基于因子分析的嫩江重要省界缓冲区水质评价研究

嫩江流域省界缓冲区水质监测与评价,是针对2010年和2015年引起嫩江省界缓冲区水环境质量主要污染物的变化分析,判断主要超标指标为有机生化指标。为进一步明确嫩江缓冲区水质影响关键因子,采用因子分析评价嫩江重要省界缓冲区水质状况。依据因子的荷载矩阵,2010年和2015年的主导因子均累计解释了原始向量80%以上的信息,反映了这两年水环境和污染因子之间的关系。嫩江流域省界缓冲区流域水质状况分析,为今后对嫩江流域水功能区目标管理提供理论支持。     

黄浦江上游近年水质变化分析

通过对黄浦江上游三大支流（斜塘、红旗塘和大泖港）2000年以来的水质监测数据分析与评价,确定黄浦江上游的主要污染指标和污染来源,并通过研究历年变化情况和主要污染物,提出加强苏浙沪省际边界水体管理和保护的具体对策和措施．     

环境保护部关于才预防与处置跨省界水污染纠纷的指导意见

各省、自治区、直辖市环境保护局（厅），新疆生产建设兵团环境保护局。各环境保护督查中心： 近年来，跨省界水污染纠纷不断增加，逐渐成为引发社会矛盾、影响社会安定的重要因素。国务院领导要求在跨省界重点河流、湖泊、海域建立跨省际联防治污机制，互通情况、相互监督，注重日常监测、预警、检查的协同，防患未然，形成治污工作合力，及时有效地预防和处置跨省界水污染纠纷，维护社会和谐稳定。     

基于粒子群优化的GRU广东省跨境断面水质预测模型研究

水质预测是跨界断面环境风险分析的重要方法,对水质监控和水源保护具有重要作用。GRU是水质预测的常规模型,但广东跨界断面众多、水质数据变化较大,不同断面不同时间段的GRU水质预测需要对超参数进行多次训练调整,以保证模型获得较高的精度。为快速简便地实现GRU模型的迁移使用,提出了PSO-GRU水质预测模型,引入粒子群优化算法,对GRU的超参数进行优化,减少了超参数设置的经验性和随机性,提高模型预测精度。构建PSO-GRU水质预测模型的步骤主要为,1)分析水质特征,确定滑动窗口,构建数据集(训练集、验证集、测试集);2)设置PSO-GRU的相关参数的初始值,通过计算PSO的适应度值来获得新的GRU超参数,经过迭代,追踪超参数局部最优解和全局最优解,最终得到全局最优超参数;3)将最优超参数构建GRU模型进行水质预测。将PSO-GRU用于8个跨境断面水质预测,并与LSTM、GRU模型进行对比,结果表明,1)PSO-GRU模型拥有较好的泛化性,能够在8个跨境断面水质预测中迁移使用,并取得较好的预测结果,达到应用要求。2)LSTM、GRU超参数的设置需要经过多次试验,且难以获得超参数的全局最优值,P...     

坏消息

太湖流域省界河流不同程度污染劣于Ⅴ类占50%太湖流域水环境监测中心于2012年8月1～14日对太湖流域和东南诸河省界水体进行了水资源质量监测。8月太湖流域省界河流32个监测断面,3.1%的断面水质达到或优于Ⅲ类水标准,其余断面水质都受到不同程度污染,其中Ⅳ类占25.0%,Ⅴ类占21.9%,     

松花江流域省界缓冲区典型断面水质状况分析研究

以松花江流域省界缓冲区典型监测断面数据(2007-2014年)为基础,利用内梅罗污染指数法对流域水质情况进行综合评价,结合年变异系数和相关系数探究水质年际、年内变化趋势.根据监测断面数量和Ⅲ类及以上水比例变化情况分析省界缓冲区水质状况.根据水质特点确定主要超标项目,结合单因子评价法分析主要监测断面的水质类型、年际变化情况,并对监测指标相关性和超标率进行分析.根据上述分析结果,提出针对松花江省界缓冲区的监管对策及建议.     

国内首个跨省界水环境生态补偿:新安江模式

生态补偿是生态文明制度建设的重要组成部分。新安江流域作为我国首个以国家层面推动建立的跨省界水环境补偿试点,对于我国跨界流域生态补偿具有极为重要的示范和引导作用。本文从新安江水环境补偿实践的方案思路、实施情况与成效、挑战与展望三个方面,分析了新安江水环境补偿模式,为在全国范围内推广跨界水环境补偿提供技术支撑和参考。     

淮河,太湖流域省界水质监测断面水质目标

1996年6月和1998年1月，国务院分别批复了《淮河流域水污染防治规划及“九五”计划》和《太湖水污染防治“九五”计划及2010年规划》（以下简称《淮河规划》和《太湖规划》，作为淮河、大湖水资源保护和水污染防治工作的重要依据，并明确指出淮河、太湖的经济建设活动必须符合《淮河规划》和《太湖规划》的要求。《淮河规划》明确了1997年实现全流域工业污染源达标排放，2000年实现淮河水全变清的目标。提出了淮河流域水污染物排放总量控制目标．即1997年，全流域化学需氧量最大允许排放总量为8902万吨，2000年，全流域化学需氧量最大允许排…