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基于我国30个省份2008—2018年的面板数据,使用DEA—solver软件和Super—SBM模型计算各省份的旅游经济效率,为探究外部环境对旅游经济效率的影响机制,采用fsQCA法,综合考虑技术创新、区域经济发展、交通可达性、生态环境和信息化5个方面,建立旅游经济效率影响因素分析框架,以组态的视角探究影响旅游经济效率的各个因素和路径。结果发现:存在2条提升旅游经济效率的有效路径(科技创新驱动型和粗放开发型)和4条产生非高旅游经济效率的路径。根据提升旅游经济效率组合多样化特征,提出建议:因势利导,选取合适的路径;加强旅游领域科学技术研发与应用;加强生态环境保护;整合资源,发挥各要素的协同效应。 相似文献
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城市工业企业搬迁与退役遗留大量污染场地,其潜在环境风险受到各国政府的高度重视。在化学品风险/毒性评估的基础上,欧美等发达国家(地区)率先发展和形成了独具特色的环境风险评估框架。我国在借鉴吸纳国外先进经验的基础上,逐步形成符合国情的场地环境风险评估框架。笔者系统梳理了我国和美国、欧盟、荷兰、英国等国家(地区)的污染场地环境风险评估框架形成与发展历程;分析阐释了各框架的首要目标、决策与管理过程、科学定位、关键创新等要素及其内涵;揭示了各个国家(地区)在特定历史时期关键法律法规、政策与技术文件等的推动、支撑及指导作用等。通过对比研究可为我国场地环境风险评估框架的完善与创新发展提供有益参考。 相似文献
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PM2.5和PM10(记为PM2.5/10)对空气质量和人类健康有着严重威胁,日益引起国内外的关注,并成为大气污染控制工程中最重要的部分。基于陕西省咸阳市两寺渡监测站的污染物(PM2.5、PM10、NO2、NO、NOx、CO)和相关气象参数的监测数据,建立起基于非线性有源自回归神经网络的预测模型,并分别针对不同预测时间段确定最优网络结构,从而实现了对未来6小时、12小时以及24小时PM2.5/10浓度的有效预测。实验结果表明:(1)NARX神经网络模型可对未来24小时内的PM2.5/10污染物浓度进行较为准确的预测;(2)对于PM2.5/10未来6小时的预测能力优于对12小时、24小时的预测;(3)预测值偏高或偏低的结果与前后时间段内的气象因素及其他污染物浓度变化情况也具有相关性。 相似文献
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基于2015—2019年南阳市5个国控空气质量监测站点常规污染六参数逐时观测资料,结合国家基准站南阳站地面气象要素数据,识别南阳市O3污染的时空分布特征及气象因素影响。结果表明:2015—2019年南阳市O3污染日趋严重,O3日最大8 h滑动浓度平均值(MDA8)从2015年的145 μg/m3增至2019年的181 μg/m3,增幅超过25%;O3污染呈显著季节性差异,峰值出现在夏季;从空间分布来看,O3污染呈现明显的块状分布特征,其高值出现在城区中部区域;气象要素是影响南阳市O3浓度的重要因子,高温、低湿和高能见度条件下易出现O3污染,且随着风速的增加,O3浓度表现出先升后降的趋势。2019年6月,南阳市O3污染严重,超标频率为63%,期间共经历3次O3污染过程,污染事件与不利的气象条件和强污染排放强度有关。
相似文献47.
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郑州市春季大气挥发性有机物污染特征及源解析 总被引:2,自引:10,他引:2
对2018年春季郑州市5点位进行环境大气挥发性有机物(VOCs)罐采样及组分分析,开展其污染特征、臭氧生成潜势(OFP)、气溶胶生成潜势(AFP)和来源解析研究.结果表明,郑州市春季VOCs体积分数为(30. 66±13. 60)×10-9,烷烃占比最高(35. 3%),其次为OVOCs(25. 3%)、卤代烃(24. 1%)、芳香烃(10. 0%)和烯烃(5. 2%);总OFP为195. 53μg·m-3,烷烃、烯烃、芳香烃、卤代烃和OVOCs贡献率分别为25. 6%、17. 8%、38. 9%、5. 8%和11. 9%;总AFP为0. 95μg·m-3,芳香烃贡献率最高(87. 6%),其次为烷烃(12. 4%);秦岭路和经开区点位正戊烷、异戊烷、苯和甲苯受机动车影响较大,郑州大学点位主要受燃烧源影响;源解析显示机动车尾气及LPG挥发、溶剂使用源、工业过程源、区域老化气团和植物源对采样期间VOCs浓度贡献依次是30. 5%、27. 3%、22. 1%、14. 4%和5. 7%. 相似文献
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GAEvac模型是基于几何方法和目标智能判别的人员疏散计算机模型,该模型针对建筑物和人员的特点,建立以几何元素表示的建筑物空间和人员体型模型,通过碰撞检测和位置调整的算法,模拟疏散中个体人员的速度变化和移动方向选择。通过设置分级目标和条件决策规则,模拟疏散过程中的人员路径选择,疏散过程中的群体效应得以体现。通过速度变化和疏散路径选择模拟实验,对GAEvac模型模拟的结果进行了对比分析。最后,通过对实例的模拟,验证了GAEvac模型的应用效果。 相似文献
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