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我國(guó)垃圾處理行業(yè)概述：我國(guó)城市生活垃圾構(gòu)成主要表現(xiàn)為:有機(jī)物增加，可燃物增多，塑料增多，可回收利用物增多，可利用價(jià)值增大。當(dāng)前我國(guó)城市生活垃圾種類(lèi)的多樣化，主要構(gòu)成為:有機(jī)物 : 塑料、廚余、果皮、草木、動(dòng)物尸體等；無(wú)機(jī)物: 灰土、磚陶 等不可回收物；廢鐵、紙類(lèi)、金屬、織物及玻璃等可回收物；有毒有害廢物：電池、廢舊電子元件等。生活垃圾主要特點(diǎn): 成分復(fù)雜、各種垃圾混合、袋中套袋，難于分類(lèi)； 我國(guó)垃圾處理行業(yè)概述，填埋、堆肥、焚燒（發(fā)電）都不能從根本上解決我國(guó)的垃圾處理問(wèn)題。尤其是針對(duì)世界性的難題——如何處理白色污染（塑料袋），以上三種處理方式，都沒(méi)有有效地給予解決。填埋會(huì)造成土地?zé)o法修復(fù)的污染，焚燒會(huì)產(chǎn)生大量的二惡英，同時(shí)塑料制品又不可能去發(fā)酵堆肥。

該研究首次基于政府間氣候變化專(zhuān)門(mén)委員會(huì)（IPCC）最新的共享社會(huì)經(jīng)濟(jì)路徑（SSPs）對(duì)2015~2100年全球城市用地?cái)U(kuò)張進(jìn)行了1km分辨率的情景預(yù)測(cè)，并分析了其對(duì)糧食生產(chǎn)和自然植被帶來(lái)的影響。       城市用地雖然僅占陸地面積很小的一部分，但現(xiàn)有研究表明，城市用地及其擴(kuò)張可能對(duì)全球環(huán)境產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。對(duì)城市用地空間格局進(jìn)行預(yù)測(cè)需要建立能夠代表未來(lái)社會(huì)經(jīng)濟(jì)和環(huán)境條件的情景。目前已有的全球城市用地預(yù)測(cè)產(chǎn)品，或在情景方面選用的是單一的、自定義的情景，導(dǎo)致產(chǎn)品間無(wú)法進(jìn)行統(tǒng)一的、可比較的研究；或在空間分辨率上較為粗糙，多為10~50km分辨率，導(dǎo)致城市用地空間細(xì)節(jié)丟失，無(wú)法有效反映城市用地空間格局的動(dòng)態(tài)變化。因此，該研究采用IPCC最新提出SSPs情景，利用劉小平教授提出的FLUS土地利用變化模型，對(duì)未來(lái)全球城市用地?cái)U(kuò)張進(jìn)行了1km分辨率的情景預(yù)測(cè)（如下圖）。結(jié)果表明，不同發(fā)展水平的國(guó)家對(duì)情景的響應(yīng)不盡相同，甚至相反，一些有利于發(fā)達(dá)國(guó)家城市發(fā)展的情景（如SSP5），反而不利于低收入國(guó)家的城市發(fā)展。另外，該研究對(duì)一些地區(qū)在未來(lái)的一些情景中出現(xiàn)的因人口減少而導(dǎo)致出現(xiàn)城市收縮壓力的情況也進(jìn)行了分析。 該研究還分析了由于未來(lái)城市用地?cái)U(kuò)張導(dǎo)致的糧食產(chǎn)量損失的情況。預(yù)計(jì)新擴(kuò)張的城市用地中約50~63%將來(lái)自農(nóng)田。在不考慮由于農(nóng)業(yè)管理方法的改變而可能補(bǔ)償預(yù)期產(chǎn)量損失的情況下，全球糧食產(chǎn)量將因此下降約1~4%。這些產(chǎn)量損失在不用其他糧食的產(chǎn)量進(jìn)行彌補(bǔ)的情況下，將影響相當(dāng)于每年1.22~13.89億人的糧食需求。結(jié)果還顯示，農(nóng)田損失與糧食產(chǎn)量損失之間不成比例，揭示了保護(hù)肥沃和優(yōu)質(zhì)農(nóng)田的重要性。管理和合理規(guī)劃城市開(kāi)發(fā)地點(diǎn)和流程是減少未來(lái)糧食生產(chǎn)損失的關(guān)鍵措施。

一、項(xiàng)目簡(jiǎn)介 激光掃描系統(tǒng)能夠直接獲取被測(cè)目標(biāo)表面的三維空間坐標(biāo)，具有采樣密度高、點(diǎn)云分布密集等特點(diǎn)，正逐漸成為三維空間信息快速獲取的主要手段之一，被廣泛應(yīng)用于文物保護(hù)、三維重建、數(shù)字地面模型生產(chǎn)、城市規(guī)劃等領(lǐng)域。團(tuán)隊(duì)擁有世界上最先進(jìn)的車(chē)載和靜態(tài)地面激光掃描系統(tǒng)，具備在城市、海岸帶、礦山等環(huán)境條件下獲取三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的能力。通過(guò)研發(fā)點(diǎn)云分割、點(diǎn)云智能量測(cè)、三維目標(biāo)提取、點(diǎn)云分析、三維場(chǎng)景

本實(shí)用新型公開(kāi)一種智能型城市供水水源地監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，包括電源處理單元、水壓檢測(cè)單元、水質(zhì)檢測(cè)單元、水流量檢測(cè)單元、微處理器單元、窄帶物聯(lián)網(wǎng)通信單元；所述電源處理單元分別與水壓檢測(cè)單元、水質(zhì)檢測(cè)單元、水流量檢測(cè)單元、微處理器單元和窄帶物聯(lián)網(wǎng)通信單元連接；所述微處理器單元分別與水壓檢測(cè)單元、水質(zhì)檢測(cè)單元、水流量檢測(cè)單元和窄帶物聯(lián)網(wǎng)通信單元連接。本實(shí)用新型通過(guò)水壓檢測(cè)單元、水質(zhì)檢測(cè)單元和水流量檢測(cè)單元對(duì)水源的水位、水質(zhì)以及水流量進(jìn)行檢測(cè)；通過(guò)窄帶物聯(lián)網(wǎng)通信單元對(duì)檢測(cè)的數(shù)據(jù)或控制指令進(jìn)行無(wú)線傳輸，具有傳輸效率高

在過(guò)去30年間全球城市擴(kuò)張的平均速率為每年9,687 km2，該增速是以往估算結(jié)果的4倍，且城市用地的擴(kuò)張遠(yuǎn)快于全球人口的增長(zhǎng)。該研究還分析了不同空間尺度下的城市擴(kuò)張趨勢(shì)規(guī)律，發(fā)現(xiàn)過(guò)去30年間全球約69%的新增城市用地出現(xiàn)在亞洲和北美地區(qū)。各大洲的城市化呈現(xiàn)不同趨勢(shì)：亞洲、南美洲和非洲的發(fā)展中國(guó)家城市大體呈現(xiàn)加速擴(kuò)張，而北美洲、歐洲和澳大利亞等發(fā)達(dá)地區(qū)城市則呈減速擴(kuò)張。該研究還發(fā)現(xiàn)，美國(guó)、中國(guó)和印度等國(guó)家的城市存在返綠現(xiàn)象（green recovery），且中國(guó)是全球城市返綠面積最大的國(guó)家，約為歐美發(fā)達(dá)國(guó)家的2倍左右。這一現(xiàn)象可能歸功于近些年的國(guó)家大力推行的城市更新項(xiàng)目。?城市化進(jìn)程往往伴隨著對(duì)自然土地資源的侵占，該研究通過(guò)GAUD數(shù)據(jù)集和歐空局ESA-CCI土地覆蓋數(shù)據(jù)集分析發(fā)現(xiàn)，自1992年以來(lái)，全球新增城市用地中約有70%來(lái)源于對(duì)農(nóng)用地的侵占，其次是草地和林地。從不同地區(qū)來(lái)看，中國(guó)、印度、日本、韓國(guó)、美國(guó)中部以及大部分歐洲國(guó)家的城市化主要以侵占農(nóng)用地為主；歐洲北部、美國(guó)東部和非洲南部地區(qū)城市化的侵占來(lái)源主要是林地。中國(guó)和印度作為全球人口最多的國(guó)家，未來(lái)如果仍以侵占大量農(nóng)田為主的方式擴(kuò)張城市，將可能加劇潛在的糧食危機(jī)。

本發(fā)明采取先深入研究城市污水傳統(tǒng)A2/O工藝等同步脫氮除磷的優(yōu)缺點(diǎn)、重點(diǎn)研究反硝化脫氮除磷的新技術(shù)原理，再開(kāi)發(fā)同步脫氮除磷新工藝。本發(fā)明對(duì)單泥SBR系統(tǒng)、雙泥SBR系統(tǒng)的反硝化除磷的原理與工藝進(jìn)行深入研究, 以此為基礎(chǔ)，按反硝化除磷原理進(jìn)行一體化擴(kuò)大設(shè)計(jì)（7920倍）, 研發(fā)出新的工程流程和示范設(shè)備系統(tǒng), 獲得成功，為城市污水的大規(guī)模處理與工程化應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。從而，解決了城市污水處理領(lǐng)域同步脫氮除磷的關(guān)鍵性、共性技術(shù)難題。 本發(fā)明開(kāi)發(fā)的同步脫氮除磷新工藝，對(duì)比當(dāng)前國(guó)內(nèi)外同類(lèi)相關(guān)技術(shù)

本發(fā)明公開(kāi)了一種改進(jìn)元胞自動(dòng)機(jī)城市擴(kuò)張模擬方法，首先構(gòu)建指標(biāo)體系對(duì)城鎮(zhèn)化發(fā)展水平以及土 地利用潛力進(jìn)行評(píng)價(jià)，得到一幅土地發(fā)展?jié)摿D。基于發(fā)展?jié)摿D，對(duì)非城市像元的潛力分值進(jìn)行從大 到小排序，并用數(shù)組記錄下排序后的分值以及對(duì)應(yīng)的像元位置。然后遍歷數(shù)組的每一項(xiàng)，直到找到滿足 鄰域影響的最大分值像元并將該像元轉(zhuǎn)換為城市用地類(lèi)型，與此同時(shí)城市元胞數(shù)量增加 1，然后更新該 元胞所有鄰域的影響，從數(shù)組中刪除該項(xiàng)并跳出循環(huán)，判斷元胞增長(zhǎng)數(shù)量是否滿足要求，滿足則得到模 擬結(jié)果，不滿足則重復(fù)上述循環(huán)，直到城市用地增長(zhǎng)數(shù)量滿足為止。本發(fā)明解決了傳統(tǒng)元胞自動(dòng)機(jī)因轉(zhuǎn) 換閾值的不確定性而導(dǎo)致模擬結(jié)果不確定的難題。