中国县域碳排放时空演变与异质性

县域是实现减排控碳的关键空间单元,研究并揭示县域碳排放的时空演变特征和影响机制对于实现“双碳”目标具有重要意义.以县域作为分析单元,运用数理统计和面板数据回归模型等方法,分析2000～2017年中国县域碳排放时空演变和异质性特征,探究其影响机制.结果表明：(1) 2000～2017年碳排放年均增速为7.12%,历经“大幅上升-缓慢上升-高位波动”3个发展阶段,最终稳定在90×10⁸ t左右;在县域尺度上表现为显著正向空间自相关.(2)普通面板回归模型显示,GDP、建设用地规模、人口规模、人均GDP和人均金融机构存款余额和碳排放关系显著,前三者对碳排放的促进作用最为强烈.(3)时空地理加权回归模型拟合优度较高,除国民生产总值在全局上稳定表现为促进作用以外,其余影响因素的作用方向和强度均在时空上发生了较大转变;表明我国不同类型县域间碳排放水平和主要影响因素各异.该研究一定程度上揭示了县域碳排放的演变特征和异质性,有助于优化“双碳”目标的空间实施路径.     

乡村转型发展影响因素及其作用效应的空间分异——以陕西省为例

以陕西省为例,围绕人口、土地、产业等乡村社会经济发展要素构建乡村转型发展评价指标体系,借助ArcGIS平台分析陕西省乡村转型发展时空格局演化特征;利用逐步回归、地理加权回归模型（GWR模型）对陕西省乡村转型发展影响因素及作用效应的空间分异进行探究,以期为陕西省乡村高质量发展路径设计与政策制订提供参考依据。研究结论如下：（1）2005—2017年间,陕西省乡村转型发展程度呈现持续上升趋势,在空间上整体呈现西安及其周边以及榆林北部能源区发展程度高,其余地区发展程度低的特点,且乡村转型发展经历了低度转型主导到较低、中度转型主导的发展过程。（2）地均固定资产投入、加权路网密度、人均生产总值、规模以上工业企业个数和人均耕地资源量是陕西省乡村转型发展的主要影响因素。（3）影响因素中除人均耕地资源量对乡村转型发展整体呈现负向影响外,其余因素均呈现正向影响,且对不同县域影响程度不同,影响效应的空间分异明显。研究对因地制宜地制定陕西省乡村转型发展的差异化政策措施具有重要的参考意义。     

中国大陆CO2浓度时空分布特征及驱动因素

以中国大陆地区为研究区域,基于全球变化大数据云共享平台的CO₂浓度时空连续数据集、欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、MODIS以及中国年鉴筛选的驱动因子数据集(人口总数、GDP、能源消费数据),借助相关性分析方法及地理加权回归分析方法对2015～2019年CO₂浓度分布时空特征与驱动因子之间的关系进行分析.结果表明:CO₂浓度按年周期持续上升,其增长率呈明显的空间聚集性,同时重新标度极差法分析结果表明CO₂浓度仍呈增长趋势;驱动因子敏感性分析显示人类活动是导致CO₂浓度增长的主要因素;自然和人类活动对区域CO₂浓度的影响呈现出明显的空间异质性,区域位置不同,自然和人类活动等驱动因子对区域的影响作用有差异.     

社会康复 促进工作伤职工回归社会

在工伤康复中心设置社会康复科，目的是根据每个工伤职工的个体康复需求，通过发现、动员和利用现有资源，沟通、协调与工伤职工利益相关者之间的关系，以及适当的服务转介（即由其他的服务机构提供帮助），构建工伤职工社会支持网络，探索工伤职工重返工作的机会，帮助他们最大限度的恢复和重建功能，克服障碍，提高和改善他们的生活质量，实现工伤职工重返工作岗位和社会的目标。     

基于RBF核ε-SVR的导水裂隙带高度预测模型研究

为了构建更多样本条件下的高精度导水裂隙带高度预测模型,利用灰色关联理论筛选出关联度较高的煤层采厚、顶板岩层强度及其组合特征、采深、工作面斜长、开采分层数及倾角等因素作为输入变量;应用支持向量机回归模型理论,建立了不同模型类型与不同核函数组合的4种支持向量回归模型;采用PSO算法对模型参数进行优化,并对4组模型预测结果进行分析比较.结果表明,基于RBF核ε-SVR预测模型在预测精度、拟合效果与训练效率等方面优于其他3组模型.通过对PSO算法优化的RBF核ε-SVR模型与传统经验公式的预测效果进行综合比较和讨论,可得支持向量回归模型在现代化开采条件下预测准确率更高,可为矿井安全开采与资源综合开发提供依据.     

1982~2010年洞庭湖流域植被指数的变化及其与气候因子的相关分析

基于GIMMS 3 g、PAL、LTDR V3、FASIR及MODIS 5种不同的遥感影像数据,及洞庭湖流域30个气象站点的气温、降水和日照时数月值数据,采用逐像元一元线性回归模型,对比分析了在不同数据集背景下的植被变化趋势,并基于时间序列长度以及数据精度的考虑,选择GIMMS 3 g作为研究洞庭湖流域植被覆盖变化的基础数据集,进而利用相关系数和多元线性回归分析模型探讨流域植被覆盖变化与降水、气温、日照时数的关系。结果表明:(1)过去29 a间,流域GIMMS 3 g NDVI在时空尺度上均以增加趋势为主,1998~2000年出现最大的降低,以植被覆盖较好的山区减少最快;(2)去除年际变化趋势和季节性影响的NDVI与同期降水量距平、累积3个月气温距平值及同期日照时数距平值相关性程度最高;(3)统计意义上,降水量、气温和日照时数解释洞庭湖流域植被月NDVI变化的37%,日照时数对该流域NDVI变化的影响最大,其次为降水和气温;(4)在时间和空间范畴,生长季NDVI可以作为反映洞庭湖流域森林覆盖率变化的指标。     

技术创新与碳排放效率耦合协调关系及驱动力研究——以装备制造业细分行业为例

技术创新与碳排放效率耦合协调发展对于装备制造业非常重要。基于2000—2019年装备制造业面板数据，构建了技术创新与碳排放效率耦合协调度模型及面板向量自回归(PVAR)模型，实证分析了两者间的耦合协调度及驱动力因素。结果表明：装备制造业碳排放效率综合评价值与技术创新综合评价值整体呈逐年增长趋势，且碳排放效率综合评价值大于技术创新，但技术创新综合评价值的增长幅度更大，两者差距正逐渐缩小，其中通信设备、计算机及其他电子设备制造业增长幅度最大，仪器仪表及文化、办公用机械制造业增长幅度最小；耦合协调度整体经历从严重失调转变为轻度失调，各细分行业的耦合协调度基本均有提升；耦合协调度主要受耦合协调度本身影响，其次自主创新程度、能源结构对耦合协调度的贡献率也较大，而企业规模的贡献率较小。建议各细分行业实施差异化发展，并加强协调行业的辐射效应，建立装备产业集群。     

苏州城区能见度与颗粒物浓度和气象要素的相关分析

利用苏州市2009年9月─2010年5月的颗粒物(包括黑碳,PM_2.5和PM₁₀)质量浓度、能见度、相对湿度、风速、风向、气温等观测资料,分析了苏州城区能见度与颗粒物质量浓度及气象要素的相关关系.结果表明:ρ(黑碳),ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀₎与能见度的r(相关系数)分别为-0.465,-0.359和-0.238,这3种颗粒物中,能见度与ρ(黑碳)的相关性最显著.当相对湿度≤60%时,ρ(黑碳),ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀₎与能见度的r分别为-0.675,-0.411和-0.364.相对湿度较低时,颗粒物与能见度相关性较好.能见度与温度、风速的r分别为0.132和0.188,与相对湿度的r为-0.632.用颗粒物质量浓度和气象要素建立的能见度多元线性回归模型效果不好,在该模型基础上用ρ(黑碳),ρ(PM₁₀₎和相对湿度建立了能见度的多元二次回归模型,R(复相关系数)达到0.865,R2(复决定系数)达到0.749.      

基于多项Logistic的危化品槽罐车火灾类型判别

为有效防控危化品槽罐车火灾事故,准确判别槽罐车火灾类型,运用Python统计我国2013—2020年危化品槽罐车道路火灾案例;在确定火灾事故特征的基础上,将3种危化品槽罐车火灾类型(喷射火灾、池火灾与沸腾液体膨胀蒸气爆炸火灾(BLEVE))作为被解释变量类别,确定空间与道路特征、时间与气象特征、人员因素、车辆及设备因素以及危化品因素5个方面共15项火灾因子;构建基于多项Logistic危化品槽罐车火灾类型判别模型;开展准确性检验和显著性检验以及实例应用,获得3种火灾类型的发生概率,并提出相应的火灾防治措施。结果表明：实例中液化天然气(LNG)罐车最有可能发生池火灾,其概率为0.55;其次为喷射火灾,BLEVE火灾的概率最小。采取提高危化品容器机械强度、减小碰撞强度等措施,可避免容器出现较大尺寸的泄漏孔,减少池火灾发生概率;采取减缓泄漏速度、控制泄漏范围、迅速合理灭火等应急措施可以减少LNG池火灾危害后果。     

天津滨海湿地土壤有机碳储量及其影响因素分析

对天津滨海湿地的土壤有机碳(SOC)储量进行了研究. 结果表明:滨海湿地土壤表层(0～30 cm)w(SOC)为(8.55±3.98)g/kg,平均土壤有机碳密度为(4.70±1.91)kg/m2,低于全国平均水平. 从土地覆盖类型看,除林地外,滨海湿地土壤中w(SOC)也处于偏低水平. 滨海湿地的土壤中w(SOC)与土壤环境因子有显著相关关系,由此建立回归方程,认为土壤中w(黏粒)和pH是影响土壤中w(SOC)的最主要因素,二者可以解释71.8%的土壤有机碳分布情况. 提出对滨海湿地的改良建议,认为适当地进行人为管理和调控,对土壤环境的改善及土壤有机碳储量的增加有积极作用.