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着眼于以往规划对流域内部生态环境特征和环境问题类型差异考虑不足等问题,开展了三峡库区及其上游流域水污染防治规划研究. 构建了基于控制单元的分区、分类水污染防治技术框架,提出在划分控制区和控制单元的基础上,识别控制单元问题并进行类型划分,进而以此为导向规划治理措施. 从分区角度将三峡库区及其上游流域划分为3个控制区(库区、影响区和上游区)和49个控制单元(库区5个、影响区15个、上游区29个). 从分类角度将流域所有控制单元归类为14个预防型单元、24个改善型单元和11个治理型单元. 对赤水河遵义市控制单元(影响区预防型单元)、龙川江楚雄州昆明市控制单元(上游区改善型单元)、长江嘉陵江重庆市辖区控制单元(库区治理型单元)3个典型控制单元提出了各自污染防治方案,方案实施后,3类单元CODCr负荷分别削减0.78×104、1.47×104和2.78×104 t/a,氨氮负荷分别削减1 110.7、2 364.9和8 936.2 t/a,满足削减需求,各控制单元水质目标可达标. 相似文献
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生态区划是有效利用自然资源、保护生态环境的基础. 海岸带作为全球生态环境最脆弱、最敏感的区域之一,生态区划能更好地促进海岸带资源环境的可持续发展,可为管理者和决策者提供理论依据. 从生态环境的角度出发,综合分析了渤海海岸带的生态环境特征及其区域分异规律,并建立了生态分区指标体系和命名系统. 以地理信息系统为基本工具,建立了气候、地形、土壤、水系和土地利用等数据库,运用GIS技术进行生态要素的空间分析,完成了渤海海岸带生态区划,全区共分为4个生态区和15个生态亚区.最后分析了每个生态区的生态环境问题,并提出了相应的保护对策. 相似文献
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数据缺失条件下基于MLP神经网络的水华风险预警方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对水华风险预警过程中相关监测指标数据缺失的问题,借鉴多元统计和随机分析构建了一种缺失数据插补方法,用于弥补现场调查数据的不足.基于主成分分析,对水华相关影响指标进行降维,确定水体水华风险预警模型的输入层变量.同时,采用多层感知器(MLP)人工神经网络模型对水华表征指标叶绿素a的浓度进行预测,并引入风险概率的概念,提出了水华风险概率计算公式,完善了水华预警的风险表达.最后以三峡库区典型支流大宁河为案例的研究证明了上述方法的可操作性.研究结果显示,插补数据条件下和未插补数据条件下的大宁河水华风险预警模型决定系数分别为0.9711和0.7769,前者的模型准确性更高,叶绿素a浓度预测效果更好;预测时段内大宁河11 d为水华蓝色预警(无警)级别,水华发生的风险概率为1.99%~18.61%;1 d达到水华橙色预警(中警)级别,水华发生概率为90.48%. 相似文献
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医疗废物安全处理技术优选方法 总被引:4,自引:2,他引:2
从医疗废物的产生量、特性和处理要求出发,定性分析了各类处理技术的优缺点和适宜性,并初步筛选出4类可行技术:高温处理法、高压蒸汽灭菌法、微波灭菌法和化学消毒法,结合我国处置现状、经济水平、政策导向和国际趋势等因素,基于AHP方法建立了“4层-13指标-4方案”层次决策模型,对4项处理技术进行了定量评估,并以杭州市医疗废物安全处置项目为例进行验证,其结果显示高温处理法是此项目的最佳选择.对所建立的医疗废物安全处理技术优选方法体系进行了总结.实例研究证明,该体系可为医疗废物安全处理技术选择提供决策支持. 相似文献
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洞庭湖水质因子的多元分析 总被引:11,自引:2,他引:9
年1—12月在洞庭湖湖区采集360个水样,测定pH、ρ(DO)、ρ(BOD5)、ρ(TP)、ρ(CODMn)、ρ(CODCr)、ρ(NH3-N)、ρ(TN)、粪大肠菌群及ρ(Chla). 采用主成分分析法对采样断面水质因子进行分析. 结果表明:虞公庙、鹿角断面水质主要影响因子为ρ(DO)、ρ(BOD5)、ρ(TP)、ρ(CODMn)、ρ(CODCr)、ρ(TN)、ρ(NH3-N)及ρ(Chla);南嘴、目平湖、横岭湖和万子湖断面水质主要影响因子为ρ(TP);小河嘴断面水质主要影响因子为ρ(TP)、ρ(BOD5)和ρ(Chla);东洞庭湖断面水质主要影响因子为ρ(BOD5)和ρ(Chla);岳阳楼和洞庭湖出口断面水质主要影响因子为ρ(DO)、ρ(CODMn)、ρ(CODCr)、ρ(NH3-N)和ρ(TN). 主成分综合得分对各断面水体受污染程度排序为虞公庙>鹿角>东洞庭湖>岳阳楼>洞庭湖出口>南嘴>横岭湖>目平湖>小河嘴>万子湖. 相似文献