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61.
目前,是以提倡低碳环保、绿色生态城市为发展规划的社会,生态化建设正如火如荼地进行中。本文以中新天津生态城、曹妃甸唐山湾生态城、青岛中德生态园这三个地点作比较,以建设绿色生态城市规划协同、共生城市理念、混合开发和生态社区结构这几点进行了分析,总结了城区建设间的问题,并针对这些问题研究解决方案,以达到绿色生态区建设的目的。 相似文献
62.
在大数据技术以及信息化快速稳定持续发展的实践背景之下,"互联网+"智慧环保发展时代的悄然来临,使得对"互联网+"智慧环保多元感知体系的研究与发展工作,逐步被提升到了极其重要的地位。文章结合雄安新区生态环境智慧监测体系建设项目,展开了简要的阐释分析。 相似文献
63.
环境监测在环境保护中起着重要的作用,伴随着环境保护法的进一步落实,使我国的环保措施及标准有了越来越规范的准则。可从实际工作情况看,监测机构监测水平较低、设备滞后、监督不严格等问题依然存在因此,要全面提高环境监测水平,加大对环境监测工作的重视程度。本文主要以环境监测在生态环境保护中产生的作用入手,提出了一些完善措施。 相似文献
64.
我国的环境司法处于发展初期,有关环境纠纷的司法救济程序散落在不同的部门法中。为了维护国家环境安全和公共环境利益,构建环境司法专门化势在必行,但是在特殊的环境保护法院进行专门化的环境审判过程中,出现环境诉讼保护对象的争议性、生态环境损害责任承担的特殊性等问题亟待解决,环境民事公益诉讼和生态环境损害赔偿诉讼等特殊环境诉讼规则应运而生,虽然目前还面临着一些困境,但是整体上构建环境司法体系的进程依然在不断推进。 相似文献
65.
随着国民经济的快速发展,我国人民的生活水平和质量也随之而提高,对于生态环境以及居住环境的要求也相应提升。水是万物之源,是保障人们生产生活的基本要素之一,为了有效提升水环境质量,先进的水环境监测技术必不可少。随着科学技术的飞速发展,水环境监测技术也在不断调整和优化,逐渐向信息化方向发展,在生态环境保护工作中发挥着不可替代的作用。本文将详细阐述现阶段我国在水环境监测工作中实施的信息化新技术,希望能为相关研究人员提供参考和借鉴。 相似文献
66.
地球是一个生态系统,其包含了大气圈、水圈以及生物圈等。各个圈层之间存有的关联性十分密切,促进这些圈层的协调发展,才可以保障生态环境的和谐性。 相似文献
67.
本文以生态环境检测及环保技术的应用为研究对象,主要介绍了生态环境检测以及环保技术应用面临的主要问题,而且提出了生态环境检测及环保技术应用的有效措施,希望可以为相关工作人员提供参考意见。 相似文献
68.
在环境法中,要了解生态修复的属性。目前,业界关于生态修复的研究还处于初级阶段,掌握生态修复的含义,了解生态修复与法律之间的关系,才能进一步探讨生态修复的环境法属性。在生态修复上,政府起到极其重要的作用,政府要加强对环境的保护,使生态修复能够真正落到实处,并严格依据环境法的要求及时追究侵害人的责任。 相似文献
69.
本文首先分析了生态环境信息化体系的主要构成要素,其后基于大数据技术的生态环境信息化体系重点领域应用进行了深入研究。 相似文献
70.
Bryan BA 《Environmental management》2006,37(1):126-140
The desire to capture natural regions in the landscape has been a goal of geographic and environmental classification and ecological land classification (ELC)
for decades. Since the increased adoption of data-centric, multivariate, computational methods, the search for natural regions
has become the search for the best classification that optimally trades off classification complexity for class homogeneity.
In this study, three techniques are investigated for their ability to find the best classification of the physical environments
of the Mt. Lofty Ranges in South Australia: AutoClass-C (a Bayesian classifier), a Kohonen Self-Organising Map neural network,
and a k-means classifier with homogeneity analysis. AutoClass-C is specifically designed to find the classification that optimally
trades off classification complexity for class homogeneity. However, AutoClass analysis was not found to be assumption-free
because it was very sensitive to the user-specified level of relative error of input data. The AutoClass results suggest that
there may be no way of finding the best classification without making critical assumptions as to the level of class heterogeneity
acceptable in the classification when using continuous environmental data. Therefore, rather than relying on adjusting abstract
parameters to arrive at a classification of suitable complexity, it is better to quantify and visualize the data structure
and the relationship between classification complexity and class homogeneity. Individually and when integrated, the Self-Organizing
Map and k-means classification with homogeneity analysis techniques also used in this study facilitate this and provide information
upon which the decision of the scale of classification can be made. It is argued that instead of searching for the elusive
classification of natural regions in the landscape, it is much better to understand and visualize the environmental structure
of the landscape and to use this knowledge to select the best ELC at the required scale of analysis. 相似文献