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891.
北京能源消费排放CO2增量的分解研究——基于IDA法的LMDI技术分析 总被引:3,自引:1,他引:2
采用IDA法的LMDI技术,全面实证研究了北京1995-2010年经济部门和生活消费因能源消耗排放二氧化碳增长的驱动因素,分析导致6大产业部门和生活消费的碳排放增量的各自效应。结论表明:拉动产业部门碳排放量增长的决定性因素是经济规模扩大,而促使碳排放减少的主要因素是能源强度降低,产业结构调整和能耗结构变化对产业碳排放变动的贡献较低;就行业而言,工业的碳减排成果最显著,其他服务业及交通运输、仓储与邮政业的增量明显;人口规模的持续扩大是导致生活消费碳排放量增加的主因,人均能耗强度加大紧随其后,但碳排放系数和生活能耗结构的变化却对减碳贡献不大。最后,针对上述分析结果,提出了北京未来节能减碳的简明政策建议。 相似文献
892.
The reservoir wetland, which is the largest artificial wetland in Beijing, constitutes one of the important urban ecological infrastructures. Considering two elements of natural environment and socio-economy, this paper established the driving factor indexing system of Beijing reservoir wetland evolution. Natural environment driving factors include precipitation, temperature, entry water and groundwater depth; social economic driving factors include resident population, urbanization rate and per capita GDP. Using multi-temporal Landsat TM images from 1984 to 2010 in Beijing, the spatial extent and the distribution of Beijing reservoir wetlands were extracted, and the change of the wetland area about the three decade years were analyzed. Logistic regression model was used to explore for each of the three periods: from 1984 to 1998, from 1998 to 2004 and from 2004 to 2010. The results showed that the leading driving factors and their influences on reservoir wetland evolution were different for each period. During 1984-1998, two natural environment indices: average annual precipitation and entry water index were the major factors driving the increase in wetland area with the contribution rate of Logistic regression being 5.78 and 3.50, respectively, and caused the wetland growth from total area of 104.93 km 2 to 219.96 km 2 . From 1998 to 2004, as the impact of human activities intensified the main driving factors were the number of residents, groundwater depth and urbanization rate with the contribution rate of Logistic regression 9.41, 9.18, and 7.77, respectively, and caused the wetland shrinkage rapidly from the total area of 219.96 km 2 to 95.71 km 2 . During 2004-2010, reservoir wetland evolution was impacted by both natural and socio-economic factors, and the dominant driving factors were urbanization rate and precipitation with the contribution rate of 6.62 and 4.22, respectively, and caused the wetland total area growth slightly to 109.73 km 2 . 相似文献
893.
北京野鸭湖浮游植物群落结构与水质关系研究 总被引:1,自引:0,他引:1
2011年4~11月,调查北京野鸭湖4个采样区6个采样点浮游植物的种类组成,计算其密度和生物多样性指数,分析浮游植物群落指标与水质理化参数的关系,利用修正卡尔森指数及群落多样性指数等进行了水质综合评价.结果表明,2011年4~11月,4个采样区共发现8门116种藻类,其中绿藻门、硅藻门和裸藻门占76.72%.浮游植物的群落结构、密度和多样性指数季节变化较大.在夏、秋季水温较高时,浮游植物种类较丰富,其中,以绿藻门(40.73%)最多,其次为硅藻门(26.96%)和蓝藻门(17.56%).春季和冬季水温较低,浮游植物种类比较少,但仍然是绿藻门和硅藻门植物占主导.各采样区的浮游植物细胞密度之和,在6月达到最大值,为36 119.9×104 cells/L,最低值出现在11月,为5 209.75× 104cells/L.浮游植物细胞密度在夏季和秋季较大,与浮游植物种类组成的季节变化具有一致性,即随着水温的升高和水中营养盐的增加,浮游植物的种类和细胞密度都在增加,且都是蓝藻占绝对优势,其次为绿藻.Ⅰ区~Ⅳ区浮游植物的年平均细胞密度分别为4 881.36× 104cells/L、1 015.22× 104 cells/L、4 875×104 cells/L和2 466× 104 cells/L,其中,绿藻门和蓝藻门植物细胞密度占浮游植物总细胞密度的99.81%,优势种为小颤藻(Oscillatoria tenuis)、大螺旋藻(Spirulina major)、微小色球藻(Chroococcus minutus)和蓝纤维藻(Dactylococcopsis acicularis).野鸭湖浮游植物的Shannon-Wiener指数、Pielou均匀度指数变化规律一致.野鸭湖春季和冬季水质相对较好,夏季和秋季水质相对较差.Shannon-Wiener指数和Pielou均匀度指数呈显著正相关(P<0.01),说明野鸭湖浮游植物物种多样性指数的变化,很可能是由于浮游植物群落均匀度的变化而不是由于其种类数的变化.野鸭湖浮游植物的生物多样性较高.4个采样区的多样性指数及均匀度指数之间没有明显差异.野鸭湖已经被污染,其水体为富营养型.水温和总氮含量是影响野鸭湖浮游植物群落结构的主要因素. 相似文献
894.
895.
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建筑是凝固的音乐。中国古建筑主要是木石结构,我称之为木石的史书,综合的艺术,历史的见证。历史,一个是文字的历史,还有一个是实物的历史。中国历代的各种建筑,宫殿、园林、寺庙、民居等,都是实物的历史,历史凝聚在了这些实物身上,它们也验证了历史。——罗哲文 相似文献
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898.
本文提出了一套基于ArcGIS平台的区域地下水水质评价方法,实现了单因子指标质量评价和多因子综合质量评价。方法不仅能够批量处理地下水水样和地下水质量评价结果的网格化成图,并且保留了以往容易被忽略的水质"极差点"。最后应用该方法对来自于北京市平原区1 035眼水井中的丰、枯水期近3 000余个水质数据进行了评价,结果表明平原区单因子超标的主要有总硬度、溶解性总固体、锰、氨氮、铁、氟、硝酸盐、亚硝酸盐。北京平原区地下水由浅层到中层再到深层,水质越来越好,其超III类水的面积分别为3 649 km2、2 258 km2和737 km2。区域评价结果表明,平原区地下水丰水期的水质普遍略差于其枯水期水质。 相似文献
899.
因过量开采地下水而引发的地面沉降问题已成为北京平原区最主要的地质灾害。北京地面沉降监测网络从2002年开始建设,到2008年底已经基本覆盖整个平原区。本文基于地面沉降分层标和地下水位监测资料,从土体变形与水位随时间的变化、土体变形和水位的关系出发,分析了不同岩性、不同深度土体在不同的水位变化模式下的压缩变形特征,最终将土体在水位变化下的变形特征概括为5类。结果表明:现阶段北京地面沉降区浅部土体压缩减缓,中深部土体和深部土体多以较快的速度持续压缩。砂层以弹性变形为主;不同埋深的粘性土体存在弹性变形、塑性变形和蠕变变形,具有显著的粘弹塑性。 相似文献