密云水库流域2000-2005年植被覆盖度变化监测

植被是生态系统最重要的组成部分,而植被覆盖度是衡量地表植被状况的一个最重要的指标,是生态系统健康评价的前提和必要的基础。文章利用2000和2005年2个时相的Landsat 7 ETM+遥感影像为数据源,以BP神经网络法为植被覆盖度估算模型,计算了密云水库流域内不同时期的植被覆盖度,生成了该流域2个时相内的植被覆盖度图,以此分析密云水库流域植被覆盖度的时空变化。结果表明,从2000-2005年,密云水库流域内除无植被覆盖类型外(即水域部分),其余土地利用类型的植被覆盖度都呈增加趋势,其中以沙质地和耕地最为明显,分别增长了29.5%和27.3%,并且密云水库流域的平均植被覆盖度不高,尤其西部地区植被覆盖度较差,水土流失和土地沙化情况比较严重。     

“十二五”地表水国家环境监测网络吉林省水环境国控监测点位布设的构想

根据国家环境质量监测网络,对“十二五”地表水环境质量监测断面调整工作要求,吉林省在辖区内所有水环境质量监测断面及采样点基础上,完成了松花江流域和辽河流域国控监测断面的优化调整工作。在此过程中,如何从国家尺度上,既能充分反映吉林省水环境质量状况,又能满足国家对地表水环境管理需求进行了深入思考。本文以吉林省为例,在确定国控监测断面及采样点的布设中．提出了自己的构想和建议。     

基于网络层次分析法的石油化工设施安全风险评估

为评估石油化工设施的安全风险,提出了一种基于网络层次分析法的安全风险评估模型。在构建石油化工设施安全风险网络层次分析模型的基础上,采用Saaty标度法对安全风险参数进行量化,利用SD软件对安全风险参数进行排序。仿真结果表明,网络层次分析法考虑了安全风险参数之间的相互作用和相互影响,能改进基于线性组合关系的递阶层次分析模型的不足,评估结果可为石油化工企业制定安全风险管理措施提供决策依据。     

规划环境影响评价中公众参与探讨研究

公众参与作为规划环境影响评价的重要组成部分,具有重要的作用和意义。公众参与可以提高规划环境影响评价的有效性、提高规划的合理性及环保性。结合规划环评的应用实例,归纳了规划环评公众参与的参与对象、参与形式等,指出目前规划环评公众参与在应用中存在公众参与对象局限、规定和程序不明确、公民环保意识差等问题,建议采用多种形式开展公众参与环评,同时建议相关部门制定法律条文等进一步明确公众参与环评的规定和程序,提高信息公开度和民众的环保意识。     

城市表层土壤重金属污染分析研究

根据某城市土壤表层中的8种重金属Cu、Pb、Cd、Hg、As、Cr、Ni、Zn的浓度数据,利用地统计学原理方法,研究了不同功能区土壤重金属的污染特征。结果表明Cd、Cu、Hg、Pb和Zn在工业区和主干道路区浓度超标,并且这几种元素的富集系数偏高,说明污染来源主要是工业生产、汽车尾气排放及汽车轮胎磨损等。此研究对城市土壤重金属污染治理及修复、重金属污染重点行业污染控制等提供参考。     

基于MATLAB的BP神经网络模型在漠阳江水质评价中的应用研究

为提高水质评价的准确性,基于MATLAB及人工神经网络理论,采用误差反向传播的BP算法建立漠阳江水质评价模型,充分利用神经网络的非线性映射特性,取7项常规地表水水质评价指标对漠阳江水质进行评价,并将BP神经网络评价结果与单因子评价法及综合指数法的评价结果进行比较,网络运行结果表明一致效果良好.同时较传统的水质评价方法,该网络具有较高的识别精度,提高了水质评价等级的准确性,使评价的结果更具有科学性.     

2013-2015年上海市霾污染事件潜在源区贡献分析

统计分析2013-2015年上海市每个月不同空气质量等级天数比重,根据HYSPLIT（Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory）后向轨迹模型对3年内的12月份影响上海地区的污染气团进行了综合聚类分析和逐年聚类分析.在综合12次严重霾事件的后向轨迹基础上,结合上海实时公布的PM_2.5小时浓度资料,对潜在源贡献因子PSCF（Potential Source Contribution Function）和浓度权重轨迹CWT（Concentration-weighted Trajectory）进行分析与比较,研究重霾期间影响上海PM_2.5质量浓度的潜在源区及不同源区对PM_2.5质量浓度的贡献差异.结果显示,上海市3年期间12月份霾颗粒物外来源主要输送渠道为西北路径和北方路径,源自于西北方向的气团比重占总气团的50.4%,北方向的气团几乎都经过海洋后进入上海地区.影响上海地区PM_2.5质量浓度的潜在源区主要分布在安徽、江苏和山东地区,此外江西北部、浙江北部、河北南部及山西少部分地区也对重霾事件中的污染物颗粒有一定程度的贡献.     

基于生态系统供给及净化服务功能的贵州省水生态占用研究

针对传统及现有水生态足迹理论及其模型存在的缺陷与不足,本文提出了基于生态系统供给及净化服务功能的贵州省水生态占用概念与模型,将其划分为生物生产和非生物生产的水生态占用两部分,建立水产品、水资源、水环境3类账户,并在此基础上以2000—2014年的贵州省为例进行计算分析,结果表明:(1)水产品账户中,贵州省水产品消费的水生态占用总体呈上升趋势,水生态承载力波动变化较小,水产品消费呈生态赤字状态,且其生态压力较大;(2)水资源账户中,贵州省淡水资源的水生态占用整体呈逐渐上升趋势,水生态承载力则呈明显波动的趋势,且变化幅度较大,淡水资源消费处于生态盈余状态,且其与水生态承载力的变化态势一致,淡水资源消费的生态压力较小;(3)水环境账户中,水环境生态压力主要来源于氮污染,2000—2010年消纳污染的水生态占用变化不大,2011—2014年波动较大,历年生活水污染账户值均大于工业,今后要注重加强生活水污染防治,消纳污染的水生态承载力呈波动变化的趋势,水环境处于生态赤字状态,且其生态压力较高;(4)与现有生态足迹模型的比较分析可知:该模型核算更为全面;不考虑均衡因子,并以最大水生态压力指数来评价区域水生态系统所承受的压力状态具有合理性,更能准确反映贵州水生态的实际情况和水生态文明建设的需要.     

Estimating the extent and structure of trade in horticultural orchids via social media

The wildlife trade is a lucrative industry involving thousands of animal and plant species. The increasing use of the internet for both legal and illegal wildlife trade is well documented, but there is evidence that trade may be emerging on new online technologies such as social media. Using the orchid trade as a case study, we conducted the first systematic survey of wildlife trade on an international social‐media website. We focused on themed forums (groups), where people with similar interests can interact by uploading images or text (posts) that are visible to other group members. We used social‐network analysis to examine the ties between 150 of these orchid‐themed groups to determine the structure of the network. We found 4 communities of closely linked groups based around shared language. Most trade occurred in a community that consisted of English‐speaking and Southeast Asian groups. In addition to the network analysis, we randomly sampled 30 groups from the whole network to assess the prevalence of trade in cultivated and wild plants. Of 55,805 posts recorded over 12 weeks, 8.9% contained plants for sale, and 22–46% of these posts pertained to wild‐collected orchids. Although total numbers of posts about trade were relatively small, the large proportion of posts advertising wild orchids for sale supports calls for better monitoring of social media for trade in wild‐collected plants.