PSO和SVM混合算法确定太湖入湖河流水质主要影响因子

以影响太湖入湖河流水质的24个因子值为研究对象,将PSO算法与SVM算法相结合。PSO算法用于优化SVM算法的参数c和g,以利于快速、高效地确定c和g的全局最优值;SVM算法基于最优的c和g,分别以24,21,18,15,12,9和6个因子作为特征向量预测水质的污染程度。结果表明,当特征向量为9个影响因子时预测率最高。其参数c=18.56,g=1.35,对应的预测率为：全局预测率92.59%,重度污染水质预测率88.89%,轻度污染水质预测率94.45%。因此,通过PSO和SVM混合算法,可以确定影响太湖入湖河流水质的主要因子,利用这些主要因子对水质进行预测预警,不但可以节省时间,而且可以得到精确的结果。     

石墨炉原子吸收法测定水中铊的方法改进

采用石墨炉原子吸收法测定水中铊,对样品前处理的多个细节进行改进,使前处理过程耗时缩短,回收率提高。试验表明,方法在0μg/L ～50．0μg/L范围内线性良好,相关系数r为0．9995;检出限为2．0μg/L,取样量为500 mL,富集50倍时,方法检出限为0．04μg/L;实际水样测定结果的 RSD 为4．9％～8．4％;实际样品的加标回收率为94．0％～102％。     

气相色谱-高分辨双聚焦磁质谱测定水中超痕量多氯萘

采用固相萃取法处理水样,气相色谱-高分辨双聚焦磁质谱法测定水中超痕量多氯萘,同位素内标法定量,并对样品前处理条件和仪器条件进行优化。试验表明：方法在0．500 ng/L～500 ng/L范围内线性良好;当取样体积为1 L时,方法检出限为0．005 ng/L～0．01 ng/L;对实际水样进行2个质量浓度水平的加标回收试验,平行测定6次的 RSD为2．7％～8．7％,回收率为70．2％～110％。方法适用性试验表明,水样中复杂的基质对测定无影响。     

扬州市土地利用与覆盖的遥感监测

应用遥感技术监测分析扬州市2009—2012年土地利用与覆盖状况。结果表明,扬州市土地利用及覆盖以耕地、城乡工矿居民用地及水域为主,主要生态红线区土地覆盖类型未发生人为改变,生态环境状况总体良好,呈略有改善的态势。提出,应坚持开展污染治理和生态建设,优化发展空间,统筹城乡建设用地管理。     

环境空气质量新标准对郑州和开封空气质量评价的影响

利用河南省环境空气质量新标准实施一期城市(郑州、开封)2013年的环境空气自动监测数据,分析了实施《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)对这2个城市空气质量评价的影响。研究发现,若采用新标准,郑州、开封污染物年均浓度超标情况加重;城市空气质量达标率从51%、71%下降到35%和31%,下降了16和40个百分点;PM2.5的纳入是空气质量达标率下降的最主要原因,大于NO2标准的收严和CO、O3纳入评价指标的影响,其超标率分别为58%(郑州)和63%(开封);且PM2.5取代PM10成为郑州、开封的首要污染物,其作为首要污染物的比例均大于70%。     

汉丹江(陕西段)水质变化特征分析

基于2008—2012年陕西省境内汉江、丹江干流14个断面的水质监测数据,采用单因子评价法、平均综合污染指数法和秩相关系数法等对该段水体的水质变化特征进行研究。结果表明,汉丹江(陕西段)断面水质以Ⅱ类、Ⅲ类为主,水质总体为优;水质综合污染状况呈下降趋势,其中汉江下降趋势显著;水质综合污染状况空间差异和区域分布特征明显,城区段污染大于郊区,各行政区段河流下游污染大于上游。流域水质主要受有机污染和营养盐因子影响,水体污染源主要来自城镇生活源和农业面源,工业源占比不大且排放行业较为集中。     

欧盟空气质量监测现状及加强我国空气质量监测体系建设的建议

从欧盟空气质量监测政策和监测网络建设现状两个方面描述了欧盟空气质量监测发展现状。分析了我国空气污染现状和空气质量监测体系中存在的问题,并借鉴欧盟的经验,提出了加大政策支持和财政保障力度、逐步健全空气质量监测网络体系、加强空气质量监测技术研究、完善空气质量监测数据库、开展能力建设、提高公众参与度等加强我国空气质量监测体系建设的建议。     

江苏省环境监测质量管理的探索与实践

针对目前交界断面水质监测与空气自动监测站质量管理工作中存在的质控难点,介绍了江苏省的解决办法。通过统一技术细节、联合监测及强化监测人员持证上岗自认定考核等手段,解决了交界断面水质监测技术纠纷;通过设立省级质管站、进行可信度评估等措施,强化空气自动监测站的质量管理。     

泰州市冬季空气质量变化特征

为了解泰州市冬季空气质量变化特征,于2013年12月27日—2014年1月7日对NO2,SO2,O3,CO,PM10和PM2.5进行了监测,结合地面气象资料和HYSPLIT轨迹模式分析了污染物的来源与传输过程。结果表明,观测期间AQI优良率仅为25%,PM10和PM2.5日均值超标率分别为58.3%,75.0%;有机碳是泰州市ρ(PM2.5)中最高的化学组分,其次是富钾和元素碳。PM2.5主要来源为汽车尾气、工业源、燃煤,分别占来源比例21.76%,16.52%,15.54%。局地污染源和不利气象条件是造成大气污染的主要原因。     

空气质量AQI实时发布的改进探讨

针对《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》(HJ 633-2012)中对空气质量AQI实时发布存在的欠缺,从增加颗粒物1 h浓度的AQI分级浓度限值及颗粒物24 h滑动平均值计算方法改进着手,解决PM2.5和PM10的24 h滑动平均值实时延迟、1 h平均值代替24 h滑动平均值偏高等问题。