环境监测点位“组合校验码”编码模型及编码管理系统设计

分析了环境监测点位编码管理中存在的问题,提出科学合理的编码应该是具有科学性、唯一性、稳定性、简明性、规范性、可扩展性等特点。设计了一种简单"组合校验码"模型来适应不同环境要素类型的环境监测工作需要。同时,设计了一套覆盖各层级环境监测机构,各种环境要素类型,适应市场化监测服务,满足不同点位管控类别的编码管理系统来支撑"组合校验码"模型的使用,通过该系统可以有效解决环境监测数据集成程度低、共享困难等问题。     

京津冀PM2.5时空分布特征及其污染风险因素

为分析京津冀及其周边区域2013年典型污染事件中PM_2.5的时空分布特征及污染风险因素,根据国家城市环境空气质量实时发布数据和京津冀地区地理国情信息监测成果,采用空间数据挖掘方法对PM_2.5污染的热点区域进行了划分;并采用地理探测器定量分析了PM_2.5污染风险因子及其影响程度. 结果表明:在选取的京津冀6个城市中,在PM_2.5污染事件统计上存在保定—廊坊—北京—天津—承德—张家口的污染顺序. PM_2.5污染在空间上呈河南省(山东省)—河北省—北京市(天津市)一线的带状分布特征,在单次污染事件中,城市间的PM_2.5污染存在空间运移关系. 空间热点探测表明,京津冀及其周边区域主要分为5个热点聚集区,其中3个高值区分布在北京市、天津市、河北省和山东省的中部,面积分别为5.31×104、10.26×104、5.04×104 km2. 在8个污染风险因子中,污染企业总数(影响力为0.97,下同)、降水量(0.93)、地形坡度(0.89)对PM_2.5污染的影响显著高于其他风险因子;其他风险因子影响力排序依次为人口数量(0.60)、降水量大于0.1 mm的降水日数(0.57)、地表覆盖类型(0.52)、年均相对湿度(0.51)、年均风速(0.33),但风险因子间相比没有显著性差异. 研究显示,京津冀地区PM_2.5污染的主要因素是污染物排放,其次,气象要素中的年降水量和自然地理环境中的地形坡度也是影响PM_2.5污染特征的重要风险因子.      

基于关键链的环境监测数据联网项目进度管理方法研究

全国空气质量监测点位的数据直联网工作涉及近4 000个地方站点,面临数据格式和传输规范不统一、网络通信工具定制开发、网络环境异构等多种资源条件约束以及实施人员力量紧缺、协调困难、任务变动等不确定性因素。基于关键链的项目进度管理办法考虑了时间和资源的双重约束,克服了传统进度计划管理的局限性,借助聚合原理缩短项目工期,利用配置缓冲区域消除不确定性,通过对缓冲区的管理实现对项目进度的管控。该文提出了采用三点估计的关键链管理方法,通过"2+26"城市空气质量自动站数据直联工作实例论证了关键链管理是一种切实可行的项目管理方法,可以在未来全国环境监测数据联网工作中得到应用。