三峡库区虫媒和自然疫源性疾病分析

为了解三峡库区人群近7年来主要虫媒和自然疫源性疾病的发病水平和流行趋势,在选出的15个三峡库区人群健康监测点,按照《三峡库区疾病监测方案》,每月收集传染病发病资料及鼠、蚊类等媒介生物监测资料。结合全国传染病疫情报告系统的有关发病资料,分别进行不同年份、不同地区和不同季节发病趋势的比较和影响因素分析。连续7年的监测结果显示,甲类传染病鼠疫未发生,流行性出血热、钩端螺旋体病、流行性乙型脑炎、疟疾等以病媒生物传播为主要传播途径的虫媒和自然疫源性疾病累计报告病例157例,其总体发病呈下降趋势。疟疾、出血热发病水平明显低于全国,而钩体病和乙脑发病水平则高于全国,除疟疾外的其余3种疾病均伴有小的发病高峰出现,但仍以散发为主。表明这些与环境变化关系较为密切的虫媒和自然疫源性疾病的发生,随着工程施工、移民新址建设和移民搬迁并未发生明显变化。但由于环境因素影响的长期性、复杂性,仍需长期连续地开展监测,密切关注发病趋势的变化。     

Effects of the adaptations to climate changes on the income of herdsmen in Qinghai Province

This study aims to implement the empirical analysis of the effects of the adaptive measures on the income of herdsmen in the context of the climate change with the positive mathematical programming(PMP)model.The survey was first implemented in three counties in the Three Headwaters Region.Finally the measures and recommendations suitable for the economic development in the ecologically fragile areas were proposed.The main conclusions are as follows:priority can be given to the measures to prevent the damage from rats and the engineering measures for pasture maintenance in Zeku County,where the geological conditions and grass quality are inferior,while the fiscal subsidy can be prioritized in Tongde County where the grassland area is relatively less.These recommendations can not only provide good reference for the protection of grassland resources,but they also lay a foundation for the implementation of more suitable measures to help the herdsmen in the ecologically fragile areas to adapt to the climate change.     

三峡水库建设前后库区10年土地覆盖变化

介绍利用定量遥感监测手段,开展10年间三峡库区土地覆盖监测,采用联合国粮农组织土地覆盖分类系统在150 000尺度下划分38类土地覆盖类型,利用面向对象的信息提取方法,通过多尺度分割和模糊判别的手段开展土地覆盖的信息提取。通过监测分析,三峡库区在2002年耕地总量占总面积43.93%,森林面积占29.03%,与1992年对比,耕地面积减少1.13%,森林面积减少0.13%,灌木林增加了0.58%。影响土地覆盖变化的主要是城市扩展、库区移民、生态环境政策等原因。     

土地利用和生态系统服务功能变化研究——以三峡库区大宁河流域为例

将土地利用类型分类为耕地、有林地(森林地)、灌木林地、草地、迹地、水体、建设用地和未利用地8类.以遥感数据为数据源,通过自动分类和人工解译相结合的方法获取了以上土地利用类型,并对三峡库区大宁河流域的土地利用变化过程和驱动力做了分析.以Costanza等人的全球生态系统服务价值的估测结果为基础,对各种地类生态服务功能价值重新赋值,进而估算近30年大宁河流域的生态服务价值,分析了其变化过程.结果表明:近30年,大宁河流域土地利用总的变化趋势是林、灌、草地经历了不断破坏和缓慢恢复的过程,耕地面积经历了先增后减,建设用地不断扩展.经济发展、人口增长和国家政策是土地利用变化的主要原因.生态系统服务功能经历了一个先损害后恢复的过程,表现为生态服务价值从1973年到1995年不断减少,而1995年到2002年连续增加.     

分形理论在三峡水库汛期洪水分期中的应用

水库分期汛限水位控制能在不增加新的防洪风险条件下提高水库的兴利效益,汛期洪水的划分则是分期汛限水位控制的前提.介绍了分形理论及容量维数的计算方法,以三峡水库宜昌站为例,利用传统统计学法和动态分维数法,确定了洪水分期数目,并计算了各分期的容量维数,从而最终确定三峡水库的洪水分期.结果显示,用分形方法划分的三峡水库的汛期洪水和传统研究分期基本一致,但分形理论计算较为客观,进一步表明分形理论在洪水分期中是可行的,值得深入探讨和应用.     

关于生态补偿机制基本法律问题研究--以三江源国家级自然保护区生物多样性保护为例

本文以现代生态法文化观念为理论导引,在对传统生态法理论进行检视和对三江源区的生物多样性保护与生态裣机制进行尝试考评的基础上,以理论分析与实证调研相结合的方法,提出了具有建设性和可行性的法律对策。     

西藏"一江两河"地区人口空间分布的动态演变

人口分布的空间演变是人口发展过程中在时间和空间上的表现形式,人口的集聚与扩散是诠释区域人口空间分布格局与形态的重要方面.对其研究有助于揭示人口分布现状的本质、理解区域空间结构特征及演变趋势.本研究运用局部空间自相关方法,并结合GIS技术,以县域为基本单元,人口密度为衡量指标,对西藏"一江两河"地区1990-2008年间人口分布空间格局的演变进行了分析.分析结果表明,"一江两河"地区各县市(区)人口总量和密度均有明显增长,人口分布总体上呈现出不断集中的态势.局部自相关分析揭示"一江两河"地区开始显现以拉萨市和日喀则市为中心的两个显著的人口高密度区,显示出该区域人口分布的多中心空间结构特征.对以拉萨市、日喀则市和乃东县为中心的区域密度函数进行拟合.多中心区域密度函数的估计结果显示,"一江两河"地区空间发展正逐步由20世纪90年代单中心(拉萨市城关区)阶段,向目前的多中心向心集聚阶段转变,除拉萨市城关区外,日喀则市和乃东县集聚能力开始显现.     

三峡工程建设期库区生态环境保护措施及效果评价

针对三峡工程建设过程中可能引发的生态与环境问题,基于三峡工程建设前后库区生态环境变化,对17年工程建设过程中,库区及上游开展的各项生态环境保护措施及其效果进行总结评价。结果表明三峡库区各项生态环境保护措施有力得当,移民及工矿搬迁环境压力降低,干流水质基本稳定,地质灾害防控得当,库区及上游生态恢复加速,库底清理清漂彻底,媒介生物密度下降,人居环境逐步改善,库区生态环境质量总体趋好。鉴于库区“限制开发区域”的国家主体功能区定位、生态环境的复杂性及相关影响因素的滞后性,生态环境保护工作仍需要进一步加强,特从管理、技术与经济三方面对三峡水库运行管理期内的库区生态环境保护工作提出建议,旨在为相关管理部门提供决策参考依据     

三峡库区泥沙对不同初始浓度硅藻生长影响

三峡库区含沙量大，库区蓄水后，泥沙沉降对水环境的影响不容忽视。为了探讨含沙水体对藻类生长的影响，丰富和深化富营养化的研究内容和相关理论，在适宜硅藻生长的光照、水温、营养盐等条件下，通过泥沙对不同初始浓度硅藻的生长影响试验研究。结果表明：适量的泥沙含量对硅藻生长有利。含沙量分别为0．0和0．2kg／m^3的两种初始硅藻浓度水样中，叶绿素a浓度峰值都远远高于试验初始硅藻叶绿素a量，明显高于该组其它4个含沙水样。     

三峡库区主要森林植被类型土壤有机碳贮量研究

根据全国森林资源清查资料,按主要优势树种和分布面积将三峡库区主要森林植被划分为马尾松针叶林、栎类混交林、灌木林等11种主要森林植被类型。基于196个土壤剖面数据,分析了11种主要森林植被类型下土壤有机碳含量、碳密度大小和分配特征。研究发现,三峡库区主要森林植被类型下土壤有机碳含量和碳密度均存在较大差异,二者总体上都随土层加深而降低。11种主要森林植被类型中以杉木针叶林土壤有机碳密度最大,达16.0 kg/m2,温性松林下土壤碳密度最小,仅为7.9 kg/m2。不同植被类型下土壤有机碳贮量在土层中的分配比例也不同,以灌木林和柏木林土壤碳贮量在土层间的差异最大。11种主要森林植被类型土壤平均厚度为56.3～98.5 cm,其中杉木针叶林土壤最厚,达98.5 cm,灌丛土壤最薄,平均厚度仅56.3 cm。三峡库区11种主要森林植被类型总面积为3 313 251 hm2,土壤总有机碳贮量为 366.36 t,其中0～10、10～20、20～40和＞40 cm土层分别占22.90%、18.36%、28.33%和30.41%。