环境影响评价大数据建设进展与展望

环评大数据对于环境管理决策具有重要支撑作用,通过介绍环评大数据的总体框架及其在生态环境大数据体系下建设取得的主要进展,包括一个数据中心、两个数据采集系统、三个服务平台、四个数据资源网络,以及形成的统计分析、技术校核、预警预测和信息共享四大应用服务能力,并提出环评大数据在整合共享、数据质量、信息安全和应用效能方面的下一步建设展望,为环评大数据后续发展及其他环境保护领域的信息化建设提供借鉴。     

大数据应急作战行动记录分析系统的作用和发展趋势

本文以消防为例,通过对应急作战行动记录存在问题进行分析,以泰安消防支队的实践为基础,提出了规范应急作战行动记录的措施,研发了大数据智能化的记录分析系统,对此系统的发展趋势和重大意义进行了阐述,对应急队伍的职业化建设、灾害防控等均有指导意义。     

2016年11-12月国内生产安全事故统计分析

统计了2016年11-12月国内发生的各种生产安全事故135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135起事故中,交通事故占56.30％,矿业事故占8.15％,爆炸事故占7.41％,火灾占7.41％,毒物泄漏与中毒占3.70％,其他事故占17.04％.135起事故共死亡496人.死亡人数的百分比分别为交通事故50.60％,矿业事故13.51％,爆炸事故4.64％,火灾3.43％,毒物泄漏与中毒2.62％,其他事故25.20％.2016年11-12月生产安全事故发生较多的5个省分别为山东(24起)、云南(11起)、广东(10起)、四川(8起)和湖南(8起);死亡人数较多的5个省、自治区分别为江西(90人)、山东(49人)、云南(49人)、内蒙古(37人)和湖北(32人).     

基于长短期记忆网络-卷积神经网络(LSTM-CNN)的北京市PM2.5浓度预测

准确预测PM_2.5浓度可以有效避免重污染天气对人体带来的危害。现有方法往往重视本地历史信息对PM_2.5浓度预测的影响,而忽略空间传输的作用。提出了一种长短期记忆网络和卷积神经网络(LSTM-CNN)相结合的方法,利用历史PM_2.5浓度数据、历史气象数据和时间数据,对空气质量监测站未来6 h PM_2.5浓度做出预测。该模型主要由2部分组成:1)基于长短期记忆网络的时序预测模型,模拟本地因素对PM_2.5浓度预测的影响;2)基于一维卷积神经网络的特征提取模型,模拟周边地区污染物的传输与扩散对PM_2.5浓度预测的影响。随机选取了北京市市区及郊区7个监测站在2014-05-01—2015-04-30期间的数据,用于研究和评估LSTM-CNN模型。结果表明:提出的LSTM-CNN模型相比于LSTM模型具有更好的预测效果,且对于郊区站点预测效果的改进略优于市区站点。     

信息化助力成都市大气污染防治闭环管理

从大气环境质量问题出发,基于"现状、科研、对策、执行、评估"五步业务闭环管理工作法,建设成都市数智环境系统—大气大数据应用。在对数据量化分析、科学预测的基础上提出改善环境质量目标和量化措施,同时落实监管责任,实现市县乡三级调度和精细化网格监管全覆盖,变被动善后为主动预防,从而实现科技治霾和精准管控,切实决策大气环境质量问题。     

我国城市生活垃圾组分含水率及其特征分析

含水率是预测生活垃圾能源回收和渗滤液污染潜力的关键参数,对选择合适的生活垃圾处理技术有重要意义.根据各物理组分组成比例和组分含水率,估算混合生活垃圾含水率,是规划和设计生活垃圾处理设施时的重要方法.本文通过分析近年来的文献资料,提出适合我国生活垃圾特征的典型物理组分含水率数据清单;比较20个中国城市文献数据的模拟估算与实测结果,发现对大部分城市的估算误差在10%以内,远低于采用丹麦,美国等发达国家数据的估算误差.对比中国、丹麦和美国的组分含水率数据清单,发现我国生活垃圾中的纸类、织物、塑料、渣石等组分的含水率显著偏高,原因在于我国生活垃圾的食品废物含量高,混合收集过程中水分在组分间迁移所致.     

基于DMSP/OLS数据的区域碳排放时空动态研究

选取IPCC碳排放核算方法并基于能源统计数据,核算了我国大陆30个省市的能源消耗碳排放量,利用纠正后的DMSP/OLS夜间灯光数据与相应空间单元的碳排放量进行回归分析,反演出1km×1km栅格的电力消耗碳排放量并分析其在地级市尺度上的时空变化.核算出2005年、2010年和2013年能源消耗排放总量分别为57.02,82.28和93.26亿t,其中电力碳排放量分别为23.03,35.62和42.07亿t.结果表明：校正后的DMSP/OLS夜间灯光数据能更好地估算碳排放,其DN总值与统计的省级能源消耗排放量、电力消耗排放量均存在较强的相关关系;整体而言,发达地区能源消耗排放量大但强度比较低.     

面向服务架构的南海地理信息决策模拟系统功能设计与实现

南海具有丰富的自然资源与重要的战略地位,实现多源海洋环境数据的集成与共享,从而为南海情势分析与决策模拟提供支持是当前急需开展的工作。本文在分析国内外海洋地理信息系统(MGIS)的研究成果及相关技术的基础上,设计实现了面向服务架构(SOA)的南海地理信息决策模拟系统。该系统不仅集成了从传统观测网获取的南海地区卫星影像、水文气象、自然资源等结构化数据,同时集成了从互联网中检索到的文字、图片等非结构化数据,实现了围绕南海地区的信息查询、可视化表达、分析评价等功能,并以服务方式实现了数据与功能的集成与互操作,为南海海域的科学管理、分析和决策提供强有力的工具。     

基于微分方程的环保大数据分类技术研究

环保工程需要引用大量数据,将其进行有效分类对环保工程的推进有重要意义,传统方法借助线性方程分类环保数据,分类过程繁琐,工作效率低,准确性不佳。为解决此问题,基于微分方程的角度研究了环保大数据分类技术,建立分类模型,阐述模型工作过程,通过实验检验给出技术的可行性。实验结果证明,研究的环保大数据分类技术在短时间内能够完成大量的环保数据分类,且分类准确性极高,能够有效减少工作人员的压力,对环保工程的进一步开展有重要意义。     

区域经济评估应考虑环境资源等可持续发展指标

在区域综合经济实力评估中,我们应选择和包含环境、资源等统计指标,以适应经济能可持续、健康、快速发展的要求,这也是贯彻世界环境与发展会议的精神,我们选定了２３个定量和定性的经济、环境、资源等混合型指标,对成都七区的经济实力进行过评估,经与实际对比,效果是较为满意的