CN111882176A - 一种大气环境承载能力的评估方法及系统 - Google Patents

一种大气环境承载能力的评估方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN111882176A
CN111882176A CN202010651491.1A CN202010651491A CN111882176A CN 111882176 A CN111882176 A CN 111882176A CN 202010651491 A CN202010651491 A CN 202010651491A CN 111882176 A CN111882176 A CN 111882176A
Authority
CN
China
Prior art keywords
area
evaluated
atmospheric environment
index
dust
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202010651491.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111882176B (zh
Inventor
卢亚灵
王军霞
蒋洪强
杨勇
张鸿宇
王建童
李勃
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Environmental Planning Institute Of Ministry Of Ecology And Environment
Original Assignee
Environmental Planning Institute Of Ministry Of Ecology And Environment
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Environmental Planning Institute Of Ministry Of Ecology And Environment filed Critical Environmental Planning Institute Of Ministry Of Ecology And Environment
Priority to CN202010651491.1A priority Critical patent/CN111882176B/zh
Publication of CN111882176A publication Critical patent/CN111882176A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111882176B publication Critical patent/CN111882176B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10Services
    • G06Q50/26Government or public services

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开了一种大气环境承载能力的评估方法及系统,所述方法包括:建立大气环境承载能力评估的指标体系,该指标体系包括:压力指标、响应指标和状态指标;计算待评估地区的压力指标数据,通过层次分析法确定各指标权重;计算待评估地区的响应指标数据,通过层次分析法确定各指标权重;计算待评估地区的状态指标数据;使用压力支撑度比值法计算待评估地区的大气环境承载力指数,根据大气环境承载力指数确定大气环境承载力等级。本发明的方法将大气环境承载相关的压力因素和大气污染防治因素作为指标,易于分析超载成因,并根据成因对大气总量控制、污染防治措施、社会经济相关要素调整提出针对性建议。

Description

一种大气环境承载能力的评估方法及系统
技术领域
本发明涉及大气环境领域,具体涉及一种大气环境承载能力评估方法及系统。
背景技术
目前,大气环境承载力(atmospheric environment carrying capacity,AECC)研究是从地理气象、能源消费、社会生活等众多因素之间的关系入手研究大气环境与人类活动间的关系,从而为人口、社会、经济与环境的协调发展提供科学依据。可知大气环境承载力是指在一定时期、一定状态或条件下、一定的区域范围内,在维持区域大气环境系统结构不发生质的变化、大气环境功能不遭受破坏的前提下,区域大气环境系统所能承受的人类各种社会经济活动的能力。大气环境承载力反映了人类与环境相互作用的界面特征,是研究环境与经济是否协调发展的一个重要判据。
大气环境承载力评价方法,目前主要是基于“压力-状态-响应”(PSR)框架模型法,采用指数评价法、承载率评价法和环境容量评价法等三种数学模型方法。
其中,指数评价法是评价大气环境承载力的常用方法。该指数评价法需要从影响大气环境的压力、状态、响应的角度出发构建指标体系,确定各指标的权重,然后根据各项评价指标的具体数值,应用统计学方法或其他数学方法,得到可以用于评价研究区域社会经济与环境状况协调程度的综合环境承载力指数,进而实现环境承载力的评价。但是,该指数评价法目前存在的问题是:查阅当前公开发表的资料,该方法目前的指标体系主要是高校等研究机构在学术研究基础上的成果,指标建立较为随意、且与当前生态环境管理部门的大气环境管理工作脱节等问题。
承载率评价法也是比较常用的一种评价大气环境承载力的方法。承载率评价法需要通过计算大气环境承载率,来评价大气环境承载力的大小。其中,大气环境承载率是指区域环境承载量与该区域环境承载量阈值的比值,区域环境承载量一般选择现行空气质量评价6项指标(SO2、NO2、PM10、CO、O3和PM2.5)的年均浓度值,环境承载量阈值是容易得到的理论最佳值或预期要达到的目标值(空气质量标准值)。应用该承载率评价法进行大气环境承载力评价,可以从评价结果清晰地看出某地区环境发展现状与理想值或目标值的差距,具有一定的现实意义。但是,该承载率评价法存在一些问题:(1)与空气质量评价方法存在部分重复。该方法与空气质量评价方法虽然不完全一致,但是都是与空气质量标准进行对比,某种程度上存在重复。(2)难于与大气污染防治和社会经济优化调整挂钩。该方法只是对空气质量现状的超载评估,难以针对大气总量控制等大气污染防治措施以及社会经济相关要素调整提出可操作和可执行的建议。
环境容量评价法是以环境容量为基础的承载力评价。大气环境承载率为大气污染物排放量与环境容量的比值,主要步骤包括污染因子的确定、大气污染物环境容量和排放量核算、大气环境承载力计算、超载成因分析等。与承载率评价法想比,该方法虽然易于与大气污染防治管理挂钩,但是也存在一些问题:(1)方法过于复杂。该方法的环境容量的计算,需要在熟练掌握空气质量模拟模型的基础上进行迭代计算,很难掌握和在地方推广;(2)数据难于获取。模拟需要大量数据,包括气象部门的气象监测站点小时数据、不同来源的排放数据;(3)误差较大。无论是排放清单编制,还是参数设置与模拟模拟本身,都存在较大的不确定性,该方法的模拟与计算结果,与空气质量评价结果和公众感受可能存在一定差异。
发明内容
本发明的目的在于克服上述技术缺陷,提出了一种大气环境承载能力评估方法;该方法首先结合现阶段大气环境管理工作,确定指标体系,这是本方法的关键;然后根据指标体系收集或者计算待评估区内的压力指标数据,通过层次分析法确定各指标权重;最后计算大气环境承载力指数,并根据阈值确定大气环境承载力等级。
为实现上述目的,本发明的实施例1提出了一种大气环境承载能力的评估方法,所述方法包括:
建立大气环境承载能力评估的指标体系,该指标体系包括:压力指标、响应指标和状态指标;所述压力指标包括:工业SO2排放强度比、工业NOx排放强度比、工业烟粉尘排放强度比、生活SO2排放强度比、生活NOx排放强度比、生活烟粉尘排放强度比、机动车NOx排放强度比、机动车颗粒物排放强度比、机动车CO排放强度比、机动车HC排放强度比、秸秆焚烧火点占比以及交通道路和施工工地扬尘排放强度比;所述响应指标包括:火电和钢铁行业超低排放改造率、重点行业VOCs削减比例、工业SO2去除率、工业NOx去除率、工业烟粉尘去除率、生活SO2去除率、生活NOx去除率、生活烟粉尘去除率、散煤清洁化替代率、低VOCs溶剂产品比例、老旧机动车淘汰率、新能源机动车占有率、街道保洁比例和施工工地扬尘综合整治率;所述状态指标包括SO2监测浓度超标率、NO2监测浓度超标率、PM10监测浓度超标率、PM2.5监测浓度超标率、O3监测浓度超标率、CO监测浓度超标率、达标天数比例和重污染天数比例;
计算待评估地区的压力指标数据,通过层次分析法确定各指标权重;计算待评估地区的响应指标数据,通过层次分析法确定各指标权重;计算待评估地区的状态指标数据;
使用压力支撑度比值法计算待评估地区的大气环境承载力指数,根据大气环境承载力指数确定大气环境承载力等级。
作为上述方法的一种改进,所述计算待评估地区的压力指标数据,具体包括:
工业SO2排放强度比P1为:
P1=(Q工SO2/G)/(Q0工SO2/G0工)
其中,Q工SO2为待评估地区工业SO2排放量,G为待评估地区工业增加值;Q0工SO2为全国工业SO2排放量,G0工为全国工业增加值;
工业NOx排放强度比P2为:
P2=(Q工Nox/G)/(Q0工Nox/G0工)
其中,Q工Nox为待评估地区工业NOx排放量;Q0工Nox为全国工业NOx排放量;
工业烟粉尘排放强度比P3为:
P3=(Q工尘/G)/(Q0工尘/G0工尘)
其中,Q工尘为待评估地区工业烟粉尘排放量;G0工尘为全国工业烟粉尘排放量;
生活SO2排放强度比P4为:
P4=(Q生SO2/P)/(Q0生SO2/P0)
其中,Q生SO2为待评估地区生活SO2排放量,P为待评估地区常住人口;Q0生SO2为全国生活SO2排放量,P0为全国总人口;
生活NOx排放强度比P5为:
P5=(Q生Nox/P)/(Q0生Nox/P0)
其中,Q生Nox为待评估地区生活NOx排放量;Q0生Nox为全国生活NOx排放量;
生活烟粉尘排放强度比P6为:
P6=(Q生尘/P)/(Q0生尘/P0)
其中,Q生尘为待评估地区生活烟粉尘排放量;Q0生尘为全国生活烟粉尘排放量;
机动车NOx排放强度比P7为:
P7=(Q车Nox/M)/(Q0车Nox/M0)
其中,Q车Nox为待评估地区机动车NOx排放量,M为待评估地区机动车保有量;Q0车Nox为全国机动车NOx排放量,M0为全国机动车保有量;
机动车颗粒物排放强度比P8为:
P8=(Q车尘/M)/(Q0车尘/M0)
其中,Q车尘为待评估地区机动车颗粒物排放量;Q0车尘为全国机动车颗粒物排放量;
机动车CO排放强度比P9为:
P9=(Q车CO/M)/(Q0车CO/M0)
其中,Q车CO为待评估地区机动车CO排放量;Q0车CO为全国机动车CO排放量;
机动车HC排放强度比P10为:
P10=(Q车HC/M)/(Q0车HC/M0)
其中,Q车HC为待评估地区机动车HC排放量;Q0车HC为全国机动车HC排放量;
秸秆焚烧火点占比P11计算公式为:
P11=Q11/G011
其中,Q11为待评估地区秸秆焚烧火点数量,G011为全国同期秸秆焚烧火点总数量;
交通道路和施工工地扬尘排放强度比P12计算公式为:
P12=((Q交通+Q工地)/G扬尘)/((Q0交通+Q0工地)/G0扬尘)
其中,Q交通为待评估地区交通扬尘排放量,Q工地为待评估地区施工工地扬尘排放量,G扬尘为待评估地区扬尘排放总量;Q0交通为全国交通扬尘排放量,Q0工地为全国施工工地扬尘排放量,G0扬尘为全国扬尘排放总量。
作为上述方法的一种改进,所述计算待评估地区的响应指标数据,具体包括:
火电和钢铁行业超低排放改造率S1为待评估地区火电和钢铁行业中超低排放改造企业数量与企业总数量的比值;
重点行业VOCs削减比例S2为重点行业VOC减排量占上一年排放量的比值;
工业SO2去除率S3为带评估地区SO2工业源去除量与该工业源产生量的比值;
工业NOx去除率S4为带评估地区NOx工业源去除量与该工业源产生量的比值;
工业烟粉尘去除率S5为带评估地区烟粉尘工业源去除量与该工业源产生量的比值;
生活SO2去除率S6为带评估地区SO2生活源去除量与该生活源产生量的比值;
生活NOx去除率S7为带评估地区NOx生活源去除量与该生活源产生量的比值;
生活烟粉尘去除率S8为带评估地区烟粉尘生活源去除量与该生活源产生量的比值;
散煤清洁化替代率S9为带评估地区煤改气、煤改电户数与最初散煤总户数的比值;
低VOCs溶剂产品使用比例S10为带评估地区家庭低VOCs溶剂产品使用量与家庭溶剂产品使用总量的比例;
老旧机动车淘汰率S11为带评估地区老旧机动车淘汰量与老旧机动车总量的比例;
新能源机动车占有率S12为带评估地区新能源机动车保有量与机动车保有量的比值;
街道保洁比例S13为带评估地区清扫街道面积占街道总面积的比例;
施工工地扬尘综合整治率S14为带评估地区综合整治扬尘的施工工地数量与施工工地总数量的比例。
作为上述方法的一种改进,所述计算待评估地区的状态指标数据,具体包括:
SO2监测浓度超标率R1为:
R1=TSO2/T0SO2
其中,TSO2为待评估地区SO2年均浓度值,T0SO2为SO2年均浓度二级标准限制;
NO2监测浓度超标率R2为:
R2=TNO2/T0NO2
其中,TNO2为待评估地区NO2年均浓度值,T0NO2为NO2年均浓度二级标准限制;
PM10监测浓度超标率R3为:
Figure BDA0002575135910000061
其中,
Figure BDA0002575135910000062
为待评估地区PM10年均浓度值,
Figure BDA0002575135910000063
为PM10年均浓度二级标准限制;
PM2.5监测浓度超标率R4为:
Figure BDA0002575135910000064
其中,
Figure BDA0002575135910000065
为待评估地区PM2.5年均浓度值,
Figure BDA0002575135910000066
为PM2.5年均浓度二级标准限制;
O3监测浓度超标率R5为:
Figure BDA0002575135910000067
其中,
Figure BDA0002575135910000068
为待评估地区O3年均浓度值,
Figure BDA0002575135910000069
为O3年均浓度二级标准限制;
CO监测浓度超标率R6为:
R6=TCO/T0CO
其中,TCO为待评估地区CO年均浓度值,T0CO为CO年均浓度二级标准限制;
达标天数比例R7为待评估地区达到二级优良的天数占全年的比例;
重污染天数比例R8为待评估地区重污染天数占全年的比例。
作为上述方法的一种改进,所述使用压力支撑度比值法计算待评估地区的大气环境承载力指数,具体包括:
Figure BDA0002575135910000071
其中,C为待评估地区的大气环境承载力指数,Pi为该地区的第i项压力指标值,Wi为其权重值,m为压力指标总数量,m=12;Sj为第j项响应指标值,W2j为其权重值,n为响应指标总数量,n=14;Rk为第k项状态指标值,K为状态指标总数量,K=8。
作为上述方法的一种改进,所述根据大气环境承载力指数确定大气环境承载力等级;具体包括:
根据待评估地区的大气环境承载力指数,将待评估地区的大气环境承载力划分为四个等级:严重超载、超载、临界超载、不超载;划分标准为:
当大气环境承载力指数大于2时,待评估地区的大气环境处于严重超载状态;
当大气环境承载力指数大于1且小于等于2时,待评估地区的大气环境处于超载状态;
当大气环境承载力指数介于0.8~1之间,待评估地区的大气环境处于临界超载状态;
当大气环境承载力指数小于0.8时,待评估地区的大气环境处于不超载状态。
作为上述方法的一种改进,所述方法还包括:对待评估地区的大气环境承载能力进行预警,具体包括:
将待评估地区的大气环境承载现状定义为该地区的大气环境承载等级;
将当年大气环境承载现状与上一年的对比,将大气环境承载发展趋势β划分为3种类型:
Figure BDA0002575135910000072
其中,Cj表示待评估地区第j年的大气环境承载现状,Cj-1为该地区第j-1年的大气环境承载现状;
预警级别分为蓝色、黄色、橙色、红色4个,严重程度依次加重,蓝色为最低级别预警,红色为最高级别预警,预警级别的划分依据为:
当Cj为不超载,当β为变优,则不预警,当β为稳定,则不预警;当β为变差,则预警级别为蓝色;
当Cj为临界超载,当β为变优,则不预警,当β为稳定,则预警级别为蓝色;当β为变差,则预警级别为黄色;
当Cj为超载,当β为变优,则预警级别为蓝色,当β为稳定,则预警级别为黄色;当β为变差,则预警级别为橙色;
当Cj为严重超载,当β为变优,则预警级别为黄色,当β为稳定,则预警级别为橙色;当β为变差,则预警级别为红色。
本发明的实施例2提出了一种大气环境承载能力的评估系统,所述系统包括:指标体系构建模块、指标数据计算模块和大气环境承载力指数计算模块;
所述指标体系构建模块,用于建立大气环境承载能力评估的指标体系,该指标体系包括:压力指标、响应指标和状态指标;所述压力指标包括:工业SO2排放强度比、工业NOx排放强度比、工业烟粉尘排放强度比、生活SO2排放强度比、生活NOx排放强度比、生活烟粉尘排放强度比、机动车NOx排放强度比、机动车颗粒物排放强度比、机动车CO排放强度比、机动车HC排放强度比、秸秆焚烧火点占比以及交通道路和施工工地扬尘排放强度比;所述响应指标包括:火电和钢铁行业超低排放改造率、重点行业VOCs削减比例、工业SO2去除率、工业NOx去除率、工业烟粉尘去除率、生活SO2去除率、生活NOx去除率、生活烟粉尘去除率、散煤清洁化替代率、低VOCs溶剂产品比例、老旧机动车淘汰率、新能源机动车占有率、街道保洁比例和施工工地扬尘综合整治率;所述状态指标包括SO2监测浓度超标率、NO2监测浓度超标率、PM10监测浓度超标率、PM2.5监测浓度超标率、O3监测浓度超标率、CO监测浓度超标率、达标天数比例和重污染天数比例;
所述指标数据计算模块,用于计算待评估地区的压力指标数据,通过层次分析法确定各指标权重;计算待评估地区的响应指标数据,通过层次分析法确定各指标权重;计算待评估地区的状态指标数据;
所述大气环境承载力指数计算模块,用于使用压力支撑度比值法计算待评估地区的大气环境承载力指数,根据大气环境承载力指数确定大气环境承载力等级。
本发明的优势在于:
1、本发明的方法计算过程较为简单,易于掌握和推广;
2、本发明的方法基于现行大气环境管理制度结合建立指标体系,具有相对权威性和一定时期内的稳定性,从而使指标体系具有规范性;
3、本发明的大气环境承载力指数基于监测和统计数据进行计算,评估结果误差小;
4、本发明的方法将大气环境承载相关的压力因素和大气污染防治因素作为指标,易于分析超载成因,并根据成因对大气总量控制、污染防治措施、社会经济相关要素调整提出针对性建议;
5、通过本发明的方法构建相关指标并计算其指标值,有利于促进地方政府建立健全相关指标监测体系并有针对性的进行管控促进大气环境承载监测预警网络的建立。
附图说明
图1为本发明的大气环境承载能力的指标体系框图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案进行详细说明。
大气环境承载力评估指标体系构建的概念模型大多基于“压力-状态-响应”概念模型的方法。“压力-状态-响应”模型的指标体系,不同的研究的指标选择各异。一般认为自然和人为活动中能够对大气质量产生负面扰动的因素为“压力”,大气环境质量或者承载现状为“状态”,自然修复/恢复及人类社会为消除压力影响而采取的正向措施为“响应”。本研究认为大气环境承载力评估,指标构建应该立足于空气质量“现状”,评估结果能够反映空气质量评价结果;为了与目前大气污染防治及相关管理工作相适应,导致超载的“压力”因素和政府“响应”因素也应该易于识别和判断。
如图1所示,基于指标体系的大气环境承载力指标体系也从“压力”—“状态”—“响应”三个维度构建。其中“压力”指标包括地形地貌、不利扩散气象条件的自然因素指标,以及经济人口发展与城镇化的生活污染排放增大的社会经济人为因素指标;“状态”指标主要指大气环境承载现状,突出的表征指标为空气质量评价现状;“响应”指标主要指大气环境对污染压力的自然修复指标,以及人类社会为应对大气环境超载所采取的社会、人口、产业、能源结构调整和大气污染防治相关措施指标。由于本研究是为环保政策提供支撑,因为仅考虑人为压力和响应,不考虑自然因素。
实施例1
本发明的实施例1提供了一种大气环境承载能力的评估方法,该方法是基于PSR框架模型实现的,PSR框架模型包括:压力指标、响应指标和状态指标;该方法包括:
步骤1)大气环境承载力评估
采用压力支撑度比值法作为大气环境承载力评估方法。首先结合现阶段大气环境管理工作,确定指标体系,这是本方法的关键;然后根据指标体系收集或者计算待评估区内的压力指标数据,通过层次分析法确定各指标权重;最后计算大气环境承载力指数,并根据阈值确定大气环境承载力等级。
步骤1-1)大气环境承载力评估指标体系,见表1所示:
表1我国大气环境承载能力评估指标体系
Figure BDA0002575135910000101
Figure BDA0002575135910000111
步骤1-2)大气环境承载力评估方法—压力支撑度比值法,见公式(1)所示:
Figure BDA0002575135910000112
其中,C为待评估地区的大气环境承载力指数,Pi为该地区的第i项压力指标值,Wi为其权重值,m为压力指标总数量,m=12;Sj为第j项响应指标值,W2j为其权重值,n为响应指标总数量,n=14;Rk为第k项状态指标值,K为状态指标总数量,K=8。
这里,Pi分别代表工业SO2、工业NOx、工业烟粉尘、生活SO2、生活NOx、生活烟粉尘、机动车NOx、颗粒物、CO、HC排放强度比,秸秆焚烧火点强度比、交通道路和施工工地扬尘排放强度比。Sj分别代表火电和钢铁行业超低排放改造率、重点行业VOCs削减比例、工业SO2去除率、工业NOx去除率、工业烟粉尘去除率、生活SO2去除率、生活NOx去除率、生活烟粉尘去除率、散煤清洁化替代率、低VOCs溶剂产品比例、老旧机动车淘汰率、新能源机动车占有率、街道保洁比例和施工工地扬尘综合整治率。Rk分别代表污染物监测浓度超标率,达标天数比例,重度和严重污染天数比例;污染物包括:SO2、NO2、PM10、PM2.5、O3和CO。
(1)压力指标计算
压力指标中的排放强度比为某要素的排放强度与全国相应指标排放强度的比值,表征评估地区的社会经济污染排放水平与全国平均水平的对比及相对位置,该指数值为无量纲数。
工业SO2排放强度比P1为:
P1=(Q工SO2/G)/(Q0工SO2/G0工)
其中,Q工SO2为待评估地区工业SO2排放量,G为待评估地区工业增加值;Q0工SO2为全国工业SO2排放量,G0工为全国工业增加值;
工业NOx排放强度比P2为:
P2=(Q工Nox/G)/(Q0工Nox/G0工)
其中,Q工Nox为待评估地区工业NOx排放量;Q0工Nox为全国工业NOx排放量;
工业烟粉尘排放强度比P3为:
P3=(Q工尘/G)/(Q0工尘/G0工尘)
其中,Q工尘为待评估地区工业烟粉尘排放量;G0工尘为全国工业烟粉尘排放量;
生活SO2排放强度比P4为:
P4=(Q生SO2/P)/(Q0生SO2/P0)
其中,Q生SO2为待评估地区生活SO2排放量,P为待评估地区常住人口;Q0生SO2为全国生活SO2排放量,P0为全国总人口;
生活NOx排放强度比P5为:
P5=(Q生Nox/P)/(Q0生Nox/P0)
其中,Q生Nox为待评估地区生活NOx排放量;Q0生Nox为全国生活NOx排放量;
生活烟粉尘排放强度比P6为:
P6=(Q生尘/P)/(Q0生尘/P0)
其中,Q生尘为待评估地区生活烟粉尘排放量;Q0生尘为全国生活烟粉尘排放量;
机动车NOx排放强度比P7为:
P7=(Q车Nox/M)/(Q0车Nox/M0)
其中,Q车Nox为待评估地区机动车NOx排放量,M为待评估地区机动车保有量;Q0车Nox为全国机动车NOx排放量,M0为全国机动车保有量;
机动车颗粒物排放强度比P8为:
P8=(Q车尘/M)/(Q0车尘/M0)
其中,Q车尘为待评估地区机动车颗粒物排放量;Q0车尘为全国机动车颗粒物排放量;
机动车CO排放强度比P9为:
P9=(Q车CO/M)/(Q0车CO/M0)
其中,Q车CO为待评估地区机动车CO排放量;Q0车CO为全国机动车CO排放量;
机动车HC排放强度比P10为:
P10=(Q车HC/M)/(Q0车HC/M0)
其中,Q车HC为待评估地区机动车HC排放量;Q0车HC为全国机动车HC排放量;
秸秆焚烧火点占比P11计算公式为:
P11=Q11/G011
其中,Q11为待评估地区秸秆焚烧火点数量,G011为全国同期秸秆焚烧火点总数量;
交通道路和施工工地扬尘排放强度比P12计算公式为:
P12=((Q交通+Q工地)/G扬尘)/((Q0交通+Q0工地)/G0扬尘)
其中,Q交通为待评估地区交通扬尘排放量,Q工地为待评估地区施工工地扬尘排放量,G扬尘为待评估地区扬尘排放总量;Q0交通为全国交通扬尘排放量,Q0工地为全国施工工地扬尘排放量,G0扬尘为全国扬尘排放总量。
(2)状态指标计算
状态指标方面,采用短板取最大值法,计算状态指标数据。其中的污染物监测浓度超标率用污染物年均浓度监测值与《环境空气质量标准》(GB3095-2012)的二级标准浓度限值比较得到。
SO2监测浓度超标率R1为:
R1=TSO2/T0SO2
其中,TSO2为待评估地区SO2年均浓度值,T0SO2为《环境空气质量标准》(GB3095-2012)SO2年均浓度二级标准限制,这里取值60ug/m3
NO2监测浓度超标率R2为:
R2=TNO2/T0NO2
其中,TNO2为待评估地区NO2年均浓度值,T0NO2为NO2年均浓度二级标准限制;
PM10监测浓度超标率R3为:
Figure BDA0002575135910000141
其中,
Figure BDA0002575135910000142
为待评估地区PM10年均浓度值,
Figure BDA0002575135910000143
为PM10年均浓度二级标准限制;
PM2.5监测浓度超标率R4为:
Figure BDA0002575135910000144
其中,
Figure BDA0002575135910000145
为待评估地区PM2.5年均浓度值,
Figure BDA0002575135910000146
为PM2.5年均浓度二级标准限制;
O3监测浓度超标率R5为:
Figure BDA0002575135910000147
其中,
Figure BDA0002575135910000148
为待评估地区O3年均浓度值,
Figure BDA0002575135910000149
为O3年均浓度二级标准限制;
CO监测浓度超标率R6为:
R6=TCO/T0CO
其中,TCO为待评估地区CO年均浓度值,T0CO为CO年均浓度二级标准限制;
达标天数比例R7为待评估地区达到二级优良的天数占全年的比例;
重污染天数比例R8为待评估地区重污染天数占全年的比例。
(3)响应指标计算
响应指标方面,14项指标为:
火电和钢铁行业超低排放改造率S1为待评估地区火电和钢铁行业中超低排放改造企业数量与企业总数量的比值;
重点行业VOCs削减比例S2为重点行业VOC减排量占上一年排放量的比值;
工业SO2去除率S3为带评估地区SO2工业源去除量与该工业源产生量的比值;
工业NOx去除率S4为带评估地区NOx工业源去除量与该工业源产生量的比值;
工业烟粉尘去除率S5为带评估地区烟粉尘工业源去除量与该工业源产生量的比值;
生活SO2去除率S6为带评估地区SO2生活源去除量与该生活源产生量的比值;
生活NOx去除率S7为带评估地区NOx生活源去除量与该生活源产生量的比值;
生活烟粉尘去除率S8为带评估地区烟粉尘生活源去除量与该生活源产生量的比值;
散煤清洁化替代率S9为带评估地区煤改气、煤改电户数与最初散煤总户数的比值;
低VOCs溶剂产品使用比例S10为带评估地区家庭低VOCs溶剂产品使用量与家庭溶剂产品使用总量的比例;
老旧机动车淘汰率S11为带评估地区老旧机动车淘汰量与老旧机动车总量的比例;
新能源机动车占有率S12为带评估地区新能源机动车保有量与机动车保有量的比值;
街道保洁比例S13为带评估地区清扫街道面积占街道总面积的比例;
施工工地扬尘综合整治率S14为带评估地区综合整治扬尘的施工工地数量与施工工地总数量的比例。
(4)权重计算
采用层次分析法分别计算压力、响应各指标的权重。步骤如下:
①构造矩阵:依据上下层元素间的隶属关系建立判断矩阵,对矩阵中的元素进行两两比较,并对元素间的重要性比较结果进行量化。
②权重计算。采用特征根法计算各矩阵的权向量,对于一致性判断矩阵,每一列归一化后即为上、下层元素间的相对重要性权重。
③权重检验。判断矩阵的一致性,不符合一致性要求的,需要对判断矩阵进行重新修正,直到满足一致性。
由于层次分析法是决策分析的经典和成熟的方法,具体过程在此不再敷述。具体评估时,可聘请熟悉大气环境管理的不少于20名专家打分,量化不同指标之间的重要程度。
步骤1-3)大气环境承载力指标值和承载等级的确定。
根据公式(1)计算待评估地区的大气环境承载力指数。将大气环境承载力划分为四个等级:严重超载、超载、临界超载、不超载。由式(1)大气环境指承载模型及其数值特点可知,最终计算获得的大气环境承载力指数是无量纲值。“1”为大气环境承载度临界值,环境承载度值越小,表明环境承载状况也好。这里界定大气环境承载度阈值为:当承载力指数大于2时,大气环境处于严重超载状态;当承载力指数大于1时,大气环境处于超载状态;当承载力指数介于0.8~1之间,大气环境处于临界超载状态;当承载力指数小于0.8时,大气环境处于不超载状态。
步骤2)大气环境承载能力预警
大气环境承载能力预警,主要根据大气环境承载现状及其变化发展趋势进行判断,将预警级别划分为蓝色、黄色、橙色、红色4个等级。
大气环境承载现状即当年某一地区大气环境承载现状等级。对于大气环境承载发展趋势,根据当年大气环境承载现状与上一年的对比,划分为变优、稳定、变差3种类型。趋势β判断公式为:
Figure BDA0002575135910000161
Cj表示第j年某一地区的大气环境承载现状,分为“不超载”、“临界超载”、“超载”、“严重超载”四个等级,Cj-1前一年该地区的大气环境承载现状。预警级别分为蓝色、黄色、橙色、红色4个,严重程度依次加重,蓝色为最低级别预警,红色为最高级别预警。预警级别划分依据见下表2:
表2:大气环境承载预警级别
Figure BDA0002575135910000171
实施例2
本发明的实施例2提出了一种大气环境承载能力的评估系统,所述系统包括:指标体系构建模块、指标数据计算模块和大气环境承载力指数计算模块;
所述指标体系构建模块,用于建立大气环境承载能力评估的指标体系,该指标体系包括:压力指标、响应指标和状态指标;所述压力指标包括:工业SO2排放强度比、工业NOx排放强度比、工业烟粉尘排放强度比、生活SO2排放强度比、生活NOx排放强度比、生活烟粉尘排放强度比、机动车NOx排放强度比、机动车颗粒物排放强度比、机动车CO排放强度比、机动车HC排放强度比、秸秆焚烧火点占比以及交通道路和施工工地扬尘排放强度比;所述响应指标包括:火电和钢铁行业超低排放改造率、重点行业VOCs削减比例、工业SO2去除率、工业NOx去除率、工业烟粉尘去除率、生活SO2去除率、生活NOx去除率、生活烟粉尘去除率、散煤清洁化替代率、低VOCs溶剂产品比例、老旧机动车淘汰率、新能源机动车占有率、街道保洁比例和施工工地扬尘综合整治率;所述状态指标包括SO2监测浓度超标率、NO2监测浓度超标率、PM10监测浓度超标率、PM2.5监测浓度超标率、O3监测浓度超标率、CO监测浓度超标率、达标天数比例和重污染天数比例;
所述指标数据计算模块,用于计算待评估地区的压力指标数据,通过层次分析法确定各指标权重;计算待评估地区的响应指标数据,通过层次分析法确定各指标权重;计算待评估地区的状态指标数据;
所述大气环境承载力指数计算模块,用于使用压力支撑度比值法计算待评估地区的大气环境承载力指数,根据大气环境承载力指数确定大气环境承载力等级。
最后所应说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,都不脱离本发明技术方案的精神和范围,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (8)

1.一种大气环境承载能力的评估方法,所述方法包括:
建立大气环境承载能力评估的指标体系,该指标体系包括:压力指标、响应指标和状态指标;所述压力指标包括:工业SO2排放强度比、工业NOx排放强度比、工业烟粉尘排放强度比、生活SO2排放强度比、生活NOx排放强度比、生活烟粉尘排放强度比、机动车NOx排放强度比、机动车颗粒物排放强度比、机动车CO排放强度比、机动车HC排放强度比、秸秆焚烧火点占比以及交通道路和施工工地扬尘排放强度比;所述响应指标包括:火电和钢铁行业超低排放改造率、重点行业VOCs削减比例、工业SO2去除率、工业NOx去除率、工业烟粉尘去除率、生活SO2去除率、生活NOx去除率、生活烟粉尘去除率、散煤清洁化替代率、低VOCs溶剂产品比例、老旧机动车淘汰率、新能源机动车占有率、街道保洁比例和施工工地扬尘综合整治率;所述状态指标包括SO2监测浓度超标率、NO2监测浓度超标率、PM10监测浓度超标率、PM2.5监测浓度超标率、O3监测浓度超标率、CO监测浓度超标率、达标天数比例和重污染天数比例;
计算待评估地区的压力指标数据,通过层次分析法确定各指标权重;计算待评估地区的响应指标数据,通过层次分析法确定各指标权重;计算待评估地区的状态指标数据;
使用压力支撑度比值法计算待评估地区的大气环境承载力指数,根据大气环境承载力指数确定大气环境承载力等级。
2.根据权利要求1所述的大气环境承载能力的评估方法,其特征在于,所述计算待评估地区的压力指标数据,具体包括:
工业SO2排放强度比P1为:
P1=(Q工SO2/G)/(Q0工SO2/G0工)
其中,Q工SO2为待评估地区工业SO2排放量,G为待评估地区工业增加值;Q0工SO2为全国工业SO2排放量,G0工为全国工业增加值;
工业NOx排放强度比P2为:
P2=(Q工Nox/G)/(Q0工Nox/G0工)
其中,Q工Nox为待评估地区工业NOx排放量;Q0工Nox为全国工业NOx排放量;
工业烟粉尘排放强度比P3为:
P3=(Q工尘/G)/(Q0工尘/G0工尘)
其中,Q工尘为待评估地区工业烟粉尘排放量;G0工尘为全国工业烟粉尘排放量;
生活SO2排放强度比P4为:
P4=(Q生SO2/P)/(Q0生SO2/P0)
其中,Q生SO2为待评估地区生活SO2排放量,P为待评估地区常住人口;Q0生SO2为全国生活SO2排放量,P0为全国总人口;
生活NOx排放强度比P5为:
P5=(Q生Nox/P)/(Q0生Nox/P0)
其中,Q生Nox为待评估地区生活NOx排放量;Q0生Nox为全国生活NOx排放量;
生活烟粉尘排放强度比P6为:
P6=(Q生尘/P)/(Q0生尘/P0)
其中,Q生尘为待评估地区生活烟粉尘排放量;Q0生尘为全国生活烟粉尘排放量;
机动车NOx排放强度比P7为:
P7=(Q车Nox/M)/(Q0车Nox/M0)
其中,Q车Nox为待评估地区机动车NOx排放量,M为待评估地区机动车保有量;Q0车Nox为全国机动车NOx排放量,M0为全国机动车保有量;
机动车颗粒物排放强度比P8为:
P8=(Q车尘/M)/(Q0车尘/M0)
其中,Q车尘为待评估地区机动车颗粒物排放量;Q0车尘为全国机动车颗粒物排放量;
机动车CO排放强度比P9为:
P9=(Q车CO/M)/(Q0车CO/M0)
其中,Q车CO为待评估地区机动车CO排放量;Q0车CO为全国机动车CO排放量;
机动车HC排放强度比P10为:
P10=(Q车HC/M)/(Q0车HC/M0)
其中,Q车HC为待评估地区机动车HC排放量;Q0车HC为全国机动车HC排放量;
秸秆焚烧火点占比P11计算公式为:
P11=Q11/G011
其中,Q11为待评估地区秸秆焚烧火点数量,G011为全国同期秸秆焚烧火点总数量;
交通道路和施工工地扬尘排放强度比P12计算公式为:
P12=((Q交通+Q工地)/G扬尘)/((Q0交通+Q0工地)/G0扬尘)
其中,Q交通为待评估地区交通扬尘排放量,Q工地为待评估地区施工工地扬尘排放量,G扬尘为待评估地区扬尘排放总量;Q0交通为全国交通扬尘排放量,Q0工地为全国施工工地扬尘排放量,G0扬尘为全国扬尘排放总量。
3.根据权利要求2所述的大气环境承载能力的评估方法,其特征在于,所述计算待评估地区的响应指标数据,具体包括:
火电和钢铁行业超低排放改造率S1为待评估地区火电和钢铁行业中超低排放改造企业数量与企业总数量的比值;
重点行业VOCs削减比例S2为重点行业VOC减排量占上一年排放量的比值;
工业SO2去除率S3为带评估地区SO2工业源去除量与该工业源产生量的比值;
工业NOx去除率S4为带评估地区NOx工业源去除量与该工业源产生量的比值;
工业烟粉尘去除率S5为带评估地区烟粉尘工业源去除量与该工业源产生量的比值;
生活SO2去除率S6为带评估地区SO2生活源去除量与该生活源产生量的比值;
生活NOx去除率S7为带评估地区NOx生活源去除量与该生活源产生量的比值;
生活烟粉尘去除率S8为带评估地区烟粉尘生活源去除量与该生活源产生量的比值;
散煤清洁化替代率S9为带评估地区煤改气、煤改电户数与最初散煤总户数的比值;
低VOCs溶剂产品使用比例S10为带评估地区家庭低VOCs溶剂产品使用量与家庭溶剂产品使用总量的比例;
老旧机动车淘汰率S11为带评估地区老旧机动车淘汰量与老旧机动车总量的比例;
新能源机动车占有率S12为带评估地区新能源机动车保有量与机动车保有量的比值;
街道保洁比例S13为带评估地区清扫街道面积占街道总面积的比例;
施工工地扬尘综合整治率S14为带评估地区综合整治扬尘的施工工地数量与施工工地总数量的比例。
4.根据权利要求3所述的大气环境承载能力的评估方法,其特征在于,所述计算待评估地区的状态指标数据,具体包括:
SO2监测浓度超标率R1为:
R1=TSO2/T0SO2
其中,TSO2为待评估地区SO2年均浓度值,T0SO2为SO2年均浓度二级标准限制;
NO2监测浓度超标率R2为:
R2=TNO2/T0NO2
其中,TNO2为待评估地区NO2年均浓度值,T0NO2为NO2年均浓度二级标准限制;
PM10监测浓度超标率R3为:
Figure FDA0002575135900000041
其中,
Figure FDA0002575135900000051
为待评估地区PM10年均浓度值,
Figure FDA0002575135900000052
为PM10年均浓度二级标准限制;
PM2.5监测浓度超标率R4为:
Figure FDA0002575135900000053
其中,
Figure FDA0002575135900000054
为待评估地区PM2.5年均浓度值,
Figure FDA0002575135900000055
为PM2.5年均浓度二级标准限制;
O3监测浓度超标率R5为:
Figure FDA0002575135900000056
其中,
Figure FDA0002575135900000057
为待评估地区O3年均浓度值,
Figure FDA0002575135900000058
为O3年均浓度二级标准限制;
CO监测浓度超标率R6为:
R6=TCO/T0CO
其中,TCO为待评估地区CO年均浓度值,T0CO为CO年均浓度二级标准限制;
达标天数比例R7为待评估地区达到二级优良的天数占全年的比例;
重污染天数比例R8为待评估地区重污染天数占全年的比例。
5.根据权利要求4所述的大气环境承载能力的评估方法,其特征在于,所述使用压力支撑度比值法计算待评估地区的大气环境承载力指数,具体包括:
Figure FDA0002575135900000059
其中,C为待评估地区的大气环境承载力指数,Pi为该地区的第i项压力指标值,Wi为其权重值,m为压力指标总数量,m=12;Sj为第j项响应指标值,W2j为其权重值,n为响应指标总数量,n=14;Rk为第k项状态指标值,K为状态指标总数量,K=8。
6.根据权利要求1或5所述的大气环境承载能力的评估方法,其特征在于,所述根据大气环境承载力指数确定大气环境承载力等级;具体包括:
根据待评估地区的大气环境承载力指数,将待评估地区的大气环境承载力划分为四个等级:严重超载、超载、临界超载、不超载;划分标准为:
当大气环境承载力指数大于2时,待评估地区的大气环境处于严重超载状态;
当大气环境承载力指数大于1且小于等于2时,待评估地区的大气环境处于超载状态;
当大气环境承载力指数介于0.8~1之间,待评估地区的大气环境处于临界超载状态;
当大气环境承载力指数小于0.8时,待评估地区的大气环境处于不超载状态。
7.根据权利要求6所述的大气环境承载能力的评估方法,其特征在于,所述方法还包括:对待评估地区的大气环境承载能力进行预警,具体包括:
将待评估地区的大气环境承载现状定义为该地区的大气环境承载等级;
将当年大气环境承载现状与上一年的对比,将大气环境承载发展趋势β划分为3种类型:
Figure FDA0002575135900000061
其中,Cj表示待评估地区第j年的大气环境承载现状,Cj-1为该地区第j-1年的大气环境承载现状;
预警级别分为蓝色、黄色、橙色、红色4个,严重程度依次加重,蓝色为最低级别预警,红色为最高级别预警,预警级别的划分依据为:
当Cj为不超载,当β为变优,则不预警,当β为稳定,则不预警;当β为变差,则预警级别为蓝色;
当Cj为临界超载,当β为变优,则不预警,当β为稳定,则预警级别为蓝色;当β为变差,则预警级别为黄色;
当Cj为超载,当β为变优,则预警级别为蓝色,当β为稳定,则预警级别为黄色;当β为变差,则预警级别为橙色;
当Cj为严重超载,当β为变优,则预警级别为黄色,当β为稳定,则预警级别为橙色;当β为变差,则预警级别为红色。
8.一种大气环境承载能力的评估系统,其特征在于,所述系统包括:指标体系构建模块、指标数据计算模块和大气环境承载力指数计算模块;
所述指标体系构建模块,用于建立大气环境承载能力评估的指标体系,该指标体系包括:压力指标、响应指标和状态指标;所述压力指标包括:工业SO2排放强度比、工业NOx排放强度比、工业烟粉尘排放强度比、生活SO2排放强度比、生活NOx排放强度比、生活烟粉尘排放强度比、机动车NOx排放强度比、机动车颗粒物排放强度比、机动车CO排放强度比、机动车HC排放强度比、秸秆焚烧火点占比以及交通道路和施工工地扬尘排放强度比;所述响应指标包括:火电和钢铁行业超低排放改造率、重点行业VOCs削减比例、工业SO2去除率、工业NOx去除率、工业烟粉尘去除率、生活SO2去除率、生活NOx去除率、生活烟粉尘去除率、散煤清洁化替代率、低VOCs溶剂产品比例、老旧机动车淘汰率、新能源机动车占有率、街道保洁比例和施工工地扬尘综合整治率;所述状态指标包括SO2监测浓度超标率、NO2监测浓度超标率、PM10监测浓度超标率、PM2.5监测浓度超标率、O3监测浓度超标率、CO监测浓度超标率、达标天数比例和重污染天数比例;
所述指标数据计算模块,用于计算待评估地区的压力指标数据,通过层次分析法确定各指标权重;计算待评估地区的响应指标数据,通过层次分析法确定各指标权重;计算待评估地区的状态指标数据;
所述大气环境承载力指数计算模块,用于使用压力支撑度比值法计算待评估地区的大气环境承载力指数,根据大气环境承载力指数确定大气环境承载力等级。
CN202010651491.1A 2020-07-08 2020-07-08 一种大气环境承载能力的评估方法及系统 Active CN111882176B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010651491.1A CN111882176B (zh) 2020-07-08 2020-07-08 一种大气环境承载能力的评估方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010651491.1A CN111882176B (zh) 2020-07-08 2020-07-08 一种大气环境承载能力的评估方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111882176A true CN111882176A (zh) 2020-11-03
CN111882176B CN111882176B (zh) 2024-05-14

Family

ID=73150448

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010651491.1A Active CN111882176B (zh) 2020-07-08 2020-07-08 一种大气环境承载能力的评估方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111882176B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113487098A (zh) * 2021-07-14 2021-10-08 清华苏州环境创新研究院 一种大气污染预警信息表达及展示方法
CN117808211A (zh) * 2024-02-28 2024-04-02 深圳市法莱茵科技有限公司 一种基于空气质量检测数据的评估方法及系统

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105809578A (zh) * 2016-05-30 2016-07-27 北京师范大学 一种区域水环境风险评估和分区方法
CN106355268A (zh) * 2016-08-22 2017-01-25 中交天津港航勘察设计研究院有限公司 一种基于环境承载力的城市产业结构优化方法
US20170328878A1 (en) * 2016-05-13 2017-11-16 Chinese Research Academy Of Environmental Sciences Rating evaluation method for groundwater pollution source intensity
CN108875290A (zh) * 2017-05-09 2018-11-23 深圳市环境科学研究院 资源环境承载力预警方法
CN110070271A (zh) * 2019-04-01 2019-07-30 河海大学 一种小流域水环境承载状态评价方法
CN110135730A (zh) * 2019-05-15 2019-08-16 武汉大学 一种基于熵权法估算城市圈资源环境承载力的方法
CN111382951A (zh) * 2020-03-19 2020-07-07 河南农业大学 一种城市空气质量改善目标的分配方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170328878A1 (en) * 2016-05-13 2017-11-16 Chinese Research Academy Of Environmental Sciences Rating evaluation method for groundwater pollution source intensity
CN105809578A (zh) * 2016-05-30 2016-07-27 北京师范大学 一种区域水环境风险评估和分区方法
CN106355268A (zh) * 2016-08-22 2017-01-25 中交天津港航勘察设计研究院有限公司 一种基于环境承载力的城市产业结构优化方法
CN108875290A (zh) * 2017-05-09 2018-11-23 深圳市环境科学研究院 资源环境承载力预警方法
CN110070271A (zh) * 2019-04-01 2019-07-30 河海大学 一种小流域水环境承载状态评价方法
CN110135730A (zh) * 2019-05-15 2019-08-16 武汉大学 一种基于熵权法估算城市圈资源环境承载力的方法
CN111382951A (zh) * 2020-03-19 2020-07-07 河南农业大学 一种城市空气质量改善目标的分配方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
卢亚灵;刘年磊;程曦;蒋洪强;: "京津冀区域大气环境承载力监测预警研究", 中国人口・资源与环境, no. 1, 31 May 2017 (2017-05-31) *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113487098A (zh) * 2021-07-14 2021-10-08 清华苏州环境创新研究院 一种大气污染预警信息表达及展示方法
CN117808211A (zh) * 2024-02-28 2024-04-02 深圳市法莱茵科技有限公司 一种基于空气质量检测数据的评估方法及系统
CN117808211B (zh) * 2024-02-28 2024-05-07 深圳市法莱茵科技有限公司 一种基于空气质量检测数据的评估方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN111882176B (zh) 2024-05-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Zeng et al. The impacts of China's provincial energy policies on major air pollutants: A spatial econometric analysis
Jiang et al. Progress in developing an ANN model for air pollution index forecast
CN102628852B (zh) 基于污染物来源识别技术的大气污染源分级方法
Vlachokostas et al. Multicriteria methodological approach to manage urban air pollution
CN108446807B (zh) 基于重污染天气预警的大气污染物排放总量控制方法
Asghari et al. Predicting air pollution in Tehran: Genetic algorithm and back propagation neural network
CN110018280B (zh) 一种大气污染源排放综合表征方法及装置
CN111882176A (zh) 一种大气环境承载能力的评估方法及系统
Zakaria et al. The assessment of ambient air pollution pattern in Shah Alam, Selangor, Malaysia
CN117708617B (zh) 基于多源大数据及污染特征时空匹配的大气污染溯源方法
CN113689004A (zh) 基于机器学习的地下管网承载力评价方法及系统
CN109685329A (zh) 一种雾霾条件下火电厂调度的决策方法及系统
CN115759345A (zh) 智慧环保平台大气环境管理系统的质量预测模块及方法
Stedman et al. An empirical model for predicting urban roadside nitrogen dioxide concentrations in the UK
CN109613179B (zh) 累积高值区的确定方法
CN112581107B (zh) 污染排放控制方法、装置及可存储介质
Arey et al. Use of mixed probability distributions for the analysis of solid waste generation data
Wu et al. Effectiveness of production reduction policy on improving air quality in Dongying
Thambavani et al. Air quality index for Dindigul town.
CN116910875B (zh) 一种考虑生态效益的沥青路面全生命周期养护规划方法
Li et al. A Systematic Simulating Assessment within Reach Greenhouse Gas Target by Reducing PM 2.5 Concentrations in China.
Mallappa A STUDY ON AIR QUALITY MANAGEMENT AND CONTROL MEASURES TO REDUCE AIR POLLUTION IN BANGALORE
Kitadaz KATHMANDU VALLEY, NEPAL: ASSESMENT BASED ON CHEMICAL TRANSPORT SIMULATION
Vyas et al. Air quality analysis and modeling in urban area: A review study
Kuzmenko et al. Ergonomic system of forecasting and analysis of the probability of atmospheric air pollution by emissions of enterprises in the conditions of technogenic development of the world

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant