基于光谱混合分析和反照率-植被盖度特征空间的土地荒漠化遥感评价

采用线性光谱混合分析模型对Landsat TM遥感影像进行混合像元分解,获取植被、裸土和水体组分的相对丰度分布;在反演地表反照率的基础上,构建了基于Albedo-Vegetation特征空间的土地荒漠化遥感监测模型;以黑河中游部分区域为例,进行了实证研究,并利用实地调查数据进行精度验证。结果表明:此方法充分利用了多维遥感信息,反映了荒漠化土地地表覆盖、水热组合及其变化,具有明确的生物物理意义,而且指标简单、易于获取,精度较高,有利于荒漠化的定量分析与监测。     

数据清洗对污水处理厂生物建模可靠性影响研究

为应对污水处理厂出水水质要求的不断提升,通过生物建模技术降低污水处理厂碳源、除磷药剂投加量,实现达标排放同时降低运营成本已成为必要手段.然而,数据质量是影响模型可靠性的关键因素.为提高建模数据质量,本研究在生物建模过程中提出了系统性3步清洗方法：统计分析法标定可疑数据;物料平衡计算法剔除大误差并闭合流量平衡;污泥特征分析法修正污泥组分.应用该方法成功对天津宁河芦台桥北污水处理厂2019年1—7月历史水质数据、SCADA在线流量数据及补充采集的3日水质数据实现有效的清洗,并完成基于Biowin-ASDM活性污泥模型的生物建模案例研究.通过与直接利用原始数据进行模拟拟合的对比结果表明,应用清洗后的数据进行建模可有效提升模型可靠性,不但校正参数趋于合理,更可实现生化段主要污染物TSS、TCOD、TN、TP去除率的模拟误差≤3%.     

时间序列在秦皇岛港煤尘污染分析中的应用

应用时间序列对秦皇岛港降尘资料进行分析可以对煤尘污染的长期趋势及季节变动情况有一定的了解，这对于今后有效地开展煤尘治理工作有重要的指导意义。     

城市生活污水土地处理场地勘察及适宜性评价方法

污水土地处理是一种成功的和经济有效的处理方法，场地的勘察及其适宜性评价工作非常重要。结合实例探讨了场地勘察的内容，并根据土壤的深度，地下水的最小深度，土壤渗透性，地形坡度，土壤用途等因素对适宜性评价方法进行了研究。     

污水生物处理建模水质数据误差来源分析与影响评价

为进一步提高国内基础建模数据质量,降低建模实践中的数据清洗难度,本研究以北京龙庆再生水厂生物建模过程中的实际数据问题为例,基于数理统计理论及国内污水水质特征分别构建误差来源分析方法与误差影响评价方法.通过设计补充采样与实验排查方案,成功识别数据误差来源并实现不同类型误差对数据准确性的影响量化评价.研究结果表明,污水处理厂日常的取样与化验过程中产生的随机误差不可忽视,特别是当大量随机误差存在时,对数据总体造成的波动影响无法通过数据量的积累而消除;而不同的采样位置与不当的样品保存方式则会引起水质发生变化,由此产生的系统误差将导致测量结果长期偏高/偏低.因此,在依赖人工测量数据进行建模的国内实践中,应首先对历史数据进行误差检验,再进行必要的建模补充采样,以避免补充数据质量受相同误差影响,减少非必要的人力、物力浪费.