绿色环境和绿色社会

要有绿色的环境．得有绿色的社会。绿色社会要求抑制比较性、炫耀性需求．使发展适度、量入为出。这不仅需要较为平等的社会结构．更离不开多元价值观。价值多元应成为社会发展的战略,其中．竞争的价值观目前仍应占据重要位置．但我们也要扶植其他更绿色的价值或意义．不让黑色独霸通吃。以中国的人口规模、历史积累和文明境界．有可能成为建立绿色世界的重要力量,而中国要想改造世界．首先要改造自己。     

基于ARIMA模型的PM_(2.5)预测

PM2.5的精确预测是大气污染评价和治理的关键性工作。本文针对PM2.5浓度变化的时间序列分布特征,结合环境监测站提供的相关数据,应用自回归移动平均模型(ARIMA(p,d,q))预测短期PM2.5的日平均浓度。结果表明:由于PM2.5浓度变化受气象场、排放源、复杂下垫面、理化生过程的耦合等多种因素的影响,不同时段内的变化模式存在巨大差异,因此采用分时段序列预测模型可以提高PM2.5的预测精度;通过将分时段序列模型与灰色GM(1,1)模型和全年时间序列模型的预测结果进行对比,发现该模型预测效果更好。     

厦门湾海域主要水环境污染物空间分异特征

于2010年分三个航次对厦门湾海域海水水质状况进行调查,综合运用聚类分析、主成分分析等多元统计分析方法,对厦门湾海域水体污染的空间变异特征和污染来源进行分析,并提出了相应的污染控制措施。结果如下:(1)聚类分析将站位分为两类;第一类主要分布于九龙江口海域、东部海域和大嶝海域,第二类分布于西海域、同安湾海域;第二类水体的氮磷浓度高于第一类,悬浮物含量则要低于第一类水体;(2)主成分分析分别可以解释87.34%(第一类)和90.14%(第二类)的方差。第一类和第二类分别可提取3个和2个主成分,第一类的三个主成分分别解释了44.77%、21.62%和20.95%的总方差,第二类的两个主成分分别解释了74.32%和15.82%的总方差;(3)第一类水体的第一主成分主要来源于河流输入和农业面源污染,第二主成分主来来自流域畜禽养殖带来的污染;第三主成分源于生活污水中的有机污染物。第二类水体的第一主成分主要来源于陆源排污口和农业面源污染。(4)厦门湾海域水污染控制的重点是陆源污染的控制,要加强陆源排污口的排污管理,同时进行九龙江和同安东、西溪等流域综合整治;另外要减少人类活动对河流和海域的生态系统的干扰。     

苯通过活性炭固定床的透出浓度与时间的动态关系

用气相色谱法，测量苯的不同进样浓度，通过活性炭床透出浓度（C）与时间（t)，绘制C-t曲线图。各图形均类似反正切曲线。以曲线对应的函数。建立了反正切函数的线性关系方程C=A Ktg^-1(t-τ），作为数学模型基础。对该方程求时间的导数，获得透出速度分布方程，当C等于进样浓度C0的1/2时，t=τ,有最大速度K，它是吸附剂对吸附物作用的特征常数。为了验证数学模型可靠性，经相关与回归计算。结果显示，透出浓度与时间的反正切值之间，均呈高度正相关（r≥0.9927)。初步认为，建立的C-t方程是可行的，但由于进样浓度不同，方程的有关常数不一样，使之不便应用，然而，由于方程常数K和τ的对数与进样浓度的对数高度线性相关（r≥0.9999)。常数为进样浓度的指数函数，于是，用进样浓度C0代替K和τ，使方程可适应于不同进样浓度下的应用。同时，还讨论了活性炭吸附苯过程中稳定及非稳定吸附的定量关系和相关机理。     

粉煤灰和煤矸石长期浸水后pH的动态变化

监测了不同粒径的煤矸石、粉煤灰及其不同配比的基质在水的长时间浸泡下，其pH的变化规律。并寻找出了适宜于作物生长的粉煤灰与煤矸石的最佳pH配比比例为4：1—8：1。为进一步就地取材，以废治废提供新的思路，可以减少煤矿区生态恢复的费用，具有很好的实际应用潜力。     

2014年中国SO_2污染分布特征及其原因分析

以2014年中国161个监测城市的SO_2逐日资料为依据,以ArcGIS和SPSS为工具,以空间插值分析和相关分析的方法,对全国SO_2污染的时间和区域特征分布及其原因进行研究分析。研究结果表明:2014年全国城市SO2年均浓度范围在2.158~117.892μg/m~3,平均年均值为34.253μg/m~3。SO_2污染分布的时间和区域分布特征较为明显,时间上主要表现为冬高夏低,采暖期明显高于非采暖期;区域分布为北方地区高于南方地区,华北、华东和东北区域高于其他区域,尤其是山东省、河北省、山西省、辽宁中南部城市群以及宁蒙沿黄地带最为严重。造成该分布特征的原因主要分为人类活动(工业污染和生活污染)和自然因素(气象及地形条件)2大类,并分别对污染严重的典型区域进行了具体研究分析。     

基于随机森林模型的辽河高时间分辨率氮、磷浓度模拟与预测

随着环境信息获取技术的飞速发展,水质监测数据逐渐呈现出高时间分辨率的特点.针对传统方法在模拟高频检测数据时的不足,本文基于随机森林建立了河流氮、磷逐日浓度预测模型,识别了影响辽河干流马虎山断面氮、磷浓度变化的主要因素,并预测了未来不同情景下氮、磷浓度变化特征.结果表明：①马虎山断面氮、磷浓度变化的主要影响因素是上游珠尔山断面的来水水质和本断面的流量;②随机森林模型在高时间分辨率的水质指标模拟中具有误差低和拟合优度高的特点,其中,TN浓度预测模型的RMSE为0.40 mg·L^-1,R²为0.95,TP浓度预测模型的RMSE为0.01 mg·L^-1,R²为0.96;③在不同水文、污染控制和来水水质的变化情景下,未来马虎山断面氮、磷浓度变化主要取决于上游 来水水质,加强全流域营养盐控制是确保断面水质稳定达标的重要基础.     

基于NARX神经网络的千岛湖藻类短期预测模型构建

局部水域的藻类异常增殖现象逐渐成为千岛湖面临的水环境保护难题. 构建以数据驱动的水华预测模型,实现对重点水域叶绿素a (Chla)浓度短期动态变化的预测,是快速应对潜在水华风险的有效手段之一. 鉴于NARX神经网络在预测非平稳时间序列动态特征方面的优势,以千岛湖国控监测断面小金山2016—2019年Chla的高频时间序列作为研究对象,对Chla剖面数据进行沿深平均、缺失值插补后,分别以连续3 d和连续7 d的Chla浓度作为输入,构建了基于NARX神经网络的藻类预测模型,用于预测未来0.5~7 d Chla浓度的变化,探讨了相关参数设置、训练及评价方法,并针对不同的预见期分析了模型性能. 结果表明:① 模型预测性能稳定,预测值与实测值相关系数保持在0.8~0.9之间,均方误差在15~30之间. ②随着预见期的变化,模型性能不同. 其中,在未来0.5~4 d的预测中,使用连续3 d的 Chla浓度作为输入的预测效果较好;在未来4.5~7 d的预测中,使用连续7 d的Chla浓度作为输入的预测效果较好. 研究显示,该模型可以较为准确地预测未来0.5~7 d的Chla浓度,可为构建以数据驱动的千岛湖水华监测预警系统提供科学依据.      

天津市生活垃圾处理碳排放时间变化特征及影响因素

控制生活垃圾处理产生的温室气体已成为碳减排的重点方向之一。参考《省级温室气体清单编制指南（试行）》推荐方法核算了天津市2009—2018年生活垃圾处理碳排放量,分析碳排放时间变化特征,并采用改进Kaya恒等式和LMDI加和分解法的碳排放影响因素分解恒等式,分析天津市生活垃圾处理碳排放的影响因素。结果表明：2009—2018年天津市生活垃圾处理碳排放量呈现先降后增的趋势,碳排放量主要来自填埋处理;影响碳排放的因素中,经济产出效应（ΔY）对生活垃圾处理碳排放的驱动作用最大,碳排放强度效应（ΔCF）次之,生活垃圾排放强度效应（ΔWI）和生活垃圾处理结构强度（ΔWS）对碳排放具有负向作用。控制生活垃圾产生量、增加垃圾焚烧处理占比以及提高填埋场甲烷回收率是未来主要的减排方向。

     

矿区城市空气质量对呼吸系统发病率影响分析

收集我国主要矿区城市呼吸系统发病率数据,应用多元统计分析得到呼吸系统发病率与3因素的函数关系,并利用果蝇优化算法对以上函数关系进行优化,建立呼吸系统发病率预计模型(HP-B模型),将HP-B模型的预计结果与矿区城市的实际监测数据进行对比,发现HP-B模型精度较高。