摘要：在巢湖水质安全评价指标体系及其等级标准建立的基础上,把指标的客观权重分解为反映不同指标属性对评价结果的影响程度的属性权重和反映不同评价对象指标值之间的整体差异对评价结果的影响程度的样本集权重,分别用基于加速遗传算法的对应分析方法和投影寻踪方法确定,再用最小相对信息熵原理计算指标的客观组合权重,形成了水质安全评价的对应分析和投影寻踪熵耦合方法(CFA-PP)。CFA-PP的应用结果表明:影响巢湖水质安全最大的前4个指标的客观权重分别是总磷占25.5%,叶绿素a占21.6%,氨氮占18.4%,总氮占12.7%;全湖水质安全处于"较不安全"与"不安全"等级之间;控制磷、氮营养盐分的入湖负荷是提高水质安全程度的有效途径。CFA-PP是由数据驱动的综合评价方法,在水质安全评价中具有应用价值。

摘要：以2007～2012年为一个时间序列,通过详细调查上海市机动车道路交通等基础资料对机动车各污染物排放量进行测算,并利用协同控制坐标系评价方法,设计单一措施、结构性措施和综合性措施等3种机动车污染减排控制情景.结果表明：2007～2012年,上海市机动车污染物年排放量呈递减趋势,其中摩托车（MC）、小型汽油客车（LDGV）、重型柴油货车（HDDT）和大型柴油客车（HDDV）是机动车污染物主要的排放源,其排放量总和占到机动车污染物总量的90%以上.按当前上海市机动车保有量增长速度,2018年机动车尾气排放的可吸入颗粒物（PM_（10））增长7%,温室气体增长比例为15%～108%,其中二氧化碳（CO_2）增长比例达到45%以上.在各控制情景下污染物和温室气体均有不同程度下降,但减排效果有明显差异.在单一措施控制情景下,淘汰黄标车和提高排放标准对两类污染物的削减效果明显,削减比例均在20%以上;而结构性控制措施对这两类污染物的削减尤为明显,削减比例达到40%以上且正向协同效应突出.