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日前,以"城市病"与城市治理为主题的2014中国城市学年会在杭州举行。在城市生态环境分论坛上,专家们就雾和霾从何处来,为何雾霾难以驱散,如何治理"城市病"等问题进行了探讨。中国科学院生态环境研究中心研究员贺泓指出,我国城市大气污染虽受以煤炭为主的能源结构的制约,早期呈现出明显的煤烟型污染特征,但随着城市汽车拥有量的激增,大城市氮氧化物污染逐渐加重,这使得我国大气污染日益呈现出复合污染的态势,即由煤烟型污染与机动车尾气污染及其他污染叠加构成。 相似文献
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北京市道路积雪污染及特性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过2009~2012年对北京市区道路旁积雪的取样,分析了积雪中污染物的浓度和特性,并对国内外普遍关注的融雪剂污染问题及其控制进行了初步分析。得出道路积雪中+NH 4-N、TN、TP、COD、SS、Cd等污染物主要来自交通活动,氯化物主要来自氯盐融雪剂;与《地表水环境质量标准》相比,道路积雪中主要污染物为NH+4-N、TN、COD、BOD和氯化物,Cu、Zn、Pb、Cd等重金属的污染水平不高,可达到Ⅴ类水体标准;相同地点近似降水量条件下,积雪中TP、COD、SS的平均浓度高于降雨径流;北京市交通主干道及人行道上喷撒氯盐融雪剂的量高于国外道路,控制其污染主要通过源头减少使用量、使用替代融雪剂、严格融雪剂标准和使用方法、严肃责任追究、加强宣传教育等措施。 相似文献
456.
岷江上游水电开发特点及其空间格局分析 总被引:1,自引:0,他引:1
研究流域的水电开发类型与空间格局,可为水库群的累积环境影响评价、流域水电优化布局等提供科学参考。在流域分割的基础上,对岷江上游水电站的基本类型、水电站的空间分布格局进行了全面分析,并构建水电开发率、水电开发密度和水电开发强度3个指标对流域水电开发程度作出综合评价。结果表明岷江上游流域水电站类型以高水头低闸坝的引水式小水电为主,高坝大库相对较少。梯级水电开发已拓展至岷江三级支流,汶川—都江堰河段是干流水电开发程度最高的河段,杂谷脑河是水电开发程度最高的一级支流流域。岷江上游流域的水电开发率远高于全国平均水平,梯级水电开发密度大于国内主要河流。农村小水电占水电站总数的82%,梯级农村小水电对生态环境的累积影响是将来值得深入探讨的问题。 相似文献
457.
宿州市护城河沉积物重金属污染程度及来源分析 总被引:1,自引:0,他引:1
在对宿州市护城河沉积物12个采样点重金属含量测试的基础上,运用沉积物富集系数法和内梅罗指数法对该水域沉积物中V、Cr、Ni、Cu、Zn、As及Pb 7种重金属污染程度进行分析,并运用聚类分析法和因子分析法对重金属来源进行识别.结果表明:Cu和Zn处于较强污染状态,Ni、As和Pb处于中等污染状态,Cr处于轻微至中等污染状态,V处于无污染状态;护城河沉积物12个采样点7种重金属的综合污染程度由大到小依次为H7、H10、H3、H9、H1、H11、H6、H5、H12、H8、H2和H4,其中位于工业区附近的H7点污染程度最高,而位于居民区和护城河汇流处附近的H4点最低;聚类分析将7种重金属分为Ⅰ类(Cu、Zn、As和Pb)、Ⅱ类(Cr和Ni)和Ⅲ类(V),每类元素自身具有相似的地球化学过程;旋转成分矩阵后的因子分析从重金属元素变量中提取出3个主成分(PC1、PC2和PC3),与聚类分析结果相对应,可解释总变量的90.97%.PCI(Cu、Zn、As和Pb)表示交通运输和煤炭工业污染,PC2(Cr和Ni)表示机械制造业,PC3(V)表示自然作用. 相似文献
458.
为量化分析山区高速公路线形指标对交通事故发生及严重程度的影响,引入事故修正系数(CMF)概念,提出基于CMF的高速公路交通事故预测模型。验证事故数据服从零膨胀负二项(ZINB)分布,并标定10个不同线形组合路段的基本事故预测模型;在界定理想条件的基础上,借助优势比分析方法,建立10个不同线形组合相对于基本预测模型的CMF模型;通过弹性分析识别出对不同严重程度事故有显著影响的因素,并以此分析山区高速公路线形指标及线形组合的安全效应。研究结果表明:CMF能够定量反映不同线形组合的风险效应,且其值越高,事故率及事故严重程度可能更高;山区高速公路中,平曲线缓坡组合相对安全,平曲线陡坡组合、平曲线竖曲线组合均有较高的事故风险;平曲线与凹型竖曲线组合时的风险会略低于其与凸形竖曲线组合;控制纵坡度、减少平竖曲线的组合均有利于山区高速公路交通安全。 相似文献
459.
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气候变化和人类活动对黄河三角洲植被动态变化的影响 总被引:3,自引:0,他引:3
黄河三角洲是我国暖温带最完整、面积最大的湿地生态系统,其植被变化对于黄河三角洲生态功能和生态安全具有重要意义.本研究基于植被覆盖度(fractional vegetation cover,FVC)、叶面积指数(leaf area index,LAI)、净初级生产力(net primary productivity,NPP)3个生态参数,分析了2000-2017年黄河三角洲地区植被的动态变化,并以NPP为指标量化分析了气候变化和人类活动对植被生产力的贡献.研究发现,2000-2017年黄河三角洲FVC(Slope=0.004,p<0.05)、LAI(Slope=0.011,p<0.05)、NPP(Slope=3.54 g·m-2·a-1,p<0.01)呈显著增加趋势,说明2000-2017年黄河三角洲植被生长状况趋好、植被生产力提高.气温、降水和太阳总辐射对植被NPP变化的贡献分别为0.006、0.81、-0.03g·m-2·a-1,即降水对植被NPP变化的贡献最大,这主要是因为黄河三角洲的主要土地利用类型为耕地,受降水影响大,当地土壤具有盐碱化风险,降水可以补充淡水资... 相似文献