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121.
耕地土壤重金属健康风险空间分布特征 总被引:15,自引:10,他引:5
以江苏省某市为研究区域,借助ArcGIS和SPSS分析工具,利用US EPA健康风险评估模型评估耕地土壤重金属Cr、 Pb、 Cd和Hg的健康风险,从地理学的视角构建包含地理探测器及优化后的位序-规模理论模型的健康风险分析方法体系,分析其健康风险空间分异度及风险水平差异.结果表明,研究区域Cr、 Pb、 Cd及Hg这4种耕地土壤重金属含量均值分别为65.207、 25.486、 0.238和0.045 mg·kg~(-1),均低于耕地土壤污染风险的最低筛选值; Hg和Cd的健康风险均处于可接受范围内,Cr和Pb的儿童非致癌风险均值以及Cr的成人及儿童致癌风险指数均值分别为2.914 385、 1.337 503、 4.312 679×10~(-6)及8.137 130×10~(-6),均超过可接受范围;不同耕地重金属健康风险q值的范围为0.005 523~0.204 238,高风险特征因子需要进一步引起关注;研究子区域1、子区域2、子区域3和子区域4的Cr与Pb的儿童非致癌风险及Cr的致癌风险的R值较大,均接近或超过1,其他研究子区域的R值均低于0.1,中、高风险区与低风险区R值差异相对较大,研究子区域的高风险区比较集中.以耕地土壤重金属健康风险评价结果为基础,地理学视角分析市域范围的空间分异程度以及市辖县的风险水平,对于丰富健康风险研究手段、衡量不同尺度的健康风险水平以及制定精细化的风险管控策略等具有积极的意义. 相似文献
122.
全球自然灾害以及城市化进程中的人为灾害频发,严重制约着城市的生存和安全发展。以典型的灾害多发地区滁州市中心城区为例,基于压力—状态—响应(Pressure-State-Response,PSR)概念框架,构建了各单灾种风险评价指标体系,利用耦合激励模型复合单灾种风险评估结果,定量测度了研究区的城市安全风险分布特征,并运用地理探测器对城市安全风险进行了驱动机制分析。结果表明:(1)研究区的城市安全风险等级占比从低到高分别为2.49%、8.71%、41.08%、30.47%和17.25%,以中风险占主导。在空间上,城市安全风险表现为中部高于周围边缘区域,呈现出由核心区往外逐步减弱的格局特征。(2)6个驱动因子对城市安全风险的解释力强度为人口密度(0.404)>地均GDP(0.402)>建筑承灾能力(0.095)>植被覆盖度(0.078)>路网密度(0.013)>用地类型风险(0.012),因子交互协同作用后对结果的解释力增强。研究结果为城市安全风险评估提供了新的理论视角与研究框架,能够服务于高风险区域的灾害风险管理。 相似文献
123.
为减少因电动自行车违规操作而造成的消防安全事故,杜绝电动自行车进电梯的违规行为,基于深度学习SSD目标检测网络,使用VGG16、EfficientNet、MobileNet 3种主干网络,研究SSD网络对电梯内电动自行车检测的可行性,分析比较3种网络的检测效果,并提出基于双摄的检测方法,进一步提高电梯场景下检测准确度,减少误检误报警。研究结果表明:SSD检测网络对电梯内电动自行车检测效果良好,其中SSD_MobileNet网络更适用于工业领域,双摄检测方法的检测准确率均大于90%。 相似文献
124.
为揭示四川盆地气溶胶光学厚度(AOD)的空间分布格局并定量评估影响其时空分异的驱动因子,基于2003~2018年(16a) MODIS气溶胶产品数据,采用Mann-Kendall突变检验法,空间自相关,空间热点探测分析和地理探测器等地统计方法分析研究.结果表明:2003~2018年四川盆地AOD总体呈现下降趋势,且突变年为2015年,并依据趋势变化将2003~2018年分为6个时段.四川盆地气溶胶区域性污染特征明显,AOD高值区主要聚集在盆地中部低海拔地区,而AOD低值区则多聚集在盆地边缘高海拔地区.AOD空间分布具有显著的聚集性规律(空间正相关,Moran's I指数>0),自2012年以来高-高值聚集区面积不断减小,且不同时段聚集区AOD年际变化与AOD值分布变化态势一致.利用主成分分析法优选出8个因子,经地理探测器分析表明,16a来盆地区域AOD时空分异主要是由于城市化和工业化发展水平不均衡引起的.2014~2015年所有驱动因子的驱动力较之前时间段出现11.2%~59.2%的减小,且社会经济因子尤为明显,与2015年为突变年的结论相一致. 相似文献
125.
利用Google Earth Engine(GEE)遥感云计算平台通过像元二分模型反演出1999~2019年植被覆盖度,采用一元线性回归和变异系数法来研究FVC的变化趋势特征及其稳定性,通过地理探测器进行植被变化的驱动分析。结果表明:黄河流域FVC总体上西北低东南高;中高和高被覆盖区分别占研究区总面积的21.74%和17.87%;近20a年黄河流域FVC已有较好改善,流域中部植被改善最明显,改善区域占流域总面积的48.52%;FVC的稳定性以较平稳为主。降水、日照时间及相对湿度三个驱动因子对黄河流域FVC影响力最强。各驱动因子对FVC影响存在交互作用,以双因子增强或者非线性增强为主,双因子交互作用增强了单因子的影响;本研究也揭示了促进植被生长的各因子最适宜范围,有助于更好地理解自然和社会因素对植被覆盖变化的影响及其驱动机制。 相似文献
126.
MAEDAT NAKAGAMAT MORITAT UCHIYAMAK HOBOT 《环境化学》2003,22(3):275-277
1 IntroductionInmodernanalyticalchemistry ,chromatographyandemissionspectroscopyandtheircombinedusearebecominganincreasinglyimportanttechniqueforthemeasurementofenvironmentalpollu tants.AtomicemissiondetectorusedinGCcanprovidehighlysensitiveandselectiveresponsewithwidedynamicrangeforvariouselementsinelutingcompounds[1—4 ].Itcanalsoprovidespectrumofelementssimultaneously ,sotheycouldbeusedforempiricalformuladetermination .Wehavedevelopedanatomicemissiondetectorusingradiofrequencydischargepla… 相似文献
127.
Seven polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) in atmospheric particulates were determinated by high performance liquid chromatography (HPLC) with fluorescence detector using direction injection and an on-line enrichment trap column.The method simplified the sample pretreatment,saved time and increased the efficiency.With the on-line trap column,PAHs were separated availably even underground injecting 1.0 ml sample with relatively high column efficiency.The recoveries of the seven PAHs were from 85% to 120% for spiked atmospheric particulate sample.The limit of detection was 15.3-39.6 ng/L (S/N=3.3).There were good linear correlations between the peak areas and concentrations of the seven kinds of PAHs in the range of 1-50 ng/ml with the correlation coefficients over 0.9970.Furthermore,it also indicated that the method is available to determine PAHs in atmospheric particulates well. 相似文献
128.
129.
130.
甘肃省生态服务供需关系及影响因子研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以甘肃省为例分析,采用分区域生态服务供需评价矩阵,在生态系统服务供需关系研究基础上,基于地理探测器从自然因素和社会经济因素两个方面研究了生态系统服务供需指数的影响,揭示了供需格局的时空变化规律.结果表明:在甘肃省中部和南部,生态系统供给与需求具有明显的空间分布错位,呈现出高供给-低需求和低供给-高需求的状态,供需服务高度不平衡区域主要集中在甘肃中部区域.甘肃省生态系统服务供给能力和供需指数之间权衡和协同关系并存,而生态系统服务需求强度和供需指数之间都为权衡关系.从地理探测结果看,年均降水量和植被类型对生态系统服务供给能力影响的解释力q值在50%以上,是导致空间分异的主要原因;而人口数量对生态系统服务需求强度影响的解释力最高,q值超过40%,对供需指数的影响中,社会经济因子中的人口数量和自然因子中的降水量解释力最高,q值超过35%.影响因子对生态系统服务供给能力(需求强度、供需指数)的影响是多种因子共同作用的结果,其影响均为非线性增强. 相似文献