2015～2018年哈尔滨市空气质量变化及评价

利用2015～2018年哈尔滨市逐日空气质量数据,对年内、不同年份及不同季节的空气质量指数(AQI)、首要污染物出现频率的特征变化进行研究,并采用综合污染指数法对哈尔滨市空气质量进行评价.结果表明:(1)2015～2018年哈尔滨市AQI为优良天数呈逐年增加趋势,轻度污染及以上天数逐年减少,2018年空气质量为最佳.(2)2015-2018年空气首要污染物以PM2.5和PM10为主,污染日数最多,属颗粒物污染类型,但逐年减少,而NO_2出现率均最低,但逐年增多.(3)夏季空气质量最好,以NO_2为主;春季次之,以PM10为首要污染物出现率最高;秋冬季节较差,以PM2.5为主.(4)2015～2018年哈尔滨的空气质量均属于轻污染等级,需采取进一步措施使哈尔滨市的环境空气质量更佳.     

哈尔滨市空间结构多年演化特征与影响因素研究

为揭示1898～2017年哈尔滨市城市空间结构演化特征,利用ArcGIS为研究手段对哈尔滨市主城区土地利用图进行矢量化并分析,进而采用定性与定量相结合的方法探讨其影响因素.结果表明:哈尔滨市主城区扩张具有阶段性;各类功能空间占比波动发展并趋于稳定;城市空间结构演化方式为向心式、离心式与扩散式并存;行政区功能逐渐趋于明晰,发展至今各个行政区行使各自的功能;在城市空间结构演化过程中,近现代出现的空间置换效应明显;历史因素、社会经济、政府政策均是城市空间结构演变的重要影响因素.     

哈尔滨市空气质量变化趋势研究

对哈尔滨市2014～2018年的空气质量进行了研究和分析,建立变系数部分线性模型,分析供暖、秸秆焚烧、温度、风级、湿度五个因素对哈尔滨市空气质量变化的影响,通过轮廓过最小二乘方法对常系数和变系数进行估计.结果表明:哈尔滨市的空气质量指数变化与时间变化关系明显,秋冬季节供暖和秸秆焚烧的排放物对空气质量影响显著,哈尔滨市十月份到三月份的空气质量指数明显高于其他月份,且空气质量指数呈逐年下降趋势.     

哈尔滨市零售业网点空间分布特征研究

以哈尔滨市主城区为研究范围,应用百度地图POI零售业网点点状数据,运用核密度分析、最近邻距离分析、叠加分析等研究方法,对哈尔滨市零售业网点空间集聚特征进行探究.研究发现:(1)零售业网点数量分布不均衡性显著,各行政区内各业态比例差异明显;(2)不同业态类型集聚程度不一,高密度聚集区集中在城市传统中心区;(3)零售业网点空间结构呈现"南聚北疏"的发展格局,城市中心区呈现"T"字形结构,且由中心向外围集聚程度逐渐递减.     

哈尔滨市土地利用变化及其驱动力分析

以哈尔滨市为研究区,选取研究区2005年,2010年,2015年三期的遥感影像数据,获得研究区这三期土地利用类型数据.从变化幅度和变化速度两方面分析,结果表明,变化幅度和变化速度最大的均为建筑用地,可见城市化发展对土地利用变化有一定的影响,在此基础上进一步分析哈尔滨市土地利用变化的驱动力,为哈尔滨市的土地利用与开发提供有力的科学依据.     

哈尔滨城市化进程中对城市湿地的影响研究

通过对哈尔滨市1990-2007年城市的基本数据分析,全面考察了哈尔滨城市化的特征及其对城市湿地带来的影响。结果表明：哈尔滨市在城市进程中城市化率,国民生产总值,市区面积都有显著的提高,与此同时,城市化的迅速发展造成了湿地面积萎缩、湿地功能退化等问题,这些问题已成为影响哈尔滨市可持续发展的重要限制因子之一。为此,有针对...     

哈尔滨市土地利用动态变化模拟研究

以哈尔滨市为研究区,定量分析了土地利用时空变化情况,结果表明1995～2015年间哈尔滨市耕地向城乡建设用地、林地转移;城乡建设用地的增加主要来自耕地、未利用地、林地、草地.运用ANN-CA模型、Logistic-CA模型和DT-CA模型,对1995～2005、2005～2015年城市土地利用变化趋势分别进行分析和模拟.结果表明:ANN-CA模型在模拟多种土地利用类型之间的转换更具优势;Logistic-CA和DT-CA更适用于非城市用地到城市用地单一土地利用类型之间的转换.选用模拟精度最高的ANN-CA模型对哈尔滨市和2015～2025年和2025～2035年的土地利用进行预测.结果表明:2015～2025年城乡建设用地的面积增加,耕地、林地、水域、未利用地的面积减少,2025～2035年城乡工矿居民用地的面积虽然仍在增加,但增长速率较2015～2025年减慢.     

基于R语言的哈尔滨市大气污染数据时间序列分析

以R软件为数据分析工具,基于时间序列分析技术对2017年哈尔滨市大气监测数据进行分析.用统计学原理分析大气数据时间变化特征,并探讨R语言在大气数据分析领域应用的巨大潜力.结果表明:哈尔滨市大气污染物中PM2.5为主要污染物;秋冬季大气污染情况比春夏季严重.     

基于DPSIR模型的哈尔滨市低碳城市发展评价初步研究

采用22个指标,基于DPSIR模型在5个方面(Driving forces(驱动力)、Pressure(压力)、State(状态)、Impact(影响)和Responses(响应))构建了一组低碳城市评价体系,运用主成分分析法来确定各指标层权重,应用线性加权法计算了2007年到2014年哈尔滨市的低碳城市经济可持续发展水平,并根据相关研究文献划分了低碳经济可持续发展评价标准,获得了哈尔滨市的低碳发展等级,在6个方面(产业结构、能源利用、技术水平、碳汇、公众和政府政策)提出哈尔滨市构建低碳经济可持续发展城市的合理化建议.研究发现,哈尔滨市低碳城市建设水平不断提升,低碳竞争力也在不断的增强,但哈尔滨市仍处于中高碳经济发展水平,据低碳经济发展城市任重道远,还要继续保持森林覆盖率的优势,扩大绿地面积,增加碳汇储存能力,优化产业结构,提高资源利用率,进一步提高哈尔滨市低碳经济发展水平.     

基于季节因素的山东省主要港口联动机制研究

为了探索山东省港口间联动的可能性,构建港口间联动机制。通过分析青岛港、烟台港和日照港2016年12月—2007年1月的货物吞吐量、外贸货物吞吐量和集装箱吞吐量的月度数据,构建季节时间序列(SARIMA)模型,并运用模型对2017年、2018年的港口吞吐量进行预测。结果表明,港口吞吐量具有明显的季节波动性,2016年12月—2007年1月为突增期,1—2月为骤减期,2—3月为恢复期。最后对港口吞吐量季节波动原因进行了分析,并探索了基于季节因素的港口联动机制,包括市场分析机制、多式联运机制、平台共享机制和港口工作协调机制。     

“十二五”期间哈尔滨核辐射评价

根据哈尔滨市"十二五"期间环境质量公报的数据,对哈尔滨"十二五"期间核辐射现状做出评价.并且根据"十五"数据,利用秩相关系数法,对2001—2010年哈尔滨核辐射进行对比,得出以下主要结论:(1)"十二五"期间,哈尔滨市电离辐射水平保持稳定;(2)大气气溶胶总α、总β较"十五"期间相比,呈明显的下降趋势;(3)2002年到2010年的变化趋势对比,陆地γ辐射空气吸收量率在2010年呈显著的下降趋势.     

基于SEIR模型的新冠疫情防控评价 ——以哈尔滨市为例

新冠疫情自2019年末在中国出现,经过了一年的持续和反复后在2021年已经趋于常态,而哈尔滨市又由于地理位置和人员流动等原因成为了中国的疫情高发区.运用SEIR模型对哈尔滨市疫情发展趋势进行预测分析,并根据中国疫苗有效性数据对不同比例民众接种疫苗后传染趋势进行模拟预测,最终运用预测与实际的对比结果结合政府防控措施以及公民态度变化对疫情发展的影响进行相关性分析.得出哈尔滨市的疫情发展走势大致与预测相同;政府的疫情防控措施以及公民的积极态度都会为延缓疫情发展提供帮助等结论,另外从模拟疫苗接种比例相对应的疫情曲线变化可以得出,现阶段控制疫情最好的办法仍然是积极配合接种疫苗.     

基于RUSLE模型的黄土高原土壤侵蚀变化分析 ——以延安市为例

土壤侵蚀是影响黄土高原生态环境质量的重要因素.为研究延安地区土壤侵蚀的时空变化,本文基于RUSLE模型并借助Arcgis10.2,以延安地区2012年、2015年和2018年的LandsatTM影像、DEM数据、日降水量数据、土地利用数据、土壤类型数据和NDVI数据,得出延安地区各年土壤侵蚀模数并划分土壤侵蚀等级.结果...     

基于LMDI模型的黑龙江省碳排放影响因素研究

首先根据黑龙江省不同年份分行业不同能源的消费特征,同时考虑到数据的可获取性,以IPCC(2006)为标准,结合中国国家标准的相关规定,构建出黑龙江省碳排放量的测度方法,并用该方法进一步估算出黑龙江省2007～2016年十年的碳排放量时间序列数据.然后需要对各年数据进行动态演变分析,根据指数分解法的优点,利用对数平均迪氏分解法(LMDI)构建指标分解模型.并依据总体碳排放量分阶段定量分析黑龙江省2007～2016年碳排放变化的影响因素.根据分析,表明黑龙江省在经济发展过程中比较重视经济结构方面的优化,经济转型有了一定成果,但是在工业能源利用方面并没用明显改善,工业中的"高耗能,高碳排放"工业部门比重有所增加;能源消费结构中仍以传统一次能源为主,清洁能源比重较低;能源利用效率不高,新技术、新科技在能源利用方面没有发挥应用的作用.     

城市大气可吸入颗粒物的时空分布分析

对哈尔滨市七个监测点全年PM10 浓度数据做了时间、空间上的对比分析,并对春、冬季影响PM10 浓度变化的因素进行了多元线性统计分析.结果表明,哈尔滨市PM10 浓度全年超标率达50%,PM10 主要贡献因素是人为活动,采暖期燃煤污染是哈尔滨市PM10 浓度超标的主要原因,交通尘是日变化的主要原因,同时得到了春冬季回归预测模型.     

基于信息熵的哈尔滨城市建设用地演变及驱动力分析

为了研究哈尔滨市城市建设用地布局的时间与空间变化特征,将哈尔滨市2000~2011年城市建设用地的变更数据作为研究的基础依据,运用信息熵模型来分析影响熵值变化的因素,并分析了产业布局调整与建设用地布局演变的互动关系.根据分析结果表明:1研究期间内,哈尔滨市城市建设用地总量得到了迅速增长,建设用地布局相对比较稳定.2在城市建设用地布局的演变中,哈尔滨市建设用地熵值和均衡值整体上经历了五个阶段:先降、后升、再降、再降、最后稳定.3在哈尔滨市产业布局日益合理化的过程中,城市建设用地熵值也随之发生了变化,建设用地布局的熵值随着产业布局的发展逐渐趋于下降、收敛最后稳定.4为了让城市建设用地布局更加合理,根据哈尔滨市建设用地布局中三种数值的变化,可以考虑增加新的用地类型,减少各类用地之间的比例差距,从而进一步优化建设用地布局.     

哈尔滨市区马家沟河水中氰化物的調查与評价

文章对哈尔滨市马家沟河采用异烟酸吡唑啉比色法测试在丰水期(1987年5月)和枯水期(1987年10月)河水中氰化物含量并测定了河水的水温、pH值,进而评价和讨论了马家沟河水中氰化物的存在形式、氰化物在河水中的水解反应、生化氧化分解过程以及河水中氰化物与重金属离子作用生成氰化络合物的反应机理。文章在最后提出哈尔滨市马家沟河水中氰化物存在的潜在危害,这为保护哈尔滨市松花江河流环境提供了科学依据。     

哈尔滨市区建设用地扩张的理性研究

利用市区近几年土地利用变更数据,分析哈尔滨市区建设用地扩张存在的问题、根源及其解决途径.哈尔滨市区建设用地扩张存在耕地的流失、生态服务功能持续降低等现象;并且其建设用地的比例失调,公共建筑、交通用地、绿化以及生态用地相对滞后.通过分析建设用地扩张的不合理性,提出相应可行的政策建议.     

厌氧反应器的发展历程

<正>随着我国经济发展和城镇建设步伐的加快,城市人口迅速增长,生产、生活用水量急剧增加。根据清华大学紫光投资公司统计资料显示,2001～2007年我国的污、废水排水增长率0.8%,预计2007～2010年污、废水排放年增长率为0.1%,这样到2010年我国的年污水排放量     

基于ARMA模型的哈尔滨市空气质量研究

基于哈尔滨市2015年至2017年的空气质量指数AQI数据,运用Fisher有序样品聚类法对数据从时间上进行分割,逐段建立ARMA模型,并对模型进行检验.结果表明哈尔滨空气质量变化规律呈现时段性,可分为供暖期和非供暖期.利用供暖期和非供暖期ARMA模型对哈尔滨AQI进行预测,预测值与实测值基本吻合,整体趋势也能够得到较好的预测.