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新疆是我国电力生产的主要地区,同时存在严重的水资源短缺问题。作为综合评价指标,水足迹可以用来量化分析电力生产中的水资源消耗及其水环境影响。文中基于投入产出和生命周期的混合生命周期模型对新疆地区2012年和2017年电力生产水足迹进行了量化研究,并对不同发电技术的水足迹贡献部门进行了分析。结果发现:因电力生产结构的变化和燃煤发电技术革新,新疆电力生产的单位水足迹由2012年的4.26×10-3 m3/(kW∙h)下降到2017年的3.08×10-3 m3/(kW∙h)。对不同发电技术的水足迹贡献部门分析发现,煤电和水电的间接水足迹分别主要来自采矿业和重工业,占比分别为60.3%和52.8%。风电和光伏发电的间接水足迹分别主要来自重工业和轻工业,占比分别为38.1%和56.0%。最后针对碳中和目标下新疆电力结构转型带来的水足迹变化进行分析,2017—2050年高比例的可再生能源发电将使新疆电力生产单位水足迹下降75%。 相似文献
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2012—2014年老矿山深部和外围找矿成果数据集是对地质矿产调查评价专项“老矿山深部和外围找矿”计划项目实施的168项勘查类项目成果数据进行整理而得。本数据集提供经费、工作量和成果三部分数据。经费数据为项目实施中实际投入经费,包括中央财政投入、地方财政投入、企业投入经费数据。工作量数据是项目实际完成的主要实物工作量,包括钻探、坑探、槽探数据。成果数据包括168个勘查类项目新增的资源量、延长矿山服务年限、稳定职工就业人数等数据(铀矿信息未列出)。全部数据均是实际投入和完成的,成果数据是经过国家和省级储量评审机构评审或备案的,数据质量可靠,已经公开出版、可共享并提供下载。老矿山找矿成果数据可以反映中国近年来矿产勘查投入和矿山地质工作现状,为分析当前中国矿产资源形势、提出矿产资源勘查对策建议提供基础数据支撑。 相似文献
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网络分析是GIS空间分析技术的重要组成部分,ArcGIS作为通用型GIS平台软件,提供了强大的网络分析功能,利用ArcGIS的网络分析功能最核心的问题是如何构建网络数据。本文介绍了构建网络数据及执行网络分析的关键知识点与步骤,并以四维图新公司的路网数据为例,通过自动化脚本编译了省级区域包含交通规制信息的网络数据的过程,能够满足最优路径分析、服务区分析、最近设施点分析等应用需求。 相似文献
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为快速掌握区域内全部水泥企业的碳排放情况,在部分企业实际生产数据未知时,也能建立其生产碳排放清单,文中基于熟料生产特征,构建了可根据设备设计产能和运行时长两种参数来核算企业CO2排放的数值模型.以京津冀地区59条典型水泥熟料生产线的生产数据作为统计样本,借助Eviews对生产线的实际产能、熟料烧成煤耗与设计产能间的关系... 相似文献
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2013年7月1—2日,辽宁地区出现了持续时间较长的暴雨天气过程,此次过程可以分为3个阶段,其中包括两次暖区降水和一次冷锋锋面与暖区降水共存的过程,第一阶段的暖区降水和第三阶段的锋面降水形成了西北雨带,第二阶段的暖区降水形成了东南雨带。利用NCEP再分析资料、常规自动站观测资料、加密自动站观测资料和卫星资料,详细分析了此次过程中各阶段降水产生的机制以及锋面降水和暖区降水的主要物理差异。结果表明:暖区强降水主要出现在干线冷湿气团一侧或地面辐合线附近,并且由于暖区高温、高湿的特点,其产生的降水通常比锋面附近强,同时暖区降水与锋面降水在触发机制、中尺度环境条件、动力、热力结构等方面也存在着差异。 相似文献
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为实现对不同 UUV 集群自主抵近目标侦测任务中决策效率的评估,分析了被测目标采取不同策略时 UUV 集群决策灵活度,提出了评估 UUV 集群决策效率的 5 个指标:任务准备时间、目标停车集群响应时间、目标转向集群响应时间、目标旋回集群响应时间和目标加速集群响应时间,并建立了评估指标体系。 参考已有试验测试结果,基于字典序法对 5 种类型的 UUV 集群决策效率进行综合评估,并分析了该方法的优缺点,为不同类型 UUV 集群决策效率评估提供了研究思路。 相似文献
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改进型遥感生态指数与RSEI的对比分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为了更好对城市生态质量进行监测和评价,构建一个更精确的城市遥感生态指数十分必要。本文结合绿度、湿度、干度、热度和空气质量指标采用主成分分析PCA(Principal Component Analysis) 构建改进型遥感生态指数MRSEI(Modified Remote Sensing Ecological Index);利用熵权法计算压力—状态—响应模型PSR (Pressure State Response Model)中各指标的权重,通过加权法获得生态环境指数EI(Eco-environmental Index)与MRSEI和RSEI进行比较。同时,综合绿度、热度、湿度、干度指标利用核主成分分析KPCA(Kernel Principal Component Analysis)构建非线性遥感生态指数NRSEI(Nonlinear Remote Sensing Ecological Index);最后将MRSEI、NRSEI分别与常用的遥感生态指数RSEI(Remote Sensing Ecological Index)进行对比和分析。结果表明,MRSEI可体现空气质量空间分布对城市生态质量的影响,2014年和2017年MRSEI与EI的相关系数分别是0.829和0.857(P<0.01),比RSEI与EI的相关系数分别提高0.035和0.055。在主城区MRSEI和RSEI与EI比较结果表明,MRSEI的平均绝对误差、均方根误差和平均相对误差均小于RSEI,表明MRSEI更适用于城市生态质量评价,空气质量指标对北京市生态环境监测、评价是非常重要的。同时,在实验区KPCA第一主成分贡献率比PCA提高了11.94%—21.45%;各个指标与NRSEI相关系数比与RSEI提高了0.128—0.198;NRSEI可体现生态等级间的过渡,RSEI对生态环境差的区域有时低估,对生态环境优的区域有时高估,NRSEI与遥感影像定性反映的生态状况更加相符。在监测空气质量严峻的北京市生态质量方面,MRSEI优于RSEI;顾及各指标间的弱线性或非线性问题的NRSEI监测生态环境质量效果优于利用线性变换的RSEI。 相似文献
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