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31.
32.
长江三角洲地区污染密集型产业转移及驱动机理 总被引:2,自引:1,他引:1
污染密集型产业转移及影响机理研究已成为区域可持续发展的研究热点之一。利用长江三角洲地区2000-2010年面板数据,运用Arc GIS空间分析工具,探讨污染密集型产业的时空格局演变特征及转移规律,构建计量学模型,定量地揭示其转移的驱动机理。结果表明:1近十年来,长江三角洲地区的污染密集型产业具有空间转移特征,转移方向基本符合沪宁—沪杭甬交通线,呈现由中心城市到外围城市、由集中到分散转移态势;2污染密集型产业转移主要受到外向度和劳动力成本拉动,而与经济发展水平呈负相关,环境规制、产业结构、创新能力均产生重要推动作用。3长江三角洲地区经济发展目前已逐渐摆脱依赖污染密集型产业的迹象,但污染密集型产业区位仍未发生根本性改变。 相似文献
33.
构建县域城镇化综合测评指标体系,包含经济城镇化、就业城镇化、市场城镇化、人口和基础设施城镇化.运用熵值法测算了河北省县域城镇化水平,发现2001-2012年县域城镇化水平处在上升状态,主要表现为人口城镇化、基础设施和农村非农就业的改变,但城镇化发展并未提供较多的城镇就业岗位和促进工业企业营利能力的提升.从多年平均看,人口和基础设施子系统对县域城镇化水平贡献份额最大,市场子系统贡献份额最小,各子系统有不同的时段特征.采用多元回归模型分析了影响县域城镇化水平的动力因素,显示推动力呈现多元化特点,各种动力共同助推县域城镇化水平的提高,但动力大小有差异,依次表现为政府动力、市场动力、社会动力. 相似文献
34.
近年来绵阳市土地利用变化现象表现十分明显,但缺乏比较深入的研究。本文根据绵阳市涪城区2000年和2010年的土地利用变化动态监测数据,利用CA-Markov模型对2020年的土地利用空间格局进行预测,并对引起该区土地利用变化的驱动力进行分析。 相似文献
35.
为研究大安市地下水位的变化特征及其主要控制因素,根据大安市气候因素、引水灌溉水量、地下水开采和地下水埋深等数据资料,分析了环境因素的变化规律及趋势,基于suffer软件利用克里格方法对地下水埋深进行插值,分析其时空演变规律及驱动因素。结果表明,降水量呈波动增加的趋势,平均年降水量增量为0.249mm/a;蒸发量呈波动下降的趋势,平均年蒸发量增量为-2.063mm/a;引水灌溉水量呈增加趋势,平均年灌溉水量增量为0.212×108m/a。潜水埋深呈小幅度减小趋势,年均倾斜率为-0.023m/a,承压水埋深呈波动上升趋势,年均倾斜率为0.146m/a。承压水动态变化的驱动因子由大到小依次为人工开采(主要是农业开采与生活用水)、引水灌溉、降水、蒸发,农业开采是最主要的影响因子。研究结果可为制定完善的水资源调控方案提供理论依据。 相似文献
36.
为了科学有效地掌握海域使用信息、管理海域权属,为海域资源调查、管理、规划、保护、合理利用提供服务,为违法、违规、违章用海项目得到有效遏制,减少用海矛盾,有必要开展海域使用动态监测,作者以连云港近海为研究区,利用4个时相Landsat遥感影像(2002、2008、2013、2016年)通过面向对象算法提取弱水背景下的紫菜养殖区信息,揭示空间分异规律,并分析其驱动原因。研究结果表明:4期影像提取连云港近海紫菜养殖区信息的精度分别是87.5%、92%、91.7%和94.6%。紫菜养殖区空间分布的变化规律为紫菜养殖面积不断增加且整体向深海方向推进。赣榆港口航运区和田湾核电站特殊利用区存在少量紫菜养殖区,项目用海不符合连云港市海洋功能区划(2016~2020年)。连云港近海紫菜养殖区空间分异的驱动因子主要是自然条件、养殖技术、海洋经济和社会发展四大因素。 相似文献
37.
土地利用和气候变化对海河流域蒸散发时空变化的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
蒸散发(ET)是水文能量循环和气候系统的关键环节,研究ET的时空变化特征及其响应土地利用和气候变化的驱动机制对于理清流域水资源和气候变化的关系具有重要的意义。本文基于MOD16/ET数据集定量分析了海河流域2000-2014年ET的时空变化特征,并结合时序气温降水数据和土地利用数据,采用相关分析方法定量探索了ET与气候因子的驱动力关系。结果表明:① 海河流域2000-2014年ET表现为较为显著的空间分布格局,呈现出北部和南部高、西北部和中东部低的分布特性。不同土地利用类型的多年ET呈林地>草地>耕地>其他类型的特征;② 2000-2014年海河流域年均ET波动范围为371.96~441.29 mm/a,多年ET的均值为398.69 mm/a,平均相对变化率为-0.41%,整体呈下降趋势;③ 多年月ET与气温和降水均呈单峰型周期性变化趋势,年内月ET呈单峰变化趋势;④ 春秋两季的ET与降水和气温的相关性明显高于其他季节,ET与气温和降水的平均相关系数是-0.17和0.37,表明降水对于ET的响应程度强于气温;⑤ 驱动分区结果表明海河流域ET受气候因子驱动的主要类型是降水驱动型和降水、气温共同驱动型;⑥ 海河流域耕地ET变化气候因子驱动模式主要是降水、气温共同驱动型;林地、草地的驱动模式主要气温驱动型和降水驱动型,其他土地利用类型的驱动模式主要是受其他因素驱动。该研究将对海河流域水资源开发管理和区域气候调节起到科学指导作用。 相似文献
38.
Mountain and lowland watersheds are two distinct geographical units with considerably different hydrological processes. Understanding their hydrological processes in the context of future climate change and land use scenarios is important for water resource management. This study investigated hydrological processes and their driving factors and eco-hydrological impacts for these two geographical units in the Xitiaoxi watershed, East China, and quantified their differences through hydrological modelling. Hydrological processes in 24 mountain watersheds and 143 lowland watersheds were simulated based on a raster-based Xin'anjiang model and a Nitrogen Dynamic Polder (NDP) model, respectively. These two models were calibrated and validated with an acceptable performance (Nash-Sutcliffe efficiency coefficients of 0.81 and 0.50, respectively) for simulating discharge for mountain watersheds and water level for lowland watersheds. Then, an Indicators of Hydrological Alteration (IHA) model was used to help quantify the alterations to the hydrological process and their resulting eco-hydrological impacts. Based on the validated models, scenario analysis was conducted to evaluate the impacts of climate and land use changes on the hydrological processes. The simulation results revealed that (a) climate change would cause a larger increase in annual runoff than that under land use scenario in the mountain watersheds, with variations of 19.9 and 10.5% for the 2050s, respectively. (b) Land use change was more responsible for the streamflow increment than climate change in the lowland watersheds, causing an annual runoff to increase by 27.4 and 16.2% for the 2050s, respectively. (c) Land use can enhance the response of streamflow to the climatic variation. (d) The above-mentioned hydrological variations were notable in flood and dry season in the mountain watersheds, and they were significant in rice season in the lowland watersheds. (e) Their resulting degradation of ecological diversity was more susceptible to future climate change in the two watersheds. This study demonstrated that mountain and lowland watersheds showed distinct differences in hydrological processes and their responses to climate and land use changes. 相似文献
39.
40.
Based on the cost-income data of agricultural products and relevant statistical data, taking major grain crops and economic crops in the process of cultivated land use as study cases, we studied characteristics of the temporal variation of cultivated land use intensity and its composition in Shandong Province from 1980 to 2015, and then analyzed its main driving factors. The results showed that: (1) The total intensity of major crops in Shandong Province showed a rising trend from 919.73 Yuan ha-1 in 1980 to 3285.06 Yuan ha-1 in 2015, and the average annual intensity of economic crops was higher than that of grain crops. The labor cost and material cost of major crops both showed an increasing trend, but the material input was much higher than labor input for grain crops, while the labor input was much higher than material input for economic crops. (2) The labor intensity of major crops in Shandong Province showed a decreasing trend from 501.75 man-day ha-1 in 1980 to 161.93 man-day ha-1 in 2015. The labor intensity of grain crops was lower than that of economic crops and its decline rate was fast. On the contrary, the capital intensity showed an increasing trend from 518.33 Yuan ha-1 in 1980 to 1159.95 Yuan ha-1 in 2015. In the internal composition of capital intensity, the proportion of yield-increasing inputs such as seed, farmyard manure, fertilizer, pesticide and drainage and irrigation decreased gradually, while the proportion of labor-saving inputs such as agricultural machinery increased significantly. (3) The cultivated land use intensity in Shandong Province had significant negative correlations with the amount of agricultural labor and cultivated land area per capita. The primary direct driving factor was the net income per unit cost of major crops, but the time response lagged by 1-3 years. The main indirect driving factor was the reform of agricultural policy. 相似文献