兰州市大气污染特征与污染预报技术研究

结合兰州市大气污染特征,采用国际上较为先进的污染预报模式,分别建立了实时资料与数值产品相结合的实用统计预报模型.其系统预报结果准确程度较好,实用性强,时研究兰州市大气污染来源及政府决策都起着重要的作用.     

用工业废水排放量预测地面水CODMn灰色方法研究

ＧＰＭ（１）灰色生长曲线常被用于等距时序环境系统的分析建模、非等距摆动空间序列方面的应用尚未报道。本文研究提出了将非等距摆动空间序列经过等距化处理的ＧＰＭ（１）线性回归优化建模方法采用该方法所建的非等距ＧＰＭ（１）模型用于工业废水量预测地面水ＣＯＤＭｎ的实例表明，该方法简捷，方便、精度高于回归分析，有较大实用价值。     

灰色系统GM（1,1）模型在城市地下水总硬度预测中的应用

应用灰色系统GM(1,1)模型,对地下水中总硬度的变化作了预测.检验结果表明,该模型精度较高,是一种较好的预测方法.     

化工区环境突发事件的数学预测及应对措施

通过对某市化工区环境污染物概况的调查,建立了污染风险模型,并且根据模型获得的结果确定了区域内的主要污染物。在此基础上提出了化工区环境突发事件的应对措施,为今后的应急监测提供的理论保证。     

城市大气污染物浓度预测模糊识别理论与模型

根据大气污染物的浓度具有模糊性且与多种指标相关的特点，提出对其进行预测的模糊识别理论与模型，并以二氧化硫为例，由２５个预测点大气中ＳＯ２浓度和相关指标的实测资料，利用上述理论与模型得出最优模糊预测参数，并对其它５个观测点的ＳＯ２浓度进行了预测检验。     

非线性灰色模型在污染物总量预测中的应用

在前人工作的基础之上介绍了几种修正的ＧＭ（１，１）非线性模型，并以衡阳市１９９０～１９９６年城区污染物总量（ＣＯＤ）的预测为例，探讨了各种模型的应用效果。结果表明：非线性模型的拟合精度更高，具有更加广阔的发展前景。     

环境空气污染预报及其意义

由我国在１３个重点城市开展环境空气污染周报出发，综述国内外环境空气污染预报的情况，指出环境空气污染预报的三方面重要意义。     

最小二乘支持向量机在臭氧浓度时间序列预测中试应用

将基于统计学理论的最小二乘支持向量机(LSSVM)方法试用于臭氧浓度时间序列预测.首先利用臭氧浓度时间序列资料重构了该混沌动力系统的相空间,然后沿着系统演化的相轨道用最小二乘支持向量机建立了臭氧浓度短时预测模型,并用上海市淀山湖站的臭氧观测资料做了提前1～8 h和提前24 h预报试验,结果显示这一模式能够较好地模拟臭氧浓度演化轨迹,提前1～8 h的预测精度均超过90%,提前24 h预报精度亦都在68%以上,预报效果较好.     

江西省主要城市空气质量预报研究

对建立江西省各主要城市的空气洁净指数及空气污染指数预报模式进行了探讨，并将试验期间预报结果和所属区域空气污染程度进行比较，结果表明，该模式用于各省各主要城市空气洁净指数及空气污染指数预报是可行的。     

小型城市污水排放量预测模型研究——以楚雄市为例

针对小城市污水排放量历史数据较少,城市发展变化较大的特点,以楚雄市为例,提出了基于污水排放来源以及生成机理的预测方法。根据历史人口增长趋势以及城镇化率进行城区人口综合预测,运用定额法根据不同行业用水特点预测城市用水量,结合城市污水排放特点对楚雄市近期以及远期城市污水排放量进行科学合理的预测,并对预测结果进行了分析,可为城市发展规划提供决策参考。