自适应神经模糊推理在大气环境质量评价中的应用

利用matlab模糊工具箱中自适应神经模糊推理系统(Anfis)方法,对大气环境质量评价作一个尝试性的工作。利用Anfis法对大气环境质量现状的评价,并与灰色聚类法作比较,得出Anfis法用于评价环境质量是可行的,且具有许多优点。     

密切值法与污染损失率法在大气环境质量评价中的综合应用

阐述了密切值法和污染损失率法的基本原理和分析评价步骤。通过实例分析,得出这两种方法的结论具有一致性;利用密切值法对各个决策目标进行质量排序,再利用污染损失率法计标出各污染物对环境的损害程度,并对决策目标进行等级划分。两种方法结合起来应用,能全面地进行环境评价。     

加强淮河水污染治理刻不容缓——关于淮河水污染治理问题的调查报告

针对目前淮河流域水环境的污染状况,分析了造成污染的原因,并提高了治理污染的对象.     

生产型组织初始环境评审中环境因素的识别评价

环境因素的识别与评价是环境管理体系建立和实施的关键，生产型企业在初始环境评审时可以工程分析为重点，结合对正常和异常情况的分析，对生产过程和各部门涉及的环境影响进行全面分析，从而确定环境因素。在评价重要环境因素时，可先根据企业对外环境排放的接口情况、环境影响情况，结合商业方面的考虑制定重要环境因素评价准则，再利用评价准则评价出重要环境因素。     

遥感方法应用于湖泊富营养化评价的研究

利用武汉东湖各子湖多年可靠的地面监测资料和1999年9月Landsat—7的TM各波段的卫星遥感数据,建立了各子湖的营养状态指数与TM各波段图像上灰度值之间的关系模型：一元线性模型、多元回归模型。运用这些模型对武汉各湖泊进行富营养化评价。同时基于地面监测资料,用日本学者相崎守弘提出的修正富营养化指数法对武汉主要湖泊的富营养化程度进行评价。结果显示,武汉湖泊多处于中富营养状态,遥感评价结果与地面监测结果基本一致。指出利用遥感方法进行湖泊水体富营养化监测评价是可行的、有效的、利用该方法可进行大范围的湖泊富营养化调查评价。     

中华人民共和国环境影响评价法

第一章总则第一条为了实施可持续发展战略,预防因规划和建设项目实施后对环境造成不良影响,促进经济、社会和环境的协调发展,制定本法。第二条本法所称环境影响评价,是指对规划和建设项目实施后可能造成的环境影响进行分析、预测和评估,提出预防或者减轻不良环境影响的对策和措施,进行跟踪监测的方法与制度。第三条编制本法第九条所规定的范围内的规划,在中华人民共和国领域和中华人民共和国管辖的其他海域内建设对环境有影响的项目,应当依照本法进行环境影响评价。第四条环境影响评价必须客观、公开、公正,综合考虑规划或者建设项目实施后…     

空气质量降维B—P神经网络评价法及其MATLAB实现

用主成分分析将多维空间的样本数据降维到低维空间，将其作为BP网络的输入。BP网络的算法采用LM优化法。描述了该网络的MATLAB语言实现过程。     

开发区生态系统第一性生产力评价及生态影响分析

本简述了第一性生产力的概念，提出了科学、简便的评价方法，并以廊坊经济技术开发区为例，对开发区生态系统的第一性生产力进行了现状评价及预测评价，评价结果表明随开发区建设规模的不断扩大，原有农业生态系统向城市生态系统转变、第一性生产力明显降低。本对以上结果进行了生态影响分析，并提出了相对提高城市生态系统第一性生产力的建议。     

灰色边界模型与环境质量评价

以灰色聚类法为基础，提出了灰色边界模型，并将其应用于环境质量评价之中。经实例分析表明，这是一种较为简便，合理，有效的评价方法。     

城市环境系统的权重分配

本文将多目标二级决策法用于城市环境系统的权重分配，对城中环境系统各要素及各要素的表征参数进行客观自动赋权，克服了环境质量评价中权重分配的主观随意性。该方法物理意义清晰，算法简便，具有较好的应用价值。