不同土地利用/覆盖类型下海南岛产水量空间分布模拟

设定3种不同的情境,应用InVEST模型,利用水量平衡原理模拟土地利用/覆盖类型变化下海南岛产水量的空间分布。结果表明:海南岛年均产水深可达979.04 mm;其中中部地区产水量最高,西部地区产水量最低;当林地面积逐渐减少、城市建成区面积增长1倍时,产水量的增加量最大,年均产水深可达1004.06 mm;当耕地面积逐渐减少、城市和建成区面积增长1倍时,年均产水深则为1002.22 mm。

基于InVEST模型的海南岛氮磷营养物负荷的风险评估

对于面源污染的防治,首要任务是量化氮磷营养物的负荷。应用InVEST模型中的水质净化模块,模拟海南岛氮磷营养物的输出负荷,并根据富营养化含量指标表划分氮磷负荷的风险区域。结果表明:海南岛水质状况总体良好,大部分区域的水质达到或优于国家地表水Ⅲ类标准,但是部分区域磷的输出负荷偏高,处于风险水区。以氮为限值的贫营养化水区、贫-中营养化水区、中营养化水区和中-富营养化水区分别占总面积的21.42%、49.98%、11.58%、17.02%。以磷为限值的贫-中营养化水区、中营养化水区、中-富营养化水区和风险水区分别占1.48%、35.40%、47.49%、15.63%。

InVEST模型及其应用的研究进展

随着全球性生态环境问题的加剧,许多国家越来越重视生态系统服务功能的研究,但目前仍很难对受到威胁的自然价值赋予恰当的衡量尺度,难以有效地管理复杂的生态系统。2007年,由美国斯坦福大学、世界自然基金会和大自然保护协会联合开发的InVEST模型实现了生态系统服务功能的定量评估,为全球各地自然资本管理、土地利用规划、生态系统产品提供与生命支持功能的权衡提供了科学支撑。本文概述InVEST模型在国内外应用研究的基本情况。

基于LCA和CDM方法学的垃圾焚烧发电过程中碳减排的计算研究

分别采用生命周期评价法(LCA)和CDM方法学AM0025对垃圾焚烧发电项目的碳减排量进行了计算,并根据计算结果探讨了这两种计算方法的适用性。研究结果表明:LCA法和CDM方法学在计算垃圾焚烧发电项目的碳减排量时,结果基本一致,CDM方法学计算得出的碳减排量略大于LCA法计算的结果。考虑到LCA法基础数据在我国的适用性较弱并且难以获取的现状,我国碳减排的计算应当以CDM方法学为主,LCA法可以和CDM方法学结合使用,以促进我国碳减排核算机制的完善。

冀中南地区经济发展与能源消费及碳排放关系研究

对冀中南地区经济增长、能源消费和碳排放的现状进行了分析;采用Eviews5软件对能源消费与经济增长的关系进行协整验证和Granger因果关系验证,得出二者之间存在长期稳定的协整关系;建立GM(1,1)预测模型,预测结果表明,相比2010年,"十二五"期间,冀中南地区单位GDP碳排放量以平均每年5.75%的速度下降。

推进农村一二三产业融合发展新题应有新解法

随着我国现代经济的发展,社会经济市场的发展。产业融合对我国农村的经济发展具有重大的意义。推进农村产业融合目的在于建设现代农业产业体系,完善农村生产体系及农业经营体系。为实现农村新产业、新模式,创新农业经济发展,促进农村的经济产业的转型与设计,全面推进农村产业融合与发展。进一步通过对农村经济全局的全方位分析,促进步。

高血压左心室肥厚伴左心力衰竭的心脏超声诊断效果

目的探讨对高血压左心室肥厚伴左心力衰竭患者实施心脏超声诊断的价值。方法选取高血压左室肥厚伴左心力衰竭患者60例作为观察组,另选取与观察组患者同一时期体检结果显示心功能正常者30名作为对照组。采用心脏超声对以上90名受检者进行诊断,比较组间临床指标,并对心功能分级与心脏超声的关系进行分析。结果观察组LVDd大于对照组,LAD、E/Ea亦大于对照组,LVEF明显低于对照组,经对比组间有显著差异,P<0.05;心功能等级与LVDd、LAD、E/Ea均呈正比关系,而LVEF则与心功能呈反比关系。不同心功能等级者心脏超声指标之间差异显著,经对比组间有显著差异,P<0.05。结论采用心脏超声对高血压左心室肥厚伴左心力衰竭患者进行诊断,不仅可检测出多重临床指标,同时还可以对患者病情的严重程度进行评估,具有较高应用价值。

新能源汽车碳减排计算及其影响因素分析

从全球范围看,城市交通运输已经成为温室气体排放的主要来源,为实现温室气体减排,低碳交通是重要的措施之一。在能源和环保的压力下,以"低碳经济"理念为指导的新能源汽车无疑将成为我国未来汽车的发展方向。以气电混合动力汽车为研究对象,以华北地区某公共交通建设项目为例,运用CDM方法学对气电混合动力汽车的碳减排进行了计算,并探索了气电混合动力汽车碳减排的影响因素;最后分别从优化发电能源结构、推广新能源汽车、加快蓄电池研发和改善我国交通情况四个方面提出了实现低碳交通的措施,以期为今后低碳交通项目的开展提供科学依据。