地表水水质预警方法研究综述

阐述了水质预警的概念,介绍了水环境模型、生物毒性监测和数理统计方法在地表水水质预警中的应用,总结了各种方法的优缺点。分析了水质预警方法目前面临的挑战,并从融合多种预警方法、关联多维多元数据、建立一体化智能模型等3个方面,对水质预警未来的发展方向进行了展望。     

江苏省水质自动监测预警规则的设计与应用

基于分级、分类、精简的设计原则,设计了江苏省水质自动监测预警规则,包括运维人员进行核实,环保部门加强监控(一级预警);运维人员核实后,环保部门短信预警(二级预警);水质明显异常,核实确认后报送纸质版快报(三级预警)。该预警规则在江苏省水质自动监测系统中得到应用,通过与上下游环保局、督查部门的配合联动,在捕获水质异常信息、预警污染事故等方面发挥了重要作用。     

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。     

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。     

自动监控系统在太湖流域水质变化预警中的作用

以2011年太湖流域水质自动监控系统捕捉到的水质异常数据为基础,对太湖流域水质异常预警的特征进行分析。结果表明,太湖流域水质异常预警具有明显的时空变化特征,水质异常频次较高的断面多位于丹阳、武进、宜兴交界处,且以泥炭河、漕桥河、中干河等河流为主。流域水质异常预警主要发生在枯水期,导致水质异常的主要污染指标以氨氮、总磷为主。典型河流水质预警情况分析表明,流域水质变化具有明显的上下游响应关系。水质变化与水文气象、工厂生产周期等外界因素的关系较明显。     

重金属在线监测技术在常州市饮用水水源地预警监测中的应用

简述了重金属在线分析仪的系统架构、方法验证、系统流程的优化、运维周期及应急预警功能。通过重金属在线技术在常州市饮用水水源地预警监测中的应用,表明仪器在测试地表水中镍、铅、砷、镉、铜等金属时相对稳定,基本能满足预警应急的要求;通过系统流程的优化,及对远程控制能力的开发,较好地满足了无人值守的自动监测要求;仪器初步应用于饮用水水源地预警监测中,形成了行之有效的预警应急流程,增加了一道饮用水水质的安全屏障。     

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。     

基于多元回归理论的太湖湖泛预警模型研究

在太湖宜兴段藻源性湖泛高发区设立4个监测点,以湖泛发生的物质基础"藻类生物量"为研究对象,运用数据分析软件SPSS对监测点的藻类生物量、水质、气温等数据进行相关分析,建立了以藻密度为因变量的多元逐步回归模型。结合往年太湖藻源性湖泛发生时的气象条件等历史资料以及相关藻密度阈值的报道,构建了太湖宜兴段藻源性湖泛高发区监测预警模型系统,该模型能够基于监测点的实时水质数据和气象预报数据,对监控区域湖水在未来某时间段内发生湖泛风险的可能性进行分级预警。     

基于QUAL2K模型的鹤壁卫河水质模拟预警研究

水质预报预警对于防范水污染、降低水污染风险及其带来的损失、保障用水安全及水环境质量等具有重大意义。提出了一种基于QUAL2K模型的水质模拟预警方法,包括水质模拟预测、预警指数计算和警情确定,以海河流域鹤壁市卫河为例进行实证研究。研究结果表明:基于QUAL2K模型模拟精度分别为COD 97.7%、NH_3-N 98.5%,水质模拟效果较好;所选河段预警时段内COD基本处于无警和轻警2个级别,氨氮大多是巨警,浓度严重超标,是导致监测断面预警指数高的主要原因。     

污染源自动监测异常数据识别规则及处理方法探索

基于大量污染源自动监测数据的特征分析与异常原因解析,探索建立针对自动监测异常数据的识别规则与标志处理方法,并通过模型训练实现了异常数据的自动标志.经实例验证,该方法可识别异常偏高、异常偏低、异常为0、迟滞不变、逻辑错误等5种类型的异常数据,按照数据有效性及异常原因进行标志处理,可以为后续数据分析及各类模型训练提供数据基...     

江苏省区域空气质量多模式预报预警系统研究与设计

围绕江苏省大气污染日益严峻的形势,设计了江苏省区域空气质量多模式预报预警系统,系统主要由数据中心、计算中心、分析展示中心、预报中心4个部分构成,运用了多模式集合预报、数据仓储联机分析处理、数据挖掘及智能关联等关键技术。系统的建成将为江苏省各级政府和相关单位决策层制定区域联动的大气污染防控措施,采取针对性的应急处置措施提供科学、及时的技术支撑。     

2015年新疆阿克苏市沙尘污染与气象因素关系的分析

应用阿克苏市国家基准站及2个环保局监测站2015年大风沙尘天气过程前后PM10浓度变化及其与污染源、NECP全球再分析资料、风、监测站周边环境等关系进行分析.结果表明,阿克苏市春季沙尘天气的首要污染物均为PM10,PM10的变化曲线呈正态分布,春季中度及以上污染日均出现在污染日当日或次日.造成阿克苏市沙尘天气污染源分本地型、外来型以及二者共同影响型三种.本地型沙尘污染强度取决于北风风速大小及强风持续时间,PM10浓度变化与风速呈正相关.而外来型污染多发生在本地型沙尘天气之后,"东灌"冷空气裹挟沙尘进入南疆盆地,造成地面加压,浮尘天气造成PM10浓度增大,并持续数天.总结出沙尘天气污染预警的几个必要条件,后续在地区环保局、县局监测站建立的情况下,为分析阿克苏地区"八县一市"污染物与气象因素的关系提供借鉴,同时为实际的空气质量预警提供参考.     

外来沙尘输送对北京市空气质量影响的预报预警技术初步研究

利用多方位监测数据和气象资料,分析了2010—2011年春季外来沙尘输送对北京市空气质量指数的影响,提出外来沙尘对北京市空气质量级别影响的预报判据。此外,基于NAQPMS模型的沙尘模块,开展数值预报研究,并对北京市2010年3月一次沙尘天气污染过程进行数值模拟试验,结果表明,模拟的PM10浓度值与实测值有较好的一致性。通过判别预报和数值模拟两种预报技术的开展,可以预报沙尘输送影响的空气质量级别、沙尘分布和演变规律,为进一步开展空气质量预报预警和防控沙尘工作打下了很好的科学基础。     

上海世博会长三角区域空气质量预警联动系统开发与应用

围绕2010年上海世博会空气质量保障目标,开发了长三角区域空气质量预警联动系统.系统主要由区域数据共享、预报预警、信息发布和应急联动等4个子系统构成,运用了自动质量控制检查、多模式集合预报、秸秆焚烧火点判定、预警联动机制研究、GIS自动化处理和表达等关键技术.在世博会期间,实时监控了长三角区域空气质量状况,科学预测了空气质量未来变化趋势,成功发布了5次大气污染预警,启动了应急联动措施,为世博空气质量保障提供了坚实的技术基础.同时,该系统也是一次跨行政区解决区域性空气污染问题的有益实践,具有十分重要的示范意义.     

G20峰会空气质量保障机制的构建

为进一步做好G20峰会空气质量保障工作,在大气污染联防联控机制的基础上,建立G20峰会空气质量保障机制,形成专项工作小组,按照空气质量保障组织框架运行,为精准保障提供空气质量预报、污染态势特征及评估、措施执行情况及效果、污染溯源等管控技术支撑。2016年9月,G20峰会期间杭州市空气质量总体优良,8月24日至9月7日G20峰会前后杭州市PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO、O_3等污染物浓度同比2015年分别下降40%、40%、37%、56%、22%、7%,在该机制的推动下空气质量保障工作圆满完成。     

AQI标准下北京市空气质量数值预报系统及其在重大活动保障中的应用

围绕新AQI标准下环境空气重污染预报预警工作的需求,全面优化升级了北京市空气质量数值预报系统。该系统集成了新一代天气模式WRF,并进一步发展污染源处理模型SMOKE,实现了点源、面源、机动车源等排放源高时空分辨率制作,同时紧追空气质量模型(CMAQ、CAMx、NAQPMS)新发展,实现在线源解析模块的业务应用。这一系统不仅在日常业务预报中有效提升了北京市空气重污染过程的预报准确率,还成功应用于2014年APEC会议、2015年纪念中国人民抗日战争暨世界反法西斯战争胜利70周年阅兵等重大活动空气质量保障工作中,满足了重大活动对空气质量预报预警的特殊需求,为进一步提高城市空气质量预报预警技术的发展做出有益尝试,并积累了丰富的经验。