SOS精子在呼救

在过去的50年间，男性精子几乎减少了一半，并且每年还以2．1％的速度在减少，人类正面临着灭种的威胁──随着全球环境污染的日益严重，人类的精子数量正在悄然下降。污染的世界，将会导致生殖异常现象，将会给物种繁衍带来严重灾难。专家预言，如果人类再不断破坏环境，那么我们今后繁殖后代的方法可能只有靠细胞克隆了。精子面临灭顶之灾庄稼茁壮生长需有优良的种子，孩子健康成长离不开健壮的精子。但是，近半个世纪以来，人种赖以传递的精子出现了极度滑坡，向人类亮出了红灯。而这一滑坡，是人类自己造成的，即相当于灭绝人种的自杀。…     

推动我国环保标准“走出去”的思考与建议——以火电行业为例

环保标准问题是外媒借以炒作"中国环境威胁论"的重要标靶。中国海外投资经常被指责采用低环保标准,加重发展中国家污染问题。但相关研究表明,在部分"一带一路"产能合作的重点行业,中国的污染物排放标准已处于国际上较为严格的排放控制水平。本文以火电行业为例,通过对比中国与美国、欧盟燃煤电厂的烟尘、SO2、NOx三项大气污染物排放标准发现,中国现行燃煤电厂排放标准已达到世界领先水平,实施超低排放标准后三项主要污染物排放限值严于美国和欧盟标准。为主动营造绿色"一带一路"的国际舆论环境,有效防范"一带一路"建设中的环境风险,切实发挥环境保护对"一带一路"建设的服务支撑作用,亟需加快中国领先环保标准"走出去"步伐,引领绿色国际标准。     

基于工作风险分解法和模糊层次分析法的脐带缆安装风险评估

脐带缆的水上安装过程复杂,风险源众多,难以系统、全面地分析风险。基于工作风险分解法(Work Breakdown Structure-Risk Breakdown Structure, WBS-RBS)对脐带缆安装风险进行识别,构建脐带缆安装风险指标体系;基于模糊层次分析法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process, FAHP)构建评判指标模型,结合专家评价法建立模糊互补判断矩阵,对脐带缆安装风险进行定量评估。将提出的风险评估方法应用于陵水17-2气田工程,共识别出脐带缆安装作业过程中76项潜在风险源,得到设备操作使用风险、施工工艺方法风险、工作场所风险、设备工具质量风险等8项重大风险类型,脐带缆倒驳、中端正常铺设等需重点防控的5道作业工序,最后对相应风险给出了控制对策。研究成果为脐带缆安装风险评估提供了新的理论支持与技术参考。     

我国居民消费对环境的影响

现阶段,我国居民经济能力提高,出现了浪费型消费与攀比型消费,加上日益增长的人口数量,形成了一个巨大的"吞噬环境圈"。为了研究消费对环境的影响,本文立足于消费对碳排放量的影响,构建了STIRPAT模型,分析了人口数、城市化率、人均消费量、碳排放强度对碳排放总量的影响;得出了城市化率对碳排放量具有明显增加作用的结论;计算了人口数、城市化率、人均消费量的增长对碳排放增长量的贡献率,得出了人口数和人均消费量的变化对碳排放量的变化也有显著影响的结论;描述了我国五类消费品的增长情况;提出了消费方式从个人到企业,再到政府,最后到世界的转变过程与转变消费方式的路径,包括建立绿色GDP核算体系、进行绿色城市化、继续降低碳排放强度、加强教育和宣传以改变现存消费观、利用行政和法律实现节能低碳消费方式、重视新型能源技术的开发、拓展利用资源的广度和深度、加强国际交流与合作;最后,总结了改变物质主义价值取向和行为规范,完善绿色产品及基础设施的供给需要注意的三个方面。     

保定市水资源承载力研究

水资源承载力的研究是可持续发展和水资源安全战略研究中的一个基础课题。在分析保定市2005年-2007年用水数据的基础上,利用模糊综合评判模型建立评判矩阵,选取了人均供水量、废污水处理率、水质优良率、人均GDP等8个主要因素作为评价因素组成水资源承载力综合评价的指标体系,对保定市水资源承载力进行了综合评价,以便为保定市节约水资源,加强水资源的优化配置,实现水资源的高效利用提供科学依据,对保定市农业生产、生态安全以及社会经济可持续发展具有重要意义。     

近20年来中国PM2.5污染演变的时空过程

本研究基于国控监测网络的PM_2.5实测数据、MODIS AOD数据以及气象参数(温度、风速、风向、边界层高度和相对湿度),综合考虑AOD与PM_2.5关系的季节性和区域性差异,构建了基于支持向量回归机(ε-SVR)与思维进化算法优化后的BP神经网络(MEC-BP)的二阶段PM_2.5浓度组合估算模型.在此基础上,分析了2000～2017年中国PM_2.5浓度的时空变化过程.结果表明,本研究提出的二阶段组合估算模型提供了中国2000～2017年内空间分辨率为1°×1°的月度近地面PM_2.5浓度的可靠估算,有效地弥补了中国地面监测网络在时间和空间上的空白(模型的决定系数R²为0. 838,均方根误差RMSE为11. 512μg·m^-3,平均绝对百分比误差MAPE为14. 905%,均方百分比误差MSPE为0. 243%,绝对误差MAE为6. 476μg·m^-3,均方误差MSE为132. 519μg·m^-3