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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:陆燕[1] 王勤耕[1] 翟一然[1] 宋媛媛[1] 张艳燕[1] 孙平[1]
机构地区:[1]南京大学环境学院,污染控制与资源化研究国家重点实验室,江苏南京210023
出 处:《中国环境科学》2014年第2期295-301,共7页China Environmental Science
基 金:国家自然科学基金资助项目(41175129);国家"973"项目(2010CB428503);国家科技支撑项目(2011BAK21B03)
摘 要:基于常规可获取的能源、交通、人口等统计资料,利用“自上而下”的能源清单法,研究了2010年长江三角洲(以下简称“长三角”)城市群地区各类人为热排放量及其时空分布特征.结果表明:该地区人为热排放总量为1.4x10^(19)J/a其中工业、交通、建筑、新陈代谢分别占75.1%、12.5%、9.9%和2.5%.上海、苏州、无锡、杭州和南京五个城市的人为热排放总量约占研究区域总量的71%.长三角城市群的人为热年平均排放通量为5.3、W/m2,大部分mix介于5-30W/m2,城市高值区一般介于20~70W/m2,上海明显高于其他城市.为方便有关环境气候模式的输入,本文提供了人为热排放的网格化空间分布和简单的时间变化廓线.Based on conventional statistical data on energy consumption, transportation, population, anthropogenic heat emissions from the urban agglomeration of the Yangtze River Delta (YRD) in 2010 were estimated by using the top-down energy inventory method. Results show that total amount of anthropogenic heat emissions was 1.4x1019j/a. Industry, transportation, buildings and human metabolism contributed 75.1%, 12.5%, 9.9% and 2.5%, respectively. Emissions from Shanghai, Suzhou, Wuxi, Hangzhou and Nanjing accounted for nearly 71% of the total amount. The mean flux in study area was 5.3W/m2with high values between 20 and 70W/m2 in most urban areas. The flux in Shanghai was obviously higher than in other cities. In order to be applied in environmental and climate modeling, a gridded inventory with simple profiles of temporal variations was provided.
分 类 号:X16[环境科学与工程—环境科学]
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