博斯腾湖水质矿化度模型及预测研究

根据博斯腾湖１９８５～１９９５年水质监测数据和出入湖水量等水文数据观测值，采用水质扩散模型和盐量平衡关系推导出博斯腾湖大湖区（简称博湖）水质矿化度模型，并预测了几种情况下博湖水质矿化度及近几年变化趋势，分析了影响博湖水质矿化度的主要因素，为博湖的近期和远期环境保护规划、环境管理等提供科学依据．     

一类非等间隔序列灰色建模方法的改进

对一类非等间隔序列的灰色建模方法进行了改进，提出在原序列前一个平均间隔单位位置上假设有一虚拟值零，然后改用线性回归来求解模型参数，实例表明，不仅简化了建模方法，模型精度亦有所提高。     

基于耦合模型的安徽经济与环境协调发展分析

构建了经济发展与生态环境评价指标体系，选用耦合协调度模型计算2010—2019年安徽省不同区域经济发展与生态环境的耦合协调度，并采用灰色关联度法计算评价指标与耦合协调度的关联系数。研究结果表明：全省经济发展与生态环境的耦合协调度整体呈改善趋势，耦合协调度集中分布在0.393~0.765，基本处于良好协调或低水平协调阶段。全省不同区域的生态环境指数均大于经济发展指数。省会城市、沿江江南地区耦合协调度高于江淮之间和淮河以北地区。工业"三废"排放量、环境质量、环境污染治理力度是影响经济发展与生态环境耦合协调度的重要因素，建议通过改善这些方面进一步提升经济与环境的耦合协调度水平。     

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。     

浅谈GAM与GM（1,1）模型

对ＧＡＭ水环境预测模型提出了四点不同看法，与有关作者商榷，指出ＧＭ（１，１）模型与ＧＡＭ模型二者并无优劣之差，精度亦相当。     

灰色模型在确定关键污染因子中的应用

将灰色模型引入水环境质量评价中 ,通过对某个时间段内污染物原始监测数据的灰色处理 ,从动态演变中找出关键因子 ,客观地判定各污染因子所起的作用 ,并对各因子在下一个时间段的发展趋势作出判断 ,增加了评价的准确性。经过实例运用分析表明 ,该方法物理意义明确 ,简便易用     

城市污水中主要污染物24h变化规律

通过对城市污水处理厂进行竣工环境保护验收监测，确定了城市污水中的污染因子以及各污染因子的特定污染时段，从而对于环境监测工作在确定样品采集的时段，监测因子的选择上都具有现实的指导意义．     

灰色系统模型在总悬浮物预测中的应用

以１９８６－１９９４年东北某城市总悬浮物统计资料为依据，应用灰色系统理论ＧＭ（１，１）模型对总量浮物数值进行预测分析。     

大气微生物与气象条件及大气污染物的灰色关联分析

根据大气微生物浓度、气象因子和大气污染理化因子的监测结果，应用灰色关联分析原理，分析研究大气微生物浓度与气象条件和大气污染物的关联程度，说明气象因子对各类微生物浓度的影响大于大气污染因子，特别是对耐高渗透压霉菌。