基于神经网络模型的千岛湖清洁水体叶绿素a遥感反演研究

叶绿素a浓度值是水体水质评价的重要指标,研究基于高分一号(GF-1)卫星遥感影像,利用神经网络模型,选用6节点的隐含层设置,构建了千岛湖清洁水体叶绿素a浓度反演模型,对其叶绿素a浓度值时空特征进行分析,并与其他常规反演方法精确度进行比较.研究结果表明,利用神经网络模型对千岛湖清洁水体叶绿素a浓度值进行反演是可行的,且与其他常规方法相比,该模型对于叶绿素a含量低的内陆清洁水体反演有着更高的相关性(R2 = 0.921 8);在空间分布上,千岛湖区域水体叶绿素a浓度整体较低,高叶绿素a浓度区域主要集中易受人类活动干扰的西南及东北区域;年际变化分析表明,千岛湖区域水体叶绿素a浓度稳定,且波动较小,平均叶绿素a浓度值皆维持在1.70～1.75 pg/L之间,清洁水体特征显著.     

海水中微量镍的吸附溶出伏安法分析研究

在1.0mol/L氯化铵缓冲溶液中,加入丁二酮肟,镍(Ni(Ⅱ))于-0.95V处产生灵敏的极谱波.通过对电解质选择,仪器参数优化,建立脉冲伏安法测定海水中镍的分析方法.线性范围为0.38～10.0/μg/L,最小检出限0.10μg/L,样品加标回收率97%～101%,相对标准偏差小于4.9%.该方法具有选择性好、灵敏度高、准确、简便的特点,适用于海水、饮用水和清洁地表水中痕量镍的检测.     

国家海洋局：对生态脆弱区采取海区关闭制

为加强宏观调控，有效遏制近海生态环境恶化趋势，国家海洋局日前下发了《2008年海洋环境保护工作要点》，要求沿海地区落实生态调控措施，对于生态脆弱、污染突出、灾害频发的区域，可以采取特定时间内海区关闭制度，杜绝一切污染排放工程运转。国家海洋局强调，沿海省市要研究制定海洋生态功能区划和污染物排放削减控制规划，落实海域生态调控措施。     

基于GIS的南京市典型蔬菜基地土壤重金属污染现状与评价

对南京市八卦洲蔬菜基地土壤中的铅、铬、铜和镉进行测定分析,利用不同的评价标准来评价其环境质量状况,同时借助GIS软件研究了污染指数的空间分布状况,并解析了其重金属污染的来源.结果表明,以自然背景值为评价标准,则蔬菜地土壤中的重金属都超过污染指标,其中镉为首要污染因子;以国标二级为评价标准,则除镉以外的三种重金属的单项污染指数值全都小于1,但其综合污染指数迭1.50,总体上属轻污染状况.南京化工因区、南京长江二桥和各种农业生产活动等可能是主要污染源.     

“煤田火区多尺度探测及火区生态环境响应系统研究”成果鉴定会召开

2007年11月12日，国家安全生产监督管理总局规划科技司在北京主持召开了由中国安全生产科学研究院公共安全研究所与国家卫星气象中心共同完成的安全生产科技发展计划项目”煤田火区多尺度探测及火区生态环境响应系统研究”成果鉴定会。     

核能,世界能源的希望

60年后煤将退出能源舞台由于石油资源行将枯竭,煤在世界能源结构中的比例也将会逐渐增大。据1983年在印度新德里召开的12届世界能源会议估计,公元2000年,煤和石油在世界能源中各占28％左右;而到2020年时,石油占的比例将下降到25％,煤则上升到34％,再次成为世界能源的主要支柱。称为第一次能源革命的第三阶段,也就是第二次能源革命的前夜。据专家估计,全球约有煤10万亿吨(标准煤,下同)的地质储量,已探明的储量约3万亿吨,其中有开采经济价值的约6600亿吨。到2020年,世界煤耗量将达66-85亿吨;而     

南澳插上风的翅膀

蜿蜒起伏的山脉上矗立着一座座银白色的风力机，仿佛五线谱上跳跃的音符，巨大的叶片随风旋转，源源不断的电流为千家万户带去光明。到过南澳的人都会情不自禁地为这幅壮美的图景所叹服。137台风电机组，5.4万千瓦的总装机容量，南澳风电场一跃成为亚洲海岛最大的风力发电场。其中南澳县风能开发总公司就是当地捕风发电的佼佼者，他们以风电为清洁能源，开展清洁生产，培育了南澳独特的清洁产业。     

降水空间异质性对非点源关键源区识别面积变化的影响

针对地形起伏和降水空间差异较大的农业区非点源污染问题,基于SWAT模型评估了阿什河流域在异质性降水和均匀降水两种情景下总氮、总磷关键源区空间变化规律,统计了两种情景下识别的关键源区面积变化,并分析其与降水特征参数的关系.结果表明,降水量一定时,两种情景下识别的总氮、总磷关键源区面积变化趋势大致相同,且总磷关键源区面积不易受降水空间异质性的影响,但总氮关键源区面积却明显受到其影响.对各年份总氮和总磷关键源区面积与降水特征参数的相关分析表明,总磷关键源区面积与当年降水量呈显著正相关,而总氮关键源区面积却与前一年降水量呈显著正相关.研究结果对进一步探讨降水这一重要驱动因子的不确定性对非点源污染关键源区的影响,以及农业非点源污染的治理具有重要意义.     

粤港澳大湾区NO2污染的时空特征及影响因素分析

利用Aura卫星搭载的臭氧观测仪（OMI）反演的对流层NO₂柱密度数据,分析了自2005年以来粤港澳大湾区（GBA）对流层NO₂柱密度的空间分布特征、时间变化趋势及其影响因素.研究结果表明GBA对流层NO₂柱密度从2005~2018年呈减少的趋势,每年递减约为2.8%.小波系数显示时间演化过程中存在9个月的主振荡周期,冬季浓度较高,夏季较低.人为排放和各种自然因素,导致了GBA对流层NO₂柱浓度月变化在时间和空间上存在明显差异,最小值和最大值分别出现在6和12月,多年平均值分别为3.9665×10¹⁵和12.3423×10¹⁵molec/cm².NO₂在空间分布上呈现明显的空间分异特征,冬季12月最明显.NO₂污染严重的高值区主要出现在中部地区,如广州市、佛山市和中山市,最大的对流层NO₂柱密度可达18.8306×10¹⁵molec/cm²,大约是周边地区的3 倍,且高污染区域向四周逐渐扩散,连成一片.低值区主要在北部的肇庆市和东部的惠州市,多年平均的对流层NO₂柱密度约为7.1400×10¹⁵molec/cm².对流层NO₂柱密度的增长率在不同区域的变化趋势呈现明显的差异,变化范围为-15×10¹⁵~6×10¹⁵molec/cm²,增长率百分比范围为-65%~65%.出现增长的地区主要是肇庆市北部和惠州市东部的低值区;对流层NO₂出现明显减少的区域集中在中部的高值区,减少量最大的地区为广州市、佛山市和中山市交界处.