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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。 相似文献
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根据房地产开发项目环境影响评价的方法和准则,分析了新建住宅类建设项目施工期和营运期对环境产生的不良影响,及外环境对住宅小区的环境影响,预测和评价了运营期的大气污染、废水污染及施工期和运营期的噪声污染。结果表明,运营期排放的废水可以满足国家污水排放标准,氮氧化物是运营期大气污染物的主要成分,施工期土石方阶段和结构阶段的噪声排放能满足昼间噪声限值,其余噪声污染全部超出了标准限值。提出了相应的环保措施,总结了住宅建设项目环境影响评价的特点。 相似文献
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设计了一种基于物联网与GIS技术的环境质量管理信息系统,系统以GIS为主干,辅以物联网技术,将GPS定位模块集成到RFID中,实现数据的快速采集与空间定位。该系统可以充分发挥物联网无线识别与地理信息系统空间数据表达分析能力强的优势,更好地为环境质量管理提供决策支持。 相似文献
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海洋颗粒有机碳(POC)监测对研究海洋碳循环和全球变化有重要意义。为寻求POC探测的有效方法,先讨论了POC的定义组成,介绍了POC的常规测定方法及国内外POC相关研究进展,接着介绍了国外POC遥感探测方法原理。通过对常规测定方法和遥感探测方法优缺点对比分析,我们认为遥感探测海洋POC方法将成为海洋环境监测的重要手段。采用2009年8月的MODIS数据,借鉴蓝绿光比值法建立的POC遥感反演模型,进行了渤海POC的遥感探测,从大尺度揭示了整个渤海POC的分布态势,最高值达370 mg/m3。结果表明:POC遥感探测方法可有效、迅捷、直观反映海区POC变化,因此研究建立具有区域特点的POC生物光学遥感模型用于POC监测,将是海洋环境监测和海洋碳循环研究的重要方向之一。 相似文献
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银川活动断层卫星遥感图像解译 总被引:1,自引:0,他引:1
采用对地表具有一定穿透能力的合成孔径雷达数据(ENVISAT ASAR)和光谱信息丰富的常规光学遥感数据(Landsat-7 ETM)作为主要数据源,综合了雷达遥感与光学遥感的成像优势,利用图像预处理、图像增强处理与多源遥感信息融合突出了银川研究区的活动断裂遥感影像特征。根据活动断层遥感解译标志,共解译出8条主要活动断层,分别为银川-平罗断裂、芦花台断裂、镇北堡断裂、黄河-灵武断裂、贺兰山东麓断裂带、黎家新庄-南泉子断裂、三关口断裂与青铜峡断裂,并对其影像特征与空间分布规律进行详细分析。银川活动断裂的解译分析为该地区的地震安全性评价与地震活动性分析奠定了基础。 相似文献
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针对城市垃圾箱最佳间距的研究不够精细的现状,本文通过建立排队论模型得到了可供不同城市参考的城市垃圾箱最佳间距参数表。通过对部分城市街道的垃圾箱摆放间距情况进行实地调查,运用层次分析法将影响垃圾箱间距分布的多重因素转化为单因素;建立了基于指数分布的教学模型,利用排队论分析单因素状态下的垃圾箱间距分布,得到了求解城市垃圾箱最佳间距的一般方法。 相似文献
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Artificial neural network model for identifying taxi gross emitter from remote sensing data of vehicle emission 总被引:2,自引:0,他引:2
Vehicle emission has been the major source of air pollution in urban areas in the past two decades. This article proposes an artificial neural network model for identifying the taxi gross emitters based on the remote sensing data. After carrying out the field test in Guangzhou and analyzing various factors from the emission data, the artificial neural network modeling was proved to be an advisable method of identifying the gross emitters. On the basis of the principal component analysis and the selection of algorithm and architecture, the Back-Propagation neural network model with 8-17-1 architecture was established as the optimal approach for this purpose. It gave a percentage of hits of 93%. Our previous research result and the result from aggression analysis were compared, and they provided respectively the percentage of hits of 81.63% and 75%. This comparison demonstrates the potentiality and validity of the proposed method in the identification of taxi gross emitters. 相似文献