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为了厘清京津冀地区污染变化与趋势以及污染与经济发展的关系,为环境污染协同防治、环境与经济协调发展提供科学参考,借助趋势检验模型定性定量分析2000—2013年京津冀主要污染物排放变化趋势,探讨工业细分行业污染排放的结构特征。研究发现:京津冀地区环境污染排放趋势逐渐分化,化学需氧量、烟(粉)尘排放显著减少,二氧化硫排放减少趋势不太显著,废水排放显著增加,氨氮排放减少趋势不显著;京津冀地区污染排放与经济波动、结构调整存在密切联系;从工业细分行业来看,黑色金属冶炼和压延加工业、电力/热力生产和供应业、化学原料和化学制品制造业、造纸和纸制品业、农副食品加工业对污染排放贡献较大。 相似文献
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中国工业行业技术变化的环境效应研究 总被引：1，自引：0，他引：1
基于2001-2008年中国内地36个工业细分行业的面板数据,分别以全要素生产率、技术进步和技术效率为衡量技术变化水平的指标,以污染排放指数为衡量排污水平的指标,对技术变化的环境效应进行了计量分析.结果表明,2001年以来工业行业的技术进步起到了促进污染排放下降的效果,但是技术效率和全要素生产率却具有促进污染排放增加的效果.研究认为,我国工业行业的技术进步已经凸显环境友好型特征,而在现有技术条件下,工业行业应该谨慎的优化组合生产要素,实施环境友好型生产方式,以实现技术效率和环境质量的双赢. 相似文献
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河流颗粒物重金属污染评价方法比较研究 总被引：80，自引：0，他引：80
对评价河流颗粒物重金属污染水平的４种方法进行了比较研究，提出了适用于Ｉｇｅｏ法和ＳＥＦ法评价我国河流颗粒物重金属污染水平的评价参比标准值；并应用这些方法对我国部分河流颗粒物重金属的污染水平进行了评价。 相似文献
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贸易开放条件下的区域分工与工业污染排放 总被引：1，自引：1，他引：0
对外贸易是否导致专业化区域锁定于污染行业而加剧污染排放?从动态视角出发,将区域分工视为专业化集聚与动态演化的综合,基于中国2003-2009年261个地级市30个制造业大类数据,借助区位商与共现概率描述专业化集聚与动态演化,构建联立方程模型进行实证检验。结果表明：一方面,专业化集聚将形成多个层面拥挤效应,降低污染行业进一步集聚的概率,制约区域朝着污染专业化方向演化;另一方面,环境规制将有效抑制区域进一步朝着污染专业化方向演化。因此,尽管对外贸易扩张在一定程度上强化了污染行业在专业化区域的集聚,但并未因此造成污染排放在区域之间形成两极分化。 相似文献
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利用辽宁中部地区2012年6月1日至2013年5月31日观测数据,研究了城市大气可吸入颗粒物质量浓度和气象要素的之间的相关性。结果表明:对辽宁中部地区整体来说,秋、冬季的可吸入颗粒物排放在全年贡献比例较大;对区域各城市来说,沈阳和鞍山的颗粒物污染贡献较大。区域颗粒物浓度在午后达到最低,清晨升至最高,而能见度则在这两个时段分别达到最高和最低。颗粒物浓度与相对湿度的变化趋势基本一致,与能见度、气温和风速的变化趋势相反。颗粒物(尤其是大气细粒子)浓度与能见度的相关关系最为显著,这种相关性在夏、秋、冬季更加明显,而在鞍山、本溪两地尤为突出。 相似文献
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中国工业结构演变及其环境效应时空分异 总被引：3，自引：1，他引：2
在对中国经济增长与环境变化的脱钩状态进行分析的基础上,利用工业结构特征偏向指数和1995-2010年各省29个制造业行业的相关数据,对工业结构演变与环境变化之间的关系进行定量分析,重点描述了各省工业结构的废水排放强度特征、SO2排放强度特征、固体废弃物排放强度特征的差异及变化趋势,对8大区域工业内部各行业的增长、衰退状况进行了分析,构建了地区环境污染强度影响因素的回归分析模型。结果表明：工业结构是影响区域环境质量的重要因素;1995-2010年西北及中部大部分地区工业结构废水排放强度降低的趋势在不断减弱,西南和东南部分地区工业结构的SO2排放强度有所增强,固体废弃物排放强度也一直处于较高水平。从各区域不同污染性质的行业发展差异来看,西北、西南地区、中部部分地区近十几年来高污染行业增长趋势较为明显。各地区在今后的产业结构调整及升级过程中,一方面要不断促进高附加值、高加工度、高技术产业的发展,另一方面要加强对传统“三高”产业的改造升级。 相似文献
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在塔里木盆地东北部库尔勒市大气颗粒物逐时数据(2015年1月至2020年12月)污染特征分析的基础上,利用HYSPLIT模型、聚类分析、潜在源贡献因子分析(PSCF)、浓度权重轨迹分析(CWT)分析不同季节库尔勒市颗粒物传输路径与潜在源区,揭示研究期间库尔勒市不同季节大气颗粒物的潜在源分布及其贡献水平。结果表明:2015—2020年库尔勒市PM_(2.5)、PM_(10)年均值分别为47.7±20.0、162.2±102.4μg·m^(-3),超过国家年均值二级浓度限值132%、36.3%,PM_(10)为主要污染物;颗粒物季节变化呈现冬春高、夏秋低的变化特征;PM_(2.5)/PM_(10)值春季最低(0.29),冬季最高(0.47),PM_(2.5)/PM_(10)值整体呈下降趋势;气流输送路径主要来自西风短气流,其次为吐鲁番盆地的东灌气流;塔里木盆地全年四季都是库尔勒市颗粒物的主要贡献源区,颗粒物浓度贡献水平春冬季较高,夏秋季较低。 相似文献
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本文从工业结构演变的视角来研究我国经济增长对环境质量的影响及变化,通过利用工业结构特征偏向指数和各省29个制造业行业的相关数据,对1995-2010年我国工业结构演变与环境变化二者之间的关系进行了定量分析,探讨了各省工业结构的污染排放强度特征的差异及其变化趋势,在此基础上对各区域工业内部各行业的发展状况进行了分析。研究结果表明,1995-2010年我国西北地区工业结构废水排放强度降低的趋势减弱,东南部分地区和西南地区工业结构的二氧化硫排放强度和固体废弃物排放强度有所增强,高污染行业增长趋势较为明显地区是黄河中游、西北与西南等地区。最后本文构建地区环境污染强度影响因素的回归分析模型,结果表明工业内部结构的演变是影响区域环境质量的重要因素,尤其对于经济发展相对落后的中西部地区而言,在今后产业结构升级过程中要及时监控和预防产业结构演变产生的环境污染。 相似文献
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通过对兰州市河道表层沉积物地球化学元素分析发现,兰州市河道表层沉积物41种地球化学元素富集因子多小于1,Cl、S、P、Bi、Cr、Cu、Pb、Sn、U、W、Zn富集因子值均大于2,显示了较高的污染水平。对单个采样点总富集因子的分析研究发现,R值均大于2,显示出较多的富集。其中水磨沟下游和鱼儿沟下游富集因子出现高值,显示出严重污染。元素来源研究结果显示,兰州市河道表层沉积物地球化学元素的来源可分为3类:①生活污水排放以及雨水对地面或街道的冲刷作用;②工业污染,包括冶金、电镀、农药和化肥等污水的排放;③本地土壤类型灰钙土中元素的贡献。通过粒度与元素相关性分析可知,元素P、Cl主要分布于细颗粒物质中,反映了兰州市河道表层沉积物污染物质在细颗粒中有较大量的富集。 相似文献
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兰州大气颗粒物和水溶性离子及其降水中元素组成的关系 总被引：8，自引：0，他引：8
本文论述了兰州市区不同季节大气颗粒物污染状况，它的水溶性复合离子浓度分布，同期降水中阴、阳离子组成以及它们之间的关系。研究结果表明；该地区大气颗粒物污染较为严重。它的水溶物和同期降水化学组成复杂，与Ｃａ￣（２＋）离子浓度之和在二者的总离子中分别占５９．２％和５７．８％。并呈“硫酸－钙”型污染特征。受人为污染的影响颗粒物水溶性离子浓度冬季较高。受沙尘影响春季降水中的Ｃａ￣（２＋）离子浓度高于其它季节。 相似文献
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中国化工产业布局演变与影响机理研究 总被引：1，自引：0，他引：1
基于2003—2013年的企业数据，研究了中国化工产业及其行业空间布局演化、影响因素及机理。结果表明：① 化工企业呈现沿海?陇海线?沿长江的“π”字型分布格局，集中在长三角、珠三角、环渤海、长株潭等4个热点区，天津?淄博、上海?南京、广州?茂名等化工集聚区的双核结构凸显，布局演变呈分散化趋势；② 整体上高污染、低附加值的基础化工行业由沿海地区向中西部地区转移，反之相对精细高端的行业集中在沿海地区或在沿海地区内部转移；③ 整体上港口条件、市场需求、地理区位、环境规制的影响贡献呈现下降趋势，而资源条件、外商投资、科技投入等要素的贡献上升，不同行业影响程度和趋势存在差异。 相似文献
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中美两国均为温室气体排放大国,且双边贸易额巨大。由于两国在基础设施、技术、装备水平、能源综合效率和资源禀赋上存在差异,使得通过中美商品贸易,美国将大量的碳排放转移到了中国。本文采用投入产出分析方法,结合经济、能源与贸易3个系统,建立了基于国际商品贸易的碳排放转移模型,并分别测算了1997与2002年中美商品贸易中各相应部门的碳排放转移量。研究表明:(1)1997与2002年,基于中美商品贸易的中国产业部门通过出口转移到美国的载碳量分别达到4010.13×104 与5056.21×104 t C,分别占中国相应产业部门载碳总量的6.61%与8.33%;而美国产业部门出口到中国商品的载碳量仅为290.65×104与335.61×104 t C,相应的仅占美国产业部门载碳总量的 0.53%与 0.66%;(2)1997 与 2002 年,中美商品贸易的碳转移总量分别达 3719.75×104与4719.60×104 t C,其中化学工业、金属冶炼及其压延加工业是主要的碳转移部门。(3)1997与2002年,通过国际商品贸易,美国分别有相当于其相应部门碳排放总量的6.77%与9.32%的碳被泄露到了中国,中国为美国的碳减排做出了很大的潜在贡献,因此,美国等发达国家应该为中国等发展中国家提供切实有效的气候与环境友好型技术援助。 相似文献
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东北地区大气污染物源排放时空特征：基于国内外清单的对比分析 总被引：2，自引：0，他引：2
基于国内外4类常用的污染源排放清单数据（EDGAR：全球大气研究排放数据库；CEDS：社区排放数据系统；MIX：亚洲排放清单；PKU-FUEL：全球燃料排放数据），对东北区域5类人为排放源（工业源、能源、交通运输源、生活民用源和农业源）的8种污染物（PM2.5、PM10、SO2、NOx、NMVOCs、NH3、OC和BC）从排放总量、来源贡献和时空分布特征等方面进行对比分析。结果表明：东北污染物排放主要以SO2、NOx和NMVOCs为主，工业、能源和交通运输为主要贡献源；PM2.5和PM10主要来自生活民用源和工业源，贡献率前者大于后者。辽宁省污染物（除NH3外）排放最大，其次为黑龙江省、吉林省和内蒙古东四盟市，冬季排放强度明显高于其他季节。NH3主要来自农业源，排放峰值发生在5~7月；各清单间排放总量和来源贡献差异明显，EDGAR和PKU清单对NH3估算差异度为170.3%；SO2、NOx、BC和OC的排放差异度均在30%以上。不同活动水平和排放因子的使用是造成清单差异的主要原因。本研究可以掌握东北污染状况，了解清单差异，为本地化清单工作开展提供研究方向，同时也可为模式模拟合理选择清单数据提供参考。 相似文献
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随着旅游业的快速发展,旅游业能源消耗和碳排放已成为影响全球气候变化的重要因素之一。在概述国内外旅游业能源消耗和碳排放研究历程的基础上,对区域旅游业、旅游交通、旅游住宿、旅游活动、旅游景区的能耗和碳排放测度、旅游业对全球气候变化的缓解与适应等方面的国内外相关文献进行了系统的梳理和分析。结果显示:国外研究相对综合和深入,对旅游业能耗与碳排放的结构及其定量测算与情景分析方面进行了系统分析,形成了基于"测定—减排—补偿"体系化的节能减排措施。国内研究起步较晚,需在旅游业能耗和碳排放重点领域的定量测度、情景分析和动态预测、深化研究内容等方面更加深入,为我国旅游业节能减排、低碳发展提供科学依据。 相似文献
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江苏省区域旅游业碳排放测度及其因素分解 总被引：4，自引：1，他引：3
区域旅游业碳排放测度是分解旅游业减碳任务的需要。依托1997年、2002年和2007年的投入产出表和旅游终端收入,以江苏省为案例地,测度了旅游业各部门包括直接和间接碳排放的旅游业碳排放总量,并利用LMDI分解了影响因素的作用机理。结果显示,旅游业碳排放总量增长较快,较均衡分布于各部门,绝大多数来自间接层面;国内游客的碳排放总量显著高于入境游客,但前者的每人次碳排放远低于后者,也远低于发达国家,还低于发展中国家;省内各地区的碳排放总量和每人次碳排放均存在着显著差异;游客规模不断扩大和旅游消费水平持续提高是碳排放增长的主要驱动力,能源强度下降和能源结构调整则对碳排放具有一定的抑制作用,收入结构变动作用具有一定的阶段波动性特征。结果表明,旅游业减碳不仅需各部门共同分担,更依赖向其提供中间产品的关联产业的大力联动;国内游客是主要碳源,需要大量排放空间;游客每人次碳排放高的地区应承担较大的减排责任;降低能源利用强度和引导旅游消费低碳发展,是旅游业碳减排的主要方向。 相似文献
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本文首先采用修正的Laspeyres指数分解方法,分析了1994—2007年中国工业及分工业部门CO2排放的主要影响因素,解析了差异原因。然后,基于退耦理论深入研究了工业部门碳排放与经济增长之间的耦合状态和减排政策执行的有效性。我们发现,工业产出是中国工业部门碳排放增长的主要正向影响因素,能源强度效应是主要的负向影响因素,它们对碳排放的影响分别为357．20％和-248．67％;食品工业、纺织工业和机械工业的碳排放呈现出递减的趋势,而石油工业部门的碳排放量增加217．75％。1994—2007年和2000-2007年工业部门碳排放的退耦指数分别为0．63和0．56,说明碳排放与经济增长处于弱退耦状态,减排政策的执行还缺乏一定的有效性。上述结果会对工业部门耦合改善的政策制定产生一定的理论意义。 相似文献
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中国旅游业碳排放效率的空间网络结构及其效应研究 总被引：1，自引：1，他引：0
基于中国30个省区2001-2016年面板数据,采用SBM模型测度各省区旅游业碳排放效率,借助修正的引力模型和社会网络分析方法,厘清中国旅游业碳排放效率的空间网络结构及其效应。研究表明：① 中国旅游业碳排放效率的空间关联渐趋紧密,网络发育程度日益完善,但距理想状态仍有差距;② 各省区网络中心性指标分异性逐步减小,上海、北京、江苏等省区排名稳居前列,重庆、福建、内蒙古等省区排名波动上升,宁夏、青海、山西等省区排名相对滞后;③ 网络整体呈核心区由东部沿海向中部及西南地区持续扩展,而边缘区范围逐步收缩态势;④ 网络密度与旅游业碳排放效率呈正相关,与旅游业碳排放效率差异构成负相关关系,网络等级度和网络效率则与之相反,网络中心性各指标的提升均能显著增强旅游业碳排放效率。 相似文献
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