苏州市苗家河水体环境因子和藻类的调查分析

苏州市大量未经处理的污水直接排入河道,使得河流中有机物和其它污染物的输入量猛增,而进入苏州市的水量则大幅度减少,降低了河道的稀释扩散能力,从而造成苏州市水生态环境质量下降,河网污染日趋严重,水质日益恶化.为了尽快改变苏州市内城河的污染现状,从2004下半年开始在古城区的苗家河开展了苏州市水环境治理的试验.     

H型超薄板防渗技术在卫生填埋场中的应用

上海某生活垃圾卫生填埋场运营过程中发生堤坝渗漏,对周围环境造成了污染。经比选采用H型超薄板防渗技术处理,防渗薄板墙深18m,墙厚100mm。竣工后经CSAMT法、现场开挖取样等方式检测,超薄板墙各项指标均满足要求。有效治理了渗滤液渗漏,提升了区域环境质量。     

农用地土壤环境质量评价与类别划分研究

梳理了国内外农用地土壤环境质量评价研究进展,并分析了评价标准、评价方法和类别划分技术要点。基于监测点位和评价单元,从超标程度、累积性和农产品安全性等多维多角度,详细阐述农用地土壤环境质量评价程序和评价方法,探讨并提出适用目前我国土壤管理需要的基于多源数据多维评价的农用地土壤环境质量类别划分方法。     

人居环境质量对乡村发展的影响——基于江苏省村庄抽样调查截面数据的分析北大核心CSCDCSSCI

农村人居环境整治是实施乡村振兴战略的重点内容,探讨人居环境质量对乡村发展的影响具有重要的理论和实践意义。本文从理论层面解析了人居环境质量影响乡村发展的机理,并基于江苏省村庄抽样调查截面数据构建了多元回归模型和结构方程模型(Structural Equation Model,SEM),就人居环境质量对乡村发展的影响及机理进行了定量分析。研究结果:①回归分析表明,人居环境质量对乡村发展的促进作用明显。②SEM建模分析发现,农村人居硬环境和软环境各构成要素对乡村发展的影响存在差异。硬环境方面,基础设施条件直接促进乡村发展,其路径系数为0.40,环境卫生状况、农户居住情况与基础设施条件之间呈现较强的相互促进作用,其路径系数分别为0.68(环境卫生状况基础设施条件)、0.65(农户居住情况基础设施条件)和0.54(环境卫生状况农户居住情况);软环境方面,乡村文化活动直接促进乡村发展,其路径系数为0.16;硬环境方面的环境卫生状况、基础设施条件与软环境方面的乡村文化活动也具有一定的相互促进作用,其路径系数分别为0.15(环境卫生状况乡村文体活动)和0.31(基础设施条件乡村文体活动)。研究认为,农村人居环境整治有助于乡村空间重构、组织重建、产业重塑,有效推动乡村形态、结构和功能转变。为更好地促进乡村发展转型与振兴,农村人居环境整治应当“软硬兼施”,以完善基础设施和丰富文体活动为重点,并同步推进环境卫生治理和居住条件改善。     

新形势下环境质量综合分析思路探讨

随着中国共产党第十九次全国代表大会的顺利召开,环保"大部制"改革、环境监测垂直管理制度改革以及国家"大气十条""水十条""土十条"的全面实施均对生态环境保护、环境监测乃至环境质量综合分析工作提出了新要求。新形势下,环境质量综合分析应与时俱进、开拓创新,进一步优化工作机制,加强系统分析,增强综合分析报告的科学性、规范性、时效性、精准性、客观性等,强化技术与能力支撑,更好发挥环境监测对环境管理和决策的引领作用。     

动态

华东地区环境科学会联(年)会暨节能减排与低碳经济报告会顺利召开为加强地区之间的相互交流、学习,促进共同进步和发展,发挥党和政府联系广大环保科技工作者的桥梁纽带作用,加快环保产业发展,推进节能减排与低碳经济,改善环境质量,形成新的经济增长点,实践科学发展观,江苏省环境科学学会于2010年11月27日在丹阳市召开了华东地区环境科学会联(年)会暨节能减排与低碳经济报告会。     

基层环境监测站环境质量综合分析中存在的问题及对策

从环境监测为环境管理服务的职能入手,系统分析了基层环境监测站的环境质量综合分析工作现状,针对实际工作中存在的问题,提出了提高环境质量综合分析水平的对策建议。     

住宅遭受交通噪声污染时开发商应承担的民事责任初探

从分析住宅遭受交通噪声污染时开发商民事责任的性质入手,探讨了现行声环境质量标准对开发商的适用性和合理性,阐明了开发商的责任范围,提出了完善住宅声环境质量标准的建议。主要结论:目前我国尚缺乏合理的约束开发商的住宅声环境质量标准;开发商的隔声减噪义务主要包括留出与道路之间的防噪距离和采取安装隔声窗、封闭阳台等隔声措施;应将门窗封闭状态下的室内噪声限值颁布为住宅声环境质量标准。     

南开大学绿色大学评价指标体系构建

环比国内外绿色大学的发展及评价的实际情况,建立起包括环境质量、环境绿化、基础设施、环境教育、能源资源利用、环境管理6个方面的绿色大学评价指标体系。根据德尔斐法原理,由专家评定权重,从而计算大学绿色度。     

基于支持向量机的地下水质量综合评价

提出基于支持向量机(SVM)机器学习算法的地下水质量评价模型。首先给出了训练样本生成和数据规范化处理的具体方法,然后采用支持向量机的多分类算法构建模型,并使用k折交叉核实方法对参数进行验证优化。最后通过实证分析,并与单因子指数法、模糊综合评价法和BP神经网络法的评价结果对比分析可知,该方法简便易行,评价结果客观且准确度较高,具有很强的实用性。