生态城区建设中的生态第三产业发展对策--以长沙市芙蓉区为例

发展生态第三产业是生态城区建设的必然要求.本文以长沙市芙蓉区为例,在分析了芙蓉区第三产业现状的基础上,提出了建设生态第三产业的发展对策.     

湖南长沙市的城市地质环境调查

世界人口越来越向城市集中,城市化带来了城市地质环境变化,城市的地质环境研究已引起广泛的注意和重视。文章从地质环境、水文环境、大气环境和地球化学环境阐述了长沙市区的城市环境,提出进一步开展城市生态地球化学研究,对环境状态未来的变化进行预测,防止类似化学定时炸弹的地球化学灾害的发生,加强环境保护,使经济发展与自然环境和谐一致。     

城市用地扩展对长沙市水系变化的影响

为了探讨水系变化与城市用地扩展之间的联系,为未来水生态修复及城市与生态环境协调发展提供依据及经验借鉴,基于长沙市1950s、1970s、1990s、2010s和2016年五期地形图及同期城市建设用地数据,对长沙市中心城区近60年来的五期水系及城市用地扩张情况进行统计,选取河网密度、水面率、干流河流曲度、河网发育系数指标定量描述水系变化特征。同时,运用城市用地扩张特征分析方法分析同期城市扩张的强弱与快慢,并叠加各流域范围内同期水系变化指标与城市拓展强度指标,分析长沙各阶段水系变迁与城市用地扩张强度之间的关系。研究表明：（1）城市建设用地扩展对城市水系数量及形态变化有直接影响;（2）各时期城市拓展强度均与水系特征指标值衰减速度呈正相关关系;（3）在城市扩展过程中破坏水系特征将加大水系生态、自然灾害风险,而有效的水生态保护政策和保护措施不仅可以使片区水系缩减趋势放缓,还可以加快周边用地扩展速度。     

城市大气中SO2、TSP、NO2的时空变化特性

以长沙市2001年大气监测数据为基础，对长沙市区大气污染现状及SO2，NO2和TSP分别与大气降水酸度之间的关系和三者的时空变化特征进行了研究．结果表明：长沙市区的大气污染现状达到警戒水平．SO2与降水酸度线性模型的回归系数为-0．5448，表明降水pH值随SO2浓度的增加而降低。TSP与降水酸度的回归模型呈二次分布，对降水pH值的作用决定于组成TSP的颗粒物粒径，而NO2对降水pH值的作用不大．长沙市区大气污染以春冬两季最为严重．SO2，NO2和TSP浓度分布以火车站最高，其次是伍家岭；作为清洁对照点的马坡岭站点的大气环境质量达到国家环境质量二级标准，NO2浓度则达到国家环境质量一级标准．     

基于小波分解和SVM的大气污染物浓度预测模型研究

针对大气污染物浓度的精准预测问题,运用小波分解将污染物浓度一维序列分解为高维信息,结合气象及污染物浓度数据,构建了基于小波分解的支持向量机预测模型.最后将模型应用于长沙市2018年PM_2.5和O_{3-8 h}的浓度预测.结果表明：①在其他参数不变的条件下,该模型在平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）、均方根误差（RMSE）、一致性水平（IA）和相关系数（R）指标上均优于未经小波分解的预测模型;②在考虑其他污染物对PM_2.5浓度的影响后,预测模型评价指标MAE、MAPE和RMSE分别减少了5.57%、9.91%和3.44%,有着更小的误差;③在考虑气象因素对O_{3-8 h}浓度的影响后,预测模型评价指标MAE、MAPE和RMSE分别减少了1.59%、3.54%和0.82%,同样也有更小的误差.由此可以看出,本文所提模型能够有效预测大气污染物浓度,为相关研究提供了方法参考.     

基于能值定理的生态足迹模型修正研究

能值生态足迹模型是定量分析区域可持续发展的重要方法,然而其计算未考虑到经济发展和科技进步对生态承载力的影响,得出的结论往往具有一定的误差.因此,本文引入社会经济虚拟承载力账户对该模型进行修正,并以长沙市为例进行验证.结果表明:通过相关性对比分析,修正模型可突破传统模型具有生态偏向的弱可持续性评价局限,其计算结果更加科学合理.基于修正模型,2000~2011年长沙市的生态承载力变化不大,年均值为2.31hm2/人,而生态足迹呈现快速增长趋势,年均值为2.44hm2/人.这导致该地区出现逐年加剧的生态超载现象,年人均生态赤字为0.13hm2/人.通过多元统计分析方法得出,农牧业生产和重工业能耗的压力大是造成其生态赤字的主要原因.     

基于空间密集传感器解析城市本地排放和区域传输贡献方法初探

为了对城市污染物进行详细区域来源解析,基于长沙市低成本传感器监测网络,收集了2019年10月PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂的高空间分辨率监测数据,对污染特征进行分析.同时,根据本地排放和背景浓度变化的不同相对频率,基于小波分析提取了污染物背景浓度并结合空间密集监测量化了城市环境中监测点的近场、远场及区域传输贡献.结果显示,2019年10月长沙市4项常规污染物中,PM_2.5浓度较高,SO₂浓度较低.小波分析提取各监测点背景浓度结果表明,部署在乡村的监测点PM_2.5、PM₁₀和NO₂背景浓度平均水平较低,而城市总体数据分布更分散,存在明显的本地排放源.估计近场、远场及区域传输对城市监测点总污染水平贡献发现,研究期间,区域传输对监测点污染贡献最大.其中,PM_2.5的区域贡献、远场贡献和近场贡献占比分别为43%、24%和17%;PM₁₀的区域贡献占比较高为59%,远场贡献和近场贡献分别占比14%和16%;NO₂的区域贡献、远场贡献和近场贡献占比分别为45%、24%和19%;而SO₂主要以区域贡献为主,占比达78%.     

基于机器学习算法的精细化流场模拟研究

基于决策树和随机森林两种机器学习算法,以长沙市国控站气象观测数据和WRF模式模拟得到的风场数据构建数据集,对WRF预报长沙市城区风场数据进行优化.同时,利用树模型特征选择法,筛选对近地面风场数据有重要影响的气象要素,将其作为两种机器学习算法的输入,并利用网格搜索法进行调参建模.最后,将训练结果与地面观测数据进行对比评估...     

湖南长沙地区大气降水中稳定同位素特征变化

根据2010年1月~2011年2月长沙地区日降水中δD、δ18O资料,分析了该地区天气尺度下降水中δD、δ18O变化特征。结果表明:在天气尺度下长沙地区大气降水中δ18O与降水量、水汽压、温度及相对湿度之间存在显著的负相关关系,表明该地区降水中δ18O的变化具有显著的降水量效应、湿度效应及反温度效应。长沙地区的大气降水线为:δD=8.38δ18O+173〖WTBZ〗,该方程与GNIP（Globe Network of Isotopes in Precipitation）提供的长沙在月尺度下所得到的大气水线方程的斜率和截距相近,但斜率和截距都比GMWL(Globe Meteoric Water Line)偏大,说明该地区具有湿润多雨的气候特点。研究结果对揭示东亚季风区稳定同位素变化特征以及古气候的解释具有重要意义     

长沙市城区施工扬尘和土壤扬尘污染时空特征研究

随着我国城市化的迅速发展,大气污染问题成为影响人们生活幸福感的重要因素之一。施工、裸露地面等引起的扬尘成为城市大气颗粒物污染的主要来源。将GIS方法和原环保部《扬尘源颗粒物排放清单编制技术指南(试行)》推荐的计算方法相结合,估算出2016—2018年长沙市城区施工扬尘源、土壤扬尘源的颗粒物排放量,从时空分布特征与空间自相关等多个方面剖析了扬尘源的颗粒物排放情况。结果表明:长沙市扬尘源沿中心城区向西、北方向辐射,呈现出半圆环形的带状分布,以城乡接合部最为集中；2016—2018年,长沙市城区扬尘源排放量总体呈现逐年递减的变化趋势。研究结果与长沙市城区实际情况基本相符,可为长沙市扬尘污染控制策略的制定提供参考。