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221.
针对近年来快速城镇化进程导致城市周边裸地显著增长但对其改造利用率低的问题,以山地丘陵型城市四川省绵阳市为例,采用1999~2017年4期Landsat TM/OLI遥感影像提取研究区包括裸地在内的土地利用/土地覆被变化信息,重点分析了城市化进程中裸地的时空分布及土地转移特征,并以2017年裸地为例探讨了裸地改造利用的分类分区方法。主要结论有: (1)1999~2017年,裸地在研究区最高约占6.34%(2011年),最低3.91%(1999年),年均增长率1.64%,低于同期城市不渗水面的年均增长率9.74%。空间上,裸地主要分布在460~500 m的高程范围和坡度8°以下,沿城乡过渡带、城市开发区以及新修道路两边是裸地主要分布区。(2)1999~2017年,约61.35%的裸地由耕地转化而来,23.58%来源于林地,同期又有51.88%裸地转换为耕地,24.79%转换为城市不渗水面。(3)综合裸地所处区位、地形、景观格局等因素后将2017年裸地划为社区利用型、城市绿化型、城市基础和公共服务设施建设型、都市农业型以及生态修复型5大类改造利用型,以期为研究区城市化进程中的裸地改造利用提供参考依据。 相似文献
222.
侯荷霞 《中国环境管理干部学院学报》2016,(4):85-89
自养型生物除锰滤池可以有效地去除地下水中的锰,为了获取接种该滤池的菌种并探究其除锰效果,利用改良的JFM培养基对曝气池中的活性污泥进行驯化培养,筛选出了除锰率在90%以上的高效自养型锰氧化菌。通过平板培养和革兰氏染色,得到3种不同的菌落且均为阴性菌,16S rDNA基因组测序发现5种不同的科属。菌液经过2个周期的传代培养,探究其除锰效果,最高除锰率达到了98%。 相似文献
223.
当前中国资源环境约束日益凸显,依靠全要素生产率成为解决这些问题的共识。然而仅仅依靠全要素生产率不能转变生产方式,关键在于区分绿色与非绿色偏向。研究使用中国省际面板数据,运用面板与动态空间面板模型方法,对比分析绿色全要素生产率、绿色"软技术"、绿色"硬技术"的影响机制。研究发现:1依靠全要素生产率驱动发展需要区别绿色与非绿色偏向;2必须注重绿色全要素生产率对绿色发展的作用及其运行机制;3不同偏向的绿色全要素生产率的省际空间学习效应不同;4绿色"软技术"对绿色发展贡献不充分。这就意味着,在当前中国资源环境约束日趋收紧的背景下,要区别绿色与非绿色全要素生产率的不同作用,否则将不能促进生产方式转变,实现绿色可持续发展。推动绿色可持续发展,一方面需要重视提升绿色全要素生产率的作用,另一方面需要重视绿色管理技术等绿色"软技术"对绿色发展的贡献。提升绿色全要素生产率,既要重视研发投入、人力资本投入,又要考虑技术市场、劳动智力结构、劳动者年龄结构的影响。提升绿色"软技术"的贡献率,改善绿色技术效率变动的吸纳能力。通过绿色全要素生产率的省际空间学习效应,实现中国省际区域间绿色可持续协同发展。此外,在引进吸收国外先进绿色技术时,既要重视对绿色"硬技术"的吸收,又要重视对绿色"软技术"的再学习。总之,"打铁还需自身硬",中国要继续鼓励支持绿色"硬技术"自主研发,巩固提升绿色"硬技术"对绿色发展的贡献。 相似文献
224.
以粉煤灰(FA)为原料,采用水热晶化一步法制备了Na P1型沸石(ZFA),对合成产物的结构进行了表征,并采用阳离子表面活性剂十六烷基三甲基溴化铵(CTAB)对其进行改性。通过静态吸附实验,研究了改性后Na P1型沸石(MZFA)对水溶液中甲基橙的吸附特性,从动力学角度探讨了吸附机理。结果表明,在所研究的浓度条件下,改性Na P1型沸石对甲基橙的吸附符合Langmuir等温吸附方程,在25℃时,静态饱和吸附量(Qm)为64.76 mg/g。动力学分析表明,改性Na P1型沸石对溶液中甲基橙的吸附符合准二级动力学模型。 相似文献
225.
针对燃煤发电厂贮灰场内雨水容易被灰渣污染的特点,以南方某电厂灰场为例,介绍了山谷型干灰场内雨水处理的环保设计思路。 相似文献
226.
新型单级A/O程序无回流复合膜生物反应器处理氨氮废水的试验 总被引:1,自引:1,他引:0
采用单级A/O程序复合膜生物反应器(HSMBR)处理高氨氮废水,研究在低DO浓度下系统对有机物、氨氮和总氮的去除效率。研究结果表明:在低DO浓度下,CODCr、氨氮的平均去除率分别为94.4%和92.8%。由于进水CODCr/TN值仅为2.01,则使得总氮平均去除率仅为69.4%,但是当系统亚硝化累积率从60.5%~67.1%提高到83.5%~86.4%时,系统总氮去除率提高了17.7%。另外,维持低DO浓度可以实现亚硝酸型同时硝化反硝化反应。 相似文献
227.
228.
229.
常规的浊度计示值误差校正方法多采用比值校正法进行设计,应用过程中,无法深入挖掘浊度计示值的各项误差,存在校正精度较低的问题,导致浊度计测量的浊度示值与待测液的实际浊度值之间偏差较大。针对这一问题,笔者引入深度学习原理,以便携式浊度计为例,提出一种全新的示值误差校正方法。先采集便携式浊度计示值,获取浊度计示值的动态变化,然后利用深度学习算法原理,构建神经网络模型结构,通过神经网络模型的示值误差激励、校正量化、迭代训练、最优保存等步骤,得出最优化的示值误差校正结果。实验分析可知,新的方法应用后,测得标准浊度液的浊度示值与其实际浊度非常接近,示值误差较小,校正效果优势显著。 相似文献
230.