地表水水质自动监测预警方法初探

基于目前我国地表水水质自动监测现状,初步探讨了地表水水质自动监测预警方法体系,提出了水质自动监测预警的整体技术路线,搭建基于突变型预警和渐变型预警的多种预警模型组框架,可以实现对单因子、多因子组合,趋势、状态等不同情况的异常水质数据进行预警,保证了预警的可靠性和准确性。通过实例分析,从水质自动监测数据集成、异常数据判定清洗、预警模型建立与运行、预警信息处理等方面介绍了水质自动监测预警的实现方法。     

廉洲湾赤潮自动监测结果与分析

根据2009年7月广西廉洲湾海域三个自动监测站的实时监测数据,对赤潮发生的过程进行分析,发现此次赤潮过程中,溶解氧、pH值、叶绿素存在明显的昼夜变化规律,且出现同步升高回落现象。通过现场采样分析与比对,表明自动监测站可实现对赤潮的预警预报。     

滇池蓝藻水华监测预警平台设计

传统的人工监测无法实现大规模蓝藻的实时监测预警,该研究运用基于Python的ArcGIS Server自动发布地图服务、多元数据预警分析、人工水质监测数据预警分析等技术,以滇池为研究区,构建了水华预警系统。通过预警体系业务子系统和预警信息共享与发布子系统,结合滇池蓝藻水华监测预警综合数据库,实现了大规模蓝藻预警信息的实时生成、共享和发布,提出了地表变化动态监测预警的思路。系统建成后,通过对滇池流域生态红线预警范围内的地表覆盖变化情况监测,可及时发现导致水华发生的潜在陆源污染因素。同时配合排污点污染成分检测实现预警,从源头防止水华发生。     

环境监测任务可信度评价体系的构建

环境监测任务可信度评估体系能够考评监测任务的全过程,改变以往人们对环境监测数据是否可信的是否判断,对监测计划、现场监测、样品管理、实验室分析、分包、监测数据、质量体系运行、重大不符合工作等8个环节的各个分量进行识别和量化考评,并根据最终得分对监测数据给出一个量化的信用数据。     

浙江省水质自动监测管理系统构建

概述了各地在构建水质自动监测管理系统上的探索和不足。构建了水质自动监测管理系统,统一应用平台,利用仪器仪表标识集,实施监测数据辅助审核,完善数据预警统计分析功能;通过平台对现场端仪器自动巡检,实现数据集中化管理,完善水质自动监测质量控制体系,满足了环境管理需求。     

上海市工业区大气污染预警监测信息平台研究与设计

根据上海市工业区大气污染排放特征,在构建大气特征污染监控网络的基础上,搭建了工业区大气污染预警监测信息平台,并研究了适用于大气特征污染自动站的通信传输规范,确保数据联网和应用。平台设置了大气质量监控、大气数据管理、污染源一厂一档、大气质量分析评价、污染源溯源分析、应急监测数据管理、智能移动终端查询等7个子系统,可为上海市工业区大气污染预警和管控提供实时监测数据。     

基于VOCs浓度反演的地下水中含油物质泄漏原位在线监测方法的建立及应用

石油石化企业的含油物质泄漏进入地下水,会对生态环境造成负面影响。通过构建地下水井模型,比选不同原理的挥发性有机物(VOCs)检测传感器,建立了基于VOCs浓度反演的地下水中含油物质泄漏原位实时在线监测方法。研究发现,常规水质六参数传感器对含油物质泄漏的响应会产生滞后现象,在实时预警监测地下水井中含油物质时可不安装常规水质六参数传感器,节约企业污染防控监测成本。将该方法应用于企业现场进行原位实时监测,当实时监测值超过数据监控平台预警阈值时,系统会发出警报,实现了地下水井中含油物质泄漏实时预警监测。该监测方法具有响应速度快、准确性高、成本低、监测过程简单等优势,将帮助企业实时掌握地下水污染状况,提高地下水污染防控预警效率。     

深化大气环境监测管理立法的对策——以江苏省为例

简述了当前大气环境污染演变趋势特征及面临的挑战,分析了环境监测预警在法制建设方面的薄弱环节。提出,要以《江苏省大气污染防治条例》实行为契机,强化政府环境监测的职能;赋予监测数据应有的法律属性;强化环境的全要素监测;建立以环境质量为目标导向的监测管理制度;严厉打击数据弄虚作假;加快监测信息全公开。     

场地污染监测预警与决策一体化系统的设计与实现

通过分析我国相关场地污染现状和需求，设计了场地污染监测预警与决策一体化系统，利用物联网设备实时监测采集污染数据，并通过数据传输技术SignalR进行数据传输，再使用三维地理框架Cesium反映监测区域的污染情况，保证对污染处理响应的实时性和高效性，指出三维虚拟地理技术与大数据、物联网技术结合是系统的发展方向。     

赤潮监测技术的现状与发展

赤潮监测是对赤潮进行研究和实施管理控制的重要环节,通过监测获取重要信息,为赤潮研究提供重要资料,也是赤潮预测、预报和减灾的依据。本文介绍了中国赤潮监测技术的三个发展阶段,赤潮监测技术方法及其两个发展方向。目前我国赤潮监测技术基础比较薄弱,今后利用遥感等先进技术、完善赤潮应急监测系统,将大大加强赤潮监测力度,急时跟踪赤潮发生状况。     

Using a neural network approach and time series data from an international monitoring station in the Yellow Sea for modeling marine ecosystems

The international marine ecological safety monitoring demonstration station in the Yellow Sea was developed as a collaborative project between China and Russia. It is a nonprofit technical workstation designed as a facility for marine scientific research for public welfare. By undertaking long-term monitoring of the marine environment and automatic data collection, this station will provide valuable information for marine ecological protection and disaster prevention and reduction. The results of some initial research by scientists at the research station into predictive modeling of marine ecological environments and early warning are described in this paper. Marine ecological processes are influenced by many factors including hydrological and meteorological conditions, biological factors, and human activities. Consequently, it is very difficult to incorporate all these influences and their interactions in a deterministic or analysis model. A prediction model integrating a time series prediction approach with neural network nonlinear modeling is proposed for marine ecological parameters. The model explores the natural fluctuations in marine ecological parameters by learning from the latest observed data automatically, and then predicting future values of the parameter. The model is updated in a “rolling” fashion with new observed data from the monitoring station. Prediction experiments results showed that the neural network prediction model based on time series data is effective for marine ecological prediction and can be used for the development of early warning systems.     

龙江河流域水环境突发事件智能监控预警系统构建研究

系统调研分析广西龙江河流域内工业企业发展情况、重点污染源排污特征及流域污染监控现状,探索该河流域水环境突发事件智能化监控预警系统构建的思路。提出以水质常规五参数、有机物指标、富营养化指标、特征性指标、生物指标等为重点监控因子,根据全流域监控与分片监控相结合的原则,在现有的河流水质自动站基础上增加建设2座水质自动站。同时,结合龙江河流域的实际情况,提出运用新一代物联网技术构建智能化监控预警系统,实现立体感知、多维数据融合、数据高速传输、信息实时发布、超标预警、可视化展示、应急决策指挥等功能。     

江苏省太湖流域水环境自动监控系统技术框架构建研究

为全面提升江苏省水环境的监控预警能力,我省在太湖流域相关市县建立了覆盖省市交界断面、出入湖口门、饮用水源地的全方位自动监控网络,为相关自动监控系统的技术框架构建提供了重要参考依据,弥补了现行环境监测体系的不足,为太湖流域的监控预警、生态补偿、流域考核等工作提供了重要参考。     

太湖蓝藻预警监测遥感自动解译系统研究

针对太湖蓝藻遥感监测自动化、智能化等业务需求,研究了太湖蓝藻遥感自动解译系统的总体架构、功能模块等。系统包括遥感数据接收子系统、蓝藻遥感解译子系统和海量遥感数据管理子系统,可实现从数据接收到报告编制全流程自动化处理。     

水质自动监测参数的相关性分析及在水环境监测中的应用

通过水质自动监测数据与常规监测数据比较，表明了自动监测与常规监测数据的一致性；通过对自动监测数据分析，发现五参数可以更直接地反映水质变化，并且五参数之间以及五参数与其他监测指标之间都存在一定的相关性；典型污染事故预警监测案例的分析，更加凸显了五参数连续监测在预警监测中的重要性。     

环境空气自动监测质量管理框架体系研究

以环境监测管理各项法规政策、空气自动监测技术规范和方法标准的技术规定及管理要求为准绳,研究搭建环境空气自动监测质量管理总框架,制定体系化的环境空气自动监测质量管理框架体系及管理文件规程,从而规范环境空气自动监测活动,提高空气自动监测数据的科学性和准确性,为环境保护管理部门实施环境空气预报预警及规划空气污染治理各项工作奠定坚实基础。     

太湖蓝藻水华预警监测与风速风向的关系研究

太湖蓝藻水华预警监测的启动问题基本解决，但监测响应日期和周期却一直难以确定。统计分析了太湖2007-2009年蓝藻预警监测、现场观测的历史资料，研究蓝藻水华在水体中的分布与风速风向之间的关联规律，从环境监测部门蓝藻预警监测工作的实际出发，划分出了蓝藻水华预警监测的响应级别，提出具体的监测要求，较好解决了预警监测的响应周期问题。为环太湖地区相关部门更好地开展蓝藻预警监测工作提供了科学依据。     

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。