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921.
用模糊聚类分析研究大气污染物浓度的垂直分布规律孙文长,宋鹭(河南省平顶山市环境科学研究所467002)1前言大气污染物浓度垂直分布规律的研究是大气监测优化布点的基础性工作,它旨在阐明优化区域内某一定高度处是否存在大气污染物浓度值相对稳定的垂直区间,从... 相似文献
922.
水源水细菌SOS反应与模糊综合评判的比较 总被引:4,自引:0,他引:4
为探讨细菌学测试和化学测试两类方法在评价水源水有机物污染程度和潜在危害上的关系,用SOS显色法研究了珠江某自来水原水8个水样有机提取物诱导的细菌SOS反应,并用模糊综合评判法分析了水样的BOD、Hg 、Pb 、Cr等化学指标.两个水样诱导了大肠杆菌 PQ37的 SOS反应.比较水样对细菌的 SOS反应诱导系数与化学污染的模糊综合评判结果后显示, SOS显色法这一细菌学短期测试系统与化学测试方法对水质的定性评价具有一致性、互补性和差异性,模糊综合评判法的应用可作为比较和解释这两类不同测试系统的分析结果的一种途径. 相似文献
923.
区域农业生态环境质量综合评价方法与模型研究 总被引:24,自引:0,他引:24
为了客观准确的评价区域农业生态环境质量,引入灰色系统理论中的关联度分析法,提出了区域生态环境质量的多级模糊综合评价——灰色关联优势分析复合模型,并以安徽省芜湖市区域农业生态环境质量的综合评价为例,根据芜湖市区域农业生态环境调查与监测资料,进行了实例研究。结果表明:安徽省芜湖市区域农业生态环境已经受到了明显的污染,并且各区域污染水平具有一定的差异;芜湖市区域农业生态环境质量优劣的关联序依次为:南陵县、芜湖县、繁昌县和城市郊区。 相似文献
924.
准确描述土壤重金属的空间分布并合理划分土壤污染风险区,是土壤重金属污染风险管控的重要前提。以广东省某工业化区域为研究区,基于随机森林(RF)和模糊c均值(FCM),采集577个采样点的土壤重金属数据和12个环境协变量数据,分析了土壤重金属(Cr、Pb、Cu和Zn)浓度,构建了土壤重金属浓度预测模型,开展了数据驱动的区域土壤重金属污染风险分类,并提出了相应的风险分类管控策略。结果表明:Cr、Pb、Cu和Zn的实测浓度分别为4.00~885.60,9.39~2588.11,2.20~475.00,11.05~8162.42 mg/kg。除Pb外,Cr、Cu和Zn的平均值是当地土壤背景值的1.10~1.29倍。4种重金属变异系数均在86%~319%,属中上强度的变异水平,土壤重金属受人为活动影响较大。当RF节点变量数(mtry)值为5,决策数个数(ntree)值为800时展现了较好的预测性能,预测性能R2的最大值分别达到0.78(Cr)、0.79(Pb)、0.85(Cu)和0.76(Zn),RMSE的最小值分别达到21.57(... 相似文献
925.
简单分析了指数评价法、模糊综合评价法和灰色关联分析法的优点和不足之处.在此基础上,本文提出了二次灰色关联分析模型,该模型即能对某环境监测点的环境质量进行综合评价,又能对所有环境监测点的某一环境污染物的污染状况进行综合评价,使评价结果更加完善.同时,该模型也能避免指数评价法、模糊综合评价法和灰色关联分析法的不足之处。 相似文献
926.
物质流分析是研究循环经济的重要方法,本文面向资源循环的流程制造企业,对不同复杂度的物质流系统进行了建模方法研究。首先对国内外在物质流领域的建模理论研究进行了综述,然后对物质流的特点和循环物质流的建模方法进行了分析,对基于投入产出表格的物质流分析方法、理论层面基于图论的物质流分析方法以及物质流分析软件进行了综述,最后重点探讨了Petri网建模与仿真工具在循环物质流分析中的建模方法,研究了不同类型Petri网在解决不同复杂度的物质流系统问题中的适用性,为物质流建模与仿真提供理论支撑。 相似文献
927.
928.
针对水环境的不确定性和模糊性,基于集对分析法和模糊理论相结合的评价模型已被广泛运用到水质评价当中。传统的评价模型在确定水质等级的复合算法中虽引入了权值的概念,但仍会出现指标浓度重复计算、信息丢失和指标权值的影响得不到体现等缺陷,具有局限性。针对这些缺陷,将基于加权后的内梅罗指数法思想应用于传统模糊-集对分析法中的复合算法上,考虑到加权内梅罗指数法兼顾极值的特性及计权性,通过取平均值和极值替代累加的方法来实现减小指标浓度重复计算的影响,同时加强复合算法中权值所占比重使得权值的作用得到充分体现。实验表明,改进的复合算法使得评价结果更为精确、客观。 相似文献
929.
基于灰色模型和模糊神经网络的综合水质预测模型研究 总被引:2,自引:0,他引:2
水质状态变化趋势预测研究对水资源管理和维护具有重要的现实意义。提出了一种将灰色模型和模糊神经网络相结合的水质预测模型。首先基于改进的灰色模型预测出水体中各理化因子在未来一段时间内的指标变化,然后采用T-S模糊神经网络对各单因子的预测值进行数据融合,构建水质变化综合趋势预测模型,预测出下一时间段的水质整体状态指标。实验表明,这种方式用来预测湖泊水质变化趋势具有可行性;与BP网络模型相比,基于T-S模糊神经网络系统的模型具有预测精度高、模型系统稳定等优越性。 相似文献
930.