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智能化无人实验室分析结果与手工监测结果比对研究

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中国环境监测 2025年第01期 161-173页

作者：熊向陨蒋冰艳黄俊华萨如拉潘晓峰孙萍苏晓煜韩文娟刘达华广东省深圳生态环境监测中心站

为了系统研究智能化无人实验室分析结果的准确性与可靠性，尤其是与手工监测数据间的差异情况，选取深圳市75个城市小型河流点位，对总氮、总磷、氨氮、高锰酸盐指数4个指标开展了智能化无人实验室分析与手工监测的比对试验研究。结果... 详细信息

为了系统研究智能化无人实验室分析结果的准确性与可靠性，尤其是与手工监测数据间的差异情况，选取深圳市75个城市小型河流点位，对总氮、总磷、氨氮、高锰酸盐指数4个指标开展了智能化无人实验室分析与手工监测的比对试验研究。结果表明，采用智能化无人实验室分析方法测得的氨氮、总磷及总氮的工作曲线的线性相关系数均大于0.999,且工作曲线截距及斜率、方法检出限与手工监测结果差异甚小。对4个指标的低、中、高浓度样品及有证标准物质的多次测定结果显示，各参数的智能化无人实验室分析结果的相对标准偏差均小于5%,正确度的绝对值不高于2%,且与手工法测量结果的偏差较小。采用智能化无人实验室分析方法及手工法同步对城市小型河流的4个指标进行监测，通过散点图及线性拟合的统计方法对数据进行研究发现，二者监测结果的相对偏差小且关联程度超过0.95,呈正向的强线性关系，表明两种测定方式的监测结果具有强一致性。因此，智能化无人实验室分析方法的分析结果与手工监测结果具有较高的一致性，其可作为手工监测的有效替代或补充，为推动我国环境监测技术的现代化发展以及环境管理策略的精细化实施提供技术支撑。

关键词：智能化实验室无人值守手工监测城市小型河流准确性可靠性相关性

1998—2022年湖北省生态环境状况时空变化特征及影响因素分析

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中国环境监测 2025年

作者：张媛昌维熊晶聂莹晖程继雄湖北省生态环境监测中心站

以长江流域重要省份湖北省为研究区，综合利用土地利用类型、降水量、水土流失和污染物排放量等相关统计数据，根据《生态环境状况评价技术规范》（HJ 192－2015），对1998—2022年湖北省生态环境状况的时空格局及其影响因素进行了分析... 详细信息

以长江流域重要省份湖北省为研究区，综合利用土地利用类型、降水量、水土流失和污染物排放量等相关统计数据，根据《生态环境状况评价技术规范》（HJ 192－2015），对1998—2022年湖北省生态环境状况的时空格局及其影响因素进行了分析。结果表明：①湖北省总体生态环境状况良好，省内有94个县区的生态环境状况达优良等级，占湖北省国土总面积的99.68%，适宜人类生存；②从长时序数据来看，湖北省生态环境状况整体呈显著趋好态势（P＜0.05），主要是由于湖北省植被覆盖度不断增加，且水土保持工作和污染防控工作成效明显；③从5个分指数的贡献值来看，生物丰度指数和植被覆盖指数决定着湖北省生态环境状况指数的高低，而生态环境状况指数的变化则主要受到水网密度指数（80.60%）和以生物丰度指数和植被覆盖指数为代表的自然生境类指数（43.56%）的变化的影响；④改善区域生态状况的关键是提高植被覆盖度和生物丰度，但也需要进一步降低土壤胁迫程度和污染负荷压力，因而采取科学的林地保育和物种保护，以及持续扎实的污染防控和水土保持等措施，是提升区域生态环境状况的重要有效手段。

关键词：湖北省生态环境状况时空变化影响因素

1998—2022年湖北省生态环境状况时空变化特征及影响因素分析

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中国环境监测 2025年第01期 34-41页

作者：张媛昌维熊晶聂莹晖程继雄湖北省生态环境监测中心站

以长江流域重要省份湖北省为研究区，综合利用土地利用类型、降水量、水土流失和污染物排放量等相关统计数据，根据《生态环境状况评价技术规范》(HJ 192—2015),对1998—2022年湖北省生态环境状况的时空格局及其影响因素进行了分析。... 详细信息

以长江流域重要省份湖北省为研究区，综合利用土地利用类型、降水量、水土流失和污染物排放量等相关统计数据，根据《生态环境状况评价技术规范》(HJ 192—2015),对1998—2022年湖北省生态环境状况的时空格局及其影响因素进行了分析。结果表明：(1)湖北省总体生态环境状况良好，94个县区的生态环境状况达优良等级，占湖北省国土总面积的99.68%;(2)从长时序数据来看，湖北省生态环境状况整体呈显著趋好态势(P省植被覆盖度不断增加，且水土保持工作和污染防控工作成效明显；(3)从5个分指数的贡献值来看，生物丰度指数、植被覆盖指数决定着湖北省生态环境状况指数的高低，而生态环境状况指数的变化则主要受到水网密度指数(80.60%)和以生物丰度指数、植被覆盖指数为代表的自然生境类指数(43.56%)的变化的影响；(4)改善区域生态状况的关键是提高植被覆盖度和生物丰度，但也需要进一步降低土地胁迫程度和污染负荷压力，因而持续采取科学的林地保育和物种保护策略以及扎实的污染防控和水土保持措施，是提升区域生态环境状况的重要有效手段。

关键词：湖北省生态环境状况时空变化影响因素

基于深度学习的地下水水质预测方法研究——以大湾区(广州)地下水多层监测基地氨氮为例

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中国环境监测 2025年第01期 191-200页

作者：戴蔓胡丹心李名升葛楹张蕖黄霞广东省广州生态环境监测中心站中国环境监测总站国家环境保护环境监测质量控制重点实验室

地下水水质预测可以准确反映水质的未来变化趋势，是地下水污染防治中的重要环节。为提高地下水水质自动监测的预测精度，以大湾区(广州)地下水多层监测基地2022年3层地下水的氨氮监测结果为例，进行数据预处理后，构建将集成经验模态分... 详细信息

地下水水质预测可以准确反映水质的未来变化趋势，是地下水污染防治中的重要环节。为提高地下水水质自动监测的预测精度，以大湾区(广州)地下水多层监测基地2022年3层地下水的氨氮监测结果为例，进行数据预处理后，构建将集成经验模态分解(EEMD)与深度学习技术(RNN、LSTM及GRU)相结合的复合深度学习模型，开展传统机器学习模型与不同深度学习模型在水质预测效果方面的对比分析，并探讨深度学习模型多步长预测的预测效果。研究结果表明：(1)与单一深度学习模型相比，结合EEMD的复合深度学习模型解决了预测滞后性问题，具有更高的预测精度和拟合度。(2)复合深度学习模型的拟合度高于4种传统机器学习模型。4种传统机器学习模型中，仅MLR与RF的预测拟合度与单一深度学习模型接近。(3)多步长预测结果表明，复合深度学习模型可以准确地预测地下水水质在3 d内的变化趋势。综上，复合深度学习模型展现出更好的预测性能和泛化能力，可为地下水水质预测提供支撑。

关键词：地下水水质预测集成经验模态分解深度学习

武汉城市快速路区域空气PM2.5中碳质组分的季节变化

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中国环境监测 2025年第01期 99-110页

作者：刘钲楠张锦丽胡辉陈楠张晓勇黄浩华中科技大学环境科学与工程学院武汉市东西湖区生态环境监测站湖北省生态环境监测中心站

当前，机动车排放已成为影响城市环境空气质量的重要因素，机动车排放控制受到广泛关注。依据武汉市三环线城市快速路细颗粒物(PM2.5)、臭氧（O3）、有机碳（Organic Carbon, OC）、元素碳（Elemental Carbon, EC）浓度和交通流量等数... 详细信息

当前，机动车排放已成为影响城市环境空气质量的重要因素，机动车排放控制受到广泛关注。依据武汉市三环线城市快速路细颗粒物(PM2.5)、臭氧（O3）、有机碳（Organic Carbon, OC）、元素碳（Elemental Carbon, EC）浓度和交通流量等数据，借助EC示踪法和反向传播（BP）神经网络，开展了三环线空气PM2.5中碳质组分的四季变化特征研究。研究发现，季节性气象因素和机动车排放使OC和EC浓度具有明显的时间变化特征。春、秋、冬季PM2.5中，OC和EC之间呈现出极强的正相关性；一次有机碳（Primary Organic Carbon, POC）浓度明显大于夏季，且其主要来源于机动车尾气排放。夏季PM2.5中，二次有机碳（Secondary Organic Carbon, SOC）浓度大于POC浓度，二次生成为OC的主要来源。POC与SOC浓度随机动车总流量的变化而变化。SOC浓度峰值的季节变化特征明显，在夏季出现于昼间，在冬季则出现于夜间，并且夏季的SOC与OC浓度比值（SOC/OC=0.46）大于其他季节（0.29～0.41）。同时，SOC/OC值与机动车流量之间呈现非线性关系。除冬季外，其他季节的SOC/OC值随机动车流量的增加呈现出先增大后下降的变化趋势。

关键词：城市快速路机动车有机碳(OC) 元素碳(EC) 二次有机碳(SOC)

武汉城市快速路区域空气PM2.5中碳质组分的季节变化

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中国环境监测 2025年

作者：刘钲楠张锦丽胡辉陈楠张晓勇黄浩华中科技大学环境科学与工程学院武汉市东西湖区生态环境监测站湖北省生态环境监测中心站

当前，机动车排放已成为影响城市环境空气质量的重要因素，机动车排放控制受到广泛关注。依据武汉市三环线城市快速路PM2.5、O3、有机碳（Organic Carbon， OC）、元素碳（Elemental Carbon， EC）浓度和交通流量等数据，借助EC示踪法... 详细信息

当前，机动车排放已成为影响城市环境空气质量的重要因素，机动车排放控制受到广泛关注。依据武汉市三环线城市快速路PM2.5、O3、有机碳（Organic Carbon， OC）、元素碳（Elemental Carbon， EC）浓度和交通流量等数据，借助EC示踪法和反向传播（Back Propagation， BP）神经网络，开展了三环线空气PM2.5中碳质组分的四季变化特征研究。研究发现，季节性气象因素和机动车排放使OC和EC浓度具有明显的时间变化特征。春、秋、冬季PM2.5中，OC和EC之间呈现出极强的正相关性，且3个季节的一次有机碳（Primary organic carbon， POC）浓度明显大于夏季，POC主要来源于机动车尾气排放。但夏季则相反，二次有机碳（Secondary organic carbon， SOC）浓度大于一次有机碳浓度，二次生成为OC的主要来源。POC与SOC浓度随机动车总流量的变化而变化，其中SOC浓度变化特征明显，在夏季出现于昼间，在冬季则出现于夜间，因此，夏季的SOC与OC浓度比值（SOC/OC）为0.46，大于其他季节（0.29～0.41）。同时，SOC/OC值与机动车流量之间呈现非线性关系。除冬季外，其他季节的SOC/OC值随机动车流量的增加呈现出先增大后下降的变化趋势。

关键词：城市快速路机动车有机碳(OC) 元素碳(EC) 二次有机碳(SOC)

广东省电力热力生产高架源污染排放清单与特征分析

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中国资源综合利用 2025年第1期43卷 187-193页

作者：郑雅清刘雷璐李瑞瑜广东省生态环境监测中心广州510308

基于监测法和排放因子法编制广东省电力热力生产高架源污染排放清单,对比两种方法的污染物排放量水平,并分析污染物的排放特征、时间及空间分布特征。结果表明,两种方法的大气污染物排放量水平差异较大,SO_(2)、NO_(x)、NH_(3)排放因子... 详细信息

基于监测法和排放因子法编制广东省电力热力生产高架源污染排放清单,对比两种方法的污染物排放量水平,并分析污染物的排放特征、时间及空间分布特征。结果表明,两种方法的大气污染物排放量水平差异较大,SO_(2)、NO_(x)、NH_(3)排放因子法的结果高于监测法,而CO则相反。总体而言,火力发电对SO_(2)、NO_(x)、CO、NH_(3)、颗粒物、可过滤颗粒物(Filterable Particulate Matter,FPM)和可冷凝颗粒物(Condensable Particulate Matter,CPM)等的排放贡献较高,而生物质能发电对有机碳(Organic Carbon,OC)、挥发性有机物(Volatile Organic Compounds,VOCs)排放的贡献较高。2017—2020年的主要大气污染物排放量总体呈下降趋势,与2017年相比,2020年的NO_(x)、CO、PM_(10)、PM_(2.5)、NH_(3)、黑碳(Black Carbon,BC)、FPM、CPM下降幅度为7.00%~28.11%,仅SO_(2)、VOCs和OC有所上升。从空间分布看,广州市、深圳市、佛山市、东莞市、汕头市是各污染物排放高值区,江门市、肇庆市、河源市为各污染物排放低值地市,江门市的各污染物排放均最低,为0.00%~0.72%。排放源清单结果具有一定的不确定性,建议加强本地化研究,提高排放因子的准确性和适用性,进一步优化该地区的大气污染物高架源排放清单。

关键词：排放清单高架源电力热力生产排放特征

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基于广义相加模型的广东省典型城市臭氧浓度气象影响因素分析

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环境科学 2025年第2期46卷 746-754页

作者：李婷苑汤静沈劲陈靖扬龚宇广东省生态气象中心(珠三角环境气象预报预警中心) 广州510640 广东省南岭森林大气环境与碳中和野外科学观测研究站广州511443 广州市气候与农业气象中心广州511430 广东省生态环境监测中心国家环境保护区域空气质量监测重点实验室广东省环境保护大气二次污染研究重点实验室广州510308

基于2015~2020年广东省地面观测资料和再分析资料,分析广东省和4个典型城市臭氧(O_(3))浓度变化特征,并利用广义相加模型(GAM)探讨了不同季节气象要素对不同城市臭氧日最大8h滑动平均(O_(3)_8h)浓度的影响.结果表明:(1)2015~2019年广东... 详细信息

基于2015~2020年广东省地面观测资料和再分析资料,分析广东省和4个典型城市臭氧(O_(3))浓度变化特征,并利用广义相加模型(GAM)探讨了不同季节气象要素对不同城市臭氧日最大8h滑动平均(O_(3)_8h)浓度的影响.结果表明:(1)2015~2019年广东省O_(3)_8h浓度明显上升,2020年略有下降.广东省秋季O_(3)_8h浓度和污染总天数明显高于其他季节,4个典型城市呈现不同的季节变化特征:广州夏秋季最高,河源春夏季最高,揭阳春秋季最高,茂名秋季最高.(2)回归模型对O_(3)_8h浓度变化具有良好的拟合能力,季节模型整体上优于全年模型.不同城市不同季节最优模型拟合结果存在较大差异,最优模型调整判定系数R^(2)介于0.52~0.83之间,方差解释率(IRV)介于55.5%~86.9%之间.(3)不同城市不同季节对O_(3)_8h浓度变化具有显著影响的气象因子存在明显差异,所有气象因子均进入重要性排名前3.相对湿度是影响各城市O_(3)_8h浓度变化最重要的气象因子,其次为经向风速.当相对湿度>45%时,O_(3)_8h浓度随相对湿度增大而降低;当风速>2 m·s^(-1)时O_(3)浓度较高,说明存在污染输送现象,提示区域联防联控的重要性.

关键词：广东省典型城市臭氧(O_(3)) 气象影响广义相加模型(GAM)

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基于多时相影像分类的近23 a洪湖水生植被覆盖变化研究

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长江流域资源与环境 2025年第1期34卷 126-139页

作者：刘李琼熊晶张媛陆羽仪蔡晓斌中国科学院精密测量科学与技术创新研究院环境与灾害监测评估湖北省重点实验室中国科学院大学湖北省生态环境监测中心站

水生植被作为初级生产者，可以为湖泊提供食物来源和栖息地等重要的生态服务功能。动态监测水生植被对于湖泊保护至关重要。研究基于典型水生植被NDVI物候特征，构建了CART决策树的水生植被分类模型。利用多时相MOD09Q1数据进行分类提取... 详细信息

水生植被作为初级生产者，可以为湖泊提供食物来源和栖息地等重要的生态服务功能。动态监测水生植被对于湖泊保护至关重要。研究基于典型水生植被NDVI物候特征，构建了CART决策树的水生植被分类模型。利用多时相MOD09Q1数据进行分类提取了2000～2022年洪湖水生植被的时空分布信息。结果显示多时相分类方法可有效区分不同类型的水生植被，总体分类精度达85.6%。总体上洪湖水生植被呈现出明显的空间化结构特征，挺水植被菰主要在其西南片区集中分布，莲则在湖岸周边呈零星带状分布。沉水植被则主要分布于挺水植被区向湖心扩散区域及湖泊沿岸湖湾区，整体表现为由外向内的圈层特征。从水生植被的时序变化来看，主要经历了3个阶段。2000～2004年受大面积围网养殖以及高强度人类活动的影响，湖泊的水生植被总体偏少，平均面积在150.56 km2左右。2005～2016年受围网拆除以及湿地生态工程实施，内源污染得到控制，洪湖水生植被逐渐得到恢复，平均面积增至181.85 km2左右，除发生特大旱涝灾害的特殊年份，水生植被面积总体趋于稳定。2017后，受2016年洪水扰动及清漂、圩堤拆除等大范围工程施工引起的底泥扰动、植被破坏，加剧了洪湖水质恶化过程，水生植被面积锐减，平均面积降至100.35 km2,2022年后水生植被面积达到历史最低，近两年水生植被占比维持在10%以下。近23 a水生植被时空变化的监测结果，可为洪湖后续水生植被修复区规划、修复物种的选择提供基础支撑。

关键词：物候 MODIS 多时相决策树分类水生植被覆盖变化