臭氧数值预报模型综述

光化学大气质量模型在研究臭氧(O_3)污染以及O_3预报方面具有核心作用,是O_3污染防治决策者的有力工具。文章结合目前中国及国际区域尺度光化学大气质量预报模型的研究与应用,重点论述与O_3有关的大气化学过程在数值预报模型中的数学表达和计算方法,阐述大气物理与大气化学过程在主流大气质量数值预报模型中的实现方法及其优势和缺陷,介绍用于数值预报模型的大气物理过程和湍流参数化方案的最新进展。就当前O_3数值模拟的主要输入资料进行讨论,强调那些易被忽视但又显著影响模型预报能力和效果的诸多因素以及模型效果评估的重要性。结合O_3与复合型大气污染的关系,强调区域大气质量数值预报模型的发展趋势与方向以及在大气环境管理方面的意义和作用。  

灰色新陈代谢GM(1,1)模型在城市道路交通噪声预测中的应用

以郑州１９９１～１９９６年城市道路交通噪声监测的数据，运用灰色系统理论，建立了常规ＧＭ（１，１）和新陈代谢ＧＭ（１，１）预测模型。经用四种不同方法对两种模型的精度进行检验，结果表明，新陈代谢ＧＭ（１，１）模型优于常规ＧＭ（１，１）模型，其精度更高，不失为预测城市道路交通噪声的一种好方法。应用该模型，对郑州城市道路交通噪声未来１０年进行预测，其结果符合郑州城市的实际情况  

厦门市空气质量臭氧预报和评估系统

为了评价和预测厦门市区空气中臭氧的污染水平,运用2006～2009年的监测数据对臭氧的污染成因及其变化规律进行研究。通过风向、风速、气温、湿度等气象因子对臭氧浓度影响的分析,进而运用多元线性回归法建立厦门市臭氧预报及评估系统。  

海口市声环境影响因素分析及预测

噪声污染一直是海口市主要的环境问题之一。主要原因是城市纵深度太低，道路密度太高，交通布局不合理，1991年－2000年城市区域环境噪声和道路交通噪声的平均值分别为59．0dB（A）和69．5dB（A）。利用城市区域环境噪声预测方法和道路交通噪声预测方法对该市噪声进行预测，2001年－2005年该市的区域噪声昼间平均等效声级综合预测值在57．6dB（A）－56．7dB（A）之间；道路交通噪声昼间平均等效声级综合预测值在68．2dB（A）－68．3dB（A）之间。  

河流水生态环境质量评价方法研究与应用进展

河流生态质量的监测和评价是从河流生态系统健康状况的角度对河流质量进行的评价。河流生态健康的评价已经向多要素多指标综合、多种评价方法（预测模型法、生物完整性指数、多要素综合评价）、流域尺度方向发展。该文重点介绍了国外评价体系产生的背景和研究基础，分析了广泛应用的几类评价方法的特点、在不同国家和流域的应用情况以及各方法的应用前景，分析了国内开展河流生态质量评价研究的发展过程、阶段性研究进展和应用案例，并根据目前研究基础评述了我国评价体系现存问题及应用前景，为河流生态质量评价体系的建立及发展方向提供建议和参考。  

沈阳市冬季环境空气质量统计预报模型建立及应用

利用沈阳市2013年1—2月大气自动监测数据和同期气象资料，选取19项预报因子，采用逐步回归方法建立了沈阳市冬季环境空气质量统计预报模型，预报项目包括细颗粒物（PM_2.5）、可吸入颗粒物（PM₁₀）、二氧化硫（SO₂）、二氧化氮（NO₂）、一氧化碳（CO）日均浓度及臭氧（O₃）日最大8 h平均浓度。2013年11月至2014年1月，应用该模型并结合人为经验修订，开展了沈阳市环境空气质量预报工作，预报结果与实测结果的对比验证结果表明，环境空气预测结果级别准确率达到79.1%，首要污染物准确率为73.6%。  

突发性大气污染事故的应急环境监测

本文探讨了突发性大气污染事故状态下进行快速、科学、规范、有效的应急环境监测的作用、工作程序、监测方法和污染扩散态势的预测方法，以防止目前应急监测中措手不及、手忙脚乱、无章可循的工作弊病，具有一定的现实意义。  

化工开发区突发性大气污染事故预测预警系统建设架构

大气污染事故预测预警系统主要包括污染气象模型和大气扩散数学模型,利用地理信息系统（GIS）技术,按照污染事故发生的地理位置,将模型的数值解和GIS相结合,从而可以在时间和空间上对污染扩散进行分析,得到不同地点的污染物浓度和污染程度,获取受污染范围内的人口和周边单位等重要信息,从而预测污染事故对环境的影响程度和范围,为突发性环境污染事故的应急监测、现场救护和灾后评估提供科学依据。  

环境振动的灰色预测模型

利用GIM(1)的非时序直接建模法预测研究建筑施工的环境振动 ,并将GIM(1)模型与GM (1,1)模型进行比较分析 ,结果表明GIM(1)模型的拟合精度优良 ,对原始资料中白化信息的利用更加丰富 ,拓宽了GIM (1)模型在环境科学领域中的应用范围  

大数据解析技术在大气环境监测中的应用研究

针对近年来新兴的大数据及挖掘、分析技术,对大数据解析技术在环境科学研究中的应用进行了分析和探析。以城市局部地区大气细颗粒污染物PM_2.5浓度计算为例,筛选了PM_2.5浓度历史数据、气象条件、交通状况、人群活动情况、网格道路状况等数据为影响特征量,分析了用神经网络法进行大数据解析和推演的原理和数学过程,是用数学、计算机、统计等方法研究解决多元、非线性复杂环境问题的一种新的探索。