重庆市2009～2018年工业用地供应规模时空特征分析

工业用地供应行为的演化是工业经济发展的重要体现,分析工业用地供应规模的时空变化特征,有利于推进土地供给侧结构性改革,促进工业高质量发展,优化国土空间格局.基于重庆市2009～2018年工业用地供应公告数据,建立重庆市工业用地供应数据库,运用基尼系数、核密度分布、冷热点分析和趋势面分析方法,分析重庆市工业用地供应规模的时空变化规律.结果 表明:(1)重庆市工业用地供应规模总体上处于波动下降趋势,供应的区位呈现较为明显的东北-西南方向分布.区位基尼系数具有波动性特征,市域和分区都在空间分布不均衡和均衡间反复.(2)工业用地供应点规模呈现出“主环-斑点”式空间布局模式,高密度核心逐渐向主城区中心聚集.供应规模的热点区县在主城区的东西两侧变动,冷点区集中在渝东北角.(3)重庆市的中心城区及其西部和南部具有较大的工业用地供应规模,为建设成渝地区双城经济圈奠定了较好基础.     

武汉市都市发展区地表温度季节性空间分布与驱动力分析

基于2015年武汉市都市发展区30 m空间分辨率的Landsat 8遥感影像反演近地表温度(LST),运用地统计学、地理加权回归(GWR)等方法,分析都市发展区、生态绿楔以及主城区四季LST时空分布规律和各驱动因子的作用机制,以期为更全面、科学地规划城市发展空间布局和缓解热岛效应提供借鉴.结果 表明:(1)与单一的普通最小二乘回归(OLS)相比,线性逐步回归(LSR)可以寻找最优的多驱动因子组合模型,与LSR拟合的结果相比,GWR模型R2值提高了0.04～0.09,且AIC值均明显减小;(2) LST存在空间聚集关系,“高-高”聚集主要发生在主城区、新型城镇发展区、主要交通干线沿线等更容易造成高温聚集的人工表面,其中夏季“高-高”聚集网格数最多且占比最大,而“低-低”聚集四季均主要发生在各大湖泊水系;(3)绿楔生态用地降温幅度各异,春季降温幅度不明显,夏季降温幅度最显著,各绿楔生态用地降温均超过2℃,且在一定范围内,LST随着与绿楔距离增大而升高,达到一定距离时,会随着与绿楔距离增加而趋于平缓或呈下降趋势;(4)与前人研究相比,景观格局对LST变化的解释程度整体较低,其原因可能是快速城市化导致人工表面积增加,相应的人工绿地也将增加,使得城市景观格局更加零散,导致LST受多种相互作用因素的影响;(5)影响四季LST的驱动因子空间差异较大,夏季土地覆盖和景观格局与冬季土地覆盖、景观格局和人为活动的回归系数均为正值,说明高温或低温条件下这些驱动因子对全域升温作用明显.     

秦巴山区降雨侵蚀力时空变化特征

降雨侵蚀力时空变化特征的研究对区域土壤侵蚀风险评估及水土保持规划具有重要的意义。利用秦巴山区及周边地区共63个气象站1961~2016年的逐日降雨量数据计算各站的降雨侵蚀力，借助Kriging空间插值法、Mann-Kendall趋势检验、Pettitt突变检验等方法分析了秦巴山区降雨侵蚀力的时空变化特征。结果表明：秦巴山区年均降雨侵蚀力为3 696 MJ·mm/(hm²·h·a)，年内变化呈单峰型，7月最大，占全年的26.6%；四季中，夏季最大，冬季最小。代际间，20世纪80年代的降雨侵蚀力最大，90年代最小。年际间，年降雨侵蚀力存在明显的阶段性，但未表现出显著的趋势性和突变性特征。秦巴山区多年平均降雨侵蚀力呈南高北低的分布格局，不同地区年均降雨侵蚀力变化于787~8 858 MJ·mm/(hm²·h·a)之间；整体而言，年降雨侵蚀力随纬度增加而减小，随海拔升高而减小。     

夏热冬冷地区屋顶绿化全年能耗削减及成本效益

绿化屋顶的降温节能效益已有诸多文献报导,但专门针对夏热冬冷地区不同屋顶绿化模式的全年能耗模拟研究并不多见.以南京为例,采用EnergyPlus模型分析粗放、半密集、密集3类典型屋顶绿化的全年建筑能耗削减效应及季节规律,基于降温节能价值开展成本效益分析.结果 表明,屋顶绿化能够通过蒸散与隔离作用调节建筑屋顶表面温度,夏季以降温为主,最大降温幅度为29.3℃,冬季以保温为主,最高升温幅度为13℃.夏冬两季屋顶表面温度的降低/升高分别引起建筑制冷/热负荷的削减:粗放、半密集、密集3种绿化屋顶夏季制冷负荷削减率分别为-0.4％、2％和2.4％,冬季制热负荷分别降低16.5％、23.1％和28.3％,全年建筑能耗削减率为1.9％、4.9％和5.9％,其中,顶层能耗削减占削减总量的11％～71％.成本效益分析结果表明,密集型屋顶绿化的财务净现值最大、投资回报率最高,但3类绿化屋顶在40年生命周期内均无法通过能耗削减效益收回投资成本.研究结果可为同气候区屋顶绿化设计与推广提供参考.     

A new prediction method of industrial atmospheric pollutant emission intensity based on pollutant emission standard quantification

● Established a quantification method of pollutant emission standard. ● Predicted the SO₂ emission intensity of single coking enterprises in China. ● Evaluated the influence of pollutant discharge standard on prediction accuracy. ● Analyzed the SO₂ emissions of Chinese provincial and municipal coking enterprises. Industrial emissions are the main source of atmospheric pollutants in China. Accurate and reasonable prediction of the emission of atmospheric pollutants from single enterprise can determine the exact source of atmospheric pollutants and control atmospheric pollution precisely. Based on China’s coking enterprises in 2020, we proposed a quantitative method for pollutant emission standards and introduced the quantification results of pollutant emission standards (QRPES) into the construction of support vector regression (SVR) and random forest regression (RFR) prediction methods for SO₂ emission of coking enterprises in China. The results show that, affected by the types of coke ovens and regions, China’s current coking enterprises have implemented a total of 21 emission standards, with marked differences. After adding QRPES, it was found that the root mean squared error (RMSE) of SVR and RFR decreased from 0.055 kt/a and 0.059 kt/a to 0.045 kt/a and 0.039 kt/a, and theR² increased from 0.890 and 0.881 to 0.926 and 0.945, respectively. This shows that the QRPES can greatly improve the prediction accuracy, and the SO₂ emissions of each enterprise are highly correlated with the strictness of standards. The predicted result shows that 45% of SO₂ emissions from Chinese coking enterprises are concentrated in Shanxi, Shaanxi and Hebei provinces in central China. The method created in this paper fills in the blank of forecasting method of air pollutant emission intensity of single enterprise and is of great help to the accurate control of air pollutants.     

基于GF-1号遥感影像的武汉市及周边湖泊综合营养状态指数反演

湖泊水体富营养化的监测评价是湖泊水资源管理和水环境保护的基础性工作。基于GF-1号WFV遥感影像和综合营养状态指数法,通过82个站点实测数据建立多元线性回归和RBF神经网络模型,对武汉市及其周边地区主要湖泊综合营养状态指数进行了反演。反演的结果显示,武汉市及周边大部分湖泊水域处于轻度富营养和中营养状态,局部湖区为中度富营养状态。验证结果表明:GF-1号WFV多光谱数据用于监测大面积湖群水质变化是可行的;两种模型都可以建立实测数据与遥感信息的函数关系,根据函数可以反演湖泊水质综合营养状态指数,进而实现大面积湖泊水质动态监测;而RBF神经网络模型预测的R2为0.742 3,均方根误差为3.72,其反演精度更高,更适合于监测内陆湖泊水质变化。     

上海市夏季高架道路边颗粒物垂直分布研究

为研究夏季高架路边颗粒物浓度的垂直分布规律,以上海市南北高架交叉处路边垂直区域为研究对象,通过Fluke 985粒子计数器采集颗粒物数量浓度数据。分析了6种直径范围颗粒物(0.3~0.49μm、0.5~0.99μm、1~1.99μm、2~4.99μm、5~9.99μm、≥10μm)在高架路垂直区域的分布规律,并结合微观尺度下的交通、气象、高度等数据建立了逐步回归和SVM神经网络预测模型。结果表明:在高架路边的垂直方向上,随高度增加,6种颗粒物浓度整体呈现下降的趋势;0.3~0.49μm、0.5~0.99μm、1~1.99μm三种颗粒物浓度受高架桥带来的"盖子效应"影响,在距离地面约21 m高的7楼达到最大值;总体上早高峰颗粒物浓度大于晚高峰,工作日颗粒物浓度高于非工作日;SVM神经网络模型比线性逐步回归模型能更好地预测高架路边颗粒物的垂直分布规律,可作为上海市夏季非降水天气高架桥面附近颗粒物浓度预测的方法。     

强风条件下大型储罐火灾的热辐射灾害影响

风速对火灾的发展过程有很重要的影响,目前国内外对强风条件下储罐区防火间距的规定尚不明确。利用FDS火灾模拟软件对强风条件下容积为10万m~3的大型原油储罐进行了火灾仿真模拟。分析了6级、8级、10级及12级强风作用下火源的热释放速率、火焰中心温度及热辐射强度的变化特征,得到了热辐射对普通人员、消防官兵及邻近下风向储罐的灾害影响程度。结果表明,随风速增大火焰热释放速率有增大的趋势,火焰中心温度不断降低,且高温区域高度不断下降。在强风作用下,火焰向下风向发展,下风向热辐射强度上升,导致下风向邻近储罐在热辐射的不断作用下有破裂泄漏的可能。对于常年有强风发生的地区,现阶段规定的10万m3油罐间的防火间距已不能满足储罐的安全性,应根据当地实际情况进行调整。     

磁性生物膜载体的规模化制备、表征和应用

利用机械力化学表面改性原理设计了卧式双旋搅拌混合反应设备,通过磁铁矿粉和适量浓硫酸的球磨混合反应制备得到磁性生物膜载体,其XRD、IR、SEM和BET表征分析结果表明,磁性生物膜载体表层生成了多羟基硫酸铁为主的活性组分.进而在膜生物反应器实验装置中投加磁性生物膜载体进行了中试实验,结果表明,磁性生物膜载体能与活性污泥中的微生物聚合形成稳定的菌胶团,活性污泥SV30从实验初期89％降到了稳定期的39％,此外,磁性生物膜载体还具有稳定膜生物反应池出水COD,强化脱氮除磷的能力.     

固相萃取-高效液相色谱法测定废水中的酚类化合物

建立了Supelclean ENVI-Chrom P柱固相萃取-高效液相色谱法测定废水中11种酚类化合物的分析方法,并对固相萃取条件和液相色谱条件进行了讨论。该方法分离效果良好,净化效果明显,方法检出限为2×10-3~2×10-2mg/L,平行分析(n=6)的RSD为2.7%~16.4%,废水加标回收率除2,4-二硝基酚偏低以外,其他化合物的回收率为61.4%~115.8%。