冲洗蓝天——青岛市治理大气污染工作纪实

青岛市被评为1998年全国空气污染最严重的十大城市之一，这无疑一声巨雷在空中炸响。著名的旅游城市，曾被文人墨客赞誉的“红瓦、绿树、碧海、蓝天”的青岛这是怎么了?1998年数据没有错，科学不能伪造。事实是大气污染确实存在。     

地面风对瓦里关山大气CO2本底浓度的影响分析

使用 1994年 7月— 2 0 0 0年 7月大气CO2 和地面风现场连续观测资料 ,分析了瓦里关全球大气本底基准站 (36°17′N ,10 0°5 4′E ,海拔 3816m)地面风变化对大气CO2 本底浓度的影响 .结果表明 ,水平风向、风速和垂直风向、风速的变化对大气CO2 观测值的影响在春、夏、秋、冬季有明显不同 .由大量观测事实的统计平均还给出了瓦里关山大气CO2 浓度在不同季节的分布范围和日变化类型 ,并分析了形成原因 .将地面风数据作为大气CO2 本底资料的过滤因子之一 ,提出了适用于不同使用目的和要求的我国内陆高原地区大气CO2 本底数据筛选方法     

浅析大数据在环境治理领域的运用

我国正处于全面建设生态文明社会的关键阶段,环境治理是生态文明建设的关键环节,做好的环境治理工作不仅需要政府部门的努力,还需要社会各界的通力配合,同时还依赖于科学可靠的数据收集与处理。而大数据在公众环境保护意识的提升、环境数据的收集与处理方面发挥着重要作用。文章从大数据的特征以及处理方式入手,阐述了大数据在环境质量预警、立体化生态治理以及公众生态环境意识提升方面的作用,旨在提升环境治理水平,加快我国生态文明建设。     

远程监控城乡管网饮用水的低量色度

选用480 nm单色光及长光程技术进行吸光光度分析,测定水质色度。通过对比普通分光光度法可知,吸光光度测试的光程长度增加10倍,测试灵敏度显著提高,从而保证低色度饮用水(30度)的测定精准度。监测的色度数据利用GSM无线通信传输系统,可实现对水质色度监测结果的远程实时动态遥传,为预警突发性水污染事故提供数据支撑。     

如何提高环境监测数据的质量

环境监测数据的质量是否具有代表性、准确性、精密性、可比性和完整性,将直接影响到环境监测为环境管理服务的质量、环境执法的公正性和严肃性以及政府环境决策的科学性,关系到科学发展观和国民经济可持续发展战略的正确实施,本文通过＂五性＂来谈一下如何提高监测数据的质量,也就是通过提高环境监测数据的代表性、准确性、精密性、可比性、完整性来提高数据质量,以期对同行有所启发。     

信息共享平台在环境管理中的支撑作用

建立环境信息共享平台,使环境管理数据实现共享,实现各类数据及时的关联,是环境管理工作发展的必然趋势,将为环境管理提供强有力的技术支撑。信息共享平台利用了大型数据库在性能、安全性、可靠性、数据一致性、分布式处理等方面的优势,将各主要环境业务部门的统计、收费、审批、监测等数据集中管理起来,数据管理人员、各级领导、业务部门员工通过统一的Web界面进行管理、查询分析大量的环境数据,从而简化环境数据管理的难度,提高环境数据管理的水平,大大方便用户对环保数据的访问,提高了数据利用效率。     

基于闪电数据的雷电风险优化研究模型与应用

通过选择地闪日数、密度、强度和陡度作为雷电风险的基础因子,采用天气学与数理统计原理,给出了雷电数据因子的选择思路、因子优化、变量组合及风险等级划分方法,开展雷电数据因子和相关标准的应用等对比分析。研究结果表明:经数据处理和优化的雷电因子,对雷电风险具有明显指示意义,得出雷电因子的组合因子优于单因子,四个因子的组合是最优最稳定。据本文方法,验证依据《GB50057建筑物防雷设计规范》规范给出的25 kA雷电流参数选取的强雷电因子对雷电高风险等级有更好的指示作用,验证绘制怀化雷电变量风险等级分布和雷灾叠加图,得出雷灾起数集中区域多为雷电变量风险等级较高区域,为雷电风险评估、预警、区划因子的选择提供了更多参考思路。     

LCA中清单分析数据的获得

清单分析是ＬＣＡ继目标界定后的一步重要操作,工业量极大,本文从我国具体情况出发,开发了一套获取产品ＬＣＡ清单数据的方法,介绍了通过行业污染系数获取产品的社会数据以及借助企业生产的质量流程图收集和检验企业数据的具体步骤。     

黑龙江省湿地变化趋势分析

对从湿地分区动态变化多方面的分析结果显示,在1986～2000年期间,黑龙江省天然湿地面积减少率为24.2%,丧失湿地功能面积最大的是三江平原区域,并根据分区动态变化数据提出了湿地保护对策与措施.     

基于MODIS数据的地表组分温度反演研究

组分温度的反演是当前定量遥感的一个难点。与众多的陆面温度遥感模型相比,成熟的组分温度遥感模型相对较少。通过对近地面热红外辐射能量的线性展开,建立了MODIS多波段植被、土壤组分温度反演模型。该模型将组分温度与地表温度定量联系起来,模型中所涉及到的参数充分考虑到研究区湿地环境的特点。在计算组分温度时,首先利用单窗算法得到的MODIS陆面温度反演模型计算地表温度,然后由所建立的组分温度模型计算植被、土壤温度。选用2005年10月31日的鄱阳湖地区MODIS数据试验,与实测的植被、土壤温度相比,反演的组分温度的误差在15~21℃;通过对模型参数的敏感性分析,表明该模型具有一定的稳定性。实践证明,该方法能够有效实现组分温度的分离,是一种组分温度反演的较好方法。