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GIS在环境监测数据管理分析中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
根据环境监测的特点和地理信息系统(GIS)所具备的功能,讨论了GIS与环境监测结合的必要性,按照环境监测的目的不同分环境质量监测、污染源监督监测和应急监测三个方面阐述GIS在环境监测数据管理分析中的具体应用,并利用现有的一些基于GIS的环境监测信息系统实例进行进一步说明GIS在环境监测数据管理分析中的应用,充分发挥了GIS空间信息表达处理及综合分析的优势,使得环境监测数据的管理分析更加快速、实时、有效.随着GIS技术的发展,GIS在环境监测数据管理分析中的应用也将获得源源不绝的驱动力. 相似文献
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沈阳市城市降雨综合利用途径探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
降雨是城市的宝贵水资源,开发利用雨水资源已成为当前的重要研究课题.在调查目前沈阳市水资源和降水资源的特点和状况的基础上,分析了沈阳市降水水质.同时借鉴了国内其它城市和世界上其它国家在降雨利用方面的先进技术和经验,提出了针对沈阳市降雨特点的雨水综合利用的途径和措施,为缓解沈阳市水资源短缺问题具有一定的指导作用. 相似文献
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黄海客 《安全.健康和环境》2002,2(6):2-3
最近,中宣部、国家安全生产监督管理局、全国总工会和团中央共同研究决定,从2002年起,将过去每年5月开展的全国"安全生产周"活动改为全国"安全生产月",并确定在每年6月份进行,这是我国实行的第一个安全月.今年全国"安全生产月"的主题为"安全责任重于泰山".安全,再次成为举国上下共同关注的热点问题. 相似文献
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XU Min ZENG Guang-ming XU Xin-yi HUANG Guo-he SUN Wei JIANG Xiao-yun 《环境科学学报(英文版)》2005,17(6):946-952
Bayesian regularized BP neural network(BRBPNN) technique was applied in the chlorophyll-α prediction of Nanzui water area in Dongting Lake. Through BP network interpolation method, the input and output samples of the network were obtained. After the selection of input variables using stepwise/multiple linear regression method in SPSS i1.0 software, the BRBPNN model was established between chlorophyll-α and environmental parameters, biological parameters. The achieved optimal network structure was 3-11-1 with the correlation coefficients and the mean square errors for the training set and the test set as 0.999 and 0.000?8426, 0.981 and 0.0216 respectively. The sum of square weights between each input neuron and the hidden layer of optimal BRBPNN models of different structures indicated that the effect of individual input parameter on chlorophyll- α declined in the order of alga amount 〉 secchi disc depth(SD) 〉 electrical conductivity (EC). Additionally, it also demonstrated that the contributions of these three factors were the maximal for the change of chlorophyll-α concentration, total phosphorus(TP) and total nitrogen(TN) were the minimal. All the results showed that BRBPNN model was capable of automated regularization parameter selection and thus it may ensure the excellent generation ability and robustness. Thus, this study laid the foundation for the application of BRBPNN model in the analysis of aquatic ecological data(chlorophyll-α prediction) and the explanation about the effective eutrophication treatment measures for Nanzui water area in Dongting Lake. 相似文献