开展排污总量监测的实践与思考

分析了《江苏省排放污染物总量控制监测规范（工业废水部分）》实施过程中存在的问题,提出了夯实监测基础,优化监测唾弃,解决技术难题等若干对策和建议。     

环境监测是总量控制的基础

主要污染物排放总量控制（以下简称总量控制）是我国“九五”期间的两项重要污染控制措施之一。这项措施的实施,就是要在２０００年,将全国的污染物排放总量控制在１９９５年的水平上。污染物排放总量控制是以污染物排放量作为控制的指标,它需要以污染源监视性监测的结...     

对"有毒重金属"实施2种总量控制监管方式的利害分析

首先,必须明确认定：对第一类污染物实施《源头总量控制》是污控执法和促进经济结构改革的保证条件.这种监管方式自2008年《第一次全国污染源普查工业污染源产排污系数手册》公布以来,更具有其切实实施的可行性.《源头总量控制》与《水环境总量控制》两种监管方式既是各自独立、缺一不可,又是相互依赖和相互补充的关系,目前一些地方的规划管理者模糊和混淆了两类污染物和两种监管的内容和方式,笼统以《水环境总量控制》来监管所有污染物,丢弃了《源头总量控制》,使本应严加管理的饮用水水源地丧失了控制第一类污染物的能力.我国《地面水环境质量标准》（GB 3838-88）中第一类污染物的水质指标与我国实际的水环境背景值有很大差距,存在着＂放宽允排量＂和＂价态转化引发危害＂的问题;以一个10 t电解铅的企业为例,证明两种监管方式的铅允排量相差甚大.总之,把第一类污染物与第二类污染物统一实施《水环境容量总量控制》将带来众多的危害,应当严格实施《源头总量控制》与《水环境总量控制》相结合的监管方式.     

建设项目环境影响评价中污染物排放总量控制评价方法

本文提出了在建设项目环境影响评价中关于污染物排放总量控制评价所应包含的内容,介绍了清洁生产纳入环评中的方法,确定了在技术经济合理,污染物排放满足环境质量与排放标准前提下的排放总量,并对其合理性论证方法做了介绍,提出总量控制目标实现的对策。     

湘江铜霞段镉环境容量模型研究

镉是一种毒性很强的累积性重金属污染物,在<污水综合排放标准>中是第一类污染物.为了控制湘江铜霞段的镉污染,根据该段水环境功能要求及水力学特征,在分析多年水文参数和相应环境监测资料的基础上,根据质量守恒定律,应用稳态二维模型建立了该江段镉环境容量模型.经用该段2002年的3月、6月、9月和12月份的有关监测数据检验,结果表明,模型预测值与实测值相对误差为1.38%～21.4%,具有较好的相关性.该模型可用于该江段镉环境容量及水体中镉浓度时空分布的预测预报,对强化该江段环境管理、实施区域含镉废水污染源总量控制具有指导意义.     

“十四五”时期污染物总量控制的挑战、需求与应对研究

"十四五"时期是进一步巩固和提升环境质量改善成果、切实改善人民群众生存环境的关键时期。展望"十四五",应从发展的视角看总量控制与环境质量控制所面临的问题与困难,在考虑历史因素的基础上兼顾地区间的公平与效率,切实发挥环境管理对高质量发展的推动作用,迈向"环境质量导向的总量控制"。要落实改进总量控制和质量控制效果的新举措,进一步推动建立环境质量与总量控制的量化联动关系,推动城市—单元—行业的精细化总量控制管理,丰富总量控制要素,强化服务于总量控制的能力建设,建立总量控制目标下公平的环境责任划分制度。     

ISAPEC中知识自动获取的设计与实现

剖析了利用人工神经网络实现大气污染总量控制规划智能决策支持系统（ＩＳＡＰＥＣ）中知识自动获取的必要性，论述了ＩＳＡＰＥＣ中知识的自动获取的设计与实现过程，并用一实例进行了验证。结果表明用人工神经网络实现知识的自动获取与知识的人工获取相比既具有更高的时间效率，又能保证更高的质量。     

兼顾效率和公平的江苏省水污染物排放总量分配研究

区域水污染物排放总量分配方案的确定是关系到区域间公平协调、经济高效发展的关键。为兼顾效率与公平,取效率最优解集中距理想公平方案最小的解为最终方案,构建排污总量分配模型,测算江苏省各地级市“十四五”COD排污总量分配方案。结果表明：(1)COD历史排放量较大的盐城、徐州分配到了江苏省14.2%、12.1%的排污比例,是历史公平、发展公平的体现,二者承担全省18.5%、10.8%的减排任务,应证了“谁污染谁治理”的公平原则;(2)经济水平较高、单位排污产出较高的无锡、常州等地区排污分配量最终方案>公平方案,符合效率优先的要求。基于此,以COD排放削减率和人均GDP为依据将江苏省地级市划分为四类,分类探讨论可持续发展道路。     

张家港 实现监管信息化

<正>近年来,随着化工行业的快速发展,我国每年通过公路运输的危化品有几千个品种,达2亿t之多,易燃、易爆等危化品运输占年货运总量的1/3以上。在危化品生产、使用、储存、运输等环节发生的事故中,运输环节发生的事故有     

云计算、云存储重构安防系统

正安防大数据的挑战在宽带化、移动互联网、物联网、社交网络、云计算的催生下,大数据时代翩然而至。大数据时代的数据不仅仅是数据总量的庞大,同时也是种类的庞大。安防行业有着海量的视频、图片数据,一个大型城市每天产生的数据就可以达到1 PB,同时还有飞速增长的特征数据,包括卡口过车数据、人脸抓拍数据、报警数据等。繁多的数据种类、PB级的数据量、低价值密度的视频数据、快速的数据更新处理需求,这些特性都预示着安防行业已经进入大数据时代。看,数据经历了采集-传输-存储-处理这几个过程,存储和处理需要大量的服务器,占用了安防系统80%以上的