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尺度效应和粒度效应一、引言尺度效应和粒度效应是地理学中常用的概念，用于描述地理现象在不同尺度或粒度下的变化规律。
尺度效应和粒度效应的研究对于我们深入理解地理现象的本质和规律具有重要意义。
本文将从概念的解释、影响因素、应用案例等方面对尺度效应和粒度效应进行全面、详细、完整且深入地探讨。
二、尺度效应的概念尺度效应是指地理现象在不同尺度下的表现形式和变化规律。
地理现象具有多个尺度，从微观到宏观，从小区域到全球范围，都会呈现出不同的特征。
尺度效应研究的核心问题是在不同尺度下地理现象的变化规律以及尺度变化对地理现象的影响。
1. 尺度效应的类型尺度效应可以分为空间尺度效应和时间尺度效应两种类型。
空间尺度效应是指地理现象在不同空间尺度下的变化规律，例如城市人口密度在不同城市规模下的变化规律；时间尺度效应是指地理现象随时间变化的规律，例如气候变化对植被分布的影响。
2. 尺度效应的机制尺度效应的产生机制是多样的，主要包括尺度依赖性、尺度冲突和尺度转换三种机制。
尺度依赖性是指地理现象在不同尺度下的相互依赖关系，例如城市发展对周边乡村的影响；尺度冲突是指地理现象在不同尺度下表现出的矛盾和冲突，例如全球环境保护与国家经济发展之间的矛盾；尺度转换是指地理现象在不同尺度下表现出的转换关系，例如城市的空间扩张与人口增长之间的转换关系。
三、粒度效应的概念粒度效应是指地理现象在不同粒度下的表现形式和变化规律。
粒度是指地理现象观测和分析的单位大小，可以是空间上的单元大小，也可以是时间上的观测间隔。
粒度效应研究的核心问题是在不同粒度下地理现象的变化规律以及粒度变化对地理现象的影响。
1. 粒度效应的类型粒度效应可以分为空间粒度效应和时间粒度效应两种类型。
空间粒度效应是指地理现象在不同空间粒度下的变化规律，例如土地利用在不同空间分辨率下的变化规律；时间粒度效应是指地理现象在不同时间粒度下的变化规律，例如气候变化对农作物产量的影响。
2. 粒度效应的机制粒度效应的产生机制也是多样的，主要包括粒度依赖性、粒度冲突和粒度转换三种机制。
第四章大气环境影响评价本章介绍了大气环境影响评价工作分级和评价范围确实定方法，环境空气质量现状调查内容与要求，气象观测资料调查内容与要求，大气环境影响推想与评价方法及要求，大气环境影响推想推举模式等从事大气环评工作必需把握的根本学问。
第一节概述一、术语和定义1.环境空气敏感区指评价范围内按《环境空气质量标准》〔GB3095〕规定划分为一类功能区的自然保护区、风景名胜区和其他需要特别保护的地区，二类功能区中的居民区、文化区等人群较集中的环境空气保护目标，以及对工程排放大气污染物敏感的区域。
2.常规污染物常规污染物指GB3095 中所规定的二氧化硫、颗粒物、二氧化氮、一氧化碳等污染物。
3.特征污染物指工程排放的污染物中除常规污染物以外的特有污染物。
4.大气污染源分类点源：通过某种装置集中排放的固定点状源。
面源：在确定区域范围内，以低矮密集的方式自地面或近地面的高度排放污染物的源。
线源：污染物呈线状排放或者由移动源构成线状排放源。
体源：由源本身或四周建筑物的空气动力学作用使污染物呈确定体积向大气排放的源。
5.大气污染物分类按存在形态分为颗粒物污染物和气态污染物，其中粒径小于15 m 的污染物可划为气态污染物。
6.排气筒指通过有组织形式排放大气污染物的各类型装置。
7.简洁地形距污染源中心点 5km 内的地形高度〔不含建筑物〕低于排气筒高度时，定义为简洁地形。
8.简洁地形距污染源中心点 5km 内的地形高度〔不含建筑物〕等于或超过排气筒高度时，定义为简洁地形。
9.推举模式指大气环境影响推想模式，包括估算模式、进一步推想模式和大气环境防护距离计算模式。
10.大气环境防护距离为保护人群安康，削减正常排放条件下大气污染物对居民区的环境影响，在工程厂界以外设置的环境防护距离。
二、大气环境影响评价的根本任务通过调查、推想等手段，分析、推断建设工程在建设施工期和建成后生产期所排放的大气污染物对大气环境质量影响的程度和范围，为建设工程的厂址选择、污染源设置、制定大气污染防治措施以及其他有关的工程设计供给科学依据或指导性意见。
文章编号:1007-7596(2008)06-0151-02规划环境影响评价时间尺度的问题与对策刘艳艳,东迎欣,韩守江(黑龙江省水利水电勘测设计研究院,哈尔滨150080)摘 要:规划一般具有较长的时间跨度,规划环境影响评价要对较长时间以后即将实施的规划行为可能产生的环境影响进行评价,不仅增加了评价的难度,也可能使预测、评估的结论产生很大的偏差和不确定性。
依据规划环境影响评价的理论和规划环境影响评价实践中得到启示,在论述规划环境影响评价考虑时间跨度的必要性的基础上,探讨规划环境影响评价中时间尺度以及大时间尺度下环境影响评价可能产生的问题,并针对可能产生的问题研究解决的思路和对策。
关键词:规划;环境;环境影响;评价;时间尺度中图分类号:X82013 文献标识码:A [收稿日期]2008-05-12 [作者简介]刘艳艳(1981-),女,辽宁新民人,助理工程师;东迎欣(1971-),女,吉林白城人,高级工程师;韩守江(1955-),男,黑龙江哈尔滨人,教授级高级工程师。
规划环境影响评价也称为战略环境影响评价(SE A ),是对政府部门的政策、计划、规划的可供选择方案对环境的影响进行系统、综合评价的过程,在决策方案的选择中采取避免、消除和减轻影响的措施等方面提供原理、方法和技术支持。
中长期规划的时间尺度一般至少在5a 以上,远期规划可能是10a,甚至20a 才能实施。
因此,任何一个规划,不论它的类型如何不同,还是内容如何变化,都在规划的制定中明确界定了该规划的空间和时间尺度。
规划环境影响评价的评价对象是较长时间以后即将实施的规划行为,因此对规划实施前一段时间内的自然和社会环境因素变化,不可能估计的十分准确,评价对象充满了变数,不仅增加了评价的难度,也可能使评价的结论产生很大的偏差和不确定性。
对大时间尺度下的规划环境影响评价,这样的问题将更加突出,探讨大时间尺度下规划环境影响评价可能出现的问题,提出解决这些问题的思路和对策将有助于提高规划环境影响评价的精度和质量。
区域规划环评中大气环境监测点位布设分析摘要：在进行区域规划大气环境影响评价时，利用对大气环境监测点的布设来有效监测污染程度。
在实际布设监测点位的过程中，还要求严格控制该区域的气象特征，以此确保监测点位可以有效反馈环境质量。
与此同时，还要结合科学合理的布设方法，在保障布设点位的科学合理的同时保障了该区域规划的环保功能。
关键词：区域规划；大气环境监测；点位布设随着我国工业的快速发展，大气污染问题也随之而来。
因此，大气环境监测布点就成为目前城市规划中需要注重考虑的问题之一，通常需要与区域环境情况相结合，例如区域内的气象特点、大气污染来源等。
通过大气环境监测布点，可以使该区域内的环境质量情况具体的体现出来，为完善区域化建设提供有效意见。
尽管最近几年来区域化建设中大气环境监测点位布设有许多方法，例如文章中介绍的扇形布设法、网格布设法、同心圆布设法以及功能区布设法等，均获取相应的成果，但不管哪种布设方法都有使用限制，必须结合监测区域实际状况设计相应方案。
1.大气环境监测点位布设原则1.代表性原则代表性原则是大气环境监测点位布设的基本原则，其本质是使选择的点位真实有效的体现出监测区域实际情况，重点检测该区域内污染程度，并对该区域的未来发展状况进行准确判断[1]。
1.一致性原则一致性原则要求监测区域点位污染程度、种类等均要与周边环境保持一致，对于区域内气象、地形的监测而言，一致性原则是科学断定与监测结果分析的基础。
1.经济性原则在确保监测结果真是有效的基础下，合理的分配监测点位，尽可能在污染情况严重的区域进行点位布设。
对于工业化建设较少的区域，可以较少布设监测点位，科学合理的分配有效资源，提高资源使用率，保障布设点位的经济性。
1.科学性原则在进行布设监测点位时，应根据污染物的类型选取合适的监测方法。
进行监测高危险污染源过程中，要保证监测点位标准高度在1.5米到2.0米范围内，也可以将监测点高度保持在1.7米左右。
区域大气污染物浓度贡献的空间尺度效应作者：陈欣锐张艳马蔚纯来源：《环境影响评价》2016年第06期摘要：区域大气污染物浓度贡献的定量分析是污染物来源分析的一个重要方面，在区域环境评价中具有重要的实际意义。
采用WRF/CALPUFF模式系统，以上海市宝山区、月浦镇和月盛社区三个地理空间尺度由大到小的区域为例，从月均浓度和年均浓度贡献两个角度，运用“强力法”模拟计算宝山区各大点源对上述三个区域NOx浓度贡献率。
研究表明，区域大气污染物浓度贡献存在显著的空间尺度效应。
无论是月均还是年均浓度，各大点源对整个宝山区、月浦镇和月盛社区的污染物浓度累积贡献率均呈现递增趋势。
此外，在一定的空间尺度上，各污染源的浓度贡献也表现出一定的季节差异。
关键词：区域大气污染；浓度贡献；空间尺度效应；上海宝山DOI： 10.14068/j.ceia.2016.06.016中图分类号：X51 文献标识码：A 文章编号：2095-6444（2016）06-0061-05区域大气污染物浓度贡献的定量分析是区域污染源解析的一个重要方面。
通过定量计算不同地区、不同类型的大气污染源对大气污染的浓度贡献，可以识别造成区域污染的主要来源，为区域大气污染管控和制定有针对性的对策措施提供重要的技术和数据支撑[1-2]。
采用数值模拟的方法研究区域大气污染物浓度贡献是一种重要的、有效的技术手段[3-4]。
李勤等采用三维欧拉数值模式对重庆城区各类大气污染源对区域SO2 浓度的贡献进行分析[5]；马雁军等采用三维平流扩散多源模式计算不同类别高度的污染源对沈阳市各监测点的浓度贡献[6]；方力采用ADMSUrban模型软件计算了鞍山市低架源和高架源对地面TSP和SO2浓度的贡献[7]；王格采用AERMOD模式，模拟铁岭市各类大气污染源对区域PM10和SO2的浓度贡献[8]；宋宇等采用美国EPA推荐的政策法规模式CALPUFF模拟计算石景山工业区对北京市PM10污染的影响[9]；任永建等采用中尺度气象模式MM5耦合大气污染模式CALPUFF，研究了山西省阳泉市本地点源和外地点源对城市环境空气质量的影响[10]；王繁强等也利用MM5/CALPUFF模式系统，研究了黄河中上游地区19个城市SO2排放在上述城市之間的相互影响以及对北京城市大气环境的影响[11]；王书肖等采用MM5CMAQ模型计算了北京各区县、各行业燃煤对北京市各监测点空气质量的影响[12]。
