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381.
文章基于济宁市2009年LANDSAT TM影像,根据影像各波段间的相关性和地物在各影像上的灰度差异,分别采用单波段阈值法、多波段谱间关系法、改进的水体指数法(MNDWI)及HIS空间水体提取模型法对济宁市水体信息进行识别提取。在此基础上,结合归一化指数法和HIS空间水体提取模型,提出了一种综合性的水体信息提取方法,并对各方法提取结果进行了精度评价。结果表明,已有方法对济宁市水体识别存在一定的缺陷,而综合法集成了归一化指数法和HIS空间水体模型的优点,很好地弥补了已有方法的不足,对济宁市水体信息进行了较好的提取,尤其是细小水体,同时也很好地消除了建筑物、阴影、水生植被等的影响,提高了济宁市水体信息识别的精度,为更好地定量评价济宁市地表水体时空演变规律等提供帮助。 相似文献
382.
以修正A值法估算渭南市大气环境容量,为渭南市大气总量控制提供科学依据。以箱模型为基本模型,利用陕西省气象台整编的1961-2008年气象资料,推导出宏观总量控制修正A值法,除韩城市、潼关县、浦城县、白水县和富平县A值大于国标A值,其余渭南各市县A值小于国标A值。在新空气质量标准标准的要求下,渭南市SO2、NOx、PM10环境容量分别为19.55×104t/a、10.50×104t/a和18.97×104t/a。为了保证各分区的环境质量,中架点源排放量与低源排放量之和应小于各分区容量,韩城市应注意改善中、低源NO x排放,其它区县NO x剩余容量有限,在严格的新空气质量标准的要求下,应加强对各区县中架点源与低架源的NO x控制,重点控制水泥行业、炼焦业和机动车的NO x排放。从整个城市考虑,从整个渭南市污染源排放来看,SO2总体排放量超过环境容量12.917×104t/a,NO x总体排放量超过环境容量8.016×104t/a,为了减少其对周边城市的影响,应提高火电厂脱硫效率,重点加快电厂脱硝设施建设。 相似文献
383.
由William Rees提出的生态足迹模型已经成为近年来生态可持续发展的重要的度量工具,但是该模型仅考虑了土地的基本生产功能,忽视了土地生态系统的服务功能。文章借鉴生态系统服务功能理论改进了传统的生态足迹模型,将生态系统服务功能价值当量因子引入生态足迹模型均衡因子和产量因子的计算中,改进后的模型体现了生态系统功能的完整性;同时,文章以江苏省2010年的统计数据为基础,应用改进模型计算了其2010年生态压力指数,结果表明,江苏省生态压力指数达到1.495,其安全状况已经超过了极不安全边界,处于极不安全状态;最后利用灰色理论GM(1,1)模型对其2011-2015年的生态安全状况进行了预测,发现江苏省未来5年生态压力指数快速增大,年平均增长速度为6.89%,表明江苏省未来5年生态安全状况将继续恶化,这将严重影响其生态可持续发展和经济可持续发展。 相似文献
384.
385.
386.
维持经济的持续稳定增长是我国的重要政策目标,然而面对日趋严峻的资源、环境制约,大力推进生态文明建设已刻不容缓。相应地,在理论方面,研究经济增长与环境污染的双向作用机制也非常必要。利用VAR模型,研究了辽宁省经济发展与环境之间的关系,发现两者之间的关系并不是EKC理论中所说的倒u型曲线,而是呈现w型、N型等更加复杂的曲线形状。实验结果也表明辽宁省环境与经济存在双向作用机制,其中,废气与废水对辽宁省经济增长影响最大。 相似文献
387.
采用由白色光源发射的光束经透镜后变成平行光束,透过海水重金属污染而变色的化学试纸板反射后,照射在TCS230颜色传感器上,输出含不同色度系数的三基色电压信号,经单片机MSC1210对数据进行处理,在算法上运用改进型PB智能神经网络算法,从而提高对海水重金属污染的识别速度。利用GPRS无线传输网络技术和DAE技术,对数据无线传输和人机对话,实现了对海水重金属污染在线实时监测。实验证明,该智能化海水重金属污染实时监测仪法,虽在精度上没有分光光度法高,但它具有在线实时监测、识别速度快、仪器调整方便和适用范围广等优点。 相似文献
388.
曹旭 《辽宁城乡环境科技》2013,(11):28-32
选用榛子壳作为反应器的填料,利用沈阳北部污水处理厂的活性污泥对填料进行挂膜,由低到高通入甲醛气体进行驯化。在系统稳定后进行了生物过滤塔净化甲醛气体的实验研究,并建立了生物过滤塔降解甲醛气体的动力学模型。结果表明,入口气体浓度在低于25mg/m3时,甲醛废气的净化效率可保持在97%以上,超过此浓度值时,效率明显下降。随着进口气体流量的增加,净化率逐渐下降,由入口流量为0.2m3/h时的97.25%下降到入口流量为0.8m弧时的57.2%。根据现有动力学模型及本实验得出数据所建立的生物过滤塔净化甲醛气体的动力学模型,可以较好地模拟系统处理甲醛废气的实验结果,验证了模型的正确性。 相似文献
389.
390.
滑坡的位移变化不仅与其地质环境有关,还取决于外界诱发因素的动态变化,如降雨和库水位变化。本文以白家包滑坡监测数据为依据,对滑坡诱发因素与滑坡位移变化之间的影响关系进行了综合分析,并选取月降雨量与库水响应滞后影响下的库水位月平均变化量为诱发因子,采用时间序列分析方法,通过构建差分自回归移动平均(ARIMA)模型,对该滑坡的位移进行了动态预测。结果表明:该模型可以较好地反映滑坡位移在外界诱发因素影响下的动态变化,可有效提高模型预测精度,且简单易行,为判断滑坡的动态变化提供了可靠的理论依据。 相似文献