影响中国碳排放绩效的区域特征研究——基于熵值法的聚类分析

论文选择影响碳排放绩效的主要指标,基于熵值法确定各指标权重,采用系统聚类分析的方法,以中国省域为研究对象,将全国分为7类区域。分析结果显示:区域分工特征是造成目前中国省级碳排放绩效区域差异的主要影响因素,其次是高碳产业工艺特征和能源结构特征,而经济结构对解释省级碳排放绩效区域差异的贡献有限。北方地区高碳产品生产份额高且工艺水平相对低,能源消费中极高的煤炭比例加重了负面影响,造成其二氧化碳排放绩效水平低,特别是华北地区;近年来东南沿海地区高碳产业也逐步增加,但由于其工艺先进,在一定程度上抵消了高碳产品份额高的负面影响;中西部地区目前高碳产品份额虽然低于东部地区,但工艺水平也低,造成了其低水平的二氧化碳排放绩效。由于各省历史发展、自然资源禀赋、区域分工角色等因素不同,且遵从经济宏观发展客观规律和经济区位理论,除了少数发达地区之外,中国其他区域短时间内很难改变其经济和能源结构,低碳政策制定的重点应放在提高高碳产业工艺水平方面。     

物元分析法在池塘循环流水养殖模式监测点优化中的应用

基于2018年-2019年松江池塘循环流水养殖模式水质监测数据,采用物元分析和聚类分析相融合的评价方法对水环境质量状况进行评价.结果表明,改进后的物元分析适用于池塘循环流水养殖模式监测网络,监测点从19个减少到8个,可节省50％的成本.F检验和T检验验证结果表明,优化后的监测网络能较好地代表原始监测网络.     

2016-2018年西宁市颗粒物来源及输送差异分析

利用HYSPLIT模式计算了2016—2018年西宁市逐日72 h气团后向轨迹,采用聚类分析方法,结合同期颗粒物PM₁₀和PM_2.5质量浓度数据,分析逐年和3年平均西宁市颗粒物输送特征及差异,运用潜在源贡献因子分析法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT）对影响西宁市PM₁₀和PM_2.5质量浓度的污染潜在源区及不同潜在源区贡献进行了分析.结果表明,2016—2018年,西宁市颗粒物最主要输送路径源自青海北部的聚类2、甘肃中部的聚类6和甘肃东部的聚类8,占同期总轨迹比例分别为28.1%、27.4%和27.5%;3年平均则源自青海北经青海东折回西宁的聚类2,占比45.3%.最主要输送路径对应颗粒物质量浓度最低,输送距离较短、垂直高度较低、气团移速较慢;影响气团由西北向偏东转变,3年平均则以西北气团为主.2018年源自甘肃经青海东至西宁的短距离输送处于突出地位,所含轨迹占总轨迹的比例高达49.6%.PM₁₀和PM_2.5主要输送路径和污染路径由较长距离向较短距离过渡,较长距离输送路径出现比例逐年较小.PM_2.5/PM₁₀小于0.3时,主要输送路径与PM₁₀污染轨迹有很好的对应关系;PM_2.5/PM₁₀大于0.6时,主要输送路径与PM_2.5污染轨迹有较好的对应关系.PSCF和CWT分析发现,影响西宁市颗粒物质量浓度的主要污染潜在源区分布在新疆南部和青海北部,对PM₁₀质量浓度贡献大于100 μg·m^-3,对PM_2.5质量浓度贡献大于45 μg·m^-3.潜在源区分布年变化差异明显,2016年最广,2018年最小.印度北部主要贡献源区虽分布范围逐年减小,但在2017年局部贡献增大,对PM₁₀贡献超250 μg·m^-3,对PM_2.5贡献超60 μg·m^-3.主要贡献区周边区域及西宁至兰州一带为中等贡献源区,对PM₁₀贡献为50~100 μg·m^-3,对PM_2.5贡献为15~45 μg·m^-3.     

基于统计的百花湖表层水中重金属分布特征

以云贵高原深水湖泊百花湖为研究对象,研究其表层水中9种重金属(As,Hg,Cd,Pb,Fe,Cu,Zn,Mn和Cr)的分布特征并开展溯源研究. 结果表明:各采样点之间重金属含量变化较大,变异系数为5.6%～147%,同一采样点水质中重金属元素含量变化顺序为Fe>Mn>Cr>Zn>Cu>As>Pb>Hg>Cd;地统计分析从空间角度表明百花湖不同水域重金属含量分布差异较大;ρ(Ca)与ρ(Cu),ρ(Pb)的相关系数(R2)分别为-0.771(P<0.01)和-0.692(P<0.05);主成分分析揭示了该湖泊水体重金属含量主要受4个因素的影响(分别解释了总因子的33.88%,19.32%,18.02%和11.81%),其中一些重金属同时受2个以上主成分因素的影响;聚类分析将这9种重金属归为4类,Fe单独为一类,Cd,Pb,Hg,As和Cu为一类,Zn,Cr为一类,Mn独自为一类. 地统计分析、相关性分析、主成分分析和聚类分析的应用使得影响因素复杂的水环境问题的研究相对简单化.      

危险废物焚烧设施二噁英类排放特征及周边土壤污染调查

调查了13座不同类型的危险废物焚烧设施及二噁英类排放模式及部分设施土壤的污染水平.结果表明,排放浓度同焚烧处理量没有显著的关系.4—6氯代PCDD/Fs和7—8氯代PCDD/Fs呈现出了不同的排放特征.4—6氯代PCDF/PCDD比值为60.58±1.98(95%置信区间),较通用的总PCDF/总PCDD比值更适于描述危险废物焚烧设施二噁英排放的特征.使用PCA及聚类分析方法将设施排放模式归类为3种模式.分布模式同焚烧设施炉型、处理量以及尾气处理方式等因素相关性并不显著.2,3,4,7,8PeCDF对I-TEQ的贡献为35%—45%,并与I-TEQ具有很高的相关性.厂区土壤中二噁英浓度水平约为8—14ngI-TEQ.kg-1,周边土壤浓度为1—4ngI-TEQ.kg-1左右,均处于较低水平,调查设施周边土壤的使用目前尚无明显风险.危险废物设施对周边土壤的环境风险需要进一步评估.     

生活垃圾填埋场地下水污染风险分级方法研究

在综合分析国内外不同行业、不同领域风险分级方法的基础上,初步建立了一种生活垃圾填埋场地下水污染风险分级方法。该方法利用由美国环保局（USEPA）开发的多介质、多路径、多受体风险评价模型（3MRA）中用于描述污染物在地下水迁移的EPACMTP模型和风险评估模型计算生活垃圾填埋场地下水污染风险指数I,利用地下水含水层脆弱性模型（DRASTIC模型）计算地下水含水层脆弱性指数DRASTIC。并以I和DRASTIC为风险分级指标,以MATLAB聚类分析为方法,对生活垃圾填埋场地下水污染风险进行分级。以北京市22个生活垃圾填埋场为例,利用建立的风险分级方法,可将这22个填埋场地下水污染风险从高到低分为4级,并且大部分填埋场属于风险级别较低的3、4级。表明该风险分级方法可行、有效,在一定程度上可以为生活垃圾填埋场地下水污染的风险管理提供依据。     

典型喀斯特表层岩溶带地下水化学特征——以贵州清镇王家寨喀斯特小流域为例

以喀斯特小流域为研究尺度,对清镇市王家寨退耕还林（草）示范区内的9个表层岩溶泉进行了一个水文年的系统监测,并借助SPSS统计软件开展了泉点的聚类分析研究,旨在从常规水化学角度为流域退化生态环境的恢复与重建提供科学依据。从结果来看,虽然所有泉点的水化学类型均为HCO3-Ca型,但是根据K＋、Na＋、Ca2＋、Mg2＋、F-、Cl-、NO3-、HCO3-、SO42-等指标的具体差异,还是可以将9个泉点分为3组：（1）位于流域上游分水岭处的S8、S9泉点,由于远离居民集聚区,受到人类活动的影响程度弱,泉水中EC和各主要离子的质量浓度均很低,[Ca2＋]＊与[HCO3-]的关系说明泉水流经地区的岩石类型主要为白云岩;（2）位于流域中部的S2、S3、S4、S5、S6和S7泉点,靠近居民点,受到人类活动的影响程度明显增强,泉水中EC和各主要离子的质量浓度也相应增大,[Ca2＋]＊与[HCO3-]具有与第一组泉水完全不同的特征,表明此组泉水流经地区的岩石类型为白云质灰岩;（3）位于流域下游的S1泉点,处于村寨下游,受到人类活动的影响最大,泉水中EC和各主要离子的质量浓度也很高,[Ca2＋]＊与[HCO3-]的关系与第二组泉点相似,但是[SO42-]和[F-]远高于前2组泉点,这可能是由于在泉水的运移路径上有富含石膏和氟的岩石存在。     

基于态度与行为的自驾车旅游者类型划分——以苏州市为例

利用社会调查和市场细分方法,对苏州有自驾车旅游经历的群体的态度与行为进行实地调查.采用因子分析法,得出对自驾车旅游的感知评价主要集中在道路标识、经济成本、灵活便利、服务设施、风险和享受六个方面,并采用分层聚类法将自驾车旅游者分为中立者、狂热支持者和理性支持者三种类型.研究发现,年龄、文化程度、月收入等人口与社会特征,以及出游单程距离、停留时间、出游时间等旅游行为特征对自驾车旅游感知影响显著.     

事故致因"2-4"模型研究进展的CiteSpace分析

为厘清事故致因"2-4"模型的研究进展及趋势,以2003-2019年中国知网收录的430篇相关科学文献为研究对象,采用CiteSpace可视化文献分析软件,从发文年度、发文期刊、研究机构、研究作者、关键词进行分类统计及聚类分析.结果表明:"2-4"模型相关论文发文数量大,每年达40-50篇;发文期刊中文核心期刊占50％的比例;研究机构和研究作者数量可观,达到175家主要机构及119个主要作者,并且存在紧密关联关系,形成以中国矿业大学(北京)为主导的多个研究团队;研究关键词聚焦为不安全动作、安全文化、不安全行为、事故预防和煤矿,研究方向趋于应用"2-4"模型开展事故原因分析及预防.     

面向自动驾驶的典型汽车与行人事故冲突场景研究

为了从交通事故数据中提取典型汽车与行人冲突场景,应用于自动驾驶汽车研发测试,首先将行人事故冲突场景的组成变量按主车、行人、道路、环境4个类别进行划分,利用群决策理论分析了各类别下属变量的重要性,提取重要变量并根据其取值定义了汽车与行人冲突的基础场景.结合国家车辆事故深度调查体系(NAIS)中行人事故数据,统计得到46类基础场景,分析了中国行人冲突基础场景的特征,并提取了 7种典型的基础场景,就其中2类最典型场景进行聚类分析,对后5类典型场景进行统计分析,获得了 16类典型汽车与行人冲突场景的详细描述.研究结果可为系统全面地研究我国自动驾驶汽车行人自动紧急制动(AEB)测试场景提供参考.