布袋式除尘器在电厂输煤系统上的应用

针对胜利电厂皮带输煤系统粉尘浓度高、污染环境、影响职工身体健康的问题，用布袋式除尘器替代原有的静电除尘器，并对布袋除尘器辅助系统进行了多处改进和完善，提高了运行的可靠性。投运后粉尘质量浓度由原来的18．3mg／m^3降低至1．68mg／m^3，除尘效率达到了98％以上。     

王心芳会长在2006年全国环保产业协会工作会议上的讲话(摘录)

中国环境保护产业协会王心芳会长在2006年7月18-19日在北京召开的全国环境保护产业协会工作会议上，就我国环保产业的现状及存在的主要问题、环保产业“十一五”期间面临的形势及“十一五”期间中国环境保护产业协会主要的工作思路做了讲话（本文为讲话摘录）。     

渭河径流特性研究

由于工农业的快速发展,渭河径流逐年减少,污染加重,河道淤积不断发展,洪涝灾害时有发生,对中下游人民生产生活造成严重影响.为了减少洪害,减轻污染,必须保证渭河常年径流稳定.     

我国东亚飞蝗发生的气候背景及长期预测

我国东亚飞蝗的发生发展与大气环流的变化密切相关。对1952—1999年我国东亚飞蝗的发生面积与大气环流的74项特征指标值进行了相关研究。结果表明，上一年9月到当年4月大西洋副高面积、强度、脊线位置、北界，上一年9月、10月西藏高原指数，当年1月、2月、5月亚洲区极涡面积。北半球1月极涡面积，亚洲3月纬向环流指数以及亚洲5月经向环流指数与我国蝗虫发生面积相关明显。其中大西洋副热带高压对我国东亚飞蝗发生的影响主要是通过影响秋冬季节蝗卵的孵化和越冬期间的地面温度，从而影响蝗卵基数和孵化为成虫的数量，进而影响着我国东亚飞蝗发生、发展和危害情况的变化。通过上述对蝗虫发生有明显影响的大气环流特征值进行回归分析，结果表明。上年9月和当年4月大西洋副高脊线、3月大西洋副高北界、上年9月西藏高原指数、5月亚洲区极涡面积和3月亚洲纬向环流指数与发生面积拟合较好，说明这些大气环流特征值的强弱是决定东亚飞蝗发生的关键因素。     

一种DSP+FPGA实时信号处理系统

简要叙述了常用的信号处理系统的类型与处理机结构,介绍了正逐步得到广泛应用的DSP+FPGA处理机结构,在此基础上提出了一种实时信号处理的线性流水阵列,并举例说明了该结构的具体实现,最后分析说明了此结构的优越性。     

准确把握环境形势,认真落实"全面、协调和可持续的科学发展观",努力实现全面建设小康社会的可持续发展目标

本文主要论述了在实现我国中长期环境与资源保护战略目标过程中,环境形势的长期性、艰巨性和复杂性;指出必须通过发展观念、经济增长方式、经济体制和政策职能的转变,树立和落实全面、协调和可持续的科学发展观,促进经济、政治、文化、生态环境的全面发展。     

基于GIS的长江中下游地区洪灾风险分区及评价

国内外近几年的发展表明,在所有可能避免和减轻自然灾害的措施中,最简单有效的方法就是通过在科学研究基础上进行风险区划,将自然灾害管理提高到风险管理的水平.在长江流域数字化地图的基础上,选取不同重复期(20,50,100年),及包括1870年历史洪水和1931,1935,1954,1991,1995,1996,1998,1999和2002年共10次洪水,借助Arcview地理信息系统的空间分析和叠加功能,对长江中下游地区的洪水灾害危险性进行了初步评价.首先参考洪水灾害淹没图和相关历史文献记录资料,构建10次洪水受灾县(市)分布图;其次对这10次洪水受灾县(市)分布图进行叠加,得到长江中下游地区洪涝灾害风险性评价图.分析表明:长江中下游地区洪水风险的分布是有规律的,而且具有明显的地理意义.有4个明显的高危风险区,分别是洞庭湖、鄱阳湖两湖平原的湖滨地区和公安以下的长江中游河段的沿江一带,尤其是荆江河段以及两江相夹地势低洼的江汉平原;沿高危风险区外侧为高风险地区,重点在汉江下游、资、沅、澧水、清江流域、皖沿江地区以及太湖流域的部分地区;沿长江于高危风险和高风险地区两侧分别为风险较小地区;其他地区对于洪水灾害而言则为安全地区.评价结果与长江中下游的实际情况基本吻合.     

生态示范区可持续发展灰色评估系统设计应用

介绍了如何在国家级生态示范区的可持续发展评估中运用灰色系统理论构建定量评估系统模型,并给出了关系型指标表、量纲模型、多元灰色预测模型和发展系数模型以及应用实例.根据该评估系统模型所开发的灰色评估系统由数学模型、计算机软件和硬件组成,可自动完成量纲统一、指标预测、相关分析、综合评估和趋势图表的运算和输出.     

实施循环经济推动大型煤炭企业可持续发展

经济发展与环境保护之间的矛盾,一直是困扰国有大型煤炭企业发展的大问题,循环经济模式能够从根本上解决这一矛盾.本文以龙口矿业集团公司为例,论述了发展循环经济是实现煤炭企业可持续展的必由之路.     

Discriminate Analysis for Dust Storm Prediction in the Gobi and Steppe Regions in Mongolia

A discriminate analysis method for probability forecast of dust storms in Mongolia has been developed. The prediction method uses data recorded at 23 meteorological stations in the Gobi and steppe regions of Mongolia, including surface air pressure and geo-potential height at the 500-hPa level on grid points, and weather maps from 1975 to 1990. Weather elements such as air temperature, pressure, geo-potential height etc, which influence the formation of dust storms, are prepared as predictors. To select the most informative/important predictors (variables), we used a mean correlation matrix of variables together with the Mahalonobis distance, and correlation coefficients between dust storms and predictors with an orthogonalization for removing correlated predictors. The most informative predictors for dust storm prediction are intensities of surface cyclones and migratory anticyclones, passage of cold fronts, the horizontal gradients of the surface air pressure in the cold frontal zone, cyclonic circulations from the ground surface up to the 500-hPa level, the geo-potential height at 500-hPa level and its temporal changes. Selected predictors are used in discriminate analysis for formulating dust storm prediction equations. Sandstorm data have been classified into three classes, viz., strong, moderate and weak dust storms, depending on their intensities, durations and areas covered. Predictions of the probabilities of dust storm occurrence use the prediction equations for each class. The prediction is made from 12 hours to 36 hours. Verification of the probability forecasts of dust storms is also shown. The accuracy of forecasts is 72.2–79.9% with the data used for developing equations (dependent variables), in contrast to 67.1–72.0% with unrelated data for deriving equations (independent variables).