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21.
以武陵山片区42个国家级贫困县(市、区)为案例地,综合运用SBM模型、改进的熵值法与耦合协调模型,揭示产业结构转型升级水平与旅游扶贫效率耦合协调关系的时空演化特征。结果表明:(1)武陵山片区整体及各分片区产业结构转型升级指数均呈波浪式变化,湖北片区、重庆片区以及武陵山片区整体的旅游扶贫效率呈上升态势,而湖南片区和贵州片区略有下降;(2)产业结构转型升级水平与旅游扶贫效率不耦合、不协调的县域单元主要集中在武陵山片区中部,数量逐年减少,实现耦合和协调的县域数量显著增加并向边缘地带形成集聚态势;(3)不耦合失调(类型1)向耦合协调(类型2)转变是核心转变路径,促使类型2的地区数量显著增多,并逐渐在研究区域边缘形成带状分布。研究可为集中连片特困地区产业结构优化升级和跨越贫困陷阱提供参考借鉴。 相似文献
22.
23.
采用DustTRAK TM气溶胶(粉尘)监测仪对成都市112个不同类别的房建、市政工地施工扬尘进行测试,研究了不同类别施工扬尘的排放特征,分析了下风向扬尘浓度的变化趋势,并采用CALPUFF对成都市新都区某建筑工地的排放进行了模拟.结果表明:(1)成都市施工扬尘排放浓度约为0.13~2.91mg/m3,其中房建类施工平均浓度约为0.94mg/m3,高于市政施工;大型工地扬尘平均浓度约为0.61mg/m3,低于中型和小型工地;土方施工阶段平均浓度约为1.21mg/m3,远高于地基建设、主体建设、装饰阶段.(2)成都市施工扬尘呈现出高低浓度交替的周期性变化,其中房建工程土方施工阶段的高低浓度差值可达到0.6mg/m3以上.(3)施工扬尘在场界外下风向5~15m范围内会出现浓度增加的趋势,随后逐渐下降,在50m附近逐渐趋于稳定,稳定浓度介于0.1~0.2mg/m3.(4)CALPUFF模型能较好地从宏观角度来模拟成都地区施工扬尘的扩散趋势,但难以捕捉施工扬尘在下风向近距离的扩散特征. 相似文献
24.
通过收集北京市2010~2016年逐日呼吸和心脑血管疾病死亡数据、污染物(BC、PM2.5、SO2、O3和NO2)日均浓度资料以及同期的气象资料,采用广义相加模型(GAMs)中的主效应模型、非参数二元响应模型和温度分层模型探讨了北京市气温、PM2.5和BC单效应,以及气温与PM2.5和BC交互作用分别对呼吸和心脑血管疾病死亡人数的影响.单效应分析结果表明,气温与两种疾病死亡人数的累计暴露-反应关系均呈“J”型分布特征,最适温度为24℃;累计滞后一天情况下PM2.5和BC的健康效应均最显著,此时PM2.5和BC浓度每升高四分位间距(IQR),呼吸系统疾病死亡人数超额增加百分比(ER)分别为2.21%和1.80%,心脑血管疾病死亡人数ER分别为2.02%和1.48%.交互作用的研究结果表明,高温与高浓度的PM2.5(或BC)对疾病死亡的影响存在协同效应,且高温条件下BC对疾病死亡影响的健康风险大于PM2.5,当气温大于24℃时,BC和PM2.5浓度每升高IQR对应的呼吸系统疾病死亡人数ER分别为6.22%和6.17%,心脑血管疾病死亡人数ER分别为5.01%和3.97%.虽然BC只占PM2.5的一部分,但BC对人群健康的影响不容忽视,应该引起足够的重视. 相似文献
28.
土壤多酚氧化酶是一种氧化还原酶,能够将土壤中芳香族化合物氧化成醌,促进土壤中石油类物质的分解转化.以距大庆油田工作区不同距离(1、5、15 km)的石油污染地为对象,研究不同温度下石油污染裸地及羊草(Leymus chinensis)修复地的土壤多酚氧化酶活性及其动力学和热力学特征的变化.结果表明:土壤多酚氧化酶活性随温度和底物浓度的增加而逐渐增大,在温度为30℃或40℃、底物浓度为80 mmol/L或160 mmol/L时达到最大值;各样地土壤酶的动力学参数Km(Mihaelis常数)随温度的变化规律不同,Vmax(酶促反应最大速度)和Vmax/Km(催化效率)随温度升高而逐渐增大,均在30℃或40℃时达到最大值;热力学参数Q10(温度系数)、ΔH(活化焓)、ΔS(活化熵)随温度变化差异不显著,ΔG(活化自由能)随温度升高呈逐渐增加趋势.在同一温度下,石油污染裸地土壤多酚氧化酶活性高于羊草修复地;Km和Vmax/Km在各样地均表现为无规律性变化,Vmax最大值出现在距油田工作区5 km处的裸地(BMP),最小值出现在距油田工作区5 km处的羊草修复地(LMP);Q10、Ea(活化能)、ΔH、ΔS的最大值均出现在距油田工作区1 km处的裸地(BVP),最小值均出现在距油田工作区1 km处的羊草修复地(LVP).研究显示,升温和植物修复对土壤多酚氧化酶活性的反应特征有较大影响. 相似文献
30.
针对空气质量状况的预防和治理,提出了基于线性回归的空气质量预测方法。作为时间预测器,更多的是考虑本地的历史数据、过去与未来的状况,挖掘空气质量随时间变化的关系以及变化趋势,为了选取最优的特征,对数据进行分析,找到与空气质量变化关系密切且存在线性关系的特征,以此特征来建立线性回归模型,并使用Cross-Validation方法进行评估验证。实验结果表明线性回归方法能够有效地预测到空气质量的变化趋势,效果良好,具有较强的实用性。 相似文献