一个改进的农业生产函数模型:兼论遗传资源对江苏省农业经济增长的贡献

遗传资源是农业生产中重要的投入要素,通过将遗传资源投入纳入C-D生产函数模型,并对2001—2007年江苏省农业生产经济数据进行分析,计算江苏省遗传资源及其他生产要素对农业经济增长的贡献率。结果表明,江苏省农业经济增长主要依赖于动物遗传资源投入和科技进步。与固定资产和劳动力投入要素相比,遗传资源对农业经济增长的整体贡献明显,其中动物遗传资源的贡献高于植物遗传资源。因此,江苏省应优化农业结构,提高遗传资源利用率,加大科技投入,推进农业现代化建设。     

煤矿政策对安全生产影响分析及实证研究

为分析煤矿政策对安全生产中的影响,回顾1978年以来煤矿政策和安全生产状况。统计了1978—2010年我国主要的煤矿政策,分阶段分析其与煤炭产量、煤矿事故指标之间的发展变化关系,运用EViews6建立煤矿事故死亡人数与煤炭产量之间的回归模型,并进行检验修正,比较验证煤矿政策的作用效果。结果表明:1978—1991年和1992—2002年,煤炭产量对死亡人数的影响系数为397.482,事故随产量的增长而加剧,但后一时期由于政策监管等因素影响,在同等产量条件下,煤矿事故相对减少;2003—2010年,影响系数为-283.770,煤矿安全状况随煤炭产量的增长而明显好转。     

利用轨迹模式研究上海大气污染的输送来源

利用HYSPLIT4模式和全球资料同化系统(GDAS)气象数据,计算了2010年12月─2011年11月期间抵达上海的气流后向轨迹. 结合聚类方法和上海ρ(SO₂)、ρ(NO₂)、ρ(PM₁₀)数据,分析了各季节不同类型气流轨迹对污染物浓度的影响,利用引入权重因子后的潜在源贡献算法分析了不同季节PM₁₀和NO₂潜在WPSCF(源区分布概率)特征. 结果表明:上海气流输送季节变化特征明显. 冬、春和秋季,上海较易受到来自西北、西南等区域的大陆性气流影响,受沙尘或人为污染排放的影响相对较大,ρ(PM₁₀)、ρ(SO₂)和ρ(NO₂)平均值相对较高,分别为162、74和53μg/m3. 夏季上海主要受较清洁的海洋性气流影响,ρ(PM₁₀)、ρ(SO₂)和ρ(NO₂)相对较低,分别为47、19和36μg/m3. 上海PM₁₀和NO₂的WPSCF分布特征类似,在冬、春和秋季,WPSCF高值(0.2~0.4)主要集中在江苏南部,河南、安徽等地的带状区域也有一定贡献,说明这些区域是上海这2种污染物的潜在源区. 夏季WPSCF的分布较为集中,上海以外区域值基本小于0.1,说明外来污染输送的贡献较小.      

基于环境基尼系数的洞庭湖区水污染总量分配

从社会、经济和自然资源系统的整体效益出发,构建了基于基尼系数的水污染负荷公平分配评价指标体系,并且以贡献系数作为判断不公平因子的依据,结合GIS技术分析洞庭湖区不公平因子分布的空间差异性;利用基尼系数最小化模型,制订了洞庭湖区基于公平性的水污染物总量分配方案. 研究表明:2008年湖区基于GDP和土地面积的总氮、总磷污染负荷基尼系数均大于0.2,超过了基尼系数合理限值,湖区氮磷排放在经济和自然资源方面存在不公平现象;在湖区3个大型污染控制区中,Ⅰ区(中心城市污染控制区)和Ⅲ区(山地丘陵生态保育区)分别具有最小的氮磷土地面积贡献系数和经济贡献系数,是湖区不公平性特征最为显著的2个区域;在优化分配所得的2020年湖区各单位相对于2008年的总氮排放削减方案中,Ⅰ区削减率最高,达8.18％,岳阳市区削减量最大,为865.0 t/a;在相应的总磷排放削减方案中,Ⅱ区(平原农业综合整治区)削减率最高,达9.45％,华容县削减量最大,为78.45 t/a.      

风蚀对窟野河流域产沙贡献的时间尺度特征

风蚀在黄土高原风水蚀复合区的侵蚀产沙中扮演着重要的角色。利用窟野河流域神木水文站水沙资料及有关气象资料,分析了风蚀对窟野河神木水文站以上流域产沙贡献的时间尺度特征。结果表明,风力的侵蚀搬运对窟野河流域产沙起着重要的作用。月时间尺度上,风沙入河量存在"存储-释放"的过程;风蚀产沙贡献在3月和11-12月出现高峰值,4-9月风蚀贡献率逐渐降低;冬春季节淤积的泥沙,在夏季逐渐被冲走,到了9月,把淤积的泥沙最大限度冲走而开始新的淤积过程;月时间尺度上风蚀贡献率与风蚀气候因子分布趋势一致;7、8两月的风沙贡献量占年风蚀贡献总量的80.5%,风沙贡献量的峰值出现在7月,约7.75×10⁶ t。季尺度上,夏季风蚀贡献率最低,仅7.8%。秋、冬季逐渐升高,春季达到最高,风蚀贡献率为28.6%。年尺度上,风力作用对神木水文站以上流域的产沙贡献为17.2%,风蚀贡献量为12.7×10⁶ t/a。     

乌鲁木齐市区与南郊山区颗粒物污染特征对比分析

利用2017年10月~2018年8月的PM₁₀、PM_2.5、PM₁质量浓度数据以及NCEP全球再分析气象资料,分析乌鲁木齐市区和南郊山区颗粒物浓度变化特征,结合HYSPLIT后向轨迹模型、潜在源贡献因子分析(PSCF)以及浓度权重轨迹分析(CWT)分析市区颗粒物潜在源区.研究结果表明:①市区PM_2.5的超标天数为26d,南郊山区无PM_2.5超标,市区PM₁₀的超标天数是南郊山区的3.5倍,市区日均值及月均值质量浓度是南郊山区的2~7倍,市区呈现冬高夏低的季节特征,南郊山区春季最高;②乌鲁木齐市区PM₁₀日变化存在3个峰值,PM_2.5、PM₁为双峰型分布,南郊山区均呈双峰分布;并存在季节性周末效应;③长短两支聚类气流轨迹对乌鲁木齐市区颗粒物浓度影响较大,春夏气流来自中亚,秋冬来源于北疆周边地区;④颗粒物潜在源区分布季节特征显著,高值区主要为昌吉、巴州、吐鲁番等周边地区,西北部中亚地区也是颗粒物重要来源区域之一.     

Temperature and industrial output: Firm-level evidence from China

We pair a firm-level panel of annual industrial output with a fine-scale daily weather data set, to estimate the responses of industrial output to temperature changes in China. We have four primary findings. First, industrial output is nonlinear in temperature changes. With seasonal average temperatures as temperature variables, output responds positively to higher spring temperatures and negatively to elevated summer temperatures. With temperature bins as temperature variables, output increases linearly with temperature up to 21–24 °C, and then declines sharply at higher temperatures. Second, lagged temperature changes exert large and significant impacts on current year’s output. Third, higher summer temperatures have larger detrimental effects on output in low-temperature regions than in high-temperature regions, which suggests that adaptation to warming may have been actively undertaken in high-temperature regions in China. Lastly, industrial output in China is projected to decrease by 3–36% by 2080 under the slowest warming scenario (B1) and by 12–46% under the most rapid warming scenario (A2) under the global climate models UKMO-HadCM3 and PCM.     

西宁市大气污染来源和输送季节特征

在2016~2018年西宁市大气污染物PM₁₀和PM_2.5季节污染特征分析的基础上,利用HYSPLIT模式和GDAS资料计算了逐日72 h气流后向轨迹,通过聚类分析确定气流输送路径及其对日均PM₁₀和PM_2.5质量浓度的影响,运用TrajStat软件提供的潜在源贡献因子分析法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT）,探讨不同季节影响西宁市PM₁₀和PM_2.5质量浓度的潜在源区分布及贡献.结果表明,输送来源位置多分布在西宁的西-北方向和东-北方向,周边及邻近区域垂直高度较低.输送路径主要受西风、偏西风、西北、西南和偏东气流的影响.距离短、高度低和移速慢的气流轨迹出现概率最高,是最主要的输送路径,该路径在春夏秋三季来源于青海,冬季则源自新疆,省内输送占主导地位,且不同输送轨迹对PM₁₀和PM_2.5浓度影响不同.污染气流主要来自青海省内源、新疆外源及新疆以西的境外源,源地多沙漠和戈壁等脆弱地带分布.潜在源区范围及贡献大小有明显季节差异,冬季范围广且贡献最大,春秋次之,夏季最小.最主要潜在源区位于青海北部、中部和东部地区、新疆南部、中部和东部,其周边地区为中等贡献潜在源区.     

产品贸易对区域水资源的影响分析

论文以北京市为例,计算了1997年北京市各产业部门的用水系数和废污水排放系数指标。分析发现,农业、化学等产业部门用水系数和废污水排放系数都较高,用水效率低,1997年北京市这些部门产品贸易输入量较大;货邮、电子、服务等产业部门用水系数和废污水排放系数都较低,用水效率高,1997年北京市这些部门产品贸易输出量大。1997年北京市因产品贸易输出水资源149942×10⁴m³,输入水资源304001×10⁴m³,净输入水资源154059×10⁴m³;因产品贸易输出废污水79300×10⁴m³,输入废污水41506×10⁴m³,转移废污水37794×10⁴m³。由此得出结论,1997年北京市产品贸易是有效缓解北京市水资源紧缺形势的途径和策略。针对北京市未来更加严峻的水资源形势,提出北京市应进一步巩固和发展货邮、电子、服务行业,尽量压缩农业、食品、电力、纺织、化学、商饮、造纸等行业发展。     

大型火电厂热排放对环境气温增高的贡献检测

利用1960—2009年的年月平均气温观测资料,分析了被检站和参考站的年、季变化趋势特点,着重研究了大型火电厂的热排放对当地气温的影响程度和相对贡献比例。从增温趋势看,被检站和参考站年平均气温增温速率分别为0.33～0.48℃？10a和0.21～0.33℃？10a,年热排放增温率为0.11～0.20℃？10a。热排放引起的四季增温速率为春秋强,冬季次之,夏季最小。火电厂的热排放对当地气温增温的贡献显著,表现为夏季最大,春秋季次之,冬季最小,对年平均气温序列的增温贡献率为31%～49%。