将长安八水(渭、泾、沣、涝、潏、滈、浐、灞八条河流)的水环境质量变化做为主要研究目的,揭示八条河流全流域水污染物特别是可溶性化学有机污染物(DOM)的动态分布特征.基于Matlab软件-三维荧光光谱技术(EEM),并结合平行因子算法(PARAFAC)对水中有机物进行定性和定量表征.通过荧光数据模型中核心一致性诊断、残差平方和以及拆半检验物理意义的分析,合理估计荧光物质成分数,实现了PARAFAC方法对其成分的分解,并揭示支流河流对干流河流的有机物的影响,推动EEMs-PARAFAC法在更广泛的环境监测中的应用.
由于空气组成成分多、含量波动较大,严重影响着分类结果的准确率,因此为了增加空气质量分类预测的可靠性,提出了粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)优化支持向量机(Support Vector Machin,SVM)算法的分类方法.此方法首先通过迭代寻优的方式在全局搜寻最优粒子作为支持向量机的运行参数,之后通过训练集数据进行机器学习建立了支持向量机多分类模型,最后将测试集的输入向量导入该模型得到分类结果.分析结果表明,粒子群优化的支持向量机分类方法能够有效的抑制人为设定运行参数对分类结果的影响,提高了支持向量机的分类准确率,为空气质量等级分类问题提供了 一个新的研究思路.
依据2008、2014、2017、2019和2021年土壤监测资料,选取相同监测点位的监测数据对云南会泽产业园区宝云片区土壤重金属现状及变化趋势进行分析评价.结果显示,园区运行以来土壤中重金属镉、汞、砷、铜、铅、铬、镍等含量无较大变化,均能达到《GB 36600-2018土壤环境质量建设用地土壤污染风险管控标准(试行)》中第二类用地的筛选值和《GB 15618-2018土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准(试行)》中的筛选值要求,对园区土壤环境的累积影响不大.
利用2016-2021年空气自动监测数据对四川盆地17市空气质量时空演变及分布特征进行分析.结果表明:四川盆地SO2、CO、PM10和PM2.5浓度呈显著下降、NO2浓度呈下降趋势,但O3浓度呈上升趋势,空气质量整体改善明显,空气质量优良率上升显著.不同区域间空气质量和污染特征差异较明显,污染物浓度在空间分布上呈西高东低、南高北低的特征.四川盆地不同区域间首要污染物类别差异明显,成都平原区域、川南区域和川东北区域首要污染物分别是O3、PM2.5和PM10.不同区域对四川盆地空气质量综合指数贡献占比大小依次为成都平原区＞川南区域＞川东北区域;成都平原地区和川南地区是四川盆地大气污染防治重点区域.
在金沙江(云南段)流域选择代表性河段、支流、湖泊共67个,进行水质采样分析,选取pH、溶解氧、浊度、总氮、氨氮、总磷6个水质监测指标,采用单因子类别评价法定性评价金沙江(云南段内)2021年水质状况,并基于ArcGIS软件空间插值工具,使用反距离权重法对各项水质监测指标在金沙江流域空间分布变化进行分析.结果显示,金沙江流域内污染物的空间分布差异较为显著,但空间分布规律不完全相同,pH与溶解氧空间差异不大,浊度、总氮、氨氮与总磷在流域内差异较大.
