太湖流域企业的水风险评估体系

基于世界自然基金会（WWF）和德国投资与开发有限公司（DEG）开发的企业水风险评估体系,进行太湖流域企业水风险评估体系本土化研究.根据太湖流域的水环境现状、企业管理方式、相关标准及法规,修订了部分指标,建立了包括物理风险指标9项、监管风险指标4项和声誉风险指标9项的太湖流域企业水风险评估体系.采用层次分析法（AHP）计算指标权重.评估指标的分级延续了原来的评估体系的5级5分制,采用综合指数加权求和法计算综合评分值.选取了一家化工企业进行实例研究,评估结果表明,该企业2015年综合水风险评价值为2.61,风险等级为Ⅲ级,属中等风险.实施7项水风险削减方案后,2016年综合水风险评价值降至1.94,风险等级为Ⅱ级,属低等风险.该评估体系可为太湖流域企业进行水风险评估及削减提供参考.     

WRF模式对污染天气下边界层高度的模拟研究

大气边界层高度是影响大气污染物浓度的重要因素之一,但数值模式中选择不同边界层参数化方案模拟的边界层高度有很大差异.利用WRF模式中5种边界层参数化方案及2006~2007年春、秋、冬3季河北香河地区激光雷达观测资料,对比分析了污染天气下,不同边界层方案对边界层高度的模拟效果,并分析了误差产生的可能原因.结果表明：5种参数化方案均能模拟出3季污染天气下边界层高度的变化特征,但各方案模拟的边界层高度与观测之间均存在较大误差.模拟的最大边界层高度月变化特征显示,秋冬季的模拟结果与观测值匹配较好,春季偏差较大;模拟的边界层高度日变化显示,均方根误差：春季 > 秋季 > 冬季,且误差在午后（14：00~18：00）更加明显;对该地区而言,非局地YSU方案能较好地模拟污染天气下的边界层高度;各参数化方案中边界层高度计算方法的不同及对大气廓线、湍流动能的模拟差异,可能是造成模拟边界层高度产生误差的主要原因.     

模板剂十二胺对胺改性HMS吸附CO2的影响

以正硅酸乙酯为硅源、十二胺为模板剂制备中孔硅HMS-1,采用焙烧和乙醇萃取的方法去除其模板剂,所得材料分别为HMS-2与HMS-3,并将四乙烯五胺（TEPA）与二乙醇胺（DEA）混合负载于3种材料上,采用X射线衍射（XRD）、傅里叶红外（FTIR）与氮气吸附实验对材料进行表征,研究改性前后的HMS对常压下低浓度CO₂的吸附性能及再生能力.XRD与FTIR结果表明,TEPA与DEA已被成功负载到HMS孔道内.氮气吸附实验表明,保留模板剂和胺基改性后,材料的孔容显著降低.20℃下,初始浓度为10%的CO₂在材料上的吸附量顺序为：MA-HMS-1（3.29mmol/g） > MA-HMS-3（2.7mmol/g） > HMS-1（1.88mmol/g） > MA-HMS-2（1.65mmol/g） > HMS-2（1.33mmol/g）,模板剂的存在,不仅增加了CO₂的吸附位点,还对混合胺改性的HMS吸附CO₂起到了协同作用.在20~75℃范围内,MA-HMS-1与MA-HMS-3受温度影响最明显,65℃时吸附量达最大值;随着温度的升高,HMS-1的吸附量随温度升高持续降低;MA-HMS-2的吸附量基本不变.含胺基的4种材料（HMS-1、MA-HMS-1、MA-HMS-2与MA-HMS-3）在80℃下拥有优良的再生性能,经4次循环再生后,MA-HMS-1的再生率为97.5%,高于MA-HMS-2（83%）和MA-HMS-3（84%）,保留HMS的模板剂对材料的再生性能有明显促进作用.     

基于CESM-EnSRF系统全球甲烷及臭氧卫星资料同化试验研究

臭氧(O3)与甲烷(CH4)均是大气中重要的微量气体,对全球气候变化有着重要的影响.为提高全球范围的臭氧、甲烷在气候模式中的预报效果,使用集合平方根滤波(En SRF)同化方法及地球系统模式(CESM)构建了CESM-En SRF卫星资料同化预报系统,并通过设计试验,将大气红外探测器(AIRS)的臭氧与甲烷观测资料同化到气候模式中,对模式的同化再预报效果进行系统的测试与评估.结果显示,臭氧、甲烷分析集合均值的偏差及均方根误差皆低于背景集合均值的偏差及均方根误差.臭氧、甲烷的同化再预报偏差及均方根误差较控制实验都得到改善,但对5 h Pa以上高度臭氧预报准确性的改进效果很小.随循环同化的进行,平流层臭氧与甲烷的平均同化改进率呈增加趋势,并逐渐趋于稳定;对流层平均同化改进率随时间变化不明显.试验表明,该系统可有效利用臭氧与甲烷的观测资料对模式场进行合理的改善,从而有效地提高臭氧、甲烷在气候模式中的再预报效果,但对于平流层顶-中间层高度(5 h Pa以上)臭氧预报准确度的提高,模式中臭氧光化学过程的准确模拟较同化观测资料具有更重要的作用.此外,循环同化对提高5~150 h Pa高度臭氧及1~200 h Pa高度甲烷在CESM模式中的预报效果最有效.     

南京江北新区大气颗粒物化学组分的粒径分布特征

为探究南京江北新区大气颗粒物化学组分的污染特征,于2013~2014年进行了分级颗粒物样品的采集,开展了颗粒物化学组分的粒径分布和季节变化研究.结果表明,细粒径段的9种水溶性离子总浓度在秋冬季高于春夏季,而粗粒径段冬季最高.冬季颗粒物中［NO₃^-］/［SO₄^2-］在粗粒径段最低;春、夏和秋季其粒径分布趋势一致.水溶性离子均呈双峰型分布,4个季节的NO₃^-均在0.65~1.1 μm出现峰值;夏秋季细粒径段的SO₄^2-于0.43~0.65 μm出现峰值,冬季峰值位置向更粗粒子的方向移动;而Na⁺和Cl^-主要存在于粗粒子中.由阴阳离子电荷当量表明,大气粗、细粒子分别呈碱性和弱碱性.有机碳（OC）和元素碳（EC）主要存在于细粒径段,均呈双峰型分布;秋冬季细粒径段中的二次有机碳（SOC）远高于春夏季.由比值判断法进一步表明,南京江北新区颗粒物中的碳质组分主要来源于燃煤和生物质燃烧排放、机动车尾气排放等.     

南京江北酸雨分布特征及其与气象条件的关系

通过对南京江北区降水酸性及成分进行了全面系统的测定和分析,发现南京江北酸雨大大重于市区,并具有秋高春低,雨水离子浓度高,电导值大,强酸度与高发率同时出现等明显分布特征。气象条件影响主要表现为:大气降水量、气温和相对湿度与酸雨pH和电导值呈反相关,与酸雨频率呈正相关;大气压强与酸雨pH和电导值呈正相关,与酸雨频率呈反相关;风向风速对酸性污染物输送具有明显的引导作用;冬春季节沙尘和灰霾天气入侵对酸雨具有减缓效应。     

Models3在北京地区PM_(10)模拟应用中的三维系统检验

为研究北京地区大气PM10的变化规律和三维空间结构,文章基于Models3/CMAQ空气质量模式,利用北京及周边省市详细调查的污染源数据,采取双层网格嵌套技术建立起适用于北京及周边地区的大气PM10数值模拟系统。为了检验该模式系统的准确性和可靠性,文章将模拟结果与北京市城近郊区7个地面站近2500h的逐时地面监测数据以及一次典型污染过程的激光雷达垂直观测记录分别进行了对比分析,结果表明,该模式系统较好的反映了北京地区PM10浓度三维时空分布特征,是研究华北地区复杂地形下大气PM10传输及演变规律的一个有效工具。     

南京地区PM2．5污染特征及其影响因素分析

文章利用2007年南京市草场门和迈皋桥采样点的PM2．5在线监测资料研究了南京地区PM2．5浓度的时空变化特征。对PM2．5质量浓度进行了月季变化、日变化特征分析。并利用同时期气象资料分析了PM2．5浓度与气象条件的关系。结果表明,南京市细颗粒物污染较严重,草场门采样点各月超标率均在55％以上,年超标率达72％;2采样点各季节霾天气下PM2.5质量浓度均大于非霾日下浓度均值,不管是霾天气还是非霾天气下,草场门采样点各季节PM2．5质量浓度均高于迈皋桥采样点（除秋季非霾天气）。2007年南京市PM2．5质量浓度呈现出春冬季节较高、夏秋季节较低的特点;日变化呈双峰分布。对PM2.5质量浓度与水平能见度的相关性研究表明,南京市大气能见度与细粒子质量浓度呈现很好的负相关性,相关系数高达0．98。草场门采样点霾天气下平均能见度水平仅5．2km,最高能见度为13km,最低为1．7km。     

生态补偿机制及模式研究进展

详细综述了生态补偿机制概念、理论基础、补偿标准、补偿模式及国内外生态补偿实践经验等方面的研究进展。发现外部性的内部化是生态补偿的关键和环境经济学基础,其核心问题包括：谁补偿谁,补偿多少以及如何补偿。通过回顾美国、欧洲发达国家与中国、拉丁美洲发展中国家在实施生态补偿过程中采取的各种措施,发现生态学与经济学理论已经逐渐融入生态补偿的研究之中。在此基础上,指出了国内生态补偿的科研和实践中有待解决的问题,最后提出了包括补偿的法律机制、补偿经济标准、政策制定等方面的建议。     

雅鲁藏布江源区风沙化土地演变趋势

雅鲁藏布江源区是世界上最高的江河源,其生态功能状况直接影响其水源涵养功能以及中下游地区,特别是日喀则和拉萨等地区的生态安全。源区内土壤发育程度低,气候干旱多风、植被稀疏,风沙地貌发育。论文以雅鲁藏布江源区所在的马泉河流域为研究对象,借助RS和GIS技术,解译了1990年、2000年和2008年3期近20 a遥感影像,并结合DEM数据,分析风沙化土地的分布特征及演变趋势,对准确把握源区内风沙化土地现状及发展趋势具有重要意义。研究结果表明:①2008年,源区共有风沙化土地1 376.22 km2,其中,固定沙地占风沙地总面积的36.03%,半固定沙地占28.10%,流动沙地占9.39%,裸露砂砾地和半裸露砂砾地分别占14.64%和11.84%;②源区风沙化土地呈逐年递增趋势,其中,1990年为1 281.78km2,2000年为1 359.7km2,2008年为1 376.22km2,近20 a增加了94.44 km2;③从高程上看,分布在海拔4 600~4 800 m范围内的风沙化土地占风沙地总面积的76.13%;从坡向上看,分布在平坦地区的风沙化土地占风沙地总面积的56.97%,其次为西南坡和南坡,比例分别为11.20%和8.66%。