吉林省工业结构演变的污染排放时空响应研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41601607
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    19.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0112.区域可持续发展
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2019-12-31

项目摘要

For the economic revitalization and environmental constraints of the old industrial base in Northeast China, it is a practical problem to analyze the temporal-spatial response of pollutant emission to industrial structure evolution. Taking Jilin Province as a case study,this project will firstly analyze the change of pollutant emission amount and intensity which was caused by industrial structure evolution for decades since “Revitalizing Northeast” by both quantitative model and industrial characteristic bias index. In addition, pollution reduction or risk which may be caused by industrial structure adjustment during the next round of “Revitalizing Northeast” will be assessed and predicted by building system simulation model with AnyLogic software. All of the research conclusions will provide significant references for industrial restructuring,environment pollution reduction and coordinated development of economic growth and environment protection in Jilin province.
揭示区域工业结构演变对污染排放的影响是东北老工业基地经济振兴与环境约束面临的现实难题。本项目以吉林省为案例,综合运用数量模型和工业结构污染特征偏向指数,分析过去十多年振兴东北等老工业基地战略实施过程中,工业行业结构和空间结构演变所带来的环境污染排放量和排放强度的变化;应用AnyLogic软件构建工业经济发展与污染排放的系统仿真模型,对新一轮“振兴东北”战略实施中工业结构调整升级可能带来的污染减排量或污染风险做出多情景预测和评估,提出吉林省工业行业结构和空间结构的调整优化方案,为东北地区有针对性地推进工业结构调整、从根本上转变资源依赖型经济增长方式、实现节能减排及可持续发展目标提供参考。

结项摘要

本项目研究了吉林省在上一轮振兴东北战略实施期间工业结构演变对环境污染的影响,揭示了产业结构转型的环境效应,不但具有重要科学意义,也可为新一轮振兴东北战略实施中优化区域工业结构、促进产业升级提供参考。通过研究发现上一轮东北振兴的实施促进了工业行业结构多样化水平和加工化程度的提高,推动了工业结构由以重工业为主向以轻工业为中心的类型转变。2004-2015年期间,吉林省工业经济增长贡献率超过5%的10个行业中,有4个为污染密集型行业,分别为农副食品加工业、非金属矿物制品业、木材加工及木竹藤棕草制品业和食品制造业。吉林省工业发展对污染密集型行业还是具有一定依赖性,但一些传统污染密集型行业的增速也在放缓,如化学原料及化学制品制造业、黑色金属冶炼及压延加工业、电力、热力的生产和供应业。四类主要环境污染物中,COD和烟粉尘排放量削减了54%和7%,氨氮和SO2增加了2%和40%;但排放强度都有所减小,分别减低了80%、55%、39%和35%。总体来看,吉林省工业发展对水污染密集型行业的依赖大于大气污染密集型。上一轮东北振兴战略实施期间,吉林省工业行业结构变化对水污染物无减排效应,反而使COD和氨氮排放量分别增加了3.25和0.12万吨、排放强度分别提高了0.76kg/万元和0.012kg/万元;但行业结构变化对大气污染物有明显的结构减排效应,使SO2和烟粉排放量分别降低了35.99和97.92万吨,排放强度分别削减了4.91和0.80kg/万元;而工业区域结构变化对水和大气污染物都没有结构减排效应,反而使COD、氨氮SO2和烟粉排放量分别增加了16.07、0.91、54.90、72.83万吨,排放强度分别提高了2.53、0.16、7.25、12.82kg/万元。通过情景分析和模型计算得出,如果吉林省工业各行业在新一轮东北振兴时期的增速与上一轮时期相同,工业行业结构将会有污染排放强度升高的风险;如果将污染密集型行业的增速降低20%、采矿业和原材料行业增速降低10%,其它行业增速提高10%,工业的结构减排效应会得到明显提高,到2020年各类污染物排放强度的结构减排效应在43%-70%之间,到2025年在52%-72%之间。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(0)
东北地区粮食生产结构时空演变
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    经济地理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘大千;刘世薇;温 鑫
  • 通讯作者:
    温 鑫
Spatiotemporal Variations and Influencing Factors Analysis of PM2.5 Concentrations in Jilin Province, Northeast China
吉林省PM2.5浓度时空变化及影响因素分析
  • DOI:
    10.1007/s11769-018-0992-0
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Chinese Geographical Science
  • 影响因子:
    3.4
  • 作者:
    WEN Xin;ZHANG Pingyu;LIU Daqian
  • 通讯作者:
    LIU Daqian

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其他文献

SLM制备TC4合金微观结构研究
  • DOI:
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  • 期刊:
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    --
  • 作者:
    伍威;何俊杰;赵楠;刘子睿;曹少霆;温鑫;李瑞;李多生
  • 通讯作者:
    李多生
黑龙江垦区农业现代化水平评价
  • DOI:
    10.13249/j.cnki.sgs.2018.07.006
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    地理科学
  • 影响因子:
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  • 作者:
    刘世薇;张平宇;宋凤斌;潘晓卉;温鑫
  • 通讯作者:
    温鑫
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  • DOI:
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  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
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    --
  • 作者:
    罗启涵;周林;罗铮;温鑫
  • 通讯作者:
    温鑫
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    10.13271/j.mpb.014.002623
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    分子植物育种
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    曹秋芬
黑龙江垦区农业现代化水平评价
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    地理科学
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  • 作者:
    刘世薇;张平宇;宋凤斌;潘晓卉;温鑫
  • 通讯作者:
    温鑫

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吉林省中西部秸秆多元化利用空间协调发展研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2021
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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