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Lu Jiehua Wang Hongbo & Pan Yi . Institute of Population Research Peking University Beijing China . Department of Sociology University of California at Los Angeles Los Angeles USA. 《中国人口.资源与环境(英文版)》2005,3(1)
INTRODUCTIONIn recent thirty years, due to the decreasing fertility andincreasing life expectancy, China's population is aging ata very rapid pace and the elderly population size is keepingon growing. During the dramatic aging progress, the oldestold group in China is catching our eyes. More and moreold people of China are becoming the oldest old. Theextremely old population (aged 80 and above) is increasingat 5.1% annually, while the old population above 65 isincreasing at 2.9%, and the… 相似文献
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Zheng Lei Li Dewen Song Shuzheng Wang Hongtu Sui Jinjun 《Environment, Development and Sustainability》2022,24(3):3110-3125
Environment, Development and Sustainability - In order to reveal the distribution and migration law of downwind and upwind coal cutting, total dust (TD) and respirable dust (RD) concentration... 相似文献
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Zhang Yuqing Zhan Chengcheng Wang Hui Gao Ya 《Environment, Development and Sustainability》2022,24(8):9777-9808
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Jiao Youzhou Xue Huizan He Chao Wang Zigang Ma Xiaoran Liu Xinxin Liu Liang Chang Chun Petracchini Francesco Li Panpan 《Environment, Development and Sustainability》2022,24(4):4709-4726
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长江经济带突发水污染风险分区研究 总被引:4,自引:0,他引:4
长江经济带突发水污染事件频发,对区域人群健康和生态安全造成严峻挑战.环境风险分区是环境风险管理的基础和有效工具.本研究以2015年为基准年,基于环境统计数据、DEM数据、水质监测断面数据和基础地理数据,综合考虑了水系流向、水系级别及水质等因素,以1 km×1 km的网格为基本单元,对长江经济带开展突发水污染风险分区.结果表明:①高风险区面积为3348.9 km~2,占评估区总面积的0.16%;较高风险区面积为26030.7 km~2,占比1.27%;中风险区面积为97971.1 km~2,占比4.79%;低风险区面积为1916838.7 km~2,占比93.77%;②从沿长江干流两岸分布来看,高风险区面积沿长江上游至下游呈逐渐增加趋势,主要集中分布在重庆市中部、湖北省东部、安徽省东部、江苏省中西部、浙江省北部、上海市西部等地;③从沿长江主要支流两岸分布来看,高风险区主要分布在嘉陵江南段、乌江南段、汉水东段、湘江北段、赣江北段等.研究结果可为长江经济带生态环境管理提供科学依据. 相似文献
39.
典型西南工业城市柳州市核心区大气污染物时空分布与气象因素研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为研究柳州市核心区大气污染物浓度时空变化规律与气象因素之间的关系,统计分析了2018年全年研究区内6个自动监测站点PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3和CO的浓度监测数据和气象站气象数据,并对28次超标日污染物来源进行了解析.结果显示:①核心区颗粒污染物污染较为严重,且以PM_(2.5)为主的细颗粒污染物仍为柳州市主要的大气污染物;各污染物月均浓度季节差异显著,除NO_2外柳州大气污染物浓度下降明显,指示柳州市多项节能减排综合整治措施成效显著;PM_(2.5)、PM_(10)、CO受早晚高峰期影响,浓度日变化均呈双峰型;NO_2在不同季节峰型不同,作为O_3前体物其浓度日变化与O_3相反,呈现"早峰午谷"的变化趋势.②通过对污染物浓度插值发现,由于核心区主要工商业区位于西部且处于主导风向下风向,故PM_(2.5)和SO_2浓度西北高、东南低,PM_(10)、NO_2和CO浓度西南高、东北低;核心区东部的山区为O_3生成带来大量前体物,使O_3浓度东南高、西北低.③由于气候特征,核心区春、夏季主要气象因素均为降水量;秋季的主要气象因素是风速,风速与污染物的负相关关系表明了风的扩散效应;冬季大部分污染物与气象因素的相关性不显著,表明人为因素对污染物的影响大于气象因素;核心区大气污染物主要来源于局地排放和区域传输,且南北主导风向对大气污染影响最大.④HYSPLIT模型结果指示柳州超标日大气污染物主要来自于珠三角地区,且陆源颗粒物浓度普遍比海洋源高,来自南部的远距离输送气流颗粒物含量最低,表明远距离输送为影响颗粒物传播的主要原因. 相似文献
40.
不同来源土样胶体对氯霉素吸附行为的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
选取不同来源沉积物或土壤样品(沉积物A1和A2,天然土壤B1和B2,市售营养土B3),采用切向超滤与多种纳米分析技术相结合的方法,分析了不同土样中胶体的理化特征及其对氯霉素(CAP)吸附行为的影响.荧光区域积分法结果显示,土样胶体的荧光组分以色氨酸类蛋白质、类富里酸和类腐殖酸为主,络氨酸类蛋白质和溶解性微生物代谢物质存在较少.吸附实验结果表明,B3胶体对CAP的吸附率最大(36.25%),在胶体浓缩液和超滤液中的分配比例最高(1.91),但其有机碳归一化结合系数最低(3.93).与天然土壤相比,河湖沉积物胶体的吸附率较高,但其与CAP的结合能力却较低.冗余分析结果表明,胶体对CAP的吸附主要与其芳香度、有色溶解性有机质丰度、溶解性有机碳浓度及分子量有关;此外,胶体的腐殖化程度、芳环上羧基、羰基等官能团的比重及荧光物质中溶解性微生物代谢产物和类腐殖酸对CAP的吸附行为也具有较大影响. 相似文献