中国工业各行业煤炭消费总量控制的环境效应:基于36个工业行业的实证研究

文章基于对中国36个工业行业2001-2017年煤炭消耗数据和工业污染排放数据的分析,创新性地提出了"煤炭消费减排弹性系数",用以评价各行业煤炭消费减量对减少各类工业污染的直接效果,并借助面板回归模型,分析现阶段影响中国工业煤炭消费与污染排放协调的关键因素。结果表明:在"煤炭消费减排弹性系数"的衡量和区分下,2011-2017年间中国工业各行业煤炭消费与污染排放总量控制整体成效显著,但结构上稍有不协调,煤炭消费减量对废水排放的控制效果显著优于对废气和固体废弃物;面板回归结果证实了煤炭消费减量对工业污染减排具有显著的直接作用,并且识别出工业各行业研发创新与污染治理投入是进一步协调能源消费与环境污染的重要因素,对今后中国工业各行业实现资源有效利用、与环境协调发展的目标具有重要意义。     

基于环境保护大数据的监测与智能诊断研究

为了提高环境保护的智能监测能力,采用大数据分析方法进行环境监测和诊断分析,提出一种基于环保大数据关联特征挖掘的环境保护智能监测与诊断技术。构建环境监测的约束参量模型,以土壤监测数据、空间污染排放量以及水资源监测数据为原始统计数据,采用关联规则特征提取方法进行环保大数据的有用信息挖掘,结合模糊C均值聚类算法实现对环保大数据的分类处理,根据分类结果进行环保监测和智能诊断分析。仿真结果表明,采用该方法进行环保大数据挖掘的准确性较好,对各种污染信息的分类精度较高,提高了环保监测和诊断的有效性与实时性。     

基于PVAR模型的产业集聚与环境污染关系研究

通过建立面板向量自回归(PVAR)模型,实证研究发现:产业集聚对环境的影响具有门槛效应,但其对环境污染排放变化的贡献率较低,产业集聚并非环境污染的主因;长期内,环境污染冲击对产业集聚的解释力要大于产业集聚对环境污染的解释力;产业集聚对工业固体废物的产生和工业废水排放的影响持续时期较短,而对工业废气排放则具有持久影响。     

基于语义翻译的英文环保数据分析研究

英文环保数据对污染的治理和环境的保护有着至关重要的意义。提出一种基于语义翻译的英文环保数据分析方法。在英文环保数据的翻译过程中,加入双语语义的相似程度特性,提升英文环保数据的翻译质量。通过分布式的模式,在源端及目标端得到英文环保数据短语单语合成的语义向量;通过实验对所提方法进行验证,实验结果表明,所提方法获取的英文环保数据翻译质量较高,得到的影响环境变量与环境质量之间呈现的关系极为准确,与实际值的拟合程度在0.98左右,证明了数据分析的可靠性。     

基于医疗大数据的空气污染类疾病信息分析研究

世界卫生组织表示,空气污染为造成全球疾病负担的一项重要因素,能够导致心血管疾病、呼吸系统疾病等各种疾病的发生,空气污染问题已经成为公共卫生领域关注的重点问题,对基于医疗大数据的空气污染类疾病信息进行分析。利用半参数广义相加的泊松回归模型,在控制时间、长期趋势、气象因素等一些复杂条件的基础上,对2012年1月1日至2016年12月31日,某市空气中SO2、PM10和NO2等一些主要空气污染物的监测浓度值与呼吸系统疾病(肺炎以及支气管炎与哮喘)住院人数的相关性进行研究,研究结果表明,空气颗粒物PM10对患病率的影响相对于气态污染物SO2、NO2更为严重。     

监测分析中结果的表达─兼谈环境监测标准化

对环境监测中的数据、统计、有效数字、修约，以及计量单位、结果表达、原始数据的记录等既平常又十分重要易被忽略的重要问题作了概述，这些问题的解决才能保证监测结果的准确性和可靠性．     

牢固树立质量意识、不断提升监测水平

总结了甘肃省环境监测系统不断完善质量保证与质量控制的措施和做法，使全省环境监测数据的准确性有了很大提高，为环境管理提供了更为科学的依据．     

牛顿插值法在大气监测中的应用

本文将牛顿插值方法通过程序输入ＣＡＳＩＯｆｘ—４０００Ｐ计算器，应用到实际大气环境监测中，与实际监测结果作了对照，取得好的成果．该方法解决了基层监测站因特殊情况数据缺测的问题。     

基于网格空间数据的晋陕蒙接壤区生态环境综合评价

晋陕蒙接壤区是典型的生态过渡带、生态脆弱带。文章在调查研究的基础上 ,选取了 1 3个评价指标 ,应用层次分析法确定其权重 ,并将各个因子分级标准化和定量赋值 ,再用加权求和法得到每个评价单元的环境质量综合评价指数。根据环境综合评价指数将环境质量分为较好 (≥ 8)、一般 (≥ 6～ <8)、较差 (≥ 4～ <6)、恶劣 (<4) 4级。结果表明 :晋陕蒙接壤区的环境质量大多处于较差等级 ,较好、一般、较差、恶劣等级的面积比例分别为 2 .2 % ,2 8% ,5 7.4%和1 2 .4%