排序方式: 共有86条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
基于地理探测器的土壤重金属影响因子分析及其污染风险评价 总被引:3,自引:0,他引:3
地理探测器能快速定量化揭示驱动重金属含量影响因素的强度,这对于重金属空间预测模型构建变量的确定和土壤污染修复措施的精准实施具有重要意义。利用地理探测器模型,对5种土壤重金属元素Cu、Zn、Pb、Cr、Ni的空间分布和11种环境因子的交互作用进行定量评估,通过单因子指数法进行重庆市土壤重金属污染风险评价。结果表明:研究区内土壤Cu、Zn、Cr和Pb的平均含量是重庆市土壤背景值的1.3—1.4倍,Ni含量低于背景值;其中Cu、Pb达到重度污染水平,其余3种重金属为中度或轻度污染水平。5种重金属元素中Cu和Pb为高度变异(变异系数为0.57、0.4),Zn、Cr和Ni为中等变异(变异系数为0.22—0.29),且各重金属元素之间呈显著正相关性,表明研究区重金属富集受人为干扰影响较大,且污染具有复合性或同源性。地理探测器的因子探测发现高程、坡度和土壤类型对5种土壤重金属含量的解释力最显著,说明地势和土壤类型是土壤重金属含量分布差异的最主要影响因素。交互作用探测发现,高程与其他因子交互作用是重金属空间分异的主导因素,气候条件和土壤类型也是重要影响因子。土壤重金属空间分布是多种因素共同作用的结果,而高程、坡度和土壤类型具有较强的解释力,这些因子可作为土壤重金属含量空间预测模型的辅助变量,也可促进重金属污染治理措施的靶向实施。 相似文献
2.
玛多县位于青藏高原三江源地区,区域经济发展落后,生态环境脆弱,迫切需要掌握其环境承载力状况以服务于本区域的可持续发展。本文研究构建了玛多县生态环境承载力的指标体系及计算方法,分别从水源涵养、生物多样性维护两种生态区类型对研究区进行生态环境承载力进行评价。以多源数据的整合和处理为驱动,选取自然生态和环境状况两个二级指标进行计算,定量获取了玛多县生态环境承载力。计算表明,玛多县作为水源涵养型功能区其生态环境承载力为37.64,作为生物多样性维护型功能区其生态环境承载力35.12,均属脆弱状态。 相似文献
3.
加拿大最佳管理措施流域评价项目评述 总被引:1,自引:0,他引:1
可持续农业的目的是在保持良好环境质量的同时获得较高的农业生产率。最佳管理措施(BMPs)在世界范围内已得到广泛应用,以减少农业污染物对水环境的影响。自2004年以来,加拿大农业部实施了最佳管理措施流域评价(WEBs)项目,在全国各地选择了有代表性的9个小流域,对BMPs的环境和经济效益进行评价。笔者对过去几年来WEBs项目的进展、研究方法及主要成果进行简要的回顾,并对在中国开展类似项目的必要性和启示进行了探讨。 相似文献
4.
恩施地区生态足迹和生态承载力评价 总被引:1,自引:0,他引:1
以恩施地区2010年统计数据为依据,对其2010年的生态足迹、生态承载力、生态盈余进行计算和分析,并将生态足迹、生态承载力、生态盈余和万元GDP生态足迹分别与恩施地区贫困村分布密度进行空间耦合。研究表明:(1)恩施地区人均生态盈余为0467 hm2,人均生态承载力为0947 1 hm2,人均生态足迹为048 hm2;(2)贫困村分布密度最高的来凤县、建始县人均生态盈余很少,而贫困村分布密度最低的利川市、咸丰县、宣恩县、鹤峰县,人均生态足迹最高和最低的县分别是咸丰县、宣恩县,鹤峰县的生态承载力最高,人均生态盈余最高的是宣恩县、鹤峰县,万元GDP生态足迹最高和最低的分别是利川市,巴东县;(3)通过生态足迹的研究,提出了恩施贫困地区需放大生态比较优势,〖JP2〗因地制宜,努力将生态盈余转化为直接的经济增长,使之能够有效的帮助贫困地区脱贫致富 相似文献
5.
利用SCIAMACHY/ENVISAT 2003—2009年月均观测数据,结合1∶4 000 000行政区划图,得到了近7 a来我国城市级别NO2柱浓度的时空分布和变化趋势,并采用Seasonal Mann-Kendall非参数检验方法对各城市的变化趋势进行了显著性分析.结果表明:我国NO2分布东高西低,NO2柱浓度高值区主要分布在京津冀及环渤海区域、长江三角洲北部及广东省等地区.近7 a来我国北部和中部地区的NO2增长趋势显著,NO2柱浓度平均值最高和增速最快的前20个城市主要分布在江苏、山东和安徽等省的二级城市郊县和小城市.与统计年鉴工业废气排放数据的比较表明,工业废气排放与NO2柱浓度及其时空分布具有较好的一致性.这种新的NO2污染格局应该引起重视并采取有针对性的污染监管措施. 相似文献
6.
基于实测光谱分析和MODIS数据鄱阳湖叶绿素a浓度估算 总被引:1,自引:0,他引:1
基于遥感的大面积水体监测技术为水环境监测提供了一种有效手段。以鄱阳湖为研究区,以反映水体营养状态的重要指标叶绿素a为研究对象,在测定研究区水体光谱及叶绿素a浓度和收集了相应时间的MODIS数据的基础上,采用浮游藻类指数法(Floating Algae Index,FAI)提取鄱阳湖水体范围,对鄱阳湖水体实测光谱数据进行剔除异常、归一化及光谱微分处理,构建波段差值、比值、归一化差值等光谱指数,利用最小二乘原理迭代分析水体叶绿素光谱响应特征,得出敏感波段范围:673~680 nm与650~665 nm、680~710 nm与650~670 nm、662~671 nm与700~720 nm光谱区间组合。选择最佳通道组合,建立基于MODIS影像的鄱阳湖叶绿素a浓度反演模型,相关系数为067。应用该模型得到2011年秋季鄱阳湖的叶绿素浓度估算值,反演结果显示湖区水体叶绿素浓度总体不高,且在空间分布上湖区水体周边与陆地交界处比湖中心区浓度偏高。分析认为:通过对实测光谱的定量分析,获得对鄱阳湖地区水体叶绿素浓度的光谱特征认识,揭示出其反射光谱的长波漂移现象,为鄱阳湖这一富营养化程度底,且水体分布不均匀区域建立一种叶绿素浓度反演方法,可为该区域长期的水环境管理提供方法借鉴 相似文献
7.
大气污染物排放清单是了解区域污染物排放特征、准确模拟空气质量的重要资料,而工业点源是大气污染的重点排放源.通过收集相关活动水平信息和合理的排放因子,采用"自下而上"的方法建立了南昌市2014年点源大气污染物排放清单.结果表明,SO_2、NO_x、CO、PM_(10)、PM_(2.5)和VOC排放总量分别为29576.2、17115.1、25946.6、4689.4、922.9和1190.4 t,其中,金属炼制行业对SO_2、CO和VOC的贡献最高,分别占37.75%、30.59%和38.45%;火电行业是NO_x的主要来源,其贡献率为47%;水泥等建材制造行业对PM_(10)和PM_(2.5)排放贡献最高,分别为26%和25%.根据排放源污染物排放量及地理坐标信息,建立了0.4 km×0.4 km的污染物排放量空间分布特征图,结果表明,南昌市大气污染物排放较为集中,青山湖区北部和新建区北部是SO_2、NO_x、CO和VOC的主要排放区,而PM_(10)和PM_(2.5)的排放量相对分散,并在安义县出现排放高值区.通过将计算结果与统计数据结果进行对比,了解所估算清单的准确程度.对SO_2和NO_x的计算值和统计值进行统计分析,结果显示,NMB(标准化平均偏差)和NME(标准化平均误差)值均小于50%,清单计算精度较高.同时,为了解清单数据质量,对清单的不确定性进行定量分析,结果显示,SO_2和VOC不确定性较低而PM_(10)和PM_(2.5)的不确定性相对较高,清单整体不确定性与其他研究结果相差不大.建议后期研究可以从提升基础数据质量和建立具有区域代表性的排放因子数据库着手,从而减小排放量的不确定性,获得精准可靠的大气污染物清单并应用于空气质量模型预报等更深入的研究. 相似文献
8.
环境影响评价基础数据库是对环境影响评价的重要资源信息支撑,其自身的标准化水平直接关系到环境影响评价基础数据的持续积累、开发利用和共享服务,当前迫切需要建立其标准规范体系。本文分析了环境影响评价基础数据库标准规范在环境标准中的定位和业务需求,基于对国内外相关资源信息标准体系对比分析,提出了包括三类标准的体系结构,即指导标准、通用标准和专用标准。借鉴开放地理空间联盟(OGC)参考模型的企业视角,设计了环境影响评价基础数据库标准规范体系框架,具体包括4项指导标准、涵盖6类标准子项的30项通用标准和若干专用标准。基于已有实践经验,提出了标准规范制定的4条基本原则。 相似文献
9.
根据收集的南昌市移动源活动水平数据,采用合适的估算方法、排放因子和GIS技术,建立了南昌市2007—2014年移动源排放清单,并对2014年移动源清单进行了空间化处理与分析,空间分辨率为1 km×1 km.结果表明,2007—2014年南昌市移动源共向大气排放CO、HC、NO_x、PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2分别为18.26×10~4、5.07×10~4、18.46×10~4、0.99×10~4、1.08×10~4、3.31×10~4t.其中,2014年移动源向大气中排放的这6种污染物总量分别为2.14×10~4、0.76×10~4、1.97×10~4、0.08×10~4、0.09×10~4、0.55×10~4t.道路移动源中,汽油小型客车是CO、HC和SO_2最大的贡献源,排放量分别占机动车排放总量的55.1%、78.5%和56.1%;柴油重型货车是NO_x、PM_(2.5)和PM_(10)排放贡献率最大的车型,分别占43.2%、40%和40%.非道路移动源中,小型拖拉机对CO、HC、NO_x、PM_(2.5)和PM_(10)的贡献率均较大,分别占非道路移动源排放总量的29.9%、26.9%、23.4%、29.5%和29.8%;SO_2排放主要来源于船舶,占非道路移动源SO_2排放总量的45.1%.高污染排放集中的区域,主要是青山湖区、西湖区和东湖区. 相似文献
10.
全球液化石油气运输网络贸易社区特征及其演化分析 总被引:1,自引:0,他引:1
液化石油气在全球清洁能源消耗市场中扮演着极为重要的角色,其通过船舶在不同港口之间进行运输,而港口之间通过局部密集的运输关系,形成了联系极为紧密的贸易社区。采用复杂网络社区探测方法,基于2013—2017年全球液化石油气船舶轨迹大数据构建运输网络,并对其贸易社区特征及其演化趋势开展分析。结果表明:(1)液化石油气(Liquefied Petroleum Gas,LPG)贸易社区内的港口之间的联系更加紧密,不同社区内的枢纽港口联系也日益紧密;(2)各个贸易社区的规模呈现出增长趋势,且同一社区内的港口在地理空间上变得更为集聚;(3)亚太地区、中东、西北欧和地中海地区形成的社区在全球LPG贸易中一直保持着重要地位,而随着时间推移,美洲社区已逐渐从一个相对孤立的社区发展成为与其他社区存在紧密联系的社区。 相似文献