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关于城市空气质量评估的因子分析模型研究（2012年）

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简介：
本研究于2012年探讨了基于因子分析的城市空气质量评估模型，旨在识别并量化影响空气品质的关键因素，为改善城市空气质量提供科学依据。 根据多元统计分析理论，在城市空气质量评价中采用以因子分析为主、聚类分析为辅的方法进行综合评估。通过计算各城市的因子得分与综合得分对它们的空气质量进行排序，再利用因子得分将这些城市划分为不同的层次类别，并在此基础上提出我国环境治理方面的一些建议。

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  • 关于城市空气质量评估的因子分析模型研究（2012年）
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    本研究于2012年探讨了基于因子分析的城市空气质量评估模型，旨在识别并量化影响空气品质的关键因素，为改善城市空气质量提供科学依据。 根据多元统计分析理论，在城市空气质量评价中采用以因子分析为主、聚类分析为辅的方法进行综合评估。通过计算各城市的因子得分与综合得分对它们的空气质量进行排序，再利用因子得分将这些城市划分为不同的层次类别，并在此基础上提出我国环境治理方面的一些建议。
     
  • 城市空气质量评估中模糊综合评判的应用
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    本研究探讨了在城市空气质量评估中运用模糊综合评判方法的有效性与实用性，旨在提供更准确、全面的空气质量管理工具。 本段落运用模糊综合评判的方法对城市空气质量进行评价，选取可吸入颗粒物、二氧化硫、二氧化氮和一氧化碳四项空气污染物作为评价因子，并参照我国环境空气质量标准。
     
  • 基于灰色关联分析法的宜昌市空气质量影响因素研究
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    本文运用灰色关联分析法探究了影响宜昌市空气质量的主要因素，为改善城市空气质量和制定相关政策提供依据。 基于2014年至2017年宜昌市的空气质量监测数据，通过灰色关联分析法探讨了影响空气质量的主要因素及其敏感度。研究结果表明，在主要污染物（包括二氧化硫、氮氧化物、PM10、PM2.5、一氧化碳以及臭氧）中，二氧化硫、氮氧化物和颗粒物（如PM10与PM2.5）的影响因素主要是森林覆盖率、年末总人口及工业烟粉尘排放量。而一氧化碳和臭氧的主要影响因素较为相似，包括地区生产总值、入境旅游人数、工业生产总值以及建筑业生产总值等；此外，人均公共绿地面积也对这两种污染物有显著影响。值得注意的是，对于一氧化碳而言，施工面积也是其主要的影响因素之一。
     
  • PM2.5空气质量评估预测模型
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    本研究开发了一种先进的PM2.5空气质量评估预测模型，利用大数据与机器学习技术，提供精准、实时的空气污染预报，助力改善公共健康和环境保护。 王艳艳和段红梅采用灰色关联分析及MATLAB软件对空气质量指数AQI中的六个基本监测指标的相关性和独立性进行了定量研究，并通过逐步回归建立了PM2.5浓度与其之间的评价预测模型。
     
  • 关于室内空气质量影响因素的层次分析法研究
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    本研究运用层次分析法探讨了影响室内空气质量的关键因素，旨在为改善居住环境提供理论依据和实践指导。 为了改善室内空气质量的安全性问题,本段落分析了涉及人的因素、物的因素以及环境因素这三大总指标中的八个关键要素，并确立了这些因素的等级划分标准。采用层次分析法对室内环境的质量安全进行了评估，确定影响空气质量的主要因素包括人、物体和周围环境条件。通过构建有序层级系统来处理复杂的相互关联性，我们进一步研究了各影响因子的特点属性及信息来源。 在这一过程中，我们将决策经验量化，并对比不同因素的重要性程度以构造判断矩阵。经过计算得出基本指标的重要度并进行了合理性检验的结果显示：二氧化碳、二氧化硫和氮氧化物是影响力排名前三的室内空气质量关键因素。
     
  • 关于果汁饮料质量研究模型的评估1
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    本文探讨了针对果汁饮料的质量评价体系，并建立了一套基于消费者感知与产品成分分析相结合的研究模型，旨在为果汁饮料行业的质量控制提供科学依据。 针对上述背景，为了对果汁饮料实施监管，有关部门将其按照营养成分及口感等因素划分为两个等级：较好（用0表示）和一般（用1表示）。此举旨在进行相关考察与评估。
     
  • 关于大规模无参考译文质量自动评估技术的研究（2012年）
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    本研究探讨了在机器翻译领域中，如何有效进行大规模无参考译文的质量自动评估的技术方法。旨在提高评估效率与准确性。发表于2012年。 传统的译文质量自动评测方法主要针对机器翻译结果，并通过与参考译文对比来评估其质量。本段落提出了一种大规模无参考的译文质量自动评测方法，在没有参考译文的情况下，可以从正确性、流畅性和忠实度等方面对人工译文进行检查并标注可能存在的错误点。具体来说，该方法利用语言规则判断句子的正确性；借助语言模型来评估文本的流畅性；通过词对齐结果和词典信息来衡量翻译内容是否忠于原文。 在国家知识产权局百万专利翻译项目中应用了基于此方法开发的译文质量辅助检查系统。结果显示，使用该系统的测试组相比未使用的测试组，在平均译文质量和最终稿完成效率方面都有显著提升。
     
  • 辽阳市空气质量管理与评估
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    《辽阳市空气质量管理与评估》一书聚焦于辽阳市空气质量改善策略，详尽分析污染源，并提出科学管理与治理方案，助力城市绿色发展。 为了揭示辽阳市当前的空气质量状况并为未来的管理提供依据，我们将该市按照功能划分为清洁区、工业区、交通区和居民区，并在每个区域设置一个监测点位；同时按季节划分春、夏、秋、冬四季，在采暖期则进一步细分为采暖期和非采暖期。2009年全年进行了24小时的连续监测，对收集到的数据进行分析评价后发现：按照功能区分类来看，清洁区、工业区、交通区以及居民区的空气质量均为轻度污染；而根据季节划分的结果显示，冬季为中度污染水平，春、夏和秋季则处于轻度污染状态。从采暖期的角度来观察，则是采暖期内空气品质属于中等污染程度，在非采暖期间则是轻度污染级别。
     
  • CALPUFF空气质量模型分析
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    CALPUFF是一种先进的空气质量模型，用于模拟和预测大气污染物的扩散、沉降及化学转化过程，广泛应用于环境影响评估与污染控制策略制定。 CALPUFF 模型是由美国 EPA 推荐的空气质量扩散模式，由 Sigma Research Corporation（现为 Earth Tech, Inc 的子公司）开发。该模型包括三个组成部分：CALMET 气象模块、CALPUFF 烟团扩散模块和 CALPOST 后处理模块。 CALPUFF 是一种适用于非定常、非稳态气象条件的高斯型烟团扩散模式，能够模拟污染物在多层空间中的扩散、迁移及转化过程。其应用范围广泛，从几十米到几百公里不等，在近距离内可以考虑建筑物下洗效应、浮力抬升和动力抬升等因素；而在远距离上，则能处理干湿沉降、化学转化以及垂直风修剪等污染物清除机制。 该模型能够针对不同类型的污染源（包括点源、面源、线源及体源）进行逐时变化的模拟，并支持小时至年等多种时间尺度下的平均值预测。此外，CALPUFF 考虑了下垫面对空气质量的影响，并能输出详细的地面网格浓度和指定受体点的数据。
     
  • 城市空气质量的可视化分析实现
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    本研究探讨了如何通过数据可视化技术改善公众对城市空气质量的理解与认知，旨在开发一套有效系统以监测并展示空气污染状况。 城市空气质量可视化分析实现的探讨。