短体刺甲和心形刺甲的形态特征与分布地更新(鞘翅目:拟步甲科:刺甲族)

重新描述了短体刺甲Platyscelis(Platyscelis)brevis Baudi di Selve, 1876和心形刺甲P.(P.)subcordata Seidlitz, 1893,并附雄性的特征图和整体照片.根据标本记录更新了其分布地:短体刺甲分布于中国(黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古、北京、河北、山西、山东、宁夏)、蒙古和俄罗斯(西伯利亚);心形刺甲仅分布于中国(黑龙江、辽宁、山东).     

试论北朝时期霜雪冻等低温灾害发生的特点

北方地区低温灾害的发生具有较明显的集中时段和间歇时段;不同种类的低温灾害具有不同的高发季节,霜灾的高发季节为夏、秋两季;雪灾的高发季节在春、冬两季;冻灾的高发季节为冬季。不同种类的低温灾害具有不同的高发地区,霜灾的高发区为并州、雍州、肆州、汾州、敦煌镇;按现今的行政区划统计,山西、内蒙古地区为相对高发区。雪灾的高发区为北魏京师平城和柔然地区;按现今的行政区划统计,山西、内蒙古地区为相对高发区。北魏的邺郡为冻灾的高发区;按现今的行政区划统计,河北地区为相对高发区。     

神府、东胜煤田外运通路方案研究

在对山西、内蒙、宁夏、陕西、河北和河南等省和自治区原煤生产、外运和需求状况进行大量调查研究基础上，用系统工程方法，建立该地区多货类运输网络混合整数规划模型。用该模型对神府、东胜煤田外运通路的１６种方案进行了定量比较和评价。     

基于DEA的环渤海能源利用效率研究

环渤海经济圈的迅速崛起,对国家经济发展发挥着巨大的推动作用.从能源视角,采用数据包络分析法对环渤海地区、长三角地区的上海市和浙江省、珠三角地区的广东省2000—2011年能源利用效率进行了测度.结果显示,环渤海地区的能源利用效率要低于长三角地区和珠三角地区.目前,环渤海地区四省两市一区的能源利用效率排名依次为:北京、天津、辽宁、内蒙古、山东、河北、山西.在此基础上提出了提高环渤海能源利用效率的对策.     

实验动物从业人员培训考核系统的应用与推广

摘要: 实验动物从业人员培训考核系统的7 个子系统已经全部建立起来,并在推广中不断完善。其中,实验动物从业人员上岗证考试系统于2014 年4 月份正式在北京地区推广使用,到2015 年6 月底,北京举行99 场考试,参考7 439人,合格人数为6 709 人,合格率95. 35%; 同时,黑龙江、内蒙、天津、辽宁、陕西和四川等地也已组织考试或正在准备采用该系统考试。实验动物从业人员培训考核管理系统的推广和应用,规范了不同省市间实验动物人员培训内容,统一了考核标准,达到了全国实验动物从业人员素质评价的一致性。     

基于碳排放与经济关联的完全碳排放强度重新测度

尽管已有研究在测度完全碳排放强度时已经考虑了省际间的碳排放关联,但由于忽视经济关联,可能导致测算结果出现偏差.基于该问题,同时考虑区域间碳排放与经济的双重关联,使用区域间投入产出模型,重新测度2010和2015年中国省际完全碳排放强度,并分析其时空演变特征.结果表明,从时间变化看,"十二五"期间我国碳减排成效显著,各地...     

主成分分析法在环境污染评估中的应用

本文通过主成分分析,对我国环境污染状况进行了总体比较和评价。研究表明,广东、江苏、浙江、山东等地污水以及生活垃圾污染比较严重;山西、贵州、内蒙古等地粉尘和二氧化硫污染比较严重。总体而言,广东、山东、江苏、河北、浙江、辽宁、山西等地环境污染比较严重;环境保护比较理想的地区是北京、宁夏、天津、青海、海南、西藏等地。     

北京冬奥会和冬残奥会历史同期气溶胶污染的高空环流特征研究

通过分析北京和张家口地区长期地面气象资料、气溶胶浓度数据和探空数据, 研究冬奥会和冬残奥会历史同期(2015—2019年的2月1日至3月20日)的气象条件和气溶胶污染过程, 并利用数值模拟和客观环流分型方法, 探究高空环流和区域输送的影响。结果表明, 北京和张家口两地的气溶胶污染过程与近地面的暖、湿和小风条件有关。在850 hPa高度, 当两地受西北风影响时, 近地面的气溶胶浓度较低。北京的重污染过程主要与850 hPa高度的西南风有关, 张家口的重污染则主要与850 hPa高度的西南风和南风有关。虽然北京与张家口两市中心相距160多公里, 但两地的气溶胶污染和位温垂直结构变化有很强的关联性。当华东地区存在较强的高压系统时, 来自京津冀以南地区850 hPa高度的暖空气会输送到北京和张家口, 使两地同时出现高空增温现象, 进而增强对流层下部的热力稳定度, 不利于边界层的发展和污染物的垂直扩散。此外, 当上述环流出现时, 河北南部、山西北部和内蒙古中部等地区排放的污染物会通过输送过程影响北京。张家口地区海拔较高, 除本地排放外, 影响其空气质量的污染气团主要来自西部的上游地区。因此, 当出现不利的高空环流形势时, 除需要控制本地的排放外, 还要考虑对上游地区施行协同减排措施。     

加强我国铁路煤炭运输通道建设的思考

中国煤炭资源主要分布在西北部,尤其是“三西”地区(即山西、陕西北部、内蒙古西部地区),煤炭消费重心在东部和中南地区,形成了北煤南运、西煤东运的格局,长期以来,煤炭一直是铁路运输的重点。加强煤炭运输通道建设,保障煤炭安全稳定供给,对于增强国民经济运行的安全性和可靠性,保障国家能源战略安全具有非常重要的意义。     

Exploring the epidemic transmission network of SARS in-out flow in mainland China

The changing spatiotemporal patterns of the individual susceptible-infected-symptomatic-treated-recovered epidemic process and the interactions of information/material flows between regions,along with the 2002-2003 Severe Acute Respiratory Syndrome(SARS) epidemiological investigation data in mainland China,including three typical locations of individuals(working unit/home address,onset location and reporting unit),are used to define the in-out flow of the SARS epidemic spread.Moreover,the input/output transmission networks of the SARS epidemic are built according to the definition of in-out flow.The spatiotemporal distribution of the SARS in-out flow,spatial distribution and temporal change of node characteristic parameters,and the structural characteristics of the SARS transmission networks are comprehensively and systematically explored.The results show that(1) Beijing and Guangdong had the highest risk of self-spread and output cases,and prevention/control measures directed toward self-spread cases in Beijing should have focused on the later period of the SARS epidemic;(2) the SARS transmission networks in mainland China had significant clustering characteristics,with two clustering areas of output cases centered in Beijing and Guangdong;(3) Guangdong was the original source of the SARS epidemic,and while the infected cases of most other provinces occurred mainly during the early period,there was no significant spread to the surrounding provinces;in contrast,although the input/output interactions between Beijing and the other provinces countrywide began during the mid-late epidemic period,SARS in Beijing showed a significant capacity for spatial spreading;(4) Guangdong had a significant range of spatial spreading throughout the entire epidemic period,while Beijing and its surrounding provinces formed a separate,significant range of high-risk spreading during the mid-late period;especially in late period,the influence range of Beijing’s neighboring provinces,such as Hebei,was even slightly larger than that of Beijing;and(5) the input network had a low-intensity spread capacity and middle-level influence range,while the output network had an extensive high-intensity spread capacity and influence range that covered almost the entire country,and this spread and influence indicated that significant clustering characteristics increased gradually.This analysis of the epidemic in-out flow and its corresponding transmission network helps reveal the potential spatiotemporal characteristics and evolvement mechanism of the SARS epidemic and provides more effective theoretical support for prevention and control measures.     

SARS epidemical forecast research in mathematical model

The SLJR model, simplified from the SEIJR model, is adopted to analyze the important parameters of the model of SARS epidemic such as the transmission rate, basic reproductive number. And some important parameters are obtained such as the transmission rate by applying this model to analyzing the situation in Hong Kong, Singapore and Canada at the outbreak of SARS. Then forecast of the transmission of SARS is drawn out here by the adjustment of parameters (such as quarantined rate) in the model. It is obvious that inflexion lies on the crunode of the graph, which indicates the big difference in transmission characteristics between the epidemic under control and not under control.This model can also be used in the comparison of the control effectiveness among different regions. The results from this model match well with the actual data in Hong Kong, Singapore and Canada and as a by-product, the index of the effectiveness of control in the later period can be acquired. It offers some quantitative indexes, which may help the further research in epidemic diseases.     

1961—2010年中国旱灾时空分布特征研究

采用《中国统计年鉴》和中国农业灾情数据库中的统计资料,重建了1961—2010年中国旱灾的时空分布特征．通过对旱灾时间分布特征的研究结果表明,近50年我国的干旱化程度呈上升趋势．干旱的时间分布存在几个明显的高值区和低值区,旱灾严重年份大多分布在高值区内,旱灾较轻年份大多分布在低值区内．对旱灾空间分布特征的研究结果表明,中国旱灾的空间格局存在东西分异,且以东部型为主．旱灾在不同省（市、区）的分布有很大的差异,山西、河北、内蒙古、山东等省份的旱情比较严重．另外,中国各区域旱灾的季节分布差异也很大,东北、华北和西北地区多发生春、夏旱,长江中下游地区多发生夏、秋旱,华南和西南地区多发生冬春连旱,青藏高原地区的干旱主要发生在5—7月和10月．     

毛乌素沙地上空沙尘暴的前向轨迹及其影响范围

基于气象数据、MODIS遥感影像数据和NCEP再分析资料, 利用HYSPLIT模型模拟2000—2019年毛乌素沙地上空不同海拔高度(500, 1000和1500 m)各季节沙尘暴的前向轨迹, 并与遥感影像识别出的沙尘信息进行比较, 识别毛乌素沙地沙尘暴的影响范围。结果显示: 1) 在过去的20年中, 共有143个沙尘暴月和387个沙尘暴日, 并且 2004 年以来, 毛乌素沙地发生沙尘暴的频率逐渐降低; 2) 季节性气候条件对毛乌素沙地沙尘暴的移动路径有很大的影响, 春季沙尘暴发生频率较高, 秋季发生频率最低; 3) 受毛乌素沙地沙尘暴影响的国内地区主要包括陕西省北部、山西省北部、河北省北部和中部、山东省北部和中部、北京市、天津市、内蒙古自治区东部以及东北三省, 国外受影响的地区有朝鲜、日本北部以及俄罗斯与我国交界处, 受影响的海域有渤海、黄海北部和日本海西北部。遥感影像与HYSPLIT模型的比较提供了一种对沙尘运输、扩散和沉积过程进行验证和加深了解的有效工具, 研究结果可以为防灾减灾决策及沙源地治理提供科学的参考依据。     

Control dynamics of severe acute respiratory syndrome transmission

Severe acute respiratory syndrome (SARS) is a serious disease with many puzzling features. We present a simple, dynamic model to assess the epidemic potential of SARS and the effectiveness of control measures. With this model, we analysed the SARS epidemic data in Beijing.The data fitting gives the basic case reproduction number of 2.16 leading to the outbreak, and the variation of the effective reproduction number reflecting the control effect. Noticeably, our study shows that the response time and the strength of control measures have significant effects on the scale of the outbreak and the lasting time of the epidemic.     

环境代际公平及其判别模型研究

环境代际公平是可持续发展思想的重要方面，以下详细分析了环境代际公平的概念、内涵，给出代际间环境公平的判别模型，最后以晋陕蒙接壤区为例说明该模型的应用。     

时间精度与空间信息对神经网络模型预报PM2.5浓度的影响

以北京市为例, 利用2015—2018年空气质量监测站台资料, 通过BP神经网络、LSTM网络及CNNLSTM混合模型等多种模型, 分析时间精度和空间信息对PM_2.5浓度预报的影响。结果表明, 神经网络模型的效果普遍比多元线性回归模型好; 增加输入数据的时间精度能显著地提高 PM_2.5浓度日均值预报的准确率; 当输入数据的时间精度从一天提高到6小时后, LSTM模型的平均绝对误差从27.39 μg/m³降至20.59 μg/m³, 这种效果的提升在显著变好和显著变差的天气情况下更明显; 华北地区PM_2.5浓度分布有明显的时空特征, 第一空间模态为同增同减, 第二空间模态为南北反向; 北京市PM_2.5浓度与内蒙古、河北及天津等地区前一天的PM_2.5相关。利用CNN-LSTM混合模型学习华北地区PM_2.5的时空信息, 能进一步提高北京市PM_2.5浓度的预报水平, 使得误差降低至17.36 μg/m³。     

京津晋冀寒武系第三统鲕粒灰岩特征及其环境意义

京津晋冀地区是华北板块的主体,该区寒武系第三统以鲕粒灰岩的广泛发育为特点。通过野外露头剖面和室内薄片观察,对研究区鲕粒灰岩空间展布和鲕粒类型进行了详细研究。鲕粒灰岩从东到西出现的层位逐渐抬高,具有明显的穿时性。大型鲕滩呈向西凸出的弧形带状分布,鲕滩带主体由同心鲕鲕粒灰岩组成,鲕滩带西侧鲕粒灰岩厚度迅速减小,鲕粒以放射鲕...     

黑碳气溶胶排放量测算及空间分布研究

 基于统计学方法计算了中国大陆省域2012年黑碳气溶胶排放清单。研究表明,2012年中国大陆黑碳排放总量为188.676×10⁴ t,其中居民生活源排放量为81.800×10⁴ t,占黑碳排放总量的43.3%,位居首位。工业在生产和最终消费中排放黑碳80.914×10⁴ t,占全国排放的42.9%,工业源和居民生活源排放量占总量的86.2%,是中国黑碳最主要的排放源。交通运输和生物质燃烧放排放量分别为17.809×10⁴和6.667×10⁴ t,分别占总量的9.4%和3.5%。火电和供暖行业排放量较小,仅占到排放总量的0.8%。从能源类型看,黑碳主要来源于煤炭和生物燃料燃烧,分别占54%和31.6%。黑碳排放省域空间分布不均匀,呈东高西低的趋势,与区域经济发展情况和农村人口密度一致;从各个地区来看,山西省在全国黑碳排放量中位居首位,河北、山东、河南、内蒙古依次位列前5,这5个省份贡献了全国约37%的排放量。山西省的主要排放源来自工业,占全省排放的82.4%。山西是煤炭大省,炼焦行业发达,煤炭的大量使用造成该省较高的黑碳排放。河北、山东的排放源主要贡献也来自工业,分别占本省排放量的61.5%和57.5%,同时居民消费也占有一定比例。河南省农村人口密度较高,居民生活源黑碳排放占总量的50%,内蒙古则由工业源和生活源共同贡献,两者贡献比例各占45%左右。     

Reovirus, isolated from SARS patients

Beijing has been severely affected by SARS, and SARS-associated coronavirus has been confirmed as its cause. However, clinical and experimental evidence implicates the possibility of co-infection. In this report, reovirus was isolated from throat swabs of SARS patients, including the first case in Beijing and her mother. Identification with the electron microscopy revealed the characteristic features of reovirus. 24 of 38 samples from other SARS cases were found to have serologic responses to the reovirus. Primers designed for reovirus have amplified several fragments of DNA, one of which was sequenced (S2 gene fragment), which indicates it as a unique reovirus (orthoreovirus). Preliminary animal experiment showed that inoculation of the reovirus in mice caused death with atypical pneumonia. Nevertheless, the association of reovirus with SARS outbreak requires to be further investigated.     

河北省野生桔梗科植物区系分析

对河北省野生桔梗科植物区系进行了初步分析。结果表明,河北省共有野生桔梗科植物20种、2变种,隶属于6属;沙参属所占比重最大,有14种、2变种,其中有6种为我国特有种。河北省与相邻省（市、区）桔梗科植物属、种的相似性系数均较高。其中：属的相似性系数与北京、内蒙古两地最高,为90．91％;与天津市最低,为66．67％。种的相似性系数与山西省最高,为73．17％;与天津市最低,为48．28％。桔梗科植物在河北全境均有分布,有少数种分布不均衡,为狭地域特有种。