遥感技术和地理信息系统在军队环保中应用前景分析

遥感技术具有信息采集的快速性、连续性、动态性等多方面的优点,并通过地理信息系统将信息直观、快速地反映上来,这里通过对地理信息系统和遥感技术的介绍,使人们了解他们能够为环境保护领域提供环境管理、环境监测、环境治理的动态基础数据和科学决策得依据,同时分析了地理信息系统和遥感技术在环境保护中的优越性和在军队环境保护工作中的应用前景.     

地理变异系数法和Fisher最优分割法在环境空气监测优化布点中的应用

在环境空气监测点位优化中,为反映优化后点位的整体代表性,需要在允许的测定误差内以最少的测点反映区域内较长时期的整体污染水平、污染分布状况和污染趋势.本文以博山城区为例,利用地理变异系数法和Fisher最优分割法对所布设点位进行数理统计.该方法使用简便,分级自然,避免了诸多人为因素的影响,同时,优选结果具有较强的整体代表性.     

全球信息

联合国发布能源和环境服务业研究报告 6月5日,联合国贸易和发展会议公布的一份研究报告指出,能源和环境服务业与国民经济的发展息息相关,发展这两个行业,可以增强国家竞争力和吸引外资能力,以及促进经济的可持续发展。 能源和环境领域的服务业具有非常巨大的经济附加值,全球能源服务业的年营业额大约在1.7亿到2万亿美     

城市垃圾处理业的市场与盈利模式

尽管城市垃圾处理处置领域展现了众多的投资机会,但对于投资人来讲,投资风险也不容忽视,主要表现在：行业内企业众多且技术水平参差不齐,加大了投资人对有投资价值的企业的甄别难度;垃圾处理处置行业仍处于发展阶段,企业的收益率等重要信息尚不成系统,且信息不对称现象较为突出;很多地方政府的监管尚未到位,市场混乱的现象仍然存在,企业的成长与发展存在一定的变数。     

输水情景下白洋淀好氧反硝化菌群落对溶解性有机物的响应

溶解性有机物（DOM）是影响微生物群落演变的重要因素,而生态输水是白洋淀的一个重要特征,为了探究输水情境下DOM对好氧反硝化菌的影响,本文结合水体DOM的组分解析和好氧反硝化高通量测序技术,进行了水体好氧反硝化菌对DOM的响应研究.结果显示,白洋淀水体DOM的相对浓度存在显著差异,河口区要低于内部区;DOM呈现出较强自生源特征,河口区具有更高的分子量和更强的腐殖化;平行因子法解析出3种类蛋白组分和1种类腐殖质组分,类蛋白组分占比达到35.64%~96.38%,与荧光区域积分得到类蛋白占主体的结果相一致.与此同时,该时期水体好氧反硝化菌主要属于变形菌门（Protebacterice）,主要包括Cupriavidus、Aeromonas、Thauera、Shewanella和Pseudomonas,与随机森林筛选出的指示物种相一致;网络分析得到35个网络关键节点,主要隶属于Thauera、Cupriavidus以及Unclassified_bacteria;冗余分析（RDA）显示类腐殖质物质是影响水体整体好氧反硝化菌群落组成的因子,类蛋白物质是影响指示物种群落和关键节点群落结构分布的重要因素.综上可知,水体溶解性有机物中类蛋白组分可以作为筛选适于生态输水期水体特征的耐低温高效好氧反硝化菌的碳源选择.     

中国交通碳排放及影响因素时空异质性

选取30个省级行政单位作为空间单元,采用探索性空间数据分析（ESDA）方法对交通碳排放时空分布格局进行研究,同时考虑空间单元的差异性,构建地理加权回归（GWR）模型分析交通碳排放影响因素的时空异质性.研究发现：2000~2015年交通碳排放量呈现显著的空间聚类特征,聚类趋势逐年加强.双变量空间自相关指数为0.165~0.274,显著性水平介于0.016~0.045,表明交通碳排放同机动车保有量、GDP、货运周转量及客运周转量之间存在显著的空间正相关关系.GWR模型的R²在0.783~0.865之间,而OLS模型的R²在0.675~0.844之间,且GWR模型的AICc值均低于OLS模型的,说明GWR模型的拟合结果明显优于OLS模型,可以更好地解释交通碳排放的影响机制.GWR的回归结果表明碳排放的影响因素存在明显的时空异质性特征,其中GDP是主要的推动因素,部分地区回归系数高达0.91,2000年影响程度由东向西递减,而2005、2010和2015年由北向南递减.客运周转量起到关键的抑制作用,影响程度由东北向西南递减.因此建议应当充分考虑碳排放影响因素的时空异质性特征,制定差异化的碳减排政策.     

特殊区域地表水环境背景值表征技术方法研究与应用

选取黑龙江省源头水保护区作为研究对象,根据DEM数据对保护区内随机布设的水质监测点控制单元进行划分并提取单元内的相关指标建立监测点背景特性量化模型,基于量化结果提出地表水环境背景值监测方案,建立背景值数据库.选取研究区自然属性指标与空间属性指标,以空间叠置技术与聚类分析方法对研究区地表水进行背景值分区,最终将黑龙江省分为六大地表水水质背景值地理分区,并计算了各分区地表水环境背景值表征范围.表征范围显示：依据现行标准进行水质评价,保护区内水质背景值已超出Ⅱ类水质标准限值.因此,基于水质背景值研究成果提出了考虑背景值影响下的水环境质量评价方法,并将方法应用于研究区,结果表明方法切实可行且优于单因子评价法.研究成果可为区域制定背景值影响下的水环境评价方法提供科学的数据支撑与理论依据.     

试论现代煤化工产业发展中的环境保护问题

现代煤化工产业面临着巨大的机遇和挑战,环境保护问题已经处于迫在眉睫的位置,管理人员应该及时提出解决之策.文章首先结合实际探究我国现代煤化工产业发展态势,其次分析我国现代煤化工产业发展中的环境保护问题,即煤炭开发工作缺乏系统规划、煤化工产业布局不当、缺乏完善的废水处理技术、废气污染防治不彻底、废渣处理缺乏科学性.最后进行...     

京津冀地区高分辨率PM2.5浓度时空变化模拟与分析

为了全覆盖、高分辨率和高精度识别京津冀地区大气PM_2.5质量浓度时空变化,选取多角度大气校正算法遥感反演的1km AOD为主要预测因子,多种气象要素和土地利用要素为辅助预测因子,构建了混合效应模型+地理加权回归模型的两阶段统计模型,并针对京津冀地区PM_2.5污染较严重的特点,模型中引入了AOD²等独特预测因子.通过上述两阶段模型定量预测了研究区2017年1 km²空间分辨率的每日PM_2.5质量浓度.结果表明,模型交叉验证的决定系数R²为0.94,斜率为0.95,均方根预测误差为13.14 μg·m^-3,在前人基础上预测精度进一步提升,可用于PM_2.5浓度时空变化预测与分析.2017年,京津冀地区PM_2.5浓度年均值为44.96 μg·m^-3,年均值范围在0~89.89 μg·m^-3之间.PM_2.5浓度时空变化差异性明显,整体上呈现"平原西南部浓度高、平原东北部浓度中等和山区高原浓度低"的空间分布格局以及"冬季浓度高、夏季浓度低和春秋过渡"的季节变化特点.模型预测结果的高时空分辨率可以支持流行病学研究在较小区域的暴露评估和识别小尺度污染源的时空变化,分析发现在大气污染防治行动计划实施以来,污染较严重的冀中南山麓平原区可能出现了重要污染源的空间变化.模型预测与分析结果可以为京津冀大气污染防治提供科学支撑.     

环保大数据及其在环境污染防治管理创新中的应用

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。