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环保大数据及其在环境污染防治管理创新中的应用 总被引:10,自引:0,他引:10
本研究列举并分析了美国环保大数据在环境污染防治管理创新中的典型案例,在此基础上,结合我国环境污染防治实际情况,提出了环保大数据在环境污染防治管理创新中的开放、共享、标准和融合等关键点。最后对环保大数据在促进环境污染防治管理中的应用方向进行了探讨,如建设基于物联网技术的高密度监测网络,形成全区域、多方位的环境监测体系;构建大数据共享平台,实现数据融合等。 相似文献
212.
随着我国天然气发电比例的不断增加,天然气发电的安全问题逐渐引起人们的关注。为定量分析天然气发电的风险预警等级,针对风险评估过程中的小样本问题,引入信息扩散理论确定风险事故发生的概率,并结合故障类型及影响、危险度分析方法,建立了天然气发电风险预警的定量计算数学模型。以某天然气电厂燃气轮机系统为研究对象,将该厂燃气轮机2007—2014年所发生事故的统计数据作为观测样本,利用构建的风险预警数学模型并结合Matlab软件,计算得到该天然气电厂燃气轮机事故的发生概率以及不同事故模式下事故后果的严重度,最终确定该电厂燃气轮机系统的风险预警等级为Ⅲ级。与传统的安全预警方法相比,该风险预警技术更加客观有效。 相似文献
213.
污染物释放与转移登记制度的国外经验及启示 总被引:3,自引:0,他引:3
污染物释放与转移登记(PRTR)制度是国际公认的重要的化学品环境管理制度,它能为政府部门制定环境管理政策提供科学依据,也是公众获取环境信息的有效途径和重要工具,全球已有超过50个国家(地区)先后建立了这项制度。目前,我国已初步建立PRTR制度和框架,但相关的技术支撑体系还不够完善,在执行过程中还存在一些问题,严重制约着我国化学品环境管理工作。建议借鉴发达国家的管理经验,将PRTR制度纳入环境管理法律法规、重新架构重点环境管理化学品释放与转移目录、建立统一的污染物信息公开发布平台,从而加快完善我国化学污染物释放与转移登记制度体系。 相似文献
214.
215.
江苏辐射沙脊群是世界上最大的潮间带辐射状沙脊群,拥有丰富的生物资源和独特的自然景观资源。在江苏沿海大开发的背景下,围垦沿海滩涂迅速进入全面实施阶段,并规划在2020年前完成18104 hm2围填海工程,工程的实施将会使沙脊群生物量减少,生物多样性和自然景观的美学价值降低。本文通过问卷调查的方式量化了2011年沙脊群生物多样性保护和景观保护的支付意愿,利用非使用价值损失评估方法,计算围垦对自然景观的损失为64.07亿元,生物多样性价值损失为8.36~9.31亿元,得出围填海对景观价值的损失明显高于生物多样性价值的损失。同时将沙脊群非使用价值损失纳入沿海围垦的成本效益分析,得到益本比应小于1.50,低于《江苏沿海滩涂围垦开发规划研究报告》的结论(2.15),表明现行的围垦效益分析夸大了经济效益,忽略了生态资源耗损和退化所造成的损失,本文研究反映的围垦开发活动成本效益更趋合理。此研究结果可为江苏省实施海洋生态补偿标准提供依据,对江苏沿海开发和管理有一定的参考意义。 相似文献
216.
217.
京津冀地区细颗粒物(PM2.5)浓度改善速度放缓,而臭氧(O3)污染不断加剧,PM2.5和O3的协同控制对于京津冀地区空气质量持续改善十分关键且紧迫. 通过构建京津冀地区城市层面可计算一般均衡模型(CGE),模拟了PM2.5和O3的共同前体物—NOx和VOCs的边际减排成本曲线,进而构建了京津冀地区PM2.5和O3协同控制评估模型,确定了在不同空气质量目标下减排成本最小的NOx和VOCs协同减排方案. 结果表明:减排成本最小的情景下,京津冀各城市PM2.5和O3浓度达到《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)二级标准限值时;NOx和VOCs的排放量需较2017年分别降低25%~67%和22%~60%,需要投入的总减排成本为992.9×108元. 研究显示,基于京津冀地区城市政策仿真平台构建的PM2.5和O3协同控制评估模型,可为京津冀地区PM2.5和O3协同控制方案的制定提供参考. 相似文献
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219.
鉴于传统GDP在衡量一国的福利水平时存在着许多谬误,世界各国纷纷尝试编制绿色GDP以衡量本国的福利水平.目前我国也正努力从事这方面的工作.本文尝试分析世界各主要编制体系下的鳊制方式,旨在发现我国绿色GDP编制的缺失及可改进的空间.结果显示:我国在评价环境与自然资源时所采取的方法都不能真实反映其价值,且编制范围不周全,可从别国采用的资源评价方法中获得启示并采取一定的改进办法. 相似文献
220.
通过对注意涣散时驾驶员头部运动及面部表情变化特征的分析,系统实时监测驾驶员眼睛、嘴巴位置和运动状态信息,构建驾驶员注意涣散特征表征参量,实现对驾驶员注意涣散状态信息的检测与提取。驾驶员注意涣散表征量具有复杂的非线性特征,利用BP神经网络非线性识别的优势对驾驶员注意特征进行模式分类,实现驾驶员不同注意涣散状态下的特征捕捉。同时采用Dempster-Shafer证据推理技术,对驾驶注意涣散多源表征信息进行决策融合,实现对驾驶员注意涣散状态的判断。结果表明,BP神经网络与D-S规则多源信息决策融合技术的运用提高了驾驶员注意涣散特征检测的准确性和可靠性。 相似文献