灰色聚类法对太湖地区农村地下水水质的评价

以太湖流域典型水稻种植地区-宜兴、常熟王庄和辛庄9月份农村地下水水质为研究对象,分析了地下水样的硝态氮、铵态氮、亚硝态氮、总磷、高锰酸钾指数、硫酸盐、氯化物、总硬度等常规项目,确定硝态氮、铵态氮、亚硝态氮、总磷、高锰酸钾指数为该地区地下水的主要污染因子.运用灰色聚类法对地下水水质现状进行了评价.结果表明:太湖地区农村地下水普遍受到了污染,仅有10%的地下水水质勉强达到Ⅲ类水标准;80%的地下水达到Ⅳ类或劣Ⅳ类水标准;10%的地下水达Ⅴ类水标准,已不适合饮用.地下水中的主要超标项目是铵态氮、亚硝态氮和高锰酸钾指数,其中铵态氮和亚硝态氮超标十分严重.宜兴地区铵态氮和亚硝态氮污染最严重;个别监测点地下水中硝态氮含量较高,超过世界卫生组织规定的生活饮用水硝态氮质量浓度10 mg/L的上限.总硬度、硫酸盐、氯化物、砷和硒的含量较正常,但是发展趋势值得关注.     

模糊综合法在城市绿地系统景观生态综合评价中的应用——以上海市为例

绿地是城市人工景观中最重要的自然要素,以往对绿地景观生态的研究主要集中在能量流动和空间结构等方面,很少涉及城市绿地景观生态的综合评价。本文利用融模糊综合评判和模糊聚类分析于一体的模糊综合法对城市绿地系统景观生态进行了综合评价。     

海南岛南渡江海口水域水质评价

采用等斜率灰色聚类法,以地面水环境质量标准ＧＢ３８３８－８８为评价标准,对海南岛南渡江海口水域１９９３年枯水水质进行了评价,得出结论：５个测不质全部为Ⅰ类水质。     

灰色聚类法在地下水质量评价中的应用

运用灰色聚类法对淮北市地下水质量进行评价，结果表明淮北市地下水质量达到了Ⅲ类水质标准以上，能够达到当地地下水环境功能区划要求。评价结果与实际情况一致，评价方法较精确，具有科学性。     

数学统计方法在公路降噪措施中的应用

基于交通噪声影响的复杂性,提出将层次分析法和加权系统聚类法应用于公路环保设计降噪措施的决策中,有效避免了人为主观因素的片面性.选取3个反映交通噪声影响程度的指标并予以量化,采用层次分析法和加权系统聚类法对各个受噪声影响的环境敏感点按影响程度进行排序及归类,在时间及资金有限的情况下,实现降噪措施的优化设计及资金的有效使用.     

一种改进的模糊聚类方法在大气环境质量评价中的应用

一般的模糊聚类分析方法只能解决大气污染状况的顺序问题,或只能得出此地与彼地的大气质量状况的相似程度,而不能同时确定大气质量的具体等级。本文提出的一种改进的模糊聚类分析方法解决了这一问题、该方法的主要改进在于:①以各污染因子的污染程度的分级标准值为聚类中心,待分样本与聚类中心之间的相似系数或待分样本隶属于某一类的隶属函数作为聚类函数;②相似系数设计为几何平均最小型,隶属函数设计为正态分布型。实例计算和比较表明,该方法是大气环境质量评价中的一种较好的方法。     

灰色聚类修正模型在系统总量控制中的应用

基于指数型白化函数的灰色聚类修正模型避免了原模型存在零权重现象的缺陷,使得各指标样本值与非零权重值之间存在对应关系.经验证,修正模型的综合评价结果与原模型相比较,能更准确的反映实际情况.利用该模型可进行系统现状综合评价,也可计算各单项因子的目标总量控制值.实例分析了杭州市环境空气质量现状.结果表明,综合等级为Ⅱ级,已达到该地区大气质量标准.2005年若保持达标水平,需对该市可吸入颗粒物的浓度控制在0.1227mg/m³以下,NO₂浓度最大控制值为0.0848mg/m³.     

聚类问题集合论解法初探

本文主要探讨了应用集合论来解聚类问题的方法即集合聚类法,它是在论域上寻找由等价关系所诱导的划分。     

常熟市昆承湖水质时空变异特征和环境压力分析

采用综合指数法对近年来昆承湖水质变化趋势进行了分析,用模糊数学综合评价法对该湖2005年水质进行评价,用等级聚类法进一步分析了其水质的空间差异,用TSIM方法分析了昆承湖富营养化状况。结果表明:1998-2004年间,昆承湖污染总体上呈加重趋势,2003年污染最严重,在各污染因子中,氮污染负荷最大;昆承湖为Ⅴ类水或劣Ⅴ类水体;由于陆源污染差异和围网养殖的影响,湖区污染程度北湖>湖西区>南湖区;昆承湖TSI_M>70,呈现较严重富营养化。并分析了昆承湖所承受的巨大环境压力。     

利用HYSPLIT模型研究珠三角地区VOCs时空分布特征

于2016年在中国广东大气超级监测站,开展4个季节的VOCs长时间观测,共获得2142组有效数据,并利用HYSPLIT模型分析珠三角地区VOCs时空分布特征.结果表明,各类VOCs混合比和化学反应活性具有明显的季节变化特点.观测期间,VOCs平均浓度为（18.523±20.978）×10^-9,其中,低碳烯烃和苯系物二者混合比之和仅占46%,但贡献了85%的·OH消耗速率（L_OH）、82%的臭氧生成潜势（OFP）和97%的二次气溶胶生成潜势（SOAFP）.观测站点主要受来自北部内陆地区气团（1#）、西部内陆地区气团（2#）、台湾海峡南端气团（3#）以及南部海洋地区气团（4#）的影响.1#气团中炔烃和苯系物的混合比占比最高,分别达到10%、37%,而3#气团中低碳烷烃的浓度水平最高,达到（8.437±5.561）×10^-9.通过估算气团中VOCs的化学反应活性,可以发现,1#气团的VOCs化学反应活性最强,其对O₃和SOA的生成贡献最高.1#、2#、3#和4#气团中VOCs的化学反应活性主要由苯系物和低碳烯烃贡献.