我国环境管理新进展及环境大数据技术应用展望

伴随着环境问题复杂性日益凸显和国家对生态环境保护的高度重视,传统环境管理和决策手段已经难以满足新时代环境治理需要。推动大数据技术及其应用是重要的国家战略,环境大数据技术是环境学科热门的技术研究领域之一,将促使我国环境管理逐渐向动态化、数字化、网络化和精细化转变。本文回顾了我国环境管理体系的历史阶段变化和新时期环境管理的需求,总结了大数据技术及其发展趋势和国内外环境大数据技术应用进展,从我国环境管理领域大数据技术应用的需求出发,提出了环境大数据技术应用前景和主要功能,包括环境数据采集与挖掘、多源数据处理与管理、大数据分析与应用和环境管理决策与支撑等。大数据技术作为解决复杂系统问题的重要手段,将在我国环境管理和综合决策中发挥重要作用。     

我国大陆润湿时间的温度分布规律

根据全国195个气象台站10年的4次日记温度湿度数据统计了各站高于25℃和低于25℃的年润湿时间．研究了我国大陆地区温度超过25℃的年润湿时间所占比例的分布规律。研究表明：在我国大陆地区，25℃以上的年润湿时间所占比例很少高于50％，该比例是东部高于西部，南部高于北部，沿海高于内地。     

井控过程中侥幸心理的危害与预防

随着石油工业的发展,井喷失控的危害逐渐被认识到,预防井喷成为钻井工作的头等大事。钻井井控设备愈加完善,使得井控工作的薄弱环节表现在人为意识上,侥幸心理已经成为井控过程中的巨大安全隐患。本文详细分析了侥幸心理的表现形式和危害,研究了预防侥幸心理的方法,提出自动化和智能化钻井技术与互联网信息处理技术的完美结合,可以全面监控钻井工作,防止井喷失控事故的发生。     

基于Spark Streaming流回归的煤矿瓦斯浓度实时预测

为了实时分析瓦斯监测流数据并对瓦斯浓度进行准确预测以实现瓦斯灾害实时预警,以实时流数据处理框架Spark Streaming构建基于流回归的瓦斯浓度实时预测系统。系统采用分布式流处理技术,可使基于回归算法的瓦斯浓度预测模型更新周期达到秒级,提高了瓦斯浓度预测精度,满足流式大数据处理的实时性要求。实验表明:应用Spark Streaming流回归预测系统在采样周期为5 s的瓦斯监测数据流上进行实时预测时,预测平均均方根误差随模型更新周期的缩短而减小,模型更新周期可达15 s,且更新周期为45 s时预测总均方根误差最小,既能保证预测精度,又能提高瓦斯灾害预警时效。     

基于EOS/MODIS资料的太湖藻类动态模拟

建立了太湖藻类生长的动态模型,并将其与水动力模型和水质模型相耦合,利用2001年7～8月太湖的实测资料对模型进行了率定。借助该模型,对2004年8月太湖水体中TN、TP的变化以及藻类生长过程进行了模拟。利用中分辨率成像光谱仪EOS/MODIS的数据对太湖叶绿素a浓度进行遥感定量,将遥感监测数据和模型计算结果进行了比较。结果表明:该模型可进行风生湖流、TN、TP的模拟,以叶绿素a浓度描述的藻类浓度的模拟值能较好地拟合遥感监测值,且遥感监测图和模型模拟图所反映的全太湖叶绿素浓度分布基本一致。最后根据遥感和模拟对太湖全区的藻类分布作了具体的分析。     

基于OMI数据的中国中东部城市近地面臭氧时空分布特征研究

利用OMI卫星反演数据分析了2005—2014年中国中东部地区对流层臭氧变化趋势.结果表明,近10年来对流层臭氧总柱浓度混合比例较稳定,但近地面浓度明显增加,特别是在冬季臭氧上升速度达40%.同时分析了京津冀、长三角、珠三角地区10个重点城市的臭氧数据,发现京津冀地区的臭氧涨幅超过其他两个地区,其中,长三角地区臭氧混合比例最高,而珠三角地区相对较稳定.利用臭氧激光雷达和地面臭氧监测数据对卫星反演结果进行比较显示了较好的一致性,证明使用卫星反演的数据来研究长时间范围内近地层的臭氧变化是一种可行的方法.     

稀疏数据下复杂流域的水质模拟:以赣江为例

以赣江流域为例,对稀疏数据条件下复杂流域水质模型的建立和参数识别进行了探讨．采用了结构相对比较简单的CSTR模型,将其参数划分为水文参数和水质参数,并分别进行识别．水文参数采用回归方法进行识别,对水文参数的扰动实验表明,水质对于水文参数在可能的取值范围内的变化不敏感,因此在随后的水质参数的识别中,将其固定在回归方法求出的最优值上．水质参数的确定则采用了模型方法和资料方法相结合的手段,综合考虑了赣江流域可获得的数据信息、文献资料中对于参数的经验取值和模拟者在大量数学建模中的经验,最终根据河流的不同类型确定了赣江流域的水质参数,并对模型进行了验证。     

太湖、巢湖水体总悬浮物浓度半分析反演模型构建及其适用性评价

总悬浮物浓度是水体重要的水质参数.本研究利用太湖春季、秋季和巢湖夏季多期野外实测数据,通过对生物光学模型进行合理的简化构建适用于太湖、巢湖水体总悬浮物浓度反演的半分析模型,并将该模型应用于MERIS和环境一号卫星高光谱卫星影像上以验证该方法的适用性.结果表明:①针对太湖和巢湖水体,总悬浮物浓度最优反演波段范围为730～832nm(氧气吸收带除外);②针对MERIS数据,波段10(中心波长754 nm)和波段12(中心波长779 nm)均适用于太湖总悬浮物浓度反演,而波段11(中心波长761 nm)由于氧气吸收带的影响不适用于总悬浮物浓度反演;③针对太湖MERIS数据,模型反演结果的相对误差基本上呈现出随距离卫星过境时间增大而逐渐增加的趋势,在卫星过境时间正负3 h内测量的样点,模型反演结果的相对误差均在50%以内,而时间差超过3 h,相对误差则逐渐增大到50%以上;④环境一号卫星高光谱数据17个波段(B83～B99)均能够对巢湖总悬浮物浓度进行较好的反演,其反演效果要好于MERIS数据在太湖的反演结果.     

数据清洗对污水处理厂生物建模可靠性影响研究

为应对污水处理厂出水水质要求的不断提升,通过生物建模技术降低污水处理厂碳源、除磷药剂投加量,实现达标排放同时降低运营成本已成为必要手段.然而,数据质量是影响模型可靠性的关键因素.为提高建模数据质量,本研究在生物建模过程中提出了系统性3步清洗方法：统计分析法标定可疑数据;物料平衡计算法剔除大误差并闭合流量平衡;污泥特征分析法修正污泥组分.应用该方法成功对天津宁河芦台桥北污水处理厂2019年1—7月历史水质数据、SCADA在线流量数据及补充采集的3日水质数据实现有效的清洗,并完成基于Biowin-ASDM活性污泥模型的生物建模案例研究.通过与直接利用原始数据进行模拟拟合的对比结果表明,应用清洗后的数据进行建模可有效提升模型可靠性,不但校正参数趋于合理,更可实现生化段主要污染物TSS、TCOD、TN、TP去除率的模拟误差≤3%.     

硝化抑制剂的加量对生化需氧量值影响的探讨

BOD作为衡量水体受有机污染程度的重要指标,其反映的可生化降解性是其他参数无法替代的。在5日生化培养时间内,硝化作用的耗氧量取决于是否存在足够数量的能进行此种氧化作用的微生物,许多二级生化处理的出水和受污染较久的水体中,往往含有大量硝化微生物,因此测定这种水样时应抑制其硝化反应。通过对特定水体硝化抑制剂添加与否及加量多少对BOD5测定结果的影响,分析并探讨抑制特定水体硝化过程的最佳条件。在严格质量控制的基础上,对特定行业和环境水体的实际样品进行硝化抑制剂添加与否和加量及时间培养曲线等对比实验,通过所得到的比对数据以化学需氧量值与BOD5之间关系为基准,对硝化抑制剂的加量进行了探究。