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《生态与农村环境学报》2021,37(10)
精确评价乡村社会-生态系统脆弱性并识别其空间分异特征是合理制定国土综合整治规划和精准施策、促进乡村可持续发展的基础。该研究针对效率模型权重分配影响评价结果的精确性问题,引入灾害脆弱性理论的压力冲击因果链分析框架,界定乡村社会-生态系统脆弱性内涵和形成机理,构建社会-经济-环境-压力-状态-响应(SEE-PSR)模型的致脆效率评价指标体系,采用3种效率评价模型对2018年上海市青浦区184个行政村进行评价和比较,分析其空间分异特征并将研究结果运用于国土综合整治时空配置实践。结果表明,乡村社会-生态系统在环境、社会、经济等压力变化下所表现出的承脆体状态和综合应对能力过程符合"输入-产出"的系统致脆效率;采用熵权对抗交叉数据包络分析模型(EW-ACE-DEA)对乡村社会-生态系统脆弱性进行评价,结果更具可信度和精确性;2018年该区行政村社会-生态系统脆弱性均值为0.595,全区值域范围为[0.404,0.787],且空间上呈现由东向西逐渐降低的变化趋势;采用乡村脆弱性等级-脆弱性空间集聚类型的综合配置法,可合理安排该区国土综合整治时序,上海市青浦区国土综合整治时空配置类型可划分为5类。该研究丰富了乡村地理学理论,可为乡村区域治理和区域可持续发展提供决策依据。 相似文献
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《生态与农村环境学报》2021,37(3)
随着全球经济的发展,快速城市化使生态环境受到严重威胁,已成为全球的研究热点。以福建为例,利用细颗粒物测量仪Fidas Frog研究福建山区夏初时段不同背景下气溶胶数浓度的污染特征及周边城市化对其的影响,2017年6月分别在福建宁德古田(县城)、南平玉山(清洁地区)和福州七星坪(城市郊区)进行连续观测。结果表明,观测期间不同观测点颗粒物数浓度呈不同特征:古田气溶胶数浓度主要集中在小于400 nm处,气溶胶数浓度平均值为434.37 cm~(-3);玉山作为清洁地区,其平均气溶胶数浓度最低,积聚模态(0.18~1.00μm)和粗粒子模态(1.00~20.00μm)颗粒物数浓度相当;七星坪气溶胶平均数浓度最高,其气溶胶数浓度主要集中在小于500 nm处;古田和玉山数浓度粒径谱呈双峰型分布,而七星坪数浓度粒径谱呈单峰型分布。通过对后向轨迹聚类及气溶胶数浓度的潜在源权重分析,得到古田强潜在源区为观测点以南区域,受古田县城人为活动影响较大;玉山和七星坪强潜在源区都在观测点西南区域,七星坪积聚模态气溶胶主要来自厦门、泉州、莆田和福州等沿海城市。 相似文献
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李文强 《消防界(电子版)》2023,(17):91-93
火灾是当前社会危害程度较大的几种灾害之一,对社会经济发展及人们的生命财产安全具有极大影响。消防救援队伍作为灭火救援工作的主要力量,其灭火救援能力高低越来越受到人们关注。如何评估灭火救援能力成为当前研究的重要内容。本文主要就如何基于层次分析法对消防救援站灭火救援能力评估进行探讨,并在此基础上,探讨层次分析法在消防救援站灭火救援能力评估中的具体应用。 相似文献
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刘生军 《消防界(电子版)》2023,(6):79-81
随着社会的发展,传统的消防综合监管模式已无法满足日益复杂的安全挑战。因此,引入了“消+部门”模式,通过跨部门协作和信息共享,提高综合监管的职能和效果。本文旨在为读者深入了解消防综合监管的现状和未来发展展望,引发对于创新解决方案和合作机制的思考,促使各相关领域共同努力,推动综合监管创新发展。 相似文献
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斑尾榛鸡(Bonasa sewerzowi)是我国特有种鸟类,国家一级保护动物,研究斑尾榛鸡在国内的适生区可为其保护提供参考。从全球生物多样性信息机构(global biodiversity information facilyty,GBIF)选取1980年至2020年9月人工观察记录并上传到网站的101个斑尾榛鸡出现位点,结合31个环境变量,利用最大熵模型(maximum entropy,MaxEnt)和地理信息系统(geographic information system,GIS)技术,对其适宜生境进行预测。结果表明MaxEnt模型的预测精度较高(AUC平均值为0.906)。刀切法(Jackknife)结果显示,距河流最近距离、距道路最近距离、距居民点距离、最冷月最低温度、海拔是影响斑尾榛鸡生境的5个重要环境变量。该模型预测斑尾榛鸡的高适生区主要分布在甘肃西南部、青海东部以及四川北部地区;其次在西藏东部、云南北部地区有零星的高适生区。潜在的适生区破碎化比较严重,在未来修复破碎化的生境,扩大斑尾榛鸡高适生区范围,对于合理有效保护该物种及其生境有重要意义。 相似文献
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基于FHWA的兰州市道路交通噪声预测模型的建立 总被引:4,自引:0,他引:4
结合美国道路交通噪声污染预测模型(FHWA)和国内学者在该方面的大量研究成果,选择兰州市主、次干道共计52条、142个监测点的建模采样数据,并应用统计学原理分析了影响道路交通噪声的各个因子与道路交通噪声的相关性,最终得出了符合兰州市道路交通特征的噪声污染统计预测模型.随后通过兰州市15个监测点的预测与实测对比验证后发现二者具有较高的一致性,此模型可应用在兰州市道路交通噪声污染的预测评价中. 相似文献
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