低碳视角下湖南省城市两型社会发展绩效评价

根据"两型"社会发展要求,本文从低碳视角出发,对比生态城市、低碳城市等评价指标体系,对湖南省13个地级城市建设绩效进行了实证研究。对比分析了13个地级城市在湖南省成为"两型"社会改革实验区前后,在经济发展、社会发展、资源节约、环境保护四个方面的变化。结果表明:在城市经济方面,13个城市呈现东高西低的发展模式,尤其是长株潭城市群经济发展情况明显快于其他地级城市;在城市社会方面,相对于其他方面变化差距最小,其中长沙市提升最快,张家界市变化最慢;在城市资源方面,整体水平相对于其他部分变化较大,其中长沙、邵阳等市的资源消耗较少,老工业基地娄底、岳阳等市资源消耗相对较多;在城市环境方面,大部分城市环境都有所提升。总体上,湖南省13个地级城市的"两型城市"建设,在经济、社会、资源、环境方面都有所提升,但仍存在巨大提升空间,尤其是基础设施建设、科学技术水平、"三废"利用率以及城市环境治理能力方面上升空间较大。     

国家重点研发计划“水资源高效开发利用”重点专项系统化管理研究

根据《国家重点研发计划管理暂行办法》,国家重点研发计划重点专项和项目要聚焦国家重大战略、以目标为导向,从基础前沿、重大共性关键技术到应用示范进行全链条创新设计、一体化组织实施。为有效完成科技计划管理改革对专业机构项目过程管理提出的新要求,本文简要阐述专业机构对"水资源高效开发利用"重点专项管理的设想,为其他以技术研发与应用示范为主要产出形式的科研项目提供借鉴。     

Case Study Comparing Multiple Irrigated Land Datasets in Arizona and Colorado,USA

While there are currently a number of irrigated land datasets available for the western United States (U.S.), there is uncertainty regarding in how they relate to each other. To help understand the characteristics of available irrigated datasets, we compared (1) the Cropland Data Layer (CDL), (2) Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer Irrigated Agriculture Dataset (IAD), (3) Digitized Irrigated Land (DIL), and (4) Consumptive Use for Irrigation (CUI) data in Arizona and Colorado, U.S. These datasets were derived from multiple sources at various spatial resolutions and temporal scales. We found spatial and temporal trends among all of them. The datasets showed decreases in irrigated land area in Arizona during the 2000–2010 time period. The change ranges and ratios were similar in all Arizona datasets. Irrigated land in Colorado decreased in DIL and CUI but increased in IAD and CDL. The agreement within the same type of dataset during different time periods was from 60% to 80% (R² from 0.35 to 0.72) in Arizona and from 50% to 80% (R² from 0.23 to 0.68) in Colorado. DIL had the highest agreement (80%) in both states. The agreement among different datasets acquired at approximately the same time frame ranged from 51% to 63% (R² from 0.14 to 0.31) in Arizona and from 47% to 69% (R² from 0.32 to 0.40) in Colorado. The results from this study support a greater understanding of the multiresolution and multitemporal nature of these datasets for various applications.     

基于经济普查引入EGSS统计框架的可行性分析

环境货物和服务部门(EGSS)统计框架是由欧盟统计署研究制定的、用于收集和整理环境产品与服务相关统计数据的方法,已经被联合国统计署纳入"环境经济统计体系(SEEA)"中,成为一项国际统计标准。中国的经济普查工作在数据采集方式上与EGSS具有较好的一致性,本文主要对我国的经济普查与EGSS统计框架进行比较研究,探索从经济普查表核算EGSS数据的方法和思路。结果表明:经济普查可作为常规统计口径核算EGSS数据的一个切入点,但是需要在数据连续性、行业小类划分、统计的经济指标范围方面进行衔接融合;基于经济普查数据引进EGSS统计框架可采取分阶段推进方式。     

新安江-钱塘江流域水环境健康风险评价研究

本文采用美国环境保护署推荐的水环境健康风险评价模型,对新安江—钱塘江流域水体通过饮水途径导致的人体健康风险进行评价。结果表明:水环境质量监测的11项污染物浓度均符合或优于地表水三类标准。对人体有健康风险的有毒污染物主要是化学致癌物Cr(Ⅵ);非致癌物中氨氮的健康风险最大;个人化学致癌物年总风险远大于非致癌物年总风险;2014年新安江—钱塘江流域的三都大桥断面、西区、闸口、七堡断面的水环境健康个人总年风险均超过国际辐射防护委员会推荐的标准,分别超标0.03、0.69、0.20、0.23倍,其主要原因是这些断面的Cr(Ⅵ)的风险略高。因此,加强对化学致癌物Cr(Ⅵ)的管控,是降低水环境健康风险的有效途径。     

兰州地区大气臭氧时空变化及影响因素研究

本文采用OMI臭氧遥感数据,结合甲醛垂直柱浓度、气象数据以及经济数据,分析了2005~2015年兰州地区臭氧柱浓度时空变化格局,并探索了影响臭氧的新气象因子,总结达到臭氧污染的日照、气压等气象条件,确定影响臭氧柱浓度的主要人为源并确定其限域。结果表明:1)2005~2015年夏季柱浓度值最高,冬季、秋季次之,春季最低;夏季波动幅度最大,其余三季波动幅度较小且平稳。2)11年中,臭氧柱浓度具有较大的波动。2005年至2010年快速增长到最高值331.997 DU。2010年之后,臭氧柱浓度缓慢下降,2014年起有回升趋势。3)OMI遥感数据具有较高的可靠性,并根据AQI的线性关系划分了臭氧柱浓度的污染等级。结果指示了11年大气臭氧空间变化,2005~2009年5年间研究区全区空气质量一直处于良,2010年全区轻度污染,后两年污染逐渐减弱,2013~2015年全区恢复至良。4)根据兰州发展的趋势以及周边城市的关系,划分了兰州经济圈及功能区,并结合臭氧柱浓度空间分布图得出臭氧污染与经济特征的密切关系。5)正弦模型拟合后臭氧柱浓度变化趋势呈不明显的周期性,说明臭氧的人为来源贡献较大。6)创新探索影响臭氧污染的新气象因子(日照、气压等参数),并确定其重要人为源限域。     

基于OMI数据的东南沿海大气臭氧浓度时空分布特征研究

基于臭氧监测仪(OMI)卫星反演数据,对2005—2018年东南沿海5省区域大气臭氧柱浓度数据进行提取及分析,探讨其时空分布格局及影响因素.结果表明:①在时间变化上,14年间,该区域大气臭氧柱浓度整体呈先上升后下降的趋势,2005—2013年臭氧柱浓度持续升高,最高值为324.52 DU,高值区不断向南部区域扩大;2013—2018年臭氧柱浓度呈下降趋势,最低值为228.27 DU,但在2017、2018年略有上升.②在空间分布上,臭氧柱浓度自北向南逐渐降低,高值区集中分布在江苏及浙江省北部;低值区集中于福建省南部及广东省大部分地区.③在季节变化上,大体呈现出春夏季高于秋冬季,高值区在春夏季交替出现,秋季略高于冬季,但差异不明显.④稳定性分析表明:研究区臭氧柱浓度整体呈现中部分散、南北部集聚、差异较显著的分布格局.⑤自然因素中,风向、气温均呈现显著正相关,江淮地区的梅雨季节(降水)及华南地区的台风和暴雨也起到显著作用.⑥人文因素中,臭氧柱浓度与地区生产总值、各产业生产总值及机动车保有量均表现出正相关,其中,臭氧柱浓度与第二产业的相关度最高.另外,臭氧柱浓度与NO_x排放量表现出显著相关性.VOC_s对臭氧柱浓度的影响中,工业源是主控因素,交通源和居民源次之,电厂源对臭氧柱浓度的影响最弱.这进一步说明臭氧浓度的变化受到了诸多因素的综合影响,但气温、NO_x及VOC_s的排放是臭氧浓度变化的主导因素.     

典型西南工业城市柳州市核心区大气污染物时空分布与气象因素研究

为研究柳州市核心区大气污染物浓度时空变化规律与气象因素之间的关系,统计分析了2018年全年研究区内6个自动监测站点PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3和CO的浓度监测数据和气象站气象数据,并对28次超标日污染物来源进行了解析.结果显示:①核心区颗粒污染物污染较为严重,且以PM_(2.5)为主的细颗粒污染物仍为柳州市主要的大气污染物;各污染物月均浓度季节差异显著,除NO_2外柳州大气污染物浓度下降明显,指示柳州市多项节能减排综合整治措施成效显著;PM_(2.5)、PM_(10)、CO受早晚高峰期影响,浓度日变化均呈双峰型;NO_2在不同季节峰型不同,作为O_3前体物其浓度日变化与O_3相反,呈现"早峰午谷"的变化趋势.②通过对污染物浓度插值发现,由于核心区主要工商业区位于西部且处于主导风向下风向,故PM_(2.5)和SO_2浓度西北高、东南低,PM_(10)、NO_2和CO浓度西南高、东北低;核心区东部的山区为O_3生成带来大量前体物,使O_3浓度东南高、西北低.③由于气候特征,核心区春、夏季主要气象因素均为降水量;秋季的主要气象因素是风速,风速与污染物的负相关关系表明了风的扩散效应;冬季大部分污染物与气象因素的相关性不显著,表明人为因素对污染物的影响大于气象因素;核心区大气污染物主要来源于局地排放和区域传输,且南北主导风向对大气污染影响最大.④HYSPLIT模型结果指示柳州超标日大气污染物主要来自于珠三角地区,且陆源颗粒物浓度普遍比海洋源高,来自南部的远距离输送气流颗粒物含量最低,表明远距离输送为影响颗粒物传播的主要原因.     

中国江河氧化亚氮的排放及其影响因素

氧化亚氮（N₂O）是一种在大气中存留时间很长的强效温室气体,并被认为是21世纪破坏臭氧层的重要物质之一,气候预测需要对自然与人为排放的包括N₂O在内的温室气体进行全面准确地估算.内陆水体是N₂O的重要排放源,由于人为氮输入的增加,江河N₂O的排放量可能逐年升高.本研究总结了江河N₂O排放速率的研究方法,重点汇总了中国各气候带十大流域江河N₂O的溶存浓度和水气界面交换通量,并与世界其他河流进行比较.结果表明我国江河溶存N₂O浓度为0.3~1591 nmol·L^-1,N₂O释放通量为-12.2~2262.1 μmol·m^-2·d^-1,总体与世界其他江河的范围值具有可比性.在此基础上,进一步分析了江河N₂O的产生和释放机理,探讨了水中溶解性无机氮、溶解氧、有机碳以及水文、地形地貌与气象条件等对江河N₂O产生和释放的影响,并讨论了变化环境下江河N₂O的排放特征.