摘要：高等院校环境工程专业学生对"环境生态学"的课程学习不够重视、兴趣不高,而且学习效果较差,有必要对其教学从内容、方法以及实践方面进行改革,使其课程教学更好地服务于专业培养目标。教学改革措施包括:改革教学内容,结合专业特色和社会需要,科学地筛选与安排教学内容;采用灵活、多样的教学方法,如演讲式教学、启发式与探究式教学等;开展课程设计和课外实践教学,提升学生应用专业知识解决生态问题的能力。

摘要：高等院校环境工程专业学生对环境生态学的课程学习不够重视、兴趣不高,而且学习效果较差,有必要对其教学从内容、方法以及实践方面进行改革,使其课程教学更好地服务于专业培养目标。教学改革措施包括:改革教学内容,结合专业特色和社会需要,科学地筛选与安排教学内容;采用灵活、多样的教学方法,如演讲式教学、启发式与探究式教学等;开展课程设计和课外实践教学,提升学生应用专业知识解决生态问题的能力。

摘要：针对近年来广东地区降水变率加大,极端天气事件频发以及气象灾害造成的经济损失增大的现状,基于省内26个气象站1958～2010年的连续降雨数据,利用ARCGIS平台中的反距离加权插值法和普通克里克插值法综合研究了汛期、后汛期和非汛期月最大日降雨量的时空特征,并结合气候、地形等分析其影响因素。采用Mann-Kendall(M-K)非参数统计法分析月最大日降雨序列的突变特征。结果表明,广东省前后汛期月最大日降雨量平均值呈不显著增长趋势,而粤西的前汛期月最大日降雨量平均值和粤北的后汛期月最大日降雨量平均值呈显著增长趋势。

摘要：研究东江流域月最大半小时降雨量、月最大日降雨量、月降雨量的时空特征,发现月最大半小时降雨量和月最大日降雨量在时空分布上都与月降雨量分布基本一致,认为两者的时空分布特征主要受气候因素影响,同时在一定程度上受热带气旋及地形因素的影响;各种影响因素对两者的作用强度有所不同。在年际变化上,东江流域汛期月平均最大半小时降雨量在1951—1988年总体变化趋势为不显著递增,并在1972年出现显著突变,置信度达95%;而汛期月平均最大日降雨量在1953—2010年总体变化趋势为不显著递减,没有明显突变现象,与汛期平均月降雨量的整体演变趋势相似。

摘要：以典型三角洲工业城市东莞市第一次全国污染源普查成果为数据基础,分析了2010年东莞市废污水入河量的空间分布特征及其影响因素。分析结果表明,东莞市各镇街废污水入河量分布明显不均匀,经济发达镇街及东江河网区镇街废污水入河量非常集中,总体上下游地区大于上游地区;GDP、污染行业、地理位置是主要影响因素。同时发现,河网区镇街单位GDP工业废水入河量大于非河网区,其根本原因在于,河网区镇街水资源丰沛,取水排污方便,污染行业集中,其用水方式极为粗放,经济增长的污染代价巨大。

摘要：以东莞市第一次全国污染源普查成果为基础,分析了2010年东莞市工业污染源的空间分布特点及其影响因素。结果表明:水乡片区是东莞市主要排污区;水乡片区镇(街道)每增长单位GDP所排放的工业污染物远大于非水乡片区镇(街道);水乡片区镇(街道)万元工业产值环境效益及社会效益明显偏低,单位污染物排放量经济效益低,对环境资源的消耗过于粗放。因此,应进一步加快产业结构转型升级,逐步淘汰高用水、高污染的落后产能,积极推广清洁生产工艺,并应进行行业节水技术改造,大力发展循环经济。

摘要：以东莞市第一次全国污染源普查成果为数据基础,调查估算2010年东莞市33个镇街和25个水功能区的COD、氨氮入河量,并应用GIS技术及相关分析法分析污染物入河量空间分布特征及其影响因素。研究发现:①东莞市各镇街及水功能区的污染物入河量呈明显不均匀分布,人口、GDP是影响污染物入河量空间分布的主要因素。②河网区、非河网区镇街的工业污染物入河量与GDP均呈较好的正相关关系,但非河网区单位污染物入河量GDP产出拟合曲线斜率是河网区的31倍,显示河网区镇街每增长单位污染物入河量所产生的GDP远远小于非河网区,河网区镇街往往付出巨大的污染代价而经济增长却非常有限。

摘要：实例应用GIS技术进行饮用水水源地保护区划分、污染源数据定位、筛选、空间统计,显示在饮用水水源地环境调查工作中应用GIS技术对具有空间属性环境信息进行处理和分析,可以大幅提升环境调查工作的效率和准确性。

摘要：以东莞市第一次全国污染源普查数据及第六次全国人口普查数据为基础,分析2010年东莞市生活污染源排放量和源强的空间分布及其影响因素,分析生活污染源与社会经济要素之间的关联性,得出人口众多、经济发达镇街的生活污染源排放量较多,GDP与生活污染源相关系数的平方达到89.32%。

摘要：东莞市是典型三角洲工业城市,该文以东莞市为例,分析三角洲工业城市非常规水源的种类、利用状况和存在的问题,探讨其非常规水源利用前景,提出提高非常规水源利用率的措施和方法,对其他三角洲工业城市的非常规水源开发利用有较大参考价值。