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21.
生态足迹是一种有效的再生资源更新能力的定量测度方法,其主要用于评估给定年,给定技术条件下生物圈的再生能力能否满足人类消费需求。本研究对国内外生态足迹模型的理论假设、生态足迹、生物承载力、生态盈余、生态赤字进行了简要介绍;在对国际组织发布的生态足迹报告以及生态足迹文献发表情况进行统计的基础上,回顾了国内外的生态足迹计算方法——基于净初级生产力的计算方法,并与现有的基于全球农业生态区的计算方法进行了比较,探讨了两种方法的优缺点;最后对生态足迹今后的研究重点提出了一些看法和展望。  相似文献   
22.
从物质危险性、工艺危险性入手,评价偏二甲肼燃料库重大事故可能发生的原因、条件及其危险性等级,通过此评价对航天领域易燃、易爆、有毒危险源的危险性评价方法进行了探讨.  相似文献   
23.
中国主要电子废物产生量估算   总被引:25,自引:0,他引:25  
在分析了电子废物类型及其可能造成的主要环境问题的基础上。根据电子电器产品的销量、社会保有量以及产品寿命期等因子建立模型对我国2000-2010年间的电脑、电视机、冰箱、洗衣机、空调等5大类电子电器产品的年度废弃量进行估算。结果显示到2003年电脑年度废弃量达到447万台,总体呈增长趋势;电视机、冰箱的废弃量在2003年分别达到4229万台和976万台;洗衣机年度废弃量有一定波动。大约在2005年达到一个高峰,废弃量为1521万台;空调废弃量相对于其他家电较少,但一直处于稳步增长期。并在此基础估算了我国2003年主要电子废物中的可回收资源含量。量大而且增长较快的电子废物的处置和资源再生化将是我国电子废物管理面临的一个难题。  相似文献   
24.
区域排污权交易模型研究   总被引:9,自引:0,他引:9  
本文在分析了排污权交易研究进展的基础上,指出区域污染权交易比传统的排污权交易意义更大,并提出排污权交易地区交叉补贴的设想:将发达地区的排污权交易所得向欠发达地区转移,以解决欠发达地区产业结构调整乏力以及对发达地区的二次污染和发达地区环境容量资源短缺问题。在不考虑交易成本的假设下,通过建立不同地区排污权交易模型以确定排污权交易总量及其交易价格以及交易所获净增纯收益等。太湖流域由于经济最为发达,环境问题十分突出,是目前我国最适宜率先进行区域排污权交易试点的地区。通过假定太湖流域无锡和常州两市进行排污权交易,并利用两市1991—2000年的环境统计资料等相关资料进行了验证。计算结果表明区域排污权交易不仅具有明显的经济和环境效益,而且也是协调环境区域矛盾的重要手段。因此,不同地区间进行排污权交易在我国具有重要意义,在太湖流域等经济发达地区收效尤其明显。  相似文献   
25.
地貌因子有其不可替代的作用和功能,是决定环境的主要因子,是生态地质环境中最积极最活跃的主导支力条件;是生态平衡的重中之重;是生态地质环境的基础,并影响其它因子或成份.如地貌因子或成份发生了变化,其它因子或成份就会发生一系列连锁反应;地貌因子发生变化或失去平衡,其它因子也会发生变化或失去平衡.文本论述了三江平原地貌特征,详细地分析了地貌的作用,阐明了有关地貌的主要环境地质问题.  相似文献   
26.
27.
28.
29.
亚热带稻田土壤碳氮磷生态化学计量学特征   总被引:3,自引:1,他引:2  
为了解稻田土壤中是否存在稳定的土壤有机碳(C)、氮(N)和磷(P)比值,基于亚热带区110个水稻土剖面和587个发生层的土壤调查数据库,在区域尺度上分析了典型水稻土C∶N∶P比值的生态化学计量学特征,并应用相关分析和冗余分析,研究水稻土C∶N∶P比值与土壤-环境因子(地形和母质、土壤发生层、土壤类型和土壤理化性质)的关系.结果显示,亚热带区稻田土壤C∶N、C∶P和N∶P的剖面加权平均值分别为12. 6、49和3. 9,C∶N∶P为38∶3. 2∶1.不同母质起源、不同土壤亚类和不同发生层的水稻土C∶N变异相对较小;但C∶P和N∶P的变异很大,两者均值也远低于全球(186和13. 1)和中国土壤(136和9. 3)的C∶P和N∶P的平均水平.尽管稻田土壤剖面的C∶N∶P相对不稳定,但由于稻田表土生物与环境相互作用强烈,表土C∶N相对稳定(14. 2).这反映长期水耕熟化作用下,稻田表土中C和N仍存在紧密的耦合作用.然而,在稻田土壤剖面上,C∶P和N∶P并不稳定,SOC与全P含量、全N与全P含量也无显著相关性,表明环境变化可能导致土壤C∶N∶P解耦.地形、土壤质地、氧化铁和容重是调控稻田土壤剖面C∶N∶P的关键土壤环境因子.  相似文献   
30.
利用GC5000在线气相色谱仪于2018年4月15日~5月15日对郑州市城区环境大气挥发性有机物(VOCs)进行监测,开展其污染特征、臭氧生成潜势(OFP)和来源解析研究.结果表明,监测期间,郑州市春季VOCs平均体积分数为40.26×10~(-9),非污染日和污染日VOCs平均体积分数分别为35.82×10~(-9)和44.12×10~(-9),污染日相较非污染日增长23%;VOCs物种对OFP的贡献表现为烯烃芳香烃烷烃炔烃;源解析结果显示监测期间郑州市VOCs主要来源是LPG源(66.05%)、机动车源(47.39%)、工业溶剂源(37.51%)、燃烧源(37.80%)和植物排放源(11.25%),且污染日的LPG源和植物排放源的贡献率较非污染日增长22.92%和68.50%.  相似文献   
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