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71.
基于GF-1号遥感影像的武汉市及周边湖泊综合营养状态指数反演 总被引:1,自引:0,他引:1
湖泊水体富营养化的监测评价是湖泊水资源管理和水环境保护的基础性工作。基于GF-1号WFV遥感影像和综合营养状态指数法,通过82个站点实测数据建立多元线性回归和RBF神经网络模型,对武汉市及其周边地区主要湖泊综合营养状态指数进行了反演。反演的结果显示,武汉市及周边大部分湖泊水域处于轻度富营养和中营养状态,局部湖区为中度富营养状态。验证结果表明:GF-1号WFV多光谱数据用于监测大面积湖群水质变化是可行的;两种模型都可以建立实测数据与遥感信息的函数关系,根据函数可以反演湖泊水质综合营养状态指数,进而实现大面积湖泊水质动态监测;而RBF神经网络模型预测的R2为0.742 3,均方根误差为3.72,其反演精度更高,更适合于监测内陆湖泊水质变化。 相似文献
72.
电网发展、清洁电源接入与地区能源效率 总被引:1,自引:0,他引:1
鉴于我国已经建成全球规模最大的超高压和特高压电网,彻底弥补了电力跨区配置的电网基础设施短板,并且为清洁电源并入电网和跨区消纳提供了完善的基础设施,不仅克服我国电力负荷中心和能源基地的区域布局不协调,而且有益于缓解日益严峻的能源利用率低下和环境污染问题。本文利用1991—2012年全国29个省市面板数据实证研究了清洁电源并网对地区全要素能源效率的影响。为保证实证结果稳健性分别在线性和非线性实证框架下采用系统广义矩估计(SYS-GMM)和面板平滑转换模型(PSTR)两种方法估计了清洁电源接入高压、超高压和特高压电网的地区全要素能源效率异质性效应。实证结果显示:(1)我国电网基础设施对地区全要素能源效率具有明显的增进效应,特别是超高压电网在促进全要素能源效率提升上表现的最为突出,在特高压骨干网架尚未形成的情况下起到了支柱性作用。(2)高压、超高压、特高压与清洁电源交互项的估计系数始终位于负数区间,反映清洁电源并网的能源效率绩效并不明显,受限于并网规模和机制缺陷,还没有发挥出全要素能源效率提升作用。(3)随着人均GDP的不断提高,各等级电网对地区能源效率的益处越来越明显,并且存在着门槛效应。(4)特高压电网对地区能源效率的积极作用主要表现在东部沿海高收入省份,这些省份作为电力消费负荷中心,大规模接入清洁电源对能源效率改善裨益明显。接下来,需要根据地区的能源禀赋结构选择清洁电源的并网模式,完善的电网基础设施、合理的电源结构还需要配置以高效的清洁电源并网机制才能不断增进地区全要素能源效率。 相似文献
73.
强"波特假说"认为严格而恰当的环境规制政策将使企业的生产效率呈现先降后升的趋势,为验证强"波特假说"及其产业异质性,首先建立产业碳密集指数,将工业部门36个细分行业划分为高碳密集产业、中碳密集产业和低碳密集产业;接着运用方向性距离函数测算2003—2014年细分行业的绿色全要素生产率,基于系统"GMM"估计方法验证三个细分行业的环境规制强度对绿色全要素生产率的影响。研究结果显示:第一,样本期间内,高碳密集产业的环境规制强度远远高于中低碳密集产业,这表明高碳密集产业一直是产业节能减排的重点对象,而碳排放情况较为严重的中碳密集产业则为"被遗忘的角落";第二,强"波特假说"在工业部门内存在产业异质性,高碳密集产业和中碳密集产业的环境规制强度与绿色全要素生产率呈"U"型关系,而在低碳密集产业中两者则呈倒"U"型关系;第三,相对于高碳密集产业,中碳密集产业因环境规制强度较容易跨越"U"型拐点而具有较大的减排空间,低碳密集产业在达到"U"型拐点之前,环境规制为其绿色全要素生产率提升的动力。本文研究结论蕴含如下的政策建议:根据产业的碳密集程度实施针对性的环境规制政策,持续加强中碳密集产业的环境规制力度,适度加强低碳密集产业的环境规制强度,高碳密集产业需根据不同阶段的经济水平设计具有针对性的环境规制政策,逐渐将三类产业的"遵循成本"效应转化为"创新补偿"效应,实现经济增长和环境保护的双赢。 相似文献
74.
本文采用CHNS数据库,运用经过改进的贫困分解方法和贫困弹性法,从静态和动态两个维度对城镇化进程中的城镇化状况与城市贫困关系进行了研究。静态分解显示,我国城镇化中不存在要素短缺的城市贫困,城市贫困均为要素的分配效应所致,同时城镇化对三种贫困指标的分配效应为:在城市贫困广度上有减贫效应,但减贫作用在减弱;对城市贫困强度和综合状况先具有减贫效应,但减贫作用衰减更快,最终演变成了增贫效应。动态分解表明:城镇化变动对城市贫困广度和贫困强度变化的总效应均为减贫效应,但减贫力度呈现逐渐变大后缓慢变小的"V"型轨迹,对贫困综合指标总效应减贫状况呈现出波浪式的衰减趋势;从总效应内部结构看,总效应的波动变化主要是由城镇化分配效应波动变化所引起,而在相当程度上,总效应在某些时期表现为减贫作用,都是城镇化收入效应的功劳,但其减贫能量在衰减;弹性分析结论更加有力印证了对贫困动态分解的上述结果。因此,要继续保持城镇化水平变动对城市贫困变化为减贫的总效应,应从主要依赖于城镇化水平变动对城市贫困的收入减贫效应,转变为主要依赖城镇化对城市贫困的分配减贫效应,这是今后降低城市贫困的可取途径。 相似文献
75.
运用广义马姆奎斯特指数与随机前沿生产函数结合的方法,将畜禽粪污排放作为一种无法避免的投入纳入考虑,对1997~2011年中国畜牧业环境全要素生产率及其分解进行了全面分析。研究表明:1中国畜牧业增长是依靠要素投入增加来扩张的外延式增长,要素之间的整合协调并不充分;2环境全要素生产率低于传统全要素生产率,随着畜牧业污染情况的加重两者间差距在逐渐扩大;3中国畜牧业总体处在规模报酬递增阶段,产值增长由技术进步支撑,但生产效率呈现出逐年下降的趋势;4受到资源和空间、生态环境以及政府规划等多种因素影响,中国六大区域的畜牧业环境全要素生产率差异较大,其中东北地区的畜牧业发展最为协调,而西北地区最为落后。 相似文献
76.
2006~2008年,对长江中游的一个浅水湖泊--肖四海进行了水质和水生植被研究,并结合历史资料分析了肖四海1987~2008年不同渔业发展阶段的水环境特征。研究结果表明:1987~2008年期间,该湖营养状况经历了中营养→富营养→中营养→富营养→中营养的变化过程,沉水植被经历了消亡→恢复→旺盛→衰退的演替过程,这种变化主要受不同阶段的渔业方式的影响。草食性鱼类和河蟹的过量放养、化肥的大量使用以及饵料的大量投放等不合理的渔业方式导致了水生植被的消亡和水体的富营养化,而合理的渔业方式不会对水体环境产生消极影响,并据此提出了长江中下游湖泊渔业可持续发展的建议 相似文献
77.
表征藻类生物总量的藻密度与水质理化指标的相关性的研究报道较少。2012年夏季对滇池网格布点40个,按照《水和废水监测分析方法(第四版)》对浮游藻类的密度和水质理化指标进行了监测。结果表明:共发现滇池游藻浮游藻类9个门66属157种。对6项理化指标和5项生物指标构成的30对关系进行了一元线性回归,相关性最好的7对关系依次为:TN-藻密度(r=0.779 4)TN-蓝藻密度(r=0.752 5)TP-藻密度(r=0.701 8)TP-蓝藻密度(r=0.660 9)可溶性TN-蓝藻密度(r=0.567 2)可溶性TN-藻密度(r=0.546 1)可溶性TN-蓝藻比例(r=0.535 1);与藻类生物总量最相关的理化指标是TN,其次是TP,再次是可溶性TN。 相似文献
78.
红枫湖水质变化趋势及原因分析 总被引:1,自引:0,他引:1
红枫湖是贵阳市重要的饮用水源地,自2007年集中治理以来,水质不断好转,基本达到预期目标。对红枫湖流域7个断面及4条入湖支流水质进行监测,研究2003~2012年10年的水质变化趋势和2013年年内变化趋势,并对引发水质变化的原因进行分析。结果表明,从2003年到2007年红枫湖水质急剧恶化,从Ⅲ类降到劣Ⅴ类;经过6年的集中治理,水质提升至目前的Ⅲ类、局部Ⅱ类,整体处于中营养状态,但受内源污染和外源生活污染等影响,部分断面仍存在TP、NH3-N、COD等超标现象。湖库水质季节性变化明显,受降雨及气温影响,在6月和7月出现轻度富营养化,其余月份均处于中营养状态。红枫湖4条入湖支流水质受到不同程度的污染,2011年后水质状况好转,但支流水体呈现受生活污染源污染的显著特征,主要表现为BOD5、粪大肠菌群超标。因此,对影响水质的污染源还需要增加处理设施,加强管理,以达到水源地水质的要求。 相似文献
79.
设施农业营养废液具有氮和磷营养元素含量高、碳元素少、病原菌多的特点,直接排放会污染环境、影响生态平衡,因此排放前需经过适当净化处理。为此,采用电絮凝—超滤组合工艺对设施农业营养废液进行处理,重点研究了电絮凝—超滤组合工艺对营养废液中污染物的去除效果,同时考察了电流密度和电解时间对处理效果的影响。结果表明,电絮凝—超滤组合工艺对大肠杆菌、总磷、总氮和总有机碳(TOC)都有一定的去除效果,在电流密度为1.78mA/cm2、电解时间为30min、超滤压力为0.16 MPa的条件下,其去除率分别为99.88%、99.76%、47.59%、28.72%。因此,电絮凝—超滤组合工艺对设施农业营养废液有较好的处理效果。 相似文献
80.
四川三台鲁班水库属于大型湖库,多年来除具有特色景观作为旅游景点外,主要用于发展水产养殖业。随着时间的延续,养殖规模的不断扩大,湖库的自净能力越来越差,使有机物污染不断加重,水质越来越差,出现富营养化现象,对水环境造成了不利影响。近年来,为了改变湖库水环境质量,调整转化湖库功能,恢复水环境质量,加强了对其水质的监测,其中的营养状态指标是湖库水环境质量的主要评价指标。评价结果,除秋季和冬季个别月份外,其余各月均有测点达到轻度富营养化及中度富营养化。 相似文献