旅游购物体验实证研究——以屯溪老街为例

在文献综述的基础上,以屯溪老街为例,运用单因素方差分析方法,从旅游主客体两个方面探讨了旅游者的购物体验及其差异性。在主体方面,旅游者的职业、收入、年龄等社会经济属性和游览时间、购物花费等旅游行为特性变量构成了购物体验的差异性因素;在客体方面,旅游者对于老街的购物环境、商品和服务属性方面的体验差异性显著。最后有针对性地提出了管理措施。     

受侧向土体位移斜桩的特性

通过三维有限单元法分析了斜桩受侧向土体位移的特性。变动柱和土体参数进行敏感性分析,得出桩的柔度、侧向土体位移的大小、桩顶约束条件、土体位移形状和土体移动层厚度等对斜桩的影响。刚性桩的挠度小于柔性桩,但弯矩和剪力大于柔性桩。斜桩非线性弹簧的土抗力—位移关系(p-y曲线)表现为双曲线特征,可基于直桩的Winkler地基反力法对斜桩进行简化计算分析,但应对直桩的极限土抗力值进行修正,以期更好的反映斜桩的特性。     

大渡河响水岩崩堵溃洪水预测研究

位于大渡河上游的响水地段,在有利的地质地貌和水文气候环境下,岩崩、坍塌十分活跃,特别是响水沟汇口处的响水岩崩,其规模达2.40×106m3,一旦活动,能直接堵塞大渡河,相应产生的堵溃洪水,会严重危害下游的中国历史名城--四川泸定和石棉.为了城市建设规划和防洪工程的需要,对该岩崩次生的特殊洪水进行了预测研究.     

山水林田湖草生命共同体的科学认知、路径及制度体系保障

山水林田湖草生命共同体是对人与自然和谐统一关系的新认知,是生态文明理论的重要组成部分。以建立一个山水林田湖草生命共同体的研究范式为目的,系统剖析了山水林田湖草生命共同体理论与应用在基础探索、快速发展和多元繁荣三个阶段的研究重点与特征;再次审视了山水林田湖草生命共同体的内涵、阐明了概念新认知、基本特征、人与生命共同体关系;最后提出面向山水林田湖草生命共同体的“问题—目标—时空策略—目的”的实施路径,及构建以自然资源监测监管体系、自然资源资产产权体系、国土空间规划体系、国土空间用途管制体系、国土空间生态修复体系、法律法规体系等为主的制度体系,进而提升其科学性和实用性,为构建国土空间治理体系及治理能力现代化提供决策支撑。     

自动监测站第三方运维管理的思考

随着自动监测技术的不断发展,其连续、稳定的监测优势正在逐步代替手工监测,各地监测部门投入了大量的资源和精力建成了大量的空气、水质自动站,在灰霾监测、河道水质监管、大环境预警方面等都起到了积极作用。由于自动站数量多,工作任务复杂繁重,因此大部分地区都采用第三方托管模式进行自动站日常运维管理。如何有效的进行权责分配、提高工作效率、减少管理摩擦等成为业主方不可回避和亟待解决的问题。根据实际管理实践,结合一些实用的管理经验,提出了一系列相关措施。     

铅冶炼区土壤重金属总量和有效态含量的函数分析

采集铅冶炼企业周边3 000 m范围内220个表层土壤样品,测定了有毒有害元素铅、镉、砷和汞的总量和有效态含量,探讨了它们之间的关系。结果表明:研究区土壤受到汞、砷、铅、镉的污染依次明显严重,土壤重金属的总量和有效态含量的变异系数均大于100%,土壤镉、铅、汞、砷的生物有效性系数平均值分别为25.9%、17.2%、0.58%、0.11%。土壤铅、镉和砷的总量与其有效态含量呈显著正相关(P0.001),而汞的总量与其有效态含量的相关性不显著(P0.05)。土壤铅和镉的总量和有效态含量可以用直线函数和幂函数表达,函数反推的有效态值和对应统计值的变异系数不大于10%。     

北京地区冬季典型PM2.5重污染案例分析

对2013年1月10—14日发生的持续性PM2.5重污染过程从污染过程演变、气象条件影响、与气态污染物关系、区域污染背景、PM2.5浓度空间分布演变及其与地面风场的关系、PM2.5组分特征等多个方面进行全面的分析,较为完整地还原了该次重污染案例的形成原因以及主要影响因素。主要结论包括:该次重污染过程是稳定气象条件下导致的局地污染物积累,再叠加华北区域性污染的影响共同造成,其中10、12日北京地区PM2.5浓度的快速增长反映了周边污染传输的显著影响;逆温不但造成污染物难以扩散,且不同的逆温类型对PM2.5浓度水平有显著影响,同时还发现逆温的破坏导致近地面高浓度污染物向上扩散,造成百花山出现峰值高污染浓度现象;NO2与PM2.5浓度水平的高相关性反映交通污染二次转化对PM2.5浓度水平的影响,在较高湿度条件下,SO2浓度水平对湿度敏感且表现为负相关性;该次污染过程中OM、SO2-4、NO-3、NH+4等组分在PM2.5质量浓度中的占比超过70%,说明燃煤、机动车等仍是北京地区最主要的污染来源,同时SO2-4占比最高也说明区域污染传输对该次重污染的显著贡献。     

大数据解析技术在大气环境监测中的应用研究

针对近年来新兴的大数据及挖掘、分析技术,对大数据解析技术在环境科学研究中的应用进行了分析和探析。以城市局部地区大气细颗粒污染物PM2.5浓度计算为例,筛选了PM2.5浓度历史数据、气象条件、交通状况、人群活动情况、网格道路状况等数据为影响特征量,分析了用神经网络法进行大数据解析和推演的原理和数学过程,是用数学、计算机、统计等方法研究解决多元、非线性复杂环境问题的一种新的探索。     

2013年北京市PM2.5重污染日时空分布特征研究

根据2013年北京市环境保护监测中心监测的PM2.5数据,系统分析了北京市重污染日PM2.5污染的时空分布特征,并利用克里格插值初步统计了全年和重污染日PM2.5不同浓度区间的国土面积。2013年全市PM2.5年均浓度为89.5μg/m3,重污染日平均浓度为218μg/m3,重污染日主要集中在冬季;PM2.5年均浓度呈现明显的南高北低梯度分布特征,而重污染日空间分布较均匀,南部及城六区存在明显的高污染区,平均浓度在180μg/m3以上;2013年北京市重污染日PM2.5平均浓度为150~250μg/m3,其对应的国土面积约为12 656 km2,PM2.5平均浓度在250μg/m3以上的国土面积约为883 km2,而全年无PM2.5平均浓度在150μg/m3以上所对应的国土面积。     

汉丹江(陕西段)水质变化特征分析

基于2008—2012年陕西省境内汉江、丹江干流14个断面的水质监测数据,采用单因子评价法、平均综合污染指数法和秩相关系数法等对该段水体的水质变化特征进行研究。结果表明,汉丹江(陕西段)断面水质以Ⅱ类、Ⅲ类为主,水质总体为优;水质综合污染状况呈下降趋势,其中汉江下降趋势显著;水质综合污染状况空间差异和区域分布特征明显,城区段污染大于郊区,各行政区段河流下游污染大于上游。流域水质主要受有机污染和营养盐因子影响,水体污染源主要来自城镇生活源和农业面源,工业源占比不大且排放行业较为集中。