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气象因子对臭氧(O3)浓度有重要影响,为探索O3浓度时空变化及相关因子,利用多元线性回归和后向轨迹聚类分析2014—2019年浙江省O3浓度和气象因子数据. 结果表明:①浙江省O3浓度时空分布不均匀,季节性变化差异显著,总体呈夏季>秋季>春季>冬季的特征,年均值呈上升趋势;春季、夏季、秋季和全年O3浓度均于07:00左右达最小值,之后呈上升趋势,至15:00达峰值后降低,冬季O3浓度最小值出现时间较其他季节晚1 h左右. 高浓度O3主要分布在浙江省东北部及北部区域. ②多元线性回归模型结果表明,多元线性回归模型影响因子和拟合效果存在季节性差异,其中,春、秋两季蒸发量对O3浓度的贡献率均超过20%,夏季相对湿度对O3浓度的贡献率超过40%,秋季日光照时长对O3浓度的贡献率超过40%,秋、冬两季NO2浓度对O3浓度的贡献率均超过35%. 春季多元线性回归模型均方根误差(RMSE)、均方绝对百分比误差(MAPE)和变异解释量(R2)分别为0.213、26.45%和0.422,夏季分别为0.234、30.49%和0.359,秋季分别为0.169、24.02%和0.445,冬季分别为0.154、34.14%和0.419. 研究表明,浙江省O3浓度具有显著的时空分布特征,多元线性回归模型拟合结果在浙江省春、秋两季显著优于夏、冬两季. 相似文献
82.
农村地区是生物多样性资源的主要保留地,同时也是中国自然保护区的重要分布区。农村地区的机会成本作为自然保护区建设的主要成本,是影响保护区空间分布的潜在驱动因素。该研究从县级政府视角剖析了自然保护区建设的决策机制,利用2005—2018年县级面板数据,实证分析农村地区机会成本对保护区分布的影响,并按照保护区所在区域和级别进行分类讨论,探讨机会成本对保护区个体规模的影响。结果表明:(1)总体来看,机会成本是决定保护区空间分布的重要因素,机会成本和保护区面积之间呈显著的负向关系。机会成本每增加1%,该地区保护区面积将减少0.679%。(2)在东部和中部地区,机会成本对保护区面积有显著的负向影响,而在西部和东北地区,机会成本对保护区面积影响不显著。(3)机会成本对地方级保护区面积有显著负向影响,而对国家级保护区面积影响不显著。(4)随着机会成本的提高,自然保护区个体规模有缩小趋势,能够缓解机会成本的压力,但保护区生境面临破碎化风险,不利于生物多样性保护。因此,中国在进一步优化保护区布局的过程中,应充分考虑农村地区机会成本对保护区建立和管理的影响,完善以国家公园为主体的多功能自然保护地体系,严格审批各级各类自然保护区的范围与功能区调整,将生态保护价值高、生物多样性丰富的对象纳入保护体系;同时,建立多元化、市场化的保护地生态补偿机制,以缓解保护区建设与周边社区发展之间的矛盾,从而兼顾生物多样性保护和农村地区经济发展的双重目标。 相似文献
83.
正国务院办公厅近日印发《关于加快新能源汽车推广应用的指导意见》(以下简称《意见》),部署进一步加快新能源汽车推广应用,缓解能源和环境压力,促进汽车产业转型升级。《意见》明确,要以纯电驱动为新能源汽车发展的主要战略取向,重点发展纯电动汽车、插电式混合动力汽车和燃料电池汽车,以市场主导和政府扶持相结合,建立长期稳定的新能源汽车发展政策体系,创造良好发展环境,加快培育市场,促进新能源汽车产业健康 相似文献
84.
85.
86.
87.
武宁县森林扰动及驱动因子分析 总被引:2,自引:0,他引:2
森林扰动是影响陆地生态系统的重要因子,也是影响全球碳循环的重要因素.以江西省武宁县为例,利用1986-2011年14景Landsat TM/ETM+遥感影像,通过扰动指数(disturbance index,DI)时间序列轨迹分析提取森林扰动信息,并引入经验正交函数(empirical orthogonal function,EOF)分解方法定量分析了森林扰动的时空变化规律,利用GIS深入分析了自然和社会驱动因子影响.结果表明,武宁县森林扰动在1986-1998年较强,扰动面积以1992年为最大,以地区性扰动为主;2000年以后则趋于平缓,扰动以砍伐和森林火灾为主;在空间上,扰动主要发生在近道路、低海拔、低坡度和近水地区,并受地形和交通的制约,城镇化逐渐成为该地区森林扰动的一个不可忽略的驱动因子. 相似文献
88.
李宗景 《资源节约和综合利用》2008,(8):47-47
达贝妮,Pcpie视频搜索引擎CEO,也被称为互联网上最美的CEO。智慧女性、财富新锐、时尚青春、这些都是她魅力所在。 相似文献
89.
90.
基于2003~2015年长江三角洲(以下简称长三角)城市群26个城市工业废水和工业SO2排放数据,采用标准差椭圆、地理集中指数、工业环境绩效指数、空间形态差异指数等方法从宏观和微观视角对长三角城市群工业污染时空演化进行分析,同时采用对数平均迪氏分解(LMDI)模型对其工业污染排放主要驱动因素进行分解.研究发现:2003~2015年工业废水和工业SO2排放量分别下降了16.97%和28.79%,但占全国比重仍然较高,尤其是工业废水对生态环境胁迫较大.2种工业污染空间形态均呈现出北(偏西)-南(偏东)的空间分布形态,而2种工业污染重心移动轨迹并不一致,工业废水重心总体上朝向东(偏南)方向迁移了12.85km,而工业SO2重心总体上朝向西(偏北)方向迁移了26.89km.此外,2种工业污染主要集中分布于长江沿岸城市且污染集中度指数由高到低大致呈半圈层状向周围递减.工业发展与工业污染空间形态演变具有一致性,工业废水重心和工业SO2重心与工业发展重心距离均在逐渐缩小,而2种工业污染-环境绩效空间分布格局并不完全一致.驱动因素方面,环境规制引起的技术改善效应是工业污染排放量减少的主要原因,而由环境规制引起的产业结构效应对工业污染排放量的影响则取决于区域发展政策,经济发展效应是工业污染排放量增加的主要原因,人口规模效应对工业污染排放量的影响较小. 相似文献