中国自然保护区空间分布的驱动因素北大核心CSCDCSSCI

农村地区是生物多样性资源的主要保留地,同时也是中国自然保护区的重要分布区。农村地区的机会成本作为自然保护区建设的主要成本,是影响保护区空间分布的潜在驱动因素。该研究从县级政府视角剖析了自然保护区建设的决策机制,利用2005—2018年县级面板数据,实证分析农村地区机会成本对保护区分布的影响,并按照保护区所在区域和级别进行分类讨论,探讨机会成本对保护区个体规模的影响。结果表明:(1)总体来看,机会成本是决定保护区空间分布的重要因素,机会成本和保护区面积之间呈显著的负向关系。机会成本每增加1%,该地区保护区面积将减少0.679%。(2)在东部和中部地区,机会成本对保护区面积有显著的负向影响,而在西部和东北地区,机会成本对保护区面积影响不显著。(3)机会成本对地方级保护区面积有显著负向影响,而对国家级保护区面积影响不显著。(4)随着机会成本的提高,自然保护区个体规模有缩小趋势,能够缓解机会成本的压力,但保护区生境面临破碎化风险,不利于生物多样性保护。因此,中国在进一步优化保护区布局的过程中,应充分考虑农村地区机会成本对保护区建立和管理的影响,完善以国家公园为主体的多功能自然保护地体系,严格审批各级各类自然保护区的范围与功能区调整,将生态保护价值高、生物多样性丰富的对象纳入保护体系;同时,建立多元化、市场化的保护地生态补偿机制,以缓解保护区建设与周边社区发展之间的矛盾,从而兼顾生物多样性保护和农村地区经济发展的双重目标。     

国务院办公厅发文要求加快新能源汽车推广应用

正国务院办公厅近日印发《关于加快新能源汽车推广应用的指导意见》(以下简称《意见》),部署进一步加快新能源汽车推广应用,缓解能源和环境压力,促进汽车产业转型升级。《意见》明确,要以纯电驱动为新能源汽车发展的主要战略取向,重点发展纯电动汽车、插电式混合动力汽车和燃料电池汽车,以市场主导和政府扶持相结合,建立长期稳定的新能源汽车发展政策体系,创造良好发展环境,加快培育市场,促进新能源汽车产业健康     

初中信息技术教学设计的改革与尝试

随着教学改革的不断深入,信息技术教学也发生了根本性的变化。随着信息时代的到来,社会生活的方方面面都需要信息技术手段和技能,信息技术大大改变了我们的生活和学习。在这一背景下,信息技术学科在教学中的地位得到了一定程度的提高,教学评价体系中也突出了信息技术的重要性。下面,笔者介绍一些自己在实际教学中对信息技术教学设计的改革与尝试。     

电机细分技术在球机控制系统中的研究与应用

本文详细分析了步进电机双极性恒流细分驱动原理,介绍了该技术在基于ARM处理器的球机云台控制系统中的应用,并对该系统的软硬件的实现作了具体的分析,提出了对电机控制过程中振荡和失步的解决办法.     

武宁县森林扰动及驱动因子分析

森林扰动是影响陆地生态系统的重要因子,也是影响全球碳循环的重要因素.以江西省武宁县为例,利用1986-2011年14景Landsat TM/ETM+遥感影像,通过扰动指数(disturbance index,DI)时间序列轨迹分析提取森林扰动信息,并引入经验正交函数(empirical orthogonal function,EOF)分解方法定量分析了森林扰动的时空变化规律,利用GIS深入分析了自然和社会驱动因子影响.结果表明,武宁县森林扰动在1986-1998年较强,扰动面积以1992年为最大,以地区性扰动为主;2000年以后则趋于平缓,扰动以砍伐和森林火灾为主;在空间上,扰动主要发生在近道路、低海拔、低坡度和近水地区,并受地形和交通的制约,城镇化逐渐成为该地区森林扰动的一个不可忽略的驱动因子.     

梦想是创业最大的驱动

达贝妮，Pcpie视频搜索引擎CEO，也被称为互联网上最美的CEO。智慧女性、财富新锐、时尚青春、这些都是她魅力所在。     

长江三角洲城市群工业污染时空演化及其驱动因素

基于2003~2015年长江三角洲（以下简称长三角）城市群26个城市工业废水和工业SO₂排放数据,采用标准差椭圆、地理集中指数、工业环境绩效指数、空间形态差异指数等方法从宏观和微观视角对长三角城市群工业污染时空演化进行分析,同时采用对数平均迪氏分解（LMDI）模型对其工业污染排放主要驱动因素进行分解.研究发现：2003~2015年工业废水和工业SO₂排放量分别下降了16.97%和28.79%,但占全国比重仍然较高,尤其是工业废水对生态环境胁迫较大.2种工业污染空间形态均呈现出北（偏西）-南（偏东）的空间分布形态,而2种工业污染重心移动轨迹并不一致,工业废水重心总体上朝向东（偏南）方向迁移了12.85km,而工业SO₂重心总体上朝向西（偏北）方向迁移了26.89km.此外,2种工业污染主要集中分布于长江沿岸城市且污染集中度指数由高到低大致呈半圈层状向周围递减.工业发展与工业污染空间形态演变具有一致性,工业废水重心和工业SO₂重心与工业发展重心距离均在逐渐缩小,而2种工业污染-环境绩效空间分布格局并不完全一致.驱动因素方面,环境规制引起的技术改善效应是工业污染排放量减少的主要原因,而由环境规制引起的产业结构效应对工业污染排放量的影响则取决于区域发展政策,经济发展效应是工业污染排放量增加的主要原因,人口规模效应对工业污染排放量的影响较小.     

基于可解释性机器学习的城市O3驱动因素挖掘

受前体物排放和气象条件等因素共同驱动,大气臭氧(O₃)已成为影响城市夏季环境空气质量的主要污染物.目前物理化学机制驱动的演绎模型在进行O₃污染解析时需要的模型参数众多,运算时效性较差;数据驱动的归纳模型运算效率高,但存在可解释性差等问题.通过建立可解释性数据驱动的Correlation-ML-SHAP模型,Correlation模块挖掘O₃浓度关联影响因素,机器学习ML模块耦合可解释性SHAP模块计算各驱动因素对O₃浓度的影响贡献,实现对驱动因素的定量解析,并以晋城市2021年夏季O₃污染过程为例开展应用研究.结果表明,Correlation-ML-SHAP模型能够挖掘并利用强驱动因素模拟O₃浓度和量化影响贡献,其中ML模块采用XGBoost模型模拟准确度最佳. 2021年夏季晋城市O₃污染强驱动因素为：气温、日照强度、湿度和前体物排放水平,贡献权重为：32.1%、 21.3%、 16.5%和15.6%,其中气温、日照强度和前体物排放...     

中国碳排放及影响因素的市域尺度分析

评估区域碳排放及其与社会经济状况的关系对于制定碳减排措施至关重要.以中国339个地级及以上城市(不含新疆部分城市和港澳台地区)为研究对象,探究了非化石能源占比、土地开发度、常住人口城镇化率、第二产业占比、人均GDP和人均建设用地面积对人均CO₂排放量的影响.通过构建模拟人均CO₂排放量的贝叶斯信念网络,识别各因素对人均CO₂排放量的全局影响;采用多尺度地理加权回归模型,分析各因素对人均CO₂排放量的局部影响.结果表明：(1)2020年,中国地级及以上城市人均CO₂排放量呈现出由南向北递增,东部沿海向内陆递减的格局.(2)从全局来看,人均CO₂排放量对各因素的敏感性从高到低依次为：人均建设用地面积>人均GDP>常住人口城镇化率>土地开发度>第二产业占比>非化石能源占比.(3)从局部来看,各因素与人均CO₂排放量的空间关系方向与全局关系一致,关系强度上存在空间异质性.(4)清洁能源、脱碳技术、土地节约集约利用...     

电动汽车

这里说的电动汽车,是指对车载蓄电池直接充电,然后由蓄电池供电推动的汽车。与氢燃料电池汽车类似,电动汽车同样零排放、无污染,不受石油的限制,而且有其独特的优越性。电动汽车概念车“概念车”是指典型的整车设计。电动汽车概念车是典型的电动整车设计,区别于一般汽车的改造。要使电动汽车