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济南市环境空气质量监测管理信息系统的设计与实现

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济南市环境空气质量监测管理信息系统的设计与实现

作者：侯鲁健山东大学

学位级别：硕士

山东省经济发达,工业发展迅速,污染物排放总量居全国前列,空气污染严重,特别是人们对生活环境越来越关注,想了解自己的周边环境状况,对环境的要求提高。山东省政府相关部门对环境保护的重视程度日益提高,重点项目和省拨资金逐年增大。... 详细信息

山东省经济发达,工业发展迅速,污染物排放总量居全国前列,空气污染严重,特别是人们对生活环境越来越关注,想了解自己的周边环境状况,对环境的要求提高。山东省政府相关部门对环境保护的重视程度日益提高,重点项目和省拨资金逐年增大。系统将以城市空气质量为主要监测对象,优化监测点位,建立完善的监测监控系统,实现对我省空气质量的实时监控,并对监控信息和污染源信息进行科学管理,为城市空气污染防治提供及时准确的监测结果,可使济南市环境空气质量的管理由被动监测转变到主动监控,为环境管理提供决策支持作用。该系统是一个基于B/S架构的城市环境空气监测管理信息系统,以***与Oracle为开发环境,按照软件开发的思想,首先根据用户实际需求进行调研分析,然后进行总体设计和详细设计,开发系统原型,给用户进行原型演示,根据用户反馈意见,反复修改后再进行系统开发,提高开发效率和用户满意度。然后通过将系统分为监视监控、历史数据查询、数据审核、统计分析、Web发布、基础信息管理、用户管理等模块进行系统开发,包括界面设计、数据库概念结构和逻辑结构设计。该系统综合利用互联网技术等多项先进IT技术,通过建立环境监控中心与城市空气监测点位监测分析设备的网络连接,把分布在济南市不同区县的城市空气监测站点纳入环境监控网络,将现场监测设备实时采集的各环境要素监控数据传输到市环境监控中心,在市环境监控中心实现对这些城市空气质量监测点位的实时监控和数据处理与分析统计。系统能够扩展城市空气监测点位和监测项目的数量,使整个系统具有了良好的可扩展性和灵活性,数据传输采用GPRS/CDMA/ADSL/宽带等成熟网络通讯协议。系统建立了一个高效、快捷、安全的环境在线监测网络。该系统的开发和实施,为济南城市空气污染防治提供了及时准确的监测结果,保证了环境监管工作的及时和有效,促进城市环境空气质量监管水平的提高。同时,能够让公众及时了解空气质量信息,对于公众参与环境保护事业的建设具有很大的促进作用。该系统可使济南市环境空气质量的管理由被动监测转变到主动监控,为环境管理提供决策支持依据,对于改善济南市环境空气质量具有重大意义。

关键词：城市空气监测监控信息系统 B/S架构

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济南市夏季环境空气VOCs污染特征研究

环境科学 2012年第10期33卷 3656-3661页

作者：刘泽常张帆侯鲁健刘玉堂吕波山东建筑大学市政与环境工程学院济南250101 济南市环境保护科学研究院济南250014

对济南市2010年夏季环境空气中56种挥发性有机物进行在线气相色谱监测,分析其污染特征及其与气象条件的关系.结果表明,济南市环境空气监测的56种VOCs中主要为烷烃、芳香烃和烯烃,占总监测挥发性有机物的98.2%;6、7月济南市环境空气VOCs... 详细信息

对济南市2010年夏季环境空气中56种挥发性有机物进行在线气相色谱监测,分析其污染特征及其与气象条件的关系.结果表明,济南市环境空气监测的56种VOCs中主要为烷烃、芳香烃和烯烃,占总监测挥发性有机物的98.2%;6、7月济南市环境空气VOCs浓度整体稳定,8月中下旬浓度明显偏高,且夏季VOCs成分质量百分比随温度有一定变化;VOCs浓度日变化规律曲线在晴天都有明显的双峰特征,分别出现在每天车流量高峰时段,降雨时无明显双峰特征且浓度偏大;济南市环境空气夏季VOCs浓度与风速、日照时间成负相关性,大气稳定度较高时,污染物不易扩散,VOCs浓度呈增长趋势.济南市VOCs的排放源主要是工业排放和机动车排放、汽油的挥发和泄漏等.

关键词： VOCs 浓度变化污染特征气象条件排放源

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基于移动传感器的城市道路颗粒物污染特征

中国环境科学 2020年第3期40卷 948-955页

作者：秦孝良侯鲁健高健司书春中国环境科学研究院北京100012 山东省济南生态环境监测中心山东济南250013 山东大学物理学院山东济南250013

为实时分析城市道路环境中PM污染的变化特征,以出租车作为PM传感器的载体,对济南市道路环境进行了3个月的监测,并结合监测站的监测数据,对道路环境中PM的污染特征进行了分析.以核密度估计的方法提取了道路环境的PM“基线”,并量化了道... 详细信息

为实时分析城市道路环境中PM污染的变化特征,以出租车作为PM传感器的载体,对济南市道路环境进行了3个月的监测,并结合监测站的监测数据,对道路环境中PM的污染特征进行了分析.以核密度估计的方法提取了道路环境的PM“基线”,并量化了道路环境的排放贡献.结果表明,济南市PM污染严重的路段并不是位于交通较为密集的市区,而是集中在道路较为稀疏的郊区.将济南市路网系统划分为1021段道路,其中65%的路段PM 2.5浓度集中在43-46μg/m^3,PM10浓度在55-70μg/m^3.相对于城市环境(监测站),早晚高峰尤其早高峰对于道路环境(传感器)的影响更为显著.通过提取的PM“基线”和传感器的小时均值,将传感器的测量信号分为背景浓度信号和排放浓度信号.研究期间,PM 2.5区域污染和排放占比分别为78.6%和21.4%,对于PM10而言,区域污染和排放占比分别为71.9%和28.1%.

关键词：城市道路移动传感器颗粒物 PM“基线”

济南市环境空气质量及空气污染源监控网络的研究开发

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中国环境监测 2004年第4期20卷 6-9页

作者：荀建国闫怀忠侯鲁健济南市环境保护科学研究所山东济南250014

介绍的济南市环境空气质量及空气污染源监控网络是《山东省可持续发展十大科技示范工程》,"济南市环境空气污染综合治理技术的研究开发与示范"子课题的主要内容,由魏复盛、王文兴院士等组成的专家组于2003年12月完成了课题的鉴定,课题... 详细信息

介绍的济南市环境空气质量及空气污染源监控网络是《山东省可持续发展十大科技示范工程》,"济南市环境空气污染综合治理技术的研究开发与示范"子课题的主要内容,由魏复盛、王文兴院士等组成的专家组于2003年12月完成了课题的鉴定,课题总体达到了国际先进水平。主要包括济南市环境空气质量监控网络的完善,环境空气重点污染源监控网络的建立,开发建立环境空气预警系统、环境空气监测报警与控制系统四个方面。对建立空气质量的预警与控制系统具有示范作用。

关键词：环境空气质量空气污染源监控预警技术监控网络

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PM2.5监测方法与应用

济南市环境空气VOCs的化学反应活性及关键活性组分研究

作者：杜世勇白志鹏侯鲁健等

来源：南通市图书馆图书评论

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环境工程学报 2015年第2期9卷 873-877页

作者：刘泽常李娜侯鲁健吕波山东建筑大学市政与环境工程学院济南250101 济南市环境监测中心站济南250014

对济南市2010年6月—2012年5月环境空气中55种VOCs监测数据进行分析,研究其反应活性及关键活性组分。结果表明,济南市环境空气VOCs的LOH和OFP的月变化规律与其月浓度变化趋势一致,夏季环境空气VOCs的浓度、LOH和OFP较大,是容易发生复合... 详细信息

对济南市2010年6月—2012年5月环境空气中55种VOCs监测数据进行分析,研究其反应活性及关键活性组分。结果表明,济南市环境空气VOCs的LOH和OFP的月变化规律与其月浓度变化趋势一致,夏季环境空气VOCs的浓度、LOH和OFP较大,是容易发生复合型大气污染的时段;济南市环境空气VOCs化学活性与其混合比之间具有良好的线性相关性,表明济南市环境空气中VOCs的化学组成具有一定的稳定性;VOCs的平均KOH远远超过乙烯的KOH,MIR与乙烯相当,说明济南市环境空气VOCs的化学反应活性较强;烯烃体积分数远远小于烷烃,但化学反应活性贡献率最高,且顺-二丁烯、丙烯、乙烯、丁烯、反-二丁烯、异戊二烯、苯乙烯、2-甲基-1-戊烯、顺-二戊烯、间,对-二甲苯、邻-二甲苯、甲苯、1,2,4-三甲基苯和环戊烷为济南市关键活性组分,因此,济南市高活性VOCs物种为烯烃,同时芳香烃和环戊烷对环境空气活性的贡献也不容忽视。

关键词： VOCs 反应活性活性组分济南市

2014年1月北京市大气重污染过程单颗粒物特征分析

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环境科学学报 2016年第2期36卷 630-637页

作者：刘浪王燕丽杜世勇侯鲁健杨文张文杰韩斌白志鹏中国环境科学研究院环境基准与风险评估国家重点实验室北京100012 济南市环境保护科学研究院济南250014

利用在线单颗粒物气溶胶质谱仪(SPAMS)对2014年1月北京市典型大气重污染过程进行了连续监测,分析了具有正负离子质谱信息的颗粒物共2248225个.同时,利用ART-2a神经网络分类方法并结合Matlab统计分析,将具有质谱信息的颗粒物归为10类,分... 详细信息

利用在线单颗粒物气溶胶质谱仪(SPAMS)对2014年1月北京市典型大气重污染过程进行了连续监测,分析了具有正负离子质谱信息的颗粒物共2248225个.同时,利用ART-2a神经网络分类方法并结合Matlab统计分析,将具有质谱信息的颗粒物归为10类,分别为:矿尘类颗粒物(Dust)、元素碳颗粒物(EC)、有机碳颗粒物(OC)、元素碳和有机碳混合颗粒物(ECOC)、钠钾颗粒物(Na K)、富钾颗粒物(K)、含氮有机物(KCN)、高分子有机物(MOC,Macromolecular OC)、多环芳烃类颗粒物(PAHs)和重金属类颗粒物(Metal).结合PM2.5质量浓度数据和HYSPLIT4.0后向轨迹模型结果,将观测时间段划分为3个典型污染过程和1个清洁过程.结果显示,重污染期间OC、MOC和PAHs为最主要的颗粒物类型.最后,本文还比对分析了污染过程和清洁期间颗粒物的混合状态,结果表明,污染过程中硫酸盐和硝酸盐较清洁期间更容易与碳质颗粒物结合.

关键词：北京市单颗粒物质谱重污染过程混合状态

夏季城市大气O_3浓度影响因素及其相关关系

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环境科学 2006年第7期27卷 1276-1281页

作者：单文坡殷永泉杜世勇闫怀忠吕波侯鲁健山东大学环境科学与工程学院济南250100 济南市环境保护监测站济南250014

利用2003年夏季济南市区近地面大气O3、相关前体物和气象因素等观测数据,研究了O3浓度的分布特征及时间变化规律,分析了7月份O3与NO、NO2和CO等前体物及太阳辐射和气温气象条件的相关性.结果表明,济南市区夏季O3污染比较严重,观测期间... 详细信息

利用2003年夏季济南市区近地面大气O3、相关前体物和气象因素等观测数据,研究了O3浓度的分布特征及时间变化规律,分析了7月份O3与NO、NO2和CO等前体物及太阳辐射和气温气象条件的相关性.结果表明,济南市区夏季O3污染比较严重,观测期间各污染物O3、NO、NO2、NOx和CO浓度都相对较高,昼间O3与各前体物的浓度呈较好的负相关关系,与太阳辐射具有非常明显的相关性,而与气温的相关性不明显.根据以上分析结果,利用回归分析方法,建立了昼间O3浓度与前体物、气象因子之间的相关模式,结果表明O3浓度的计算值与观测值符合性较好.

关键词：臭氧前体物气象因素相关性光化学污染

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并行GA_ANN预测模型研究

计算机工程与应用 2011年第22期47卷 216-219,235页

作者：赵宏张洁侯鲁健王恺白志鹏南开大学信息技术科学学院天津300071 国家环境保护城市空气颗粒物污染防治重点试验室天津300071 济南市环境保护科学研究所济南250014 南开大学环境科学与工程学院天津300071

遗传算法GA与人工神经网络ANN相结合的GA_ANN预测模型,在解决大规模问题时,训练模型产生的巨大计算量会导致相当耗时。利用gprof工具剖析出GA_ANN模型的瓶颈所在,并基于OpenMP多线程技术设计出一种并行方案。实验结果表明随着种群规模... 详细信息

遗传算法GA与人工神经网络ANN相结合的GA_ANN预测模型,在解决大规模问题时,训练模型产生的巨大计算量会导致相当耗时。利用gprof工具剖析出GA_ANN模型的瓶颈所在,并基于OpenMP多线程技术设计出一种并行方案。实验结果表明随着种群规模、繁殖代数以及ANN训练次数的增加,粗粒度的策略结合一定数量的线程能够获得理想的加速比。

关键词：遗传算法_人工神经网络(GA_ANN) 预测模型 OpenMP gprof