Institutions,policies and soil degradation: theoretical examinations and case studies in Southeast China

Abstract

Southeast China is one of the severe soil degradation areas in China. This paper theoretically examines the impact of some important institutional arrangements and policies, like land management pattern, the rural off-farm employment, land property change and changes in prices of agricultural products, on soil degradation in this area. It further conducts some case studies to confirm the potential relationship between the institutions & policies and soil degradation, applying the surveyed and the second hand data. The paper at last makes some conclusions and proposes some suggestions on how to promote soil conservation by improving the ways of policy decision-making and the effects of policies on land use.     

韩江流域河水地球化学特征与硅酸盐岩风化——风化过程硫酸作用

流域岩石化学风化是全球碳循环的重要环节之一,硅酸盐岩风化过程消耗大气CO_2,是在地质时间尺度上调节大气CO_2浓度的重要机制。本工作在对我国东南花岗岩地区流经典型的硅酸盐岩地质背景河流——韩江流域河流水化学组成研究的基础上,分析和定量计算了河流水体主要物质来源,并对硫酸参与岩石风化和碳循环过程的作用进行了分析,进而对韩江流域岩石风化速率及其大气CO_2消耗通量进行了估算。结果表明,韩江流域河流主离子组成主要来源于硅酸盐岩和碳酸盐岩风化,并计算得出约41%的硫酸根离子来自于大气降水;流域碳酸盐岩的风化速率为21.7 t/(km~2·a),硅酸盐岩为18.9 t/(km~2·a)。硫酸参与岩石风化提供的离子贡献占流域岩石风化提供总离子量的65.9%;流域风化带来的CO_2消耗速率被高估了约61%。     

1980—2014年中亚地区植被净初级生产力对气候和CO2变化的响应

中亚干旱区分布着世界80%以上的温带荒漠,受气候变化影响显著。论文首先收集实验观测数据验证了干旱区生态系统模型（AEM）,然后运用AEM开展数值模拟实验量化研究了1980—2014年中亚净初级生产力（NPP）的时空格局,评估了不同环境因子（降水、温度、CO₂）的相对贡献率及其交互效应。结果表明：过去35 a中亚干旱区年均NPP总量为1 125±129 Tg C（1 T=10¹²）或218±25 g C/m²。哈萨克斯坦北部地区年NPP值较高（349±39 g C/m²）,而南疆地区年NPP值较低（123±45 g C/m²）。1980—2014年间,中亚NPP总体呈减少趋势 [-0.71 g C/(m²·a)],南疆极端干旱区的NPP降低最为显著 [-2.05 g C/(m²·a)]。相较于1980—1984年NPP均值,在1985—2014年中亚区域NPP总体降低了118 Tg（-10%）。其中CO₂施肥效应促进NPP增加了99.7 Tg （+8%）,气温升高的正效应促进NPP增加了35.4 Tg（+2%）,而降水减少导致NPP降低了221 Tg（-18%）。研究区内9%的地区的NPP主要控制因子为温度,主要分布在天山和哈萨克斯坦北部等高纬高寒地区。降水主控区面积占整个研究区的69%,主要分布在荒漠平原特别是南疆等植被受水分限制的区域。CO₂主控区占研究区面积的20%,主要分布在天山中山带森林区和低海拔地区等水热条件好的区域。研究表明新疆南部地区是中亚的关键生态脆弱区,其生态安全面临着气候变化的挑战,但21世纪的升温不大可能因刺激自养呼吸而对中亚区域NPP造成显著影响。     

全球变暖背景下中亚兴都库什、喀喇昆仑及天山气候变化研究进展

中亚兴都库什、喀喇昆仑及天山山脉（HKT）是气候变化敏感区,其在全球变暖背景下的气候变化对区域生态和经济系统的稳定性及可持续发展有重要意义。目前对中亚高海拔地区的研究多集中于局部区域,有关HKT地区气候变化的综合对比分析较为缺乏。本文对HKT地区现代气候变化的相关研究成果进行简单梳理和回顾,重点总结了HKT地区气候变化特征、影响机制及其与全球变暖的联系。结果表明：（1）近60 a,HKT地区不同区域气候的时空特征存在差异,从时间上看,天山的年均温及年降水量均呈上升趋势,而兴都库什-喀喇昆仑山的年均温呈不显著增加趋势,其年降水量变化趋势不稳定;从空间上看,HKT地区山脉南坡气温高于北坡,但北坡降水量高于南坡,且天山南北坡年降水均呈上升趋势。（2）HKT地区的气候变化除了受西风环流、南亚印度季风及局地条件等影响外,还受到北大西洋涛动和厄尔尼诺-南方涛动等大尺度气候模态的调制,如兴都库什-喀喇昆仑山脉在NAO正（负）位相和ENSO暖（冷）位相降水趋于增加（减少）。     

中亚跨境流域生态脆弱性评价及其时空特征分析——以阿姆河流域为例

生态脆弱性（EVI）的定量评估和长期分析,对于了解区域生态环境动态变化与指导生态环境保护与修复极为重要。但以往研究很少对跨境流域这一特殊单元进行生态脆弱性评价。以阿姆河流域为例,选择反映研究区植被、水文、气候、地形、土壤以及人类活动等方面的11个指标,通过共线性诊断分析,构建了阿姆河流域生态脆弱性评价体系,利用主观权重与客观权重相结合的方法确定指标权重,对1990-2015年研究区EVI进行了定量评价及时空特征分析。结果表明：（1）研究区生态环境呈恶化趋势,大部分区域处于重度脆弱状态,研究时段内重度脆弱性比例的平均值为46.40%;极度脆弱性占比在过去25年内呈增加趋势,从1990年的2.58%增加至2015年的16.97%,增幅为14.39%。（2）生态脆弱性在不同土地覆被类型之间差异巨大,其中草地的EVI值变化最大,裸地的生态环境最为脆弱,林地的生态脆弱性最小;研究区生态脆弱程度整体表现为裸地>灌丛>草地>耕地>城市用地>林地的规律。（3）EVI与地形因子的关系表明生态环境最为脆弱的区域主要位于低海拔地势平坦与高海拔坡度大的地区,而低脆弱性主要分布在海拔2500~3500 m或坡度15~25°的区间上。     

东北亚冬季PM2.5水溶性离子空间分布特征及来源

为探讨东北亚冬季PM_2.5水溶性离子空间分布特征及来源,测定了2017~2018年沈阳冬季PM_2.5水溶性离子浓度.结果显示：沈阳冬季PM_2.5水溶性离子平均质量浓度为28.5±11.9μg/m³,二次离子（SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺）的浓度最高,分别占总水溶性离子质量浓度的31.0%、22.4%和19.2%.运用离子化学计量学关系、相关性和主成分分析,探讨了沈阳冬季PM_2.5水溶性离子的可能来源.并整合了东北亚冬季（中国东北、韩国、日本）近20a来PM_2.5水溶性离子数据,发现沿着东亚冬季风,东北亚冬季PM_2.5水溶性离子浓度从中国东北,经韩国海岸、韩国和济州岛,日本海岸至日本整体呈下降趋势,在韩国和日本出现局部上升,且在不同区域,不同水溶性离子占比明显不同.其中,韩国冬季PM_2.5中SO₄^2-、Ca²⁺和K⁺受外来源影响显著,NO₃^-和NH₄⁺主要来自本地源,Cl^-、Na⁺和Mg²⁺主要来自本地源或海源;日本中部冬季PM_2.5中SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺和K⁺主要来自本地源,Cl^-、Ca²⁺、Na⁺和Mg²⁺主要来自本地源或海源.     

Ethnosciences––A step towards the integration of scientific and indigenous forms of knowledge in the management of natural resources for the future

Integration of indigenous knowledge and ethnoscientific approaches into contemporary frameworks for conservation and sustainable management of natural resources will become increasingly important in policies on an international and national level, both in countries that are industrialised and those that have a developing status. We set the scene on how this can be done by exploring the key conditions and dimensions of a dialogue between ȁ8ontologiesȁ9 and the roles, which ethnosciences could play in this process. First, the roles of ethnosciences in the context of sustainable development were analysed, placing emphasis on the implications arising when western sciences aspire to relate to indigenous forms of␣knowledge. Secondly, the contributions of ethnosciences to such an ȁ8inter- ontological dialogueȁ9 were explored, based on an ethnoecological study of the encounter of sciences and indigenous knowledge in the Andes of Bolivia, and reviewed experiences from mangrove systems in Kenya, India and Sri Lanka, and from case-studies in other ecosystems world-wide, incl. Australia, Burkina Faso, Ecuador, Ethiopia, Guatemala, Indonesia, Nepal, Niger, Philippines, Senegal, South-Africa and Tanzania.     

中亚水热资源匹配特征及敏感性分析

从水热积指数出发,基于1931—2019年Climatic Research Unit（CRU）再分析资料,运用多时序分析方法,从多时间尺度分析中亚水热资源匹配空间特征和时序变化,并进行敏感归因探究。结果表明：（1）空间上中亚水热匹配条件存在相对优劣,优势区多分布于高纬及高山高原地带,水热资源匹配较差区域分布于南部沙漠。优势区多和同期降水高值区、潜在蒸散低值区和气温低值区重合,年际水热积指数变化不明显或呈弱下降趋势;较差区域多为同期潜在蒸散和气温高值区,降水低值区,水热积指数降低且年际变幅较大。（2）中亚水热资源匹配年内存在季节差异,春秋较好、冬季次之、夏季较差;在年际尺度上,1931—1974年,水热匹配条件呈现上升趋势;1974—2000年左右,水热匹配条件波动上升;2000—2019年,水热匹配条件下降,且在1971—1980年、1981—1990年、1990—2000年发生匹配条件突变。春夏秋季水热匹配变化趋势同年际趋势大致相同,冬季波动幅度较小。（3）在春、夏及年尺度上,主导敏感性因子为平均气温因子,在秋冬两季为降水因子;在高纬、高原高山区,水热积指数变化敏感性气候因子多为降水因子;中亚南部水热积指数变化对降水敏感性减弱,平均气温敏感性增加,且北部平均气温敏感性系数绝对值略低于南部;高山高原区域对极端温度变化较为敏感。     

晋东南地区冬季PM2.5污染输送路径分析

利用2017~2019年晋城市和长治市冬季PM_2.5逐时浓度资料、地面风场数据等,结合HYSPLIT轨迹模型和中尺度数值模式WRFV4.2分析了晋东南地区冬季PM_2.5污染的特征和传输特点.结果表明,晋城市冬季PM_2.5污染程度高于长治市.受地形影响,晋城市地面盛行偏南风、偏北风和西北风,污染方向主要为偏南风和偏北风;长治市近地面盛行偏南风,该风向污染频率最高.影响晋城市和长治市污染的潜在源区主要分布在偏西、东北和东南方向,偏西气流来自陕西省中部,东北气流来自河北省西南部,东南气流来自河南省中东部.污染经过晋东南地区主要影响山西省中南部和北京南部.通过数值模拟流场,结合潜在源区和影响区域的分析结果,在均压场或高压后部的天气形势下,晋东南地区污染输送路径包括来自东北方向（河北省西南部一带）的气流,沿长治市东北部的滏口陉向晋东南地区输送污染物及沿太行山东麓向南在晋豫交界处的太行陉发生转折向晋东南地区输送污染物;来自东南方向（河南北部及东部）的气流输送和来自偏西方向（陕西中南部）的气流输送.污染物经过晋东南地区向北输送至山西省中南部,部分经过山西省中东部的井陉输送至北京南部.     

亚洲地区OMI和SCIAMACHY臭氧柱总量观测结果比较

利用臭氧观测仪(OMI)和扫描成像大气吸收光谱仪(SCIAMACHY)传感器反演的臭氧总量数据,结合从世界臭氧与紫外线辐射数据中心(WODUC)获取的地面观测臭氧总量数据进行验证,对比2种不同卫星遥感反演的臭氧总量产品优缺点,并分析亚洲地区臭氧总量的时空特征.结果表明,OMI反演的结果比SCIAMACHY的结果更好,而且具有更高的时间和空间分辨率.臭氧总量存在明显的季节变化,在低纬度地区最大值出现在4或5月,最小值在11或12月,而在高纬度地区则分别出现在2月或3月和8月或9月.臭氧总量纬度地带性分布明显,并随着纬度增加而逐渐上升,在10°N~30°N之间,臭氧总量增长平缓,在30°N~50°N之间,臭氧总量快速增大.在青藏高原地区出现臭氧低值区,并在青藏高原东面的横断山脉向低纬度延伸,隔断了臭氧总量的纬度地带性分布.臭氧总量变化在不同纬度呈现不同的模式,距平值随纬度的增大波动随之增大.纬度最低的站点(216)臭氧总量距平值变化最小,最大只有30 DU;而纬度最高的站点(326)臭氧总量距平值变化可达180 DU以上.