组态视角下协同创新驱动城市土地绿色利用效率提升的路径选择北大核心CSCDCSSCI

创新驱动发展战略下协同技术创新是提升城市土地绿色利用效率的重要手段。在理论层面从环境、投入、产出和互动四个维度构建协同创新影响城市土地绿色利用效率的整合性框架后,以中国284个城市为案例,运用模糊集定性比较分析法探讨协同创新驱动城市土地绿色利用效率提升的多元实现路径。研究表明:①单个协同创新条件的一致性水平位于0.4928~0.8388范围内,表明单个条件均不构成影响城市土地绿色利用效率的必要条件。②条件组合的充分性分析显示,创新环境、创新投入、创新产出和协作互动条件“多重并发",形成协同创新驱动城市土地绿色利用效率提升的4种路径,具体归纳为投入主导型、区域互动支撑下的资本赋能型及环境和投入连接下的主体互动转化型3种差异化模式。③条件因素的普适性和替代性分析显示,经济软环境、人力资本投入和物质资本投入是影响高水平城市土地利用效率最具有普遍性的因素,成果市场化和区域互动之间存在替代关系。④囿于各地区经济发展水平和资源稟赋,中国东、中、西部地区协同创新对城市土地绿色利用效率的驱动路径呈现出显著异质性特征。地方政府应根据自身发展特点和资源禀赋,从组态视角着力于多重协同创新条件的适配以“因地制宜"地制定城市土地绿色高效利用政策和措施。     

黄河流域技术创新对PM_(2.5)的影响及其空间溢出效应北大核心CSCDCSSCI

黄河流域是推进空气质量改善和经济社会高质量发展的核心区域,技术创新是破解流域PM_(2.5)污染防治难题的关键手段。该研究以2004—2019年黄河流域79个地级市PM_(2.5)污染数据为样本,利用核密度估计、空间自相关等方法探究PM_(2.5)在空间上的异质性和关联性特征,并将以技术创新为核心的社会经济因素和气温、降水等自然解释要素纳入同一空间面板杜宾模型,分析各因素对黄河流域PM_(2.5)的效应及其空间溢出效应,系统识别和甄别技术创新要素在这一过程中的贡献程度和溢出效应,解析技术创新对PM_(2.5)的作用机制与影响路径。研究发现:①黄河流域PM_(2.5)在空间上呈现显著的异质性和相关性,浓度值较高的地市主要集中于漯河、濮阳等黄河流域下游地区,全局Moran’s I指数均大于0.80且显著为正,空间关联以高高集聚和低低集聚类型为主;②专利授权量的增加通过排放源管控治理、移动源消减治理等路径对本地区PM_(2.5)防治具有正向推动作用,但由于绿色技术标准、绿色补贴等绿色技术壁垒的存在加剧了邻近地区污染治理难度,表现为负向空间溢出效应;③流域城市人均创新指数的提升通过营造良好的创新氛围、激发技术创新内生动力等机制同样促进了本地PM_(2.5)浓度下降,但空间溢出效应并不显著,未能对周边地区产生辐射带动作用。研究基于技术创新对PM_(2.5)防治的影响和空间溢出效应提出适应性对策建议,突出技术创新在空气污染防治中的关键作用,搭建和完善跨区域绿色技术创新体系,加强流域间联防联控机制与竞争合作机制,助推黄河流域空气质量改善、生态保护和高质量发展。     

蚯蚓对城镇污泥堆肥过程中微型动物群落演替的影响

采用实验对比和除趋势对应分析（DCA）等方法,以城镇污泥中的微型动物为对象,研究蚯蚓对堆肥过程微型动物群落演替的影响.结果表明,蚯蚓仅影响微型动物群落数量,对演替进程无明显影响.堆肥过程微型动物群落演替可分为3个阶段：第1阶段（0~10 d）,固着类纤毛虫为优势类群阶段,该阶段微型动物变化多受限于环境的改变,蚯蚓影响较小;第2阶段（10~30 d）,固着类纤毛虫和轮虫向肉足虫和线虫为优势类群的过渡阶段,该阶段蚯蚓对线虫数量有一定的限制;第3阶段（30 d后）,肉足虫和线虫为优势类群阶段,该阶段蚯蚓对有壳肉足虫的增长产生了明显的抑制作用.群落多样性指数结果显示,蚯蚓在第1和第2阶段作用不明显,在第3阶段增加了微型动物的多样性和均匀度,减小了优势物种的优势程度.对固着类纤毛虫的同化作用是蚯蚓稳定堆肥环境、促进有机质降解的重要因素.     

哈长城市群县域碳排放空间溢出效应及影响因素研究——基于NPP-VIIRS夜间灯光数据的实证

基于2012-2016年NPP-VIIRS夜间灯光数据测算哈长城市群共计68个县级单元碳排放数据,采用空间自相关、位序规模法则、空间计量模型以及空间马尔科夫链模型,对县级尺度城市碳排放空间特征、影响因素和动态空间溢出作用进行分析.结果表明：①城市碳排放呈现逐年下降的趋势,空间Moran''s I指数表明研究区城市碳排放存在高度的空间自相关,碳排放的高值集聚性呈降低的趋势.②位序规模法则表明,研究区全部城市的碳排放属于次位型分布,高位次城市的碳排放表现突出;在前十位城市的碳排放规模先减少再增加,由分散向集中演变.③多种空间面板模型对比分析表明,城市经济水平和人口密度因素呈现显著的正相关关系;固定投资和外商投资因素仅在时间固定模型中起到正向影响作用;技术进步以及路网密度因素则起到显著的抑制作用.④空间马尔科夫链分析结果表明,城市碳排放空间溢出效应明显,位于低水平区域与高水平区域的城市在转移过程中保持稳定;位于中低水平区域的城市与高碳排放的城市相邻会降低转移概率,反之则会提升转移概率.     

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.