草原旅游发展中旅游管理部门环境意识的调查研究

根据环境意识结构．设计了旅游管理部门环境意识调查问卷。其主要的指标体系包括：旅游环境知识水平、旅游环境态度、旅游环境评价和旅游环境行为四个方面。对指标体系各部分之间以及每一指标部分的每一题目之间的相对重要性进行权重的确定．而且对各部分的每道题目的各个选项予以赋分。基于权重和赋分．结合调查问卷的实际情况，设计了指标体系各部分评价模型和环境意识总体评价模型。以此来计算草原旅游发展中旅游管理部门环境意识水平的综合得分。经过分析得知，旅游管理部门环境意识模式是“环境知识制约型”模式。     

水土流失的定量遥感及其应用研究进展

简要介绍了水土流失定量遥感的概念，阐述了它的四项基本要求，报道了它的应用研究进展，并为尽快实现中国水土流失定量遥感提出了若干建议。     

青岛工业与资源灰色关联分析

本文应用灰色关联分析方法研究了青岛地区主导工业对资源的依赖状态及不同工业行业之产出对各类资源投入的反应程度,以灰关联树反映工业经济与资源复合系统之整体及不同层次子系统的耦合关系,定量揭示工业经济效益主导变量与各类资源变量的动态联系,从资源高效利用的角度探讨了青岛工业产业结构调整和优化的方向及区域经济与环境效益相协调的可能途径。     

中国主要电子废物产生量估算

在分析了电子废物类型及其可能造成的主要环境问题的基础上。根据电子电器产品的销量、社会保有量以及产品寿命期等因子建立模型对我国2000-2010年间的电脑、电视机、冰箱、洗衣机、空调等5大类电子电器产品的年度废弃量进行估算。结果显示到2003年电脑年度废弃量达到447万台，总体呈增长趋势；电视机、冰箱的废弃量在2003年分别达到4229万台和976万台；洗衣机年度废弃量有一定波动。大约在2005年达到一个高峰，废弃量为1521万台；空调废弃量相对于其他家电较少，但一直处于稳步增长期。并在此基础估算了我国2003年主要电子废物中的可回收资源含量。量大而且增长较快的电子废物的处置和资源再生化将是我国电子废物管理面临的一个难题。     

医药工业企业安全性评价系统研究

制药企业存在特殊的危险性，为对此危险性进行深入分析而开发的医药工业企业安全评价系统，在参考国家医药管理局关于医药企业安全评价通则的基础上，以现场为出发点建成。该系统以简单的操作方式，完善的功能服务于生产实际。     

黄河流域技术创新对PM_(2.5)的影响及其空间溢出效应北大核心CSCDCSSCI

黄河流域是推进空气质量改善和经济社会高质量发展的核心区域,技术创新是破解流域PM_(2.5)污染防治难题的关键手段。该研究以2004—2019年黄河流域79个地级市PM_(2.5)污染数据为样本,利用核密度估计、空间自相关等方法探究PM_(2.5)在空间上的异质性和关联性特征,并将以技术创新为核心的社会经济因素和气温、降水等自然解释要素纳入同一空间面板杜宾模型,分析各因素对黄河流域PM_(2.5)的效应及其空间溢出效应,系统识别和甄别技术创新要素在这一过程中的贡献程度和溢出效应,解析技术创新对PM_(2.5)的作用机制与影响路径。研究发现:①黄河流域PM_(2.5)在空间上呈现显著的异质性和相关性,浓度值较高的地市主要集中于漯河、濮阳等黄河流域下游地区,全局Moran’s I指数均大于0.80且显著为正,空间关联以高高集聚和低低集聚类型为主;②专利授权量的增加通过排放源管控治理、移动源消减治理等路径对本地区PM_(2.5)防治具有正向推动作用,但由于绿色技术标准、绿色补贴等绿色技术壁垒的存在加剧了邻近地区污染治理难度,表现为负向空间溢出效应;③流域城市人均创新指数的提升通过营造良好的创新氛围、激发技术创新内生动力等机制同样促进了本地PM_(2.5)浓度下降,但空间溢出效应并不显著,未能对周边地区产生辐射带动作用。研究基于技术创新对PM_(2.5)防治的影响和空间溢出效应提出适应性对策建议,突出技术创新在空气污染防治中的关键作用,搭建和完善跨区域绿色技术创新体系,加强流域间联防联控机制与竞争合作机制,助推黄河流域空气质量改善、生态保护和高质量发展。     

哈尔滨市秸秆焚烧大气污染负荷估算方法研究

本文针对近些年哈尔滨秋末冬初大气污染程度增加的溯源问题,基于静风污染气象及降雪对秸秆焚烧的影响等基本假设,采用箱式模型和优化拟合的方法对秸秆焚烧产生污染物的源强及其负荷进行了估算.通过对2015年和2017年典型时段数据的优化拟合得到降雪前重污染天气下PM₁₀排放源强分别为20.16、21.83 μg·m^-2·s^-1,CO的排放源强分别为149.32、138.65 mg·m^-2·s^-1;降雪后重污染天气下PM₁₀排放源强分别为15.98、7.09 μg·m^-2·s^-1,CO的排放源强分别为122.91、89.21 mg·m^-2·s^-1.由降雪前后各污染物的源强差得到2015年和2017年秸秆焚烧产生的PM₁₀的排放源强分别为4.18、14.74 μg·m^-2·s^-1,负荷分别为20.73%、67.52%;CO的排放源强分别为26.41、49.44 mg·m^-2·s^-1,负荷分别为17.69%、35.66%.本文为相关清单的研究提供了一种客观的校核方法,具有重要的社会、环境及现实意义.