基于神经网络的东北地区秸秆焚烧预测

选取农作物秸秆露天燃烧严重的东北地区,采用人工神经网络的方法,结合卫星火点和气象数据,开展秸秆露天燃烧预测研究.结果表明：人工神经网络预测模型成功验证了松嫩平原地区2015年10月25日~11月15日的秸秆露天燃烧情况,其准确度为67.1%,经过多次试验,在神经网络建模与验证数据配比为80：20时,预测准确度最高,可达69.7%,同时该模型的稳定性较好.而对不同区域,不同时间段的预测研究表明,人工神经网络较适用于长时间序列的预测.就影响因素而言,相对湿度是影响秸秆露天燃烧的最重要因素.本研究结果可为空气质量模式提供火点预测数据,提高其预报预警能力,为区域联防联控政策的制定提供科技支持.     

灰色系统模型GM（1,1）在大气环境浓度预测中的应用

运用灰色系统理论，结合实例详细介绍了ＧＭ（１，１）模型在大气环境浓度预测中的应用。     

大气污染物影响因素的灰色关联分析

运用灰色系统理论，对产生和影响城市大气主要污染物的相关因素，利用灰色关联分析方法进行了量化分析研究，根据研究结果，提出了控制大气污染的防治对策．     

灰色局势决策用于水环境质量的评价

按灰色系统理论的观点和方法，根据各污染因子对环境质量的不同影响，将灰色局势决策法应用于水环境质量综合评价，并与水质距离评价法，模糊综合评判法和灰色关联度分析法进行了比较，结果表明，利用灰色局势决策法进行环境质量评价，是一种有效的实用方法。     

灰色聚类法在大气环境评价中的应用及与其它方法的比较

髟灰色聚类法对乌市和昌吉市的大气环境质量进行了评价，并就污染因子的权重问题与其它评价方法进行了比较，指出了其它方法处理权重的局限性和不合理性，肯定了灰色聚类法对要权重的处理方法。     

用灰色关联度方法进行水污染因子分析

介绍了灰色关联度因子分析方法,以及此法在水污染因子分析中的应用.对于一般监测资料系列短而监测项目却较齐全的情况,应用本法是较适宜的.     

灰色系统决策与环境投资项目优化选择

根据环境投资项目方案优选所具有的灰色特性．将灰色系统决策法用于此优选过程．经实例分析表明，灰色系统决策原理简单、计算方便、赋权合理、精确度高、决策结果符合客观实际．     

大连声环境质量的灰色预测研究

根据1999年～2003年大连市区声环境质量的监测数据，采用两次残差修正GM（1，1）对2010年前声环境质量进行预测结果表明，修正后模型均为一级模型，进行中、短期预测精度高。预测结果可为城市噪声污染防治提供科学的依据。     

环境振动的灰色预测模型研究

利用 GIM( 1 )的非时序直接建模法来预测研究建筑施工的环境振动 ,并将 GIM( 1 )模型与 GM( 1 ,1 )模型进行比较分析。结果表明 GIM( 1 )模型的拟合精度优良 ,对原始资料中白化信息的利用更加丰富 ,拓宽了 GIM( 1 )模型在环境科学领域中的应用范围     

探讨影响赤潮的物理因子及其预报

通过多年对广东沿海港湾赤潮发生机理的探讨 ,归纳出引发赤潮的主要物理因子 ,并深入研究潮汐变化与赤潮形成的关系。作者认为在沿海一些半封闭的海湾 ,在月赤纬偏小期间发生大潮易引发赤潮。大亚湾澳头水域 4～ 5月份大潮后多呈现不正规全日潮 ,易出现赤潮生物高峰期 ,较明显的赤潮从发生至消退的全过程往往跨越一个潮水期。根据实践经验总结 ,作者提出利用潮汐变化规律对大亚湾澳头水域 2 0 0 1年 5月份可能出现的赤潮初始阶段作尝试性预测 ,并在赤潮初始阶段通过对水域的浮游生物优势种和当地天气的变化趋势加强观测、研究 ,希望能对赤潮暴发作出较准确的预报。