新形势下环境影响评价工作存在的挑战及建议思考

为了实现经济和环境协调发展,保护自然生态环境,必须做好环境影响评价工作。在当前形势下,环境评价仍然存在许多问题,需要有关人员对这些问题进行详细的分析,同时运用适当的策略加以解决。基于此,就环保新形势下环境影响评价工作存在的挑战及建议思考开展探究与分析。

荆门市大气环境质量变化及防治策略

本文主要以荆门市大气环境主要污染物变化为依据,结合荆门市实际情况,分析了荆门市近年来大气环境质量变化特点,提出了合理的防治策略,以期有效保护环境,切实保障人体健康。

荆门市地下水污染防治对策研究

介绍了地下水污染防治工作实施的重要性,以荆门市为研究对象,分析了当前荆门市地下水污染面临的现状,包括“化工围江”滋生地下水污染风险、农业面源污染诱发地下水污染、城乡地下水环境污染问题、废弃矿山环境问题等。针对存在的问题,从推进化工围江整治行动、强化农业面源污染防控、完善城乡地下水监测网络,架构废弃矿山生态修复机制等方面提出了地下水污染的防治对策与建议,以期提供参考。

荆门市竹皮河流域地表水污染预报研究

指出了随着经济社会的高速发展,水资源安全问题日益凸显。竹皮河及其支流作为荆门城区的纳污河流,承接荆门中心城区90%以上工业废水和生活污水,竹皮河及其支流的地表水情况关乎荆门市的经济发展与社会民生。以竹皮河流域为研究对象,通过机器学习的方法对地表水水污染等级进行预报,对竹皮河肖家岗水质自动监测站的周度数据进行了分析,运用最小二乘支持向量机对8周的数据进行了测试。分析结果可知:只有第六个污染等级预报错误,其他的七个污染等级均预报正确。这可充分的说明,五个指标与水污染等级之间存在一种强烈的对应关系,也说明所使用的LS-SVM算法的正确性和有效性。同时为了对比说明,运用RBF神经网络进行了预测。训练数据和测试数据与LS-SVM预测法一致。对比预测结果发现:RBF神经网络的预测结果与LS-SVM预测结果相比,存在预测精度不高的问题。同时,LS-SVM算法具有简便的操作性。通过对竹皮河水质自动监测站评价和预报,可为将来的优化空间布局、调整产业结构和划定重点生态保护区等措施提供理论支撑。