水质模糊聚类分析的应用

目前的模糊聚类方法一般是直接采用量化指标或人为评分组成样本进行聚类分析.聚类结果虽然能够表示同一类中各样本之间的相似性和不同类别样本之间的不相似性,但是却不能说明这种相似程度和不相似程度的大小,且聚类结果中究竟哪一个最符合实际情况,仍然要由人来作判定,往往会带来一些主观随意性,这表明目前所用的这种模糊聚类方法其聚类结果表示的意义尚不是十分明确.为此,本文在前人工作的基础上提出一种新的模糊聚类方法,该方法以各环境单元监测值模糊子集与各级环境质量标准模糊子     

大气中TSP,SO2近地面浓度的垂直分布规律

从平顶山市实际出发，通过对ＴＳＰ，ＳＯ２浓度在不同高度的实测研究，得出ＳＯ２在１．５米至２０米不同高度监测，高度影响无显著差异，ＴＳＰ在５米至１０米不同高度监测，高度影响无显著性差异。     

内蒙土壤环境背景值属性分类

本文用模糊聚类分析方法对内蒙古自治区环境土壤背景值现状进行综合归类，求得环境土壤背景属住全层分类，并通过对各层分类水平值λ的判断，可选择不同相似系数的档次来归类。为内蒙地区的土壤分类和综合规划与合理利用土地资源提供科学依据。     

应用BP神经网络实现环境监测的优化布点

环境监测的合理布设关系到只有用量测点的监测数据就能客观、准确地反映区域环境的质量,采用传统的优化统计模型对监测数据进行处理一限较繁。基于人工神经网络应用于模式分类与人有适应能力强、客观性好的特点,提出将人工神经网络ＢＰ与逐步聚类分析物思想相结合,实现对环境测点的逐步聚类优选,用该方法对贵阳市１９９２－１９９３年期间的１６个大气环境测占煌监测数据进行优选,得到的６个优点选点符合实际结果。     

应用模糊论方法学优化交通噪声布点

本文应用模糊论方法学以及聚类分析、贴近度计算,择近原理等数学手段,把沈阳市原有的48条干线优化成12条监测干线.经 F 检验、T 检验及其它各种误差检验,证明了优化结果具有较高精度,满足了国家城市环境质量综合整治定量考核及监测规范的要求,为城市交通噪声监测布点优化,提供了借鉴及参考.     

重庆市脆弱生态环境成因及分区分析

重庆地处长江上游，三峡库区腹心，其环境质量好坏对三峡库区和整个流域都至关重要。本文在分析该市脆弱环境成因的基础上，选取自然、经济、社会多方面的因子，利用聚类分析方法对重庆市的行政区县进行了环境脆弱性分区，计算出了各类型区的脆弱度，并对每个区的脆弱特征做了深入的分析，从而为今后合理利用资源和保护全区生态环境提供借鉴意义。     

基于B—P人工神经网络的环境测点的优选

为了对有多项污染物的环境测点进行优选，提出了单项污染物对环境作用的“相对贡献率”和多项污染物对环境综合作用 的“作用和贡献率 ”的新概念其计算公式将Ｂ－Ｐ神经网络原理与逐步聚类分析思想相结合，用于环境测点聚类优选。该方法成都市１２个环境测点的优选结果符合客观实际，此外，它还具有简便实用，客观性好的特点。     

福建省重点城市路面尘负荷及化学组成研究

采集并分析了福建省重点城市厦门、漳州、泉州和莆田城区具有代表性的57个地面扬尘和16个土壤样品的26种无机元素、8种水溶性离子和碳成分等组成.不同城市粒径≤100μm的路面尘负荷平均值在6.99 g.m-2与10.11 g.m-2之间,而粒径≤2.5μm的路面尘(PM2.5)负荷平均值在4.0 mg.m-2和12.5 mg.m-2之间.不同城市土壤尘和路面尘PM2.5中浓度最高的元素都是Si、Ca、Al、Fe和K,路面尘中Ca元素明显富集,而主要人为来源的重金属元素如Cu、Pb、Zn、Cr在路面尘PM2.5中的浓度显著高于土壤尘.漳州城区路面尘PM2.5中二次离子NH4+、NO3-和SO24-的含量明显高于其它地区,厦门、漳州和泉州城区路面尘PM2.5中Mg2+和Ca2+之间都存在显著的正相关关系.四城市路面尘中有机碳(OC)的含量均高于济南、石家庄以及北京地面扬尘OC的含量,元素碳(EC)的含量均低于北京地区路面扬尘EC的含量.泉州和莆田两地OC和EC的相关性较好,说明路面尘中OC和EC有相同或相似的来源.质量平衡结果显示泉州和莆田路面尘PM2.5中含量最高的是土壤尘,其次为有机物.按化学组成特征对路面尘PM2.5进行聚类解析,得到受大气沉降影响、受土壤尘影响、受大气沉降和土壤尘共同作用以及受土壤尘和建筑尘共同作用4类样品.     

长江流域降水中氢氧同位素特征及水汽来源

利用全球降水同位素观测网(GNIP)所提供的数据,研究了位于长江流域的南京、武汉、成都、昆明4个站点大气降水δ~(18)O及其相关要素的时空分布特征。对长江流域4站点大气降水中的δ~(18)O与气温、降水量、在不同时间尺度下的相关关系进行了分析与研究,提出长江流域的大气降水线方程并与全球及我国大气降水线相比较。结果表明,4站点δ~(18)O与δD年平均值波动较小,而多年月平均值波动较大,其中昆明波动最大。季节尺度下,长江流域大气降水中δ~(18)O在干季具有显著的温度效应,在湿季具有降水量效应;年尺度下,长江流域具有降水量效应。与全球大气降水线相比,长江流域大气降水线的斜率与截距都要偏小,尤其是截距偏低很多。利用HYSPLIT模型对南京与昆明站点1991年夏季水汽路径进行聚类分析,其分析结果与大气降水线及氘盈余分析结果一致,即站点存在不同水汽来源。     

新安江流域土地利用结构对水质的影响

以新安江上游流域为研究区域,用该流域2010年5月TM遥感影像图作为底图,通过实地野外调查获取了新安江流域的土地利用图.运用ArcGIS的水文、空间分析功能,将流域划分为8个子流域,并分析各子流域的土地利用结构.根据2010年1～12月的水质监测数据,分析TN、TP、高锰酸盐指数、NH4+-N、粪大肠菌群的时空变化特征,以及与土地利用结构之间的定量关系.结果表明,TN和NH4+-N有明显的时间变化特征,为枯时期>丰水期>平水期,而其他几种指标没有明显的时间变化.在空间上,整体上呈现出渔梁、浦口污染最为严重.流域内土地利用结构与水质之间的相关关系表现为:耕地、水体、建筑用地起源作用,林地、草地起汇作用.在年度上看,耕地对TN、NH4+-N、高锰酸盐指数影响最大,草地对TP影响最大;不同水期上,枯水期和丰水期,对各指标影响最大的土地利用类型为耕地,在平水期,对TN、TP、粪大肠菌群影响最大的土地利用类型分别为耕地、草地、林地.