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在祖国60岁华诞即将到来之际,人们自然不会忘记身边环境的变化:天蓝了,水碧了……如今,环境保护不仅登上了我国政治经济社会生活的主战场、主干线,而且其作用及影响愈发重要,它为维护国家生态安全,保障人民群众健康,促进经济社会全面协调可持续发展做出了重要贡献. 相似文献
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"安全第一,预防为主"是我国安全生产方针.<中华人民共和国矿山安全法>的实施,标志着矿山的安全工作进入了法制化管理的轨道.由于各级领导的高度重视,安全工作取得了可喜的成绩,也积累了许多宝贵经验.但是,我们也必须清醒的认识到,煤炭行业与其它行业相比较,安全生产问题仍是一个突出的问题,煤矿企业事故还时有发生.确保矿井安全生产,是煤矿企业的天字号任务. 相似文献
223.
从最近湖南浏阳发生的镉超标风波到陕西凤翔百余孩子血铅异常事件,时下,因污染问题所引发的上访甚至群体性事件都在大量增加,环境污染民告官数字也屡被刷新。究其原因不外两方面,一方面,污染事件大量发生,导致上访激增;另一方面,则是由于污染企业所在地的一些地方政府包括监管部门、污染企业,面对污染受害者的“告状”,不是想方设法化解矛盾,解决污染问题,而是对污染受害者特别是其代表百般刁难,横加指责,最终导致矛盾激化。 相似文献
224.
对区域生态安全进行预警研究,有助于提升区域可持续发展能力。结合预警理论,通过构建生态安全预警指标体系,运用超载度模型及Matlab支持下的BP人工神经网络(BP ANN)对经济快速发展的苏州市1996~2015年生态安全进行预警分析。研究表明:①BP ANN模拟效果较好,将其用于生态安全预警研究是可行的;②1996~2007年苏州市生态系统整体处于临界安全的中警状态,其超载水平经历了“加重 稳定 缓解”的变化过程,虽然今后几年内人类支持能力将持续提高,系统超载水平将波动性下降,但资源和环境问题仍不容乐观。在今后的发展中需要发挥政府主导性作用,从环境保护与治理、科技创新、产业转型、资源管理及人口调控机制等方面制定对策措施。〖 相似文献
225.
机动车限行,对于缓解交通压力,甚至节能减排都是有益之举,而本文作者从另外一角度对北京机动车限行提出了质疑,观点新颖,值得大家共同探讨。 相似文献
226.
佛坪三官宙庙地区大熊猫种群数量的DNA指纹分析 总被引:4,自引:0,他引:4
应用同位素标记大熊猫基因指纹探针F2ZGP960680801,以秦岭南坡中段佛坪国家级大熊猫自然保护区三官庙范围内采集的大熊猫粪便样品作材料,进行了DNA作指纹检测,(1)在相同或不同时间,领域采粪便样品,呈出现相同或不同的DNA指纹图谱,达到个体认定的目的,进一步表明了大熊猫的尽量新鲜的粪便,可以作为DNA指纹分析材料,进行野生生种群数量调查;(2)根据检测21个粪便样品的结果,无误地定了三官庙 相似文献
227.
228.
2017年9月4日~2018年1月19日期间分别在关中地区的5个主要城市西安(XA),渭南(WN),铜川(TCH),宝鸡(BJ),咸阳(XY)设置采样点进行PM2.5,PM10颗粒物手工采样观测,采用热光透射法(TOT)分析碳组分,最小值法估算二次有机碳(SOC)浓度,结果显示PM2.5与PM10中SOC平均浓度分别为(7.44±5.54),(9.62±7.49)μg/m3,一次有机碳(POC)平均浓度分别为(7.04±2.59),(9.33±4.33)μg/m3,不同粒径颗粒物中SOC各点位的浓度值分布表现基本相同为XY > XA > WN > BJ > TCH.PM2.5中SOC含量为8.76%,OC占比为48.03%,PM10含量为6.28%,OC占比为48.09%,季节分布均呈现为秋季低冬季高,关中地区SOC污染严重.后向轨迹聚类分析结果显示污染气团传输主要是关中地区局部污染和西北,东北方向传输,其中局部污染轨迹的数量占比较多,浓度较高.低空传输与近地面风向风速及污染物分布存在差异,结合关中地区盆地地形,静风频率高,边界层低等多种因素造成颗粒物中SOC浓度较高,其中BJ点位易受到东北气团的污染物传输累积. 相似文献
229.
关中地区细颗粒物碳组分特征及来源解析 总被引:1,自引:1,他引:0
为研究关中地区细颗粒物中碳组分的污染特征及其来源,于2017年9月4日至2018年1月19日在关中地区5个主要典型城市(西安、渭南、铜川、宝鸡和咸阳)设置采样点(XA、WN、TCH、BJ和XY)进行细颗粒物(PM_(2.5))的手工采样观测,碳组分环境样品采用热光透射法(TOT)分析.结果表明,细颗粒物中OC和EC平均浓度分别为(14. 48±7. 86)μg·m~(-3)和(2. 27±0. 95)μg·m~(-3),占比分别为18. 04%和2. 99%,与其他城市相比污染较为严重.碳组分占比的空间分布为XY WN XA BJ TCH,且季节差异明显,冬季占比高于秋季. OC与EC的相关性显著(R~2=0. 79),有着较为相同的污染来源.OC1在碳组分中比例最高为23. 44%,碳组分的浓度顺序为OC1 EC2 EC3 OC4 EC1 OC2 OC3 EC4 EC6 EC5.正矩阵因子分解模型的源解析结果表明,该地区碳组分的4类主要贡献源为生物质燃烧与燃煤源、汽油车尾气、柴油车尾气和道路扬尘污染源,贡献率分别为48. 63%、23. 07%、18. 82%和9. 47%,各点位的污染贡献结构有着明显的差异. 相似文献
230.