验证污染物减排成效方法研究

验证污染减排成效,创建污染物排放量、浓度与环境质量的相关性,分析污染物减排与环境质量之间复杂的交互关系,研究二者之间的作用响应机制;引入定义减排率与浓度降低率,创建相关性,更能真实反映减排成效。对加强环境管理、削减污染物排放、治理污染、调整产业结构、制定环境保护政策具有现实和重要的指导作用。     

基于改进模型的城镇建设用地预测分析——以张家界市永定区为例

随着社会经济的飞速发展，人口快速增长，对建设用地的需求也迅速增长，从而加剧了人地之间的矛盾。在上一轮土地利用规划中，所预测的建设占用耕地指标与实际建设占用耕地情况有较大出入，这从一个侧面反映了现行的城镇建设用地预测方法的不尽完善之处。所以，在新一轮土地利用总体规划修编中，对城镇建设用地做出更加科学的、符合实际的预测，是一个重要的基础性问题。以张家界市为例，提出并验证了一种适宜的建设用地预测方法一改进后的双因素预测模型。最后运用此预测方法对永定区2020年建设用地需求量进行科学预测，以满足经济社会发展的用地需求。     

新导则下大气环境影响评价实例分析及建议

结合某有色金属冶炼厂大气污染物排放源强和保护目标分布特点．通过对EIAA和AERMOD模型预测结果进行比较,分析两种模型预测结果的差异性。根据对AERMOD预测结果和大气环境防护距离计算结果的综合分析．提出了新导则下大气环境影响评价的建议和急需解决的问题。     

火灾规律双重性模型及其对室内漏油火灾的分析

火灾的规律具有双重性:确定性和随机性。只有既研究其确定性又研究其随机性,并进而研究二者的综合才能完整地认识火灾的规律。本文提出火灾双重性规律的学术思想,通过构造室内漏油火灾的确定性和随机性模型,阐明运用火灾双重性规律表述火灾过程的具体方法。文中用微机实施的大量计算表明,该模型能方便地预言:发生室内漏油火灾时,室内设备是否会损坏以及可能被损坏的概率.     

氯气事故风险预测评价方法初探

依据区域氯气事故调查的实例研究，求得在不同气象条件下，氯气事故发生的概率。再应用近地面大气污染物扩散模式，预测化工厂液氯钢瓶泄漏事故对周围环境的影响范围及程度，进行环境风险评价。并提出液氯钢瓶外泄事故的防范措施。     

LDPE膜被动采样技术预测模型的建立及其应用

选用3种厚度的低密度聚乙烯(LDPE)膜(76,56和25μm)作为研究对象,对辛醇-水分配系数的对数(logKow)>2的有机污染物采用被动采样技术进行膜-水分配系数(Kpew)实测实验和动力学实验,首次建立考虑时间(t),膜厚度(d)和动力学3个因素的LDPE膜 Kpew预测模型.实验结果表明,预测模型得到的Kpew与实测Kpew的相对误差为±0.03,证明了预测模型的准确性和可靠性.Kpew预测模型的建立避免了实验监测Kpew的繁琐实验过程,从而极大地提高了有机污染物的监测效率.将预测模型Kpew值应用于浑河与东洲河有机污染物质的监测,监测结果进一步表明了预测模型的准确性和实用性.此外本文首次提出了苯系物的Kpew值,对LDPE膜被动采样技术应用的延伸属于突破性进展.     

城市大气污染物浓度预测方法研究

城市大气污染物浓度预测方法主要有2类,即以污染物排放为基础的模型和以与污染相关的环境因素为基础的模型.本文分析了后者中的3种预测模型,并利用BP神经网络模型对城市的SO2浓度进行预测,对不同预测模型的结果进行比较分析.     

填埋气产气量估算模型在我国的应用

填埋气(LFG)是一种利用价值高的高热值清洁燃料,对LFG进行控制和利用已成为城市垃圾处置技术的重要组成部分,但有效开发利用的前提是对LFG产量及产气速率进行较为准确的估算。重点分析了两中典型的生活垃圾填埋气估算模型:Land GEM模型、Scholl Cayon模型,探讨了这两种模型参数的确定。并以北京市某填埋场为例,运用两种模型预测该填埋场填埋气产气量,比较讨论分析了两模型预测结果的差异,为LFG的利用提供了设计依据。     

基于双层规划模型的城市固体废物管理系统优化研究

采用变权重组合模型和情景分析法,对北京市的城市固体废物(MSW)产量进行有效地预测.预测结果表明,北京市垃圾产量增幅不大但处理设施容量存在缺口.在科学预测的基础上,构建以温室气体(GHG)控制为上层目标,系统成本最小化为下层目标的双层规划模型(BLPMGMC).该模型的结果表明,焚烧和堆肥将是北京市MSW的主要处理方式;在3个规划时段内,GHG总排放量达到1.67×106t(以CO2当量计),填埋场的CH4和焚烧厂的N2O是GHG排放的主要贡献者;系统总成本达到7.0×109元,其中,65%的成本来自于焚烧厂和堆肥厂.4种模型结果的对比分析表明,双层规划能提供综合经济和环境因素的管理方案.     

灰色理论及其模型在北京典型城市区域声环境研究中的应用

以北京市某典型区域作为研究对象，在收集大量相关资料与实测历史噪声数据的基础上，对研究区域内的声环境质量影响因素进行灰色关联度分析，并运用灰色理论建立GM（1,1）模型进行预测。结果表明，影响城市区域声环境质量因素从大到小的排序依次为：机动车辆﹥常住人口数量﹥平均车流量﹥地区生产总值﹥城市道路桥梁﹥基础设施投资﹥治理噪声环保投资；以研究区域内噪声污染实测历史数据建立的GM（1,1）模型精度符合要求标准，根据GM（1,1）模型预测北京市“十二五”期间声环境质量达标且有轻微下降趋势。