大气污染物预测浓度有效数字的探讨
大气污染物浓度变化的数值模拟与校正
大气污染物浓度变化的数值模拟与校正随着人类经济的发展和工业活动的增加，大气污染日益严重，不仅严重影响人类的健康和生活质量，还对生态环境造成了极大的破坏。
因此，了解大气污染物的浓度分布和变化趋势对于制定有效的环境保护策略具有重要意义。
而大气污染物浓度的数值模拟与校正又是实现这一目标的重要手段。
首先，大气污染物浓度的数值模拟是基于现有的观测数据和数学模型进行的。
通过收集和分析大气污染物的观测数据，科学家可以获得浓度分布的基本特征。
然后，利用数学模型，结合气象条件、人类活动、地理条件等因素，对大气污染物的传输和扩散过程进行模拟，从而预测和揭示大气污染的来源、形成机制和传播路径。
数值模拟的结果可以提供决策者和环保部门参考，用来制定相应的环境保护措施。
例如，在污染源集中的地区，可以采取限制排放或清洁能源替代的方式减少大气污染物的排放，从而改善大气环境质量。
然而，大气污染物浓度的数值模拟也存在一定的误差和不确定性。
因此，为了提高模拟结果的准确性，我们需要对模型进行校正。
校正的主要方法包括观测数据的比对和误差分析、模型参数的优化和校正、模型结构的改进等。
通过与实际观测数据进行比对和分析，我们可以了解模型的误差和不足之处，并尝试通过调整和优化模型参数，改进模型的结构，提高模拟结果的准确性和可信度。
此外，还可以借助先进的数据同化技术，将观测数据融入到模型中，进一步提高模拟结果的准确性。
校正后的模拟结果可以更好地反映大气污染物的实际分布和变化趋势，为环境保护提供更准确的科学依据。
除了数值模拟和校正，还有一些其他的方法可以用来研究大气污染物浓度的变化。
例如，通过遥感技术获取大范围的污染物浓度数据，可以揭示大气污染物的时空分布规律。
同时，还可以利用现代气象观测技术和气象预报模型，结合大气污染物的数值模拟结果，对大气污染事件进行监测和预测，提前采取相应的应对措施。
总之，大气污染物浓度变化的数值模拟与校正是了解大气污染的分布规律和变化趋势的重要途径，具有指导环境保护工作的重要意义。
环境检测数据的有效位数
第八章监测数据的有效位数监测数据报出的位数，对监测结果的准确性和数据资料的统计整理都是十分重要的。
监测数据的有效位数应与测试系统的准确度相适应。
记录测试数据时，只保留一位可疑数字。
1、大气监测数据（以mg/m3计）⑴降尘（吨/月·平方公里）取小数点后一位；硫酸盐化速率（SO3mg/100cm2碱片·日）、CO取小数点后二位；SO2、NO X、TSP、光化学氧化剂取小数点后三位。
⑵其它用比色法分析的项目取小数点后三位。
⑶气温（℃）、风速（m/s）、气压（hPa）取小数点后一位；湿度（%）保留整数位。
2、环境水质监测数据（以mg/l计）。
⑴重量法分析项目：悬浮物测值<1000时取整数位，测值>1000时取三位有效数字。
⑵容量法分析项目：溶解氧、总硬度取小数点后一位；高锰酸盐指数测值>10时取小数点后一位，测值<10时取小数点后二位；COD cr、BOD5测值>100时取三位有效数字，100>测值>10时取小数点后一位，测值<10时取小数点后二位。
⑶分光光度法分析项目：亚硝酸盐氮、挥发酚、氰化物、六价铬、总铬、砷、总磷、溶解性磷酸盐等取小数点后三位；硝酸盐氮、氨氮、氟化物、总氮、石油类、凯氏氮取小数点后二位。
⑷原子吸收分光光度法分项目：铅、铁、镍、锰等取小数点后二位，石墨炉法测定时取小数点后四位；锌、镉取小数点后三位，镉用石墨炉法测定时取小数点后五位；钙、镁、钠、钾等取小数点后果二位。
⑸冷原子吸收法测汞取小数点后四位，冷原子荧光法测汞取小数点后五位。
⑹气相色谱法分析项目（以µg/l计）：DDT、六六六等取小数点后二位。
⑺硫酸盐、氯化物测值取三位有效数字。
⑻其它分析项目：盐度（%）、pH、氟化物（电极法）、电导率（µs/cm×100）、透明度（m）等取小数点后二位；水温和气温（℃）、水深（m）、气压（hPa）等取小数点后一位。
空气污染物的浓度预测方法研究
空气污染物的浓度预测方法研究经过几十年的工业发展和城市化进程，世界许多城市的空气质量都面临着各种程度的污染问题。
据统计，全球每年因空气污染造成的死亡人数已经高达700万人。
而我国也是世界上空气污染问题最为严重的国家之一。
因此，对于如何准确地预测空气污染物浓度已经成为社会各界关注的焦点问题。
空气污染物的浓度预测方法有多种，其中常用的有基于时间序列分析的预测方法，基于统计学的预测方法，以及基于机器学习的预测方法。
下面，我们将对这几种方法进行详细的介绍和分析。
一、基于时间序列分析的预测方法时间序列是指按照时间顺序排列的一系列数据，例如每天、每周或每月的空气污染数据。
时间序列分析是通过对时间序列数据的统计分析和建模来预测未来的值。
在空气污染浓度预测方面，时间序列方法已经被广泛应用，并取得了良好的预测效果。
时间序列方法的预测过程大致可以分为三个步骤。
首先，需要进行时间序列的建模，通常选择自回归移动平均模型（ARIMA）进行建模。
然后，根据建好的模型进行训练和参数调整。
最后，利用训练好的模型对未来的空气污染物浓度进行预测。
虽然时间序列方法在空气污染浓度预测方面已经被广泛应用，但模型的精度往往受到许多因素的限制。
例如，空气污染浓度的变化受到天气、气象因素、人类活动等因素的影响。
而时间序列模型能否很好地预测空气污染浓度，也取决于是否考虑到了这些因素的影响。
二、基于统计学的预测方法与时间序列方法不同，基于统计学的预测方法不仅考虑当前和历史的空气污染浓度数据，还会考虑到其他有可能与空气污染浓度相关的变量，例如气象因素、交通流量、工业排放等。
通过建立统计模型，可以有效地挖掘这些变量之间的关联性，并预测未来的空气污染浓度。
基于统计学的方法通常采用回归分析或者相关系数分析等方法来进行模型的建立和预测。
其优点在于可以考虑到更多的变量影响，从而提高模型的预测精度。
但是，基于统计学的方法也有其限制。
比如，不同的变量之间可能存在非线性关系，这样使用线性回归等传统的统计方法就会出现局限。
常规大气监测数据下对PM2.5评估和预测的分析
常规大气监测数据下对PM2.5评估和预测的分析摘要：随着社会的不断发展，人们对环境污染有了愈加深刻的认识，国家也加强了对大气的检测，以期为我们构建一个舒适的生活空间。
大气检测的内容主要是对空气中的细颗粒物进行识别，而PM2.5则表示每平方米内这种颗粒物的多少。
环境检测者根据大气中的成分进行总体分析，做出标准的回归模型，以达到评估和预测的目的。
因此，本文从大气环境的相关理论出发，在常规监测数据下对PM2.5进行评估和预测。
关键词：常规大气监测；PM2.5；评估预测；分析前言：我国经济的不断发展使得空气中的污染增多，以PM2.5为主的大气环境问题也愈发严重并引起了人们的深刻关注。
根据实际监测报告显示，大气中排放的有害气体正在逐年增加，它不仅对建筑起到了一定的腐蚀作用，也严重影响了人们的身体健康。
因此，对PM2.5评估和预测的分析势在必行。
一、大气污染物评估预测中所涉及的统计学理论（一）多元线性回归理论多元线性回归理论又可以称之为多变量理论。
如果在大气数据监测中出现了两个或者两个以上的变量，我们就可以采用这种方法进行分析。
例如：温度、湿度、空间范围、气压等都会引起大气中的气体成分发生变化。
如果只将其中的一方面因素作为变量值，那么监测的结果并不能够准确的反映其中的规律。
而多变量则能够更加直观、全面的进行分析。
在实际问题的处理中，多元回归分析首先要建立联系性方程，接着得出相关性系数，与常规数值进行比较。
同时，假定一个最可靠的相关性结果，得出具体的评估结论，预制相关措施。
在环境质量监测的问题当中，影响环境质量的有PM2.5、CO、NO2等等。
而我们通常以PM2.5作为基本变量，其他作为辅助变量，进行大气监测问题的综合性研究[1]。
（二）主成分分析法主成分分析法与多元线性回归法不同。
它是在多个变量中选出一个最切实可行的重要载体，将影响因素与数据本身相联系，对成分进行随机抽取。
主成分分析法的信息比较措施比较特殊，它主要运用方差进行数值分析。
环境监测系统中的大气污染物浓度预测研究
环境监测系统中的大气污染物浓度预测研究在环境保护和可持续发展的背景下，大气污染物浓度预测成为了环境监测系统中的重要研究方向。
通过准确预测大气污染物浓度，可以帮助政府和相关部门采取针对性的措施，保护居民健康和环境质量。
本文将探讨环境监测系统中大气污染物浓度预测的研究内容、方法和应用。
首先，大气污染物是空气中存在的有害物质，如颗粒物（PM2.5和PM10）、二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）、臭氧（O3）等。
这些污染物的浓度变化受到多种因素的影响，包括气象因素（如温度、湿度和风速）、排放源（如工厂、车辆和燃煤）和地理因素。
因此，准确预测大气污染物浓度需要综合考虑这些因素的影响。
在研究方法方面，大气污染物浓度预测通常利用监测数据和数学模型。
监测数据包括历史污染物浓度数据和相关的气象数据，这些数据可以通过环境监测站点和卫星遥感获取。
数学模型可以是物理模型或统计模型。
物理模型基于对大气化学物理过程的理解，通过数值计算预测污染物浓度。
统计模型则基于历史数据进行建模和预测。
此外，机器学习和人工智能等技术也被应用于大气污染物浓度预测中，通过训练模型自动学习数据之间的关系，提高预测准确性。
在实际应用中，大气污染物浓度预测在环境保护和公共卫生方面具有重要意义。
一方面，政府和相关部门可以通过预测结果制定有效的环境管理政策和措施，减少大气污染对环境和人体健康的影响。
另一方面，居民可以根据预测结果采取相应的措施，如合理安排户外活动、开启空气净化器等，保护自身健康。
然而，大气污染物浓度预测仍然面临一些挑战。
首先，大气污染物浓度受多种因素影响，如气象条件和排放源，这些因素的变化难以完全预测和控制。
其次，大气污染物浓度的空间分布具有一定的不均匀性，需要更精细的监测和预测方法来解决城市尺度的问题。
此外，监测数据的质量和覆盖范围也对预测准确性产生影响，需要提高监测网络的密度和数据质量。
针对以上挑战，研究人员和工程师们正在努力改进大气污染物浓度预测的方法和技术。
大气环境监测的分析与思考
大气环境监测的分析与思考随着工业化和城市化的加速发展，大气污染已成为严重的环境问题，给人们的生活和健康带来了巨大的影响。
为了及时了解大气环境的状况并采取相应的治理措施，大气环境监测显得尤为重要。
在这篇文章中，我们将对大气环境监测进行分析，并提出一些思考和建议。
大气环境监测的内容主要包括对大气污染物浓度、气象条件、大气辐射和大气分布等方面的监测。
对大气污染物浓度的监测是最为关键的，因为它直接关系到人们的健康和生活质量。
监测大气污染物浓度通常采用空气质量指数（AQI）来评估，AQI是对空气质量的综合评价指标，通过监测PM2.5、PM10、二氧化硫、一氧化碳、臭氧等污染物的浓度来计算得出。
而对气象条件的监测，可以帮助我们了解风向风速、温度、湿度等气象因素对大气污染的扩散和传播有着重要的影响。
大气辐射和大气分布的监测也是为了更全面地了解大气环境的情况，帮助我们制定更科学的大气污染治理方案。
大气环境监测的方法主要包括定点监测和移动监测两种。
定点监测是指在固定的监测站点设置监测设备对大气环境进行长期、连续、稳定的监测。
这种方法的优点是数据准确性高，能够提供详尽的监测信息，是政府和科研机构了解大气环境状况和分析空气质量的主要手段。
而移动监测则是指使用便携式监测设备对大气环境进行临时和局部的监测。
移动监测具有灵活性强、监测范围广的优点，可以对突发性污染事故进行快速响应和处置，是大气污染治理的有力辅助工具。
这两种监测方法在实际的大气环境监测中相辅相成，共同为我们提供了准确、全面的大气环境监测数据。
大气环境监测在实际运行中还存在一些问题和挑战。
首先是监测设备和技术的更新换代，虽然我国在大气环境监测方面已经取得了很大的进步，但在监测设备的精确度和灵敏度、监测技术的智能化和自动化方面还存在差距。
其次是监测数据的共享和公开，目前大气环境监测数据往往由各监测站点单独收集、管理，数据共享和公开的透明度不高，一些数据可能因为各种原因被篡改或者隐藏，这给大气环境监测的监管和治理带来了一定的难度。
大气污染物浓度预测研究
大气污染物浓度预测研究第一章：引言大气污染已成为全球关注的热点问题，对人类健康和环境造成了严重影响。
随着城市化的进程加速，大气污染问题日益凸显。
因此，预测大气污染物浓度成为了一项重要的研究课题。
本文将介绍大气污染物浓度预测的研究进展和相关方法。
第二章：大气污染物的种类与来源大气污染物包括可呼吸颗粒物、二氧化硫、氮氧化物、挥发性有机物等。
它们的主要来源可以分为工业排放、机动车尾气、建筑施工和燃煤等。
在城市化进程中，工业、交通和建筑等人类活动成为了主要的污染源。
第三章：大气污染物浓度的影响因素大气污染物浓度受多种因素影响，包括气象因素（如温度、湿度、风速、风向、降雨等）、地理环境因素（如高程、纬度、经度等）、人为因素（如工业排放、交通等）等。
第四章：大气污染物浓度预测方法4.1 基于统计学方法这种方法主要是通过历史数据得到不同污染物浓度与气象等因素之间的关系，并根据这些关系预测未来的浓度。
常用的方法包括时间序列分析、回归分析、因子分析等。
这些方法具有数据处理速度快、处理量大的优点，但存在模型预测精度不高的问题。
4.2 基于模型方法这种方法主要是建立数学模型预测大气污染物浓度。
常用的方法包括BP神经网络、支持向量机、朴素贝叶斯等。
这些方法在处理非线性问题时表现出色，但需要训练大量的数据，并且模型运算速度相对较慢。
4.3 基于深度学习方法这种方法主要是采用深度神经网络建立模型进行预测。
深度学习方法适用于处理大数据量、高维度、非线性关系的数据处理，适用于大气污染浓度的预测。
但这种方法需要大量训练数据，并且模型较为复杂。
第五章：大气污染物浓度预测的应用与未来展望在大气污染物浓度预测方面，各种方法的应用已经取得了一些成果，但仍有一些问题需要解决，如模型精度和误差分析、数据质量和数据稀缺等。
未来，随着数据的增加和科技的发展，大气污染物浓度预测的精度和可靠性将不断提高。
结论：大气污染物的浓度预测对于环境保护和健康有着重要的意义。
大气污染物浓度空间插值及预测模型研究
大气污染物浓度空间插值及预测模型研究近年来，大气污染问题已成为全球范围内的热点话题。
随着城市化进程的加速，汽车尾气、工业废气和燃煤等排放物逐渐增多，导致大气环境质量急剧下降，对人类健康产生了严重影响。
因此，研究大气污染物浓度的空间插值和预测模型变得尤为重要。
大气污染物浓度的空间插值是指通过一系列方法推测未观测地点的浓度数值，从而得到整个区域的空气质量状况。
在这项研究中，我们使用了克里金插值法、反距离加权法和径向基函数插值法等多种方法，并将其与实际观测数据进行对比。
通过模型的拟合度和预测精度的评估，我们可以选择最适合的方法来插值大气污染物浓度。
其中，克里金插值法是一种常用的插值方法。
它基于一个基本假设：就地点之间的距离远近和污染物浓度的相关性而言，两个距离相近的点的污染物浓度往往更相似。
克里金通过对样点数据的普查、变差分析和克里金预测方法进行插值计算，可以得到一个反映污染物浓度分布的连续曲面。
反距离加权法是另一种常用的插值方法。
它基于一个假设：就地点的距离而言，观测数据点对待插值点的影响越大。
该方法通过计算样点与待插值点之间的距离，然后根据距离的倒数和预先确定的幂指数，对污染物浓度进行加权平均。
这样，待插值点的浓度可以通过周围的观测数据进行估算。
径向基函数插值法则是一种基于相似性的插值方法。
它假设待插值点的污染物浓度受到附近观测点的影响，而这种影响由径向基函数来表示。
径向基函数插值法通常需要通过训练集数据来确定合适的径向基函数参数。
接下来，通过径向基函数的线性组合来计算待插值点的浓度估计值。
除了空间插值，预测模型也是研究大气污染物浓度的重要方法之一。
常见的预测模型包括回归分析、人工神经网络和支持向量机等。
这些模型可以根据过去的观测数据和其他相关因素，预测未来的大气污染物浓度。
通过与实际观测数据的比较和评估模型的拟合程度，我们可以选择最合适的预测模型来进行大气污染物浓度的预测。
总而言之，大气污染物浓度的空间插值和预测模型的研究对于了解和掌握大气污染现状以及采取相应的控制措施具有重要意义。
大气污染物检出浓度的估算及应用
大气污染物检出浓度的估算及应用摘要：大气污染物的监测是环境监测中的重要组成部分，研究大气污染物浓度的估算方法和应用，具有重要意义。
本文对大气污染物的检出浓度的方法和应用进行了简要的综述，并结合实际工作对其方法作出了改进说明。
关键词：大气；污染物；检出浓度；估算；应用环境监测作为环境管理的耳目和哨兵，其重要的作用之一就是监测结果能满足环境质量标准和污染物排放标准准确定量的要求，也就是针对特定的监测项目所选择的监测方法能对该项目的标准值进行准确定量，对于大气污染物监测而言，就是要求监测方法的检出浓度至少小于标准限值的1/3，并力求低于标准限值的1/10，这样就能准确判断该污染物是否“达标”或“超标”。
本文将结合本站已开展的大气污染物监测项目，对其检出浓度的估算方法及实际应用中存在的问题进行探讨。
一、检出浓度及最小采气体积的估算方法㈠概念要计算检出浓度，首先应该弄清楚方法检出限、检出浓度、最小采气体积等概念。
1、方法检出限：是指在通过某一分析方法全部测定过程后(包括样品预处理)，被分析物产生的信号能以99%置信度区别于空白样品而被测定出来的最低浓度(或质量)。
2、检出浓度大气污染物所执行的标准限值常用mg/m3或μg/m3表示，为与之相对应，在实际应用中，大气污染物监测方法的检出限也应该用mg/m3或μg/m3表示，此种表达方式即为大气污染物的检出浓度。
大气污染物的检出浓度等于方法检出限(以质量表示)与最小采气体积之比。
3、最小采气体积采集大气污染物样品时，如果现场浓度范围无法确定，则采气体积应根据所执行的标准限值和分析方法的方法检出限来确定。
最小采气体积是保证能够满足检出浓度要求所需的采样体积。
㈡检出浓度、最小采气体积的估算1、检出浓度的估算检出浓度的估算依据是所执行的标准限值，一般要求所选监测方法的检出浓度应小于执行标准限值的1/3，并力求达到1/10。
本站在实际工作中一般选取所执行标准限值的1/10，然后取整作为所监测大气污染物相应的检出浓度的估算值，如果依此估算的最小采气体积较大，则将比值调到1/5或1/3，重新计算。
大气污染物浓度测量的实验方法与数据处理
大气污染物浓度测量的实验方法与数据处理近年来，大气污染问题日益突出，对人类健康和环境造成了严重威胁。
因此，研究大气污染物浓度的测量方法和数据处理成为了亟待解决的问题。
本文将探讨一些常见的大气污染物浓度测量实验方法以及数据处理的一些技巧和方法。
一、实验方法1.传统实验方法传统的大气污染物浓度测量方法主要包括采样、分析和计算三个步骤。
首先，我们需要通过在大气中设置采样点，利用采样器将大气中的污染物吸收到载体中。
然后，将采样的载体送回实验室进行分析，常见的分析方法包括色谱、质谱等。
最后，通过计算得到大气污染物的浓度。
这种传统的实验方法虽然简单易行，但存在一些局限性。
首先，采样时间和地点的选择可能会导致数据的局限性，无法全面反映大气的真实情况。
其次，实验设备和条件的限制可能影响数据的准确性和可靠性。
2.新型实验方法为了弥补传统方法的不足，研究者们提出了一些新型的大气污染物浓度测量方法。
例如，利用光学传感器技术可以实时监测气体浓度，不需要采样和实验室分析。
这种方法可以实现长时间、大范围、高分辨率的测量，能够及时反映大气污染物的变化趋势。
在新型实验方法中，还有一种常见的技术是遥感技术。
通过使用遥感设备，可以对大气污染物进行远程探测和测量。
这种方法适用于广泛范围的污染物浓度监测，尤其适用于城市和工业区域。
二、数据处理1.质量控制在进行大气污染物浓度测量实验时，质量控制是非常重要的一步。
首先，需要对仪器进行校准和验证，确保其准确性和可靠性。
其次，在实验过程中，要进行质量控制样品的分析，利用实验室内的参考物质进行校准和验证。
最后，对得到的数据进行质量控制，排除异常值和误差，确保数据的可靠性和准确性。
2.数据分析数据分析是对大气污染物浓度数据进行处理的一项关键任务。
常用的数据分析方法包括统计分析、时间序列分析和空间分析等。
通过对数据进行分析，可以得到大气污染物的浓度分布特征、变化趋势和相关因素等信息。
在数据分析过程中，还可以应用一些数学或统计模型来对数据进行拟合和预测。
158大气污染物浓度估算方法
158大气污染物浓度估算方法大气污染物浓度估算方法是环境科学和气象学领域的重要研究内容。
准确地估算大气污染物的浓度对于评估环境质量、制定环境政策和采取减排措施具有重要意义。
在估算大气污染物浓度时，需要考虑多种因素，包括气象条件、污染源排放情况、地形地貌等。
目前，有多种方法可用于估算大气污染物的浓度，其中包括统计回归方法、物质平衡方法、遥感技术和数值模拟方法等。
根据不同的研究目标和数据可用性，选择适当的方法进行浓度估算至关重要。
下面将介绍一些常用的方法：1. 统计回归方法：这是一种基于统计数据的浓度估算方法。
该方法通过收集大气污染物浓度数据和相关因素（如温度、湿度、风速等）数据，建立回归模型来估算未来的浓度。
这种方法适用于短期的浓度估算，但需要有足够的历史数据来建立可靠的模型。
2. 物质平衡方法：这种方法基于物质在大气中的平衡原理，考虑到污染源的排放、大气扩散、沉降和生物转化等过程，来估算大气污染物的浓度。
这种方法适用于长期和区域尺度的浓度估算，但需要准确的污染源排放数据和气象数据。
3. 遥感技术：遥感技术通过卫星或飞机传感器获取大气污染物的遥感影像，进而估算浓度。
这种方法可以获得大范围的浓度数据，但需要准确的遥感影像和相关的算法。
4. 数值模拟方法：数值模拟方法是一种基于数学模型的浓度估算方法。
该方法将大气物理和化学过程建模，通过解方程组来模拟大气污染物的传输和转化过程，从而估算浓度。
数值模拟方法可以提供高空间分辨率和时间分辨率的浓度数据，但需要准确的模型参数和大量的计算资源。
除了以上介绍的方法，还有其他一些技术可以用于估算大气污染物的浓度，如人工神经网络、支持向量机等。
这些方法在不同的研究领域和应用场景中得到了广泛的应用。
总之，大气污染物浓度估算方法是一项复杂而关键的研究工作。
选择适当的方法对于准确评估大气质量和采取有效的控制措施至关重要。
未来，随着科学技术的不断发展，我们可以期待这些估算方法的进一步改进和创新。
面向大气环境保护的污染物浓度预测技术研究
面向大气环境保护的污染物浓度预测技术研究随着经济的快速发展和城市化进程的加快，大气污染已成为我国面临的一项严峻挑战。
有数据显示，2018年我国空气质量优良天数比例仅为80.2%，其中重度污染天数占比近3%，严重影响人们的身体健康和生活质量。
针对这一情况，预测污染物浓度成为了大气环境保护的重要措施之一。
一、污染物浓度预测技术的意义首先，污染物浓度预测技术的应用可以使我们事先知晓污染物的分布和浓度，进而采取相应的防护措施，保护人们的健康。
其次，在大气环境保护中，污染物浓度预测技术也是重要的辅助手段，可以帮助政府及时调整环保政策、优化污染物排放限制等政策，进一步促进清洁生产和环保发展，降低空气污染的程度。
二、当前主要污染物浓度预测技术目前，主要的污染物浓度预测技术包括时间序列分析法、监测数据分析法、数学模型法和人工智能法等。
其中，数学模型法和人工智能法是当前发展迅速的两种技术。
数学模型法即通过建立数学模型，输入自然环境、人造环境和人类社会等多种因素信息，来预测未来空气质量指数及不同污染物的浓度。
数学模型法适用于长期大范围的预测，但精度受到模型复杂度以及数据质量的影响。
人工智能法则是利用机器学习和模式识别等技术，通过对历史数据的学习及训练，来生成模型并进行预测。
人工智能法的优势在于可以较好地解决数据质量差的问题，且模型可根据实时监测数据及时调整，适用于较短时间和小范围的预测。
三、污染物浓度预测技术的发展趋势未来，污染物浓度预测技术的发展方向为从单一污染物浓度预测向多元化、多维度方向发展。
即需要综合考虑不同污染物的相互作用、气象、地理等复杂因素，从而提高预测的精准度和实用性。
另外，污染物浓度预测技术在应用方面的发展也有望实现精细化。
目前，针对城市和乡村环境的污染物浓度预测技术已经相当成熟，未来在细节方面的发展成为关键，比如预测在同一区域内不同地点的污染浓度及对空气质量形成的影响。
四、需要重视的问题目前污染物浓度预测技术在实际应用中仍存在一些问题。
基于深度学习的大气污染物浓度预测与控制方法研究
基于深度学习的大气污染物浓度预测与控制方法研究随着城市化进程的加速和工业化的快速发展，大气污染已经成为了人们关注的焦点之一。
大气污染物的浓度预测与控制对于改善环境质量、保障公众健康具有重要意义。
然而，由于大气污染物浓度受到多种因素的影响，传统的方法往往难以准确预测和控制。
因此，基于深度学习的大气污染物浓度预测与控制方法成为了研究的热点之一。
深度学习是机器学习领域的一个分支，以人工神经网络为基础，通过多层次的非线性变换，能够自动地学习和提取底层数据的高层抽象特征。
在大气污染领域，深度学习已经被广泛应用于浓度预测与控制的研究中。
首先，深度学习可以通过建立高效的预测模型来实现大气污染物浓度的预测。
传统的基于物理模型的预测方法往往依赖于对大气污染的深入了解，并且需要大量的输入数据和计算资源。
而基于深度学习的预测方法通过学习大量的历史数据，并通过模型自身的非线性拟合能力，可以更加准确地预测大气污染物的浓度变化趋势。
例如，可以使用卷积神经网络（CNN）来处理由环境监测站点收集到的监测数据，通过训练模型来预测未来一段时间内的大气污染物浓度。
其次，深度学习可以通过建立有效的控制模型来进行大气污染物的控制。
对于大气污染的治理，传统的控制方法往往采用规则或经验模型来进行管理，难以适应复杂多变的环境条件。
而深度学习基于其强大的自适应学习能力，可以通过学习数据中的模式和规律，建立复杂的控制模型，从而实现对大气污染物浓度的有效控制。
例如，可以使用循环神经网络（RNN）来处理时间序列数据，通过学习历史数据中的时空关联性，实现对大气污染物浓度的精细化控制。
此外，深度学习还可以结合传感器网络和物联网技术，实现大气污染物浓度的实时监测和控制。
传统的大气污染监测通常依靠有限的监测站点和手动采样，无法全面了解城市中的污染情况。
而借助深度学习算法和物联网技术，可以建立大规模的传感器网络，实时收集和分析大量的环境数据，实现对大气污染物浓度的精确监测和快速响应。
大气污染物监测预测方法研究
大气污染物监测预测方法研究随着工业化和城市化的迅速发展，大气污染问题变得日益严重。
大气污染物对人类健康和环境造成了严重的威胁，因此精确监测和预测大气污染物浓度成为保障公共健康和环境可持续发展的关键。
本文将介绍一些目前常用的大气污染物监测预测方法，并评估其优缺点。
1. 传统监测方法传统的大气污染物监测方法主要依赖于固定监测站点的数据收集。
这些监测站点通常布置在城市和工业区域的重点区域，如交通路口、工厂周边等。
传统方法的优点是数据的准确性和可靠性较高，能够提供实时的监测结果。
然而，这种方法的局限性在于监测站点有限，无法覆盖到所有区域，并且无法提供高空层次的监测数据。
因此，传统方法无法全面了解大气污染的分布和变化趋势。
2. 基于遥感技术的监测方法随着遥感技术的快速发展，基于遥感数据的大气污染监测方法逐渐兴起。
遥感技术能够获取不同波段的电磁谱数据，通过处理和分析这些数据可以获取大气污染物的浓度分布情况。
常用的遥感监测方法包括光学遥感、微波遥感和红外遥感等。
这些方法的优点是可以实现对大范围区域的监测，不受站点限制，能够提供全面的大气污染信息。
然而，基于遥感技术的方法也存在一些问题，如遥感数据的获取与处理较为复杂，需要高水平的专业知识和先进的技术设备。
3. 基于数值模拟的预测方法基于数值模拟的大气污染预测方法是通过数学和物理模型对大气环境中的污染物进行模拟和预测。
这种方法通常将大气环境分为网格状网格，通过计算模拟每个网格中的污染物浓度变化。
该方法的优点是能够提供较为准确的预测结果，并能够预测长时间尺度的污染趋势。
但是，基于数值模拟的方法需要大量的计算和模型参数的输入，对计算机设备和数据的要求较高。
4. 基于传感器网络的监测方法近年来，随着传感器技术的进步，基于传感器网络的大气污染监测方法逐渐兴起。
这种方法通过在不同地区部署传感器设备，实时获取大气污染物浓度的数据，并通过网络传输到数据中心进行处理和分析。
传感器网络的优点是能够实现对大范围的实时监测，具有实时性强、数据更新快的特点。
空气质量检测数据的分析与预测
空气质量检测数据的分析与预测近年来，全球环境问题日益突出，其中之一便是空气污染问题。
各国政府和组织纷纷加强空气质量管理，提高大众对空气质量的认识和重视。
在这个过程中，空气质量检测数据起到至关重要的作用，它们反映了当地的空气环境状况。
本文将探讨如何分析和预测空气质量检测数据。
一、空气质量检测数据的现状空气质量检测数据通常由空气质量监测站点收集，在一定时间内按照国家标准抽样后经过监测分析而得到。
这些数据通常包括空气污染物种类、浓度、监测地点、监测时间等信息。
在中国，空气质量每日会统计一个AQI指数。
空气质量指数（AQI）是用来表示空气质量状况的一种简单易懂的方式。
AQI指数越高，空气污染情况就越严重。
常见的污染物质包括PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3等。
目前，国内外许多城市都设立了许多空气质量监测站点，以获取更加全面和准确的数据。
根据这些数据，各国政府制定了相应的空气质量标准，并采取措施减少空气污染。
二、分析空气质量检测数据在获取空气质量检测数据后，我们要对其进行分析，以获得更加具体和深入的信息。
下面介绍几种常用的分析方法。
1.统计分析法统计分析法是常用的数据分析方法。
通过对大量的数据进行统计，就可以获取空气质量的一些特征，比如空气污染物的种类和浓度、不同地点空气质量的差异、空气质量随季节的变化、污染物随时间的变化等。
2.趋势分析法趋势分析法可以用于预测未来的空气质量情况。
它是通过统计数据的变化趋势，从而对未来空气质量的变化进行预测。
这种方法相对简单，但需要数据比较完整和连续。
3.回归分析法回归分析法可以用于分析空气质量污染物和气象因素之间的关系。
通过对空气质量以及气象因素进行回归分析，就可以得到一个空气污染物的预测函数，对未来的空气污染情况进行预测。
三、预测空气质量在了解了空气质量检测数据，并通过分析各种因素之间的关系后，我们可以对未来的空气质量情况进行预测。
预测未来的空气质量有很多方法，这里介绍几种最常用的方法。
大气环境中的污染物浓度分析与控制
大气环境中的污染物浓度分析与控制随着人类社会不断发展，经济活动和人类生产方式不断进步，大气环境中的大量污染物排放已经成为影响人类生活、健康和环境持续发展的难题之一。
大气环境污染已成为全球性的问题，涉及到企业、政府和公众的共同责任。
而在处理这个问题时，首先需要进行污染物浓度分析，然后针对不同场景采取相应的污染物控制方法。
本文将对大气环境中污染物浓度分析和控制进行探讨。
一、污染物浓度分析1.1 监测方法污染物浓度分析的基础就是对污染物的监测。
目前，国际上常用的监测方法有现场监测方法、卫星遥感监测方法、模拟方法、标志物法等。
现场监测方法是最常用的方法之一，通过在特定的监测站监测污染物的浓度、种类和来源等信息。
现场监测方法可以采用化学分析、光谱分析、色谱分析和电化学分析等方法进行测量。
卫星遥感监测方法是利用卫星对地球进行遥感观测，监测大气污染物的空间分布。
卫星遥感监测方法可以有效提高对大气污染物的监测范围和效率。
在实际运用中，考虑到经济效益和实用性，目前应用比较广泛的是现场监测方法。
但是，现场监测方法存在着计算量大、使用设备复杂、数据获取不易等问题，需要不断优化和改进。
1.2 浓度分析污染物浓度分析的目的是根据监测数据，确定污染物浓度的大小和变化趋势，以及确定污染物来源和影响因素，为污染物的控制提供依据。
浓度分析需要考虑到污染物浓度的区域差异和时空分布的变化，因而需要采取一定的统计方法和模型分析方法。
目前常用的分析方法主要有方差分析法、时间序列分析法和空间插值法等。
方差分析法通过研究不同时间段或空间点的污染物浓度差异，确定污染物浓度的变化规律和影响因素。
时间序列分析法通过对同一监测站点不同时间点的污染物浓度进行分析，确定污染物浓度的时间变化规律和周期性变化趋势。
空间插值法通过利用监测站点数据和其他空间数据进行差值运算，估计其他地面上的污染物浓度。
1.3 数据处理数据处理是污染物浓度分析不可或缺的一步。
在数据处理中，需要利用有效的数学算法和软件工具，对监测数据进行预处理、质量控制、异常值处理和数据拟合等。
大气污染物预测浓度有效数字的探讨
污染物 名 称
SO2
TSP PM10
NO2
表 3 环境空气质量标准
取值时间
年平均 日平均 小时平均 年平均 日平均 年平均 日平均 年平均 日平均 小时平均
一ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ标准
0. 02 0. 05 0. 15 0. 08 0. 12 0. 04 0. 05 0. 04 0. 08 0. 12
19 Scherzberg ,VonH. , Kaps ,S. ,Schult heis ,B. Binding of heavy
metals form salt contamining waters by magnesium hydroxide . Freiberg. Forschungsh. a , s859 ,2000 :170～190
21 L . Shao , Y. Zhou et al ,. Buffer behavior of brucite in
removing copper from acidic solution. Minerals Engineering. 2005 ,18 : 639～641
22 Bo - Bertil Lind , Zsofia Ban , et al ,. Nutrient recovery from
mg/ m3
检出限
0. 003 0. 001 0. 001 0. 005
从表 2 可以看出 ,上述所有污染物的最低检出 限都采用 mg/ m3 表示 ,且小数点后为 3 位数字 。 (2) 环境标准的有效数字
在建设项目环境影响评价中 ,环境空气质量标 准根据不同功能区分别执行国家《环境空气质量标 准》( GB3095 - 1996) 中标准值 ,如表 3 。
基于深度学习的大气污染物浓度预测研究
基于深度学习的大气污染物浓度预测研究近年来，随着空气质量的逐渐恶化，大气污染问题越来越引起人们的关注。
众所周知，大气污染物的浓度与空气质量息息相关，因此预测大气污染物浓度是帮助政府制定科学有效的环保政策，提高公众健康水平的重要手段。
近年来，基于深度学习的大气污染物浓度预测技术逐渐引起了研究人员的关注。
深度学习是一种机器学习方法，依靠多层神经网络模型来进行数据建模和学习。
相较于传统的时间序列预测方法，深度学习具有更好的预测精度，可应用于多领域的大数据分析中。
在应用深度学习进行大气污染物浓度预测时，数据的特征提取显得尤为重要。
通常情况下，大气污染物浓度受多个因素的影响，如气象条件、人为排放等，因此需要针对不同的影响因素进行数据特征提取。
以气象条件为例，可以提取温度、湿度、风速等气象参数的时间序列特征，以实现对污染物浓度的预测。
在大气污染物浓度预测时，神经网络模型的选择也是非常关键的。
深度学习常用的神经网络模型包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等。
其中，LSTM网络可以有效地解决RNN网络存在的梯度消失问题，并且能够自适应地记忆之前的信息，更加适用于时间序列预测问题。
深度学习模型的训练和参数调整也是深度学习预测技术中的关键问题。
通常情况下，需要采用数据集的交叉验证等方法，对模型的训练效果进行评估和改进。
此外，对于大气污染物浓度预测等高精度预测问题，需要进行深度学习模型的参数自动调整等工作，以获得最佳的预测效果。
基于深度学习的大气污染物浓度预测技术已经具备了一定的应用前景。
通过不断地扩充和完善数据，提升深度学习算法的算力和数据处理能力，相信这一技术可以在未来的环境保护和公共健康领域发挥更为重要的作用。
大气中污染物含量的表观值与实际浓度关系研究
大气中污染物含量的表观值与实际浓度关系研究近年来，全球范围内的大气污染问题日益严重，对人类的健康和环境造成了巨大的危害。
为了解决这一问题，科学家们使用各种监测装置和方法对大气中的污染物进行测量，并通过获得的数据来研究表观值与实际浓度之间的关系。
首先，我们需要了解什么是大气污染物的表观值和实际浓度。
表观值是指在大气监测过程中测得的污染物的浓度数值，通常使用ppm（百万分比）或μg/m³（微克/立方米）表示。
然而，由于大气环境的复杂性和污染物的特性，仅仅通过测得的表观值很难对真正的污染程度进行准确评估。
实际浓度则是通过考虑大气层的物理、化学特性和扩散过程等因素，对表观值进行修正后得到的对污染物实际浓度的估计。
在研究大气中污染物含量的表观值与实际浓度关系时，科学家们采用了多种方法。
其中一种常用的方法是使用气象模型和污染传输模型来模拟大气中污染物的扩散过程和浓度分布。
这些模型基于大气环境和污染物特性的理论基础，通过数学计算得到具有一定时空分辨率的实际浓度场。
与实测数据进行比对后，科学家们可以确定表观值与实际浓度之间的关系。
另外一种常用的方法是通过与其他观测数据进行关联来估计实际浓度。
例如，与气象监测站的风速、风向数据进行关联，以了解污染物的输送方向和距离；与大气中的颗粒物浓度进行关联，以估计污染物的粒径分布以及二次污染的程度。
这些关联分析提供了一种简单而有效的方式来研究表观值与实际浓度之间的关系。
研究表明，大气中污染物含量的表观值与实际浓度之间存在明显的差异。
这种差异可以归因于多种因素，包括监测装置的灵敏度、采样误差、污染物的源排放特性以及大气层结的影响等。
因此，准确评估大气污染物的实际浓度对于制定有效的环境保护政策和采取相应的措施至关重要。
实际浓度的研究不仅对于了解大气污染程度具有重要意义，还有助于提高大气监测系统的准确性和可靠性。
通过深入研究表观值与实际浓度之间的关系，我们可以更好地理解和解释监测数据，为环境管理和决策提供科学依据。
大气污染物预测浓度有效数字的探讨
大气污染物预测浓度有效数字的探讨
赵蔚
【期刊名称】《环境保护与循环经济》
【年(卷),期】2005(025)004
【摘要】通过对大气污染物预测值(叠加值)的有效数字及相关参数的探讨,得出大气污染物(SO2、TSP、PM10、NO2)预测浓度最终的有效数字为2位.考虑实际计算需要,建议大气污染物预测浓度以mg/m3为单位,小数点后最多保留3位数字.【总页数】3页(P14-15,25)
【作者】赵蔚
【作者单位】辽宁省环境科学研究院,沈阳,110031
【正文语种】中文
【中图分类】X8
【相关文献】
1.基于灰色GM(1,1)预测模型的北京市大气污染物浓度预测 [J], 赵学敏
2.基于DGM(1,1)模型的重庆市大气污染物浓度预测分析与研究 [J], 吴优;曾波;周文浩
3.应用AERMOD模型预测大气污染物浓度的影响因素分析 [J], 高杨;王占朝
4.应用AERMOD模型预测大气污染物浓度的影响因素分析 [J], 高杨;王占朝
5.一种高精度LSTM-FC大气污染物浓度预测模型 [J], 刘梦炀;武利娟;梁慧;段旭磊;刘尚卿;高一波
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mg/ m3
检出限
0. 003 0. 001 0. 001 0. 005
从表 2 可以看出 ,上述所有污染物的最低检出 限都采用 mg/ m3 表示 ,且小数点后为 3 位数字 。 (2) 环境标准的有效数字
在建设项目环境影响评价中 ,环境空气质量标 准根据不同功能区分别执行国家《环境空气质量标 准》( GB3095 - 1996) 中标准值 ,如表 3 。
从表 3 可以看出 ,所有污染物标准的浓度限值 单位均采用 mg/ m3 表示 ,且小数点后为 2 位数字 。
污染物 名 称
SO2
TSP PM10
NO2
表 3 环境空气质量标准
取值时间
年平均 日平均 小时平均 年平均 日平均 年平均 日平均 年平均 日平均 小时平均
一级标准
0. 02 0. 05 0. 15 0. 08 0. 12 0. 04 0. 05 0. 04 0. 08 0. 12
关键词 大气污染物 有效数字 预测 探讨 Abstract Through t he discussion of predicted air pollutant concentrations (value overlap) and its associated parameters , t he conclusion is given t hat significant digits should be two digits at least for making use of air pollutant concentration values ( SO2 、TSP 、PM10 、NO2) . In consideration of
21 L . Shao , Y. Zhou et al ,. Buffer behavior of brucite in
removing copper from acidic solution. Minerals Engineering. 2005 ,18 : 639～641
22 Bo - Bertil Lind , Zsofia Ban , et al ,. Nutrient recovery from
浓度限值
二级标准
0. 06 0. 15 0. 50 0. 20 0. 30 0. 10 0. 15 0. 08 0. 12 0. 24
mg/ m3
三级标准 0. 10 0. 25 0. 70 0. 30 0. 50 0. 15 0. 25 0. 08 0. 12 0. 24
(下转第 25 页)
— 15 —
24 郭如新. 氢氧化镁在工业废水处理中的应用. 工业处理 , 2000 ,20 (2) :1～4
25 毛健全 , 熊天渝. 白云石湿法烟气脱硫技术. 贵州化工 , 2002 ,27 (5) :19～22
26 陈韩斌 ,王国波. 浅谈加镁石灰湿法脱硫在我国冶金行业的 应用前景. 冶金环境保护 ,2003 ,4 :21～23
17 OL EG S. PO KROVSKY , at al ,. kinetics of Brucite Dissolution at 25°C in t he Presence of Organic and Inorganic Ligands
and Divalent Metals. Geochimica et Cosmochimica Acta , 2005 , 69 ( 4) ; 905～918 ,
单位
有效数字 (位数)
mg/ s 3
测点与通过排气筒的平均风向
2Y
轴线在水平面上的垂直距离
m
3
3 σy 垂直于平均风向的水平横向扩散参数 m
6
4 σz
铅直扩散参数
m
6
5U
排气筒出口处平均风速 m/ s 3
6h
混合层厚度
m
3
7 He
排气筒有效高度
m
3
8H
排气筒距地面几何高度
m
3
9 ΔH
烟气抬升高度
m
3
辽宁城乡环境科技 第 25 卷 第 4 期 2005 年 8 月
大气污染物预测浓度有效数字的探讨
赵 蔚
(辽宁省环境科学研究院 沈阳 110031)
摘 要 通过对大气污染物预测值 (叠加值) 的有效数字及相关参数的探讨 ,得出大气污染物 ( SO2 、TSP 、PM10 、NO2) 预测浓度最终的 有效数字为 2 位 。考虑实际计算需要 ,建议大气污染物预测浓度以 mg/ m3 为单位 ,小数点后最多保留 3 位数字 。
评价中大气污染物预测浓度的有效数字进行探讨 。
1 大气污染物贡献值预测的有效数字
(1) 环评中常用的预测模式
在建设项目环境影响评价中 ,烟气扩散模式采
用《环境影响评价技术导则》( HJ / T 2. 2 - 93) 中推
荐的有风时的点源扩散模式和小风 、静风时的点源
扩散模式 。 ①有风时 (平均风速 U10 ≥1. 5m/ s) 点源 扩散模式如下 :
监测项目名称
环
SO2
境
TSP
空
气
PM10
NO2
表 2 监测分析方法及最低检出限
分析方法名称
甲醛吸收 - 盐酸副玫瑰 苯胺分光光度法 重量法 重量法 盐酸萘乙二胺分光光度法
方法编号
GB/ T 15262 - 94 GB/ T 15432 - 95 GB6921 - 86 GB/ T 15435 - 95
10 T
扩散时间
s
3
11 π
系数
无限
12 2
系数
无限
注 :常数π、2等系数有效数字的位数是无限的
(3) 近似值的计算规则
在进行数据计算时 ,必须按照有效数字的计算
规则进行 。应弃去多余的数字 ,一般采取“四舍六入 五留双”的原则 ,即“4 要舍 ,6 要入 ,5 前单数要进 1 , 5 前双数全舍光”,而不用“四舍五入”的方式 。
CL
= ( X , Y)
=
( 2π)
2
3/ 2
r02η2
·G
(2)
式中η和 G 按下式计算 :
η2 =
X2
+
Y2
+
· r 2 01
r2 02
H
2 e
G
=
· e -
U
2
/
2
r
2 01
1
+
2π
2
·ses /
2
·Φ
s
Φs =
s
∫ 1
2π-
e-
∞
12/ 2
dt
S
=
UX
r01η
式中 :r01 、r02 - 横向和铅直扩散参数的回归系
(上接第 15 页)
2 位数字就可满足要求 。
3 预测值的有效数字
4 结论和建议
在建设项目环境影响评价中 ,大气污染物 SO2 、 在建设项目环境影响评价中 ,针对目前几种常
TSP 、PM10 、NO2 预测值等于本底值与贡献值之和 规大气污染物预测结果中存在的问题 ,建议大气污
(即叠加值) ,只有准确地给出了本底值 、贡献值浓度 染物预测浓度应采用统一单位 ,即以 mg/ m3 表示 ,
加减法近似值的计算规则 :几个近似值相加减 时 ,所得和或差的有效数字 ,取决于绝对误差最大的 一个数据 ,即最后结果的有效数字自左起不超过参 加计算的近似值中第一个出现可疑的数字 ,如在小 数点的加减计算中 ,结果所保留的小数点后的位数 与各近似值中小数点后位数最少者相同 。
乘除法近似值的计算规则 :几个近似值相乘除 时 ,所得积或商的有效数字 ,取决于相对误差最大的 近似值 ,即最后得数有效数字的位数要与各近似值 中有效数字的位数最少者相同 。
20 Carter ,Olice C. ,J r. ,Scheriner ,B. J . Removal of toxic metals
from an industrial waster water using flocculants . Adv. Filtr. Sep . Technol. , 1994 ,4 :190～199
而末位数字是可疑的 ,即不确定的 。所以有效数字
应该是由全部确定的数字和一位不确定的数字构
成 ,由有效数字表示的数据必然是近似值 。在建设
项目环境影响评价的大气污染物预测中 ,记录 、报告
的数据都是由测量值或由测量值经计算而得到的近
似值 ,因此 ,对记录和报告结果的有效数字应引起足
够的重视 ,不能任意增删 。故对建设项目环境影响
Q
C = 2πUσσy z ex p -
Y2
2σy 2
·F (1)
+k
F= Σ n=- k
exp
-
(2 nh - He) 2 2σ2z
+ exp
-
(2 nh + He) 2 2σ2z
He 按下式计算 : He = H + △H 式中 : H —排气筒距地面几何高度 ,m ; △H —烟 气抬升高度 , m ; △H 的计算公式参见 HJ / T 2. 2 93 中 7. 6 的规定 。 ②小风 (1. 5m/ s > U10 Ε 0. 5m/ s) 和静风时 ( U10 < 0. 5m/ s) 的点源扩散模式如下 :
human urine by struvite crystallization wit h ammonia adsorption on zeolite and wollastonite. Bioresource Technology. 2000 ,73 :169～174
23 赵津海 ,宋兴福 ,陆强等. 氢氧化镁在环境污染治理中的应 用研究进展. 环境污染治理技术与设备 ,2002 ,3 (5) :66～69