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1.
2013年苏州春季一次重污染天气的过程分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
研究了2013年3月在江苏范围内的一次重污染天气过程,重点分析苏州在此次污染过程中大气污染的变化特征。污染过程中,苏州市颗粒物浓度上升较为明显, PM10的小时质量浓度最高达548μg/m3, PM2.5质量浓度也达到197μg/m3,污染持续时间为2 d,3月8—9日当地空气质量均达到中度污染水平。根据后向轨迹模型、颗粒物离子浓度的分析,此次污染是由外来浮尘及苏州本地污染物排放所造成的区域霾污染影响所致。根据监测结果与实际污染特征,针对性地提出了对策和措施。  相似文献   
2.
探讨了环境空气自动监测中实际评估方法检出限的意义,详细介绍了常规气态污染物自动监测方法检出限的评估方法。并以EC 9850型SO2分析仪为例,说明了环境空气自动监测的测定步骤和方法检出限的计算。  相似文献   
3.
欧洲航天局于2016年2月16日成功发射哨兵-3A卫星,搭载的水色遥感仪器(OLCI)提供了很好的海洋和内陆水体生态指标观测反演能力。基于OLCI获取的太湖L1b级遥感数据产品,利用OLCI Oa10、Oa11、Oa12波段计算了重要的水色/水生态遥感指标,即最大叶绿素指数(MCI),在此基础上初步分析了MCI在太湖蓝藻水华监测预警中应用效果。研究表明:(1)哨兵-3A卫星OLCI影像质量清晰,构建的MCI能够反映太湖水体叶绿素信号强度;(2)与常用的归一化植被指数相比,在蓝藻没有明显积聚的藻-水混悬水域,MCI与叶绿素浓度有很好的关联,可更灵敏地反映叶绿素浓度的空间分布特征。MCI将在蓝藻监测上具有更好的适用性,可有效提高富营养湖泊蓝藻水华的预警预报精度。  相似文献   
4.
通过对2011年7月至2012年4月苏州地区黑碳气溶胶浓度的季节变化与气象条件的关系进行分析研究,主要得出以下结论:水平风场、大气环流形势决定黑碳扩散条件;秸秆焚烧是秋季黑碳浓度增加的主要来源;降水是导致冬季黑碳浓度偏低的主要原因。  相似文献   
5.
国内外空气污染指数的现状及发展趋势   总被引:6,自引:1,他引:5  
针对中国目前使用的空气污染指数(Air Pollution Index,API)中存在的问题,通过比较国内外空气污染指数在基本概念、级别限值和等级划分等方面的区别,结合中国的实际情况,提出了增加监测指标、提高发布效率、优化统计模型等改进意见。  相似文献   
6.
环境污染事故应急监测装备的配置思路   总被引:3,自引:2,他引:1       下载免费PDF全文
分析了应急监测装备的配置形势,提出了应急监测装备的配置思想和配置原则,剖析了配置的关键点在于实现快速响应功能,准确、快速监测数据获取功能,快速解析、准确判断污染趋势功能,图像和声讯实时双向传输功能,以及安全保障和防护功能.  相似文献   
7.
随着不断增长的环境空气自动监测数据量与滞后的数据管理方式之间的矛盾日益凸显,现有的环境空气自动监测平台已出现了一定程度的滞后,逐渐不能满足基层监测部门、决策机构和社会各界的要求,亟待更新和完善。对现有环境空气自动监测业务平台建设思路加以更新和完善,有助于建设功能相对完善的新型平台,从而为环境管理和社会公众提供更为高效、便捷的数字化服务,并对政府决策和预报预警提供更为及时的技术支撑和保障。  相似文献   
8.
虚拟专用网络在江苏环境自动监测领域的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
孔福生  丁铭 《环境科技》2009,22(5):67-70
通过研究虚拟专用网络(VPN)在环境监测领域中的使用现状,结合江苏省自动站直联中国环境监测总站集成项目的设计方案与多个环境自动监控数据采集平台的运用,阐明了VPN网络在环境监测领域应用的优、缺点,同时为完善虚拟专业网络在环境监测领域的应用提出了对策和建议。  相似文献   
9.
从太湖流域水生态监控管理需求出发,研究太湖流域水生态监控系统平台建设目标及建设内容,包括水生态监控数据管理子系统构建、水生态状况评价子系统构建、水生态模拟子系统构建和水生态辅助管理决策子系统构建。集成管理太湖流域水质监测数据、水生生物监测数据、基础地理信息数据,对各类数据进行一体化管理及深度挖掘,自动实现水生态状况评价;构建水生态模拟子系统,对水生态情景、污染物扩散、水生态功能区空间分布及变化趋势进行模拟,并提出水生态辅助决策方案及报告。  相似文献   
10.
利用"哨兵-3"卫星OLCI影像数据,基于其619,665,681,709,753和885 nm中心波长对应的6个波段构建的最大特征峰高度(MPH)算法,采用SNAP 7. 0遥感专业软件,计算了典型日期太湖MPH算法得到的叶绿素a浓度、浮藻区、藻水混悬区、水草区的分布。结果表明:(1) MPH算法能够精确地识别太湖水草和蓝藻;(2) MPH算法能够提取稠密铺集水表层的"浮藻区",并区分出藻密度较小、水华现象轻微~轻度、蓝藻主要浸没在水面以下的"藻水混悬区"。与MODIS、VIIRS等常用的蓝藻水华遥感传感器相比,OLCI展现了更出色、更精细化的水生态遥感监测能力,可提高蓝藻水华预警预报水平。  相似文献   
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