模糊数学在大气环境质量评价中的应用

针对指数方法在评价大气环境质量中存在评价因素单一,不能反映多种污染物对大气环境的综合影响等缺点,结合模糊数学的原理与方法,提出应用模糊数学方法进行大气环境质量评价.介绍了模糊数学中的贴近度评价法和模糊综合评判法,建立了评价模型、评价标准和评价步骤.以普兰店市大气环境质量评价为例阐明了两种模糊评价方法的比较与应用,并根据评价结果分析了模糊数学在大气环境质量评价中的优缺点.     

模糊物元法综合评价福州市大气环境质量

大气环境质量的综合评价是城市环境质量考核的重要内容,鉴于大气环境质量评价中客观存在的不确定性和模糊性,将熵值理论与模糊物元分析法相结合应用于大气环境质量综合评价中,可有效解决这种不确定性和模糊性。应用该模型对福州市的大气环境质量进行综合评价,将评价结果与属性识别理论模型的评价结果相比较,二者基本吻合,结果证明该方法可行。     

熵权多目标决策等效数值法在大气环境质量综合评价中的应用

介绍了熵和熵权的概念与性质,在此基础上结合多目标决策模型建立熵权多目标决策等效数值评价方法,并对大气环境质量进行综合评价,评价结果表明,利用熵权多目标决策等效数值评价法进行大气环境质量综合评价是可行的。     

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。     

基于多元统计的大气环境质量评价模型与应用

为解决传统主成分分析在环境质量评价应用中的局限性并构造合理有效的大气环境质量综合指数,在利用改进的主成分方法并融合层次分析法(AHP)、聚类分析和判别分析方法的基础上,建立一种将主、客观指标赋权方法优点相结合并可准确可靠地判定样本点环境质量级别的大气环境质量评价模型,利用此模型对2个大气环境质量样本进行评价。结果表明:这是一种适合于大气环境质量综合定量评价且切实有效的方法模型,构造的大气环境质量综合指数有较强的实践价值。     

大气质量污染损失率评价模型参数的GA优化

设定各项污染物在大气环境质量污染损失率评价模型中有相同参数值,采用具有全局优化的遗传算法(GA)对模型中的参数进行优化,得出了对各种大气污染物均适用的大气环境质量污染损失率计算公式及大气环境质量综合评价模型。该模型与其他多种评价模型用于大气环境实例进行评价比较,结果表明:该评价方法不仅原理直观,评价结果准确,而且计算简便,实用性强。      

应用模糊综合评价级数评价大气环境质量

本文应用模糊综合评价级数方法对１９９３年度西南铝加工厂厂区大气环境质量进行综合评价，获得了与实际相符合的评价结果。     

基于GIS技术的城市大气环境质量评价——以淮南市为例

以淮南市为例 ,探讨了基于地理信息系统GIS技术进行城市大气环境质量评价的分析方法。利用GIS的空间数据管理、分析和图形显示、输出功能 ,对大气环境进行多因素复合分析 ,建立了基于“变权”思想的大气环境质量综合评价的污染指数模型和大气环境质量等级标准 ,并以图表的形式输出了评价结果。结果表明利用GIS技术进行城市大气环境研究具有传统方法无法比拟的优势 ,具有广阔的应用前景 ;所建立的大气环境评价模型和等级划分标准简单、客观、合理 ,具有实际应用意义。     

基于熵权的模糊物元法对福建省大气环境质量的综合评价

大气环境质量的综合评价是城市环境质量考核的重要内容,鉴于大气环境质量评价中客观存在的不确定性和模糊性,采用熵值理论与模糊物元分析相结合的方法对福建省大气环境质量进行综合评价,结果表明:模糊物元法的评价结果与传统的空气污染综合指数法的评价结果基本一致,并且模糊物元法具有明显的优势.     

属性识别理论模型在福州市大气环境质量评价中的应用

阐述了评价大气环境质量的属性识别法,介绍了属性识别理论模型和属性权重的确定方法,并根据GB3095-1996《大气环境质量标准》,采用属性识别理论模型对福州市2001年至2006年的大气环境质量进行了综合评价。结果表明：福州市的大气环境质量2001年是Ⅱ级,2002至2006福州的大气环境质量均为Ⅰ级。属性识别理论概念清晰,计算简单,评价结果比较客观。使属性识别理论模型在大气环境质量综合评价方面取得了较好的运用。     

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。     

自适应神经模糊推理在大气环境质量评价中的应用

利用matlab模糊工具箱中自适应神经模糊推理系统(Anfis)方法,对大气环境质量评价作一个尝试性的工作。利用Anfis法对大气环境质量现状的评价,并与灰色聚类法作比较,得出Anfis法用于评价环境质量是可行的,且具有许多优点。     

自适应神经模糊推理在大气环境质量评价中的应用

利用matlab模糊工具箱中自适应神经模糊推理系统（Anfis）方法，对大气环境质量评价作一个尝试性的工作。利用Antis法对大气环境质量现状的评价，并与灰色聚类法作比较，得出Antis法用于评价环境质量是可行的，且具有许多优点。     

分级贴近度法与环境质量评价

提出了一种新的环境质量评价方法———分级贴近度法 ,并结合实例与Hamming贴近度法及Fuzzy综合评价法进行了比较。     

模糊数学法在环境质量评价中的应用 --以天津滨海新区为例

模糊评价能有效的解决评价标准边界模糊和监测误差对评价结果的影响,具有一定的科学性、合理性.运用模糊数学法对天津滨海新区环境质量各因素进行定级评价,将各因素评价结果采用公式计数法进行二级赋权,较为客观评价了总体环境质量级别,为综合治理提供科学依据.     

API法在城市大气环境质量评价中的应用

采用空气污染指数API法对绵阳市2008年大气环境质量进行评价。结果表明,该市空气质量达到了国家二级标准,影响空气质量的主要污染物为可吸入颗粒物（PM10）,主要污染时间为1、2、3、5、12月,影响因素为气象和人为活动。建议采取优化产业结构、改造锅炉和燃烧设备、大力发展和推广使用清洁能源、加快城市绿化建设等污染防治对策。API法与其他评价方法相比,可以准确地揭示大气污染程度,是一种简便、直观且可靠的评价方法。     

模糊综合评判在淮河安徽段干流水质评价中的应用

论文将模糊综合评判应用于淮河安徽段干流水质评价中,模糊综合评判根据影响环境质量的各主要因素的权重和隶属度,确定环境质量级别,对污染指标加以综合评判,可以有效地客观地描述水质级别归属时的亦此亦彼性。论文将模糊综合评判结果与单因子评价结论进行比较分析,得出在确定水环境质量级别,开展水域管理工作时,模糊综合评判法对水质评价的结果能提供比较客观的理论依据。     

基于多要素指标评估的小流域水体管控单元划分研究:以南河为例

流域水体管控单元划分是实现流域水生态环境差异化管理的基础。基于小流域特点,结合水质参数、水生生物多样性等多要素指标,提出了一种水体空间管控单元划分方法。在此基础上,利用模糊层次分析法对各管控单元的优先级进行评价,揭示出小流域水生态环境质量与潜在污染来源的关联关系。以四川南河小流域为例,划分出3个管控区段和21个水体管控单元,识别出6个极高的管控单元,4个极低的管控单元,为指导小流域多尺度、精细化管理提供了参考。     

模糊综合评价法在水质变化和水体管理中的应用

应用模糊数学中的模糊综合评价法，对徐州市的地面水体的水质变化趋势进行了探讨，结果表明模糊综合评价法能及时发现水质恶化现象，对水体的管理具有指导作用．     

大气环境质量综合评价的修正Logistic曲线模型

为检验现行大气环境质量评价标准的合理性 ,解决各单项大气环境质量指标的评价结果的不相容问题 ,提高大气环境质量等级模型的分辨率 ,提出了一种新的大气环境质量评价模型———修正Logistic曲线模型 ,它的大气环境质量等级是连续的实数值。根据修正Logistic曲线模型的参数值可以分析各大气环境质量指标值对大气环境质量等级的影响程度 ,据此检验现行大气环境质量等级标准的合理性。实例研究结果表明 ,该方法是可行、有效且通用的 ,在环境质量综合评价中具有广泛的应用价值。