稳健GM(1,1)模型在工业固废产生量预测中的应用

本文提出了稳健灰色模型,并用该模型建立了山东省工业固体废物产生量数学模型。结果表明,稳健ＧＭ（１,１）模型比通常的ＧＭ（１,１）模型更具预测应用价值。     

工业居民混合区降尘含量的灰色GM(1,1)预测

本文采有灰色理论中的预测方法,以９０—９４年度的降尘监测数据为基础,建立了邯郸市工业居民混合区降尘含量的ＧＭ（１,１）预测模型,其数学表达式为：＾Ｘ（１）（ｋ＋１）＝５６０２９ｅ００５６４１２ｋ－５３０８３,经三种方法对模型精度检验,由模式计算的预测值与历年的实测值的平均相对误差仅为－０００８％,关联度系数γ＝０９０５,后验差比值Ｃ＝００３,模型精度为一级,经与９５年度预测值与实测值对比验证,误差２７４％,说明本模型能真实地反映该区降尘的发展变化规律,预测数据可作为制定该区降尘防治规划的依据。     

长三角空气质量区域预报准确性评估方法研究

根据长三角空气质量区域预报工作的实际需要,对分区文字预报和落区图预报两种方式分别制定了不同的空气质量指数级别预报准确性评估方法。分区文字预报根据设定的预报准确性判定方法计算预报评分,落区图预报按区域内预报准确城市占比进行准确率统计。分区文字预报结果显示,2017年长三角区域的预报准确天数占比为62.2%,预报评分为70.2,区域预报评估效果良好。落区图预报评估结果显示,预报级别偏差具有地域性差异,安徽北部、江苏北部和江西中北部预报等级偏高,长三角中南部沿海城市预报等级偏低。该套评估方法可为区域空气质量预报偏差成因分析提供依据,为区域预报工作的改进提供定量参考。     

用灰色聚类法对荔湾湖水质富营养化程度的评价

灰色聚类法把湖泊系统当作一个灰色系统来研究,将灰色聚类理论应用于湖泊富营养化程度的评价中,以广州市荔湾湖为例,建立不同的聚类指标所拥有的隶属函数,确定聚类权重值,求得最大聚类系数及聚类结果,得出用灰色聚类法进行湖泊水质富营养化评价,既能体现水质等级界线的模糊性,又能充分利用信息,避免了模糊数学法的不合理之处。因而,灰色聚类法是一种简便、客观、可靠的方法。     

日照市大气质量指数分区预报

利用1999年1月至2002年7月日照市环境监测站监测的污染物浓度资料和探空及本站地面气象资料,分析了日照地区可吸入颗粒物(PM_(10))、二氧化硫(SO_2)、氮氧化物(NO_x)浓度变化的时空分布特征及气象要素的变化对污染物浓度时空分布特征的影响。在此基础上,建立了可吸入颗粒物(PM_(10))、二氧化硫(SO_2)、氮氧化物(NO_x)浓度指数预报方程及大气质量指数分区预报流程。并用VB6.0语言编程在微机上建立了简洁流畅、操作简便的大气质量指数分区预报系统。实际预报结果较好。     

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     

水质中高浓度挥发酚的预测

提出一种以溴水预测法确定高浓度挥发酚稀释倍数 ,为高浓度水样提供了一种科学准确的操作分析方法。简单快速 ,并能确保高浓度挥发酚水样分析的可靠性与成功性 ,具有很大的应用和推广价值     

大气环境质量综合评价加权灰色关联模型的建立与应用

利用灰色理论建立大气环境质量综合评价加权灰色关联模型 ,运用污染贡献率确定权重系数。与其它评价模型相比 ,加权灰色关联模型还具有排序功能 ,实例表明该模型是简便有效的     

兰州市空气质量预报系统研究

从潜势预报、统计预报、数值预报三方面介绍了兰州市空气质量预报系统的研究方法和结构特点,并检验分析了2001年4～10月兰州市空气质量预报,结果表明,此系统具有较强的预报能力,适用于兰州市空气质量预报业务。     

空气质量多模式预报系统在中山市的应用

介绍了中山市空气质量多模式预报系统。对2015年3月—2016年2月的预报效果评估表明:系统可以较好地反映污染物的变化趋势但仍存在系统性偏差。通过对排放源清单的调整优化及对模式干沉降模块的改进使模式系统的偏差显著减小。总结并建立中山市污染天气案例库,发现在典型污染天气形势下,除O3-8 h外,其他污染物均值均能达到空气质量二级标准。未来将从2个方面提高中山市空气质量预报预警系统的实用性,包括逐步实现污染源排放清单的动态及时更新和提高极端气象条件下O3污染预报能力。