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基于县域污染物排放和人口社会经济数据库,运用熵权法构建水气污染综合指数测度广东省水气环境污染状况,在解析2012—2016年水气环境污染时空变化与主体功能区分异特征的基础上,采用空间计量模型考察水气环境污染的驱动因素及其在不同类型主体功能区之间的差异.研究结果表明:① 2012—2016年,广东省水气污染综合指数降幅达到46.93%,处于污染指数高值区间的县域数量大幅减少,并呈现由边缘向核心收缩的空间变化特征;② 4类主体功能区的水气环境污染均有明显改善,但相对而言,城市化地区和农产品主产区仍是广东省水气污染物排放的主要承压区;③人口规模是各类主体功能区水气环境污染的共性驱动因素,此外,城市化地区、农产品主产区和重点生态功能区还分别受到工业化水平、社会固定资产投资和财政收入分权程度的影响.建议从引导城乡居民绿色生活、持续提升清洁生产技术、增加地方财政分权激励机制中的环境效益考核入手强化区域环境污染综合治理. 相似文献
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基于NPP-VIIRS夜间灯光的长株潭地区县域土地利用碳排放空间分异研究 总被引:7,自引:0,他引:7
从县域尺度开展土地利用碳排放空间分异研究,对指导区域实现碳达峰及碳中和目标具有重要意义.基于2013—2019年NPP-VIIRS夜间灯光数据测算长株潭地区县域土地利用碳排放,并运用探索性空间数据分析和地理探测器,对长株潭地区县域土地利用碳排放空间分异特征及影响因素进行分析.结果显示:①2013—2019年,长株潭地区县域土地利用碳排放差异较为显著,基本上在波动中呈递减趋势,空间上呈现自中部地区向四周地区渐弱的态势;②2013—2019年,研究区土地利用碳排放Moran''s I值呈"上升下降再上升"的趋势,由2013年的0.275841最终减少为2019年的0.270621,空间集聚特征较为显著,总体呈正相关;局部空间自相关均未出现高低、低低集聚型区域,且高高集聚型区域固定为湘潭市市辖区;③综合4年指标探测结果来看,长株潭地区县域土地利用碳排放影响因素的解释力q值为0.200~0.868.其中,单位能源消耗碳排放、第一产业产值比重、人均土地面积、土地利用程度指数、城镇化率在研究期间出现频率较高且出现时的q值均大于0.50,且任意两个影响因素交互作用后影响力表现为双因子增强和非线性增强. 相似文献
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为探索矿工安全注意力的影响因素作用路径,寻求合理的干预对策,在文献研究和实地调研基础上,提取矿工安全注意力的衡量指标和影响因素,借助结构方程模型技术验证研究假设,构建修正后的矿工安全注意力影响因素作用路径概念模型图。研究表明:矿工安全注意力的影响因素,即矿工安全意识、矿工工作疲劳、安全信息刺激以及安全监管对矿工安全注意力的衡量指标,即注意专注度、注意广度以及注意转移度都存在路径关系,而且矿工安全注意力的衡量指标之间也存在路径关系。以期通过有效干预影响因素提高矿工安全注意力,降低人因失误导致煤矿安全事故发生的概率。 相似文献
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《环境科学与技术》2021,44(7):91-99
为研究不同土地利用类型下土壤有机碳(SOC)的分布特征和时空差异,文章以贵州绥阳双河国家地质公园典型喀斯特土壤剖面为研究对象,通过雨季和旱季对6种不同土地利用类型土壤表层、20 cm、40 cm、60 cm进行土壤样品的采集,运用野外调查和室内分析的方法,探讨不同土地利用类型下土壤剖面理化性质与土壤有机碳含量及其相互间的耦合关系。结果表明:土壤有机碳含量雨季明显高于旱季,随着土层深度的增加,各用地类型下土壤有机碳含量普遍下降。不同土地利用类型的土壤有机碳含量变化规律为有林地(124 690 mg/kg)退耕还林地(104 430 mg/kg)灌丛地(81 460 mg/kg)旱地(77 530 mg/kg)灌草地(54 110 mg/kg)撂荒地(46 530 mg/kg)。对各土地利用类型SOC与土壤理化性质进行相关性及因子分析发现,土壤含水量、土壤温度与SOC的相关性较其他因子偏高且呈现正相关,而土壤有机碳含量与土壤pH值、土壤容重、土壤孔隙度的相关性为负相关,影响研究区土壤有机碳含量的主要因素是土壤含水量(41.268%),其次是土壤温度(28.038%)。土壤理化性质在不同程度上影响着研究区的土壤有机碳含量,而土壤有机碳含量的变化又会对该区域的土壤理化性质有着明显的调节作用,两者相互联系并且相互影响,共同制约着喀斯特地区土壤在生态系统中的演变。 相似文献
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长江经济带工业污染排放空间分布格局及其影响因素 总被引:3,自引:3,他引:0
长江经济带发展强调"不搞大开发,共抓大保护"战略,长江生态环境修复成为该地区发展的重要内容,因此探明长江经济带工业污染排放空间分布格局及其影响因素具有重要意义.选取2013~2017年长江经济带102个城市的工业SO2、工业废水以及工业烟粉尘排放量作为基础数据,运用空间自相关分析和冷热点分析方法(Getis-Ord Gi*),揭示了长江经济带工业污染排放空间分布格局;采用对数平均迪氏分解模型(logarithmic mean Divisia index,LMDI)对长江经济带工业污染排放的影响因素进行分解.结果表明,2013~2017年长江经济带的工业SO2、工业废水以及工业烟粉尘排放量呈降低趋势,高排放城市减少,低排放城市增多;各工业污染物随时间变化,空间关联程度增强;技术改善对工业污染排放有显著抑制作用,是影响长江经济带工业污染排放的最主要因素. 相似文献
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900.
当前减污降碳协同控制大多关注国家或省级尺度,且聚焦单一环境介质,缺少城市尺度、多介质污染物与碳排放的协同性研究。分析了2013—2019年中国178个城市工业CO2排放与SO2、NOx、COD、NH3-N 4类不同介质污染物排放的协同度,并探究了影响协同度的社会经济因素。结果表明,工业CO2和各类污染物的年平均减排协同度呈现“N”型变化趋势。约40%的城市已实现工业协同减污降碳,约50%的城市只实现污染物减排,碳污均增排城市约占10%。加强政府政策力度是影响城市工业协同减污降碳的关键因素,且东、中、西部城市工业协同减污降碳的关键影响因素具有异质性。此外,鼓励科技创新和吸引人才回流是促进老工业城市协同减污降碳的关键因素。 相似文献