生态约束下的湖滨土地利用研究——以四川省仁寿县黑龙滩镇为例

生态文明体制改革下围绕土地“三位一体”管理理念，强化土地利用生态管理是当今我国土地资源管理的综合思路，研究湖滨生态敏感区土地利用具有重要的生态价值和现实意义。以四川省仁寿县黑龙滩镇为实证研究区，通过构建数理量化模型和经济计量模型分析了2005~2015年间研究区湖滨土地利用状况，并差别化探讨了湖滨土地利用优化模式，提出了相关政策建议。研究表明:(1)黑龙滩镇湖滨土地利用多样化系数和均衡度在时序上变幅较小，在空间上低于全县平均水平，但总体上处于均衡状态。(2)黑龙滩镇湖滨土地利用生态安全总体为波动上升趋势，以2012年为拐点，安全状态由较安全向安全阶段转变，总体呈较安全状态。(3)黑龙滩镇湖滨土地利用生态安全主要受种植结构优化合理度、人口密度、地均牲畜量、水环境污染负荷、水土流失占比、单位耕地农药负荷的影响，其中人口密度与预期方向相反，种植结构优化合理度具有显著的正效应，其余的综合净效应为负。(4)针对黑龙滩镇湖滨土地利用变化状况以及生态安全保护需求与区域发展趋势，差别化地提出退耕还湖与持续利用生态模式、复合农业与生态种植发展模式、休闲农业与教育体验发展模式三类湖滨土地利用模式。综上提出了加强湖滨水土资源保护、优化湖滨农业结构布局和规范湖滨管理的政策建议。     

川中丘陵县域土壤pH空间变异及影响因素分析——以四川仁寿县为例

利用2012年在仁寿县采集的555个表层土样(0~20cm),应用地统计学方法分析了该县域尺度表层土壤pH值的空间变异特征;并采用方差分析和回归分析量化主要影响因素对土壤pH值空间变异的影响程度。结果表明:研究区土壤pH值在4.02~8.14之间,平均为6.80,总体上以中性和碱性土壤为主;变异系数为14.48%,属中等程度的空间变异性。地统计分析表明,研究区土壤pH值变异函数的最佳理论模型为球状模型,具有中等程度的空间自相关性,且空间自相关范围较大。方差分析和回归分析表明,土壤类型、成土母质和土地利用方式是显著影响土壤pH值的主要因素。其中,成土母质和土地利用方式分别能独立解释76.2%和4.8%的土壤pH值空间变异。土壤类型的解释能力与分类级别有关,土类、亚类和土属可分别独立解释41.3%、57.3%和83.7%的土壤pH值空间变异,因而能反映成土过程和母质特性的土属是研究区土壤pH值空间变异的主控因素。研究结果可为川中丘陵县域尺度土壤pH空间变异分析及区域生态环境管理与建设提供有益参考。     

成都典型工业园多环芳烃污染源区识别及风险评估

筛选识别成都市多环芳烃（PAHs）污染重点源和区域，采集57个土壤样品，利用人体暴露风险模型对16种PAHs的健康风险进行评价。结果表明：青白江工业集中发展区与新都工业集中发展区连片区局部有PAHs潜在渗漏风险，污染源主要为工业企业和交通源，农业面源、生活污染源等不直接产生PAHs；土壤PAHs主要来源途径为企业VOCs排放与沉降、汽车尾气与大气中PAHs沉降、废矿物油泄漏入渗；PAHs主要离去途径为入渗地下水、冲淋径流进入地表水、植物吸收；智能设备制造、化工用地存在PAHs人体健康及环境生态风险。     

绿色全要素生产率省际空间学习效应实证

当前中国资源环境约束日益凸显,依靠全要素生产率成为解决这些问题的共识。然而仅仅依靠全要素生产率不能转变生产方式,关键在于区分绿色与非绿色偏向。研究使用中国省际面板数据,运用面板与动态空间面板模型方法,对比分析绿色全要素生产率、绿色"软技术"、绿色"硬技术"的影响机制。研究发现:1依靠全要素生产率驱动发展需要区别绿色与非绿色偏向;2必须注重绿色全要素生产率对绿色发展的作用及其运行机制;3不同偏向的绿色全要素生产率的省际空间学习效应不同;4绿色"软技术"对绿色发展贡献不充分。这就意味着,在当前中国资源环境约束日趋收紧的背景下,要区别绿色与非绿色全要素生产率的不同作用,否则将不能促进生产方式转变,实现绿色可持续发展。推动绿色可持续发展,一方面需要重视提升绿色全要素生产率的作用,另一方面需要重视绿色管理技术等绿色"软技术"对绿色发展的贡献。提升绿色全要素生产率,既要重视研发投入、人力资本投入,又要考虑技术市场、劳动智力结构、劳动者年龄结构的影响。提升绿色"软技术"的贡献率,改善绿色技术效率变动的吸纳能力。通过绿色全要素生产率的省际空间学习效应,实现中国省际区域间绿色可持续协同发展。此外,在引进吸收国外先进绿色技术时,既要重视对绿色"硬技术"的吸收,又要重视对绿色"软技术"的再学习。总之,"打铁还需自身硬",中国要继续鼓励支持绿色"硬技术"自主研发,巩固提升绿色"硬技术"对绿色发展的贡献。     

川南山地林分变化对土壤物理性质和抗蚀性的影响

以川南天然林(TRL)及其转变成的毛竹林(MZL)、檫木林(CML)、柳杉林(LSL)、杉木林(SML)和水杉林(SSL)为对象,研究不同林分土壤物理性质和抗蚀性差异,以主成分分析法(ZCFM)和隶属函数法(LSHM)分别计算的土壤抗蚀性综合值Ⅰ(KSX-Ⅰ)和Ⅱ(KSX-Ⅱ)评价林分变化对土壤抗蚀性的影响,探索简便易行的土壤抗蚀性综合评价方法。结果表明,天然林转变为人工林后土壤物理性质和抗蚀性变差,呈现出有机质和0.25 mm水稳性团聚体含量、水稳性团聚体平均重量直径、团聚度、孔隙度及物理稳定性指数降低,而结构体破坏率、不稳定团粒指数、容重、分散率及侵蚀系数增加。各林分土壤KSX-Ⅰ和KSX-Ⅱ均呈现出TRLCMLSSLLSLMZLSML的规律变化。土壤抗蚀性指标间相关性均达到显著(p0.05)水平;土壤KSX-Ⅰ和KSX-Ⅱ之间呈显著相关关系(p0.05),且两者均与各抗蚀性指标间呈显著相关(p0.05)。说明天然林植被变化后会使土壤抗蚀性降低,影响原有植被水土保持功能,应该加强天然林及其生态功能保护;ZCFM和LSHM均可作为计算土壤抗蚀性综合值的有效方法,但考虑到计算过程的难易度,后者更简便易行。结果为土壤抗蚀性综合评价新方法的建立提供了参考。     

近52a西南地区潜在蒸散发时空变化特征

潜在蒸散发对水资源评价和气候变化均具有重要意义。采用Penman-Monteith公式和气象观测资料计算了中国西南地区90个气象站的潜在蒸散发,并采用多种统计方法分析了潜在蒸散发的时空变化特征。结果表明:(1)西南地区近52a的平均潜在蒸散发为3 209.8 mm,其中云南省潜在蒸散发最高(3 664.7 mm),其次为四川省(3 015.0 mm)、重庆市(2 972.4 mm)、贵州省(2 958.0 mm)。四季潜在蒸散发空间分布特征与年不同,从大到小排序为夏季,春季,秋季,冬季。(2)西南地区整体呈增加趋势(0.9 mm/10 a),其中31个站点呈减少趋势(p0.1),17个站点呈增加趋势(p0.1),其余站点变化趋势不显著。大部分站点春季(55.6%)和夏季(63.3%)呈减少趋势,秋季(62.2%)和冬季(58.9%)则呈增加趋势。(3)经MannKendall突变检验,该区整体潜在蒸散发的突变时间为1995年(p0.05);单个站点突变检验显示,76个站点发生突变,突变年份集中于1980s,未发生突变的站点主要分布于青藏高原东缘。整体上看,近52a来西南地区潜在蒸散发略呈增加趋势,并存在突变点,但部分站点存在相反的变化趋势,这和复杂的地形环境和气候特征有较大关系,体现出西南地区水文气象变化的独特性。     

DNDC模型对川中丘陵区稻田CH_4、N_2O排放的模拟对比分析

利用IKONOS高分辨率（1m）卫星遥感图,进行典型抽样和地形→土地利用→土地覆盖→综合信息提取的方法,选定了代表川中丘陵区类特征的四川省金堂县为研究区域,通过对研究区域中不同固定耕作制度下代表性田块的选取,于2005年5月—2006年5月对田块管理者进行作物田间管理、作物产出等农业生产实际情况调查和分析,进行土壤理化性状、水样的测定,并结合当地的气象资料,利用DNDC模型模拟川中丘陵区不同耕作制度下稻田温室气体的排放情况。结果表明：冬水田-水稻田（PF）水稻生长期CH4排放通量为2.24 kg.hm-2.d-1,占年排放量的80.73%;水稻生长期和冬闲期N2O通量分别为0.033和0.003 6 kg.hm-2.d-1,水稻生长期排放量为4.28 kg.hm-2,占年总排放量的83.59%。CH4和N2O排放量在水稻整个生季节存在明显的互为消长关系。油菜-小麦田（RR）水稻生长期CH4排放通量为1.16 kg.hm-2.d-1,是休闲期的20.71倍,水稻生长期CH4排放量占年排放量的90.48%;水稻生长期和非水稻生长期N2O排放通量分别为0.070和0.027 kg.hm-2.d-1,水稻生长期N2O排放量为8.01 kg.hm-2,占年排放量的54.19%。小麦-水稻田（RW）水稻生长期CH4排放通量为1.24 kg.hm-2.d-1,是休闲期的21.02倍。水稻生长期CH4排放量占年排放量的89.75%;水稻生长期和非水稻生长期N2O排放通量分别为0.089和0.030 kg.hm-2.d-1,水稻生长期N2O排放量为9.61 kg.hm-2,占年排放量的55.23%。PF年CH4排放量是RR和RW的近3倍,且少一季作物产量,应尽量将冬水田改为两季田。     

密度和品种对玉米田杂草及玉米产量的影响

通过对玉米田杂草的调查,研究了不同密度和品种对玉米田杂草种类和生物量变化及玉米产量的影响。结果表明：在玉米全生育期内共发现以稗草（Echinochloa colonum（Linn.）Link）、水花生（Alternanthera philoxeroides）、水芹（Lepidiumsativum）等为主的21种杂草,以水芹的重要值最高;随密度的增加杂草的总数量和鲜质量减少;半紧凑型品种对杂草数量和生物量的抑制作用大于紧凑型品种,且产量高出了21.99%。密度对玉米产量的影响差异不显著,以B3（57 000株/hm2）产量最高,比常规密度B1（42 000株/hm2）和高密度B4（64 500株/hm2）的产量提高了14.17%和0.6%。可见,应根据玉米的品种类型,因地制宜地确定适宜的种植密度,以利于高产稳产。     

中国出口隐含碳排放影响因素研究——基于反事实法的分析

中间消耗的"消耗规模与部门构成"是影响中国出口碳排放的重要因素。基于世界投入产出数据库(WIOD)1995—2015年数据,在部门归类与形式变换基础上,本文选取"单位产出碳排放量"、"完全消耗系数"与"出口值"为中国出口隐含碳排放的影响因子,构建"因子变动—反事实构造—效果评价"分析框架,借助规模指数与结构指数对影响因子的变化动态进行描述,并通过反事实构造对"因子变动"的影响效果进行评价。研究发现:"单位产出碳排放量"规模指数单调递减,Spearman偏度系数为右偏态,说明相比于意愿产出而言,非意愿产出"碳排放量"具有内在的规模不经济;"中间消耗"规模指数与碳偏向性指数在截面上始终处于高位水平,时序上出现了显著的递增趋势,说明中国单位出口值的中间消耗量偏大,消耗投入在结构上偏向于高碳部门,与"技术前沿国"美国存在显著"技术差距";"出口值"规模指数呈现"平缓扩张——快速攀升——V型震荡"的阶段性特征,结构指数经历了以基期2002年为顶点、"先下降、后上升、再平稳"的变化轨迹,说明"出口值"作为最具弹性的影响因子,受"亚洲金融危机"、"加入世界贸易组织"与"美国次债危机"等外部冲击的影响明显,对出口碳排放的推动作用存在伸缩性与阶段性差异。从"因子变动"影响效果来看,中国产出、中间消耗与出口的部门构成具有内生关联,均显著偏向于高碳部门,对出口隐含碳排放增长产生了叠加性的"正向"扩张效应。基于此,本文认为,总量控制与结构优化的视角需从产品环节向中间消耗环节扩展,现阶段应深化要素市场改革,加速要素禀赋升级,借力要素价格机制与差别化产业规制政策,从上游环节抑制出口碳排放的输入来源。