滇池流域水资源综合平衡管理研究

随着滇池治理的进展,在今后一个时期内,恢复滇池饮用水环境功能,成为滇池治理的首要目标和任务。围绕滇池流域水资源供求平衡,采用水资源全要素配置框架下的三次平衡分析理论,从整体上分析了滇池流域水资源供求平衡关系及存在的主要问题,提出了以需求为导向,建立滇池流域水资源综合平衡管理目标和措施。分析表明：在滇池治理的基础上,通过建立滇池流域水资源综合平衡管理体系,落实管理措施,从总量平衡的理论上能够充分发挥引水工程的作用,恢复滇池饮用水环境功能,实现水量、水质供求的综合平衡。建议进一步开展量化分析和模拟实验研究,为在滇池流域实施综合平衡管理提供可靠依据和建议     

金沙江流域水土流失现状与河道泥沙分析

对金沙江流域水土流失、河道泥沙及主要影响因素系统作了分析,认为地质、地貌及气候因子是影响水土流失的主要因素,人为活动加剧水土流失的发生发展。河道泥沙主要来自金沙江下游,特别是下游干流河谷区间,流域的地面侵蚀与河道泥沙的空间关系不密切,影响输沙量的主要因素为年径流量和清水区年径流量,以及滑坡、泥石流等重力侵蚀,尽管水土流失治理对于流域的河道泥沙减沙效应显著,但短期内对流域干支流输沙量影响甚微。今后一段时间内金沙江流域河道泥沙不会有显著的变化     

面向县域尺度SDG 15.1.2的生物多样性重要区域遥感识别和量化评估——以德清县为例

联合国2030年可持续发展目标(SDG)中指标15.1.2由于元数据的尺度和可用性的问题,无法有效应用于县域尺度的评估。针对这一问题,利用遥感的数据及相关模型,基于县域尺度指标计算的考虑,从生物多样性的内涵出发,构建了一套生物多样性遥感评估指标体系,成功识别了案例区域生物多样性重要场地,实现了县域尺度SDG 15.1.2的量化计算。结果表明,研究区德清县在SDG 15.1.2实施情况良好,构造的生物多样性指数能够有效地监测县域尺度生物多样性状况及其变化。研究为SDG 15.1.2的评估提供了一种可操作的有效方法,为基层行政区域实现可持续发展的规划提供精准的参考信息。     

城市周边高标准基本农田建设时序研究——以重庆市南岸区为例

高标准基本农田建设是夯实农业基础,保障国家粮食安全的重要抓手。以重庆市南岸区为研究对象,从基础地力、利用条件、区位条件3方面筛选出12个指标,构建高标准基本农田建设综合评价体系,引入熵权法、障碍度模型等测算各评价单元的建设潜力和建设难度系数,最后以行政村为评价单元耦合两者评价结果,提出了南岸区高标准基本农田建设时序。结果表明:南岸区已基本具备高标准基本农田条件的耕地面积约76.6 hm~2,占永久基本农田总量的11%,其余624.19 hm~2耕地可通过土地整治逐步建成高标准基本农田。在空间上,建设潜力较高的区域主要集中在东北部广阳镇,建设难度等级呈现出"南高北低"的分布规律,按照先易后难的建设原则,建设时序也需遵循从北向南的规律依次开展整治工程。研究结果可为南岸区高标准基本农田规划实施提供参考。     

武汉市生态系统服务功能对城市用地扩张的响应机理

针对当前生态系统服务功能对城市用地扩张过程响应机理研究的不足,以武汉市为例,定量计算区域重要生态系统服务功能价值,探究城市用地扩张过程对生态系统服务的影响机理。结果表明:(1)1990～2015年,除水文调节的价值在2000～2005年略有增长,其余生态系统服务功能价值均呈负增长,降幅最大的是食物供给;(2)人口增长带来的生态系统服务功能的需求压力远远大于城市用地扩张对生态系统服务的直接破坏;(3)城市用地扩张对食物供给的破坏程度最大,对水文调节能力的破坏程度次之,对生物多样性和土壤保持的破坏程度相对较低。武汉市在未来的城市用地扩张中,应禁止侵占水域和森林的面积,调整农田的侵占结构,提高建设用地集约利用水平。     

中国自然资源资产负债表编制及运用的关键问题

完善的自然资源资产负债表编制体系,能为国家和各级政府摸清“家底”,进行宏观经济管理、资源配置等工作提供重要的数据信息。党的十八届三中全会提出探索编制自然资源资产负债表之后,与此相关的理论研究迅速增加,但针对自然资源资产负债表编制和运用的理论与实践仍存在一些模糊认识;诸如自然资源负债等难以确定的问题。着眼于此,本文对我国自然资源资产负债表的编制现状进行了认真的思考,总结出自然资源资产负债表编制和运用的六个关键问题,即对国际规范SEEA2012和SNA2008的认识问题,对以县级单位为起点的编制主体的认识问题,对单式和复式表格根本区别的认识问题,对实物量和价值量转换难点的认识问题,对自然资源资产负债表信息渠道与平台建设的认识问题,对自然资源资产负债表编制中各部门权责关系的认识问题。以此为基础,本文从国际做法和国内实践两个角度进行了分析,并提出了本文观点:编制和运用自然资源资产负债表,应全面理解、充分借鉴SEEA2012和SNA2008的国际规范;确立以县级及以下政府层级为起点的编制主体;转变为“从单式到复式”的编表思路,坚持使用复式表格;迈出实物量向价值量转化的重要一步,重视价值量核算;建设自然资源数据收集的信息渠道与平台;处理好自然资源资产负债表编制中各部门间的权责关系。本文研究有利于推进自然资源资产负债表编制与运用工作,发挥自然资源资产负债表在我国的生态文明建设中的重要作用。     

土地利用变化对流域水文过程时空分异的影响 ——以赣江流域为例

土地利用变化引起的水文分量时空变化对认识流域产汇流过程,优化流域土地利用结构和水资源规划具有重要意义。基于SWAT模型,本研究以赣江流域为例,结合1980、2000、2015年3期土地利用数据从水文响应单元的角度,系统分析了单纯土地利用变化对流域产流、蒸发、入渗以及径流等主要水文过程时空分布的影响。结果表明：1980~2015年间,流域内的土地利用变化主要表现为耕地和林地的减少,城乡建设用地的增加;林地的减少和城乡建设用地的增加是产流增加,蒸发和入渗减少的主要原因;总体上,土地利用变化对局部地区水文过程影响较大,但因土地利用类型之间的相互转化和其影响的叠加,流域尺度上的综合水文效应明显降低;土地利用变化导致整个赣江流域平均径流量增加了2.33×108m3,相比较近年来赣江径流的减小幅度其影响十分有限。近年来,赣江入湖径流量的下降主要是由气候变化和其他人类活动作用特别是流域工农业用水的大幅增长所致。流域水文过程模拟应充分考虑土地利用变化水文效应的时空分异,注重天然和社会水循环的耦合,才能更为真实的反映流域水文过程,更好的为流域土地利用结构优化和水资源的高效管理提供科学依据。     

跨区域流域生态补偿标准核算——基于成本收益双视角

合理的补偿标准是流域生态补偿的核心,也是激励生态系统服务提供者积极性、体现生态系统服务改善价值、实现区域协同发展的关键内容.基于成本收益双视角,以渭河流域为例,运用全成本法和选择实验法测算了流域生态系统服务保护的成本收益,进一步借助鲁宾斯坦议价模型核算跨区域生态补偿标准.结果表明:(1)为改善流域生态环境,上游甘肃省的直接治理成本约为35021.27万元/a,间接成本约为107112.26万元/a,全成本约为142133.53万元/a;(2)流域生态系统服务改善能够为中下游陕西省带来的收益为252912.96万元;(3)在流域生态系统服务保护成本收益明确的前提下,若上游地区在协商中具有完全耐心或中下游地区完全没有耐心,则上游获得全部净收益,补偿标准为252912.96万元/a;若上游地区完全没有耐心,且当中下游耐心程度(贴现因子)为0.5时,则双方将均分净收益,即补偿标准为197523.25万元/a.总的来看,研究对流域生态系统服务保护的成本收益分析及跨区域生态补偿标准核算提供了可行思路,实际应用中可根据具体情况合理设定议价双方贴现因子进行灵活处理.     

持久性有机污染物土气交换过程影响因素分析

持久性有机污染物(POPs)在全球范围内进行远距离传输过程中,土壤既是污染物的主要汇,又是空气中污染物的潜在来源.土气交换过程是POPs环境归宿的重要环节,该交换过程受POPs理化性质、近地面气象条件、土壤理化性质及植被覆盖等因素的影响.对近期报道的POPs土气交换过程影响因素研究进行了综述与展望,列出了研究中涉及的重要模型及公式.环境温度的变化既能改变目标物在气固相之间的分配行为,影响空气中污染物的干湿沉降和气态交换过程,也能够通过近地面温度场的梯度变化影响污染物在土气交换过程中的垂直紊流扩散.此外,近地面水平风速的变化也会影响目标物的在近地面空气中的垂直紊流扩散.土壤有机质含量及种类控制了土壤中POPs的吸附/解吸过程,土壤温度和湿度影响污染物的土气分配系数,土壤矿物组成也会影响污染物吸附和解吸过程.地面植被能够吸收和吸附空气中气态和颗粒态POPs,通过雨水淋刷和枯落物凋落转移到土壤中;植被覆盖可以减少土壤的温度变化,减少土壤中POPs的挥发.尽管近年已经取得丰硕的成果,但在土气交换过程多因素耦合影响量化评估、动态评估POPs在典型场地原位复杂环境下的土气交换通量、在区域尺度量化植被对城市中POPs土气交换的影响等方面有待开展深入研究工作.     

TRMM和GPM卫星降水数据在中国三大流域的降尺度对比研究

以中国三大流域为研究区域,分别针对TRMM 3B43和GPM IMERG降水数据,构建基于归一化植被指数(NDVI)和数字高程模型(DEM)数据的地理加权回归(GWR)模型,以2014年夏季(6～8月)数据为例,得到了三大流域1 km分辨率的降尺度降水数据,并进一步通过气象站点数据对降尺度结果进行验证.研究表明:(1) GPM原始数据整体精度优于TRMM数据,两种数据在黄河流域的精度评价指标优于长江流域与珠江流域;(2)经降尺度计算,两种数据空间分辨率得到了显著提高,且表现出更多降水变化的细节与趋势,但精度指标对原始数据依赖性大,导致提升并不显著;(3)当联合使用NDVI及DEM作为GWR降尺度模型的辅助变量时,两种降尺度结果的差异值在长江流域与珠江流域的高海拔地区中更为显著;(4)黄河流域中,使用不同辅助变量下的降尺度结果在空间分布上总体相似.TRMM数据使用地形作为单独辅助变量的降尺度结果最佳,而GPM数据不同辅助变量下降尺度结果差异并不明显.