NH3-N 4个指标2015年、2016年浓度进行预测.结果表明:传统的GM(1,1)模型存在较大预测误差;pH和DO浓度的预测可使用GM(1,1)一次残差修正模型;CODMn和NH3-N浓度的预测可使用GM(1,1)二次残差修正模型.预测2015年观音山断面pH、DO、CODMn、NH3-N年平均浓度分别为8.89、7.96 mg/L、8.9 mg/L、0.31 mg/L;2016年观音山断面pH、DO、CODMn、NH3-N年平均浓度分别为8.92、7.89 mg/L、9.17 mg/L、0.34 mg/L.     

GM(1,1)在工业固体废物产生量预测中的应用

工业固体废物产生量预测是废物资源优化管理与合理配置的重要前提。为有效预测城市工业固体废物的产生量,客观反映其变化趋势,选择GM(1,1)预测方法建立工业固体废物产生量预测模型。文章以某市2006-2009年的工业固体废物产生量为基础,通过实例对模型精度进行分析比较。研究结果表明:对基本符合线性关系的数据而言,预测值与实际结果具有良好的一致性,模拟精度等级为"好"。在此基础上对该市未来近几年的工业固体废物产生量进行预测研究,发现该市工业固体废物产生量增长速度过快,到2016年全市工业固体废物年产量将高达2 408.25万t,是2006年的5.3倍。研究证明灰色GM(1,1)模型是一个预测工业固体废物产生量的较好工具,其预测结果可为政府部门和环境管理者提供决策参考。