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1.
Luo Xiaofang Dessie Wubliker Wang Meifeng Duns Gregory J. Rong Nianhang Feng Luya Zeng Jianqing Qin Zuodong Tan Yimin 《Journal of Material Cycles and Waste Management》2021,23(2):548-556
Journal of Material Cycles and Waste Management - The traditional Chinese medicinal plant Magnolia officinalis has a wide range of applications; including more than 200 kinds of patented Chinese... 相似文献
2.
为了研究三峡水库周期性的水位调节对消落带植被群落特征的影响,选择重庆忠县至宜昌秭归段的消落带植被群落进行研究,运用重要值和多样性指数分析不同高程的植物种类组成、生活型分布特征及物种多样性。结果表明:(1)研究区域统计植物共32科70属73种,禾本科、菊科和豆科是3个优势科,单种、属现象明显;狗牙根、苍耳、鬼针草、苘麻、鳢肠、酸模叶蓼、莲子草是3个高程的共存种,其中,狗牙根和苍耳在3个高程均为优势物种。(2)研究区域共统计11种植物生活型,在消落带下部和中部,一年生草本植物占绝对优势;在消落带上部,多年生草本植物成为优势生活型,生活型类型多样化,蕨类、藤本、灌木以及乔木植物开始出现。(3)消落带植物群落的丰富度、多样性、均匀度指数均随海拔变化表现出显著差异,并且随海拔升高呈现上升趋势。由此可见,水位变化对植物群落结构和物种多样性产生很大影响,在低海拔区段,消落带物种组成简单化,耐水淹和繁衍能力强的植物成为优势物种;随着海拔上升,水淹胁迫减弱,出现更多适应水位变化的植物种类,使植物群落沿海拔变化形成不同的分布特征。这些研究结果对三峡库区消落带生态修复植物的筛选,以及物种多样性的提高具有参考价值。 相似文献
3.
生态系统服务功能及其价值核算 总被引:20,自引:4,他引:16
生态系统服务功能是指生态系统服务与生态系统功能的综合,指生态系统与生态过程所形成及所维持的人类赖以生存的自然环境条件与效用,生态系统服务功能对于人类生存发展具有重要的价值,应该在社会经济体系中得以体现,本文探讨了生态系统服务功能的类型,价值核算方法与理论及其应用研究在完善国民经济核算体系、促进可持续发展等方面的重要意义,并对今后发展进行了展望。 相似文献
4.
区域排污权交易模型研究 总被引:9,自引:0,他引:9
本文在分析了排污权交易研究进展的基础上,指出区域污染权交易比传统的排污权交易意义更大,并提出排污权交易地区交叉补贴的设想:将发达地区的排污权交易所得向欠发达地区转移,以解决欠发达地区产业结构调整乏力以及对发达地区的二次污染和发达地区环境容量资源短缺问题。在不考虑交易成本的假设下,通过建立不同地区排污权交易模型以确定排污权交易总量及其交易价格以及交易所获净增纯收益等。太湖流域由于经济最为发达,环境问题十分突出,是目前我国最适宜率先进行区域排污权交易试点的地区。通过假定太湖流域无锡和常州两市进行排污权交易,并利用两市1991—2000年的环境统计资料等相关资料进行了验证。计算结果表明区域排污权交易不仅具有明显的经济和环境效益,而且也是协调环境区域矛盾的重要手段。因此,不同地区间进行排污权交易在我国具有重要意义,在太湖流域等经济发达地区收效尤其明显。 相似文献
5.
人口流动规律及其政策含义 总被引:5,自引:0,他引:5
俞宪忠 《中国人口.资源与环境》2005,15(1):117-121
人口流动是人力资源配轩优化的根本创新路径,人口流动的一般规律是:如果流动人口为理性行为选择者,在社会制度安排许可的发展环境下,当不同区域和不同产业间形成比较收益差异,存在着流动收益大于流动成本的潜在和现实的各种获利机会时,就必定驱使人们由低收益领域向高必益领域流动,而且比较收益差异量与流动人口的流速、流量正相关,并必然导致产生收益率及人口分布走向平均化的趋势,社会发展也将获得最优化的人力资源配置结果.其相关政策含义:一是人口流动是流动人口的理性选择;二是切实保障公民的自由流动权利;三是利用比较利益差别促进人口流动;四是降低各种不必要的流动成本和流动风险;五是建构人口流动的有效率社会发展框架. 相似文献
6.
利用GC5000在线气相色谱仪于2018年4月15日~5月15日对郑州市城区环境大气挥发性有机物(VOCs)进行监测,开展其污染特征、臭氧生成潜势(OFP)和来源解析研究.结果表明,监测期间,郑州市春季VOCs平均体积分数为40.26×10~(-9),非污染日和污染日VOCs平均体积分数分别为35.82×10~(-9)和44.12×10~(-9),污染日相较非污染日增长23%;VOCs物种对OFP的贡献表现为烯烃芳香烃烷烃炔烃;源解析结果显示监测期间郑州市VOCs主要来源是LPG源(66.05%)、机动车源(47.39%)、工业溶剂源(37.51%)、燃烧源(37.80%)和植物排放源(11.25%),且污染日的LPG源和植物排放源的贡献率较非污染日增长22.92%和68.50%. 相似文献
7.
哈长城市群县域碳排放空间溢出效应及影响因素研究——基于NPP-VIIRS夜间灯光数据的实证 总被引:5,自引:0,他引:5
基于2012-2016年NPP-VIIRS夜间灯光数据测算哈长城市群共计68个县级单元碳排放数据,采用空间自相关、位序规模法则、空间计量模型以及空间马尔科夫链模型,对县级尺度城市碳排放空间特征、影响因素和动态空间溢出作用进行分析.结果表明:①城市碳排放呈现逐年下降的趋势,空间Moran''s I指数表明研究区城市碳排放存在高度的空间自相关,碳排放的高值集聚性呈降低的趋势.②位序规模法则表明,研究区全部城市的碳排放属于次位型分布,高位次城市的碳排放表现突出;在前十位城市的碳排放规模先减少再增加,由分散向集中演变.③多种空间面板模型对比分析表明,城市经济水平和人口密度因素呈现显著的正相关关系;固定投资和外商投资因素仅在时间固定模型中起到正向影响作用;技术进步以及路网密度因素则起到显著的抑制作用.④空间马尔科夫链分析结果表明,城市碳排放空间溢出效应明显,位于低水平区域与高水平区域的城市在转移过程中保持稳定;位于中低水平区域的城市与高碳排放的城市相邻会降低转移概率,反之则会提升转移概率. 相似文献
8.
北京南部城区PM2.5中碳质组分特征 总被引:5,自引:3,他引:2
为了解《大气污染防治行动计划》实施后北京市大气PM2.5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PM2.5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PM2.5、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PM2.5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PM2.5、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PM2.5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PM2.5和OC的主要潜在源区,且PM2.5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. 相似文献
9.
长江经济带突发水污染风险分区研究 总被引:4,自引:0,他引:4
长江经济带突发水污染事件频发,对区域人群健康和生态安全造成严峻挑战.环境风险分区是环境风险管理的基础和有效工具.本研究以2015年为基准年,基于环境统计数据、DEM数据、水质监测断面数据和基础地理数据,综合考虑了水系流向、水系级别及水质等因素,以1 km×1 km的网格为基本单元,对长江经济带开展突发水污染风险分区.结果表明:①高风险区面积为3348.9 km~2,占评估区总面积的0.16%;较高风险区面积为26030.7 km~2,占比1.27%;中风险区面积为97971.1 km~2,占比4.79%;低风险区面积为1916838.7 km~2,占比93.77%;②从沿长江干流两岸分布来看,高风险区面积沿长江上游至下游呈逐渐增加趋势,主要集中分布在重庆市中部、湖北省东部、安徽省东部、江苏省中西部、浙江省北部、上海市西部等地;③从沿长江主要支流两岸分布来看,高风险区主要分布在嘉陵江南段、乌江南段、汉水东段、湘江北段、赣江北段等.研究结果可为长江经济带生态环境管理提供科学依据. 相似文献
10.
典型西南工业城市柳州市核心区大气污染物时空分布与气象因素研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为研究柳州市核心区大气污染物浓度时空变化规律与气象因素之间的关系,统计分析了2018年全年研究区内6个自动监测站点PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3和CO的浓度监测数据和气象站气象数据,并对28次超标日污染物来源进行了解析.结果显示:①核心区颗粒污染物污染较为严重,且以PM_(2.5)为主的细颗粒污染物仍为柳州市主要的大气污染物;各污染物月均浓度季节差异显著,除NO_2外柳州大气污染物浓度下降明显,指示柳州市多项节能减排综合整治措施成效显著;PM_(2.5)、PM_(10)、CO受早晚高峰期影响,浓度日变化均呈双峰型;NO_2在不同季节峰型不同,作为O_3前体物其浓度日变化与O_3相反,呈现"早峰午谷"的变化趋势.②通过对污染物浓度插值发现,由于核心区主要工商业区位于西部且处于主导风向下风向,故PM_(2.5)和SO_2浓度西北高、东南低,PM_(10)、NO_2和CO浓度西南高、东北低;核心区东部的山区为O_3生成带来大量前体物,使O_3浓度东南高、西北低.③由于气候特征,核心区春、夏季主要气象因素均为降水量;秋季的主要气象因素是风速,风速与污染物的负相关关系表明了风的扩散效应;冬季大部分污染物与气象因素的相关性不显著,表明人为因素对污染物的影响大于气象因素;核心区大气污染物主要来源于局地排放和区域传输,且南北主导风向对大气污染影响最大.④HYSPLIT模型结果指示柳州超标日大气污染物主要来自于珠三角地区,且陆源颗粒物浓度普遍比海洋源高,来自南部的远距离输送气流颗粒物含量最低,表明远距离输送为影响颗粒物传播的主要原因. 相似文献