建设项目竣工环境保护验收监测应注意的问题

针对建设项目竣工环境保护验收监测中存在的问题,阐述了工况控制、总量监测、环境相容性等环节的技术要求和注意事项,并就与之相关的公众参与、监测人员的素质等问题展开了讨论。     

Images of war: using satellite images for human rights monitoring in Turkish Kurdistan

In areas of war and armed conflict it is difficult to get trustworthy and coherent information. Civil society and human rights groups often face problems of dealing with fragmented witness reports, disinformation of war propaganda, and difficult direct access to these areas. Turkish Kurdistan was used as a case study of armed conflict to evaluate the potential use of satellite images for verification of witness reports collected by human rights groups. The Turkish army was reported to be burning forests, fields and villages as a strategy in the conflict against guerrilla uprising. This paper concludes that satellite images are useful to validate witness reports of forest fires. Even though the use of this technology for human rights groups will depend on some feasibility factors such as prices, access and expertise, the images proved to be key for analysis of spatial aspects of conflict and valuable for reconstructing a more trustworthy picture.     

易贡巨型高速滑坡卫星遥感动态监测

多期卫星遥感数据与图像清晰地反映了易贡滑坡的演变及其地貌形态特征,通过专题对比解译与滑坡时程分析,重点监测和评价了滑坡堰塞湖溃决后汹涌水对下游两岸产生的重大生态破坏,结果显示,下游又新增了25个不同规模的浅层滑坡或滑落,新河床两侧新增的大面积滩地覆盖了两则的森林、草地;个别河段出现了移位改道。     

基于3种时间序列模型的九龙江河流库区藻华预测

湖库富营养化和有害藻华是全球性生态环境问题,藻华预测与早期预警是保障湖库水源地供水安全的关键技术.如何基于高频水生态在线监测数据进行藻华的实时动态预测成为水生态管理领域的重大需求.本研究以福建省九龙江江东库区(水源地)为例,利用3年连续观测的逐时平均总叶绿素a浓度数据,对比研究了SARIMA、Prophet和LSTM(长短期记忆神经网络)3种时间序列模型在藻华(日平均叶绿素a大于15μg·L^-1)预测方面的效果.结果表明：(1)时间序列模型要求参数少,灵活性强,能清晰反映水质特征和未来变化趋势,可弥补传统藻类监测预警方法的局限性;(2)基于深度学习框架的LSTM模型,具有独特的迭代优化算法,对藻类非线性变化特征的识别和预测能力较强,其总叶绿素a逐日预测和7日预测效果均显著优于SARIMA模型和Prophet模型;(3)输入数据长度会在一定程度上影响模型预测效果,最优的输入数据时间长度为7 d;输入数据频率对预测效果也有影响,在预测非藻华日时,小时数据的预测效果优于日频率数据;在预测藻华日时,两种频率数据无显著差异,但日频率数据能更准确识别藻华日特征.总结起来,基于...     

基于PSO-SVM算法的环境监测数据异常检测和缺失补全

针对环境监测数据异常和数据缺失问题,提出了基于支持向量机的粒子群优化数据异常检测和缺失补全算法。利用粒子群优化算法选取较优的支持向量机训练参数组合,以此建立非线性的支持向量机模型,并利用结果模型对测得的真实数据拟合预测。以宁夏回族自治区某污水处理厂的污染物测量数据作为实验数据,结果表明,利用该算法预测数据的准确率可达97.977%,检测异常数据准确度高,缺失数据补全正确。     

环境监测市场化管理工作思考

阐述了我国及其他国家环境监测市场管理的经验,以及我国在推进环境监测市场化管理方面的探索;指出了目前环境监测市场化管理中存在的问题,提出,应加快建立适合国情的监测总体格局;建立完善环境监测社会化监管制度体系;充分发挥行业协会在监管中的作用;强化对社会监测机构监管力度;提高社会环境监测机构能力。     

我国流域水生态完整性评价方法构建

流域水生态完整性评价是指通过对水生态系统中不同水生态指标(生物和非生物)的监测以及由数学方法综合形成的综合评价指数,来反映水生态系统完整性状况。近年来,世界各国水环境管理政策发生了变化,开始强调生态保护,重视水体的生态质量。中国现行的常规理化监测指标(如COD、氨氮、BOD5)很难满足水环境管理的需求,难以全面准确地反映水环境质量变化的趋势。因此,在借鉴欧美发达国家流域水生态完整性评价方法的基础上,结合中国目前监测现状以及流域水环境管理需求,构建了包括物理生境指标、理化指标、水生生物指标在内的流域水生态完整性监测与评价方法,以期为中国流域水质目标管理技术体系的业务化运行提供可资借鉴的技术支撑,实现从单一的化学指标监测转向综合的水生态系统监测,实现流域水生态完整性的监测与评价。     

高原机场飞机噪声监测与计算结果比较分析

高原机场飞机架次较少,机型单一,飞行周期稳定,以及高原特殊的环境特征,有时会导致现场实际噪声监测数据无效。应用综合噪声模型(INM)软件对青海玉树机场飞机噪声进行计算,其结果与监测结果比较显示,计算值和监测值误差在±6 d B的范围以内。探讨提出采用飞机噪声计算模式,可以为高原机场飞机噪声管理提供可靠技术支撑。     

大气环境无人机监测方法研究

目前地面常规大气监测手段难以对垂直方向污染源监测,也难以应对环境突发事件,采用无人机大气监测与数值模拟结合的方法可以解决该问题。实验开发了基于无人机平台的空气质量监测平台,采用数值模拟方法确定平台搭载方案,再对无人机监测系统得到的监测数据与数值模拟计算结果作对比分析,得到各项污染物浓度。分析了该方法存在的问题,提出了提高数据链路传输能力,开展无人机遥感系统相关环境质量评价方法学研究,开发精度高、质量轻的无人机大气监测吊舱,开展地面静止比对和飞行测量比对实验等建议。     

烟尘烟气监测全程序质量监督评价方法研究

建立了烟尘、烟气监测全程序质量监督体系,确定了监督检查工作需要控制的环节,并细化了各环节需要重点关注的内容。以层次分析法等关键技术为基础,通过赋予监测全过程各环节不同的指标权重,建立了统一化、标准化的综合评价模式。研究将评价体系分为2个层次,一级指标3个,二级指标19个,并确定了每个指标的测评内容及计算方法。将该体系应用于6家监测机构的质量监督工作,证明其实用性和适用性良好。