北京市PM5.0可吸入颗粒物反演及其时空分布分析

分析城市可吸入颗粒物的空间特征及影响因素对于制定更为有效的可吸入颗粒物污染控制政策具有重要的现实意义.本研究在实际采样和遥感数据处理基础上,构造差值植被指数(DVI),通过建立TM影像与对应PM5.0颗粒物实测值之间的相关关系模型,对北京市2008~2010年3 a的PM5.0的分布进行了反演计算和精度分析;研究了NDBI和NDMI对PM5.0浓度的影响,进一步揭示了北京五环区域范围内可吸入颗粒物的时空分布特征.结果表明,采用DVI反演PM5.0分布的方法可行,反演精度在可接受范围内;整体上研究区2008年PM5.0颗粒物污染最轻,西南三环和四环以及东南三四环之间为颗粒物污染的高值区,西北五环附近颗粒物污染较轻;NDBI(归一化建筑指数)、NDMI(归一化水汽指数)与PM5.0可吸入颗粒物的分布分别呈现显著的负相关和正相关关系,且二者对PM5.0的影响相近.     

NOx光解测量装置的设计与测试

根据二氧化氮的光解反应原理,自主设计、装配了一套氮氧化物光解反应装置,并将其与Thermo 42系列氮氧化物分析仪的化学发光检测室联用,进行了不同条件下(分别为标气流量、臭氧流量、光源温度、功率、样品湿度)NO2光解转化效率的测试.结果表明:进样流量为100~200 mL·min-1、光源温度为20℃、光源功率约为60 W(光密度约26 W·mL-1)的条件下,可得到较高的光解转化效率(约80%);臭氧流量及样品相对湿度对转化效率影响不大.在上述最佳转化效率的条件下,将其与PLC860-CLD88p(ECO PHYSICIS)进行了为期8 d的比对实验.结果显示:二者的NO2实际测量结果趋势基本一致:[NO2]ECO=0.908×[NO2]PKU+1.913(R2=0.955),初步证实了该套自主设计光解装置应用于实际观测的可靠程度.     

生态环境变化遥感评价指数的应用研究——以敖江流域为例

利用1994年5月12日与2009年6月6日的Landsat TM和2001年5月23日的Landsat ETM＋卫星影像,选用遥感生态指数（RSEI）,结合流域的植被覆盖度状况,定量评价了15年间敖江流域的生态环境变化与植被覆盖度变化情况,并对二者的关系进行了简要分析.结果表明：15年间,敖江流域生态等级为优所占的面积比例从13.48％上升到24.90％,增加了304.29 km2;植被覆盖度等级为极高的面积增加比例为29.31％.总体看来,敖江流域生态环境状况和植被覆盖状况均有明显的提高,两者具有较好的对应关系.     

桉树叶提取液还原石墨烯电极提高微生物燃料电池产电性能的研究

将桉树叶提取液绿色还原氧化石墨烯(G-rGO)电极和微生物还原氧化石墨烯(B-rGO)电极依次作为微生物燃料电池(MFC)阳极,采用红外光谱(FTIR)、X射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)对所制备的电极进行表征,并采用循环伏安法(CV)、交流阻抗法(EIS)对比2种电极的电化学性能.结果发现,G-rGO阳极的内阻为243.87Ω,应用于MFC时最大功率密度和最大输出电压分别为18.77 W·m~(-3)和760 mV,对照组B-rGO电极的内阻为299.11Ω,将其应用于MFC时最大功率密度和最大输出电压分别为13.16 W·m~(-3)和635 mV,对照组未修饰阳极的内阻为375.21Ω,最大功率密度和最大输出电压分别为8.97 W·m~(-3)和480 mV.研究表明,G-rGO电极电阻更小,导电性能更优越.     

基于EMD-HHT可定位长输天然气管道第三方破坏事件监测技术

为适应目前管道安全监测需要,满足对扰动信号分类监测的实际需求,提出1种基于希尔伯变换和经验模态分解(EMD-HHT)的信号特征提取技术,利用基于φ-OTDR分布式光纤传感系统采集振动信号,通过EMD+HHT区分算法对管道沿线振动事件进行分解并提取6个典型特征向量,各特征事件数据经过EMD后选取IMF3为最终提取特征向量的原始数据,BP神经元网络可有效识别机械破坏、敲击破坏、车辆经过、人工挖掘、动力干扰5种事件。研究结果表明：在长输管道信号识别中,BP神经网络对5类事件平均识别率高达98.6%,该技术分类识别5类事件扰动信号,能够达到较高准确性,并且误报率平均在1.3%,能较好满足现场安全实时监测需求。研究结果对长输油气管道附近第三方破坏扰动信号分类监测具有一定参考意义。     

金属矿山安全管理与信息化技术

信息化技术与传统产业的紧密结合,可实现传统产业快速发展.信息化技术对矿山安全也发挥了重要的作用.详细论述了金属非金属矿山的安全生产现状,矿山安全灾害种类和矿山安全信息化技术,指出信息化技术的应用是解决矿山安全问题的一个重要途径.     

城市雨水径流污染控制技术

城市雨水径流特别是初期雨水污染严重,是水体富营养化、水华以及海域赤潮等环境问题产生的根源之一.分析了径流污染产生的特点,概括了城市雨水径流污染控制的必要性,并着重论述了径流污染控制技术.     

地表水环境遥感监测关键技术与系统

本文主要是围绕地表水环境遥感检测展开讨论,全面介绍了水环境检测的关键技术和系统,建立改进双峰法的水体分布遥感提取方法,并以具体地区为例进行分析,采用不同方法建立解析方法,从根本上提升反演方法的区域和积极适用性,希望能够对相关人员起到参考性价值。     

玛纳斯河流域荒漠草地沙化遥感监测研究

以1989—2016年玛纳斯河流域TM/OLI遥感影像为数据源,利用混合像元分解技术,计算玛纳斯河流域草地总覆盖度和裸沙面积。在此基础上通过监测年与基期年的比较,计算草地覆盖度相对基期年的减少率和裸沙面积相对基期年的增加率两个监测指标,依据《天然草地退化、沙化、盐渍化的分级指标》(GB 19377—2003),对计算出的两个指标分别进行沙化等级评定和赋值,将两种评定结果相综合来监测草地沙化。结果表明,玛纳斯河流域近30年来荒漠草地沙漠化总体呈现先增加后降低的趋势。分析表明,玛纳斯河流域草地沙化是人为和自然因素双重作用的结果。     

Mapping the Spatial Variability of Plant Diversity in a Tropical Forest: Comparison of Spatial Interpolation Methods

Knowledge of the spatial distribution of plant species is essential to conservation and forest managers in order to identify high priority areas such as vulnerable species and habitats, and designate areas for reserves, refuges and other protected areas. A reliable map of the diversity of plant species over the landscape is an invaluable tool for such purposes. In this study, the number of species, the exponent Shannon and the reciprocal Simpson indices, calculated from 141 quadrat sites sampled in a tropical forest were used to compare the performance of several spatial interpolation techniques used to prepare a map of plant diversity, starting from sample (point) data over the landscape. Means of mapped classes, inverse distance functions, kriging and co-kriging, both, applied over the entire studied landscape and also applied within vegetation classes, were the procedures compared. Significant differences in plant diversity indices between classes demonstrated the usefulness of boundaries between vegetation types, mapped through satellite image classification, in stratifying the variability of plant diversity over the landscape. These mapped classes, improved the accuracy of the interpolation methods when they were used as prior information for stratification of the area. Spatial interpolation by co-kriging performed among the poorest interpolators due to the poor correlation between the plant diversity variables and vegetation indices computed by remote sensing and used as covariables. This indicated that the latter are not suitable covariates of plant diversity indices. Finally, a within-class kriging interpolator yielded the most accurate estimates of plant diversity values. This interpolator not only provided the most accurate estimates by accounting for the indices' intra-class variability, but also provided additional useful interpretations of the structure of spatial variability of diversity values through the interpretation of their semi-variograms. This additional role was found very useful in aiding decisions in conservation planning.