环境监测优化布点黑箱理论模型的研究

提出黑箱理论模型优化环境监测布点，根据Ｍｏｏｒｅ Ｐｅｎｒｏｓｅ广义逆理论提出二次多项式方程的最小范数算式。应用于大气监测优化布点的实例结果表明，该方法用于监测优化布点是可靠的     

武汉市城区大气监测优化布点研究

对武汉市城区网格布点实测ＴＳＰ、ＳＯ２获取了城区大气污染总体水平的数据，运用Ｆｉｓｈｅｒ最优分割方法，求出城区５个优化测点数，运用模糊聚类方法对武汉城区４８个网格测点的ＴＳＰ、ＳＯ２污染强度置信水平进行聚类；运用日均值和百分位数逼近方法检验；结合优化布点原则等，最终确定的ＴＳＰ、ＳＯ２的５个优化测点能集中反映城区大气环境中ＴＳＰ、ＳＯ２的总体污染水平。     

广州市GEMS大气测点变化及二氧化硫浓度数据变化分析

本文介绍广州市全球环境监测系统(GEMS)大气测点及分析方法变化情况．通过新旧测点同期SO2浓度数据分析对比，指出GENS大气新测点布点更合理，SO2浓度监测结果更能反映广州城区大气中SO2的总体水平．新旧测点的SO2浓度数据服从对数正态分布，有可比性．     

辐射环境监测优化布点的最优指标法

本文针对辐射环境监测的优化布点问题,提出用最优指标法研究辐射环境监测点位的优化,并建立最优指标法优化模型.应用MATLAB语言进行实例分析表明,该方法充分利用了优化矩阵的信息,优选结果符合客现实际,用于监测一个地区环境辐射平均水平的优化布点是十分理想的     

φ380铝合金筒体化铣网格成形工艺的研究

针对深潜器构件的使用要求,进行了φ380网格整体加劲铝合金筒体的结构强度设计,摸索出一套切实可行的加工成形工艺.耐压实验结果表明:简体承压能力的理论计算值与实测值相当吻合;用该工艺生产的φ380化铣简体与现使用的光筒和卷焊筒相比.具有强重比大、尺寸精度好、耐压强度高等优点.     

纳米TiO2的凝胶网格沉淀法制备及其光催化性能

以明胶为反应介质,采用凝胶网格沉淀法制备纳米TiO2光催化剂,利用TG-DTA、XRD、TEM、FT-IR、UV-Vis、FL等分析测试手段对制备过程、样品的结构和性能进行了研究.结果表明,利用凝胶网格沉淀法不仅能够控制纳米微粒的晶相和大小,而且可防止沉淀物相互聚集和团聚,获得的纳米微粒粒径更小,分散性更好.以染料罗丹明B溶液为目标降解物,1h的降解率为98%.最佳光催化剂的合成条件为8%明胶浓度、650℃煅烧2h.     

空气质量监测布点优化简述

近年来,随着我国经济社会的快速发展,工业化、城镇化进程的加快,原有的城市建设规模扩大,城市的原有功能区和产业结构布局都在不断发展、优化和调整,城市的人口、规模以及分布都发生很大变化,原有的城市环境空气监测的点位无论是数量还是空间分布都不断发生着变化,满足着城市环境空气监测的技术需要。监测布点也是空气质量监测工作中的重要组成部分,虽然监测布点数量越多、密度越大,所监测到的数据信息越可靠,但由此也增加了人力、物力和时间的消耗,因此,优化监测布点,通过以有限的监测布点获得更为科学可靠的空气质量信息具有积极意义。本文从优化点位的原则出发,就城市空气质量监测布点优化的方法、确立和步骤进行了简要论述,对提高城市空气监测质量具有积极意义。     

地下水环境监测优化布点的人工神经网络模型

以地下水水质指标国家分级标准为训练样本，用样本的地下水水质综合指数计算值作为样本的期望输出值，对BP网络进行训练，用训练好的网络对某地地下水水质监测点进行优选。结果表明：BP网络用于地下水环境监测点优选具有简单、实用和客观性好的特点。     

河南省一次PM2.5污染过程区域性影响数值模拟

为了研究区域输送对河南省PM_2.5重污染的影响,利用中国科学院大气物理研究所自主研发的NAQPMS(嵌套网格空气质量预报)模式模拟了河南省2014年1月12─19日的一次污染事件. 污染期间,河南省所有城市ρ(PM_2.5)小时均值最大值均超过250 μg/m3,达到了严重污染水平. 利用基于NAQPMS的污染源来源追踪方法评估了本地排放和区域输送的影响. 结果表明:研究期间,本地排放和区域输送对河南省ρ(PM_2.5)的平均贡献率分别达到了50.6%和49.4%. 在区域输送方面,安徽省对河南省ρ(PM_2.5)的贡献率(10.0%)最高,山西省(9.2%)、陕西省(8.5%)次之,河北省(仅2.1%)最低. 分地区来看,河南省中部地区以本省累积(贡献率为61.4%,下同)为主,东部地区以安徽省(30.4%)输送为主,南部地区以本省累积(45.1%)、湖北省(14.1%)及安徽省 (13.7%)输送为主,西部地区以陕西省(35.4%)输送为主,北部地区则主要以本省累积(58.1%)及山西省(20.7%)输送为主. 研究表明,尽管河南省各地区同时出现高污染,但其来源不同,有必要采取区域联防联控措施.