基层环境监测站最简单监督监测报告数据库系统构建与应用

摘要：每个基层环境监测站均会出自己的产品监督监测报告,并把它作为数据记录到报告数据库中。环境监测以报告的形式起着技术支持、技术监督、技术服务的作用,以数据的方式起着数据查询、统计服务的作用。这里我们用EXCEL构建最简单的监督监测报告数据库系统并应用于废水监督监测报告中。     

关于建设项目环境管理中防护距离问题的几点思考

设置防护距离是中国建设项目环境管理的重要手段。本文对比介绍了中国建设项目环境影响评价过程中采用的各种防护距离（包括卫生防护距离、大气环境防护距离、安全防护距离、产业政策选址规定和环保规范）的概念、确定原则和确定方法,结合当前建设项目环境管理中存在的问题,提出建设项目防护距离管理体系建议以及未来的研究方向和研究内容。     

建设项目和园区环境管理存在的问题及应对措施

目前我国环境管理在很多方面都取得了进步,但是还需要为了社会的发展和人与自然和谐相处做更多的努力。因为环境管理问题不仅关系到经济,还关系到我们的生活,甚至子孙后代的生存。本文从现实出发,分析了建设项目和园区环境管理中存在的问题,并提出相应的解决对策,以期为建设项目和园区环境管理构建科学的管理体系,促进建设项目和园区的科学发展。     

住宅小区建设环境影响评价

居住区环境是对人们身心健康产生着直接影响的外界环境类别,特别是在现在城市中的居住小区建设施工与投入使用过程当中,更是会对周围的区域产生或多或少的环境影响。本文主要从住宅小区建设环境影响评价的角度对住宅小区建设时候的各种烟尘、噪声污染对环境的影响进行评估并提出改善建议措施。     

锦凌水库施工建设过程中的生态环境保护措施

主要介绍锦凌水库施工建设过程中生态环境保护措施、水土保持措施、移民环保措施、库区清理措施、文物保护措施等,并对每一方面的具体措施进行了阐述。     

城市生活垃圾填埋场建设项目的环境监理探究

生活垃圾填埋场在施工期和运营期会产生废气、废水、噪声等环境污染,本研究结合监理行业现状和城市生活垃圾填埋场建设项目的特点,重点探讨了项目施工期和运营期环境监理的内容与方法。     

以优化空间布局为途径的生态化产业园区规划设计研究

目前我国正在广泛开展产业园区建设,产业园区化在带来利益的同时,园区建设对生态环境也产生了一定影响。从景观生态化、基础设施生态化和建构筑物生态化三个方面进行分析研究,提供了一条生态化产业园区规划设计路径。     

基于知识图谱的建筑安全领域计算机视觉研究综述

建筑业作为高风险行业,建筑安全一直是行业关注的焦点。近年来,计算机视觉技术的快速发展为建筑工程安全管理提供了可能性。为全面、系统、客观地反映建筑安全领域计算机视觉技术的研究成果及其不足,运用知识图谱分析工具VOSviewer对来自WOS数据库核心合集上的166篇相关研究文献进行了可视化定量分析并辅以定性分析,分析了计算机视觉技术在建筑安全领域的研究现状与发展趋势。结果表明:计算机视觉技术在建筑安全领域应用的研究文献发表数量呈现上升趋势,并在近五年表现突出;该领域的作者研究合作群体分布分散,彼此缺乏合作;该领域的研究主题大致分为三个方向,即设备的识别与跟踪、工人不安全行为的识别以及计算机视觉及其发展;该领域未来的研究方向可能会尝试将计算机视觉技术与多种数字技术和深度学习技术相结合、增强个人防护设备检测的及时性,同时整体场景信息的获取以及综合安全监控系统设计相关技术的开发运用值得期待。     

基于系统动力学的建筑施工安全系统脆弱性仿真分析

为系统分析建筑施工安全系统脆弱性的影响机理,首先探讨了社会技术系统理论下各子系统影响因素之间的高接触与紧耦合性的特点;然后以脆弱性理论为切入点,建立了建筑施工安全系统脆弱性的系统动力学仿真模型,采用三角模糊数和层次分析法确定了模型中各影响因素的权重系数和相关方程参数;最后通过考虑不同子系统的投入方案对建筑施工安全系统脆弱性的暴露度、敏感度和适应度的影响程度进行仿真分析。结果表明:建筑施工安全系统具有脆弱倾向性;个人子系统、技术子系统和组织管理子系统分别对降低安全系统暴露度、敏感度和提高安全系统适应度有显著的作用,在整个仿真周期内各子系统每单位投入产生的变化幅度分别为17.07%、11.13%和15.60%,并围绕起关键作用的子系统提出了针对性建议,以期降低建筑施工安全系统的脆弱性风险,提高工程安全管理水平。     

融合时空特征的PCA-PSO-SVM臭氧(O3)预测方法研究

针对目前臭氧预测方法未能考虑臭氧污染的区域性和在时间周期内的强自相关性的问题,提出一种融合时空特征的PCA-PSO-SVM臭氧组合预测模型.利用小波分析和系统聚类提取臭氧时间序列波动特征和站点空间分布相似性特征,并通过主成分分析和粒子群算法优化的支持向量机组合模型（PCA-PSO-SVM）对臭氧日最大8h平均浓度进行预测,以2016~2018年杭州市大气污染物观测数据和气象数据进行实验验证.结果表明：融合时空特征的PCA-PSO-SVM模型预测精度有较大提升,与未融合时空特征的PCA-PSO-SVM模型相比,精度提升19%.气象因素中温度对臭氧预测效果影响最大,在气象预报数据存在一定误差的情况下,提出的模型仍得到较高精度的预测效果,具备较好的鲁棒性.