基于DEA模型的区域生态环境建设绩效评价——以江苏省苏州市为例 

选取生态系统服务价值、生态绿当量、人均生态足迹赤字和环境质量综合指数作为区域生态环境质量表征指标，借助DEA模型对区域生态环境建设过程中劳动力投入、资金投入、技术投入和资源投入的绩效进行评价，结果表明：（1）苏州市10年来生态环境建设总体而言绩效良好，DEA有效年份占30％，弱有效年份占20％，无效年份占50％，并且无效年份的效率指数都在0.97以上；（2）导致苏州市最近5年生态环境建设DEA无效的原因主要是资源投入不足，生态用地成为区域生态环境建设刚性约束；（3）通过调整生态环境建设要素投入比例，各种生态环境指标值都将有所提高，区域生态环境质量也将显著改善；（4）地区生态环境建设绩效下降还受地区人口数量增加、人均生态占用增长、生态环境累积效应影响。最后从促进区域社会经济与生态环境协调发展的角度提出相关建议。     

水工学的发展趋势——从传统水工学到生态水工学

我国水资源时空分布不均，水污染与水土流失问题突出，仅靠传统水工学的开发与利用不足以解决这些问题，且会给流域生态环境带来不利影响，因此传统水工学的变革是必然的。从解决问题的基本思路出发，将传统水工学与生态水工学的基本理论、研究范围等各方面加以比较，指出在坚持人与自然和谐共处的前提下，坚持可持续发展，遵循生态系统自组织、自修复原理，重视流域整体性，坚持保护生物多样性，并做到较好的亲水性，可以形成完善的生态水工学基本原理。以生态水工学基本原理指导流域开发利用将会取得较好效果，同时,流域生态系统健康诊断、生态水工建筑物设计与管理以及流域受损生态系统的生态恢复与重建应是生态水工学的主要研究方向。     

内蒙古规模化奶牛养殖场粪污废水处理模式运行分析

以内蒙古地区两种典型的粪污处理工艺为研究对象,通过实地调研和监测,对比了两种粪污处理工艺的处理效果,并分析两者在运行过程中存在的问题。结果表明,资源型粪污处理工艺(氧化塘+好氧堆肥资源利用)对COD、BOD、氨氮、硝态氮、悬浮物、全盐量的去除率分别为53.80%、57.00%、36.43%、42.10%、87.26%、41.68%。能源型粪污处理工艺(推流式厌氧发酵产沼气)对COD、BOD、氨氮、硝态氮、悬浮物、全盐量的去除率分别为41.14%、55.12%、-92.60%、24.83%、43.40%、27.99%。两种处理工艺出水污染物浓度仍然很高,不能满足直接排放和再利用的相关标准。由此,对两种粪污处理工艺的运行和出水利用方式提出改进的建议和策略,为内蒙古地区规模化奶牛养殖场粪污利用提供理论支持。     

合肥市郊夏季PM10浓度及其与能见度的关系

年8—9月在合肥市郊对ρ(PM₁₀)进行了观测,并分析了其中9种水溶性离子(NO₂-、Cl-、NO₃-、SO₄2-、NH₄+、Ca2+、Na+、Mg2+、K+)质量浓度. 结果表明:采样期间该地区ρ(PM₁₀)日均值为78.9 μg/m3,9种水溶性离子的平均质量浓度为18.93 μg/m3,占ρ(PM₁₀)的26.6%,表明水溶性组分是PM₁₀的重要组成之一. SO₄2-、NO₃-、NH₄+和Ca2+是主要的阴、阳离子,日均质量浓度分别为8.14、4.81、3.46和1.33 μg/m3. 不同RH(相对湿度)下PM₁₀对能见度的影响不同,RH小于80%时,二者呈显著的线性负相关〔R(相关系数)为-0.80〕;RH大于80%时,二者呈指数负相关(R为-0.48). 离子间相关性分析显示,PM₁₀中水溶性离子的主要结合方式为(NH₄)₂SO₄、NH₄HSO₄、NH₄NO₃、KCl及K₂SO₄. 采样期间ρ(NO₃-)/ρ(SO₄2-)平均值为0.59,说明在该地区固定源对水溶性组分的贡献大于移动源. 另外,扬尘也是PM₁₀重要来源之一.      

我国城市住宅室内空气挥发性有机物污染特征

通过调研1990年以来我国城市住宅室内空气污染的研究资料,提炼城市住宅室内空气中挥发性有机物的浓度数据,总结甲醛、苯系物等常见住宅室内挥发性有机物的污染水平和分布规律,并且对主要由装修引起的污染物浓度与装修时间的关系进行了探讨. 分析发现,我国城市居民住宅室内普遍呈现以甲醛、苯、二甲苯等污染物为主的装修型污染,甲醛是首要污染物,ρ(甲醛)平均值为0.05～0.61 mg/m3,ρ(苯)、ρ(甲苯)、ρ(二甲苯)、ρ(乙苯)和ρ(TVOC)平均值分别为0.001~0.134、0.003~0.645、0.001~1.012、0.001~0.091和0.11~1.81 mg/m3. 新装修住宅室内空气中各种污染物均呈现较高的浓度水平,除甲醛外,其他挥发性有机物随着竣工时间的推移而快速下降.      

北京2011年10月连续灰霾过程的特征与成因初探

选择2011年北京地区灰霾典型发生月——10月,利用在中国环境科学研究院监测的φ(SO₂)、φ(O₃)、φ(NO₂)、φ(CO)、ρ(PM₁₀)、ρ(PM_2.5)、ρ(BC)等数据,对该地区秋季典型灰霾过程特征及成因进行了研究. 在观测期间51.5%的时间内出现了灰霾,其中13.6%属于重度灰霾. 对灰霾期间污染物时间分布特征的分析表明:在灰霾过程中ρ(PM₁)、ρ(PM_2.5)、ρ(PM₁₀)及ρ(BC)较各自月均值的升幅均大于20%,ρ(PM₁)/ρ(PM_2.5)(78.7%)也明显增大.大气能见度的降低与细颗粒物及亚微米颗粒物有直接关系. 对观测期间的气象因素、气体污染物时间序列和颗粒物浓度累积特征的研究表明,10月连续灰霾过程的成因可能是该月频繁出现的鞍型场静稳天气及北京周边地区存在的基数较大的细颗粒物排放源所致.      

日本核泄漏对我国北方典型区域的影响

为研究2011年3月日本核泄漏对我国北方典型区域的影响,通过采集北京、青岛两地的TSP和PM₁₀样品,对大气颗粒物中的放射性核素进行监测,分析其污染水平;并结合气象条件等因素,运用Models-3/CMAQ模式数值模拟和HYSPLIT-4轨迹,分析了日本放射性核素的传输方向及其可能对我国的影响. 结果表明:①北京监测点于3月29日开始监测到微量的131I、134Cs、137Cs、7Be,随后几天各核素浓度迅速增加,于4月1—3日达到峰值(在PM₁₀中的浓度分别为1.87×10-3、4.60×10-4、6.52×10-4、8.52×10-3 Bq/m3)后,131I逐渐减小直至检测不到,134Cs、137Cs的浓度则保持在较低浓度水平(<5×10-5 Bq/m3)且稳定,7Be则保持较高的浓度水平(4.23×10-3~9.42×10-3 Bq/m3),并随时间的波动出现峰值. 青岛监测点的各放射性核素浓度特征与北京监测点类似. ②4种放射性核素均保持在较低的浓度水平,从监测数据看对人体健康应该不会造成太大影响. ③Models-3/CMAQ模式数值模拟和HYSPLIT-4轨迹分析均显示,日本核泄漏期间,福岛的气团均是向其东南、东北方迁移,因此检测到的放射性核素应该主要是通过高空扩散由西向东绕地球一圈后传输到我国的.      

长期连作及秸秆还田对棉田土壤微生物量及种群结构的影响

通过采用常规微生物培养技术分析长期不同连作年限及秸秆还田棉田土壤微生物量及种群结构变化,揭示棉花连作及秸秆还田与土壤微生物多样性关系。研究表明,随着连作年限增加,秸秆还田连作模式下真菌数量持续增加,细菌和微生物总量在连作5-20 a逐渐下降,25 a后又上升;非秸秆还田连作模式随着连作年限增加其微生物种群变化与秸秆还田连作模式变化一致,但非秸秆还田连作模式土壤细菌和微生物总量分别比秸秆还田连作模式在连作5、10和15 a降低42.9%、57.9%、70.6%和41.9%、54.7%和65.7%,而真菌数量增加28.4%、80.8%和116.7%。说明棉花秸秆还田能够增加微生物数量,改善棉田土壤微生物种群结构。连作棉田土壤Simpson指数和Shannon指数呈随连作年限增加呈增加的趋势,连作棉田土壤微生物细菌/真菌（B/F）和放线菌/真菌（A/F）比值在秸秆还田模式下先逐渐减小至连作25 a有升高,而非秸秆还田模式下持续下降。     

广州城区大气细颗粒物粒谱分布特征分析

2008年10~11月,利用大气细粒子谱分析仪(FPM-I型)对广州城区5nm~10μm大气细粒子谱进行长期连续在线测量.同时,利用大气能见度仪、黑碳分析仪、气象参数仪获取了观测点的大气能见度、黑碳质量浓度和气象参数信息. 颗粒物谱型分析结果表明:整个观测期内,颗粒物数浓度谱、表面积谱及体积谱均呈双峰结构. 广州地区核模态(5~20nm)、爱根核模态(20~100nm)和积聚模态(0.1~1μm)粒子日平均浓度变化范围分别为1400~4300个/cm3、5000~12300个/cm3和1600~2600个/cm3.晴天和灰霾天气下颗粒物数浓度、黑碳浓度及大气能见度对比分析结果表明:广州地区大气能见度的高低受核模态和爱根核模态粒子浓度的影响较小,与积聚模态粒子浓度呈负相关关系;黑碳质量浓度峰值的出现位置与爱根核模态粒子浓度峰值位置相一致,表明爱根核模态粒子对黑碳浓度的贡献不能忽略.     

基于SOFM神经网络的京津冀地区水源涵养功能分区

为探讨水源涵养功能空间分异在水资源分区管理方面的应用,以京津冀地区为研究区,根据水源涵养功能的5个主要影响要素——海拔、降水量、蒸散量、土壤饱和含水率、森林覆盖度,构建SOFM(self-organizing feature map,自组织特征映射)神经网络,并对该区水源涵养功能进行区域划分. 结果表明:京津冀地区可划分为6个水源涵养功能区域,分别为冀西北高原-间山盆地草原水源涵养中能力区、坝上高原-冀北山地草原-森林水源涵养中低能力区、燕山-太行山中低山森林-草原水源涵养中高能力区、冀中南部平原农田水源涵养低能力区、燕山-太行山低山森林水源涵养中高能力区和冀东平原农田-草原水源涵养高能力区. 方差分析结果显示,各分区之间具有显著差异,表明用SOFM神经网络对水源涵养功能进行分区效果良好. 在水源涵养功能分区基础上,归纳和总结了各分区水源涵养功能影响要素的主要特征. 京津冀地区作为一个统一的水资源生态环境区,其内部的水源涵养功能存在明显的区域差异,建议依据各分区水源涵养功能的强弱及其主要控制因子特征,科学制订适应当地自然环境的水资源管理方案.