农村集体经营性建设用地如何入市

正土地制度事关经济社会发展和国家长治久安。在革命、建设和改革的实践中我国形成了以公有制为基础,以耕地保护和节约集约为主线,以用途管制、土地征收、国有土地有偿使用为主要内容的土地制度。随着经济发展,现行农村土地制度与社会主义市场经济体制不相适应的问题日益凸显,主要表现在"土地征收制度不完善,因征地问题引发的社会矛盾积累较多;农村集体土地权益保障不充分,农村集体经营性建设用     

承德市富硒土壤区镉的地球化学特征及生态风险评价

硒是人体必需的生命元素,开发富硒农产品是提升人体硒摄入的安全有效途径,富硒土地资源是开发富硒农产品的基础。然而,近年来全国开展的多目标地球化学调查发现,富硒土壤中重金属元素镉通常较高,不利于富硒土地开发利用,因此,研究富硒土壤区镉的地球化学特征和生态风险状况对于富硒土地开发具有重要的指导意义。文章对承德市富硒土壤区表层土壤中主要的重金属元素镉的地球化学特征及生态风险进行评价,旨在为承德市富硒土地开发利用提供科学依据。采用“七步提取法”研究了表层土壤镉的形态特征。同时,配套分析了苹果、玉米样品中的重金属元素镉的含量,以了解其生物有效性。结果显示：承德市富硒土壤区表层土壤镉在全区均较富集,在新积土和中性粗骨土、水田中显著富集。研究区圈定了4处镉轻度污染土壤,均在表层土壤镉的高值区。表层土壤镉形态平均含量大小顺序为：水溶态 < 离子交换态 < 强有机结合态 < 腐殖酸结合态 < 铁锰氧化物结合态 < 碳酸盐结合态 < 残渣态,生态风险相对较低。表层土壤镉未对苹果和玉米样品产生影响,苹果和玉米中镉均不超标。承德市富硒土壤区表层土壤镉的生态风险较低,暂不影响承德市富硒土地开发利用。     

陕南秦巴山区地质灾害危险性评价研究

陕西省是中国地质灾害最严重的省份之一,而陕南秦巴山区地质灾害灾情尤为严峻,因此进行地质灾害危险性评价对指导防灾减灾工作意义重大。文章以陕南秦巴山区为研究区,基于GIS技术与2001-2016年研究区地质灾害灾情数据,分析研究了区内地质灾害与各指标因子之间的敏感性关系,并确定了高程、岩土体类型、断裂构造、降雨等7个影响地质灾害发生较大的因子作为区域地质灾害危险性评价指标。其次,以各指标条件下地质灾害数量和累计发生频次曲线斜率的突变为依据,对评价指标因子进行状态分级。最后,运用信息量法建立栅格数据模型展开区域地质灾害危险性评价。研究结果表明:高危险性、较高危险性、中危险性的地区占研究区总面积的百分比分别为10.52%、28.31%、30.19%,区内地质灾害点的空间分布与地质灾害危险性评价结果基本一致,信息量模型的预测精度为90.16%。文章将经验知识与数据驱动的分析方法相结合,应用于较大范围的地质灾害危险性区划,研究结果可为区域地质灾害防治工作提供参考依据。      

DEPAQ分光光度法测定茶叶中微量锰

本研究了５－（４－二乙氨基苯偶氮）－８－羟基喹啉（ＤＥＰＡＱ）与锰（Ⅱ）的显色反应，在斐了子型面表面活性剂ＴｒｉｔｏｎＸ－１００存在下，ｐＨ８．５的缓冲介质中，锰（Ⅱ）与ＤＥＰＡＱ形成１：２的红色配合物，最大吸收波长为５３０ｎｍ，表现摩尔吸光系数ε＝７．３×１０＾４Ｌ．ｍｏｌ＾－１．ｃｍ＾－１，锰量在０～２０μｇ／２５ｍＬ范围符合比尔定律，试验了常见阴阳离子的干扰情况，本法用于茶叶微量锰的测定，     

5－（4，6－二溴邻胂酸偶氮苯）－8－羟基喹啉的合成及与Ni（Ⅱ）显色反应的研究

本文介绍了５－（４．６－二波邻肿酸偶氮苯）－８－羟基喹啉（ＤＢＡＡＱ）的合成，研究了在ＴｒｉｔｏｎＸ－１００存在下ＤＢＡＡＱ与Ｎｉ￣（２＋）的显色反应，考察了二十多种离子对Ｎｉ￣（２＋）的测定干扰情况，用于钢铁中微量镍的测定，结果令人满意。     

基于灰色系统理论的陕西省地质灾害趋势预测

未来地质灾害趋势预测,是地质灾害防治与规划工作宏观决策的基础。陕西省近年来的地质灾害以崩塌和滑坡灾害为主,占全省地质灾害总数的76.91%;降雨和人类工程活动为影响陕西省地质灾害发生的主要因素。以陕西省2003-2012年10年地质灾害灾情数据作为原始数据序列,建立灰色区间预测模型,用2013-2017年5年地质灾害灾情数据,验证模型预测精度,对未来3年地质灾害发生趋势进行预测。预计未来一段时间地质灾害高发年为2019、2021和2024年。研究结果可为陕西省地质灾害防治工作的宏观决策提供参考依据。     

基于Landsat 8 TIRS地表温度数据反演的深圳城市热岛效应时空分布及土地利用的影响

基于2014～2021年Landsat 8 TIRS卫星遥感影像数据,分别采用劈窗算法(SWA)和大气校正法(ARC)反演了深圳市地表辐射温度,并利用地面站点监测数据对反演结果进行了验证,探讨了该期间深圳城市热岛效应的时空分布特征及其影响因素。研究结果表明,这两种算法反演的地表温度(T_SWA、T_ARC)与地面站点监测气温(T_M)都存在显著线性相关(T_SWA=1.01×T_M+2.65,T_ARC=0.85×T_M+5.51,p<0.01),但劈窗算法更接近地面站点监测数据。在2014～2021年间深圳城市热岛面积(HI>0.01)未观察到显著增加的趋势(p=0.94)。深圳市城市热岛分布与城市发展格局关系密切,城市规划用地类型对城市热岛效应有显著影响。生态水域和生态绿地缓解了城市热岛效应,而交通道路和工业仓储等城市用地强化了城市热岛的形成,并且城市路网的分布和密度对城市热岛的形成有强显著性影响(p=0.003)。