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北京温榆河公园鸟类多样性特征与生境优化策略 被引量:2
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作者 杨宇琢 李垣霏 +7 位作者 雷国龙 王苧卉 房华 吴岚 唐瑞 黄赓 李志刚 王玉玉 《环境科学研究》 北大核心 2025年第1期49-58,共10页
北京温榆河公园位于北京市第二道绿化隔离地区,是依托北京温榆河−北运河生态廊道建设而成的超大城市级绿色空间,研究其鸟类多样性特征,优化其生境质量对维持北京地区的生物多样性具有重要意义。根据北京温榆河公园2022年1月−2023年12月... 北京温榆河公园位于北京市第二道绿化隔离地区,是依托北京温榆河−北运河生态廊道建设而成的超大城市级绿色空间,研究其鸟类多样性特征,优化其生境质量对维持北京地区的生物多样性具有重要意义。根据北京温榆河公园2022年1月−2023年12月的鸟类多样性调查数据,详细识别公园内鸟类的群落结构并划分不同的鸟类取食集团,分析不同季节的鸟类多样性时空特征与多样性热点区域;根据遥感解译与植被多样性调查结果对研究区域的生境类型进行划分,针对具有不同鸟类群落特征的生境类型提出具体的优化方案。结果表明:①在北京温榆河公园共调查到鸟类174种,隶属于19目51科,其中,有国家Ⅰ级重点保护物种4种,国家Ⅱ级重点保护物种21种。②北京温榆河公园鸟类的α-多样性在春季最高,温榆河主河道具有最高的鸟类多度和多样性指数。③北京温榆河公园可划分为生境类型Ⅰ(滨水湿地+乔灌林地)、生境类型Ⅱ(密林地)、生境类型Ⅲ(滨水湿地+疏林地)3种生境组合。根据不同生境中的鸟类群落特征差异有针对性地提出生境优化策略,建议生境类型Ⅰ在维护湿地生境的同时提高陆生鸟类栖息地的质量;生境类型Ⅱ增加常绿树种、小乔木、食源灌木和乡土草本植物的种植密度,减少对地被植物的收割干扰与枯落物清除,提高微景观异质性;生境类型Ⅲ增加配置具有速生特性的鸟类食源树种,适度提高乔灌层的高度、盖度和丰富度。 展开更多
关键词 鸟类多样性 温榆河−北运河生态廊道 取食集团 生境优化策略
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北京水源保护区绿化废弃物资源化利用方式初探
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作者 宋焕芝 张国宇 +5 位作者 李文明 郝鸿晨 孙然 汪奇 史晓宇 韩军宏 《山东林业科技》 2024年第4期51-56,共6页
鉴于绿化废弃物外运成本高,增加城市垃圾量和碳排放,处理不当会造成环境污染的情况,本文结合团城湖调节池实践项目,分析水源保护区不同区域空间、不同月份及不同类型绿化废弃物的产量,对其绿化废弃物收集利用的方法及处理工艺进行探索,... 鉴于绿化废弃物外运成本高,增加城市垃圾量和碳排放,处理不当会造成环境污染的情况,本文结合团城湖调节池实践项目,分析水源保护区不同区域空间、不同月份及不同类型绿化废弃物的产量,对其绿化废弃物收集利用的方法及处理工艺进行探索,实现取之于园、用之于园,生态消纳,保护环境。以期为其他水源保护区探究绿化废弃物资源化利用的工艺、流程及方法,提供一定借鉴。 展开更多
关键词 团城湖调节池工程 水源保护区 区域空间 绿化废弃物 资源化利用 方法与工艺
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超大城市水资源利用效率综合评价及优化策略
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作者 秦金龙 于森 +1 位作者 朱永华 杨建民 《南水北调与水利科技(中英文)》 北大核心 2025年第3期507-516,共10页
为提高超大城市水资源利用效率,识别不同区域水资源利用效率的差距来源,解析导致水资源利用效率变化的内在驱动因素与主要影响因素,通过集成超效率(slack-based measure,SBM)模型、DEA-Malmquist指数(TFP)模型、Dagum基尼系数模型以及To... 为提高超大城市水资源利用效率,识别不同区域水资源利用效率的差距来源,解析导致水资源利用效率变化的内在驱动因素与主要影响因素,通过集成超效率(slack-based measure,SBM)模型、DEA-Malmquist指数(TFP)模型、Dagum基尼系数模型以及Tobit回归模型,以北京市为例提出超大城市水资源利用效率测算和综合评估模型。结果表明:北京市不同空间区域水资源利用效率差异明显,城六区整体要高于郊区,郊区中的生态涵养区要高于其他区,且城六区与郊区组内差距扩大,组间差距缩小,跨区域相互作用增强。2018-2023年北京市各区TFP值均大于1,表明水资源利用效率整体上升,技术进步和管理优化为其内在驱动因素,其中技术进步为主要驱动因素,且郊区的技术进步驱动更为明显。产业结构优化、用水政策的完善与落地、用水结构调整及工业用水技术提升对北京水资源利用效率提升有显著正向影响,而经济发展水平对其影响较弱。因此,为促进水资源利用的效率提升和均衡发展,北京应优先优化产业结构,提升用水技术水平,并进一步加强对郊区的技术支持。 展开更多
关键词 超大城市 水资源利用效率 超效率SBM模型 MALMQUIST指数 Dagum基尼系数 北京市
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基于信号处理与机器学习方法的卧式离心泵振动特征分析与故障预测
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作者 娄岩 《南水北调与水利科技(中英文)》 北大核心 2025年第S1期248-251,共4页
为探索南水北调中线工程(北京段)亦庄调节池工程亦庄1号泵站卧式离心泵的振动特征分析与故障预测,通过时域、频域和时频分析提取振动信号的关键特征。应用支持向量机(support vector machine, SVM)、随机森林(random forest, RF)和卷积... 为探索南水北调中线工程(北京段)亦庄调节池工程亦庄1号泵站卧式离心泵的振动特征分析与故障预测,通过时域、频域和时频分析提取振动信号的关键特征。应用支持向量机(support vector machine, SVM)、随机森林(random forest, RF)和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)进行故障预测。通过信号处理与机器学习技术的融合,显著提高了卧式离心泵故障预测的准确性,为泵站运维提供了科学、有效的决策支持。未来研究方向应扩展数据集,增加异常工况下的数据,以提高故障诊断的准确性和及时性,定期评估和更新机器学习模型,集成最新算法和优化技术,应对复杂故障预测需求,同时适应泵站运营的动态变化。 展开更多
关键词 卧式离心泵 信号处理 机器学习方法 振动特征分析 故障预测
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