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森林为我们提供了各种各样的社会经济和生态的物品及服务.最近20年来,森林已引起了前所未有的全球性重视.已有20多个公约,如<21世纪议程>和<林业原则与生物多样性公约>,一致要求保护全球森林[1,2].然而,由于将林地转为它用和过度采伐林木,全世界森林资源正日益受到威胁.在20世纪最后的20年中,森林快速砍伐已经达到每年1500万hm2,主要是在热带地区.据估计,在20世纪末,全世界约有35亿hm2森林,其中15亿hm2在发达国家,20亿hm2在发展中国家.它占世界陆地总面积的27%[3]. 相似文献
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王胜 《Ambio-人类环境杂志》2001,30(1):64-65
1994年,一家拥有49%日本私人资金的墨西哥联邦公司:Compania Exportadora de Sal(ESSA盐出口公司),计划将其业务范围扩大至墨西哥下加利福尼亚南部(BCS)的圣纳西奥泻湖(SIL)周围地区(26°41′~27°15′N;113°03′~103°35′W).这个业务拓展项目已广泛地被国内、国际报刊评论过[1-3].鉴于舆论的压力,该项目于1995年被墨西哥城的墨西哥政府当局推迟,直到更详尽的研究完成后方可确定. 相似文献
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王胜 《中国个体防护装备》2003,(2):42-42
飞机撞击高楼,炸弹袭击度假游客—世界范围内的恐怖主义使人们感到不安全。现在,机敏的公司正在做与反恐惧有关的生意。在纽约,第一家“反恐商店”在离“爆心投影点”只有几百米远的地方开张了,并展示了丰富的商品,例如“便捷降落个”售价1140美元。在它的帮助下,非专业跳伞人员也能从高楼大厦上降落下来。还有,毒气防护服(59美元)和核袭击后使 相似文献
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为了揭示安徽省主要气象灾害的现状和变化规律,保障粮食作物稳产高产。该文利用1986~2017年安徽省78个市、县的干旱、洪涝、风雹、低温冷冻害和雪灾等4类主要气象灾害的受灾、成灾率数据,采用气候倾向率、灰色关联度和R/S分析方法,分析了全省4类主要气象灾害的时空变化特征和未来发展趋势及其与粮食总产的关联度。结果表明:(1)全省4类气象灾害的受灾、成灾率均随年代呈下降趋势,近10年受灾、成灾率明显偏少;高值区多出现在淮北地区、皖南山区和大别山区,低值区大多出现在沿淮、江淮和沿江地区。(2)未来安徽省干旱受灾、成灾率将继续下降,洪涝将持续不明显的下降趋势,风雹、低温冷冻害和雪灾将由下降趋势转为平稳或略有上升的趋势。(3)4类气象灾害的受灾、成灾率与粮食总产量的关联度由高到低的排序均为: 洪涝、低温冷冻害和雪灾、干旱、风雹。由此说明洪涝是影响安徽省粮食生产最主要的气象灾害。 相似文献
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高生物多样性森林生态系统中的农业生产力和自然保护 总被引:2,自引:0,他引:2
农业发展是生境破坏的主导因素,而生境破坏则日益威胁着全球的生物多样性.为了更好地了解在具有重要自然保护意义的地区内农业扩张的可能性及影响,本文分析了生物多样性热点区有林部分和热带荒野地区的农业适宜性,尤其是拥有高密度特有种的区域.本研究运用地理信息系统技术,研究了世界范围内挑选出来的保护区域内6种作物类型的适宜性这些区域具有高生物多样性,区域内有保护区(如国家公园),保护区周围有10km以林带为主的缓冲区.分析表明,不论是在商业还是在基本生存方案中,大多数作物类型的适宜性都很低,但也有一些例外.在大多数情况下,适当的规划可使农业与生物多样性共存而不相互损害. 相似文献
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利用1997—2016年重庆的能源消费、经济、产业、人口等数据,从纵横向对重庆能源消费状况进行比较分析,构建岭回归模型,对重庆能源消费总量的影响因素进行研究。分析发现,重庆的能源消费总量稳步增长,煤炭消费所占比重有所降低,能源消费结构趋向多元化与合理化;能源消费强度有所降低且低于全国平均水平;第二产业终端能源消费比重较高,主要集中在化学原料及其制品制造业,非金属矿物制品业,电力、燃气及水的生产和供应业。岭回归模型分析显示,能源利用效率、第三产业比重、城镇化率、试验发展(RD)经费内部支出对其有显著影响。为了控制能源消费增长,重庆亟待调整能源消费结构,优化产业结构,走新型城镇化道路,并挖掘建筑节能和交通节能潜力,继续加大RD经费支出力度等。 相似文献
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基于1971—2018年安徽省77个气象站均一化日平均温度资料,采用趋势分析等方法,研究气候变暖对冬季采暖耗能的影响。结果表明:近48年安徽省冬季显著增暖,采暖初日推迟、终日提前,采暖期长度缩短,采暖强度显著下降。冬季温度在1989年发生突变,此后进入升温通道,因而将研究序列划分为基准时段(1971—1989年)和变暖期(1990—2018年)。相比于基准时段,变暖期内采暖期长度呈现空间一致性缩短,变化幅度自东北向西南递减,皖北北部及江淮之间东部缩短程度最大,大别山及皖南山区为全省低值区。全省采暖强度均减少,减少幅度自北向南递减。采暖节能贡献率介于3.6%~8.9%之间,高值区主要位于皖北北部、江淮之间北部和沿江东部,低值区则位于大别山及皖南两大山区。 相似文献
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