构建循环型旅游产业的思路与途径

根据世界旅游组织预测,到2020年中国将成为世界上最大的旅游接待国和第四大客源输出国.2005年中国入境旅游人数已达1.2亿人次,入境过夜旅游人数达4680万人次,国内旅游人数达12亿人次,出境旅游者达3100万人次.中国旅游业产业规模正在不断扩大,旅游产业已成为国民经济新的增长点,从旅游资源大国到世界旅游大国,中国正努力向世界旅游强国目标迈进,入境旅游、国内旅游、出境旅游三大市场繁荣兴旺;同时,中国旅游产业也正经历着前所未有的考验.     

贸易自由化对我国环境的影响——基于ACT模型的实证研究

近年来我国对外贸易发展迅速，但伴随而来的环境污染问题也越来越严重。学术界对我国贸易与环境问题进行了多方面研究，但并未得到一致的结论。文参考ACT模型，试图将贸易自由化对我国环境的影响从经济发展对我国环境的整体效应中分离出来进行研究。本文采用panel数据对我国1992-2004年期间贸易自由化的环境效应进行了实证分析，结果表明：贸易自由化对我国环境消极的规模效应和结构效应远远超过了积极的技术效应，即贸易自由化使我国环境恶化。这主要归因于我国粗放型的经济增长方式以及不完善的环境法规。要改善其不利影响，我国应采用法律和经济措施相结合的办法，从而达到减少贸易的规模效应、改变现有贸易结购以及加强其技术效应的目的。     

“四个文明”协调发展是建设和谐社会的基本要求

“四个文明”协调发展,对于当代中国而言就是社会主义物质文明、社会主义政治文明、社会主义精神文明和社会主义生态文明的共同发展、不相冲突并且相互促进。只有“四个文明”协调发展,才能真正实现社会和谐。“四个文明”协调发展是构建社会主义和谐社会的基本要求。     

构建福建省交通安全长效管理机制的思考

安全是交通的永恒主题,交通安全监管是一项长期的任务,必须着力在建立完善长效管理机制上下功夫.按照建设创新型交通行业的要求,结合工作实践,笔者就构建我省交通安全长效管理机制谈一谈体会与思考.     

社会和谐与可持续发展

本文运用系统科学原理阐释了社会和谐的内涵,指出社会和谐须以人与自然和谐为基础,以人与人之间的平等、友爱和同合作为表征,其构建与实现应遵从人类社会的演化规律,依赖予在把握人类社会需求演绎、协同人与自然关系的基础上推动生产力的高效有序发展和自然资源、生态环境的可持续支持.进而从可持续发展角度,提出了人与自然和谐的"双剩余理论",以揭示其间的供瓣枧理和协同准则;推导出了社会收益分配的相对公平系数,以衡量人与人公平要求下的社会和谐.针对国情和战略目标要求,提出了以加强小城镇建设为轴心的城市、小城镇与农村人流、物流、财流和信息流合理聚散的"三元结构"发展模式,以促进我国和谐社会的建设和可持续发展战略的有序实践.     

广东省云浮硫铁矿企业集团公司:推进节能降耗减排追求经济环境增效

广东省云浮硫铁矿是我国最大的硫铁矿生产基地和硫精矿出口基地,是一家矿化结合、多种经营的国有大型企业,项目总投资6.37亿元,设计年产原矿300万吨.     

草原旅游发展中旅游管理部门环境意识的调查研究

根据环境意识结构．设计了旅游管理部门环境意识调查问卷。其主要的指标体系包括：旅游环境知识水平、旅游环境态度、旅游环境评价和旅游环境行为四个方面。对指标体系各部分之间以及每一指标部分的每一题目之间的相对重要性进行权重的确定．而且对各部分的每道题目的各个选项予以赋分。基于权重和赋分．结合调查问卷的实际情况，设计了指标体系各部分评价模型和环境意识总体评价模型。以此来计算草原旅游发展中旅游管理部门环境意识水平的综合得分。经过分析得知，旅游管理部门环境意识模式是“环境知识制约型”模式。     

基于Sentinel-2的平寨水库叶绿素a浓度反演

为实现对平寨水库叶绿素a的遥感监测,选取平寨水库2017年11月17—18日的实测叶绿素a浓度数据和准同步的Sentinel-2数据,通过选取最佳波段组合建立BP神经网络模型,对平寨水库叶绿素a进行反演,并分析其空间分布特征。结果表明:Sentinel-2红边波段对叶绿素a的敏感性优于可见光波段,在叶绿素a浓度反演方面具有较大潜力。相关系数最大的波段组合方式是:B5/B4、[1/B4-1/B5]*B6、[1/B4-1/B5]*B7和[1/B4-1/B5]*B8;BP神经网络模型可决系数R2为0.9160,平均相对误差为29.87%,反演精度优于三波段模型;平寨水库叶绿素a浓度空间分布差异明显,水面开阔的中心库区浓度较高,各支流上游河段浓度较低。Sentinel-2数据可较好地应用于喀斯特高原湖泊叶绿素a浓度反演,BP神经网络模型估测结果合理、可靠;研究结果可为平寨水库水环境治理提供科学依据。     

三江源植被碳利用率动态变化及其对气候响应

本文基于MODIS GPP/NPP数据估算了三江源植被碳利用率（CUE）,结合气象数据和高程数据采用一元线性回归和相关分析法,探讨了2001~2017年三江源植被CUE的时空变化特征及植被CUE对气温、降水量和蒸散量变化的响应.结果表明：（1）三江源植被CUE年内3~10月表现为先增加后降低的变化趋势,其中6月植被CUE最高.（2）三江源年植被碳利用率位于0.73~1,平均水平为0.85;植被CUE空间上呈现北高南低,西高东低的分布特征.（3）整体上,三江源4~10月植被碳利用率与同期气温、降水量和蒸散量分别呈现正相关、负相关和负相关关系,降水量是影响三江源植被CUE变化的主要影响因素,气温为次要因素,蒸散量影响程度最小.