涂料行业清洁生产审核实例研究

我国涂料行业高速发展的同时,严峻的行业环境问题严重限制了我国涂料行业的进一步发展.本文进行了涂料行业清洁生产审核实例研究.实践表明,加快我国涂料行业清洁生产技术的研究与开发,推进涂料企业清洁生产审核工作,可有效地减少涂料生产带来的环境污染,对我国涂料行业的可持续发展具有重要意义.     

地理信息系统技术及其在环境科学中的应用

论述了地理信息系统的组成,主要功能,分类等特性,重点介绍了ＧＩＳ数据库设计模型的演变及ＧＩＳ空间数据模型,阐述了ＧＩＳ在环境学科领域的应用现状,包括环境管理,环境影响评价,面源污染分析,水资源管理与分析,给排水管网设计和管理,近海水域管理和分析,环境监测,减灾防灾及紧急事故管理,生物多样性保护与可发展研究等,并介绍了ＧＩＳ在环境科学中的应用前景。     

浙江省县级单元建成区用地绩效评价及其地域差异研究

为评价浙江省县级单元建成区用地的绩效,并探讨其地域差异,论文采用AHP法、空间分析法,得到研究结果为:构建了基于经济、效益、效率和公平四个维度的土地绩效评价框架;经济绩效与效率绩效呈现较强的空间集聚特征;效益绩效与公平绩效的空间分布趋于离散;综合绩效呈现四种不同的空间模式;用地协调度并不与经济发展水平直接相关。由此得出结论:由于城市的规模报酬递增和工业化水平提高,子绩效中经济绩效与效率绩效呈现较强的空间集聚特征;而效益绩效与公平绩效则体现出相反的两极分化特征;在区域中心城市的产业梯度转移、辐射效应、周边地区的功能承接等机制影响下,H-H绩效和L-L绩效呈显著的空间集聚形态;产业结构升级提高了土地利用协调性,而欠发达地区的土地利用低水平自组织优化机制也可能具有较高的协调度。     

我国温室气体排放审计工作的程序和内容及其存在的问题

全球气候变化问题日益严重,走绿色、低碳、环保和可持续发展道路已经成为必然选择。温室气体(GHG)排放审计因其具有帮助企业摸清自身碳资产家底、提供准确的GHG排放数据、为GHG排放设定合理的减排目标等作用越来越受到各方面的重视。本文通过总结参与GHG排放审计工作的实践,详细介绍了GHG排放审计工作的程序和主要内容,并探讨了我国GHG排放审计工作存在的主要问题及解决对策。该研究对抑制全球气候变化具有重要的意义。     

富安茧丝绸清洁生产实例分析

通过对富安茧丝绸清洁生产审计的实例分析，总结出了清洁生产审计，增加了企业的经济效益，降低了生产成本，提高了产品质量，减少了污染物排放。     

PRED问题与地理工程

本文首先定义了由人口、资源、环境和发展构成的PRED问题的思路,讨论了它的性质;然后提出用地理工程解决PRED问题,并构建了地理工程的理论框架。     

京津冀地区高分辨率PM2.5浓度时空变化模拟与分析

为了全覆盖、高分辨率和高精度识别京津冀地区大气PM_2.5质量浓度时空变化,选取多角度大气校正算法遥感反演的1km AOD为主要预测因子,多种气象要素和土地利用要素为辅助预测因子,构建了混合效应模型+地理加权回归模型的两阶段统计模型,并针对京津冀地区PM_2.5污染较严重的特点,模型中引入了AOD²等独特预测因子.通过上述两阶段模型定量预测了研究区2017年1 km²空间分辨率的每日PM_2.5质量浓度.结果表明,模型交叉验证的决定系数R²为0.94,斜率为0.95,均方根预测误差为13.14 μg·m^-3,在前人基础上预测精度进一步提升,可用于PM_2.5浓度时空变化预测与分析.2017年,京津冀地区PM_2.5浓度年均值为44.96 μg·m^-3,年均值范围在0~89.89 μg·m^-3之间.PM_2.5浓度时空变化差异性明显,整体上呈现"平原西南部浓度高、平原东北部浓度中等和山区高原浓度低"的空间分布格局以及"冬季浓度高、夏季浓度低和春秋过渡"的季节变化特点.模型预测结果的高时空分辨率可以支持流行病学研究在较小区域的暴露评估和识别小尺度污染源的时空变化,分析发现在大气污染防治行动计划实施以来,污染较严重的冀中南山麓平原区可能出现了重要污染源的空间变化.模型预测与分析结果可以为京津冀大气污染防治提供科学支撑.     

Characteristics of phosphorus chemistry and its geographical distribution in the Haihe River valley,North China

ＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｐｈｏｓｐｈｏｒｕｓｃｈｅｍｉｓｔｒｙａｎｄｉｔｓｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｉｎｔｈｅＨａｉｈｅＲｉｖｅｒｖａｌｌｅｙ，ＮｏｒｔｈＣｈｉｎａＪｉａｎｇＧａｏｍｉｎｇ；ＨｕａｎｇＹｉｎｘｉａｏ；Ｌ...     

北京市黑臭水体治理的动态遥感监测及影响因素分析

为及时、准确掌握黑臭水体治理进展,基于“北京二号”影像数据和同期的野外综合水体实测数据,采用深度学习算法对黑臭水体进行识别,并引入地理探测器对黑臭水体影响因素进行定量分析。结果表明：基于Faster R-CNN算法的黑臭水体遥感识别,总准确率达到90%左右,短时间内(5~33 h)即可完成北京市建成区黑臭水体的筛查工作;在空间维度上,黑臭水体主要分布在中心城区以外,并在通州区、朝阳区和大兴区较为集中;在时间维度上,专项治理期间(2015—2018年)内,黑臭水体的数量和长度总体趋势都是递减的,但偶尔也有反黑现象;2018年底,在全市建成区范围内,已全面消除黑臭现象;在一年内,第1季度水体环境最好,第2季度次之,第3季度最差,从第4季度开始好转;在北京市大兴区,土壤全氮量(贡献率为32.07%)和周边养殖场排污(贡献率为27.04%)是黑臭水体形成的主要影响因素,高程(贡献率为8%)、土壤类型(贡献率为7.6%)和土地利用类型(贡献率为6.1%)的贡献率较弱。由此可以看出,基于Faster R-CNN算法识别影像中的黑臭水体识别准确率高,可及时、准确地监测城市黑臭水体治理情况,使用地理探测器可定量分析并确定各影响因素的贡献率。本研究成果可为城市黑臭水体的动态监测和治理提供有力的技术支撑。     

地理探测器方法下北京市人口空间格局变化与自然因素的关系研究

人口空间分布具有尺度特征,从乡镇街道尺度研究自然因素对城市人口空间格局的影响有利于得出更精细的结果,并为城市人口合理布局和规划提供科学依据。论文利用第五、六次人口普查乡镇街道数据,分析北京市人口空间格局特征,利用地理探测器研究自然因素对人口分布的影响。研究表明：1）自然因素对不同类型人口空间格局影响具有差异性。对常住人口作用强度由大到小的自然因素分别是适宜建设用地面积、地形起伏度、坡度、海拔高程和河网密度,对外来人口作用力由大到小的自然因素分别是地形起伏度、适宜建设用地面积、坡度、海拔高程和河网密度;2）自然因素对不同地区人口空间格局影响具有差异性。除适宜建设用地面积外,坡度和河网密度分别对六环内、外区域人口密度影响较大。高程和地形起伏度对六环外人口格局作用力高于六环内地区;3）两类自然因素叠加对人口密度作用的强化方式体现为因素相互协同或因素作用力非线性增加。5类自然因素对人口密度的影响力交互作用探测值为1,各类自然因素对城市人口空间格局的影响力协同增强。