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中国省区消费水平差异对资源环境影响的比较 总被引:2,自引:0,他引:2
从消费视角开展人口与资源环境的研究,有助于深入认识两者相互关系。为资源利用和环境保护的政策制定提供依据。文章借助单位人的概念、构建的消费模型以及系统聚类分析法研究2005年中国大陆31个省区消费水平差异对资源环境的影响。结果表明,人口对资源环境作用强度可分为四类地区,多数处于单位人水平。北京和上海人口消费水平最高,人均资源环境影响强度相当于甘肃为单位人的2倍;浙江和广东人均影响强度介予1.5-2.0个单位人之间,是资源环境的次影响区;江苏、重庆、福建和天津人均影响强度介予1.0-1,5个单位人之间,是资源环境的第三层次影响区;其余23个省区人均影响强度大体在1.0个单位人左右,基本处于同一层次。资源环境影响强度较大的省区基本位于东部沿海地区。人口对资源环境作用总量大致分为四类地区,差异明显。广东人口众多且消费水平高,资源环境影响总量占全国的10.627%;河北、湖南、河南、四川、江苏、浙江及山东,人口消费水平均高于1个单位人,对资源环境平均影响总量为5.74%;内蒙古、吉林、甘肃等17个省区人口数量和消费水平差异较大,对资源环境平均影响总量占2.676%;天津、新疆、青海、宁夏、海南及西藏,人口总量和消费水平普遍较低。对资源环境影响总量小,平均仅为0.616%。对资源环境影响总量较大的省区多位于东中部地区,广大的西部省区仍是资源环境消费或终端压力的弱影响地区。 相似文献
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由雾滴的表面的组分方程和能量方程入手,探讨雾滴在静止的高温环境中的热质交换及生存时间。应用折算薄膜理论,通过特征时间的比较,提出雾滴与高温环境主要通过沸腾机制实现热质交换;考虑滴径与速度变化的耦合作用,应用数值方法研究雾滴在强迫对流环境中与高温环境的热质交换情况。结果表明:对于滴径较小的雾滴不可能达到火焰区或可燃物表面实施火焰冷却和表面冷却,其灭火作用主要依赖于汽化吸热。 相似文献
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利用1970—2000年北京及其周边地区以及影响北京沙尘天气的上风向共14个基准气象站的沙尘天气与相关气象因子资料,分析了沙尘天气与各因子之间的相关性。研究发现,风速、相对湿度与沙尘天气的相关关系最显著;同时,对能见度与沙尘浓度观测值的分析得出,二者存在非线性关系。在上述分析的基础上,用能见度、风速、相对湿度构建了沙尘强度特征指数,该指数与这3个因子均呈非线性关系,指数值越大表示沙尘天气强度越大,反之,指数值越小表示沙尘天气强度越小。经验说明,沙尘强度特征指数与相应沙尘浓度观测值有着较一致的变化趋势,该指数从气象和环境两个方面反映了沙尘天气的强度特征。 相似文献
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以昆明市为研究区域,基于系统论思想构建城市协调发展评价体,采用比较分析法、person相关分析法、格兰杰因果检验、脉冲响应系数、偏差系数法对昆明市2000—2010年城市产业结构和用地结构的动态变化及其耦合关系进行了综合研究。结果表明:昆明市产业结构与用地结构之间经历了非同步变化后逐渐步入同步变化的轨迹,两者间存在长期稳定的相关性。从短期看,昆明市用地结构变化是产业结构变化的格兰杰原因,但产业结构变化与城市用地结构变化间不存在因果性关系,即城市用地结构与产业结构的有机耦合状态并不显著。在现阶段发展中,昆明市产业结构变化滞后于用地结构变化,两者间还未达到耦合协调的发展状态。 相似文献
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废旧锌锰电池锌锰元素的分析表征 总被引:4,自引:4,他引:0
为了解废旧锌锰电池的锌锰元素特征,以废旧碱性(A-A)和酸性(Zn-C)电池为研究对象,采用化学分析、BCR连续萃取技术、SEM-EDS和XRD等手段对拆分的电池正、负电极材料中的锌锰元素进行了分析表征.实验表明:废旧碱性(A-A)电池中Mn、Zn分别占到正极材料质量的49.2%、10.3%,以Zn Mn2O4四方体锌锰矿结构晶体存在;Zn占负极材料的52.5%,以Zn O晶体存在;废旧酸性(Zn-C)电池混合电解质中,Mn、Zn各占41.8%和25.2%,分别以Zn Mn2O4、Mn O2、Zn5(OH)8Cl2·H2O和Zn(NH3)2Cl2等晶体存在.BCR处理结果显示,A-A电池正极和Zn-C电池混合电解质中,Mn主要为残渣态较难酸释,而A-A电池负极中的Zn易于回收. 相似文献
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北京10个常绿树种颗粒物吸附能力研究 总被引:9,自引:3,他引:9
大气中颗粒物PM(particulate matter)不仅造成环境污染,还对人体造成严重的危害.城市绿色植物作为大气过滤器,能够有效地提高城市空气质量,保护人体健康.因此了解不同树种对空气颗粒物的吸附滞纳作用是必要的.以北京植物园10种常绿植被为研究对象,应用空气气溶胶再发生器(QRJZFSQ-I)测定了北京市常见6种乔木和4种灌木叶片对空气总悬浮颗粒物(TSP)、PM10、PM2.5和PM1.0的吸附能力.结果表明:1不同树种叶片表面附着颗粒物的能力差异明显,最高的是雪松(Cedrus deodara)和油松(Pinus tabuliformis),吸附量分别是(18.95±0.71)μg·cm-2和(14.61±0.78)μg·cm-2,冷杉(Abies fabri)最小,为(8.02±0.4)μg·cm-2;2不同树种叶片单位面积对不同颗粒物的附着能力也存在差异,附着PM10能力最强的是油松和雪松,附着PM2.5能力最强的是雪松、铺地柏(Juniperus procumbens)、龙柏(Juniperus chinensis cv.kaizuka)和油松,附着PM1.0能力最强的是雪松、铺地柏、冷杉和油松;3不同月份叶片上附着的各粒级颗粒物(PM10、PM2.5)占TSP的比例不同.其中PM10在4~6月之间主要表现两种变化趋势,一是先上升后下降,主要为灌木树种;二是逐渐上升,主要的树种是乔木树种.而PM2.5则没有这种明显的变化趋势. 相似文献