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中国科学院大学资源与环境学院: 作品数：2,714 被引量：22,532H指数：64; 相关作者：张洪勋芮小平赵英时余志晟杜睿更多>>; 相关机构：中国科学院地理科学与资源研究所中国科学院南京地理与湖泊研究所中国科学院东北地理与农业生态研究所更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中国科学院战略性先导科技专项国家重点基础研究发展计划更多>>; 相关领域：环境科学与工程经济管理农业科学天文地球更多>>

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中国城市空气污染区域差异及社会经济影响因素分析——基于两种空气质量指数的比较研究被引量：9: 2020年; 大都市圈的环境质量对城市居民的公共健康和日常生活有重大影响。因此,研究更为科学有效的大气污染物浓度的度量指标和方法受到政府和学界的广泛关注。基于对空气质量汇集指数(AAQI)与空气质量指数(AQI)的对比分析,阐述中国113个环保重点城市的空气质量状况及其空间分异特征,并基于面板数据模型,分析影响样本城市空气质量变化的主要社会经济因素。结果表明,在2014—2016年期间,中国的城市空气质量呈现出转好的趋势;城市空气质量的区域差异显著,华北地区在AAQI和AQI两种指数分析中均为中国空气质量较差的区域。回归模型的结果表明,城市空气质量受地理位置、城市化水平、产业结构和环境规制等因素的影响。建议加强开发和完善评估城市空气质量的综合指数,并从工业化和城市化角度探索改善城市空气质量的新途径。; 张晓平林美含; 关键词：影响因素

一种适合山区道路拓扑结构权重的模糊推理方法被引量：2: 2013年; 采用模糊推理思路构建了专家知识库,将地形、道路等级、长度、坡度、曲率等影响因子定量化,弥补常规路径分析方法中忽视空间实际地形地貌等因素的不足,由于知识具有普遍性,将方法移植到其他地区也能够适用。该方法应用到山西沁水盆地柿庄南煤层气开发示范区的地面集输系统中,实践表明,该方法能够满足巡检决策的需要,具有一定的实际使用价值。; 芮小平刘真余宋现锋琚宜文; 关键词：模糊推理拓扑专家知识库

主要新能源发电替代减排的研究综述被引量：17: 2017年; 新能源替代传统化石能源对实现2030年碳排放达峰目标具有重要作用。新能源发电替代减排是碳减排最为重要的形式之一,积极开展相关领域的研究意义重大。本文在对国内外有关新能源发电替代减排的研究文献进行搜集、整理和分析总结的基础上,对已有研究成果从新能源资源潜力评估、发电替代减排量测算、产业全生命周期碳排放计算和减排的成本效益等四个方面进行了整理。综述发现已有的新能源发电减排量测算方法各有利弊,新能源产业自身碳排放核算缺乏统一的界定范围,而且新能源的开发成本和效益也缺乏明确的核算标准。最后,本文从如何对新能源的技术进步率进行科学预测、系统地建立新能源发展与减排的效益评估体系、减排目标下新能源产业发展路径的描述等研究方向进行了展望。; 牟初夫王礼茂屈秋实屈秋实张宏; 关键词：新能源发电

喜马拉雅中部甘达基河流域尼泊尔国鸟(棕尾虹雉)生境分布变化被引量：1: 2020年; 甘达基河流域(Gandaki River Basin,GRB)是喜马拉雅中部地区的一部分,该地区栖息着许多珍稀的野生动物。由于气候和人类活动的影响,许多珍稀保护物种的生境处于危险之中。本研究基于最大熵(MaxEnt)模型,运用生物气候、土地覆被和DEM数据,分析各环境要素对棕尾虹雉(Lophophorusimpejanus)的生境适宜性的影响,评估棕尾虹雉现在状况和未来栖息地分布的变化。研究表明,目前棕尾虹雉的高度适宜栖息地面积约为749 km^2,主要分布在流域北部、东部和西部,尤其是郎塘国家公园、马纳斯卢峰自然保护区和安纳布尔纳峰自然保护区等保护区内。到2050年,棕尾虹雉的高度适宜栖息地面积将减少至561 km^2,主要在流域北部和西北部(即Chhyo,Tatopani,Humde和Chame地区)。未来环境变化的模拟表明,由于适宜栖息地面积的减少,棕尾虹雉面临的生存风险将增加。; Raju RAIBasanta PAUDEL谷昌军Narendra Raj KHANAL; 关键词：气候变化土地覆被生境变化

土壤环境质量预警体系构建与应用被引量：11: 2020年; 土壤环境质量预警是实施土壤污染风险分类分级管控措施的重要依据.为快速了解区域土壤环境质量水平,在土壤环境质量恶化前及时采取有效措施遏制土壤污染持续加重的态势,基于环境容量和污染物输入-输出通量理论分别构建了简易、有效和可量化的农用地和建设用地土壤环境质量预警体系,进一步结合土壤环境质量标准、食品安全标准和致癌风险系数提出相应的预警方法和预警机制,并以攸县农用地和北京市五环内建设用地为研究区域,评价土壤环境质量现状,预测不同情景下的土壤环境质量超标风险.结果表明,攸县网岭和桃水镇两地农用地土壤环境质量均隶属五级预警水平,相对其他修复措施,污染秸秆不还田可在较短时间内将土壤中镉含量降低至风险筛选值水平以下.北京市五环内建成区土壤质量状况良好,较长时间内不存在健康风险隐患,无突变情景和乐观情景下Cd、Cu、Pb和Zn的风险超标年限均远高于50 a,隶属一级预警水平.; 李笑诺丁寿康陈卫平王夏晖吕斯丹刘睿; 关键词：农用地建设用地

基于防风固沙服务空间流动的区域关联度——以京津风沙源治理工程区为例被引量：9: 2020年; 定量评价生态系统服务供给区与受益区的生态联系程度是制定区域生态补偿政策的重要依据。该文基于修正风蚀方程(RWEQ),并结合京津风沙源治理工程区(以下简称"工程区")的风向、风速与土壤尘粒组成,构建了由防风固沙供给度与影响度组成的区域关联度模型,分析了2015年工程区与北京市之间的防风固沙服务关联度。结果表明:工程区内不同县域与北京市的防风固沙关联度介于0%~13.43%。其中赤城县最高,苏尼特左旗、宣化区、怀安县、下花园区和苏尼特右旗等地区较高,翁牛特旗、承德县、宁城县、蓟县与阳原县等地区与北京市的防风固沙关联度不明显。整体来看,区域防风固沙关联度呈现出西高东低、多区镶嵌的空间格局,这主要与工程区主导风向和防风固沙能力的差异有关。此外,工程区内不同县域的防风固沙关联度与其社会经济发展水平有一定程度的负相关。因此,作为防风固沙服务的受益区,北京市应优先考虑工程区西部高度关联地域的生态补偿,提高其社会经济发展水平,进而保障防风固沙服务的持续供给。; 张彪王爽李庆旭李庆旭

大气环境卫星温室气体和气溶胶协同观测综述被引量：6: 2022年; 人类排放的温室气体和气溶胶是造成全球气候变暖和大气环境恶化的主要因素,也是大气环境卫星遥感的核心探测目标。与传统的单一探测目标卫星相比,实现同平台的大气温室气体和气溶胶协同监测,对于提高温室气体卫星反演精度、改善“自上而下”碳源汇估算、提升温室气体和气溶胶的人为/自然源区分能力具有重要意义,也是各国航天机构积极发展的空间探测手段。本文对欧、日、中、美等具备温室气体和气溶胶协同监测能力的卫星进行系统的介绍,包括卫星平台、传感器、处理算法和质控验证。按照卫星监测任务和传感器用途,将其分为大气综合探测卫星和温室气体监测卫星两大类,并从碳中和行动和大气环境综合治理等需求出发,提出温室气体和气溶胶协同观测星座(GACOC)的概念及其发展方向,包括主被动卫星组网观测、温室气体和气溶胶高精度联合反演算法、人为排放源识别和定量监测等应用。; 李正强谢一凇石玉胜厉青Cohen Jason张羽中韩颖慧熊伟刘毅; 关键词：温室气体气溶胶卫星遥感

土壤一维稳态溶质迁移研究的边界层方法比较被引量：2: 2022年; 边界层方法为土壤溶质迁移研究中描述一维稳态流条件下,仅考虑吸附作用的对流-弥散方程(Convection-dispersion equation,CDE)的求解和参数估算提供了简单可靠的新手段,利用该方法可以有效避免参数反演的不唯一性。对不同边界层解(多项式解、指数解、复合解、对数解和微小通量解)在预测溶质浓度分布和估算溶质迁移参数方面的精度进行了对比研究,归纳了边界层解的适用范围和选取方法。结果表明:边界层解的精度受平均孔隙水流速、弥散系数和延迟因子共同影响,当溶质浓度随剖面深度的变化率呈不断减小趋势时边界层解与精确解最接近;边界层解预测溶质分布误差随时间推移先减小后增加,溶质迁移过程初期三次多项式解精度最高,后期指数解表现最好;边界层方法对延迟因子的估算结果优于弥散系数,且不同边界层解对延迟因子的估算值近似,三次多项式解和对数解估算弥散系数最为准确。; 王娇邵明安; 关键词：土壤溶质迁移

基于地面观测的陆地生态系统碳储量多源数据整合方法: 2023年; 陆地生态系统有机碳储量通常指一定面积的植被、土壤和凋落物的有机碳存储量总和。准确评估陆地生态系统碳储量现状和变化,对于揭示全球变化对陆地生态系统碳库的影响、指导政府决策者制定气候应对策略和评估现有措施的有效性等具有重要意义。地面观测数据是生态系统碳储量及其变化评估的重要数据源之一,但目前除少数生态站开展了长期地面数据观测外,绝大多数地面观测数据呈现出多源化、相互不匹配、时间不连续等特点;因此,迫切需要发展科学、规范化的多源数据整合方法,将这些多源、分散的地面观测数据整编形成长期系统的地面动态观测数据集,提高数据资源价值。从陆地生态系统碳储量组分及其基本算法着手,系统梳理了植被和土壤碳储量估算中植被不同器官生物量和碳含量、土壤碳含量、土壤容重等关键参数的观测现状,并详细介绍了这些关键参数的科学推导方法。此外,也进一步讨论了多源地面观测碳储量数据整合的方法,并展望了该方法体系未来的发展方向,期待能为后续相关研究提供可借鉴的规范性方法。; 徐丽何念鹏于贵瑞于贵瑞柴华; 关键词：陆地生态系统碳储量植被土壤多源数据数据整合

重建和模拟资料反映的东亚夏季风与ENSO的关系: 张学珍吴茂炜刘洋郝志新郑景云

中国科学院大学资源与环境学院

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