长江三角洲城市群空气质量时空分布特征

基于数理统计、空间插值技术、相关性分析与GIS地图表达,研究长江三角洲城市群AQI及各空气含量因子污染浓度的时间、空间分布特征。通过提取国务院最新规划的长江三角洲城市群空间分布数据,划分研究区为"一核五圈",探讨了空气质量指数的时间变化特征和AQI、首要污染物的空间分布规律,定量评价了AQI与其污染因子的相关性,结果表明:(1)时间变化上,长三角城市群空气质量季均变化规律为夏季最好,冬季最差;月均变化呈波浪形分布,在1月份的平均浓度皆为最高;周均变化为:在一周后半段达到一周最大值;(2)空间分布上,分季节看,AQI在春、秋、冬三季空间梯度变化显著,呈现北高、南低的分布格局。在首要污染物的分布上,以PM_(2.5)和O_3均分长三角地区;(3)PM_(2.5)含量空间分布与AQI有较高相似性,均处于北高南低的分布状态,臭氧分布呈现东高西低,即较发达的城市臭氧含量相对较高的空间分布格局。最后通过相关性计算,AQI与PM_(2.5)相关性显著,与O_3没有明显相关性,为长三角大气污染防治提供依据。     

基于BIM+GIS技术的村庄生活污水治理工程全生命周期管理实践

村庄生活污水治理工程是近年来乡村振兴和环保整治的重点。针对村庄生活污水治理工程中范围广、地形复杂、隐蔽工程多等特点,通过BIM+GIS技术在全生命周期过程中的应用,使村庄生活污水治理工程各阶段的数据不再孤立,在工程各阶段有序传递、共享和集成,实现真正意义上的工程项目的 BIM全生命周期管理;整个项目在设计、施工及运维等阶段都能够有效地依据BIM模型建立完善的资源计划、控制资金风险、节约成本和提高工作效率。     

基于GIS的城市特大火灾蔓延模拟

本文将对城市特大火灾的蔓延机理进行深入剖析,并构建火灾蔓延的半经验半理论模型。该模型包括两个子模型,其一为个体建筑火灾发展的简化模型,其二为建筑物间的火灾蔓延模型。前者简化了个体建筑内部火灾发展与蔓延的复杂过程,仅简单评价了个体建筑火灾发展所处的阶段,即起火、轰燃、充分发展与倒塌,并计算出各阶段相应的物理量。后者则是从建筑物间火灾蔓延的机理入手,借鉴已有模型对两种主要的火灾蔓延方式热辐射与热对流进行模型的简化和修正,并且量化了影响建筑物间火灾蔓延的气象条件。最后,作者提供了基于GIS的城市特大火灾蔓延模拟方案,并将模拟方案用于对日本1995年阪神地震后神户市高桥医院周边一处起火进行火灾蔓延模拟,再将模拟结果与实际火灾蔓延结果进行对比,从对比中充分体现出模型的有效性。     

基于GIS的造纸企业生态风险评价初探

造纸企业的生态危害问题是环保工作的热点,生态风险评价成为辅助决策过程的重要工具之一。本文应用GIS技术与层次分析法,以江苏省为研究区,对生态风险进行了定量综合评价和空间格局分析。结果为反映生态风险状况,优化防御措施以及进行预警决策提供了依据。     

南通市开发区化工企业水环境污染源指纹图谱的构建与应用

以南通市开发区化工集中区为应用实施地,不同化工厂不同时间的污染物为研究对象,在GC-MS分析的基础下,联合GIS系统,建立指纹图谱数据库,探索以指纹图谱-GIS联用技术来锁定污染源的方法。结果表明,通过GC-MS初步分析和指纹特征峰的匹配,可快速缩小污染排查范围,为环境监督或污染事故的排查提供一定的技术支持。     

太湖污染与环境动态监测信息系统研究

太湖流域是我国人口和城镇最为密集的经济发达地区 ,同时也是我国富营养化和生态破坏严重的大湖流域之一。文章以太湖为研究区 ,围绕湖区存在的主要环境问题 ,应用遥感和 GIS一体化的方法 ,提出了建立太湖环境动态监测信息系统的紧迫性 ,重点论述了系统的技术框架、功能、数据库组成 ,同时也强调了系统建设中应重视的问题     

基于GIS的区域环境噪声分析与评价

噪声污染具有复杂的空间分布特征,传统的噪声评价方法难以达到准确、直观的效果。噪声分布的空间特性和GIS强大的空间数据处理和分析功能及可视化图像操作界面,使得GIS在处理与空间位置有关的环境噪声问题方面体现出巨大优势。以大学校园为例,探讨了GIS方法在区域环境噪声评价方面的应用。研究结果表明,GIS 方法评价噪声高效、准确、直观,是区域环境噪声评价理想的技术工具并具有良好的应用前景。     

基于RS和GIS技术的贵州省植被生态环境监测分析

为阐明贵州省植被生态环境变化的整体状况,基于RS和GIS技术,应用美国国家航空航天局最新的全球植被指数变化研究数据（GIMMS）,通过计算月归一化植被指数（NDVI）变化率,并对研究区一元线性回归模拟,分析了贵州省1982年-2003年的地表植被覆盖。结果表明：22年来,研究区植被覆盖呈增加趋势,表明贵州省植被生态环境向好的方向发展;贵州省平均植被覆盖在春季和秋季呈上升趋势,夏季和冬季呈下降趋势,其中春季对植被覆盖总变化量的贡献最大;植被覆盖程度增减因区域不同而异,变化程度呈增加的区域主要位于贵,ki-I省的中部地区;变化程度呈减小的区域分布在贵州省的四周边缘。     

基于ＧＩＳ的乌鲁木齐市ＮＯ２ 时空分布特征

以乌鲁木齐市2008-2012年7个空气自动监测点位小时浓度数据为基础数据,利用ArcGIS 技术,分析了其NO2年变化、月变化、日变化、空间分布等污染特征。结果表明,NO2年均值为0．065～0．068 mg/m3,基本保持稳定;NO2呈明显的季节变化,冬季污染较重,春节、秋季次之,夏季空气质量相对较好;NO2呈现“单峰型”的日变化特征,夜间NO2明显高于白天;不同季节 NO2的空间分布特征不同,与交通、供暖、人口密度、地理位置密切相关;NO2分布与风速相关关系明显,而与气温、湿度的关系为非线性。     

郑州市PM2.5浓度时空分布特征及预测模型研究

利用统计学原理和GIS技术,对郑州市2013年8月17—12月31日期间PM2.5浓度时空分布特征进行分析,同时结合气象资料与前一日污染数据,建立人工神经网络反向传播算法模型(BP-ANN)和多元线性回归模型用于该市细颗粒物污染的短期预测。结果表明,郑州市PM2.5浓度日变化呈单峰模式,随逆温现象的发生和交通的密集于上午11:00达到峰值,午后逐步下降。在工作日、周末与国庆节的对比中,国庆节期间颗粒物污染浓度高出平日32.8%,表明人为活动的加剧影响PM2.5的排放;周末与工作日期间无显著差异。在空间分布上,金水区、管城回族区污染最为严重,工业燃煤、地铁施工等源排放是造成污染的主要原因;位于远郊的岗里水库,受秸秆焚烧和市区污染输送等影响,PM2.5浓度亦维持较高水平。最后,研究将所构建的BP-ANN预测模型和多元线性回归模型对比,结果发现两模型在建模阶段预测值与真实值的拟合一致性指标分别为0.944、0.918,均方根误差分别为59.788、70.611;验证阶段拟合一致性指标分别为0.854、0.794,平均绝对误差分别为25.298、32.775,表明BP-ANN模型在预测郑州市PM2.5污染过程中更具优势。