基于RS&GIS的长白山地区生态安全评价研究

以遥感影像数据、专题数据、DEM数据、气象站实测数据和统计数据为数据源,采用极差法、层次分析法、综合指数法、RS&GIS等方法对长白山地区的生态安全进行了评价.结果表明:长白山地区生态安全水平呈现出明显的空间差异性,整体由中部向东西两端逐渐降低.各生态安全等级面积从大到小为临界安全等级、较安全等级、不安全等级、较不安全等级、安全等级.统计了各行政单元的平均生态安全指数和等级构成,各县市生态安全水平从高到低为长白县、抚松县、安图县、和龙市、临江市,各县市的生态安全等级构成也有所差异.长白山地区生态安全水平以临界安全等级为主,整体上生态环境质量一般,系统服务功能受到了一定程度的破坏.     

上海松江泖港地区蟹种养殖对水质的影响

为了探究河蟹蟹种养殖模式对水环境的影响,于2012年6-10月,对上海松江泖港地区蟹种池塘和水源的水质进行了监测.结果表明,在整个养殖周期中,蟹种池CODMn不断增长,水源水的变化趋势为先增后减.在多数时段,水源水亚硝酸盐质量浓度高于蟹种池,但6月26日蟹种池反而显著高于水源水(p＜0.05).在整个监测过程中,水源水硝酸盐质量浓度均显著高于蟹种养殖池(p＜0.05).养殖前期,水源水磷酸盐质量浓度高于蟹种池;养殖后期蟹种池高于水源水,但均无显著差异(p＞0.05).台风过境后,水源水氨氮质量浓度达2.21 mg/L,磷酸盐质量浓度达0.467 mg/L,表明农田化肥水和地表径流可能是导致水源水体富营养化的重要原因.     

欢迎订阅2015年《环境科学》

<正>《环境科学》创刊于1976年,由中国科学院主管,中国科学院生态环境研究中心主办,是我国环境科学学科中最早创刊的学术性期刊.《环境科学》自创刊以来,始终坚持"防治污染,改善生态,促进发展,造福人民"的宗旨,报道我国环境科学领域内具有创新性高水平,有重要意义的基础研究和应用研究成果,以及反映控制污染,清洁生产和生态     

欢迎订阅2015年《环境科学》

<正>《环境科学》创刊于1976年,由中国科学院主管,中国科学院生态环境研究中心主办,是我国环境科学学科中最早创刊的学术性期刊.《环境科学》自创刊以来,始终坚持"防治污染,改善生态,促进发展,造福人民"的宗旨,报道我国环境科学领域内具有创新性高水平,有重要意义的基础研究和应用研究成果,以及反映控制污染,清洁生产和生态环境建设等可持续发展的战略思想、理论和实用技术等.环境科学在国内外公开发行,并在国内外科技界有较大影响,被国内外一些重要检索系统收录,如美     

GAM的区域PM_(2.5)浓度影响因子识别及关联关系分析

区域PM_(2.5)浓度影响因子及显著程度对区域PM_(2.5)浓度模拟和污染控制具有重要意义。该研究应用广义加性模型(GAM)建立模型分析2013年京津冀区域PM_(2.5)浓度与AOD、气象因子(相对湿度、温度、降雨量、大气压、风速)和土地利用类型(水体、林地、耕地、建设用地、裸地)之间的相关关系。结果表明,温度、大气压、AOD、林地、建设用地和裸地显著的影响PM_(2.5)浓度;且温度、AOD、裸地、林地与PM_(2.5)存在复杂相关关系,大气压、建设用地与PM_(2.5)浓度存在线性相关关系。GAM模型R~2为0.952,拟合结果与实测结果的线性回归方程系数为0.959,模型交叉验证后得到R2为0.792。结果表明,利用GAM能有效的识别区域PM_(2.5)浓度的影响因子,根据影响因子进行PM_(2.5)浓度拟合并得到可靠的拟合结果。     

《海洋环境科学》第七届编委会成立

<正>经我刊主管单位、主办单位研究讨论并征求相关专家意见,《海洋环境科学》编委会换届工作近日顺利完成。我刊第七届编委会由海洋环境相关各领域的知名专家、学科带头人组成,新的编委会将以严谨的学术作风和积极的工作态度,为我刊的办刊质量提供保障,帮助《海洋环境科学》在学术质量、编辑水平等方面不断提高。换届之际,我刊编辑部全体人员携广大读者、作者,也向历届编委会的主编、编委和审稿专     

BP 神经网络模型在环境气象灾害预测中的应用研究--以湖南省为例

依据环境气象数据与自然灾害统计数据,建立BP神经网络模型,对湖南主要气象灾害（洪灾、旱灾、冰冻灾）及受灾经济损失进行实例预测,将在MATLAB7软件中的仿真结果与传统的多元线性回归模型分析结果进行比较和误差分析。结果表明,BP神经网络模型在洪灾、旱灾受灾率方面的预测效果和精度优于多元回归模型,而由于冰灾训练样本不足及经济损失与输入因子的线性相关程度高,在冰灾与受灾经济损失率方面稍逊于多元回归模型。     

国外气象灾害防御立法及其我国取向建议

2015年刚刚结束的两会,多位人大代表、政协委员也多次呼吁加快制定我国《气象灾害防御法》.另据《光明日报》报道:“人大常委会建议尽早启动气象灾害防御立法”.     

冬季高速公路逐时路表温度LSTM预测模型

为提高冬季路表温度的预测精度,提出一种基于多维长短时记忆(LSTM)神经网络的冬季路表温度逐时预测模型,以小时路表温度为模型输出,综合考虑多维气象因素的累积影响和路表温度的周期性,采用滑动窗口构造输入特征矩阵;构建路表温度LSTM逐时预测模型,通过深度学习高效逼近具有复杂非线性和不确定性的路表温度,并以江苏省宁宿徐高速公路、云南省麻昭高速公路为实例进行验证。结果表明：与随机森林(RF)模型和BP神经网络相比,LSTM路表温度逐时预测模型的准确率得到显著提高,在宁宿徐高速、麻昭高速的平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)分别为0.303、0.295、0.543和0.581、0.694、0.833,预测值与观测值绝对误差位于[0, 1)℃之间的占比为93%和89%。LSTM模型能准确捕捉路表温度的周期性和不确定性,在阴雨天和晴朗天的预测值与实测值基本一致,模型鲁棒性较好。     

基于数值模拟与资料同化探究长三角地区冬季PM2.5污染过程的气象影响

细颗粒物(PM_2.5)累积主导着长三角地区冬季空气污染,其中,气象要素具有重要的作用.本文结合WRF-Chem模式和WRF-FDDA技术,针对2019年1月12—16日发生在长三角地区的一次典型PM_2.5污染过程进行数值模拟分析.通过敏感性试验,量化分析地面气象因素（温度、风速、相对湿度）对该地区PM_2.5浓度的影响,并利用对自动气象站观测资料的四维资料同化试验,探究气象场改进对PM_2.5模拟的改善.模拟结果表明,长三角地区PM_2.5污染受气象条件影响程度较为显著,PM_2.5浓度与风速和温度呈显著负相关,与相对湿度呈正相关.水平风速减少40%、温度增加3℃、相对湿度增加20%分别造成了+4.68%、-2.82%与+2.2%的PM_2.5浓度变化.而同化气象资料显著地改善了模拟的气象场精度,其均方根误差（RMSE）统计项中相对湿度减小9.68%,温度减小1.02℃,风速减小0.35 m·s^-1,这也使得PM_...