城市绿地系统效益评价模型的构建与应用

从城市绿地建设水平偏低的原因分析入手，认为不具备成熟的城市绿地系统效益评价体系是主要原因。运用层次分析法，构建了城市绿地系统效益评价模型，对模型各组成部分进行了详细阐释。以模型对西安市绿地建设的影响为例，介绍了该模型的作用。最后，对模型的应用效果进行了总结，认为基于AHP法的城市绿地系统效益评价模型可有效解决城市绿地系统效益评价问题。     

相思树种子的质量评价模型

投影寻踪技术为一种新兴的非线性分析方法,但存在计算过程复杂、编程实现困难等缺陷,鉴于此,我们提出采用模拟退火法直接优化投影寻踪技术的投影函数和投影方向以克服目前投影寻踪技术的种种缺点.在此基础上,提出基于模拟退火法的改进的投影寻踪的相思树种子质量评价模型,利用该模型可把各相思树种批测定指标综合成一维投影值,投影值越大,表示该种批质量越好,根据投影值的大小可对相思树种批样本集进行合理评价.实例质量评价结果表明,直接由样本数据训练的改进投影寻踪林木种子质量评价模型用于相思树种子质量评价简单可行,具有较强的适用性和应用性,可操作性强.基于模拟退火法的改进的投影寻踪法可广泛应用于种子质量评价、群落分类及环境质量评价等研究中各类非线性、高维数据的分级与评价.表1参11     

两种评价森林资源生态环境效益计量方法的比较

对评价森林资源生态环境效益的2种方法进行了比较，阐述了这2种方法的优缺点，通过案例分析可知，森林资源环境效果评价法获得的评价值大，布意愿调查法的评价值小，并说明了导致这2种方法评价值不同的原因。     

南充市清洁能源行动的健康效益评价

采用剂量—反应法对南充市实施清洁能源行动后，预计到2005年，为由于大气质量的改善而对居民健康产生的正面效益作了定量的评估，并对结果进行了讨论。     

神经网络模型在辽河水质量评价中的应用

为准确的反映辽河水质量状况和发展趋势，在对辽河水质监测采样和实验分析的基础上，建立了水质评价的BP神经网络模型，应用该模型对辽河的水质现状进行了质量综合评价，4个监测断面的评价结果均在4～4．5之间，水污染情况较为严重。该评价结果与监测断面污染项目的超标情况分析的结论吻合，评价效果较好。     

基于密切值法的节能减排评价研究

节能减排是我国应对资源紧缺、减轻环境压力、实现经济可持续发展的必然选择。关于节能减排考核体系的研究,目前多限于广泛的定性论述,定量研究成果尚不多见。为了实现节能减排这一根本目的,需要确立能反映环境、经济、社会发展协调程度的指标体系和评价方法,为我国的发展决策提供科学依据。在遵循构建原则和按照构建方法思路基础上,从资源、环境、管理和经济等4个控制层面构建节能减排的综合评价指标体系。密切值法是多目标决策的一种优选方法,作为一种新的尝试,利用该方法建立起节能减排评价模型。详细阐述了密切值法在节能减排评价中的原理、方法与步骤,并以我国2001—2008年的节能减排情况为例说明了模型的具体应用,评价结果较好地体现了我国节能减排的现状与不足,为今后节能减排工作提供了科学依据。实例应用表明,建立的评价指标体系是可行的和可操作的,该评价模型不需要确定各种主观参量或函数,评价结果客观、可靠,是开展节能减排综合评价的一种简单而有效的方法。     

广西柳城县农业生态环境的定量评价

建立了包括生态资源、人类驱动和系统响应3方面17个指标在内的农业生态环境定量评价指标体系，结合广西柳城县的实际情况，运用模糊综合评价模型，对当地农业生态环境进行定量评价。结果表明，柳城县农业生态环境质量属于一般水平，当地自然生态条件较好，虽受人类活动影响较大，但生态系统运行依然正常。该评价结果与当地实际情况相符，表明该评价指标体系具有较强的科学性和实用性。依据评价结果，提出了改善柳城县农业生态环境的对策和建议。     

城市可持续发展评价的分指数及综合指数公式

在指标按特征分类的基础上，提出了城市可持续发展评价分类指标的分指数公式和多类别组合的综合指数公式。应用遗传算法对公式中的参数进行优化，得到简单而适用的城市可持续发展评价模型。模型应用于全国“七五”，“八五”可持续发展评价结果与实际分析结果一致。该模型具有可比性强，通用性好和简单，实用的特点。     

城市植物叶片金属元素含量与大气污染的关系

采样分析了株洲清水塘工业区两上厂及圣贤区七种植物叶片中甲、钙、镁、锰、铁、铜、铅、锌和砷十种元素的含量，按照ＩＰ含污量指标，对测定区的大气质量做了分析评价，由原子吸收光谱仪测定植物叶片中锌、铅、镉和砷的含量，可以判定测定区的大气污染等级。     

阶段法与参考基准法联用在建材气味强度评价中的应用

本文利用气味强度的幂律模型,建立了五阶段法气味强度等级和参考基准法正丁醇溶液浓度的转化关系.计算出了五阶段法气味强度等级对应的正丁醇浓度,并将其应用于五阶段法评价气味等级的过程中.与传统阶段法相比,该方法具有更好的精密度和重复性,适用于评价建材产品的气味强度等级.     

上海市崇明主要城镇生态环境安全预警初探

在对崇明城桥镇、堡镇和陈家镇生态环境安全现状评价基础上,利用生态环境安全预警理论和方法,运用情景分析法分3种情景对崇明城桥镇、堡镇和陈家镇未来15年生态环境安全状况进行预测。并根据综合指数模型及不良状态预警模型、恶化趋势预警模型和恶化速度预警模型对主要城镇生态环境安全进行预警评判,结果表明:崇明3个主要城镇未来15年生态环境总体仍将处于安全状态。     

重金属污染土壤属性区间识别模型的赋权分析

土壤重金属污染评价为土壤重金属污染的及时防范和综合治理提供重要的理论依据。文章在属性区间识别理论的基础上,构建土壤重金属污染评价的属性区间识别模型：选取土壤重金属污染中普遍存在的Hg、Cd、As、Pb、Cu、Zn作为评价指标,采用均化系数将各评价指标的属性测度区间转化为综合属性测度;为避免主观因素,利用主成分分析法、熵权法、CRITIC法对各评价指标进行3次客观赋权;最后根据置信度准则和分级标准进行土壤重金属污染的综合评价。对3种赋权法得到的权重和评价结果进行比较,表明：属性识别模型在土壤重金属污染评价中适用且有利于评价结果准确性的提高;3种客观赋权法算得的权重合理,且其优异程度为主成分分析法〈熵权法〈CRITIC法。     

基于概率神经网络的污泥堆肥腐熟度的综合判别

由于污泥堆肥过程中各组分间相互影响和制约,污泥腐熟程度的判别系统呈现模糊性,使得传统评价方法对该判别系统很难正确认识。文章根据污泥堆肥的具体情况,提出了以含水率、挥发固体、粪大肠菌值、发芽指数作为腐熟程度的判别指标体系,并基于概率神经网络建立污泥堆肥腐熟程度的综合判别模型,然后用该模型判别上海市某污水厂污泥快速好氧堆肥工艺污泥堆肥样品的腐熟程度。结果表明:①将污泥堆肥的含水率、有机质、粪大肠菌值和种子发芽指数作为判别指标,可以判别污泥堆肥腐熟程度;②概率神经网络可以建立判别指标与稳定化程度等级之间复杂的非线性关系,为腐熟度的判别提供一种通用的模式,且判别结果比较合理。     

区域生态监测的概念、方法与应用

区域生态监测是对生态系统类型、结构与功能及各要素的现状与变化进行测定与观察,并对生态系统受胁迫与胁迫效应进行判断和评价的过程。区域生态监测结果将在评价现状和预测发展趋势的基础上,为区域生态保护、生态建设提供决策依据。辨析了区域生态监测的概念,对区域生态监测方法选择及指标体系的建立提出了建议,并就其在生态环境管理中的应用作了探讨和展望。     

基于属性理论的长株潭城市群生态系统健康评价

城市生态系统是一种高度人工化的自然-社会-经济复合生态系统,其健康状况直接影响到城市的可持续发展。针对城市生态系统健康评价标准的不确定性问题,在构建评价指标体系的基础上,提出了基于属性理论的城市生态系统健康评价模型及评价方法。以长株潭城市群为研究区域,运用该模型和方法对其生态系统健康进行了综合评价。评价结果表明：长株潭城市群的生态系统现状属于一般健康类,其中自然生态子系统对区域整体健康状况有较大影响,评价结果与实际情况大体吻合。通过对各子系统层的健康度分析,识别了健康限制因素,并提出了相应的调控措施。采用属性理论方法开展城市生态系统健康评价,能较好地识别系统层综合健康状况和子系统层的健康状况,具有一定的实用价值,其评价结果为促进城市生态建设,有效实施生态系统健康管理提供了科学依据。     

Statistical inference using stratified judgment post-stratified samples from finite populations

This paper develops statistical inference for population mean and total using stratified judgment post-stratified (SJPS) samples. The SJPS design selects a judgment post-stratified sample from each stratum. Hence, in addition to stratum structure, it induces additional ranking structure within stratum samples. SJPS is constructed from a finite population using either a with or without replacement sampling design. Inference is constructed under both randomization theory and a super population model. In both approaches, the paper shows that the estimators of population mean and total are unbiased. The paper also constructs unbiased estimators for the variance (mean square prediction error) of the sample mean (predictor of population mean), and develops confidence and prediction intervals for the population mean. The empirical evidence shows that the proposed estimators perform better than their competitors in the literature.     

Order restricted randomized designs and two sample inference

This paper develops a new design that relies on subjective judgment ranking to compare subsets of experimental units. This judgment ranking is used along with restricted randomization to improve statistical inference for the contrast between two levels of a treatment. The new design assigns the judgment ranked units in a subset to different treatments. Such an assignment translates the positive dependence among units within each subset into negative dependence for the estimators of treatment means, and hence leads to a reduction in variance for the contrast. For the proposed design, a test for the difference in means of two treatment levels is developed along with an associated confidence interval. It is shown that the null distribution of the proposed test is approximated reasonably well with the Student’s t-distribution for sample sizes as small as 6. A simulation study indicates that the proposed design is advantageous compared to its competitors in the literature for both high and low quality rankings. The new design’s advantage increases with the quality of rankings.     

健康风险评估方法在中国重金属污染中的应用及暴露评估模型的研究进展

经济的快速发展导致中国环境质量日趋恶化.随着健康意识的增强,人们越来越重视污染物暴露人群的健康风险评估.与其他污染物相比,重金属污染区域广,重金属暴露人群多且集中.为了研究重金属暴露条件下人群的健康风险,USEPA 模型、统计模型、地理信息系统、可给性研究的方法已被中国不同学者应用.暴露评估模型作为污染物暴露人群健康风险评估的主要环节,国外的研究已经比较成熟,但相关研究在中国还处于空白阶段.对中国近年来在城市表层土壤（灰尘）、矿区土壤、膳食、地下水和饮用水、大气颗粒物进行重金属风险评估中应用的健康风险评估方法,进行了归纳和评述,并对欧美常用暴露评估模型：环境暴露评估模型、膳食暴露评估模型进行了介绍.中国健康风险评估工作起步晚,在评估的各环节均存在很大缺陷.随着新技术的发展以及人群对环境健康风险认识的深化,健康风险评估将成为中国热门研究领域之一.污染的环境行为、剂量一效应关系、模型、风险信息等方面,将是未来中国健康风险评估研究的重点.     

Expositionsabschätzung: Human-Biomonitoring vs. Modellrechnungen

Exposure assessment represents an important and integral part of the assessment of health risks associated with the human exposure to toxic substances in soil and other environmental media. In recent times model calculations are widely used to assess the doses of toxic substances which have been incorporated into the human body via different routes of exposure. The present paper discusses the possibilities and limitations of such model calculations with regard to exposure and risk assessment. A critical point is that the results largely depend on the basic assumptions introduced into the model calculations. Moreover, the results refer to a more or less typical scenario of exposure, although they do not allow any conclusion with regard to individual exposure levels. In contrast, the use of biomarkers of exposure (human biological monitoring) represents a methodological approach to estimate individual exposure levels of subjects exposed to toxic substances in a given situation. In practice, the identification of persons at risk and the exclusion of individual health risks can only be based on human biological monitoring studies. Exposure assessment based on theoretical calculations and exposure assessment based on biomarkers of exposure and effects should be regarded as complementary approaches in exposure and risk assessment.     

Use of the ouput of a lead risk assessment model to establish soil lead cleanup levels

Three general methods to calculate soil contaminant cleanup levels are assessed: the truncated lognormal approach, Monte Carlo analysis, and the house-by-house approach. When these methods are used together with a lead risk assessment model, they yield estimated soil lead cleanup levels that may be required in an attempt to achieve specified target blood lead levels for a community. The truncated lognormal approach is exemplified by the Society for Environmental Geochemistry and Health (SEGH) model, Monte Carlo analysis is exemplified by the US EPA's LEAD Model, and the house-by-house approach is used with a structural equation model to calculate site-specific soil lead cleanup levels. The various cleanup methods can each be used with any type of lead risk assessment model. Although all examples given here are for lead, the cleanup methods can, in principle, be used as well with risk assessment models for other chemical contaminants to derive contaminant-specific soil cleanup levels.