成都市水环境信息化建设与研究

分析了当前全国、四川省及成都市水环境的基本情况,结合成都市水环境业务需求和信息化基础,讨论了成都市水环境管理信息化建设顶层设计的必要性和可行性,对水环境信息化做了顶层设计、对重点业务进行了详细设计、提出了技术路线,并对系统建设实际应用、所遇问题和未来发展方向进行了探讨。     

淮海经济区城乡空间融合格局及形成机制

城乡融合发展是解决城乡差距过大、城乡不平衡不协调问题的关键举措,也是城乡动态均衡的发展过程。聚落镶嵌、交通可达、发展均衡是城乡融合发展的空间表象。基于空间视角构建城乡融合发展的评价指标体系,综合运用景观分析、可达性分析和耦合协调分析等方法揭示淮海经济区城乡空间融合发展的要素格局特征,并结合回归模型探究其形成机制。结论如下：（1）城乡空间融合是城乡结构优化的进程,可以从城乡聚落连通性、城乡交通便捷性和城乡发展均衡性等方面研判城乡空间融合发展的综合水平。（2）淮海经济区城乡空间融合发展的各要素指标存在较大差异,综合水平指标由中心向外围递减,可划分为协调融合型、协调关联型和欠协调分割型三种地域类型。（3）经济发展水平、城乡规模、产业关联是影响该区域城乡空间融合的关键动力因素,而传统农业和工业的推动作用不显著。镇域和村域尺度城乡融合发展的理论和实证研究是后续工作的重要方向。     

“流空间”视域下淮海经济区城乡融合发展驱动机制

从要素流动多维重构淮海经济区城乡融合评价体系,以动态耦合协调度模型测度城乡融合水平并分析其时空分异规律,最后从“流空间”视角探索城乡融合发展驱动机制。结果表明：（1）研究区城乡融合水平整体较低但趋势向好,其正向空间关联和局域内向集聚特征明显。（2）流空间视角下区域呈多中心网络结构,且在人流和资金流下相对紧密,而物流和信息流下“核—辐”结构突出。（3）推动核心区集聚效应转向扩散效应,发挥各城市节点比较优势,合理调节要素流动强度、方向和质量,并在实施地方和国家政策时配套相关制度,方能实现淮海经济区城乡融合“量”“质”同升。     

香港近海海域叶绿素a定量反演及时空变化分析

以2009~2019年HJ-1A/B卫星多光谱数据和对应日期的实测数据为数据源,通过预处理提取出各波段组合反射率并与实测叶绿素a浓度数据进行统计相关性分析,选取相关性最高的波段组合作为特征变量与2/3的实测叶绿素a浓度数据进行建模,并用剩下的1/3实测叶绿素a浓度数据进行精度验证以确定最佳遥感反演模型,最后根据最佳反演模型对2009-2019年的香港近海海域叶绿素a浓度进行反演,明晰该海域近10年的叶绿素a浓度时空变化特征.结果表明：利用HJ-1A/B卫星多光谱数据反演香港近海海域叶绿素a浓度的最佳波段组合为第3波段和第2波段比值（B3/B2）,相关系数（r）为0.893;最佳反演模型为利用B3/B2构建的e指数回归模型（Chl=0.004e^6.693(B3/B2)）,决定系数（R²）为0.934,均方根误差（RMSE）为0.255μg/L,平均相对误差（RPD）为25%;近10年香港近海海域的叶绿素a浓度时空变化特征：空间上整体呈现“东高西低,由东向西逐渐减小”的分布特征,西部海域比东部海域平均浓度低5μg/L左右;2017年内呈“春低秋高,夏升冬降”的随季节变化特点,其中秋季最高,夏春两季次之,冬季最低.     

大气腐蚀数据降维最优维度研究

目的确定金属大气腐蚀数据降维的最优维度。方法分别采用PCA、MDS、Isomap和LLE四种方法对大气腐蚀数据进行降维处理,并采用集成学习算法建立预测模型。针对不同的降维方法和近邻点个数计算,使用MAPE(Mean Absolute Percentage Error,相对百分误差绝对值的平均值)对预测结果进行评价,将最佳预测速率所对应的维度作为最优维度。结果不同的降维方法和近邻参数作用下,最优维度从2维到7维不等。流形学习方法对大气腐蚀数据进行降维的MAPE均小于线性降维方法。结论适合每种降维方法的最优维度可能是不同的,通过对MAPE进行对比,得到大气腐蚀数据在各种降维方法的最优维度。     

时空效应下PM2.5的环境库兹涅茨曲线——基于动态空间面板视角

经济发展与环境保护的平衡一直是人们关心的话题,为分析空气质量水平与经济发展程度之间的关系,即环境库兹涅茨曲线,本研究利用2013—2017年中国省级PM_(2.5)污染数据,运用动态空间面板数据模型,从而控制相邻省份的空气质量水平与本地上期污染水平,实证分析中国PM_(2.5)环境库兹涅茨曲线的存在性及空间溢出性.结果表明:①PM_(2.5)的环境库兹涅茨曲线在省级基础上表现为倒U形,即随着初期经济水平的发展,大气污染会不断增加,在经济发展到一定水平后,大气污染开始降低;②东部、中部省份的空气污染表现与全国一致,而西部省份尚无显著趋势,只有第一产业产量与空气污染水平呈负相关;③中国整体的PM_(2.5)污染具有显著的空间溢出性;④对二氧化硫和氮氧化物进行环境库兹涅茨曲线研究,发现全国平均而言还处在大气污染的上升阶段.研究表明,中国各地区处在大气污染发展路径的不同阶段上,而且空气污染的治理模式应采取区域联合分块治理的策略.     

对大数据驱动环境管理创新的实践探索

随着国家对环境问题的重视,环保部门提出了将改善环境质量作为导向的环境管理策略,这一策略的顺利开展需要大数据支持。基于此,本文从大数据时代时代对环境管理造成的影响入手,分析了大数据在环境管理创新方面的作用,大数据可以在环境管理的多个环节发挥重要的作用,本文还分析了大数据技术在美国TMDL计划中的应用,意在为我国环境领域的工作人员提供经验参考。     

基于Web的环境监控数据查询系统设计研究

随着社会的进步,传统环境监控日渐式微,存在效率低问题。针对这个问题,基于Web环境监控查询系统成为近几年研究的焦点。综合国内外相关研究资料,设计一个基于Web的环境监控数据查询系统。该系统实现了通过网络共享远程终端数据对环境的实时监控,推动环保工作的现代化管理。为验证其有效性,系统在设计完成后在某地进行了为期6个月的投入实验。基于Web的环境监控数据查询系统较传统监控系统效率更高,满足了人们的需求,对未来相似系统设计有一定的借鉴意义。     

城市空气质量监测大数据安全存储模式研究

治理空气污染需要对城市空气质量进行监测,将测得的城市空气质量监测数据进行安全的存储是当前治理空气污染中重点研究的内容。针对当前空气质量监测数据存储模式存在的数据加密所用时间较长、存储模式的安全系数较低的问题。提出一种城市空气质量监测大数据安全存储模式,采用基于PCA神经网络的混沌加密方法对城市空气质量监测大数据进行加密。通过混沌系统产生的随机轨道作为产生加密密钥的伪随机数发生器,根据产生的秘钥对城市空气质量监测大数据进行加密和解密,完成城市空气质量监测大数据的安全存储。     

基于模糊隶属度的多核SVR遥感水深融合探测

遥感是海岸带浅海和岛礁周边水深探测的重要手段,支持向量回归(SVR)是广泛应用于数据回归的机器学习模型。本文将SVR引入多光谱遥感水深探测,针对单核SVR模型在浅水区水深反演中误差较大的问题,以单核SVR模型反演不同水深段的模糊隶属度作为决策融合因子,提出了基于模糊隶属度的多核SVR遥感水深融合探测方法,并以我国西沙群岛中的北岛为实验区,与单核SVR模型和传统的对数线性水深遥感模型开展对比实验。实验结果表明:1)基于模糊隶属度的多核SVR融合模型在25 m以浅的水域,平均绝对误差0.99 m,平均相对误差8.2%;2)融合模型的平均相对误差分别比以RBF、Sigmoid、多项式、线性为核函数的四种单核SVR模型提高了1.7%、4%、4.4%、4.8%,比对数线性模型提高了5.5%;3)对于不同水深段,多核SVR融合模型在0~15 m的3个水深段内平均相对误差比四种单核SVR模型提高了0.7%至54.9%不等,在0~25 m的5个水深段内比对数线性模型提高了1.1%至20.4%不等。