草原旅游发展中旅游管理部门环境意识的调查研究

根据环境意识结构．设计了旅游管理部门环境意识调查问卷。其主要的指标体系包括：旅游环境知识水平、旅游环境态度、旅游环境评价和旅游环境行为四个方面。对指标体系各部分之间以及每一指标部分的每一题目之间的相对重要性进行权重的确定．而且对各部分的每道题目的各个选项予以赋分。基于权重和赋分．结合调查问卷的实际情况，设计了指标体系各部分评价模型和环境意识总体评价模型。以此来计算草原旅游发展中旅游管理部门环境意识水平的综合得分。经过分析得知，旅游管理部门环境意识模式是“环境知识制约型”模式。     

我国进城农民工的居住问题及其解决思路

解决好农民工的就业和居住问题是农民工融入城市社会，完成农民向市民转化的关键一步，也是新时期我国各个城市面临的挑战。在本文中，作者认为目前我国庞大的进城农民工群体逐渐出现了分化的现象，根据农民工对居住的需求和最终归宿，我国的农民工可分为永久迁移型（或定居型）和非永久迁移型（非定居型）两种类型。永久迁移型（或定居型）农民工希望举家迁移到城市并成为城市的永久性居民，而非永久迁移型（非定居型}农民工希望改善在城市的居住条件，同时尽可能降低在打工期间的居住成本，他们最终会回流农村地区，而不会在城市购房或定居在城市。本文在分析两种不同类型农民工居住需求的特征和面临问题的基础上，提出解决我国进城农民工居住问题的思路和对策。     

生态足迹研究现状及基于净初级生产力的计算方法初探

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。     

神秘的史前巨鳄

在美国缅因州的一个古湖,发生了一起神秘死亡事件,死者死得奇惨无比,身上留有奇大无比的动物齿印。一个美丽的女古生物学家听到这件事情后,特地赶到现场进行调查。古生物学家通过调查认为,在平静的湖水下一定有只巨大的“怪物”,后来,她和她的同伴发现了一只巨大无比的史前大鳄鱼。突然,这只史前的大鳄鱼开始肆无忌惮地大开杀戒,搞得人人自危……     

云南省少数民族传统文化与公众环境教育研究

环境教育是全民教育,全程教育和终身教育,公众的环境教育是建立和谐社会的重要任务.具体来讲,它是形成文明社会的公众教育基础之一.     

三江平原地貌因子及其主要环境地质问题

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.     

基于OMI数据的东南沿海大气臭氧浓度时空分布特征研究

基于臭氧监测仪(OMI)卫星反演数据,对2005—2018年东南沿海5省区域大气臭氧柱浓度数据进行提取及分析,探讨其时空分布格局及影响因素.结果表明:①在时间变化上,14年间,该区域大气臭氧柱浓度整体呈先上升后下降的趋势,2005—2013年臭氧柱浓度持续升高,最高值为324.52 DU,高值区不断向南部区域扩大;2013—2018年臭氧柱浓度呈下降趋势,最低值为228.27 DU,但在2017、2018年略有上升.②在空间分布上,臭氧柱浓度自北向南逐渐降低,高值区集中分布在江苏及浙江省北部;低值区集中于福建省南部及广东省大部分地区.③在季节变化上,大体呈现出春夏季高于秋冬季,高值区在春夏季交替出现,秋季略高于冬季,但差异不明显.④稳定性分析表明:研究区臭氧柱浓度整体呈现中部分散、南北部集聚、差异较显著的分布格局.⑤自然因素中,风向、气温均呈现显著正相关,江淮地区的梅雨季节(降水)及华南地区的台风和暴雨也起到显著作用.⑥人文因素中,臭氧柱浓度与地区生产总值、各产业生产总值及机动车保有量均表现出正相关,其中,臭氧柱浓度与第二产业的相关度最高.另外,臭氧柱浓度与NO_x排放量表现出显著相关性.VOC_s对臭氧柱浓度的影响中,工业源是主控因素,交通源和居民源次之,电厂源对臭氧柱浓度的影响最弱.这进一步说明臭氧浓度的变化受到了诸多因素的综合影响,但气温、NO_x及VOC_s的排放是臭氧浓度变化的主导因素.     

北京南部城区PM2.5中碳质组分特征

为了解《大气污染防治行动计划》实施后北京市大气PM_2.5中碳质组分特征,于2017年12月至2018年12月在北京污染较重的南部城区进行了PM_2.5连续采样,对其中的有机碳（OC）和元素碳（EC）进行了全面研究.结果表明,北京大气PM_2.5、OC和EC浓度变化范围分别为4.2~366.3、0.9~74.5和0.0~5.5 μg ·m^-3,平均浓度分别为（77.1±52.1）、（11.2±7.8）和（1.2±0.8）μg ·m^-3,碳质组分（OC和EC）整体占PM_2.5的16.1%.OC质量浓度季节特征表现为：冬季[（13.8±8.7）μg ·m^-3] > 春季[（12.7±9.6）μg ·m^-3] > 秋季[（11.8±6.2）μg ·m^-3] > 夏季[（6.5±2.1）μg ·m^-3],EC四季质量浓度水平均较低,范围为0.8~1.5 μg ·m^-3.二次有机碳（SOC）年均质量浓度为（5.4±5.8）μg ·m^-3,四季贡献比例范围为45.7%~52.3%,年均贡献为48.2%,凸显了二次形成的重要贡献.随污染加重,尽管OC和EC贡献比例均降低,但浓度水平却成倍升高,OC和EC浓度在严重污染天分别是空气质量为优天的6.3和3.2倍.与非供暖时段相比,供暖时段PM_2.5、OC和SOC浓度分别增加了14.4%、47.9%和72.1%,体现了OC对供暖季PM_2.5污染的重要贡献.PSCF分析表明,位于北京西南的山西省和河南省部分区域是PM_2.5和OC的主要潜在源区,且PM_2.5潜在源区更为集中;EC的PSCF高值（>0.7）区域较少,主要位于北京南部,如山东省和河南省部分地区,且北京市及周边地区贡献明显.     

京津冀大气污染的时空分布与人口暴露

经济的快速发展和城市化导致京津冀地区的空气质量不断恶化,已经引起学术界广泛的关注.为了揭示近年来京津冀地区大气污染状况,本研究基于中国空气质量在线监测分析平台发布的PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO、NO_2和O_3_8 h_max长期监测数据,采用统计学的方法分析了2014—2018年京津冀13个市这6种污染物的时空变化特征,结合各城市人口数据,评估了在此背景下该地区PM_(2.5)和O_3_8 h_max的人口暴露风险.结果表明:京津冀地区PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO和NO_2近年来整体上呈下降趋势,而O_3_8 h_max则呈上升趋势.总体而言,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO和NO_2表现为冬季最高、春秋季次之、夏季最低的特征,而O_3_8 h_max则表现为夏季春季秋季冬季的特点,并在月变化上呈倒"V"型,从1月份开始逐渐上升,在6月份达到峰值,而后又逐渐下降.空间上,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO和NO_2呈现南高北低的分布特征,而O_3_8 h_max在2014—2016年呈现北高南低的分布特征,但在2017—2018年则呈现南高北低的分布特点.此外,京津冀北部地区PM_(2.5)的来源主要是一次气溶胶,而二次气溶胶是中部地区PM_(2.5)的主要来源.除秦皇岛、承德和张家口外,其他城市细粒子在颗粒物中占的比重较大.随着近年来PM_(2.5)浓度的降低,暴露于高浓度的PM_(2.5)中的人口比例逐年减少,但距离年平均浓度限值还相差很远.除2014年外,暴露在O_3浓度超标情况下的人口在2015—2017年逐渐上升.