彭州市土地利用变化及驱动力分析

依据1992～2003土地利用变更数据，分析彭州市土地利用动态、土地利用程度和土地利用区域差异等变化情况。总结了引起土地利用变化的主要驱动力是地形条件、人口增长、工业化和城镇化、第三产业的发展、交通条件、政策因素等六个方面，并针对目前土地利用中存在的主要问题，提出相应的措施，以期对彭州市社会经济发展提供参考。     

密西西比河谷型铅锌矿床

密西西比河谷型矿床为后生热液矿床。赋矿层位多，但一般不受主岩沉积相（变）控制。成矿温度并不一定象传统上认为的那样低。铅同位素组成可差异性较大（如J型铅），也可很均一，脉石矿物（方解石和白云石）的δ13C和δ18O明显低于主岩，而87Sr／86 Sr值则相反。古老基底为其成矿金属十分重要的来源，硫主要来源于海相蒸发岩。蒸发岩硫酸盐中的硫可由基底中的Fe2+还原为还原态硫，成矿金属主要以硫氢配合物形式迁移，成矿流体的驱动力为构造应力（如由造山引起）和重力，近年其成矿年代方面的研究也取得重大突破。     

广东省森林资源动态变化及成因分析

在1983年到2005年的林地基本数据的基础上,文章利用统计分析方法、单一土地利用类型动态度、土地利用变化区域差异模型分析方法结合GIS对广东省森林资源进行了分析,主要分析了森林资源的时间变化,包括数量的动态变化、变化速度以及区域变化差异,总结出广东省森林资源动态变化的几个特点:①林业用地1987年最少,有林地持续稳定增长,先由无林地和疏林地大面积减少转化为有林地,后来主要是非林业用地转化为林业用地.防护林面积有大幅度上升,薪炭林呈下降趋势.②幼龄林占绝对比重,近过成熟林比重低但在逐渐增加.活立木总蓄积持续上升,幼龄林、中龄林和近成过熟林蓄积基本随着面积变化而变化.③灌木林地和未成林造林地有相当幅度面积的增加.④1996-2004年,广州、深圳、珠海、东莞、中山、佛山林地相对变化率大多数在10以上,比平均变化大得多.文中对成因有简单的探讨,明确了广东省森林资源变化特点和规律,这将为广东省森林资源的可持续发展和决策部门提供依据.     

基于STIRPAT模型的武汉市环境影响驱动力分析

面对日益严重的环境问题,不仅要了解导致环境问题的各种驱动力,更应建立模型来精确描述环境影响与驱动力之间的关系。以武汉市为例,应用SPSS软件、以STIRPAT模型为依据,建立了描述环境影响与各驱动力之间精确关系的数个模型。模型计算结果表明:人口总量的增长和人类发展指数的上升是最主要的环境影响驱动力,城市化率、人均GDP等因素对环境也有影响;第三产业比重的上升有助于减小环境影响;基尼系数对环境几乎没有影响。以此为据,就如何改变这些影响因素,以减小环境影响提出了建议。除了人口总量等常规指标,还分析了人类发展指数、城市化率、基尼系数等指标,充实了环境影响驱动力指标体系,更客观反映了造成武汉市环境问题的原因。     

市场驱动力与新闻专业主义的博弈——以“陈永洲事件”为视角

新世纪以来,我国新闻业的市场化转型步伐日益加快,如何在市场的驱动下,坚守新闻专业主义原则成了新闻学界讨论的热点。本文以"陈永洲事件"为视角,结合"市场新闻学"的观点,探析了陈永洲事件中市场驱动力与新闻专业主义的博弈,旨在为加强媒体自律精神、规范媒介行为提供有益的借鉴。     

扬州市土地利用变化的驱动力机制研究

基于扬州市1996—2004各年份土地利用数据及相关统计资料。分析了8年中土地变化的特点及主要驱动力因子，结果表明：①8年来全市主要土地利用类型的变化表现出耕地、园地的面积大幅下降，建设用地的面积普遍增长；②选择11项指标构建土地利用变化驱动力模型，采用“主成分分析法”及SPSS13．0统计软件。分析得出：影响该市土地利用变化的主要驱动力因子是人口和经济的增长；③运用Eviews 3．1软件对土地利用变化中经济因素的驱动作用做回归分析得出：全市GDP每增长1亿元，需要新增建设用地约15．36hm^2．减少耕地约17．53hm^2；城镇化水平每增加1个百分点．需要减少耕地面积389．3hm^2，同时扩展城镇用地266．17hm^2。     

2000—2014年四川省气溶胶时空格局及其驱动因子定量研究

论文研究四川省2000—2014年气溶胶光学厚度的时空演变趋势,并综合自然和人为两方面因素,从区域尺度上对四川省气溶胶光学厚度演变的驱动力进行定量研究,更进一步从像元尺度上分析驱动力的空间分异。结果表明：1）四川省以中部盆地为气溶胶光学厚度高值中心区且增长趋势最为明显,川东平行岭谷值较小且有轻度减少趋势,川西高原、川西南山地值最小,但有轻度增长趋势;2）区域尺度上,对气溶胶光学厚度驱动力主导因子进行定量研究,建立了气溶胶光学厚度（AOD）与GNP、降水量和归一化植被指数的多元回归模型,即AOD=0.849+0.567×GNP-0.909×降水量-0.077×归一化植被指数,该模型较好地体现了在更为宏观的区域层面上四川省气溶胶光学厚度演变驱动力的定量作用;3）像元尺度上,驱动力的空间分异表现为中部盆地气溶胶光学厚度主要受人为和地表因素影响,川东平行岭谷、川西高原和川西南山地气溶胶光学厚度受气象和地表因素影响较多。由于川渝地区秋冬季多云雾,有效的气溶胶卫星观测数据偏少,因此如何在秋冬季获取气溶胶光学厚度有效数据是未来应加强的工作;在驱动力因子方面人为因子的选取划分可以进一步具体化;由点到面的插值会影响驱动力因子数据的精度,故如何通过高精度的插值方法来提高数据的精度亦是未来提高驱动力定量研究准确性的发展方向。     

后疫情重建阶段的碳排放趋势与减排策略研究

本研究利用北京理工大学最新研发的环境经济系统多主体模型,实现了对中国不同部门CO_2排放的中短期高精度模拟,研究在后疫情重建阶段中国财政刺激政策以及行业减排路径对碳排放与经济增长的影响。结果表明,由于"新基建"等疫后重建活动较多针对受疫情直接影响的人类活动高度聚集部门,若财政刺激政策与疫情防控在时间上保持同步,则前者对CO_2排放的增加效果不超过0.4%。各行业减排组合情景下CO_2排放增长率在2021年中位值为4.7%,之后直到"十五五"初期,各情景中位值在1.0%～1.4%。碳排放增长率具体取决于行业的低碳转型速度。相对于"十四五"单位经济产出CO_2排放降低18%的目标,各行业若减碳速度加倍,对降低中国碳排放贡献程度由高到低依次为电力、钢铁、水泥、交通及石化。仅在电力行业加速减碳的各情景下,中国可以在"十四五"至"十五五"初期将CO_2排放维持在稳定水平。与此同时,随着疫情减弱和经济系统中各主体适应性增强,中国GDP将维持平稳增长。上述结果表明,将疫后经济重建与绿色转型相结合,有望在实现经济持续增长的同时,使碳排放按时甚至提前达峰。     

基于多源数据的夜间旅游空间分布特征及驱动力探究——以昆明市为例

夜间旅游满足了游客的多元需求,为带动地方经济与相关产业的发展做出了重要贡献。以昆明市夜间旅游为例,构建夜间旅游空间分布模型,揭示昆明市夜间旅游空间分布特征与发展的驱动力。结果表明：(1)昆明市夜间旅游资源、游客活力和经济之间的耦合关系呈现出分散和多元化的特点,夜间经济的影响范围超越传统旅游活动的影响范围,游客更倾向于在人流量较小的地方活动;(2)夜间旅游的发展主要依赖于丰富多样的夜间观光旅游资源和发达的夜间经济;(3)昆明市夜间旅游空间分布主要呈现“以高密度大聚集区为中心,向四周延伸”的空间分布特征和“东北—西南”的分布趋势;(4)旅游资源的丰富度、质量、受欢迎程度和知名度以及居民点密度和疫情防护水平是关键因素。这些因素之间存在较强的相关性和交互作用,旅游资源质量、知名度以及疫情防护水平对夜间旅游的影响最为显著,需要充分考虑这些因素来促进后疫情时代下夜间旅游的可持续发展。     

重点企业清洁生产推进的驱动因素分析

构建了清洁生产驱动力模型,提出重点企业清洁生产推进的定量化分析指标,采用回归方法分析了经济发展水平、污染压力和外部条件对重点企业清洁生产推进的影响.结果表明:以重点企业审核率为指标反映重点企业清洁生产的推进情况更合适和准确.我国重点企业清洁生产在经济发展水平、污染压力和外部条件等方面共同作用下逐步推进,现阶段则更多地依靠经济发展和污染压力外部驱动力推进,这种驱动模式的速度较慢.要快速推进重点企业清洁生产,需加强和激发企业内部条件的推动作用.