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平顶山市环境空气质量现状分析
1
作者
李瑞霞
陈灵
王子龙
《科学技术创新》
2018年第14期7-8,共2页
通过对平顶山市2014到2017年期间环境监测数据的统计、分析,系统地阐述了平顶山市的环境空气质量现状:平顶山市环境空气中超标污染物的构成仍以细颗粒物(PM2.5)、可吸入颗粒物(PM10)为主,解析了环境质量变化趋势和原因,并据此提出了环...
通过对平顶山市2014到2017年期间环境监测数据的统计、分析,系统地阐述了平顶山市的环境空气质量现状:平顶山市环境空气中超标污染物的构成仍以细颗粒物(PM2.5)、可吸入颗粒物(PM10)为主,解析了环境质量变化趋势和原因,并据此提出了环境对策,为环境管理和决策提供一定的科学依据和技术支持。
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关键词
空气质量
现状分析
污染原因
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职称材料
河南省辐射环境管理现状及对策
2
作者
李帅兵
《河南科技》
2011年第4期39-40,共2页
2003年10月1日实施的《中华人民共和国放射性污染防治法》明确了国务院环境保护行政主管部门对全国放射性污染防治工作实施统一监督管理的职能。2005年12月1日实施的《放射性同位素与射线装置安全和防护条例》
关键词
河南省
辐射环境
物理环境
辐射安全
管理现状
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职称材料
基于ARIMA/RBF-NN的时间序列水质预测模型研究
被引量：
10
3
作者
周志青
邹国防
+1 位作者
王磊
王磊
《科技通报》
北大核心
2017年第9期236-240,共5页
水质的时间变化趋势预测是进行水环境管理的前提,预测模型在很大程度上决定了预测精度的高低,如何选取有效的时间序列水质预测模型是目前的研究热点之一。以平西湖为研究对象,根据2009-2011年间TN、TP和CODMn月监测数据,提出了一种基于A...
水质的时间变化趋势预测是进行水环境管理的前提,预测模型在很大程度上决定了预测精度的高低,如何选取有效的时间序列水质预测模型是目前的研究热点之一。以平西湖为研究对象,根据2009-2011年间TN、TP和CODMn月监测数据,提出了一种基于ARIMA和RBF-NN的组合模型,该模型能同时反映水质的渐变性和非线性变化的特点,最后用5个精度评价指标对组合模型的预测结果进行了评价,并和基于ARMMA和时间序列神经网络预测模型的预测结果进行了比较。结果表明,大部分指标显示ARIMA/RBF-NN组合模型对受内生变量影响较大的TN、TP的预测效果最好,ARIMA模型对受外生变量影响较大的CODMn的预测效果最优。
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关键词
ARIMA/RBF-NN
时间序列
水质
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职称材料
题名
平顶山市环境空气质量现状分析
1
作者
李瑞霞
陈灵
王子龙
机构
平顶山市
环境
监测
中心
站
平顶山市危险废物及辐射环境监督管理中心
出处
《科学技术创新》
2018年第14期7-8,共2页
文摘
通过对平顶山市2014到2017年期间环境监测数据的统计、分析,系统地阐述了平顶山市的环境空气质量现状:平顶山市环境空气中超标污染物的构成仍以细颗粒物(PM2.5)、可吸入颗粒物(PM10)为主,解析了环境质量变化趋势和原因,并据此提出了环境对策,为环境管理和决策提供一定的科学依据和技术支持。
关键词
空气质量
现状分析
污染原因
Keywords
Air quality
Cause of pollution
Situation analysis
分类号
X831 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
河南省辐射环境管理现状及对策
2
作者
李帅兵
机构
平顶山市危险废物及辐射环境监督管理中心
出处
《河南科技》
2011年第4期39-40,共2页
文摘
2003年10月1日实施的《中华人民共和国放射性污染防治法》明确了国务院环境保护行政主管部门对全国放射性污染防治工作实施统一监督管理的职能。2005年12月1日实施的《放射性同位素与射线装置安全和防护条例》
关键词
河南省
辐射环境
物理环境
辐射安全
管理现状
分类号
X34 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
基于ARIMA/RBF-NN的时间序列水质预测模型研究
被引量：
10
3
作者
周志青
邹国防
王磊
王磊
机构
平顶山
学院信息工程学院
平顶山市
综合利用
环境
保护研究所
平顶山市危险废物及辐射环境监督管理中心
平顶山
学院旅游与规划学院
出处
《科技通报》
北大核心
2017年第9期236-240,共5页
基金
河南省科技厅软科学项目(KJT142400410619)
平顶山学院高层次人才引进项目(2012003)
+1 种基金
校青年基金项目(PDSU-QNJJ-2013001)
国家自然科学基金青年科学基金项目(41601022)
文摘
水质的时间变化趋势预测是进行水环境管理的前提,预测模型在很大程度上决定了预测精度的高低,如何选取有效的时间序列水质预测模型是目前的研究热点之一。以平西湖为研究对象,根据2009-2011年间TN、TP和CODMn月监测数据,提出了一种基于ARIMA和RBF-NN的组合模型,该模型能同时反映水质的渐变性和非线性变化的特点,最后用5个精度评价指标对组合模型的预测结果进行了评价,并和基于ARMMA和时间序列神经网络预测模型的预测结果进行了比较。结果表明,大部分指标显示ARIMA/RBF-NN组合模型对受内生变量影响较大的TN、TP的预测效果最好,ARIMA模型对受外生变量影响较大的CODMn的预测效果最优。
关键词
ARIMA/RBF-NN
时间序列
水质
Keywords
ARIMA /RBF-NN
time series
water quality
分类号
X11 [环境科学与工程—环境科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
平顶山市环境空气质量现状分析
李瑞霞
陈灵
王子龙
《科学技术创新》
2018
0
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职称材料
2
河南省辐射环境管理现状及对策
李帅兵
《河南科技》
2011
0
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职称材料
3
基于ARIMA/RBF-NN的时间序列水质预测模型研究
周志青
邹国防
王磊
王磊
《科技通报》
北大核心
2017
10
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职称材料
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