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题名不同利益相关者对生态涵养区生态系统服务的认知分析
被引量:2
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作者
丁远鑫
刘春兰
裴厦
张继平
刘晓娜
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机构
北京市生态环境保护科学研究院
首都师范大学资源环境与旅游学院
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出处
《水土保持研究》
CSCD
北大核心
2023年第5期453-461,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(41901260)
北京市自然科学资助项目(5204033)
国家自然科学基金项目(41801186,41701209)。
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文摘
[目的]利益相关者对生态系统服务的认知影响决策的制定,开展不同利益相关者对生态系统服务认知程度及影响因素调研与分析,可为生态涵养区生态系统管理、生态系统服务优化供给以及生态保护补偿政策制定提供重要支撑。[方法]通过问卷调查的方法分析了北京市生态涵养区管理者和农户对生态系统服务认知类型和空间差异及其影响因素。[结果](1)管理者与农户均认为生态系统主要提供调节服务,但对气体调节、环境净化和文化服务认知较低,对水源涵养、生物多样性维护与文化教育认知差异明显;农户仅对供给服务认知高于管理者。(2)不同利益者类型对不同生态系统所提供的主导服务认知差异明显,管理者对不同生态系统的水源涵养、生物多样性维护和文化教育认知均高于农户,农户对草地和农田的供给服务、森林水土保持及湿地和农田的气体调节、休闲娱乐认知均高于管理者。(3)不同区域的利益相关者对气体调节、文化服务等的认知存在明显区域差异;密云区管理者对气体调节认知较低,房山和门头沟区的农户对生物多样性维护认知较低。(4)文化程度、生态管控程度和收入水平是影响管理者认知的主要因素,文化程度、生态管控程度与管理者认知成正比;文化程度、生态管控程度和生态环境培训是影响农户认知的主要因素,文化程度、生态环境相关培训主要与农户认知成正比。[结论]不同利益相关者对生态系统服务认知存在明显认知类型差异和区域差异,文化程度、生态管控程度、收入水平和生态环境培训是影响认知差异的主要因素,未来应着力加强生态环境培训,注重各区间经验交流及对农户的宣传与引导,提升不同利益相关者的参与度,从而制定差异化的生态系统管理与服务供给政策,促进生态保护政策落地实施。
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关键词
利益相关者
生态系统服务
认知分析
多元LOGISTIC回归分析
生态涵养区
北京市
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Keywords
stakeholders
ecosystem services
cognitive analysis
multiple Logistic regression analysis
ecological conservation area
Beijing City
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分类号
X171.4
[环境科学与工程—环境科学]
X826
[环境科学与工程—环境工程]
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题名探究CO_(2)催化重整中镍基催化剂的抗积碳性
被引量:1
- 2
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作者
丁远鑫
马晓茜
唐玉婷
陈新飞
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机构
华南理工大学电力学院广东省高效清洁能源利用重点实验室
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出处
《应用化工》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期322-327,333,共7页
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基金
国家重点研发计划(2018YFC1901200)
广东省高效清洁能源利用重点实验室(2013A061401005)。
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文摘
在焦油的CO_(2)重整过程中,使用铁掺杂来增加单金属镍基催化剂的抗焦炭性。研究了单金属Ni/ZrO_(2)和双金属Ni-Fe/ZrO_(2)催化剂在甲苯二氧化碳重整反应中的催化活性和抗结焦性。结果表明,添加铁后对重整反应的促进作用是镍铁合金中镍和铁之间的相互作用的原因。同时,铁掺杂后,镍基催化剂表面上的焦炭沉积也被抑制,Ni-Fe/ZrO_(2)上的焦炭沉积(5.48%)低于Ni/ZrO_(2)上的焦炭沉积(27.54%)。通过在焦油的CO_(2)重整过程中向镍基催化剂中添加铁,可以提高抗积碳性能和稳定性,使得催化剂能够更好地应用于焦油去除过程。
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关键词
CO_(2)重整
甲苯
催化剂
抗积碳性
稳定性
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Keywords
CO_(2)reforming
toluene
catalyst
coke resistance
stability
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分类号
TQ032.4
[化学工程]
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题名大豆种质资源空间分布特征与气候因素的数据分析
被引量:1
- 3
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作者
张婧
刘玄
丁远鑫
韩旭霏
王洋洋
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机构
河南大学环境与规划学院
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出处
《中国科技资源导刊》
2018年第5期55-63,共9页
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基金
国家自然科学基金"生物修复Cr(VI)污染过程中有机Cr(III)的产生及其环境行为研究"(51704093)
河南大学创新创业训练计划项目"开封夜市不同时段噪声污染状况分析与对策研究"(2017N038)
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文摘
为了解全国大豆种质资源空间分布特征及其与气候气象因素的关系,选取大豆资源分布地区经纬度、适宜播种季节和各生长指标等以及气候气象方面的累年年均温、累年气温年较差、累年相对湿度和累年(08-08)年均降水量数据,通过ArcGIS、Geo-Da等软件,运用探索性空间分析(ESDA)、相关性分析、空间插值分析等方法进行分析研究。结果表明:(1)大豆种质资源密度由东南到西北逐渐递减,适宜播种季节数减少;(2)大豆生育日数、株高、百粒重均存在显著的空间自相关;(3)株高、生育日数和适宜播种季节数与四项气候气象因子均有较显著相关性,而百粒重与其并无明显相关,对比大豆生长指标与四项气候气象因子的等级分布图知气候气象因素对大豆种质资源空间分布特征有较显著的影响。
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关键词
数据分析
大豆种质资源
GIS
空间分布
探索性空间分析(ESDA)
气候气象
相关性分析
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Keywords
data analysis,soybean germplasm resources
GIS
spatial distribution
exploratory spatial data analysis
climatic and meteorological
correlation analysis
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分类号
S52
[农业科学—作物学]
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