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栏目上期介绍了在雨天驾驶汽车出车前的准备工作和行车中对速度的控制,本期继续介绍雨天行车应注意的问题和安全行车要领。一、雨天时夜间行车应注意的安全要领夜间由于光照度差、行车视野窄、 相似文献
12.
基于NPP-VIIRS夜间灯光的长株潭地区县域土地利用碳排放空间分异研究 总被引:7,自引:0,他引:7
从县域尺度开展土地利用碳排放空间分异研究,对指导区域实现碳达峰及碳中和目标具有重要意义.基于2013—2019年NPP-VIIRS夜间灯光数据测算长株潭地区县域土地利用碳排放,并运用探索性空间数据分析和地理探测器,对长株潭地区县域土地利用碳排放空间分异特征及影响因素进行分析.结果显示:①2013—2019年,长株潭地区县域土地利用碳排放差异较为显著,基本上在波动中呈递减趋势,空间上呈现自中部地区向四周地区渐弱的态势;②2013—2019年,研究区土地利用碳排放Moran''s I值呈"上升下降再上升"的趋势,由2013年的0.275841最终减少为2019年的0.270621,空间集聚特征较为显著,总体呈正相关;局部空间自相关均未出现高低、低低集聚型区域,且高高集聚型区域固定为湘潭市市辖区;③综合4年指标探测结果来看,长株潭地区县域土地利用碳排放影响因素的解释力q值为0.200~0.868.其中,单位能源消耗碳排放、第一产业产值比重、人均土地面积、土地利用程度指数、城镇化率在研究期间出现频率较高且出现时的q值均大于0.50,且任意两个影响因素交互作用后影响力表现为双因子增强和非线性增强. 相似文献
13.
利用广州塔的O3观测资料、风廓线雷达和转动拉曼温廓线激光雷达探测的垂直环境气象等观测资料,结合ERA5的近地面风场,对2017年5月6—7日(Case I)和2019年10月1—2日(CaseⅡ)两个典型个例从垂直混合与水平输送的角度进行特征与成因分析.O3的垂直观测结果表明,夜间残留层可储存日间混合层内的高浓度O3气团.从垂直混合与水平输送的分析结果表明,残留层O3的垂直混合及高浓度O3气团的水平输送是夜间地表O3的重要来源:夜间存在垂直风切变或边界层抬升,均可加强O3的垂直混合;珠三角地区背景风表现为在早上偏北风和晚上转换为偏南风,广州与佛山地表O3浓度上升最显著.此外,夜间O3浓度上升事件可造成夜间及凌晨O3 8 h滑动平均值持续高值,对空气质量和大气氧化性造成一定影响. 相似文献
14.
夜间旅游是当代旅游发展理论体系中重要的研究领域。以旅游形象结构为理论基础,以广州夜间旅游为例,利用805份游客调查问卷,采用质性与量化研究方法探讨城市夜间旅游形象结构。结果表明:水上夜游、灯光节庆活动、景观塔夜游、休闲街区夜游和夜市美食游成为游客最喜爱和最常游的广州夜间旅游产品。城市夜间旅游形象结构由“认知形象—氛围形象—情感形象—意动形象”组成,其中:认知形象包括视觉形象、物质经济形象、自然环境形象、人文环境形象、物理空间形象和整体感官形象6个维度,以整体感官形象和物质经济形象最为突出;氛围形象和情感形象以正面为主,表明游客认为广州夜间旅游具有良好的氛围及情感。最后,从完善城市夜游政策体系、优化夜游发展宏观环境、构建夜游多核空间格局等方面提出优化城市夜间旅游形象的建议。 相似文献
15.
夜间旅游在深化供给侧结构性改革,构建以国内大循环为主体,国内国际双循环相互促进的新发展格局中发挥着重要作用。收集马蜂窝旅游网上2016—2020年的重庆中心城区地理标记照片,运用DBSCAN算法、时间统计分析和追踪分析探究重庆中心城区夜间游客的时空行为及轨迹特征。结果表明:①重庆中心城区夜间游客数量与国内外游客总量时间变化特征存在差异,气候条件和节假日是影响重庆中心城区夜间游客数量的重要因素。②重庆中心城区夜间游客规模逐年递增,游客量方面,春季>秋季>冬季>夏季,夜间旅游旺季为4月、5月、10月,热门时间段为18—20时,20时达到峰值。③重庆中心城区夜间旅游AOI形成“一核多点”的空间格局,倾向高级别景区(点)、城市商业街区、重要交通节点、山脊线、水岸线和重要文化空间。④重庆中心城区夜间游客行为轨迹以单节点轨迹为主,部分为区域内轨迹和区域间轨迹,单节点轨迹倾向知名度高的夜间旅游节点,区域内轨迹呈现核心边缘扩散特征,区域间路径轨迹以“A→B”式为主。 相似文献
17.
18.
基于卫星夜间灯光数据的中国分省碳排放时空模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
中国能源统计数据"横向不可比,纵向不可加"现象依然突出,尤其是分省能源消费统计千差万别,给分省碳排放评估带来了较大困难,如何利用卫星遥感数据科学合理地估算中国分省碳排放是当前亟须研究的问题。本文运用DMSP/OLS全球稳定夜间灯光数据,在通过相互校正、年内融合和年际间校正等系列处理得到中国分省稳定夜间灯光数据的基础上,首先分别构建中国分省稳定夜间灯光亮度DN值与人均碳排放和单位面积碳排放之间的时空地理加权回归模型,两个模型整体效果均较好,拟合优度分别高达96.74%和99.24%;其次运用稳定夜间灯光亮度DN值对分省人均碳排放和单位面积碳排放进行时空模拟;最后运用人口规模和土地面积对分省碳排放进行估算。估算结果显示:(1)整体来看,2000—2013年年均碳排放模拟值与实际值6.3349×109t较为接近,两个模型的相对误差均在0.5%以内。(2)分年度来看,所有年份的相对误差均在5%以内,2006年分省加总碳排放模拟值与实际碳排放6.2036×109t最为接近,绝对误差和相对误差均较小,两个模型模拟值的相对误差均为0.04%。(3)分省域来看,2000—2013年年均碳排放模拟值与实际碳排放均非常接近,除海南和宁夏外,其余28个省区市的相对误差均在1%以内。(4)分年度分省域来看,以2013年为例,40%省份的相对误差在2%以内,70%省份的相对误差在5%以内。从整体、分年度、分省域、分年度分省域的估算结果来看,基于稳定夜间灯光数据的中国分省碳排放时空模拟效果良好。因此,运用卫星夜间灯光数据可以较为准确地对中国分省碳排放进行估算和预测,为卫星遥感影像数据服务分省碳排放监测和评估提供一种补充性参考。 相似文献
19.
20.