深圳湾水环境特性及其突发污染负荷响应研究

为深入研究深圳湾的水环境特性,提高污染事故的应急决策能力,基于EFDC模型建立了深圳湾水质模型;计算值和实测值具有较好的一致性,证明了该模型的有效性和可靠性;利用该模型模拟了深圳湾在潮周期内水环境指标的时空分布规律,结果显示水环境指标浓度和潮汐特性具有较强的相关性;提出了复杂流动情况下利用示踪剂长期变化趋势估算水力停留时间的方法,得到深圳湾整体水力停留时间为12.61d;讨论了特定情况下突发污染负荷的水环境响应特点,对3种不同应急处理措施的实施效果进行预测和评估,为深圳湾水环境保护提供了必要的依据.     

浅析高校图书馆联盟——以深圳大学图书馆为例

随着互联网的普及和电子资源的广泛运用,资源共享成为高校图书馆的发展方向。图书馆联盟的出现为读者提供了更加全面和完善的资源和服务。然而,目前的高校图书馆联盟在一定程度上未能得到很好的利用。从高校图书馆联盟的意义和常见问题这两方面进行了简单分析,并提出了相应的改进措施。     

城市红树林湿地沉积物的矿物组成特征及影响因素

以深圳城市红树林湿地沉积物为研究对象, 分析其矿物组分和理化性质, 探究其矿物组成特征及影响因素。结果表明: 1) 深圳市红树林湿地表层沉积物的矿物组成以黏土矿物(16.5%~73.5%)和石英(22.0%~81.2%)为主, 随着深度增加, 不同样地的沉积物中钾长石、黄铁矿和石盐等矿物含量存在差异; 2) 表层沉积物中, 黏土矿物主要为伊蒙混层矿物(44%~76%)、高岭石(0%~40%)、绿泥石(0%~24%)和伊利石(2%~21%), 以伊蒙混层矿物为主; 3) 不同深度的沉积物中黏土矿物组成与表层沉积物基本上一致, 与沿海区域没有植被的珠江口和大亚湾等地的沉积物存在显著差异。相关性分析结果表明, 深圳市红树林湿地沉积物的矿物组成主要受盐度、总硫(TS)和总有机碳(TOC)影响, 其黏土矿物组成则主要受pH值、盐度、TOC和沉积物粒径影响。     

深圳河流域城市化对河流水文过程的影响

深圳河流域是典型的高速及高度城市化区域。基于1988?2006年长时间序列降雨资料, 借助RS和GIS技术, 通过SCS模型对该流域降雨径流关系进行模拟, 并结合流域内常住人口污水排放分析, 研究城市化对流域天然径流深、下垫面径流系数和年径流总量的影响。研究结果表明: 20年来深圳河流域土地利用结构由农业用地迅速向城市建设用地转化, 流域人口增加导致排河污水量增幅达到2.56倍; 天然径流深呈现逐年上升趋势, 并且与降雨量表现出较高的相关性, 依据M-K突变分析得到1993年为天然径流深突变年份; 土地利用导致径流系数向高值发展, 但强降雨弱化了径流系数对于径流量的影响; 年径流总量整体呈现增大趋势, 主成分分析表明降雨是影响径流总量的主要因素, 但流域土地利用和人口的城市化效应不可忽略。     

深圳高新技术企业动态能力研究

企业如何在飞速变化的环境下形成动态能力,从而获得持续的竞争优势,是战略管理领域的研究焦点之一。在对学术界有关动态能力研究成果进行梳理的基础上。运用实证分析方法构造了深圳高新技术企业动态能力模型以及相关假设,通过问卷调查获得的数据研究了深圳高新技术企业动态能力与绩效的关系。实证结果表明,深圳高新技术企业其动态能力由市场导向、资源、能力与动态机制4个因子构成。其中,市场导向因子中的与竞争对手的互动、资源因子中的无形资源——企业文化、能力因子中的创新能力以及动态机制中的开放的创新体系对绩效的影响最为显著。     

深证100指数日收益率波动性的实证研究

实证研究表明,对深证100指数日收益率可以建立GARCH(1,1)模型,但不能建立TARCH模型、EARCH模型、Asymmetric Component ARCH模型,即深证100指数日收益率的杠杆效应不显著.换句话说,深证100指数日收益率波动行为具有ARCH效果,但不具有不对称性以及信息程度偏误等特性.     

深圳红树林自然保护区海水重金属质量评价

为保护红树林海域环境,改善海水质量,对深圳红树林自然保护区16个样点进行海水采集,样品通过ME ICP41W测定Hg、Cd、As、Pb、Cu、Cr含量,并基于Hakanson指数法和倍斜率隶属函数聚类法评价海水质量.评价结果显示:深圳红树林自然保护区海水中Hg属于“极强生态危害元素”,As属于“强生态危害元素”,Cd属于“中等生态危害元素”,Pb、Cu、Cr属于“轻微生态危害元素”;海水整体上属于“很强生态危害”范畴,但以一类海水为主,部分靠近河涌排污口的样点为二类和四类海水;重金属主要来源于生活和工业废水,Pb、Cu、Cr、Cd共同的污染源来自调查区周边的合金制造厂和印刷厂;Hakanson指数法和倍斜率隶属函数聚类法对海水质量的评价结果相关性高,表明所采用的评价方法可行.该研究对深圳红树林自然保护区海域保护和海水重金属评价方法具有参考价值.     

深港金融合作的路径探析

深港金融合作倍受两地政府的高度关注和重视,多年来在合作方面取得了显著的成绩,但整体上现有合作深度还不足,就如何深化两地间金融合作的切入点进行了探讨．     

土地利用与景观格局对PM2.5浓度的影响--以深圳市为例

以深圳市为研究区,利用空气质量监测站点PM2.5浓度数据,选取类型水平的景观类型所占比例(PLAND),边缘密度(ED),以及景观水平的蔓延度(CONTAG),斑块数量(NP)和斑块平均面积(AREA_MN)共5个景观指数,并结合道路长度、餐饮点分布数量、海拔和土地利用类型等影响PM2.5浓度的因子,运用相关分析和多元逐步回归分析方法,探究深圳市土地利用和城市景观格局对PM2.5浓度的影响。结果表明:1)土地利用中,植被对PM2.5浓度的削减起着至关重要的作用;2)城市各类型景观格局特征中,组成特征(PLAND)和结构特征(ED)对PM2.5浓度的影响显著;3)城市整体景观中,景观水平的破碎度与PM2.5浓度关系密切。研究结果可以加深对景观生态学中过程–格局相互作用的认识,为大气污染防治和城市景观格局的规划管理提供参考和借鉴,同时在监测数据缺失的情况下,提供一种借助景观指数估算PM2.5浓度的方法。     

深圳PM2.5浓度变化趋势及其月尺度预测方法

基于深圳市环境监测站的PM2.5浓度数据以及深圳市国家气候观象台发布的月度气象监测公报,研究了2012年至2019年深圳市PM2.5浓度的变化规律,分析了PM2.5浓度与月尺度气候要素的关系,并利用多元线性回归分析法建立了PM2.5月均浓度的预测模型。结果表明：2012年至2019年深圳PM2.5浓度呈明显下降趋势,PM2.5浓度有季节性特征,干季(1~3月及10~12月)PM2.5浓度比较高,也是PM2.5污染防控的重要时段。月降水日数、月降水量以及月平均温度与PM2.5浓度的负相关较明显,偏北风频率与PM2.5浓度呈显著正相关,可一定程度上帮助预判月均PM2.5浓度。与前人研究结果相反,月平均相对湿度与PM2.5浓度呈显著负相关。包含气象因素项以及PM2.5浓度项的月平均PM2.5浓度预报模型拟合度较高,偏北风频率、月平均相对湿度是对月平均PM2.5浓度影响最大的气象因素。利用深圳市2020年数据对模型进行检验,结果证明方程对于月平均PM2.5浓度的预报有一定适用性,可较好预报PM2.5浓度月增量。