长江流域南京段河流非使用价值评估

采用逻辑回归与相关性分析法,探讨影响公众支付意愿的因素及其影响程度。结果表明,政府信任度、个人经济收入、年龄和环保意识4个变量因子对支付与否具有显著影响;受教育程度和环保意识这两个变量因子对支付意愿的高低具有显著影响。     

改进的未确知测度评价模型在水环境质量评价中的应用

构筑了一种新的单指标未确知测度模式,在此基础上建立了改进的未确知测度模型,并应用该模型对某经济开发区的水环境质量状况进行了评价.结果表明,改进的未确知测度模型的样本排序与样本识别所得的判断结果相吻合,避免了传统未确知测度模型在固有的情况下,样本排序与样本识别判断不一致的问题,从而能够更加客观、合理地反映水环境质量状况.     

化工罐区大气环境影响评价中的技术探讨

就化工罐区大气环境影响评价中储罐正常排放时预测模式的选取、风险事故后果评价预测模式和参数的选取、环境监测计划的制定等技术问题进行了探讨.储罐大小呼吸损耗应采用面源模式进行预测更符合罐区无组织低矮源排放的实际情况.在风险事故后果评价中,泄漏蒸发和火灾事故中C0、SO2等伴生污染物的扩散模拟所选取的扩散参数的不同将导致预测...     

不同地区经济增长与环境污染关系的VAR模型分析——基于广州、佛山、肇庆经济圈的实证研究

利用向量自回归(VAR)计量技术对广州.佛山一肇庆(简称"广佛肇")经济圈各城市表征环境污染的指标(工业废水排放量、工业废气排放量和工业固废产生量)和表征经济增长的指标(人均GDP)的时序数据进行脉冲响应函数及预测方差分解分析,研究处于工业化后期的广州、佛山市及工业化前期的肇庆市经济发展与环境污染在时序维度上的关系及其...     

南方稻区农户适应气候变化行为实证分析 ——基于江西省36县(市)346份农户调查数据

利用江西省36县346个农户调查数据,运用Heckman Probit选择模型实证分析了影响农户气候变化感知及其适应行为决策的因素,结果表明,户主年龄、文化程度、与村民交流频率、来往亲戚数、赶集频率、看电视频率、距离市场远近及气象信息服务等因素能显著影响农户对气候变化的感知;而户主性别、年龄、文化程度、可借款人数、来往亲戚数、赶集频率、看电视频率及气象信息服务等因素对农户气候变化适应行为决策有显著影响。最后,根据实证分析结果,提出了促进农户采用气候变化适应行为的政策建议。     

西安生活垃圾排放量影响因素分析及灰色预测研究

城市生活垃圾的产生量是城市环境卫生事业规划和建设的重要依据,本文运用灰色关联度方法,定量分析了影响西安市生活垃圾产生量的因素,并通过建立灰色预测模型,对西安市未来几年的生活垃圾产生量进行了预测,为西安市的城市规划提供了定量的参考依据。     

济南市冬季重污染过程重点工业源对空气质量影响模拟研究

利用CALPUFF空气质量模式,结合济南市环境空气质量例行监测数据和气象观测资料,模拟分析冬季重污染过程中济南市重点工业高架点源对近地面环境空气质量的影响.结果表明:冬季地面受热后产生的热辐射减弱,大气受热辐射影响变小,易产生逆温天气,大气层结相对稳定,大气垂直运动减弱,使得近地面污染物和水汽不断积聚,形成重污染天气.该重污染过程中,济南市全部源贡献率最大为NO_2,SO_2次之,一次PM_(10)最小,依次为30.64%、17.75%和3.60%;占标率最大为NO_2,SO_2次之,一次PM_(10)最小,依次为8.01%、5.01%、0.72%.同时,上述3项污染物的占标率和贡献率均与监测值相关性较差,说明在不利气象条件下重点工业高架点源对近地面监测点位环境空气质量影响有限.     

轮作休耕对劳动力转移的影响——以河北、甘肃、云南三省为例

近年来,中国耕地的不合理利用引发了一系列严重的问题,为此国家提出“探索实行耕地轮作休耕制度试点”这一重要举措。劳动力是农业的主要生产要素,归纳总结农户休耕和劳动力转移的情况,准确掌握休耕面积对劳动力转移产生的影响,对进一步推动国家轮作休耕政策、现代化发展和城镇化具有重要的战略意义。基于此,利用河北、甘肃、云南三省六县1542户农户家庭的相关调研数据,对农户休耕、劳动力转移等情况进行了分析,并运用Tobit回归模型定量分析农户休耕面积对劳动力转移数量的影响。研究结果表明：（1）研究区内农户休耕比例与户均休耕面积存在差异,且休耕比例与户均休耕面积大小均为甘肃省>云南省>河北省。（2）研究区内有62.97%的家庭存在劳动力转移现象,且休耕农户劳动力转移数量远超未休耕农户。（3）核心变量休耕面积对劳动力转移存在显著的正向影响;控制变量中,农户家庭总人口、户主性别、劳动力受教育水平、医疗支出、住宅距公路距离和劳均工资对劳动力转移存在显著的正向影响,而家庭抚养比则对劳动力转移存在显著的负向影响。     

Development and case study of a new-generation model-VAT for analyzing the boundary conditions influence on atmospheric mercury simulation

Atmospheric models are essential tools to study the behavior of air pollutants. To interpret the complicated atmospheric model simulations, a new-generation Model Visualization and Analysis Tool (Model-VAT) has been developed for scientists to analyze the model data and visualize the simulation results. The Model-VAT incorporates analytic functions of conventional tools and enhanced capabilities in flexibly accessing, analyzing, and comparing simulated results from multi-scale models with different map projections and grid resolutions. The performance of the Model-VAT is demonstrated by a case study of investigating the influence of boundary conditions (BCs) on the ambient Hg formation and transport simulated by the CMAQ model over the Pearl River Delta (PRD) region. The alternative BC options are taken from (1) default time-independent profiles, (2) outputs from a CMAQ simulation of a larger nesting domain, and (3) concentration files from GEOS-Chem (re-gridded and re-projected using the Model-VAT). The three BC inputs and simulated ambient concentrations and deposition were compared using the Model-VAT. The results show that the model simulations based on the static BCs (default profile) underestimates the Hg concentrations by ~6.5%, dry depositions by ~9.4%, and wet depositions by ~43.2% compared to those of the model-derived (e. g. GEOS-Chem or nesting CMAQ) BCs. This study highlights the importance of model nesting approach and demonstrates that the innovative functions of Model-VAT enhances the efficiency of analyzing and comparing the model results from various atmospheric model simulations.

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成都市生活垃圾分类支付意愿及影响因素的问卷调查分析

为了为成都市垃圾分类政策制定提供科学依据,文章基于问卷调研,运用条件价值评估法结合二元Logistic回归模型、多元线性回归模型,分析了成都市居民对城市生活垃圾分类的支付意愿(WTP)及其影响因素。调研发现:问卷填报者中95.3%的人支持强制垃圾分类,但仅21.0%人深入掌握垃圾分类知识;造成成都市垃圾分类失效的原因,73.8%的人认为政策不到位,需要采取强制监管措施,67.6%的人认为垃圾分类桶等基础硬件设施建设不到位,69.2%的人认为居民自身环保意识差,需要加强环保宣传教育。成都市居民生活垃圾治理的WTP金额为12.65元/月/户。年龄、有无住房、户口类型和月收入4个因素对支付额度有显著影响。