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基于DMSP/OLS数据的江苏省城镇人口空间分异研究 总被引:1,自引:0,他引:1
人口空间分异研究是区域协调发展的基础,便捷准确地获取城镇人口全局和局域的空间信息,对于合理制定区域人口、经济和社会发展政策具有重要意义。在DMSP/OLS(夜间灯光)数据和人口数据之间的定量关联基础上,模拟出格网尺度上江苏省2012年人口密度,采用人口集中指数、空间变差函数识别人口分布的空间格局并探讨区别于行政单元尺度的人口格局形成机理。区域层面,江苏省人口空间分异呈现苏北地区"低密度点状"分布,苏南、苏中为"高密度面状"分布并存格局。城镇层面,江苏省人口空间分布结构具有4种类型,H-H型地区人口各向差异性最强,网格单元内随机变异最小;H-L型人口各向差异性最小,网格单元内随机变异较大;L-L型人口轴向均质化特征明显,网格单元随机变异较小;L-H型空间各向差异性较小,网格单元的随机变异最大。结果表明,基于DMSP/OLS夜间灯光数据反演而得到的人口格网模型具有巨大潜力,结合变差函数进行拟合分析可定量地刻画城镇内部人口分布的空间异质性特征。 相似文献
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利用2013年贵阳市10个国控监测站点PM2.5和PM10全年(2013年1月1日00时-2013年12月31日23时)实时同步质量浓度监测资料,取24小时滑动平均,研究PM2.5和PM10质量浓度比值(PM2.5/PM10)的时间、空间分布特征及二者质量浓度的相关性.结果表明:2013年贵阳市PM2.5/PM10的年均值为0.64,春、夏、秋和冬季的平均值分别为0.64、0.49、0.66和0.77.PM2.5/PM10四季有较大差异,冬季比值最高,夏季最低,春、秋两季相当;由于所代表的功能区及环境位置特点不同,各监测点同时刻的PM2.5和PM10浓度值有较大差异,但PM2.5/PM10的空间分布没有明显差异;对PM2.5和PM10浓度值进行回归分析,当PM10浓度增大时,PM2.5整体呈增大趋势. 相似文献
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以Cu-TEPA为模板剂原位水热合成一系列具有优良deNOx特性的Cu-SSZ-13/堇青石整体式催化剂.为进一步改善其氨的选择性催化还原氮氧化物的活性,在制备过程中添加HF对原位制备Cu-SSZ-13/堇青石整体式催化剂进行改性.利用XRD、SEM、XPS、BET、ICP-AES等对样品进行了表征.结果表明,当nHF/nAl在0.015—0.0375时,晶化72 h的Cu-SSZ-13/堇青石表现出了优异的脱硝性能和抗老化性能,其最大转化率为99.8%,NOx转化率保持在90%以上的最宽活性温度窗口为280—640℃,而无HF的新鲜样品的NOx转化率保持在90%以上的活性温度窗口为300—580℃;720℃老化50 h处理后,nHF/nAl=0.015—0.0375样品的NOx转化率保持在90%以上的最宽活性温度窗口为360—520℃,未添加HF的老化样品相应的活性温度窗口为400—500℃.无论新鲜还是老化,nHF/nAl=0.015—0.0375样品在低温段200—300℃和高温段500—700℃的NOx转化率基本都大于未添加HF的样品.结合表征结果,在催化剂原位水热合成过程中HF的加入既提高了样品的相对结晶度和负载量,又增大了样品的比表面积和比孔容,且提高了Cu-SSZ-13/堇青石骨架结构的稳定性,进而在一定程度上改善了Cu-SSZ-13/堇青石的高温脱硝活性和水热稳定性. 相似文献
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入海河口受到海水、淡水以及人类活动的共同影响,生境复杂,其区域的底栖动物群落结构的变化能表征入海河口的环境变化以及人类活动的强度.对2010年4月(春季)、7月(夏季)和10月(秋季)椒江口海域大型底栖动物数量与多样性的分布特征开展研究,并分别用多样性指数法和丰度/生物量曲线比较法(ABC曲线)探讨底栖动物群落受污染扰动的程度.结果显示:椒江口海域3个季节共采集大型底栖动物60种,其中多毛类和软体动物是该海域的主要类群.季节分布上,春季种类数、丰度、生物量以及各项多样性指数均明显低于夏季和秋季.最高丰度(187.11个/m2)和最高生物量(69.82 g/m2)分别出现在夏季和秋季.空间分布上,底栖动物种类数、丰度、多样性指数和丰富度指数各季均呈现近岸站位明显低于大陈岛附近站位的现象;夏季和秋季,生物量在S7和S8号站附近形成一个明显的高值区,其中S8在秋季生物量达到913.63 g/m2;均匀度指数则分布较均匀.本研究表明,椒江口海域大型底栖动物数量与多样性的分布特征与多毛类的分布特点密切相关,多样性指数法和ABC曲线法对群落受污染扰动程度的评价结果截然相反. 相似文献
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正辛醇-空气分配系数是描述化学品在空气和环境有机相之间分配的一个关键参数,对化学品分配、迁移、转化规律和生态效应评价具有重要意义。采用量子化学方法对309个化合物进行结构优化,采用遗传算法筛选最优结构描述符,运用多元线性回归和神经网络算法构建化学品正辛醇-空气分配系数预测模型。模型方程表明影响化学品正辛醇-空气分配系数的3个参数为分子中非氢原子个数(Nsk)、3D-MoRSE描述符(Mor12u)、氮原子和氧原子数目(n HDon)。拟合结果显示,多元线性回归模型决定系数R2和标准误差分别为0.911和0.880,神经网络模型决定系数R2和均方根误差分别为0.839和0.830。基于杠杆(leverage)法评价模型的应用域,结果表明模型具有较强的稳健性、预测性和拟合能力。通过定量结构-活性关系(QSAR)预测技术可弥补正辛醇-空气分配系数测试数据的缺失,减少测试费用和评估数据的不确定性。 相似文献
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