生命周期评价数据库分析与建模

基于关系数据库和面向对象程序设计理论建立了生命周期评价数据库系统。通过综合分析生命周期评价数据，根据生命周期评价数据的数据类型，将数据分为产品评价数据、产品档案数据、基础材料数据和影响评价基础数据，相应的设计了4个数据库。运用关系数据库理论分别对4个数据库建立了物理结构模型。     

运用过程分析法有效推进清洁生产

运用过程分析式清洁生产审计开展清洁生产，通过对工艺过程、作业活动的过程分析，充分查找物料流失环节及废弃物的排放点．不需过多的经济投入解决物料计量问题，不需用物料衡算方法，而且查找细致、全面、有效且易于操作，不易遗漏，更有利于企业的清洁生产。     

烟气自动在线监控系统的历史发展与技术分析

对现阶段我国烟气自动在线监测系统(对固定污染源排放的烟气中的SO2、NOx、CO等气态污染物进行自动连续监测和数据自动在线传输的系统,称为Continuous Emission Monitoring Systems,简称CEMS)仪器设备市场上的三种主要技术方法:直接分析法,in-situ;完全抽取法,Extractive;稀释法,Dilution,结合安装使用现场实际工作,进行了对比与分析,并提出了烟气自动在线监测系统CEMS的改良方法与发展方向.     

城市生活垃圾综合处理系统的选择

以上海城市生活垃圾处置为对象，利用层次分析方法，选择了分选回收＋堆肥＋卫生填埋的综合处置系统，并且确定了堆肥方式应首先考虑仓式静态好氧堆肥。经过运行费比较，所选择的综合处置系统比现行的处置系统具有明显的优势。     

西辽河上游河水水质污染趋势分析与防治对策

文中利用市及旗县区监测站近几年监测数据对西辽河上游的污染程序进行了讨论 ,并进行了趋势分析 ,提出污染防治对策 ,旨在为辽河治理提供参考     

深圳地铁罗湖车站深基坑位移监测结果分析

依据基坑监测的实际数据，通过分析桩锚支护结构的水平位移挠曲线，论述了锚索的锚固效果及相应的改进方法，总结桩背土体深层位移的特点和发展趋势，同时利用灰色模型对支护结构进行了位移预测、比较，说明了其准确性。     

Fluoride distibution and the effect of some ions along Alexandria coastal Mediterranean seawater of Egypt

The coastal seawater of Mediterranean of Alexandria receives large amount of discharged waters containing industrial wastes, sewage, and agricultural and domestic drainage. Fluoride and some parameters were(chemical and physical) determined. The data gave indication that the content and the amount of the discharged water largely affect the chemical composition of the coastal water. Stepwise regression analysis was highly significant and the model was very fruitful, where the observed and calculated values were mostly concordant. This may indicated that there was a relation between fluoride content in coastal seawater and its content in the discharged water.     

世行贷款昆明滇池流域管理项目效益分析

滇池流域环境管理项目主要是针对控制或削减磷的入湖负荷及其人它如ＣＯＤ，ＢＯＤ，悬浮物，氮等污染负荷而设置的。应用针对滇池对海磷负荷－水质响应的数学模型可以预测此项目的直观效益。即项目实施后，可以避免滇池水质的继续恶化，保持其原有功能，虽然水质的磷指标仍将维持现在的水平，但ＣＯＤ，总氮等污染物可望有一定程度的消减。     

山东省森林资源与木材供需平衡模型的建立与应用

本文在对山东省森林资源和木材供需平衡状况进行系统分析的基础上，利用系统动力学方法建立了山东省森林资源与木材供需平衡模型，通过对不同方案的政策仿真和结果分析，试图提出解决山东省木材供需矛盾的最佳途径，为制定林业发展政策提供依据。     

B-P神经网络在环境空气质量预报中的应用

通过对神经网络应用实例的论证,探讨B-P神经网络应用于环境空气质量预报的可行性及其先进性.B-P神经网络对污染物浓度变化趋势的预测较线性回归统计模式更为敏感,其预测值的绝对误差也比线性回归统计模式小.显示出其逼近精度高、训练学习速度快、对基础数据时间长度要求不高的优越特性.