巢湖和太湖微囊藻毒素差异性研究

采用固相萃取高效液相色谱法检测巢湖和太湖水体中5种微囊藻毒素(MCs)——MC-RR、MC-YR、MC-LR、MC-LA、MC-LY的含量。结果表明,巢湖水体中的MCs以MC-RR、MC-LA、MC-LY为主,太湖水体主要以MC-RR、MC-LR、MC-LA为主,其中太湖MC-LR的最高质量浓度为2.558μg/L,超过《地表水环境质量标准》(GB 3838—2002)中对集中式生活饮用水地表水源地的限定值(1μg/L)。分析巢湖和太湖水体中MCs与水质指标之间的相关性,发现同种MCs与两湖环境因子的相关性存在明显差异。逐步回归拟合结果表明,氨氮和DO分别能与巢湖MC-LR、MC-LY进行拟合;Chl-a、TOC能与太湖MC-LR回归拟合,TOC能与太湖MC-YR进行拟合。由于多数MCs不能通过水质指标的拟合结果来预测,因此在未来研究中需结合环境因子和MCs的遗传机制来共同分析MCs在水中的分布规律。     

基于超效率DEA模型的三峡库区生态效率评价及空间演化格局分析

本文基于2010—2017年的统计数据,首先采用超效率DEA模型对三峡库区26个区县的生态效率进行测算,然后运用空间自相关分析方法对三峡库区生态效率的演化格局进行了实证分析,探索三峡库区生态效率的时空动态演变特征。研究表明:2010—2017年三峡库区生态效率平均水平处于0.5601～1.1920,整体呈现波动性变化趋势,生态效率在一定程度上有所改善,但是整体水平仍然较低;从区域层面看,各个区县间生态效率水平不平衡,空间分布上呈现"西高东低"的非均衡性特征。局部空间自相关分析表明,三峡库区2010—2017年集聚性呈逐渐减弱态势,空间异质性逐渐增加,整体的生态效率差异变大。最后依据实证研究分析结果,本文对如何提升三峡库区生态效率提出了相应的政策建议。     

中国服务业碳生产率的空间收敛性研究

在经济服务化与低碳化的双重背景下,研究中国服务业碳生产率的演变轨迹,区域差异及空间收敛特征,对于推动中国服务业高质量发展具有重要的意义。采用2004—2016年中国30个省(区、市)的面板数据,对服务业碳生产率进行测度,并对其演变轨迹与区域差异进行分析,在此基础上,系统考察中国服务业碳生产率的空间收敛性。研究表明:①中国服务业碳生产率在整体上呈逐年增长态势,且呈现从东到西逐次递减的格局。②中国服务业碳生产率存在正向空间自相关关系,并且空间自相关程度表现出波动上升趋势。③全国与西部服务业碳生产率均不存在σ收敛,即服务业碳生产率的地区差异并未随着时间的推移而缩小;东、中部服务业碳生产率则在整体上呈现σ收敛特征。全国以及东、中、西部服务业碳生产率均存在绝对β收敛和条件β收敛,即服务业碳生产率落后地区对发达地区存在"追赶效应",各地区服务业碳生产率最终向自身的稳态水平趋同;空间效应加快了全国与东部服务业碳生产率的β收敛速度。④人均服务业增加值增长速度、部门结构以及能源消费结构对服务业碳生产率具有显著的负向效应,人力资本则对服务业碳生产率产生了显著的正向影响。据此,本文的政策启示如下:①重视服务业碳排放问题,构建服务业低碳绩效评估体系。②探索建立定期会商制度,加强服务业低碳技术的跨区域交流合作。③完善基础设施,促进要素空间互动和优化重组。④调整服务业能源结构与部门结构,推进人力资本积累和服务业稳增长。     

土地城镇化与人口城镇化的非协调性和互动关系

土地城镇化与人口城镇化失调是我国目前城镇化进程中的一个突出问题。但对各地区土地城镇化与人口城镇化的非协调性进行全面系统分析的研究相对较少。此外,鲜有研究对土地城镇化与人口城镇化之间的互动关系进行实证检验。本研究利用我国2005—2013年间的省级面板数据考察各省级行政区土地城镇化与人口城镇化的非协调性,并通过构建和估计面板向量自回归模型探究土地城镇化与人口城镇化之间的互动关系。研究发现,土地城镇化与人口城镇化的非协调性存在着显著的时空差异。在样本期的后半段(2009—2013年),多个省级行政区人口城镇化滞后于土地城镇化的程度有所加深。根据全样本期内土地城镇化与人口城镇化非协调性的严重程度,可将各省级行政区划分为5个等级。城镇常住人口变化对建成区面积变化具有显著的正向影响;建成区面积变化对城镇常住人口变化的影响方向虽然为正,但该影响不具有统计显著性。从而表明人口城镇化对土地城镇化起到了推动作用,但土地城镇化却未能有效地带动和促进人口城镇化。此外,第二、三产业增加值变化对城镇常住人口变化具有显著的正向影响。研究从改革新增建设用地指标分配方式、抑制城市空间粗放扩张及推动户籍制度改革和基本公共服务均等化等方面提出了促进土地城镇化和人口城镇化协调发展的政策建议。     

吉林省城市紧凑度与城市效率的时空演变及相关性

紧凑城市理念被认为可以有效提高城市经济发展效率,减少城市在开发建设、资源配置等方面的低效率。为探究我国城市紧凑度和城市效率的时空演变及两者间的相关性,本研究以吉林省地级及以上城市为研究对象,研究时间段选择为2000—2013年。研究主要分为三个部分。第一部分,运用熵值法,对吉林省地级及以上城市的紧凑度时空演变特征进行研究,研究发现,吉林省城市紧凑度平均水平较低,并且空间分布极不均衡,受区位和经济发展水平影响较大,高紧凑度城市基本位于哈大城市走廊一线。第二部分运用DEA数据包络模型,对吉林省城市效率演变特征进行研究,结果显示,吉林省城市效率在经过了长期的反复波动后于2012年步入快速增长阶段,受多种因素影响,各城市全要素生产率增长节奏迥异,但都表现出与技术进步一致的变动性,城市经济发展对新技术、新的生产要素投入的依赖较大,资源利用效率整体较低。第三部分运用R语言对吉林省城市紧凑度与城市效率的相关性进行了研究,两者间存在极弱的相关性,接着借助象限图法得出两者在不同时间段内存在一定程度的同步性,紧凑度提升时大部分城市的城市效率会出现提升,紧凑度的下降不一定有效引起城市效率同步下降。     

pH、溶解氧、叶绿素a之间相关性研究Ⅰ:养殖水体

利用国内、外近20年的资料和饮用水水源地潘家口水库现场围隔实验结果,分析养殖水体中pH、溶解氧(dissolved oxygen,DO)和叶绿素a之间的相互关系.结果表明,当叶绿素a平均含量低于10μg/L时,水体交换弱的夏季和秋季养殖水域水体中pH、DO与叶绿素a无明显相关甚至无相关;水体交换强的夏季和秋季养殖水域水...     

重庆市县域经济差异时空格局演化研究CSSCI

通过空间数据探索分析和传统统计分析相结合的方法,以县域为研究单元,探索分析了2004—2013年重庆市县域经济差异的时空格局演化。结果表明:1重庆市县域经济差异总体呈"抛物线"型变化,其中"1小时经济圈"的县域间经济差异和三大区域间的经济差异较大,渝东北翼、渝东南翼县域间经济差异较小;2县域经济发展水平的空间极化趋势明显,经济水平相似县域在空间上集聚,"1小时经济圈"的主城县域始终是经济发展高值聚类和热点区的核心地域,经济发展低值聚类和冷点区的县域在渝东北翼及渝东南翼集聚;3县域经济增长呈明显的空间极化现象,经济增长高值聚类和热点区县域在重庆主城区集聚,三大区域间经济增长不均衡。针对重庆市县域经济差异时空格局演化的结论及重庆城乡统筹区域一体化发展的要求提出了发展建议。     

湖州市饮用水源地藻毒素污染特征调查研究

微囊藻毒素(MCs)具有强烈的机体肝毒性和促癌作用,直接威胁饮用水安全。文章监测了2015年9月-2016年9月湖州市主要饮用水源地(城西水厂、城北水厂、老虎潭水库)水体中MCs含量以及水体主要理化指标的变化,包括pH、水温(WT)、溶解氧(DO)、高锰酸盐指数(COD)、总氮(TN)、氨氮(NH_4~+-N)、总磷(TP)、叶绿素a(Chl-a),根据监测数据评价各水源地的富营养状态,阐明MCs污染特征及其与水体理化指标的相关性。结果表明:老虎潭水库综合营养指数常年处于中营养状态,城西水厂、城北水厂都处于轻度富营养状态。3处饮用水源地水体中MCs平均含量为(0.063±0.002)μg/L,低于WHO推荐的饮用水藻毒素标准(1.0μg/L),处于安全范围。水体ρ(MCs)与ρ(TP)呈显著正相关(P0.05),与WT、ρ(TN)呈负相关,与ρ(TN/TP)、pH、ρ(NH_4~+-N)、ρ(Chl-a)、ρ(高锰酸盐指数)相关性不显著。     

西安市主要大气污染物的相关性分析及时空分布特征

为深入了解西安市大气污染程度,对2015年西安市主要大气污染物(SO_2、NO_2、CO、PM_(2.5)、PM_(10)、O_3)的空气质量指数进行了逐日变化分析、相关性分析及空间插值分析。结果表明:SO_2、NO_2、CO、PM_(2.5)、PM_(10)空气质量指数春冬季高于夏秋季,而O_3空气质量指数则是春冬季低于夏秋季。11月和12月份污染较为严重。在4个季度中,PM_(2.5)和PM_(10)与气态污染物SO_2、CO、NO_2均呈正相关,说明PM_(2.5)、PM_(10)与这3种气态污染物具有同源性。SO_2与CO、NO_2均呈显著性正相关,三者均受化石燃料燃烧及机动车尾气影响。O_3与CO、SO_2相关性不大,与NO_2在二季度呈现正相关。SO_2、NO_2、PM_(2.5)、CO、PM_(10)多聚集在高新西区、莲湖区、碑林区、经开区、雁塔区、长安区,O_3多聚集在阎良区、未央区和灞桥区。     

北京市机动车排放的空间聚类特征研究

城市交通排放是大气环境污染的主要因素,研究污染物排放的空间分布对制定减少排放的公共政策提供依据。该研究根据北京市城区路网车流数据计算机动车尾气排放量基于空间自相关分析和聚类分析的方法确定污染物排放的空间模式。结果表明:轻型汽车流量在路网中比例为93%,对CO和HC排放的贡献率分别为93%和89%重型汽车流量在路网中比例为6%对PM和NO_x排放的贡献率分别为92%和73%,摩托车的流量和污染物排放比例均较低;通过全局空间自相关分析发现,车流量和污染物排放强度的空间模式为聚集模式通过高/低聚类分析发现车流量和污染物总排放量的空间模式为高值聚集;热点图分析结果表明;北京市机动车尾气排放的热点地区主要位于二环至四环之间的中部和北部地区。