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1.
Zhao Huixia Zhang Zulu Jiang Luguang . Institute of Geographical Sciences Natural Resources Research Chinese Academy of Sciences Beijing China . College of Population Resources Environment Shandong Normal University Jinan Shandong China . Graduate School of the Chinese Academy of Sciences Beijing China 《中国人口.资源与环境(英文版)》2007,5(2):34-40
Based on the data of urban land use obtained by remote sensing interpretation from aero images in 1986 and 2004, the spatial structure of Jinan is studied in this paper with the method of Geographic Information System (GIS). According to the proportion of land for residence, industry and commerce, the urban district can be distinguished into three rings. Compared with the traditional theory of the ring structure in Western coun- tries, they have many distinctive characteristics. The main func- tions of the inner ring include residence, business and banking, but the proportion of residential land (more than 50%) is considerably higher than that of the cities in Western countries. The land proportion for residence and industry in the intermediate ring is equal on the whole. The main land of the outside ring is for industrial use. From 1986 to 2004, great changes have taken place on the land proportion of different types of use. In the inner ring, the land for residential and industrial use has shrunk much while the land for commercial use has increased. In the intermediate ring, the changes of the three types of land use were not very much and the temporal variation was relatively stable. On the contrary, the structure in the outside ring varies acutely. Though most of it is also for industrial use, the proportion of residential land has in- creased much. The three rings can also be divided into several sectors respectively, according to the function of land use clusters. New trends and mechanisms of the changes of land use impacting the urban structure were proposed in the end of the paper. 相似文献
2.
应用CALINE4模式估算机动车排放污染物的浓度——以济南市主干道为例 总被引:1,自引:0,他引:1
随着经济的快速发展,机动车排气污染已成为我国城市空气污染的重要来源,而且在一定时段,机动车排气污染已成为空气污染最主要的污染源之一。以济南市经十路为例,采用实地调查的方法,得出各时段的车流量,选用大气环评助手EIAA中的CALINE4模式对机动车尾气中的主要污染物CO、NOx、THC的排放浓度进行估算,得出3种污染物CO、NOx、THC最大值均出现在7:00—8:00之间,最小值均出现在12:00-13:00之间,排放强度由大到小为:CO、THC、NOx。 相似文献
3.
济南秋季大气PM_(2.5)中水溶性离子的在线观测 总被引:4,自引:1,他引:4
2008年9月29日—10月15日使用大气细颗粒物快速捕集系统实时、在线分析了济南秋季PM2.5中水溶性离子的质量浓度,并结合气象资料和部分前体物(SO2,NOx和O3)浓度进行了相关分析.结果表明:济南秋季燃煤污染严重,SO42-,NO3-和NH4+是大气PM2.5中水溶性离子的主要组分,三者质量浓度之和占总水溶性离子(TW SI)质量浓度的90%以上;SO42-污染物主要受远距离传输的影响,NO3-和NH4+污染物主要受局地源的影响;SO42-和NO3-的昼夜形成机理不同,它们的形成过程主要受相对湿度、温度和O3浓度的影响.周边地区生物质燃烧导致了济南重污染天气的产生,降水对污染物的清除作用较强.对比土壤和海盐中各种离子的质量浓度比可知,济南秋季PM2.5中的K+受生物质燃烧的影响较大,C l-主要来源于海盐和生物质燃烧,Na+主要来源于海盐. 相似文献
4.
济南市空气污染现状及控制对策 总被引:1,自引:0,他引:1
利用2013年1—12月济南市大气监测数据,分析该市空气质量现状及时空分布特征,结果表明:2013年济南市空气主要污染物质量浓度均超过《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)二级标准限值,空气污染严重时段为冬季采暖期,颗粒物污染严重区域为该市西部和西北部地区,SO2、NO2污染严重区为中心城区,并从点源、面源和移动源3个方面提出相应的污染防治对策。在SO2、NOx和工业烟粉尘分别减排22.5%、18.2%和31.4%的条件下,运用Models-3/CMAQ模型模拟计算得出:2015年1月和7月,济南市空气中SO2、NO2、PM10和PM2.5的质量浓度与2010年同期相比将分别降低23.9%和29.7%、11.4%和15.9%、21.9%和32.6%、13.5%和26.9%,空气质量得到明显改善。 相似文献
5.
6.
文章运用相关性分析法、主成分分析法探究国庆假日济南城区大气环境质量特征及其影响因素.结果表明:PM2.5、PM10、CO 是国庆期间的主要污染物,小时浓度的峰值出现在9 时和23 时,谷值出现在14 时;PM2.5、PM10是首要污染物,日均浓度(除去10月6日)均超过国家二级标准,10月1日PM2.5浓度上升33.6%,PM10上升34%,10月2日和4日出现浓度"双峰",3日和6日出现浓度"双谷",6日浓度值降至国庆最低,10月7日颗粒物浓度迅速回升;节假日期间,合理安排旅游行程,有利于缓解城市环境压力,促进城市可持续发展. 相似文献
7.
Octylphenols, considered as xenoestrogens, mainly exist as 4-tert-octylphenol (OP) in aquatic environments. The high stability and accumulation of OP in aquatic systems have caused endocrine disruption. The OP in surface water in Jinan, China was analyzed by gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) coupled with solid phase extraction (SPE). Water samples were extracted by SPE on a cartridge system containing C-18 as sorbent. To increase sensitivity and selectivity, OP was derivatized to 4-tert-octyl-phenoxy silane. With the use of phenanthrene-d10 as internal standard, the detection limit based on signal-to-noise ratio (S/N = 3) was 0.06 ng/mL. The average recovery was from 84.67% to 109.7%. The precision of the method given as the relative standard deviations (RSD) was within the range 6.24%-12.96%. In the target water samples, the concentrations of OP were as follows: 15.88-71.24 ng/L for Jinxiuchuan Reservoir, 3.850-26.68 ng/L for the city moat, 6.930-41.56 ng/L for Daming Lake, 66.03-474.2 ng/L for Xiaoqing River, 14.66-17.72 ng/L for the Yellow River, and 10.60-26.43 ng/L for Queshan Reservoir. The Xiaoqing River was seriously polluted due to the discharge of wastewater from Jinan. Jinxiuchuan Reservoir had a higher concentration of OP compared with the Yellow River and Queshan Reservoir, which is ascribed to the surrounding human activities. These data are reported for the first time, providing strong support for the control of OP pollution in Jinan. 相似文献
8.
济南市表层土壤中PAHs的分布、来源及风险分析 总被引:7,自引:0,他引:7
以山东省济南市为研究区域,采集测定了35个表层土壤样品中16种优先控制PAHs的含量,在此基础上对其组成特征、来源和环境风险进行了分析.结果表明,16种PAHs在所有样品中均具有较高的检出率,部分达到100%.含量范围为55.8—1.24×104 μg·kg-1,平均值1.27×103 μg·kg-1,中位值263 μg·kg-1,低于已报道的我国其他地区表层土壤PAHs的污染水平.各功能区含量高低顺序为工业区、交通繁忙区、商业居民区和农田.PAHs组成分析与因子分析表明,济南市表层土壤中PAHs为混合源,煤、石油等化石燃料不完全燃烧作用占优势.16种PAHs的Bap总毒性当量浓度(TEQBap)在0.54—1.37×103 μg·kg-1之间,7种致癌性PAHs的TEQBap占总TEQBap的98.9%,是环境风险的主要贡献者.农田土壤风险水平较低,工业区土壤风险水平较高,需要管理部门特别注意. 相似文献
9.
为研究济南市不同行业人群的颗粒物暴露水平以及评估通过吸入颗粒物而受到的金属元素的健康风险,本研究利用手持式气溶胶检测仪与PM2.5中流量采样器,于2021年春季和夏季对济南市6类不同行业人群开展PM2.5暴露水平研究,分析不同微环境(学生宿舍、工厂车间、城市街道、学校大门以及住宅客厅)PM2.5金属元素的污染特征及健康风险. 6类人群包括大学生、铸造厂工人、餐厅员工、公交车司机、环卫工人、学校保安. 结果表明,6类人群的颗粒物暴露水平,日变化均呈现明显的行业特点,公交车司机与环卫工人的PM2.5平均暴露浓度达到87.7 μg·m−3和79.5 μg·m−3. PM2.5浓度在某一时段均会出现瞬时峰值的现象. 人群PM2.5小时暴露水平总体高于当地空气质量监测站公布数据,车间工人与保安则高出1倍以上. 不同微环境下PM2.5中15种金属元素浓度与元素成分占比均略有不同. 除Ca、Al、Mg和Fe等4类常量元素之外,Zn、Mn、Cu等元素占比相对较高.部分金属如Cd超过我国空气质量标准浓度限值. 富集因子分析表明,Cd、Cu、Zn、Pb、Cr、Ni、Sn、Sb等元素主要受到人为源的影响,As、Mg、Ca、Mn元素则同时受到人为源与自然源的影响. 健康风险评估表明,Cr元素的非致癌风险和致癌风险在所有元素中最高. 环卫工人的非致癌风险与学生和保安群体的致癌风险需要引起足够重视. 本研究为科学评估不同人群的颗粒物暴露水平及重金属健康风险具有一定的指导意义,并为科学防控颗粒物污染提供一定的理论依据. 相似文献
10.