模糊标识指数与对应分析法在水质评价中的联合应用

水质评价对判断水体的污染状况,了解其污染程度和成因有重要的意义,并可为水资源管理及水污染控制提供科学依据,而适当的评价方法是保证评价结果科学合理的关键.因此,本文以青山湖流域为例,在单因子指数法、综合指数法、灰色关联法、改进的模糊层次分析法、水质指数评价法、综合水质标识指数法6种常用水质评价法的结果对比分析的基础上,提出了一种新的模糊标识指数法.该方法结合了改进的模糊层次分析法和综合水质标识法的优点,不仅给出水质级别和水功能区达标程度,而且克服了以往模糊层次分析法存在的低估污染的严重性及不能评价劣Ⅴ类水质的缺点,更加适用于水质状况的评价.同时,在模糊标准化处理基础上,采用对应分析法,将采样点与变量有机地结合起来进行分析.结果表明,青山湖流域的总体水质状况以劣Ⅴ类为主,总体水功能区达标率仅10.34%,流域根据受污染情况被分为3个区,Ⅰ区、Ⅱ区、Ⅲ区的主要污染因子分别是TN、NH4+-N与COD、TP.模糊标识指数法与对应分析法的联合应用可以全面分析流域水质状况,给出科学合理的评价结果.     

水资源安全评价模型构建与应用——以福建省泉州市为例

作为东南沿海的重要城市之一,泉州市在经济社会迅速发展的形势下,水资源可持续利用面临前所未有的压力。论文采用改进的层次分析法及基于因子分析的聚类分析法,对泉州市各县(区、市)2008年的水资源安全状况进行评价与分析,并评价了2000-2008年泉州市的水资源安全变化趋势,对2015及2020年的水资源安全进行预测。主要研究结论为:水资源处于安全状况的地区为德化县、永春县、安溪县;基本安全的地区为南安市、洛江区及泉港区;处于不安全的为鲤城区、丰泽区、惠安县;处于严重不安全的地区为晋江市和石狮市。评价年份内,2000年水资源安全保障程度最高,2004年水资源安全程度最低。在P=75%和P=90%的情况下,2015和2020年泉州市面临的水资源压力很大。针对泉州市经济社会发展、水资源特点及开发利用特征,提出了提高水资源安全保障程度的措施。     

黄河源区鄂陵湖中多环芳烃的百年沉积记录

为研究黄河源区多环芳烃（PAHs）的污染历史,于2016年7月在鄂陵湖中采集了沉积物柱芯,采用²¹⁰Pb定年,利用气相色谱串联三重四级杆质谱仪（GC-MS/MS）分析了16种PAHs,运用有序聚类分析对PAHs的垂向分布进行分带,并采取主成分分析及多元线性回归定量分析了PAHs的来源.结果表明,鄂陵湖沉积柱的沉积速率为0.176cm/a,慢于青藏高原多数湖泊.总PAHs的含量为11.3~54.7ng/g,平均值为29.2ng/g,与其他高原和偏远地区湖泊沉积物相比,处于较低水平,可被视为PAHs的全球沉积物背景值.PAHs的垂向变化分为1948年以前、1948~1976和1976~2016年3个时间段,5~6环PAHs在1948~2016年间呈上升趋势,与青海省人口及大型牲畜数量显著相关,反映了鄂陵湖地区近70a来的人类活动以农牧业为主.PAHs来源分为本地源（23%）以及长距离迁移与本地混合源（77%）.本地源的垂向变化与5~6环PAHs一致,代表了青藏高原地区以牛粪饼为主要燃料的生物质燃烧源.     

典型土地利用方式下土壤重金属污染物分布特征与源解析——以成都平原干溪河流域为例

基于成都平原干溪河流域不同土地利用分区。通过Pearson相关系数分析、内梅罗指数、主成分和聚类分析,探究土壤重金属含量、空间分布、来源及环境风险。结果表明:1)流域表层土壤重金属Pb、Cd、As、Cu、Zn、Ni、Fe均超过土壤背景值,农耕区Cd含量为GB 15618—1995《土壤环境质量标准》二级标准(0.3 mg/kg)1.4倍;农耕区土壤Pb含量(62.56 mg/kg)显著高于工业区(32.25 mg/kg);2)农耕区环境风险相对较高,呈总体轻污染、局部中污染状况;3)全区主成分可分为4种:Fe、Mn、Ti等来源于自然母质,其贡献率为34.9%～37%,其他污染源依次为工业、交通及铅蓄电池迹地或历史手工作坊;4)聚类后,按样点数量划分为32、38、11和2四类,分别受工业及交通、农业面源、交通和背景环境影响。     

镇江市四季PM2.5污染特征与潜在源区分析

利用2017年3月1日—2018年2月28日镇江市环境监测站提供的逐时数据,对镇江市PM_(2. 5)污染特征进行分析,并结合HYSPLIT-后向轨迹模型,综合运用轨迹聚类及PSCF、CWT分析方法,计算了不同季节影响镇江城区PM_(2. 5)的主要气流输送路径及镇江市PM_(2. 5)的主要潜在源区。结果表明:镇江市PM_(2. 5)浓度季节分布特征明显,冬季PM_(2. 5)浓度最高,夏季最低。四季PM_(2. 5)浓度日变化均呈两峰一谷型分布,且夜间普遍高于白天,周末高于工作日。四季PM_(2. 5)浓度与NO_2、CO相关系数较高,表明工业排放与交通源可能是镇江市PM_(2. 5)的主要来源。镇江地区气流输送存在显著的季节变化特征:春季西北偏西及东北方向气流轨迹占主要优势;夏季气流主要来自东北、东南及西南方向;秋季以东北及偏东气流为主;冬季西北气流轨迹占绝对优势。镇江四季PM_(2. 5)浓度受本地及周边城市的局地污染输送影响较大,主要潜在源区集中分布在江苏本地及其周边的山东、安徽、浙江、上海等地。春、夏、秋季这些地区对镇江PM_(2. 5)浓度贡献值基本为35～75μg/m~3;冬季该贡献值较大,均在75μg/m~3以上,最高值可达到150μg/m~3以上;同时,冬季受北方污染输送影响,河北、京津冀等地也是主要潜在源区,贡献值为35～75μg/m~3。     

2017年兰州市大气污染物输送来源及传输特征模拟分析

利用HYSPLIT后向轨迹模式,结合兰州市AQI（空气质量指数）及常规大气污染物质量浓度数据,模拟研究了2017年1月1日-12月31日以兰州市为受点的大气污染物输送特征.通过聚类分析确定了抵达兰州市气团的主要输送途径和每类路径所对应的污染物质量浓度特征,并利用受体模型PSCF（潜在源贡献因子分析法）和CWT（权重浓度轨迹分析法）,分析了大气污染区域传输对兰州市空气质量的影响,探讨了影响兰州市空气质量的污染物输送来源和可能的潜在源区.结果表明,在影响兰州市的气流轨迹中,污染轨迹多来自兰州市以西和以北方向,污染轨迹约占总轨迹的39.52%,说明外部污染物的输入对兰州市空气质量具有重要影响.其中,第3类轨迹（对应来向为西）的气团对兰州市的空气质量有较大的影响,该类轨迹虽仅占总轨迹的15.21%,但其中污染轨迹数占56.76%,是影响兰州市空气质量的主要传输路径;第4类轨迹（对应来向为东南）的气团最为清洁.研究显示,对兰州市空气质量影响最大的强潜在源区主要分布在青海共和盆地、兰州市本地及周边区域,中等强度潜在源区为内蒙古自治区南部、宁夏回族自治区及甘肃省河西走廊等地区.      

大气污染防治技术产业化潜力评价及案例研究

为定量综合评价大气污染防治技术产业化潜力,该文从技术产业化潜力定义出发,结合大气污染防治技术特征,构建大气污染防治技术产业化潜力评价指标体系,并开展案例研究。大气污染防治技术产业化潜力评价指标体系包含技术指标、市场指标、条件指标、政策指标和效应指标5个一级指标,以及21个二级指标。基于模糊综合评价法,对相变凝聚除尘及余热回收利用集成装置开展产业化潜力评价。评价结果显示,技术综合评价结果为产业化潜力较大,在技术、政策、条件和效应4个方面均具有较好的优势。案例应用表明,该研究构建的大气污染防治技术产业化潜力评价指标体系能较好地应用于实际评价工作中。     

万山群岛海域网采浮游植物与环境因子的关系

根据2014年5月万山群岛海域生态环境调查数据,利用聚类分析和冗余分析等方法分析了网采浮游植物群落分布特征,探讨了珠江口盐度锋面生境对浮游植物群落的影响。结果表明:共发现网采浮游植物93种,硅藻门种类占73.1%。在冲淡水和外海水汇聚形成盐度锋面的混合区,水温、化学耗氧量、溶解氧、pH、叶绿素a和N:P均高,网采浮游植物丰度也最高,平均丰度为5.96×108/m3,数值达到其他两个区域平均丰度的4000倍以上,小个体硅藻中肋骨条藻丰度比例大于90.2%。在低盐区硅藻门丰度仍占80.6%,大个体硅藻门种类如锤状中鼓藻、巨圆筛藻、哈德半盘藻和美丽漂流藻等丰度呈上升趋势。在高盐区甲藻门丰度增至40.7%,形成硅藻门和甲藻门丰度联合占优势的群落结构,大个体甲藻门种类如短角角藻、纺锤角藻、大角角藻和夜光藻等丰度呈上升趋势。由于盐度变化大,网采浮游植物种类多样,且以广盐种种类和丰度占优势。万山群岛海域的水体营养特征使小型硅藻中肋骨条藻优势特别突出,而种类多样并且单一种类占主导优势的网采浮游植物群落特征,支撑了海域的高初级生产力。     

基于直觉模糊集的高速列车乘客车厢火灾风险评估

为有效预防高速列车乘客车厢火灾造成的人员伤亡和财产损失,采用直觉模糊集方法对CRH380A列车乘客车厢火灾风险进行评估。首先构建高速列车乘客车厢火灾风险评价指标体系;然后利用直觉模糊熵公式计算各指标因素的权重,得出"设备因素"所占的权重较大;最后利用直觉模糊加权几何算子将各指标因素权重与专家的评估结果矩阵进行信息融合,得出该列车乘客车厢火灾风险评价的等级为"很安全"。该评价结果符合实际情况,从而验证了该方法运用于高速列车乘客车厢火灾风险评估的可行性和可靠性。     

北京市PM2.5时空分布特征及其与PM10关系的时空变异特征

PM_(2.5)时空分布特征及其与其它污染物的相关关系是PM_(2.5)时空统计分析的主要研究内容.然而,现有的方法直接从监测站点的角度对时空分布特征进行分析,难以有效地揭示PM_(2.5)浓度的聚集分布特征;同时,常用的地理加权回归在对PM_(2.5)与其它污染物间关系进行建模的过程中,缺乏同时考虑时间异质性与空间异质性,从而不能准确地描述依赖关系的时空变异特征.为此,首先借助于空间聚类分析技术,对北京市2014年PM_(2.5)浓度的聚集结构进行探测,在此基础上,通过聚集结构来分析PM_(2.5)季节性时空分布特征.然后,利用地理时空加权回归对北京市PM_(2.5)与PM_(10)季节平均浓度间关系进行建模,依据回归结果分析PM_(2.5)-PM_(10)间关系的时空变异特征.实验结果表明,春夏季节PM_(2.5)污染程度及空间变异程度均低于秋冬季节,各季节PM_(2.5)浓度均表现为北部浓度低、南部浓度高的空间分布特征;地理时空加权回归具有更好的拟合效果,由回归系数进一步可发现,春夏季PM_(2.5)-PM_(10)相关性低于秋冬季PM_(2.5)-PM_(10)相关性;各季节均表现为西北部PM_(2.5)-PM_(10)的相关性高于东南部PM_(2.5)-PM_(10)的相关性.