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。     

基于Web的环境监控数据查询系统设计研究

随着社会的进步,传统环境监控日渐式微,存在效率低问题。针对这个问题,基于Web环境监控查询系统成为近几年研究的焦点。综合国内外相关研究资料,设计一个基于Web的环境监控数据查询系统。该系统实现了通过网络共享远程终端数据对环境的实时监控,推动环保工作的现代化管理。为验证其有效性,系统在设计完成后在某地进行了为期6个月的投入实验。基于Web的环境监控数据查询系统较传统监控系统效率更高,满足了人们的需求,对未来相似系统设计有一定的借鉴意义。     

城市空气质量监测大数据安全存储模式研究

治理空气污染需要对城市空气质量进行监测,将测得的城市空气质量监测数据进行安全的存储是当前治理空气污染中重点研究的内容。针对当前空气质量监测数据存储模式存在的数据加密所用时间较长、存储模式的安全系数较低的问题。提出一种城市空气质量监测大数据安全存储模式,采用基于PCA神经网络的混沌加密方法对城市空气质量监测大数据进行加密。通过混沌系统产生的随机轨道作为产生加密密钥的伪随机数发生器,根据产生的秘钥对城市空气质量监测大数据进行加密和解密,完成城市空气质量监测大数据的安全存储。     

沙区沙化土地封禁保护补偿标准的估算——最小数据方法在甘肃省民勤县的运用

论文以甘肃省民勤县沙化土地封禁保护实践工作为研究背景,运用最小数据方法,估算了激励沙区农户将沙化耕地自愿转化为封禁土地的生态补偿（封禁补偿）标准。以水资源服务表征土地管理方式转变之后的生态系统服务产出,由调查获得的农户机会成本推导出了水资源服务供给曲线,并计算出了封禁补偿标准与土地转化比例、水资源服务供给量之间的定量关系。研究结果表明：1）实施封禁补偿,可激励农户改变沙化耕地利用方式,减少农业用水需求量,增加生态用水供给量,对民勤和石羊河流域生态保护意义重大;2）民勤县规划封禁保护区总面积为1.55万hm²,期望水资源服务产出为1.02亿m³,需要按照19 770元·hm^-2的标准补偿才能激励农户实现这一政策目标;3）以新一轮退耕还林补偿标准3 600元·hm^-2为参照线,只能促使3.51%的沙化耕地转化为封禁土地,在设计封禁补偿机制时,需要提高封禁补偿标准。     

基于BP神经网络和SVR的Fund?o尾矿坝排水数据预测对比研究

针对尾矿库运行过程中安全预警问题,选取2015年巴西Samarco铁矿溃坝事故案例,研究BP神经网络和SVR方法在排水数据预测的适用性。综合分析了排水数据的复杂且非线性的特点,以库水位、降雨量和干滩长度为输入特征,采用上述2个模型对尾矿坝排水数据进行预测。研究结果表明:基于BP神经网络预测结果的最大相对误差不高于4.35%;基于SVR算法的最大相对误差不高于9.21%;Fundo坝的排水预测结果是可行的,BP神经网络的预测精度更高,而SVR模型的运算速度更快。研究结果可为矿山安全工作的快速响应和溃坝预警提供信息支撑和参考依据。     

基于贝叶斯网络的建筑火灾动态风险评估方法研究

为提高建筑火灾风险评估的准确性,建立1种智能化的动态风险评估方法。针对具体建筑的风险评估,以物联网技术为基础,构建智能消防监测系统,在建筑日常使用过程中通过动态风险评估,实现火灾风险要素的实时监测、数据传输,充分发挥大数据、云计算的支撑作用,将贝叶斯网络方法引入火灾风险定量评估过程,构建火灾动态风险评估模型;结合具体的应用实例,分析不确定因素对风险评估结果的影响。研究结果表明:基于贝叶斯网络的动态风险评估方法能较准确地反映建筑火灾风险的可能性,达到实时监测、动态评估的效果。     

作业场所个体防护装备信息数据元标准化研究

针对目前我国PPE(个体防护装备)在作业场所的管理存在诸多问题,需要进一步加强对PPE的监管。为了构建PPE在作业场所中安全有效的信息管理平台,因此首要的基础性工作就是对PPE信息进行标准化,本文提出了PPE信息的线面分类,业务流程分析等方法,研究了数据元的标准化过程,结果确立了用户信息、人事信息、PPE信息、选型规则信息作为PPE信息管理平台层级数据元目录,确定了用户编号、地区代码、PPE类别代码、工种等86个数据元,基本涵盖了建立在作业场所中PPE信息平台所需要的数据信息,能为后续建立PPE智能选型数据库平台系统提供理论基础和技术支持。