可达性视角下东北地区城市群的高铁效应

利用2004—2015年列车实际运营数据,构建广义加权旅行时间模型,探究我国东北地区城市群可达性的空间分布特征。结果表明:①高铁开通后,东北地区城市群的可达性水平有较大程度的提高,地级市较为明显;空间上,提高较为明显的区域集中在铁路沿线以及辽中南城市群的部分城市。②高铁对东北地区第三产业集聚现象并不明显。③城市可达性水平的提高可以促进东北地区城市群经济增长,高铁的开通对于地区经济增长具有溢出效应。     

TRMM降水数据在东北地区的精度验证与应用

利用东北地区2000—2007年的APHRODITE降水数据,基于GWR方法对TRMM降水数据进行修正,分析新的TRMM降水数据精度,并基于修正的TRMM降水数据对东北地区降水进行时空分布特征分析。结果表明:1APHRODITE降水数据与观测数据之间的线性相关性更高、均方根误差RMSE更小,数据具有较高的精度;2修正后的TRMM降水数据相关系数R有所提高,且RMSE值均有降低。整体来看,TRMM降水数据的降水量数值偏大于观测值;3修正TRMM降水数据在5—10月的误差相对较小,整体来看,在大部分区域的误差在0~30%之间;4东北地区降水分布极不均匀,整体呈从东南向西北减少趋势。11月到翌年3月的降水稀少,降水主要集中在夏季,其中7月降水量最大。     

开辟沈阳地铁安防新蓝海

正2010年9月底,东北地区首条地铁线路——沈阳地铁一号线正式通车,标志着沈阳这个东北地区的中心城市正式迈入"地铁时代",成为我国第七个开通地铁的城市。历经年的建设,沈阳地铁现已成功开通并运营一号线、二号线,其延伸线也在稳步推进建设中。另外四号、十号、九号三条地铁线也于2013年6月获得国务院批准,并由国家发改委正式批复,预计于2018年全部建成通车。这样含一、二号线延伸线在内,沈阳地铁运营里程将增至约200公里。     

吉林安洁环保有限公司

吉林安洁环保有限公司是中国环境保护产业协会的常务理事单位,也是东北地区知名度较高、行业规模较大的环保企业。公司主要业务涉及燃煤锅炉脱硫、布袋除尘器、污水处理及环保设施运营。     

东北野人参鼎盛千年之后走向濒危 悲怆“百草王 ”独吟“长恨歌”

<正>现今,野生人参的价格与黄金一样昂贵,在利益的驱使下,人们毫无顾忌地采挖这种已经成为国家一级保护物种的珍稀植物。长白山莽莽苍苍的林海充满了无限生机,然而这种生机对于野生人参十     

东北地区降水年内分配的不均匀性

利用东北地区93个台站1961-2005年的逐日降水资料,通过降水集中度和降水集中期,讨论了该地区降水的年内分配不均匀分布特征.结果表明,东北地区的降水集中度自东南向西北逐渐递减;集中期具有南北高中问低的变化特点.从长期趋势上看,降水集中度的减小趋势显著,在该地区的东北部和西北部各有一个趋势明显的区域(通过0.05的显著性检验),但集中期的减小趋势不显著,只有2个台站通过显著性检验.年降水量与降水集中度和降水集中期的相关系数表明:东北地区年降水量与降水集中度呈显著的正相关,即年降水量越多(少)的地区,年内降水越集中(均匀);年降水量与降水集中期的关系并不显著.     

东北玉米低温冷害时空分布与多时间尺度变化规律分析

利用东北地区48个农业气象观测站1961-2010年逐日温度资料和近20多年玉米生育期资料,基于热量指数构建生育阶段冷害指数,采用EOF分析、Mann-Kendall法、子波变换等方法系统分析了近50年东北玉米4个生育阶段低温冷害时空分布及周期特征。结果表明:整个生育期全区平均冷害强度呈极显著的减弱趋势,地区间冷害变化趋势呈现差异化特征,冷害强度减弱趋势由西南向东北方向呈阶梯状递增;4个生育阶段冷害指数EOF第一模态均呈冷害空间变化趋势一致的特征;冷害强度呈较明显的减弱趋势,第1到第4生育阶段减弱趋势逐渐增大,突变均发生在1990年代中期;冷害强度具有较强的周期性,出苗—七叶、出苗—抽雄存在明显的23、25年周期,出苗—乳熟、出苗—成熟均具有较明显的3年周期振荡。     

东北地区城市大气颗粒物中多环芳烃的污染特征

2008年4月至2009年1月期间,在东北三省(辽宁、吉林、黑龙江)设立30个观测点位,研究了东北城市大气颗粒物中PAHs的浓度水平、分布及来源.结果表明,不同季节14种PAHs总浓度的变化范围是16.3 ～712.1 ng/m3,呈冬季高、夏季低的季节变化特征；PAHs组成以4～5环化合物为主,3～4环化合物受温度的影响较大,表现出较强的季节波动；8个城市中抚顺和吉林PAHs污染最重,城市不同功能区中以工业区污染较重；燃煤和机动车尾气是区域PAHs的主要来源.     

东北玉米热量指数预测方法研究(Ⅲ)——GM(1,1)预测方法

GM(1,1)是开展时间序列环境要素变化趋势预测的有效方法之一。通过对东北地区玉米热量指数的分析,建立了热量指数时间变化趋势的GM(1,1)预测模型,各模型的平均预测精度虽低于逐步回归统计模型,但也都达91%以上,可以应用该模型的预测结果指导农业生产。     

基于神经网络的东北地区秸秆焚烧预测

选取农作物秸秆露天燃烧严重的东北地区,采用人工神经网络的方法,结合卫星火点和气象数据,开展秸秆露天燃烧预测研究.结果表明：人工神经网络预测模型成功验证了松嫩平原地区2015年10月25日~11月15日的秸秆露天燃烧情况,其准确度为67.1%,经过多次试验,在神经网络建模与验证数据配比为80：20时,预测准确度最高,可达69.7%,同时该模型的稳定性较好.而对不同区域,不同时间段的预测研究表明,人工神经网络较适用于长时间序列的预测.就影响因素而言,相对湿度是影响秸秆露天燃烧的最重要因素.本研究结果可为空气质量模式提供火点预测数据,提高其预报预警能力,为区域联防联控政策的制定提供科技支持.