基于遥感参数特征空间的福建省干旱监测

归一化植被指数(NDVI)和地表温度(LST)是描述地表特征的两个重要参数,通过新型的MODIS卫星数据反演得到NDVI和LST,采用基于NDVI-IST特征空间的条件植被温度指数(VTCI)模型,对2001-2002年福建省发生的严重秋冬春连续干旱灾害进行了监测验证,并利用气象观测数据对VTCI模型临测结果进行了分析.研究结果表明:VTCI模型能够真实地反映地表水分供应状况,能较好地反映区域旱情分布和旱情发展过程,VTCI值越小表示干旱灾害越严重.当旬的VTCI平均值与前一旬的降水量有着较高的相关性,利用VTCI模型能够近实时进行干旱监测,具有较高的业务化应用前景.     

福建省旅游产业影响因素的灰色关联分析

当前,灰色关联度已广泛应用于不同领域内相关因子的分析与预测.借助该法分析和比较了1997-2001年和2002-2006年两个时间段内影响福建省旅游业发展的内外因子.研究结果表明,福建省的旅游业在很大程度上受制于经济发展水平、交通可达性、产业化水平、旅游品牌等因素.建议福建省通过加快旅游支撑体系建设,实行集群式发展战略,培育和壮大海峡旅游品牌来实现旅游业的快速发展.     

生物发酵舍污水零排放养猪技术推广会在厦门召开

2009年10月17日,中国环保产业协会在福建厦门召开了生物发酵合污水零排放养猪技术推广会,与会代表参观了生物发酵合养猪现场,并听取了福建省环保厅和有关单位的技术介绍。王心芳会长作了重要讲话。     

2009年福建省环境报刊新闻工作座谈会召开

10月16日,2009年福建省环境报刊新闻工作座谈会在福州市永泰县召开。福建省环保厅党组成员、纪检组长黄伟庆出席会议并作了重要讲话。     

安全帽后脑防刺穿是关键

2009年2月16日,福建省岭兜一工地一根钢管从高处坠落,从正在作业的一名职工的后脑勺部位穿透安全帽进入头部,造成这名职工受伤不治身亡。2009年3月15日上午,桂林一建筑工地一钢筋坠落,将一作业人员的安全帽砸飞后,插入其右肩颈处10多cm,造成该职工重伤。但在这起事故中,因安全帽的弧度恰好使坠落物弹开,     

气象灾害影响福建粮食生产安全的机理分析

基于福建省粮食生产安全的现状,从粮食供需和播种面积的发展趋势评述了福建粮食生产的严峻形势。利用近35年的农业生产统计资料,进一步分析了福建省气象灾害的基本特征及其对粮食生产的影响。研究表明,气象灾害对福建省粮食生产的影响极大,而且其范围和强度有随时间增大的趋势。水旱灾害是影响福建粮食生产的主要灾种;进入20世纪90年代后,台风灾害对粮食生产的危害开始凸显,这是该省防灾减灾工作需要注意的一个新动向。最后,从气象角度就提高粮食生产防灾抗灾能力提出了相应的对策。     

积极开展试点，探索农村环境教育

根据福建省部署安排,三明市作为省内开展农村环境教育活动的试点地区。我们认真开展了调研,联系实际制定了《三明市农村环境教育试点工作方案》,在市环委会的框架下,构建了工作机制,     

2008福建省环境保护宣传教育中心组织举办了5期培训班

2008年,宣教中心与有关部门合作分别举办了5期培训班,分别对相关人员进行岗位培训,通过培训,进一步提高了受培训者的理论水平和实践能力。     

景观格局对大气污染的影响——以福建省为例

以福建省为研究对象,利用37个国家环境空气自动监测站点的监测数据和土地利用/覆盖数据,首先分析了土地利用/覆盖对SO₂、NO₂、O₃、CO浓度年变化和季节变化的影响;其次建立国控点不同半径的缓冲区并计算景观格局指数,探讨不同尺度下土地利用/覆盖的景观格局对SO₂、NO₂、O₃、CO浓度的影响。结果表明：土地利用/覆盖对大气污染物浓度变化的影响显著,建设用地的SO₂、NO₂、CO浓度均为最高,耕地的O₃浓度为最高。不同大气污染物浓度在不同土地利用/覆盖下的季节变化存在差异,耕地的SO₂浓度呈春冬季低,夏秋季高,其余污染物呈春冬季高,夏秋季低;NO₂浓度均呈春冬季高,夏秋季低;耕地与林地的O₃浓度为春秋季高,夏冬季低,建设用地与草地则从春季到冬季依次递减;CO浓度均为夏秋季低,春冬季高。不同景观指数对不同大气污染物浓度的影响存在差...     

福建省土地利用多尺度空间自相关分析

常规统计方法是分析制约土地利用空间分布的影响因素常用方法,其理论假设前提是数据本身在统计上是独立的,呈正态分布。而土地利用空间数据往往具有一定的空间自相关性,同时空间自相关性中蕴含一些有用的信息,必须采用合适的方法予以解决。论文以福建省作为研究区域,采用Moran's I系数的自相关图来表示土地利用及其影响因子的空间自相关性特征,并且在此基础上建立了土地利用与影响因子的空间自回归方程。研究结果表明,研究区域内土地利用与影响因子普遍存在空间自相关性,并且空间自相关性与研究尺度密切相关,空间自相关性随尺度增大而增强。空间自回归模型的解释能力比经典统计回归模型略强,并且空间自回归模型中的残差较小、空间模式不明显,而经典回归模型的残差比较大,并且具有显著的空间分布模式。