《杞人忧天--只有一个地球》简介

《杞人忧天--只有一个地球》由环境保护部南京环境科学研究所王健民研究员等编著,将于年内由中国环境出版社出版.该书是在编著者40年研究与思考的基础上,用科普形式表达出来的辛勤工作的结晶,是在学习50年前蕾切尔·卡逊（美国）的环保启蒙书《寂静的春天》前提下的继承与发展.     

基于景观格局演变的流域生态风险评价与管控——以贵州赤水河流域为例

以岩溶地区典型流域——赤水河流域为研究对象,以2000、2005、2008、2013年4期遥感数据为基础,结合Arc Map的空间分析功能,对流域景观格局演变过程进行分析,构建流域生态风险评价体系与管控措施。研究表明:2000~2013年赤水河流域无风险区、潜在风险区、轻度风险区分别由1.66、2.95、75.41 km~2上升至5.63、21.81、115.45 km~2,而中度、重度风险区却分别下降了35.6和40.27 km~2;历年生态风险演变格局为以城乡建设用地为中心,生态风险由轻度、中度、重度向潜在或无风险区过渡,轻度、中度、重度主要以点状扩散或增加,潜在及无风险区则连片分布于农田区和山地丘陵区;基于不同生态风险区的风险源管控对策,对建立流域生态风险预警机制、降低流域生态环境风险、维护流域生态服务功能具有十分重要的意义。     

城市强降雨致涝风险评估与区划研究——以武汉市为例

以武汉市为研究区域，从遥感影像中提取相关淹没点数据并从致灾因子、孕灾环境及承灾体三方面出发选取12个洪涝灾害风险影响因素；基于随机森林、梯度提升决策树、XGBoost和逻辑斯蒂回归四种模型拟合淹没点与影响因素间的非线性关系，进而得到不同影响因素对风险水平的作用程度，并据此计算各指标权重，建立风险评估模型。基于所建立的模型，对武汉市洪涝灾害风险区进行识别。其结果为：(1)相比于随机森林、梯度提升决策树和逻辑斯蒂回归，XGBoost模型在拟合影响因素与淹没点之间的非线性关系方面具有更优的性能；(2)武汉市洪涝灾害风险水平主要受高程、人口密度和年平均降雨量的影响，高风险区域主要分布在中部主城区和东南部梁子湖附近；(3)承灾体暴露性急剧增加是武汉市洪涝灾害高风险地区形成的主要原因。     

基于组合赋权和未确知测度采空区遗煤自燃风险评价

为了评价采空区遗煤自燃风险的大小，构建了采空区遗煤自燃风险评价模型，该模型基于未确知测度得到单指标测度矩阵，通过改进G1法、改进CRITIC法、离差平方和最大化计算包含主客观因素影响的组合权重，从而确定评价对象的综合测度向量，引入置信度和等级赋值判定评价对象的风险等级和排序。结合建立的模型，从5个方面建立了采空区遗煤自燃风险评价指标体系，确定了指标的未确知测度分布函数，计算得到了评价指标的组合权重和评价对象的综合测度向量，利用置信度和等级赋值判定了4个采空区遗煤自燃的风险等级和排序。评价结果分析显示：评价对象风险等级和排序符合实际情况，评价结果对煤矿防灭火具有指导作用。     

基于聚类与统计分级的河北省气象灾害综合区划研究

传统的气象灾害区划方法过于依赖专家经验。因此，该文探索基于聚类与统计分级方法，由计算机独立完成区划的技术。以河北省暴雨洪涝、冰雹、大风等9种气象灾害为例，通过K均值聚类的方法实现了全自动的区域划分，将河北省气象灾害综合区划分为6个区，并对比了不同单灾种危险性分级对最终区划的影响，基于分位数法得到的区划方案最优，其各个区域的分布与历史灾情分布较为一致。     

地方政府环境政策创新与企业环境绩效——基于长三角地区河长制政策的微观实证

河长制是中国应对水污染“自下而上”的地方环境规制政策创新，全面梳理河长制的扩散机理、实证检验河长制的推行效果与影响机制研究，对于改善水污染、保护水环境、建设绿水青山生态文明具备重要的理论和现实意义。基于工业企业数据库与绿色发展数据库匹配而来的长江三角洲地区微观企业数据，使用双重差分模型评价河长制对水污染产生的冲击效应时，发现不满足共同趋势假设，进而使用多期三重差分模型更为准确地识别河长制的推行对于企业水污染物排放量的影响，并检验河长制影响污染排放的传导机制。研究结果显示：(1)从河长制在长三角地区的实施效果来看，其对水污染行业企业水污染物减排效果显著，能显著改善长三角地区的水污染。(2)推行河长制使得企业通过加大环保创新投入并减少生产来提高企业环境绩效，同时短期内使得企业全要素生产率降低。(3)河长制的推行效果具备所有权异质性和政策动机异质性，对私有企业具备更强的规制效果，环保意识更强的国企具备更大的减排自驱力，对国有企业规制效果较弱；主动推行河长制地区企业减排治污效果更好，在上级政府要求下推行河长制会削弱河长制政策效果。因此，在全面推行河长制的进程中，地方政府应继续坚持全面推行河长制...     

基于机器学习的不可移动文物暴雨灾害风险评估——以山西省为例

以山西省为例，将不可移动文物作为灾害的影响对象，通过分析暴雨灾害对其的影响因素构建指标体系，通过文物损毁情况划分风险并作为输出数据，将山西省6 325处受灾不可移动文物按照6∶2∶2划分训练集、验证集和测试集，分别使用随机森林模型、支持向量机模型(support vector machine, SVM)、逻辑回归模型进行训练和验证，选取出最优模型，并对山西不可移动文物进行不同重现期暴雨下的风险预测。研究结果表明：基于机器学习的不可移动文物暴雨风险评估方法是可行且结果较为优异的；在3种模型中，随机森林的验证集准确率最高，为95.75%,测试集精度为94.70%;在山西省5、20、50 a重现期暴雨下的不可移动文物风险均呈现出北方低、南方高的态势，且在5 a重现期下高风险文物占比最多，高风险文物以古建筑和古遗址为主。     

基于多态模糊贝叶斯网络的高校宿舍火灾风险评价研究

高校宿舍火灾具有影响面广、复杂性强等特点，而传统研究方法在多态性、动态分析宿舍火灾风险等方面存在局限。该文基于国内外86起高校宿舍火灾案例提出了一种基于多态模糊贝叶斯网络的高校宿舍火灾风险评价方法，确定了包含23个三级指标的风险评价体系，构建了高校宿舍火灾故障树，通过故障树转化方法构造对应的贝叶斯模型；将专家评价语义通过三角模糊子集转化为确定的根节点先验概率，用[0,1]模糊数描述节点故障状态，克服了传统贝叶斯网络过度依赖精确概率以及不能考虑节点中间故障状态的问题；基于贝叶斯的双向推理和根节点重要度分析，计算出高校宿舍火灾风险发生概率，辨识出关键致灾因子，进行事故致因诊断。实例验证结果表明，多态模糊贝叶斯网络能够准确评价高校宿舍火灾风险，并确定关键致险因子，可为高校宿舍火灾风险管理提供决策参考。     

绿色信贷政策对企业环境绩效的影响效果与机制检验

金融发展与环境保护协同共进是实现经济可持续发展的重要驱动力。改善企业环境绩效是推动经济社会发展并实现全面绿色转型的战略重点，绿色信贷政策是新发展格局下通过金融资源配置改善企业环境绩效的重要实践探索。该研究在构建绿色信贷政策与企业环境绩效理论模型的基础上，利用2000—2014年中国工业企业数据库、企业专利数据库以及中国企业污染排放数据库的匹配数据，检验了绿色信贷政策对企业环境绩效的影响效果与作用机制，并使用2000—2020年上市公司数据进一步验证了研究结论的稳健性。研究结果表明：(1)绿色信贷政策对企业环境绩效具有显著的改善效果，即绿色信贷政策可以减少企业单位产值的污染排放，这一核心结论经过安慰剂检验、工具变量、更换衡量指标等一系列稳健性检验后依然可靠。(2)作用机制分析结果表明，绿色信贷政策通过“创新补偿效应”“融资约束效应”与“遵循成本效应”改善企业环境绩效。(3)异质性分析结果表明，绿色信贷政策对企业环境绩效的改善作用因企业的规模、所有制与行业技术复杂度、竞争度以及地区金融发展程度不同而存在差异。(4)该研究不仅从行业层面分解排污强度指标，对资源再配置引发的行业内结构效应进行考...     

环境决策算法化衍生风险及其法律规制

AI时代，算法以弥散性的方式迅速扎根生态环境领域，而且在不断深入与扩张。以数据为基础的算法借助自动化分析，内嵌环境决策各环节，决策效率极大提升，环境决策日趋算法化。然而，算法技术在提高环境决策质量与速度的同时，也将“算法黑箱”“算法霸权”“算法歧视”等基因性风险带入了决策过程，衍生环境决策失准、专业壁垒倍增、公众参与程度低等场景化风险。这种复合性的内生风险统一表现为政府信任危机、环境非正义加剧、环境保护公众参与权悬置，因此，直接限制了算法在生态环境领域的功能发挥。究其根源，环境决策与算法在互动过程中，环境决策的公开性、风险性、社会性与算法的不透明性、自主性、资本性不乏对立、叠加及互斥。算法的介入，使得其与环境决策的属性矛盾，不仅无法得到及时缓冲，反而进一步激化。由此可见，规制环境决策算法化衍生风险的关键在于调和环境决策与算法本质属性的矛盾。为此，该研究立足环境决策算法化所带来的“利”与“弊”，透析其衍生风险的内在逻辑，对环境决策与算法的本质属性进行适当的“扬抑”，从而提出具有针对性的场景化规制路径。所谓的“扬抑”，本质上是对算法技术与环境决策制度内涵利益之衡量。由此，为确保算法在生态环...