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“老外”一词是在改革开放后,人们对于外国人一种形象的称呼,如今走到大街上,看见路人“老外”,我们早已习以为常。在日渐都市化的安徽合肥,开咖啡店、当城管、当外教、卖快餐……“老外”们正在以更多样的途径融入这座城市的生活。 相似文献
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为探析城市火灾风险的空间格局特征,提出科学的火灾防控体系,以合肥市为研究对象,基于火灾风险兴趣点(POI)数据、NPP/VIIRS夜间灯光影像数据、消防站与道路信息等多源数据,运用SAVEE模型和迭代方程评估城市火灾风险,并引入区位-配置(L-A)模型,从不同目标情境优化消防站点布局。研究表明:火灾高风险区主要集中于合肥市二环以内的建成区,尤其是老城区、合肥西站片区、政务区、科学城和东部新中心等区域;现有48座消防站对研究区内的POI覆盖效果较好,覆盖率为86.76%,而对NPP/VIIRS覆盖效果一般,覆盖率仅为55.94%,覆盖率在合肥市东北部、西北部和南部部分地区仍有不足;基于最大化覆盖模型,规划新增44座消防站,明显提升5 min响应时间的覆盖率,可进一步夯实城市消防安全。 相似文献
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基于分形方法确定合肥大兴地区土壤中Cd元素的异常下限 总被引:1,自引:0,他引:1
在土壤元素异常下限值的确定对环境地球化学评价具有重要意义,传统异常下限值计算方法仅适用于元素含量数据呈正态分布的情况,而事实上土壤元素含量的空间分布极其复杂,很可能具有多重分形分布特征,元素背景和异常有各自独立的幂指数关系。本文探讨利用分形方法确定典型工业区土壤中Cd元素的异常下限值。基于分形的含量一面积方法确定了合肥大兴地区(典型工业区)土壤中污染元素Cd的异常下限值为0.445mg/kg,并根据该异常下限值圈定了异常范围。同时与传统方法(平均值加两倍标准离差)确定的土壤中Cd元素异常下限值及异常范围进行了对比分析,结果显示,分形方法圈定的异常区域是有效的、合理的,控制了区内主要的导致土壤Cd元素污染的企业。 相似文献
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以夏、秋、冬三个季节合肥大气颗粒物PM10和PM2.5中PAHs为研究对象,通过采样、测定与分析,得出如下结论:合肥市大气PM10和PM2.5中PAHs的浓度季节变化特征明显,冬季秋季夏季。夏季PM10中不同环数PAHs的分布规律与该季PM2.5不同,而秋冬季则相同,分布规律都是5~6环4环2~3环。通过采用BaP毒性当量法对PAHs进行健康风险评估,发现合肥大气PM10和PM2.5中PAHs的BEQ值除了夏季低于国家标准限值外,秋、冬季节均高于国家标准限值和国际标准限值。 相似文献
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降水和风对大气PM2.5、PM10的清除作用分析 总被引:2,自引:0,他引:2
对合肥2015—2017年的降水、风和PM_(2.5)、PM_(10)浓度观测数据统计研究发现,降水对PM_(2.5)、PM_(10)有一定的清除作用,尤其在秋冬季节.秋冬季节小雨、中雨分别导致PM_(2.5)和PM_(10)浓度降低23.1%、40.4%和32.0%、63.7%.雨日PM_(2.5)/PM_(10)比例上升8.4%,表明降水对PM_(10)清除作用更显著.降水前后PM_(2.5)浓度变化与降水前PM_(2.5)浓度、降水强度、降水时长密切相关.当降水强度大于4 mm·h~(-1)或PM_(2.5)初始浓度高于115μg·m~(-3)时,降水对PM_(2.5)产生明显清除作用;而降水强度小于1 mm·h~(-1)或PM_(2.5)初始浓度低于115μg·m~(-3)时由于吸湿增长作用极易造成PM_(2.5)浓度反弹升高;且持续3 h以上雨强介于1~4 mm·h~(-1)的降水也对PM_(2.5)产生清除作用.降水前后PM_(10)浓度变化与初始浓度密切相关,而与雨强相关性较弱.当PM_(10)初始浓度大于50μg·m~(-3),降水就对PM_(10)产生明显清除作用,且PM_(10)初始浓度越高,降水后PM_(10)浓度下降越多.风速大于2 m·s~(-1)可显著降低PM_(2.5)浓度,因此,当风速大于4 m·s~(-1)时合肥较少出现中度及以上污染,但易造成地面起尘,使PM_(10)浓度不降反升.合肥冬季严重污染主要出现在西北风向,夏季中度以上污染天气较少,主要出现在风速低于3 m·s~(-1)的东南风向. 相似文献
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以合肥高新技术产业开发区为例,利用2003年-2008年的资源能源数据,通过回顾性评价研究方法,分析出新鲜水耗量是在正常消耗范围、单位工业增加值废水产生量低于国家标准值、综合能耗弹性系数呈下降趋势和控制SO2排放量的必要性等一系列问题,这对合肥高新区今后的发展将起到积极指导作用。 相似文献