广州市大气细粒子的化学组成与来源

对广州市四个不同功能区(石井、荔湾、天河和海珠)的夏季大气PM2.5进行了为期一个月的监测,并测试分析了其化学组成(有机碳/元素碳、水溶性离子和元素)。结果表明,广州市夏季PM2.5的平均浓度为97.54μg/m3,其化学组分有机物、SO42-和EC对PM2.5质量浓度贡献最大,分别占PM2.5质量浓度的42%~52%、25%~47%和10%~17%。化学质量平衡模型研究表明,机动车排放和煤燃烧是对广州市大气PM2.5影响最大的污染源,其贡献率分别为54%~75%和32%~52%。     

建立和完善环保信托业模型的研究

根据我国环保资本市场的建立和环保市场化发展的需求，提出在环保产业中引入信托机制的重要性和必要性，并结合信托市场运营的特点和规律，从理论和实践的结合上，建立了包括环保投资，融资，租赁，合营，交易和转让在内的六大环保信托模型。     

济南市环境空气中多环芳烃的来源识别和解析

根据环境空气污染源标识物的确定和多环芳烃降解行为,利用CMB受体模型进行拟合计算,确定多环芳烃污染源贡献率,并在比较多环芳烃实测值和CMB受体模型计算值的基础上,得出可吸入颗粒物中多环芳烃源解析结果,确定机动车污染源是济南市可吸入颗粒物中多环芳烃的主要贡献源。     

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。     

2017年上半年北京市及周边地区空气质量特征分析

依托北京市、廊坊市和保定市高密度的地面空气质量监测、气象要素监测以及PM_2.5化学组分监测和后向轨迹分析等手段，对2017年上半年三地的空气质量进行分析。研究发现：三地中北京市空气质量较好，保定市较差。分污染物来看，保定市SO₂浓度水平明显高于廊坊市和北京市，颗粒物PM₁₀和PM_2.5也呈现保定市最高、北京市最低的规律。从污染物日变化来看，CO、SO₂、NO₂、PM₁₀和PM_2.5呈双峰型分布，O₃呈单峰型分布。从区域整体分布规律来看，PM_2.5和SO₂呈现明显的"南高北低"特征。PM_2.5化学组分分析结果表明：1—4月燃煤对该区域空气质量的影响较大，5—6月机动车排放的影响更为凸显。后向轨迹分析结果表明：在2017年上半年到达北京市的气流中有24%来自于北京市南部，且这些气流多为低空传输，表明区域传输对于北京市空气质量具有一定的影响。     

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。