天津市居民生活消费CO2排放估算分析

根据联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)碳排放计算指南(2006年版)中的计算公式和CO2排放系数缺省值,以居住综合消费碳排放、叠加交通消费碳排放计算模型为基础,应用碳排放系数法估算了2006~2008年天津市居民人均生活消费CO2排放量及其在总的能源消耗CO2排放量中所占比例.结果表明,2006~2008年天津市居民生活消费CO2排放量呈逐年上升趋势,2008年的排放量比2006年增加了13.7%.居民生活消费CO2排放在总的能源消耗CO2排放中所占比例整体呈上升趋势,并从产业结构和能源消费结构两个角度分析了导致这一现象的原因.     

Effects of spatial resolution of remotely sensed data on estimating urban impervious surfaces

Impervious surfaces are the result of urbanization that can be explicitly quantified, managed and controlled at each stage of land development. It is a very useful environmental indicator that can be used to measure the impacts of urbanization on surface runoff, water quality, air quality, biodiversity and microclimate. Therefore, accurate estimation of impervious surfaces is critical for urban environmental monitoring, land management, decision-making and urban planning. Many approaches have been developed to estimate surface imperviousness, using remotely sensed data with various spatial resolutions. However, few studies, have investigated the effects of spatial resolution on estimating surface imperviousness. We compare medium-resolution Landsat data with high-resolution SPOT images to quantify the imperviousness in Beijing, China. The results indicated that the overall 91% accuracy of estimates of imperviousness based on TM data was considerably higher than the 81% accuracy of the SPOT data. The higher resolution SPOT data did not always predict the imperviousness of the land better than the TM data. At the whole city level, the TM data better predicts the percentage cover of impervious surfaces. At the sub-city level, however, the ring belts from the central core to the urban-rural peripheral, the SPOT data may better predict the imperviousness. These results highlighted the need to combine multiple resolution data to quantify the percentage of imperviousness, as higher resolution data do not necessarily lead to more accurate estimates. The methodology and results in this study can be utilized to identify the most suitable remote sensing data to quickly and efficiently extract the pattern of the impervious land, which could provide the base for further study on many related urban environmental problems.     

昆明市松华坝水库流域氮磷非点源污染产生负荷估算

以松华坝水库为研究对象,对水库水源区污染负荷产生量和入库量进行估算,结果表明:水源区各种污染源产生的负荷量为:TN=527.41t/a,TP=144.24t/a。畜禽粪便是流域氮磷非点源污染的最大产生源。各污染源产生的TN负荷量排列为:畜禽粪便>农业固废>生活垃圾>化肥流失>水土流失>生活污水;TP负荷量情况排列为:畜禽粪便>农业固废>化肥流失>水土流失>生活垃圾>生活污水。     

精密离心机结构误差对其运动精度的影响研究

目的研究精密离心机结构误差对其运动精度的影响。方法基于LMS Virtual.Lab Motion平台,开展精密离心机主轴回转系统静不平衡量、静压气体轴承铅垂度、转盘与静压气体轴承垂直度等结构误差对主轴半径误差和倾角误差的影响规律研究。结果获得了精密离心机结构误差对其运动精度的影响规律。结论随着主轴回转系统静不平衡量、铅垂度误差和垂直度误差的增大,主轴回转系统的半径误差和倾角误差均线性增加。     

四川省宝兴县碳汇效应评估与碳减排

利用第三次森林清查(1984-1988年)中宝兴县数据,结合2005年TM遥感影像土地利用类型图土壤类型图,采用植被类型碳密度以及土壤碳密度经验值的方法,估算了宝兴县碳库以及自然生态系统碳汇。并收集宝兴能源消耗、土地利用变更、替代能源工程等人为因素的数据估算了宝兴县2005年的人为碳排放及碳减排放效应,从而计算出宝兴县总碳增汇效应,碳汇为452.80×106kg C,并分区定量、图形表示,为地方政府提供决策支持。     

河流污染物通量估算方法筛选及误差分析

准确估算污染物通量对河流污染物总量控制和水质保护具有重要意义,但常规监测方法通常不能进行连续采样,数据相对比较稀缺,因此,选择恰当的采样间隔和通量估算方法,并对方法可能带来的误差进行估算,对提高通量估算的可靠性具有十分重要的意义.基于此,以江西赣江滁槎水质自动站2005—2007年3个水文年的水量和水质资料为基础,采用Monte Carlo方法模拟时间间隔分别为2、3、5、6、10、15和30 d的河流水质离散采样方案,并计算每种采样方案下的通量.同时,采用偏差(系统误差)和不精确度(离散程度)两个指标,比较了A、B、C、D、E 5种常规通量计算方法的误差分布,并建立了各算法误差随时间间隔变化的相关性曲线,以对河流污染物通量估算方法进行筛选.研究表明,滁槎断面COD_Mn采用瞬时值C_i与时段平均流量 Q_p乘积的方法计算年通量更准确;而NH₄⁺-N由于瞬时通量与流量相关性不显著,采用时段瞬时通量平均计算年通量更准确.     

南京市空气质量预报效果评估及误差分析

基于2020年南京市空气质量实况数据及预报数据,评估了当年南京市空气质量预报效果,分析了预报偏差特征及其成因。结果表明,4个季节中,秋季的空气质量指数(AQI)预报准确率评分和综合评分最高,夏季的首要污染物准确率评分最高;4个季节均出现正预报偏差,其中夏、冬季偏差大于春、秋季;首要污染物误报率与季节相关,二氧化氮(NO_(2))和可吸入颗粒物(PM_(10))的误报率较高的原因是NO_(2)和PM_(10)作为首要污染物主要出现在春、秋季,而这2个季节4种主要污染物的空气质量分指数(IAQI)值非常接近,增加了预报员经验修正的难度。典型预报偏差个例分析结果表明,模式预报对于污染物质量浓度量级的预报偏差以及预报员对气象条件和前体物质量浓度变化关注不足,是导致最终预报出现低估的主要原因。     

恭城—栗木断裂带的应变特征与变形环境探讨

通过系统的有限应变测量与差异应力估算,探讨了恭城—栗木断裂带的应变特征与变形环境,以其推动该断裂带的研究向更深层次发展。结果表明:①付林指数K的变化范围为0.32～1.67;应变主轴平均方位为276°∠21°,与断裂带的整体逆冲方向基本一致;断裂带的平均应变程度为2.26～3.00,属中等应变程度;断裂带的应变类型属压扁型应变与单剪型平面应变的一种复合叠加类型。②断裂带的差异应力值为40～80 MPa,变形深度小于10 km,属半脆性—半韧性的变形域。③断裂带的应变特征与变形环境及宏观构造样式基本吻合。     

土壤侵蚀经济损失分析及价值估算—以贵州省猫跳河流域为例

以贵州省猫跳河流域为例,运用环境经济学理论和方法,分析土壤侵蚀的经济损失内在机制,估算土壤侵蚀的经济损失,揭示土壤侵蚀经济损失分布的空间格局,为该区域水土流失防治提供科学依据。结果表明,研究区平均每年土壤侵蚀经济损失为36 602.44×104元,其中土壤养分损失占总损失的89.46%,土地废弃损失占总损失的4.64%,土壤水分损失占总损失的1.05%,泥沙损失占总损失的4.85%。旱地土壤侵蚀经济损失最大,占土壤侵蚀经济损失的61.94%。从各县来看,清镇市土壤侵蚀经济损失最大,占总经济损失的32.87%。研究区平均单位面积经济损失为1 174.86元/hm2,北部地区和西南部地区土壤侵蚀单位面积经济损失价值较大。推进水土流失治理,实行生态补偿制度势在必行。