The land carrying capacity and environmental risk assessment of livestock and poultry breeding considering crop planting

Environmental Science and Pollution Research - At present, the contradiction between survival and ecology necessitates the integration of crop planting, chemical fertilizer application, and...     

模糊综合评价法在钢铁企业安全投资合理性评价中的应用

为了对钢铁企业安全投资进行模糊综合评价,建立了钢铁企业安全投资的评价体系,确定各因素的权重。得出模糊综合评价矩阵,可对各因素进行评价分析;得出某钢铁企业安全投资现状分数为83.9分,等级为较好,需着重加强安全培训、劳保品、工业卫生等人因素方面的投资;在环境方面的投资较合理。     

生态足迹影响因子的定量分析

人口的膨胀和人类工业化进程的加剧，使得人类向自然界获取越来越多的资源，同时向环境源源不断的输入废弃物，已经严重超过了自然生态系统的供给能力和环境容量，生态环境日益恶化，水土流失、草场退化、植被消亡、生物多样性锐减、全球变暖等情况已经严重到难以遏制的地步，危及到人类自身的生存。在和平与发展成为世界两大主题的今天，人们越来越关注可持续发展的问题。在现有资料的基础上，利用主成分分析方法，定量地讨论了中国各省（区市）1999年生态足迹大小与其影响因子间的关系。结果表明，生态足迹的大小是各省（区市）的大中型企业个数、全社会固定生产投资等众多因子共同作用的结果，其中总人口和GDP是生态足迹大小的主要影响因子，其因子载荷量分别达到了0.940和0.913。值得一提的是非农业人口与生态足迹的相关系数超过了农业人口，这说明由于消费模式和生活水平等的差异，非农业人口对生态足迹的影响大于农业人口对生态足迹的影响。在此基础上建立了生态足迹影响因子的多元线性回归模型，以期为生态足迹在进行区域可持续发展评价的方法上提供新的思路。     

三峡库区中低产土壤重金属含量及其与小麦吸收的关系

三峡库区中低产土壤的Hg,As,Cr,Pb,Cu五个重金属含量（除渝北区外），均在国家土壤环境质量标准内，属自然背景值一级标准。Cd和Zn高于全国土壤中的平均含量和背景值含量，属二级标准。土壤的重金属含量与土壤母质类型，pH值，阳离子交换量，有机质，无定形铁和物理性粘粒有关，同时存在一定的地域分布。重庆近郊的土壤所有重金属含量相对较高。土壤重金属的可给态或有效性含量极低，锌和铜不是过量，而是不足。小麦籽粒中As,Cr,Pb,Zn,Cu含量低于国家食品对重金属限量标准和小麦籽粒背景值标准，Hg,Cd含量高于国家规定标准。籽粒中的Cu,Zn含量是小麦茎叶中的2.0-2.2倍，而茎叶中的Hg,Pb,As,Cr,Cd含量明显高于籽粒。     

构筑防灾科技学院学生文化体系

文章从四个方面阐释学生文化体系的构成，即重在打基础，鼓励学生个性化发展；培植防灾学院自己的学生文化“精英”；创新与创业是学生文化的闪光点；培育一个好的学生文化的管理环境。做到此四点，就可办一个好的、有特点的、合格的高等学校。本文有的放矢，用事实来说话。     

降水空间异质性对非点源关键源区识别面积变化的影响

针对地形起伏和降水空间差异较大的农业区非点源污染问题,基于SWAT模型评估了阿什河流域在异质性降水和均匀降水两种情景下总氮、总磷关键源区空间变化规律,统计了两种情景下识别的关键源区面积变化,并分析其与降水特征参数的关系.结果表明,降水量一定时,两种情景下识别的总氮、总磷关键源区面积变化趋势大致相同,且总磷关键源区面积不易受降水空间异质性的影响,但总氮关键源区面积却明显受到其影响.对各年份总氮和总磷关键源区面积与降水特征参数的相关分析表明,总磷关键源区面积与当年降水量呈显著正相关,而总氮关键源区面积却与前一年降水量呈显著正相关.研究结果对进一步探讨降水这一重要驱动因子的不确定性对非点源污染关键源区的影响,以及农业非点源污染的治理具有重要意义.     

北京南部城区PM2.5中碳质组分特征

为了解《大气污染防治行动计划》实施后北京市大气PM_2.5中碳质组分特征,于2017年12月至2018年12月在北京污染较重的南部城区进行了PM_2.5连续采样,对其中的有机碳（OC）和元素碳（EC）进行了全面研究.结果表明,北京大气PM_2.5、OC和EC浓度变化范围分别为4.2~366.3、0.9~74.5和0.0~5.5 μg ·m^-3,平均浓度分别为（77.1±52.1）、（11.2±7.8）和（1.2±0.8）μg ·m^-3,碳质组分（OC和EC）整体占PM_2.5的16.1%.OC质量浓度季节特征表现为：冬季[（13.8±8.7）μg ·m^-3] > 春季[（12.7±9.6）μg ·m^-3] > 秋季[（11.8±6.2）μg ·m^-3] > 夏季[（6.5±2.1）μg ·m^-3],EC四季质量浓度水平均较低,范围为0.8~1.5 μg ·m^-3.二次有机碳（SOC）年均质量浓度为（5.4±5.8）μg ·m^-3,四季贡献比例范围为45.7%~52.3%,年均贡献为48.2%,凸显了二次形成的重要贡献.随污染加重,尽管OC和EC贡献比例均降低,但浓度水平却成倍升高,OC和EC浓度在严重污染天分别是空气质量为优天的6.3和3.2倍.与非供暖时段相比,供暖时段PM_2.5、OC和SOC浓度分别增加了14.4%、47.9%和72.1%,体现了OC对供暖季PM_2.5污染的重要贡献.PSCF分析表明,位于北京西南的山西省和河南省部分区域是PM_2.5和OC的主要潜在源区,且PM_2.5潜在源区更为集中;EC的PSCF高值（>0.7）区域较少,主要位于北京南部,如山东省和河南省部分地区,且北京市及周边地区贡献明显.     

基于绝对主成分-多元线性回归的滇池污染源解析

定量解析污染源是湖泊流域水环境管理的重要基础.基于滇池草海和外海多年水质监测数据,采用主成分分析（PCA）方法识别了主要水质指标的污染源类型,利用绝对主成分-多元线性回归模型（APCS-MLR）得到不同污染源对水质的贡献程度.结果表明,草海主要的污染源有农业面源、城市面源和内源3类,外海的主要污染源是农业面源、城镇生活污染源、城市面源和内源4类.与河流水污染源解析结果不同,底泥内源与气象因子对滇池主要水质指标的影响较大.