长江流域水环境监测与智慧化管理策略

针对如何将水环境监测感知与智能信息化手段运用到长江生态质量诊断与管理之中,梳理了国内外水环境监测与智慧化管理系统的发展情况,并以长江生态环境保护修复智慧决策平台为例,介绍了长江流域水环境监测网络建设情况,以及智慧决策平台在水环境数据可视化、水环境大数据分析、污染源大数据分析、水质模拟与预测、水质成因分析、流域生态安全评...     

大数据技术在生态环境监督执法中的应用、优势及展望

大数据技术已成为支撑生态环境监督管理与科学决策的重要手段。目前,部分地区充分运用卫星遥感、无人机、地面监控数据开展基于大数据技术的生态环境智能化监督执法工作,取得了良好效果。热点网格识别算法、污染溯源模型、电力大数据智能监控模型等技术手段日趋成熟,为生态环境监督执法的精准化与智能化提供了科技支撑。建议通过提高生态环境要素感知能力、优化数据共享机制、提升科技支撑水平、保障执法大数据安全等方式,进一步发挥大数据技术支撑生态环境监督执法的优势。     

长江流域生态系统恢复力评价及其空间异质性研究

恢复力是生态系统的固有特征,可通过系统遭受干扰后恢复到原稳定态的时间和速率来衡量. 开展长江流域生态系统恢复力研究对于掌握流域生态系统变化规律,指导长江流域大保护和高质量发展具有重要意义. 本文采用概率衰减法评估长江流域生态系统恢复力,首先获取了2001—2020年长江流域每16 d的250 m分辨率的增强型植被指数(enhanced vegetation index, EVI)数据,采用最大值合成以及重采样技术,获得年度1 000 m分辨率的EVI数据;然后,计算每个栅格2001—2010年、2001—2011年、2001—2012年直至2001—2020年共11年的EVI变化斜率;以全流域为统计单元,统计11年间EVI变化斜率持续为正和持续为负的栅格数量,采用衰减函数进行拟合,正负衰减的时间差表征生态系统恢复力;以6 767个小流域为对象,分析长江流域生态系统恢复力的空间差异性. 结果表明:20年来长江流域整体EVI在逐渐增加,空间分布差异在逐渐增大. 正、负衰减时间差为29.48 a,生态系统处于正向恢复状态. 生态系统恢复力呈上游及下游入海口低、中游地区高的特点,其与降雨量、地形(海拔和坡度)、林草覆盖率和人类活动等因素相关. 在海拔1 000~1 500 m、坡度25°~30°、林草覆盖率较大的山地区域生态系统恢复力最高;而在高海拔或低海拔地区以及植被覆盖较差的地区,生态系统一旦受到干扰或破坏则较难恢复. 研究显示:长江流域生态系统整体上呈正向演替,得益于长江大保护的政策;长三角地区因人类活动频繁,生态处于逆向演替,而上游地区如金沙江、大渡河、岷江一带生态系统恢复力较低,与水电开发、地质灾害是否相关需进一步研究.