基于格-群文化理论的水资源认知差异分析——以黑河中游甘州区农村居民为例

水资源管理利用模式受水资源认知差异的影响,探讨不同人群的文化类型及其对水资源的认知差异,有助于促进各利益相关者之间的理解和沟通,为实施和规范公众参与水资源管理提供决策支持。论文从文化价值观出发,以节水型社会试点典型区域——黑河中游张掖市甘州区为例,设计问卷实地调查获取数据,运用格－群文化理论判定甘州区农村居民的文化类型,通过列联表分析不同文化类型与水资源认知差异的相关性,从而验证各文化类型与相应水资源管理策略的一致性。结果表明：研究区居民中等级主义者最多,占总调查样本的48%;其次是平均主义者和个人主义者,分别占28%和20.7%;宿命论者仅占3.3%。文化类型与水价政策、来水量控制和人工补给地下水三组观点显著相关（Approx. Sig<0.05）;与建造水库、水权交易存在较明显的相关关系（Approx. Sig<0.1）。等级主义和平均主义的文化类型特征与相应水资源认知较为匹配。在节水技术、来水量控制、人工补给地下水、建造水库、水权交易、水资源自然循环、水质标准评价和水污染标准8 个方面,有53%~79%的等级主义者认同自身观点;在用水需求、水价政策、水资源短缺、地下水开采和公共水资源供给5 个方面,有37%~72%的平均主义者认同自身观点。研究结果证明格－群文化理论在我国内陆河流域有一定适用性,关注个体文化差异对水资源管理制度的制定和实施有一定借鉴意义。     

基于CLUE-S模型的黑河中游土地利用情景模拟研究 ——以张掖市甘州区为例

由于传统的土地利用空间统计分析问题中存在固有的空间自相关效应,进而影响到不同土地利用类型空间分布概率模拟的精度.研究在CLUE-S模型中传统的二值Logistics回归的基础之上引入了空间自相关因子形成Autologistic回归模型,并将其用于区域土地利用情景模拟.结果表明:(1)考虑了土地利用类型空间自相关性的Autologistic回归模型在模拟土地利用空间格局时能更好地反映真实土地利用分布格局.耕地、林地、草地、水域及未利用地的空间格局拟合优度ROC值分别从0.914、0.820、0.697、0.635和0.798提高到0.924、0.892、0.766、0.716和0.835;(2)基于Autologistic回归分析的建模对CLUE-S模型的模拟精度有一定的提高.Autologistic回归分析下模拟结果的Kappa指数0.935 4大于Logistic回归模拟结果0.888 0;(3)通过模拟2020年研究区5种情景方案下土地利用格局,表明在不同情景方案下的土地利用/覆被格局存在显著的空间差异:①自然增长情景方案下,耕地的增加对于保障粮食安全有重要意义,而建设用地的扩张则会促进研究区经济建设的快速发展,但林地和草地转化为未利用地会加剧土地的退化和生态环境的恶化;②在3种水资源约束情景方案下,水资源对干旱区土地利用/覆被变化的制约非常明显,提高水资源利用率是改善干旱区生态环境的一个重要措施;③土地结构优化情景方案下土地利用比较全面地考虑到了流域粮食安全、生态保护以及经济发展等需要,具有较强的合理性;④经济发展情景方案下建设用地快速扩张,大量侵占周边耕地和草地,粮食安全会受到较大的威胁;⑤生态保护情景方案下林地、草地和水域等生态保护用地面积呈显著扩张,区域生态环境质量明显改善.     

江西省赣州市稀土矿开采导致的水土保持价值损失评估

稀土矿的无序开采既造成了稀土资源的浪费,也导致了水土流失和环境污染等一系列环境问题。论文基于通用土壤流失方程（USLE）,利用江西省赣州市的稀土矿调查点数据、遥感数据、气象数据和基础地理数据分别测算了基准参考区（未受稀土开采干扰的植被覆盖较好的区域）与稀土矿开采所导致的植被破坏区内的土壤侵蚀量,通过对二者的横向对比估算由稀土开采所导致的土壤侵蚀量,并进一步对稀土开采所导致的水土保持实物量及价值量损失进行了核算。结果表明：1）赣州市稀土开采所导致的土壤侵蚀极为严重,相较于基准参考区较低的土壤侵蚀模数 [平均为2 345.9 t/(km²·a)],矿区及其周边的平均土壤侵蚀模数达到了8 487.5 t/(km²·a),土壤侵蚀严重区甚至高达70 000 t/(km²·a)以上,总体上,赣州市2013年稀土矿开采所导致的土壤侵蚀量为646 917 t;2）赣州市稀土开采所导致的水土保持实物量及价值量损失巨大,2013年,赣州市稀土开采所导致的水土保持价值损失量为461 921.3万元,占到了其当年总产值的12.35%。论文构建的水土保持价值损失评估方法可为其他类似矿区的评估提供解决思路,研究结果可为稀土矿区生态评估、稀土资源定价以及矿区的生态环境管理提供依据。     

江西赣州站大气CO2和CH4浓度变化特征研究

通过分析2018年12月—2019年11月江西赣州站大气CO₂和CH₄浓度高精度在线观测资料,对其CO₂和CH₄浓度变化特征进行了研究,分析了区域大气输送的影响以及潜在排放源区分布特征.结果表明：研究期内赣州站CO₂和CH₄的平均浓度分别为433.1×10^-6和2142.5×10^-9.赣州站CO₂和CH₄浓度日变化均表现为日间低、早晚高,CO₂浓度日振幅在夏季最大,为29.7×10^-6,冬季最小,为6.9×10^-6.CH₄浓度日振幅在秋季最大,为145.1×10^-9,冬季最小,为41.4×10^-9.CO₂本底浓度季节变化表现为4—8月迅速下降,8—11月逐渐上升,最大值出现在1月,最小值出现在8月,季节振幅为26.2×10^-6.CH₄本底浓度季节变化表现为1—7月逐渐下降,7—9月逐渐上升,最大值出现在1月,最小值出现在7月,季节振幅为79.5×10^-9,基本可代表江西赣州地区混合均匀大气的CO₂和CH₄季节变化状况.与南昌站对比分析表明,赣州站各季节CO₂和CH₄本底浓度均低于南昌站.赣州地区CO₂和CH₄潜在源区主要分布在江西北部、湖北东部、安徽南部和珠江三角洲地区.     

“十三五”期间赣州市环境空气质量特征及变化趋势

为科学谋划赣州市“十四五”期间大气污染防治工作,重点对赣州市“十三五”期间整体空气质量变化情况,以及影响赣州市优良天数的两个重要参数——臭氧(O₃)和细颗粒物(PM_2.5)的污染规律进行了分析。结果表明,赣州市“十三五”期间空气质量改善明显,优良天数整体增加。O₃浓度和O₃超标天数占总污染天数的比例整体均呈现波动上升趋势,对空气质量综合指数的贡献率逐年增加;高浓度O₃污染通常发生在干燥、高温条件下,高发期主要集中在4—5月和7—11月,空间分布呈西高东低的特点,与2018年大气污染源排放清单中挥发性有机物(VOCs)的排放量分布情况较为一致。PM_2.5浓度呈逐年下降趋势,在2019年和2020年达到国家空气质量二级标准;PM_2.5污染天数在2016年同比增加26 d,而后逐年减少,其中2020年较2015年减少了12 d;PM_2.5浓度的季节变化特征整体呈现为冬季高、春秋次之、夏季低,空间分布特征与O₃类似。建议赣州市在“十四五”期间以PM_2.5和O₃协同治理为主要思路,继续深入打好蓝天保卫战。