基于多时相MODIS数据的四川省森林植被类型信息提取

森林植被类型信息对于生态的保护、规划和建设具有重要的意义。论文针对单一时相遥感数据在提取森林植被类型信息方面的局限性,探讨了基于多时相MODIS遥感数据实现提取主要森林植被类型信息的方法。将四川省的森林植被划分为常绿落叶混交林、常绿阔叶林、常绿针叶林、落叶阔叶林、落叶针叶林5 种类型。通过对其年内生长差异的分析,选取多时相（2005 年1 月9日、2 月26 日、4 月22 日、7 月19 日和10 月23 日）特征数据,利用光谱和时相特征知识建立了常绿林、落叶林和针叶林的提取模型;通过特征组合与逻辑判断,实现了5 种植被类型信息的提取,提取精度总体达到84%,植被类型最低精度达到76%。研究表明,该方法可以节约大量的人力、物力和财力,在大范围的植被类型调查与监测方面具有较大的应用价值。该研究表明,四川省2005 年的森林覆盖率为28.43%。各类型按所占百分比由高到低的排序为落叶阔叶林、常绿针叶林、常绿阔叶林、落叶针叶林和常绿落叶混交林。该数据对四川省森林植被的保护和利用具有重要的应用价值。     

融合菌-活性污泥联合曝气吸附处理重金属铬

研究了融合菌RHJ-004与活性污泥联合曝气处理含铬废水的生物吸附性能。结果表明,融合菌RHJ-004与活性污泥联合曝气对铬具有良好的处理效果,投加10g/L菌体、6g/L污泥,处理50mg/L的铬液,还原率可达83.26%,去除率达72.04%。该吸附剂对处理酸性含铬废水具有很大的潜力,在pH=1￣5时,还原率均>80%,去除率均>70%;溶解氧是影响该吸附过程的一个重要参数,当DO=2￣4mg/L时,生物吸附效果较好,还原率达到75%以上,去除率也超过65%;融合菌RHJ-004与活性污泥对六价铬的联合吸附可用Langmuir模型和Freundlich模型描述,但Freundlich模型的拟合效果更好。     

2017年5-6月国内生产安全事故统计分析

统计了2017年5-6月国内发生的各种生产安全事故112起,其中包括交通事故、矿业事故、爆炸事故、火灾、毒物泄漏与中毒和其他事故.统计表明,在112起事故中,交通事故占43.75％,矿业事故占3.57％,爆炸事故占8.93％,火灾占10.71％,毒物泄漏与中毒占9.82％,其他事故占23.21％.112起事故共死亡375人.死亡人数的百分比分别为交通事故48.53％,矿业事故7.20％,爆炸事故6.93％,火灾5.33％,毒物泄漏与中毒8.80％,其他事故23.20％.2017年5-6月生产安全事故发生较多的5个省分别为山东(12起)、云南(11起)、陕西(8起)、湖南(7起)和河北(7起);死亡人数较多的5个省分别为山东(52人)、河北(37人)、湖南(35人)、云南(34人)和广东(23人).     

基于信息融合的天然气采气管线安全性评价

信息融合技术充分利用多源信息的互补性、综合性,可以极大地提高评价指标信息的质量和可信度。针对天然气采气管线运行环境复杂性带来的采气管线安全检测与评价在时间与空间的不确定性,通过采集以及分析天然气采气管线的宏观检测信息、无损检测信息、理化检测信息以及力学性能信息,提出了一种利用信息融合技术的采气管线安全性评价的模型,给出了该评价模型的步骤,并对某在役运行的天然气采气管线进行了安全性评价,并获得满意的效果。评价结果表明该管线存在不同程度腐蚀,安全性评价表明该管线可安全运行。     

污染源视频监控的应用与发展方向

正在过去的2013年,"雾霾"成为年度关键词。这一年的1月,4次雾霾过程笼罩30个省(区、市),在北京,仅有5天不是雾霾天。近年来,随着国家经济的飞速发展,我们赖以生存的环境也因为不断的资源开发、工业生产等,造成了废水、废气、废渣大量排放等污染问题。有报告显示,中国最大的500个城市中,只有不到1%的城市达到世界卫生组织推荐的空气质量标准,与此同时,世界上污染最严重的10个城市有7个在中国。如     

省安科院党建惠企再升级 联建发展出新招

2021年12月22日,省安全生产科学研究院应急所党支部来到张家港联合保税区安全环保局、苏州中远海运化工物流有限公司共同开展了“初心百分百·惠企面对面”暨保税区“亲清话坊”政企专场活动。积极推动党建共建新模式,依托“党建引领·安全同行”项目,切实推动党建业务相融合,不断提升党建促发展工作水平。     

基于信息融合与GM的石油罐区安全监控预测模型

近年来,石油罐区安全事故发生频率呈不断上升趋势。为有效增强罐区安全监控预警系统监测数据的可靠性,并实现对事故的早期预警,基于多传感器信息融合技术和灰色模型(GM)理论,建立出石油罐区安全监控预测模型。首先,研究了基于递推最小二乘法改进的最优加权融合算法,并将其作为一级(特征级)融合模型,其次,介绍分析了灰色预测理论及GM(1,1)模型的实现过程,最后建立出基于GA-BP神经网络算法的二级(决策级)数据融合模型,并得到石油罐区安全监控预测模型。     

水质自动监测站的管理和质量保证

以同江市水质自动监测站工作为例，论述了水质采样系统、配水系统、测试系统、数据检验和传送系统的工作经验。     

基于智能电网大数据的工业企业大气污染排放特征研究

本文尝试构建基于智能电网大数据的工业企业污染排放预测方法。通过分析上海大中型工业企业用电量与工业总产出、工业总产出与主要污染物直接排放量之间的关联关系,本文建立了工业企业基于用电量的直接污染排放清单估算方法。利用此估算方法,可在实时的智能电网大数据基础上估算工业企业直接污染排放量,服务于大气污染的实时预警和预测。本文研究表明,这种清单估算方法可直接应用于工业企业污染的实时防控,既可服务于政府大气污染监测、应急机制启动时防控对象的选择,也可服务于未来的污染物排放权实时交易市场的供需分析等,是大数据在污染防治领域应用的可行路径。     

基于数据挖掘算法和数值模拟技术的大气污染减排效果评估

近年来,京津冀地区采取了大量污染减排措施进行大气污染治理,如何客观评估减排效果是目前大气环境领域的研究难点.为准确评估大气污染过程的减排效果,本文利用北京地区常规气象资料、国控站PM_(2.5)浓度资料,遴选了北京地区2018年3月11—14日和2013年3月14—17日两次空气污染过程,计算了大气容量系数、静稳指数,并利用KNN数据挖掘算法和WRF-Chem模式,对比分析了有无减排条件下的PM_(2.5)日均浓度.结果表明:两次空气污染过程的天气形势和局地气象条件较相似,就大气热力和动力的垂直结构来看,2018年空气污染过程比2013年空气污染过程的大气稳定性更强、边界层高度更低、环境容量更小,但PM_(2.5)峰值浓度却显著下降,平均浓度明显降低,PM_(2.5)小时浓度的增长趋势相对平缓,重污染持续时间缩短.KNN数据挖掘算法减排评估结果显示,该方法能够较好地预测PM_(2.5)日均浓度的变化趋势,2018年3月11—14日,在减排和不减排情景下PM_(2.5)日均值分别为171和229μg·m~(-3),减排使得污染过程PM_(2.5)平均浓度下降了25.3%.数值模拟结果与KNN数据分析结论吻合,进一步验证了减排措施的有效性.综合看来,2018年空气污染过程中PM_(2.5)浓度相比历史相似气象条件下的污染过程显著降低,这是长期大力度减排效果的体现.