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安徽省区域水环境质量生态经济评价研究

2017-07-07罗月颖

中国新技术新产品 2017年14期
关键词:安徽省

罗月颖

摘 要:本文将以安徽省水环境为研究对象,依据水环境质量标准对安徽省的水环境污染程度进行等级划分,并通过数学模型的构建对其污染情况进行分析,分析结果显示,安徽省水质污染较为严重,这种后果多是由于高污染、高能耗等低生產力企业造成的,因此,在接下来的发展规划中,节约型企业的发展和节能减排将成为安徽发展的重点。

关键词:安徽省;水环境质量;灰色关联评价

中图分类号:F062 文献标识码:A

1.安徽省区域水环境质量综合评价

1.1 安徽省水环境概况

安徽省内各地市众多,为了响应生态强省建设的目的,选取皖江城市带承接转移示范区为研究区域,范围为安徽省内的长江流域,包括合肥市、芜湖市、马鞍山市、铜陵市、安庆市、池州市、滁州、宣城和六安市共9市,包含59个县(市、区),辐射安徽全省,皖江城市带是长三角向中西部产业转移和辐射的最佳区域,具有产业基础好、要素成本低、配套能力强等综合优势。

1.2 灰色关联评价方法

水环境质量评价中的关联分析指的是对与环境质量标准相关的各个因子进行逐一的差量分析,并根据分析结果划分该因子隶属的环境质量等级,其中,关联性最密切的序列就是所要评价的级别。

水质量环境标准中对水质级别的划分并不是绝对的,而是存在一定的模糊概念,对于一系列的水环境质量指标,可以将其划分为一群指标属于L1级水,而其他指标属于L2级水,同时,在进行水体采样时,还存在一定的时间和空间上的不连续性,样本信息存在一定的缺失,因此,从这些水样中提炼出的大多数的水环境质量级别信息还需要与各级标准序列间进行关联分析或隶属关系的分析,灰序列的关联分析实际上就是指灰色系统中多个序列之间接近度的序列分析,也就是根据这多个序列之间的几何相似程度来判断相互之间的关联性大小。

2.建立模型与应用

2.1 建立评价数学模型

首先需要确定评价的指标和水质分级标准,水质的等级划分可以分为见表1所示5个评价等级,根据当地实际的水质监测结果对水质情况进行综合分析,并与水质量环境标准进行关联分析,从而得出当地水质所属的质量等级。

2.2 应用

对2009~2015年期间的安徽省水质进行监测,用于研究安徽省水环境时间上的变化;对皖江城市带9个市的水质进行监测,主要用于显示该区域水质空间上的变化。去除水质Ⅰ级和监测数值为0的因子,以TP、TN、BOD5、CODMn等因子进行水质指标的评价。水环境质量评价结果见表2。

3.结论与思考

3.1 大力发展循环经济,推行清洁生产

传统的经济发展模式不仅会消耗大量的资源,其发展也是不可持续的。大力发展循环经济,将经济活动产生的产品可以再次循环利用,采用清洁生产技术,改造重污染、能耗高的传统企业,在生产中大胆地采用高新技术,发展有机产业,是降低传统产业污染和损耗的重要措施,能够从根本上促进经济的发展和环境的改善。

3.2 调整产业结构,加强工业污染防治

通过对企业的产业结构的调整,取缔和关闭不符合国家产业政策的、污染严重的生产企业,控制污染源,实施减排计划,控制企业的污水排放量,加快建设治污工程,从技术层面上实现对产业结构的优化,有效地控制污染情况的发生。在优化产业结构的同时,还要大力发展第二产业,同时注意调整工业和行业结构,推进清洁生产的开展和使用进程,引导工业生产向轻污染和低能耗的方向发展,生产工艺向清洁工艺靠拢,同时采用高新技术改造传统产业,进一步淘汰落后工艺设备的过剩生产能力,加大产业结构调整和产业升级的力度。

3.3 加强政府对环境污染的监控与指导

加强政府对环境污染的监控与指导。在对污染源进行治理时,要从污染的末端环节开始治理,逐渐向污染的源头推进,最终实现对整个污染区域的治理;从简单的污染治理逐渐地向深层次的产业结构调整和合理布局进行转变,使清洁生产与结构调整、技术进步、节能降耗、资源综合利用、加强企业管理相结合,尤其是在促进城乡经济结构优化升级的同时,更要有针对性地采取有效措施来防治高能耗和高污染的生产落后工艺向农村转移。

3.4 加强项目管理,严格落实环评制度

严格执行国家相关的法律法规,对高能耗、高污染项目的引进和推广要进行严格的限制,鼓励开发生产高效、环保、低能耗的产品。建立健全公众参与制度,进一步加强环评文件的技术审查工作,对竣工的工程验收要严格进行,提高验收的质量。在进行建设项目审批时,将材料来源及用量节约削减情况作为选择合适工程项目的先决条件,对于建设力度和能力有限的地区实行限批政策。

3.5 加大环境监察力度,规范执法行为

在对重污染、高能耗的企业进行整改的同时,还要注意加大对环境的监察力度,规范执法行为,从实际的问题解决角度出发,解决根本性的环境问题。

参考文献

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[2]周林飞,许士国,孙万光.基于灰色聚类法的扎龙湿地水环境质量综合评价[J].大连理工大学学报,2007(2):66-69.

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