地表水环境自动监测技术应用与发展趋势

归纳分析了国内外地表水环境自动监测技术的应用现状。结果表明:自动监测在目前应用中虽然存在与手工监测技术上的差异、标准与监测技术规范的滞后以及实施过程中受自然环境基础条件限制等诸多问题,但却在水质的趋势分析与预警监测中发挥了重大的作用。建议今后进一步拓展自动监测范围,提高自动监测仪器的灵敏度和自动监测的集成化水平,实现对地表水的动态监控和预警预报,建立手工与自动监测相结合的新型监测模式,逐步将自动监测结果用于水环境质量评价。     

北京城市声环境自动监测系统监测点位布设方法初探

噪声自动监测相对手工监测而言,更能真实反映城市声环境质量,随着噪声自动监测技术的不断完善,自动监测替代手工监测已成为必然趋势.但目前我国城市声环境自动监测系统正处于起步阶段,国内还没有对声环境自动监测系统的点位布设提出成熟、合理的方案.文章结合北京市声环境自动监测系统建设的实际工作情况,对监测系统总体框架、自动监测点位布设的原则及方法等进行了阐述并提出近期需要解决的问题.     

大气颗粒物手工比对监测体系滤膜称量质控技术探讨

健全大气颗粒物手工比对监测体系是"十三五"环境空气自动监测质量管理的一项重点任务,其中颗粒物滤膜的称量直接影响手工监测数据质量。研究调研了国内各级环保部门所属环境监测机构颗粒物滤膜称量工作情况,结合国内外方法标准、技术规范等,重点探讨了称量实验室环境、称量设备、称量影响因素等滤膜称量质控要点,并针对环境管理与监测需求对大气颗粒物手工比对监测滤膜称量质控提出建议。     

常州市城市噪声自动监测系统建设与发展方向

相对手工监测而言,噪声自动监测更能真实反映城市声环境质量,随着自动监测技术的不断完善,环境噪声自动监测替代手工监测已成为必然趋势.重点介绍了常州市城市噪声自动监测系统,并对运行状况、存在问题及发展方法进行分析探讨.     

乌鲁木齐市降尘的浓度水平和空间分布及与城市PM_(10)的相关性分析

以2005—2009年乌鲁木齐市城市大气降尘数据为依据,对乌鲁木齐市城市自然降尘的浓度水平和变化规律进行了研究,用Arc-GIS绘出乌鲁木齐市城市自然降尘的空间分布图,并分析和探讨了城市降尘与PM10相关性及防治对策。     

河南省五城市环境空气PM_(10)手工标准方法与自动监测法比对分析

在焦作、安阳、开封、三门峡、信阳5个城市开展PM_(10)手工标准方法和自动监测法比对实验,并用相关性和相对偏差对比对结果进行分析和评价。结果表明:12015年5个城市采集的PM_(10)手工和自动监测值均具有良好的相关性。22015年5个城市采集的PM_(10)手工和自动监测值的相对偏差为-19.1%~9.68%;负偏差数据占总数据量的75%。3PM_(10)手工和自动监测值|RD|平均值在中浓度下最小,高浓度下最大,低浓度介于二者之间,说明在高浓度和低浓度时PM_(10)的监测数据质量尤其值得关注。     

重庆大气气溶胶污染现状与回顾

通过近几年重庆市大气气溶胶污染的监测及几种监测方法的比较 ,介绍了重庆大气气溶胶的污染现状 ,推导出TSP手工与自动采样之间、PM1 0 和地面站 β射线法测定结果之间、PM1 0 和 PM2 .5 之间浓度的定量关系。以此 ,计算出大气气溶胶从 1 981年至 1 998年的逐年变化值。这些都为环境管理和烟尘治理提供了科学数据     

上海市降尘监测中存在的问题

降尘监测是探索大气可自然沉降颗粒物对环境影响的不可缺少的手段之一.降尘监测因其采样设备简便、操作简单易行等优点被广泛运用,但是监测周期长、环节多等因素都会影响降尘监测的准确性.通过对上海市降尘数据分析发现,上海市降尘监测中存在降尘数据波动大、受周边环境影响大、人为破坏多等问题,并就这些问题提出了若干建议和解决办法.     

长江水环境质量监测网络运行体系初步构建

为精准、客观、全面评价长江水环境质量和支撑长江大保护,通过研究制定一系列管理制度和技术规范,以优化调整的水环境质量监测网络为基础,建立了涉及管理制度、监测技术、质量控制和数据审核等方面的水质自动监测与采测分离手工监测相结合的网络运行机制。研究自动与手工监测的总磷前处理方式,实现了自动与手工监测数据的匹配和融合,并将融合数据应用于长江水环境质量评价、预警、考核与排名,实现了长江水环境质量监测网络的业务化运行。     

国外大气中消耗臭氧层物质及其替代物的监测概况与启示

大气中消耗臭氧层物质(ODS)及其替代物监测是科学评估履约成效的重要基础。美国等发达国家针对大气中ODS及其替代物开展了长期的网络化监测,中国相关监测起步相对较晚,基础比较薄弱。该文总结了发达国家大气中ODS及其替代物的监测经验,分析了中国的监测现状及存在的问题,提出了中国大气中ODS及其替代物监测的建议:明确监测目标,推进国家大气中ODS及其替代物监测网络建设;加快相关监测设备研发及方法研究进程,形成规范统一的监测技术体系;定期开展监测数据质量评价,加强综合分析利用。通过采取相应措施,逐步形成中国履行保护臭氧层国际环境公约的监测支撑能力。     

基于大数据分析的大气网格化监测质控技术研究

基于对现阶段中国环境空气的污染特征及监测手段进行分析,研究了如何采用传感器技术进行大气污染防治网格化监测。对标物校准、训化校准、自适应校准、传递校准等校准质控技术进行了充分研究并基于此建立了自主学习神经网络算法的校准体系。为解决传感器应用过程中零点漂移、温度和湿度漂移、时间漂移等问题,利用大数据、基因算法成功开发出了智能数据修正模型,实现了低成本、高稳定、具有相当精度且可自动化运行的网格化监测体系。     

传感器技术在环境空气监测与污染治理中的应用现状、问题与展望

大气环境污染物监测是建立污染源与环境污染关系的重要技术途径,也是大气综合治理决策所需数据的主要来源。近年来,空气质量精细化管理和污染源精准控制的需求逐渐增长,对监测技术提出了更高的要求。传感器技术作为空气质量监测标准方法的补充,是实现城市空气质量高时空分辨率测量的新手段。研究从传感器的原理及分类入手,通过综述其在环境空气质量监测、污染源监控管理、个人暴露风险评估等领域的应用,总结了传感器技术的研发进展、应用现状和存在问题,并提出其发展方向和前景。     

基于神经网络方法的城市空气质量日报技术

运用神经网络方法,将城市空气质量状况与大气污染物对空气质量的损害程度相关联,采用了"基于大气污染损害率的API法"评价概念,模拟发布长春市空气质量日报,同时公布次要污染物,并与API法进行同时段比对实验与综合分析。     

北方沙尘对江苏环境空气中可吸入颗粒物浓度的影响

利用卫星遥感数据、气象观测资料和江苏省环境空气自动站的可吸入颗粒物的监测数据,对春季中国北方的沙尘暴过程对江苏环境空气中可吸入颗粒物浓度的影响分析发现,沙尘暴所含的沙尘粒子在冷空气的引导下可能进入江苏,对环境空气中可吸入颗粒物浓度将会产生较大的影响;北方沙尘暴所携带的沙尘粒子是春季江苏空气污染的重要来源之一,是预报空气质量异常偏高的重要依据之一。     

LaSVM-based big data learning system for dynamic prediction of air pollution in Tehran

Due to critical impacts of air pollution, prediction and monitoring of air quality in urban areas are important tasks. However, because of the dynamic nature and high spatio-temporal variability, prediction of the air pollutant concentrations is a complex spatio-temporal problem. Distribution of pollutant concentration is influenced by various factors such as the historical pollution data and weather conditions. Conventional methods such as the support vector machine (SVM) or artificial neural networks (ANN) show some deficiencies when huge amount of streaming data have to be analyzed for urban air pollution prediction. In order to overcome the limitations of the conventional methods and improve the performance of urban air pollution prediction in Tehran, a spatio-temporal system is designed using a LaSVM-based online algorithm. Pollutant concentration and meteorological data along with geographical parameters are continually fed to the developed online forecasting system. Performance of the system is evaluated by comparing the prediction results of the Air Quality Index (AQI) with those of a traditional SVM algorithm. Results show an outstanding increase of speed by the online algorithm while preserving the accuracy of the SVM classifier. Comparison of the hourly predictions for next coming 24 h, with those of the measured pollution data in Tehran pollution monitoring stations shows an overall accuracy of 0.71, root mean square error of 0.54 and coefficient of determination of 0.81. These results are indicators of the practical usefulness of the online algorithm for real-time spatial and temporal prediction of the urban air quality.     

南通市降尘时空分布特征及影响因素

对2004年—2009年南通市降尘监测数据进行分析,结果表明,市区降尘污染较轻,年均值全部达标,在6年间呈波状变化态势;从各月分布来看,3—7月降尘污染较为严重;在各功能区中,受降尘污染程度从大到小依次为:居民区>工业区>商业交通区>文教区。提出,应继续推进城区企业工艺改造升级,加快燃煤锅炉淘汰;施工(运输)期间对易产生扬尘的建筑材料应采取密闭存储、设置围挡等有效措施并保证建筑垃圾及时清运、施工车辆及道路及时清扫冲洗;加大城市的绿化建设和道路的硬化建设,尽量避免道路开挖。     

大气网格化监测运行维护管理现状与展望

"十三五"期间,大气网格化监测快速发展,为环境精细化管理提供了技术支撑。由于其相对于国家环境空气质量自动监测标准站具有设备小型化、无站房、点站数量大、运维人员技术水平偏低、管理人员少等特点,难以应用已有标准站运行维护管理机制。该文以北京市大气PM_(2.5)网格化监测工作为例,回顾了我国在大气网格化监测领域开展的工作与现状,重点介绍运用质量管理思维建立的运行维护管理体系。根据目前我国大气污染防治形势,"十四五"期间大气网格化监测可以从提升设备性能、加强检定与质量控制等方面提升数据质量,通过多指标联合质控与审核等完善运维体系,运用大数据技术唤醒海量数据价值等方面持续开展研究,支撑O_3和PM_(2.5)协同控制。     

影响泰州市空气质量的几种沙尘类型分析

利用2020年11月—2021年5月泰州市大气颗粒物自动监测数据,结合激光雷达观测资料、气象资料及后向轨迹模式,研究分析不同类型沙尘天气过程对泰州市空气质量的影响。结果表明,研究时段泰州市受到沙尘天气影响共计12次,影响天数21 d,污染天数占比达42.9%;按照影响时长和影响程度将沙尘天气过程分为直接影响型、移速缓慢型、边缘影响型、入海回流型等4种类型;由于天气形势背景和传输路径差异,不同类型沙尘对泰州市空气质量影响程度差异较大,整体而言,移速缓慢型沙尘、入海回流型沙尘对泰州市空气质量影响更为显著。