【摘 要】
:
目前生态系统生产总值(GEP)核算工作已在全国多地开展,并在不少地方已将其纳入政绩考核指标,但GEP核算中相关生态系统服务多基于实际降雨数据和多年平均降雨数据,导致在进行年际间GEP变化分析时,结果难以反应实际的生态系统质量和数量的变化,从而影响GEP管理应用的效果。本文以深圳为研究案例,提出了更能代表本地降雨一般化特征的可比降雨条件,以及基于主成分分析的确定方法,并且在可比降雨条件和实际降雨条件
【机 构】
:
中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室
【基金项目】
:
国家自然科学基金青年项目(71804180)和《深圳市2020年各区GEP核算项目》;
论文部分内容阅读
目前生态系统生产总值(GEP)核算工作已在全国多地开展,并在不少地方已将其纳入政绩考核指标,但GEP核算中相关生态系统服务多基于实际降雨数据和多年平均降雨数据,导致在进行年际间GEP变化分析时,结果难以反应实际的生态系统质量和数量的变化,从而影响GEP管理应用的效果。本文以深圳为研究案例,提出了更能代表本地降雨一般化特征的可比降雨条件,以及基于主成分分析的确定方法,并且在可比降雨条件和实际降雨条件下核算了可比降雨年和临近年共3种情景下的生态系统生产总值(GEP),分析了不同情景下的GEP构成以及降雨因素对年际间GEP变化的影响能力。研究发现:(1)2019年为深圳可比降雨年,且符合2008—2020年间各年《深圳市气候公报》对降雨情况的阐述;(2)可比降雨条件下,与降雨相关的4项生态系统服务价值(减少泥沙淤积、减少面源污染、涵养水源、削减洪涝)呈年际间增长趋势,实际降雨条件下,减少泥沙淤积、减少面源污染价值增长,涵养水源、削减洪涝价值下降;(3)降雨因素显著影响GEP年际变化,不同降雨条件下,深圳2019—2020年GEP变化差异高达24.78亿元,而可比降雨条件可以有效减少非人为因素对GEP变化的影响;(4)计算多年平均降雨过程中,数据“峰度”会被人为降低的,导致平均结果不能代表地区典型气候特征;(5)可比降雨条件下,年际间GEP变化特征更能反应生态系统质量和数量的实际变化特征。研究结果可为今后面向管理应用的GEP核算提供新的思路与方法。
其他文献
目的 基于四川大学华西医院的乳腺癌临床队列,探讨乳腺癌患者术后辅助化学治疗(简称化疗)紫杉类药物的选择和预后。方法 收集四川大学华西医院乳腺癌信息管理系统2018年1月至2020年3月1 537例经组织学确诊乳腺癌患者的临床资料,治疗方案包括术前未行新辅助化疗、行乳腺癌根治术或保乳手术,术后接受含紫杉类药物辅助化疗。按化疗方案的不同分为3组,即白蛋白紫杉醇组(260 mg/m2每3周1次或125
在对浙江省长兴县9座水厂信息化建设情况进行调研分析的基础上,对县域城乡供水业务信息化需求进行了整体规划设计,通过“民生服务端+企业管理端”的双端管理模式,实现了供水企业数据互通、业务整合以及对数据的采集分析,提升了企业的供水服务能力和管理能力,可为同类型地区城乡供水数字化建设工作提供参考。
针对皮肤病变分割任务中病变区域大小不一、形状各异、内部像素差异大、边界模糊、周围存在气泡等问题,提出了一种基于密集多尺度特征和双注意力模块的U型分割网络DDAnet。该网络中的DenseASPP模块通过密集连接多个空洞卷积层来获取丰富的多尺度信息,同时由CAM和PAM构成的双注意力模块通过编码全局上下文信息,在通道和位置上对特征图进行重新配准,实现对相关特征的强调和对无关特征的抑制。两个模块并行连
本文针对工程管理中建筑工程经济的应用展开了相应的分析和讨论,首先厘清了建筑工程经济和工程管理的概念,继而分析了工程经济在建筑工程管理中的应用现状及问题,最后从建立适合企业自身核算方法、大力推行经济技术以及培育经济化建筑管理人员三方面归纳提出了针对性的对策建议。
碳排放权交易机制、用能权交易机制和电力交易机制衔接协调能形成有效的激励约束机制,以充分发挥市场机制的作用,推动碳达峰、碳中和目标的实现。三种市场机制管控目标相关性强、建设政策导向相同、框架体系相近,使得三种市场机制衔接协调具有一定可行性,我国部分地区已开展了三种市场机制衔接协调的探索。同时,三种市场机制衔接协调面临基础政策、基础制度规则和市场要素不统一的挑战。建议坚持完整准确全面贯彻新发展理念,紧
<正>校园文化是一种自觉地以文化为导向的现代教育管理模式,是学校的精神和灵魂,是学校整体育人环境不可分割的重要组成部分。校园文化作为一种环境教育力量,对学生的健康成长有着巨大的影响,它建设的终极目标就在于创建一种氛围,以期陶冶学生情操,构建学生健康人格,全面提高学生素养。无锡市体育运动学校、无锡市梁溪中学是一所培养省级、国家级后备竞技运动员的学校,近些年来,招生工作遇到瓶颈期,一些体育项目由于训练
近年来,深度学习已在图像字幕技术研究中展现其优势。在深度学习模型中,图像中对象之间的关系在图像表示中起着重要作用。为了更好地检测图像中的视觉关系,本文基于图神经网络和引导向量构建了图像字幕生成模型(YOLOv4-GCN-GRU, YGG)。该模型利用图像中被检测到的对象的空间和语义信息建立成图,利用图卷积神经网络(Graph convolutional network, GCN)作为编码器对图的每