建设项目竣工环境保护验收监测的现场勘察

现场勘察是对建设项目主体工程（即生产设施）的勘察和对配套建设的环境保护设施及措施的勘察和检查,是检查建设项目是否能够开展验收监测、确定验收监测范围和制定验收监测方案的一个关键步骤,也是验收监测环境保护管理检查的一个重要组成部分.文章从建设项目资料的收集和查阅、建设项目的工程概况、对各类污染源及排放口的检查等八个方面对现场勘察的内容作了较为详细的介绍,以期做好建设项目的现场勘察,为验收监测方案的编制乃至验收监测报告的编写提供详实的基础资料.     

生态旅游地资源空间承载力研究——以武陵源杨家界景区为例

生态旅游资源空间承载力是发展生态旅游的评价前提,对生态旅游规划具有重要的作用和意义。为了实现生态旅游地可持续发展的目标,必须科学合理地确定其旅游资源空间承载力,以此对景区生态旅游资源的开发利用和游客管理进行有效调控。采用实地调查法,以旅游资源空间数量、游道长度等作为衡量指标,利用面积法、线路法分别对对森林型生态旅游风景区——武陵源杨家界景区的生态旅游资源瞬时空间承载量、日空间承载量和不同季节空间承载量进行了测算。结果表明,景区旅游空间承载力夏半年为15000人/d,冬半年为10240人/d,年均承载量为468.6万人次。以上结果可为杨家界景区生态旅游规划及景区管理提供参考依据。     

建设项目竣工环境保护验收监测的现场勘察

现场勘察是对建设项目主体工程（即生产设施）的勘察和对配套建设的环境保护设施及措施的勘察和检查,是检查建设项目是否能够开展验收监测、确定验收监测范围扣制定验收监测方案的一个关键步骤,也是验收监测环境保护管理检查的一个重要组成部分。文章从建设项目资料的收集和查阅、建设项目的工程概况、对各类污染源及排放口的检查等八个方面对现场勘察的内容作了较为详细的介绍,以期做好建设项目的现场勘察,为验收监测方案的编制乃至验收监测报告的编写提供详实的基础资料。     

放牧对张家界索溪峪景区土壤微生物区系及活度的影响

为了探明旅游对张家界景区土壤微生物的影响,进行了放牧对土壤微生物区系及活度的影响研究。结果表明:放牧显著影响了0～5cm土壤的细菌、放线菌、真菌总数,活动区的细菌和真菌等主要有机质分解菌明显低于缓冲区和背景区,而背景区的放线菌明显高于缓冲区和活动区。在5～15、15～25cm土壤层中,细菌和放线菌总数没有受到放牧的影响,但背景区和缓冲区的真菌总数均显著高于活动区,活动区的细菌在5～15cm土壤中最多,而放线菌和真菌数量均表现为随土壤深度增加而减少的趋势。在缓冲区和背景区土壤中,3类微生物的数量均随土壤深度增加而减少。放牧也对表层土壤中的好气性纤维素分解菌、嫌气性纤维素分解菌、好气性固氮菌、硝化细菌以及反硝化细菌等微生物生理群造成了显著影响。土壤微生物活度随土壤深度增加而降低。在0～5和5～15cm²个土壤层中,缓冲区和活动区的微生物活度均明显高于背景区,而缓冲区的微生物活度与活动区的微生物活度没有显著性差异,微生物活度表现为活动区>缓冲区>背景区;在15～25cm土壤层中,活动区与缓冲区的微生物活度没有显著性差异,缓冲区与背景区的微生物活度没有显著性差异,但活动区的微生物活度明显高于背景区的微生物活度。     

Remotely Sensed Data for Ecosystem Analyses: Combining Hierarchy Theory and Scene Models

Remotely sensed data have been used extensively for environmental monitoring and modeling at a number of spatial scales; however, a limited range of satellite imaging systems often constrained the scales of these analyses. A wider variety of data sets is now available, allowing image data to be selected to match the scale of environmental structure(s) or process(es) being examined. A framework is presented for use by environmental scientists and managers, enabling their spatial data collection needs to be linked to a suitable form of remotely sensed data. A six-step approach is used, combining image spatial analysis and scaling tools, within the context of hierarchy theory. The main steps involved are: (1) identification of information requirements for the monitoring or management problem; (2) development of ideal image dimensions (scene model), (3) exploratory analysis of existing remotely sensed data using scaling techniques, (4) selection and evaluation of suitable remotely sensed data based on the scene model, (5) selection of suitable spatial analytic techniques to meet information requirements, and (6) cost–benefit analysis. Results from a case study show that the framework provided an objective mechanism to identify relevant aspects of the monitoring problem and environmental characteristics for selecting remotely sensed data and analysis techniques.