城市空气质量达标规划的逻辑框架

针对环境空气质量达标规划目前没有明确规划编制的基本要求和主要内容之间的关联原则、未将长期规划方案落实到日常管理方案、过于重视长期空气质量目标与减排情景方案而对污染物减排方案重视不足、未将规划的成本效益分析作为主要方案设计依据等逻辑不清的问题,从人群健康的角度出发,构建达标规划的逻辑框架：提出空气质量目标和人群健康目标相一致的目标体系;设计与空气质量目标一致的污染物减排方案,通过成本效益或成本有效性分析明确优先序,按照重污染日（周）、重污染月、采暖期等优先序实施区域内污染物排放量的绝对减排,并落实到排污许可证中;实施空气质量“日”管理,根据预测模型对未来重污染天气进行污染源排放管理,并对污染源减排方案实施持续动态评估和调整.     

基于时序NDVI的湖北省植被覆盖动态变化监测分析

基于1998～2011年7、8月份SPOT VEGETATION NDVI数据,求取两月份NDVI平均值,构建14 a间的NDVI时序文件,通过对NDVI时序文件进行信息提取、分析,反映湖北省植被生长情况,从而监测、研究湖北省植被生长高峰期植被覆盖动态变化及趋势。具体为：利用植被覆盖分区法,将研究区分为弱植被覆盖区、稀疏植被覆盖区、低植被覆盖区、中植被覆盖区、高植被覆盖区和密集植被覆盖区等区域,监测各区域14 a间植被覆盖动态变化,结果表明,研究区整体上植被覆盖变化不大;利用Mann Kendall趋势分析法,对研究区植被覆盖变化趋势进行研究,结果表明绝大部分呈现无明显变化趋势,1655%的区域表现增加趋势,033%的区域表现减少趋势。通过以上分析结论可知,植被覆盖分区法和Mann Kendall趋势分析法的分析结果基本一致,表明两种方法能从植被覆盖状况和变化趋势角度动态反映植被的变化情况     

沈阳市PM2.5浓度ARIMA-SVM组合预测研究

首先利用回归树分类方法,对采暖期与非采暖期各日进行气象类型划分,识别出易造成重污染天气的气象类型.其次分别在各气象类型内,以污染源排放量为自变量,利用差分自回归滑动平均与支持向量机（ARIMA+SVM）组合方法建立起PM_2.5浓度日均值预测模型,并选取2013年01月~2017年06月间,沈阳市区内9个环境监测点PM_2.5浓度日均值进行实证分析.结果表明,使用气象分类下的ARIMA+SVM组合模型对PM_2.5浓度日均值进行预测,相比于不划分气象类型时的普通机器学习模型,其模型预测值与实测值趋势的吻合度更高,且对峰-谷值的识别能力更强.在采暖期与非采暖期,组合模型均具有平均绝对误差更低、预测正确率更高的优点.     

排污许可制度实施情况监督评估体系研究

排污许可制度实施监督管理在排污许可制度设计中具有重要地位,而我国排污许可制度的监督管理体系尚未建立。在对排污许可及相关制度实施情况监督评估现状分析基础上,提出我国排污许可制度实施评估体系的总体思路、总体框架,并就排污许可制度实施监督评估内容进行设计,以期为我国排污许可制度实施提供借鉴。