基于云模型的长沙市大气环境质量评价

根据大气环境质量评价过程中存在随机性和模糊性的特点,建立基于云模型的评价方法。以长沙市2014—2016年大气环境监测资料为依据,选取SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)、CO和O_3为评价因子,基于云理论生成评价指标隶属于评价等级的综合云模型对大气环境质量进行综合评价。结果表明:云模型能够很好地实现评价指标数值和大气环境质量等级间的不确定映射;长沙市2014年大气环境质量为轻度污染(Ⅲ级),2015年和2016年的大气环境质量提升至良(Ⅱ级),且2016年对于良的确定度相比于2015年明显提高,表明长沙市大气环境质量呈现逐年好转趋势,评价结果与实际情况相符。     

大气环境质量综合评价的物元分析法

根据物元分析基本理论 ,给出了大气环境质量综合评价的物元分析法。实例分析表明 ,其结果与灰关联分析方法、模糊综合评判方法、污染损失率法和变权识别模型的评价结果相一致。物元分析法是一种解决不相容问题的简便、有效的评价方法     

西安高新区大气环境质量综合评价及其防治对策

以西安高新区2007～2010年环境空气质量监测结果为依据,运用模糊数学的方法选取具有代表性的SO2、NO2、PM10作为评价因子,参照大气环境质量标准,通过计算污染因子权重分配系数和隶属度,对西安高新区总体大气环境质量做出综合评价。结果显示:西安高新区大气环境质量在逐年好转,并达到国家二级标准,但PM10年均浓度仍超标,是大气环境质量的制约因子。为此,建议西安高新区应紧紧抓住颗粒物大气污染这一制约因子,加强对区域大气污染源(锅炉、除尘器等)调查及治理工作,如制定严格的施工企业扬尘治理措施;加大检查力度和执法力度,如加大对机动车尾气年检和抽检的力度,对超标排放的机动车采取强制措施;完善环境管理制度,如建立年度环境报告书制度、废物生命周期管理体系;加强信息平台建设,在网上为企业提供清洁生产信息、废物利用等信息。     

大气环境质量评价的未确知测度模型

给出大气环境质量综合评价的未确知测度模型 ,并用于某大型钢铁企业的大气环境质量评价 .模型严谨 ,测度函数的构造力求符合实际 ,并且针对评价空间分割的有序性 ,引入置信度识别准则使评判结果合理 ,是大气环境质量综合评价的实用模型 .     

主成份分析法在大气环境质量综合评价中的应用

介绍了主成份分析法评价大气环境质量的基本原理，并对某市的大气环境质量进行了综合评价。最后，与其它方法的评价结果进行了对比分析，进一步证实了主成份分析法的科学性、合理性。     

大气环境质量综合评价的污染损失率法

应用污染损失率法进行了大气环境质量评价 ,并通过实例分析获得了与层次分析法相符合的结果     

模糊综合评价在合肥市大气环境评价中的应用

运用模糊综合评价方法,选取合肥市4个大气质量国控点位的SO2、NO2、PM10三个污染物作为评价因子,结合大气环境质量分级标准通过确定评价对象的权重和隶属度对合肥市2006年-2010年大气环境质量做出评价。将模糊综合评价结果与单因子评价结论进行对比分析,结果表明两种评价结果具有一定分歧性。具体表现在单因子评价体现出从严性特点,而模糊综合评价将各级评价标准综合应用,充分考虑了各个污染因素对于大气环境的贡献度,评价结果更加客观公正。     

大气环境质量评价的标度指数法

提出用标度表示大气污染物分指数和大气环境质量综合指数新概念。依据大气污染物浓度等比赋值,其危害程度等差分级原则,导出了标度分指数和综合指数的计算公式。标度分指数表达形式简单、规范,对任何污染程度都以统一基准衡量;标度综合指数既能反映多种污染物并存对环境的综合影响,又适当突出严重污染物对环境的危害。通过对实例的应用、分析和比较,证实了该评价方法的有效性、可比性和通用性,且这些性质不受污染物种类和数目多少的限制。     

模糊数学在大气环境质量评价中的应用

本文依照模糊数学的基本原理,以本溪市1987年大气监测数据(监测项目为TSP、NOx、,SO_2),运用模糊矩陈复合运算方法,对其大气环境质量进行综合评价。运用隶属函数,进行单因素评价,再根据各污染因素对大气环境质量影响程度不同,计算各指标的权值。根据最大隶属原则,得出大气环境质量综合评价结果。     

水环境质量评价的未确知测度模型

本文给出未确知测度综合评价模型并用于水环境质量评价。与灰色关联分析方法[1] 相比 ,增加了指标权重及确定指标权重的方法 ,改换了识别准则并增加了排序 ,使方法更具一般性、合理性和精细性 ,更适合于质量评价。     

模糊数学在大气环境质量评价中的应用

本文应用模糊数学方法对近年宜宾市城区大气环境质量进行综合评价,并与常用的其它几个模式进行可比分析,其更能描述大气污染程度的特点。因此模糊综合评判法对大气环境质量评价是一种有效的评价方法,它具有较强的实用性。     

改进的灰色关联投影法在大气环境质量评价中的应用

大气环境质量评价具有多指标的特点,且各指标的属性、重要程度和可比性都不相同,使得方案比选具有明显的不确定性。通过采用适应不同环境的分辨系数和基于信息熵的权重计算,来改进灰色关联投影方法,使得大气环境质量评价更加客观、公正和准确。最后用实例论证该方法是有效可行的。     

淄博市居住小区环境质量评价研究

随着城市化进程的加快,城市居民数量增多,现代居住小区环境质量受到人们的广泛关注。从户外和室内两个方面探讨了城市居住小区环境质量的影响因素,建立了环境质量评价指标体系和评价模型,利用该指标体系和评价模型对淄博市居住小区的环境质量进行了评价。结果表明,居民对现阶段淄博市居住小区人居环境质量较为满意。     

煤矿区水环境质量现状评价研究

运用灰色 聚类方 法对韩城 矿区桑树 坪煤矿 水环境质 量现 状进 行了 评价， 其评 价结 果与 模糊综合评 判大体 吻合。该 方法不仅 注意到水 质分级 界限的模 糊性， 而且 信息 利用 率和 精度 均有 较大幅度的 提高。因 此，利用 灰色聚类 进行水 环境质量 评价不 仅方法简 便，而且 结论更接 近客观实 际     

模糊物元模型在焦化厂大气环境质量综合评价中的应用

随着焦化行业的快速发展,其环境污染问题也日益暴露出来,以大气污染最为严重。将熵值理论与模糊物元分析法相结合,建立了焦化厂大气环境质量评价的模糊物元模型,并根据焦化厂的大气环境质量现状提出了反映其污染程度的Ⅰ-Ⅳ级质量分级标准。研究结果表明,运用模糊物元模型评价大气环境质量状况是可行的,焦化厂各测点的大气环境质量均达到安全级（Ⅲ级）。     

湖泊富营养化的综合评价方法的探讨与实例

目前富营养化评价方法众多,但各评价方法之间缺乏可比性,不利于湖泊富营养化的有效管理和治理.本文在对现有湖泊富营养化的评价方法进行分析、评价的基础上,从湖泊水生生态系统出发,提出了适合我国国情的基于<地表水环境质量标准>(GB3838-2002)的湖泊富营养化水生生态系统评价方法.即水质、水生生物与底质评价相结合的系统的、综合的富营养化评价方法.该方法可对不同湖泊的富营养化状况进行比较,并可对同一湖泊富营养化的时空变化进行分析,有利于对湖泊富营养化程度、成因做出客观、合理的判断,为治理富营养化提供全面、科学的决策依据.     

利用改进的模糊综合评判法综合评价环境质量

本文引入灰色系统理论关联度的概念,提出了一种改进的模糊综合评判法,并用于环境质量综合评价之中,经实例分析表明,评价结果较为客观、合理。     

居住区生活环境质量影响因素的多元统计分析与评价

对杭州、厦门、南京及温州市１７个居住区共１２９７户居民进行生活环境质量调查，在计算机上建立了数据库并进行平均值分析、相关分析、主成分分析及因子分析。结果表明，有３－５个独立因子共同决定居住环境的主观评价，它们是景观因子、设施因子、安全和交通因子。分析还表明，居民对居住区总感受的评分主要由居住区可视环境因素，如景观，绿化、三废污染防治及环境卫生所决定。     

基于自适应遗传小波神经网络的水质评价建模

水环境污染过程的非确定性和非线性,使得传统的水质评价方法存在局限性。为了提高水质评价的准确性,提出了一种基于改进小波神经网络(wavelet neural network,WNN)的水质评价模型。采用自适应遗传算法(adaptive genetic algorithm,AGA)对小波神经网络的初始权值进行优化,再通过小波神经网络算法对网络进行训练,最后对训练好的网络展开测试。仿真结果表明,自适应遗传算法和小波神经网络的结合提高了网络的训练效率,该方法可以用于水质评价建模,并且评价结果具有较高的精度和准确性。