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31.
以新的国土空间规划语境为背景,基于核密度估计、标准差椭圆法和分类统计对我国2006—2018年省级以上开发区的密度分布特征变化、发展重心轴向的变化和主体功能区视角下的分布变化做了分析。研究表明:该阶段我国省级以上开发区空间分布的东西差距得到一定缓解,仍存在东部连片集聚、西部据点集中的模式差异。开发区分布的总体重心已经向西北方向移动,发展轴向则由原来的南北轴向转向了东南—西北轴向。从主体功能区视角来看,开发区空间分布格局呈现出外围扩散与局部缩减的动态调整。开发区规模的增长主要集中在重点开发区域,缩减主要发生在生态功能区域。这些新变化将为我国国土空间土地利用优化和国土空间管控实践提供重要参考。 相似文献
32.
基于臭氧监测仪(OMI)卫星反演数据,对2005~2018年西北4省区域大气甲醛柱浓度数据进行提取及分析,探讨其时空变化特征及影响因素.结果表明:在时间变化上,14a甲醛柱浓度整体呈先上升后下降的波动变化趋势,夏秋季显著高于冬春季,且冬季均值略高于春季.在空间分布上,甲醛柱浓度自西向东、自北向南逐渐升高,高值区集中于陕西和甘肃东南部及青海西南部;低值区集中于宁夏、青海和甘肃的西北部;稳定性呈现出东部分散、西部集聚、差异显著的分布格局.影响甲醛柱浓度变化的因素包括自然和人为因素,自然因素中,甲醛柱浓度受地形影响显著,与风向、气温均呈现显著正相关;人为因素中,甲醛柱浓度与人口密度、地区生产总值、工业废气排放量及建筑房屋竣工面积均表现出正相关关系,与工业废气排放量的相关度最高.大气中甲醛分子与气溶胶粒子二者间呈显著正相关关系,这进一步说明甲醛浓度受到了诸多因素的综合影响,但气溶胶粒子、气温及工业废气的排放是主导因素. 相似文献
33.
基于RF-LSTM的鸡舍恶臭气体预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以鸡舍氨气为研究对象,对鸡舍氨气预测模型进行了研究.首先,利用随机森林算法(RF)对影响鸡舍氨气浓度的环境变量进行重要性排序,选取温度、湿度、光照、气象温度、降雨量作为模型的输入变量;在此基础上,构建了基于长短时记忆神经网络(LSTM)的鸡舍氨气浓度预测模型,并将提出的预测模型应用于江苏省宜兴市某养鸡场的氨气浓度预测中,并与LSTM模型、RF-Elman模型和RF-BP模型进行了对比实验,结果表明,基于RF-LSTM模型的预测效果最好,其平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别为0.9183、4.9637%和1.4262;同时,为了验证该模型的性能,本文还实现了不同时间尺度的鸡舍氨气浓度预测,提前2h、3h、4h、5h氨气预测的平均绝对误差(MAE)分别为1.6218、2.1991、2.8553和3.0677.本文提出的预测模型提高了鸡舍氨气浓度的预测精度,可为减少鸡舍恶臭气体排放提供科学依据. 相似文献
34.
保定市是京津冀地区重要城市之一.为了解保定市大气污染物质量浓度特征和潜在输送源,对保定市国控点2017年1月1日-12月31日PM10、PM2.5、SO2、NO2、O3、CO等常规大气污染物数据进行分析,并利用TrajStat后向轨迹模型进行区域传输研究.结果表明:①ρ(PM10)、ρ(PM2.5)、ρ(SO2)、ρ(NO2)分别为(138±96)(84±66)(29±23)和(50±24)μg/m3,与2016年相比分别下降5.9%、9.1%、25.5%和13.1%;ρ(CO)较2016年下降了14.0%;ρ(O3)较2016年增长了25.2%.ρ(PM10)、ρ(PM2.5)、ρ(NO2)和ρ(O3)分别超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值的0.97、1.40、0.25和0.34倍,ρ(SO2)和ρ(CO)未超标.②除ρ(O3)外,其他污染物质量浓度均呈冬季最高、夏季最低的季节性特征,其中,冬季PM2.5污染最为严重,春季PM2.5~10(粗颗粒物)污染严重.③空气质量模型源解析结果显示,保定市ρ(PM2.5)约60.0%~70.0%来自本地污染源排放.后向轨迹结果表明,在外来区域传输影响中,保定市主要受到西北方向气团(占比为21.7%~60.0%)远距离传输和正南方向气团(占比为34.8%~50.5%)近距离传输的影响.④PSCF(潜在源贡献因子分析法)和CWT(浓度权重轨迹分析法)分析表明,除保定市及周边区县本地污染贡献外,位于太行山东麓沿线西南传输通道的邯郸市、邢台市、石家庄市是影响保定市PM2.5的主要潜在源区.研究显示,PM2.5为保定市大气中的主要污染物,并呈冬季高、夏季低的变化特征,其主要来自西北远距离输送和南部近距离传输. 相似文献
35.
尕海湿地植被退化过程中有机碳及相关土壤酶活性变化特征 总被引:5,自引:0,他引:5
以青藏高原东缘尕海湿地不同植被退化程度样地为研究对象,采用定位研究与室内试验相结合的方法,研究植被退化过程对土壤有机碳和土壤酶活性的影响。结果表明:植被退化显著影响土壤有机碳含量和土壤酶活性,降低了土壤有机碳的含量和酶促反应效率,且这种影响随土层深度变化有所不同。四种植被退化阶段有机碳含量和酶活性均值总体上(0~100 cm)表现为未退化>轻度退化>中度退化>重度退化。不同土层中,20~40 cm土层的有机碳含量中度退化>轻度退化;0~10 cm土层中淀粉酶和纤二糖酶中度退化阶段活性值较高;20~100 cm土层中蔗糖酶重度退化阶段活性值最高,纤二糖酶活性重度退化>中度退化。同一退化程度土壤有机碳含量、蔗糖酶和纤二糖酶活性随土层深度增加显著降低(P<0.05);淀粉酶和纤维素酶活性在>40 cm土层中活性值有所上升,整体呈波动下降趋势。 相似文献
36.
基于土地利用与植被恢复情景,使用USLE和土壤风蚀方程对坝上地区水蚀和风蚀强度进行估算。结果表明:(1)2015年坝上地区风蚀、水蚀和总侵蚀强度均值分别为8.83±5.15 t·ha-1·a-1、4.37±6.62 t·ha-1·a-1和13.22±8.18 t·ha-1·a-1;风蚀占总侵蚀67%,水蚀占33%。(2)土地利用调整情景下,风蚀、水蚀和总侵蚀强度分别减少4.9%~9.9%、2.9%~8.3%和4.3%~9.3%;土地利用+植被恢复情景下,风蚀、水蚀和总侵蚀强度则分别减少6.3%~13.8%、5.2%~16.2%和5.9%~14.3%。(3)土地调整面积与风蚀强度减少率呈对数关系,与水蚀强度减少率呈指数关系,与总侵蚀强度减少率呈线性关系(P<0.01)。本文结果可以为土壤侵蚀方程计算及区域土壤侵蚀防治提供数据参考。 相似文献
37.
借助Mann-Kendall趋势检验和突变检验对气象水文序列进行一致性分析,划分基准期(1961—1979年)和影响期(① 1980—1989年、② 1990—1999年、③ 2000—2016年),利用基准期校准的可变下渗容量(VIC)模型,采用步进式方法,探究气候变化和人类活动对伊逊河流域径流变化的波动影响过程。结果表明:研究区近56年年均气温显著升高,年降水量无明显变化趋势,流域年径流量下降趋势明显,季节尺度上流域非汛期降水量增加显著。气候变化和人类活动均会对径流产生显著影响且作用机理复杂,步进式方法对影响机理的研究较传统方法更能体现其变化过程;在降水丰沛的影响 ② 期,冬季降水量增加会显著增加流域径流量,而在降水略少的影响 ① 期和 ③ 期,蒸发量增加以及土壤含水量降低使得流域径流减少;人类活动耗水在影响 ① 期和 ③ 期引起流域径流减少并且影响作用逐渐增强,影响 ② 期由于城镇化和耕地扩张使得流域产流能力增强导致径流增加。深入研究气候变化和人类活动对径流的影响机制,可为流域水资源管理和规划提供理论依据。 相似文献
38.
三江源植被碳利用率动态变化及其对气候响应 总被引:2,自引:0,他引:2
本文基于MODIS GPP/NPP数据估算了三江源植被碳利用率(CUE),结合气象数据和高程数据采用一元线性回归和相关分析法,探讨了2001~2017年三江源植被CUE的时空变化特征及植被CUE对气温、降水量和蒸散量变化的响应.结果表明:(1)三江源植被CUE年内3~10月表现为先增加后降低的变化趋势,其中6月植被CUE最高.(2)三江源年植被碳利用率位于0.73~1,平均水平为0.85;植被CUE空间上呈现北高南低,西高东低的分布特征.(3)整体上,三江源4~10月植被碳利用率与同期气温、降水量和蒸散量分别呈现正相关、负相关和负相关关系,降水量是影响三江源植被CUE变化的主要影响因素,气温为次要因素,蒸散量影响程度最小. 相似文献
39.
采用自主设计的生物质燃烧实验装置,在不同燃烧状态(明燃、阴燃)下,对大兴安岭林区5种典型乔木树种的不同部位(枝、叶、皮)燃烧释放PM2.5中的水溶性元素特性进行研究.结果显示,不同树种间PM2.5的排放因子差异显著,排放范围为(2.408±0.854)~(9.227±1.172)g/kg.5种乔木树种燃烧释放PM2.5中主要检测到Mg、Ca、K等16 种元素,其中Ca、K、Zn、Mg 4种元素的排放因子明显大于其它元素.不同树种间元素排放因子差异较大,针叶树的排放因子一般高于阔叶树.除Cd元素外,不同器官间排放的元素总量无明显差异.不同树种不同器官燃烧释放PM2.5中水溶性元素的占比顺序较为一致,其中Ca、K、Zn和Mg 4种元素的排放因子在枝、叶、皮中均较高.此外,燃烧状态对元素排放特征影响较大,Li、Mg、Ca等7种元素的排放因子均表现为明燃显著高于阴燃. 相似文献
40.
地形因子和植被覆盖是区域灾害评价的关键指标,也是山区型村镇建设生态安全评估的重要内容.为探析山区型村镇建设的生态约束条件,以赤水河流域为研究对象,基于1998—2018年SPOT_VGT NDVI数据,利用地形位置指数(Topographic Position Index,TPI)和坡度位置指数方法,研究了赤水河流域植被生长季NDVI时空变化及地形分异特征.结果表明:①赤水河流域内,1998—2018年植被生长季平均NDVI呈缓慢上升趋势,斜率为0.004 7;NDVI>0.60的集中连片区域主要分布在古蔺县北部、赤水市大部和习水县西北部,占赤水河流域总面积的8.42%;Sen's slope在0.009~0.015区间时,赤水河流域植被生长增强趋势最明显,主要集中分布在赤水河中上游、二道河以及下游的大同河干流地区.②TPI在-39.4~34.3区间的面积最多,为6 221.63 km2,占赤水河流域总面积的34.05%;将赤水河流域坡度类型划分为山脊、上坡、中坡、平坡、下坡、山谷6个坡度位置类型,其中,中坡面积(7 792.02 km2)最大,占流域总面积的42.64%,表明TPI数值较小且坡度大于5°的区域是赤水河流域地形主体.③赤水河流域植被在山脊的平均NDVI最高,为0.747,且山脊平均Sen's slope最高,为0.007 2;山谷平均NDVI最低,为0.709.研究显示,赤水河流域植被分布在118.5~486.9的TPI区间或分布在山脊处时整体生长较好,且生长增强趋势最明显. 相似文献