水质自动监测数据发生变化的分析

水质自动监测数据经常会发生超出常量值大小不等的变化,可根据两个方面来判断这些数据变化的背景原因:一是根据单项目数据变化及多项目数据同时变化的特征,来分析变化数据的可靠性.二是根据时间段观察几个项目数据在同一时间段同时走高或降低及单个数据是否产生突跃现象来判断变化数据的可靠性从而确认水质是否受到污染及仪器是否运行正常.     

WTW总磷自动监测仪的比对分析

对大庆水库的总磷自动监测仪与同步实验室分析进行了比对实验，结果表明：WTWTresConP511型总磷自动监测仪的自动监测结果和实验室分析结果均具有准确度高、精密度好的特点，二者之间的相对误差范围为-7.5％～13.7％，均在允许的相对误差范围内，满足比对分析要求。     

2017年7-8月国内生产安全事故统计分析

统计了2017年7-8月国内发生的各种生产安全事故117起,其中包括交通事故、矿业事故、爆炸事故、火灾、毒物泄漏与中毒和其他事故.统计表明,在117起事故中,交通事故占61.54％,矿业事故占4.27％,爆炸事故占5.13％,火灾占4.27％,毒物泄漏与中毒占8.55％,其他事故占16.24％.117起事故共死亡502人.死亡人数的百分比分别为交通事故65.94％,矿业事故4.78％,爆炸事故3.39％,火灾3.39％,毒物泄漏与中毒5.98％,其他事故16.53％.2017年7-8月生产安全事故发生较多的5个省和自治区分别为广东(10起)、内蒙古(8起)、云南(7起)、四川(7起)和山西(6起);死亡人数较多的5个省和自治区分别为广东(57人)、陕西(43人)、内蒙古(31人)、四川(29人)和云南(27人).     

基于Hadoop技术的突水治理平台的云服务及实现北大核心

通过对大数据、Hadoop等技术的介绍,总结出矿山突水大数据云平台的框架、服务内容和运作机制,并最终建立了一套基于Hadoop的矿山突水治理云系统。通过矿山突水治理云系统实现矿山突水数据的存储,并通过数据进行突水预测、可视化和突水防控措施的管理。     

成都市水环境信息化建设与研究

分析了当前全国、四川省及成都市水环境的基本情况,结合成都市水环境业务需求和信息化基础,讨论了成都市水环境管理信息化建设顶层设计的必要性和可行性,对水环境信息化做了顶层设计、对重点业务进行了详细设计、提出了技术路线,并对系统建设实际应用、所遇问题和未来发展方向进行了探讨。     

胶州湾水质自动站周边水质及运行效果分析

据2016年胶州湾水质自动监测的数据结果,分析了水质变化趋势,并统计和评价其水质超标情况。结果表明:2016-04—11水质自动站海域溶解氧质量浓度和pH 的日均值均达到二类海水水质标准,达标率为100%;活性磷酸盐年均值为0.023mg/L,无机氮年均值为0.154mg/L,以硝酸盐为主(64.9%);无机氮和活性磷酸盐超标率均为16.7%,而且集中在降雨量较大的8月、9月,营养盐指标超标基本与海泊河的淡水输入有关;叶绿素a质量浓度与溶解氧、pH 和浊度呈显著正相关,浮游植物光合作用对该海域表层海水的水质参数影响较大;自动站监测和人工监测的营养盐在年际变化上呈现较一致的趋势,说明运用水质自动站监测该海域的营养盐变化趋势较为准确。     

香港近海海域叶绿素a定量反演及时空变化分析

以2009~2019年HJ-1A/B卫星多光谱数据和对应日期的实测数据为数据源,通过预处理提取出各波段组合反射率并与实测叶绿素a浓度数据进行统计相关性分析,选取相关性最高的波段组合作为特征变量与2/3的实测叶绿素a浓度数据进行建模,并用剩下的1/3实测叶绿素a浓度数据进行精度验证以确定最佳遥感反演模型,最后根据最佳反演模型对2009-2019年的香港近海海域叶绿素a浓度进行反演,明晰该海域近10年的叶绿素a浓度时空变化特征.结果表明：利用HJ-1A/B卫星多光谱数据反演香港近海海域叶绿素a浓度的最佳波段组合为第3波段和第2波段比值（B3/B2）,相关系数（r）为0.893;最佳反演模型为利用B3/B2构建的e指数回归模型（Chl=0.004e^6.693(B3/B2)）,决定系数（R²）为0.934,均方根误差（RMSE）为0.255μg/L,平均相对误差（RPD）为25%;近10年香港近海海域的叶绿素a浓度时空变化特征：空间上整体呈现“东高西低,由东向西逐渐减小”的分布特征,西部海域比东部海域平均浓度低5μg/L左右;2017年内呈“春低秋高,夏升冬降”的随季节变化特点,其中秋季最高,夏春两季次之,冬季最低.     

大气腐蚀数据降维最优维度研究

目的确定金属大气腐蚀数据降维的最优维度。方法分别采用PCA、MDS、Isomap和LLE四种方法对大气腐蚀数据进行降维处理,并采用集成学习算法建立预测模型。针对不同的降维方法和近邻点个数计算,使用MAPE(Mean Absolute Percentage Error,相对百分误差绝对值的平均值)对预测结果进行评价,将最佳预测速率所对应的维度作为最优维度。结果不同的降维方法和近邻参数作用下,最优维度从2维到7维不等。流形学习方法对大气腐蚀数据进行降维的MAPE均小于线性降维方法。结论适合每种降维方法的最优维度可能是不同的,通过对MAPE进行对比,得到大气腐蚀数据在各种降维方法的最优维度。     

时空效应下PM2.5的环境库兹涅茨曲线——基于动态空间面板视角

经济发展与环境保护的平衡一直是人们关心的话题,为分析空气质量水平与经济发展程度之间的关系,即环境库兹涅茨曲线,本研究利用2013—2017年中国省级PM_(2.5)污染数据,运用动态空间面板数据模型,从而控制相邻省份的空气质量水平与本地上期污染水平,实证分析中国PM_(2.5)环境库兹涅茨曲线的存在性及空间溢出性.结果表明:①PM_(2.5)的环境库兹涅茨曲线在省级基础上表现为倒U形,即随着初期经济水平的发展,大气污染会不断增加,在经济发展到一定水平后,大气污染开始降低;②东部、中部省份的空气污染表现与全国一致,而西部省份尚无显著趋势,只有第一产业产量与空气污染水平呈负相关;③中国整体的PM_(2.5)污染具有显著的空间溢出性;④对二氧化硫和氮氧化物进行环境库兹涅茨曲线研究,发现全国平均而言还处在大气污染的上升阶段.研究表明,中国各地区处在大气污染发展路径的不同阶段上,而且空气污染的治理模式应采取区域联合分块治理的策略.     

对大数据驱动环境管理创新的实践探索

随着国家对环境问题的重视,环保部门提出了将改善环境质量作为导向的环境管理策略,这一策略的顺利开展需要大数据支持。基于此,本文从大数据时代时代对环境管理造成的影响入手,分析了大数据在环境管理创新方面的作用,大数据可以在环境管理的多个环节发挥重要的作用,本文还分析了大数据技术在美国TMDL计划中的应用,意在为我国环境领域的工作人员提供经验参考。