The effects of sediment-laden waters on irrigated lands along the lower Yellow River in China

Expansion of irrigation in the Yellow River (Huang He in Chinese) Basin of China is a major accomplishment of the post-revolutionary period in China. Irrigation reliance on the Yellow River was anticipated to not only supply greater reliability of water for crops, but also to improve the productivity of aeolian, saline and alkali soils because of the high sediment loads in the river. Irrigation expansion also was a significant factor in affecting human modification of the landscape ecosystem in the lower reaches of the Yellow River. Based on field investigation and sampling of the amount and distribution of used suspended sediment load in irrigated areas, this paper analyzes the impact of the suspended sediment on soil texture, fertility and salinity and the consequences to the landscape ecosystem. Results indicate that soil quality has indeed been improved through irrigation and related deposition of sediment, but some local problems created by long periods of irrigation should not be ignored in the future.     

中国旅游业绿色发展效率时空演变特征及影响机理

绿色发展是旅游业可持续发展理念的重要组成部分,是旅游业奉行以人为本、生态至上和全面发展的新价值观。在梳理旅游业绿色发展概念及内涵基础上,构建旅游业绿色发展效率评价体系,运用SBM-Undersirable模型、核密度估计、空间马尔科夫链等方法,探讨2008—2018年中国31个省（市、自治区）旅游业绿色发展效率（TGDE）时空演化特征及影响机理。研究发现：（1）时间和空间变化方面,TGDE总体处于中等偏下水平,时间上呈“W”型变化形态,“下降—上升—调整”阶段特征显著;空间呈“东—中—西”递减分布,内部差异为西部地区>东部地区>中部地区,低、中、高效率由“金字塔”向“菱形”结构转变,高效率地区集中于东部沿海,中等效率多分布于中西部地区,低效率位于胡焕庸线两侧。（2）动态演进方面,TGDE始终存在两极分化现象,但区域协调性逐步增强,具有较强平稳性,难以实现跨越式发展,空间向上转移省份比较集中,以中西部为主,向下调整省份较少,且存在明显的空间溢出效应,溢出影响具有不对称性。（3）影响机理方面,总体上,经济水平、产业结构、政府规制、教育水平和旅游资源影响因子与TGDE间存在显著的正向关系,对外开放程度的作用不显著,但各因子的影响程度、作用机理及条件具有较强地域性。     

基于函数极值条件下的中国碳达峰碳中和情景分析

基于函数极值条件提出了碳达峰出现时间和需要满足的理论条件,并对主要发达国家作了验证,同时对中国现状做了分析,最后采用了基准和强化两种情景分析了中国实现2030年碳达峰后进入2060年碳中和时期的二氧化碳排放量。研究结果显示：（1）根据IPAT恒等式将碳排放函数分解成人口、人均GDP和碳强度三个因素时,碳峰值出现时间为三个因素年增长率之和由正转负的正数值年度,发达国家的历史数据证实了这一条件。（2）中国三个因素年增长率之和自2003年起已经开始降低,最近几年一直在0.01~0.02徘徊,表明总体上朝着有利于碳达峰的方向发展,同时按照三个因素的预期发展目标计算得出中国2030年碳排放峰值的上限为112.2亿t,若2021—2035年保持相同的人均GDP年均复合增长率,碳强度年均复合增长率的绝对值需要比人均GDP年均复合增长率高0.14个百分点。（3）在能源消费总量逐渐回落的前提条件下,2060年基准情景下非化石能源占比约为65%,产生的二氧化碳量约为31.4亿t,强化情景下非化石能源占比约为70%,二氧化碳排放约为26.6亿t,而碳汇和CCUS等固碳技术还存在不确定性,碳中和任务依然艰巨。实现碳达峰碳中和最终需要控制能源消费,践行低碳消费行为。     

数字经济、人才流动与长三角地区高质量发展

数字经济技术在产业转型和经济高质量发展中扮演着越来越重要的角色。基于2011—2018年长三角“三省一市”共41个城市数据,测度了长三角地区数字经济和高质量发展的综合水平,分析数字经济对长三角地区高质量发展的影响,创新性地构造了人才流动不平衡指标,并探讨区域内人才流动不平衡对二者关系的调节效应。研究发现：长三角地区高质量发展水平和数字经济规模逐年上升。数字经济发展通过提升生产效率、流通效率和社会便利促进长三角地区高质量发展,非核心区域的正影响强度大于核心区域。人才流动不平衡会逆向调节数字经济对长三角地区高质量发展的正影响程度,但这一调节效应存在区域异质性。此外数字经济对长三角地区高质量发展存在经济距离为权重矩阵的空间负向溢出效应。     

深圳市工业区VOCs污染特征与臭氧生成敏感性

于2020年9~10月在深圳北部典型工业区开展在线观测以分析该地VOCs污染状况,并使用基于观测的模型(OBM)研究臭氧生成敏感性.观测期间VOCs的总浓度为48.5×10^-9,浓度水平上烷烃>含氧有机物(OVOCs)>卤代烃>芳香烃>烯烃>乙炔>乙腈.臭氧生成潜势(OFP)为320μg/m³,其中芳香烃、OVOCs以及烷烃贡献最大,这3类物种OFP贡献总和超过90%.乙烯与苯呈现“两峰一谷”的日变化特征,主要受到机动车排放的贡献.相对增量反应性(RIR)分析表明,削减人为源VOCs对控制当地臭氧生成最为有效,当中又应优先控制芳香烃;经典动力学曲线(EKMA)分析表明该片区臭氧生成处于过渡区,在开展VOCs区域联防联控的同时,需要在当地进行有力的NOx控制以强化该地区臭氧污染长期管控.     

武汉军运会前后臭氧及其前体物的特征和来源

利用湖北省超级站2019年10~11月的臭氧、NO_x(=NO+NO₂)和102种VOCs物质的小时数据分析了军运会期间臭氧污染变化;基于DSMACC箱型模式模拟不同VOCs和NO_x浓度下臭氧的光化学生成敏感性;采用PMF模型对前体物VOCs进行源解析,并估算不同源类的臭氧生成潜势.结果显示,军运会保障前臭氧日最大8小时浓度(最大MDA8:219.51μg/m³)超过国家二级标准,保障期臭氧MDA8浓度(135.11μg/m³)明显下降,保障后浓度回升(140.98μg/m³).军运会保障前中期臭氧浓度的差异受气象条件影响更明显,而保障后臭氧浓度的上升主要是因为前体物浓度的大幅增加.根据DSMACC模拟的EKMA曲线,武汉市军运会期间臭氧的光化学生成主要受VOCs浓度变化的影响.进一步对VOCs进行源解析,结果显示,保障前VOCs对臭氧生成贡献较大的源类是燃烧源、石油化工和机动车,分别占23.0%、22.8%和22.5%;保障期间VOCs的主要来源是机动车(38.4%)和燃烧源(25.5%);保障后则主要是石油化工(32.6%)和燃料挥发(25.7%).三个阶段对比发现,军运会的保障方案对石油化工源减排效果明显,但对机动车和燃烧源排放的限制效果并不显著.武汉市应该更注重对燃烧、燃料挥发和机动车排放的治理.     

PM2.5与O3协同控制视角下深圳市工业VOCs源谱特征

选取深圳8类典型工业行业开展VOCs样品采集,检测分析了100种VOCs组分,从PM_2.5和O₃协同控制的角度分析了不同污染源的成分谱特征和对环境的影响.结果表明：加油站源谱组成以烷烃（48.4%）占主导,OVOCs （27.6%）占比突出,乙酸乙酯（14.1%）、异戊烷（13.0%）、正戊烷（12.0%）为其优势排放物种;涂料制造、胶黏剂生产、油墨制造、化工制品、纺织印染、医药制造行业排放组成均以OVOCs （42.3%~97.1%）占主导,丙酮为大多数行业的优势物种,且乙腈在部分行业中占比突出.垃圾发电行业以OVOCs （33.9%）和卤代烃（28.3%）占主导,乙醛（13.4%）、丙酮（11.0%）、一氯甲烷（6.1%）为该行业排放的优势物种.以PM_2.5和O₃协同控制为导向,芳香烃和烯烃是储存运输源需要控制的重点;OVOCs和芳香烃都应成为工艺过程源和废弃物处理源控制的关键.涂料制造行业的源反应活性SR_O3和SR_SOA值分别为6.0g/g和1.2g/g,削减单位质量排放的VOCs所减少的PM_2.5和O₃生成潜势最多,应成为深圳市PM_2.5和O₃协同控制下的优先控制行业.     

深圳市不同区域大气CO2变化特征与来源分析

于2020年12月1日~2021年12月1日分别在深圳市大学城和路边站两点位对大气CO₂和CO浓度进行了为期1a的观测.本次观测期间内两点位大气CO₂平均浓度分别为432×10^-6和439×10^-6,均呈现了“秋冬季高、春夏季低”的季节变化特征与“昼低夜高”日变化特征,且日变化特征在早晚高峰期受到交通源排放的显著影响.此外,通过引入CO₂和CO的净变化值得到大学城和路边站两点位的ΔCO₂/ΔCO值分别为136.8~184.8、59.0~119.3,结果表明机动车排放对深圳市大气CO₂贡献突出.     

北京市不同季节室外细菌气溶胶分布特征及其环境影响因素分析

为了解北京市室外细菌气溶胶的分布特征,基于培养法分析了2020年9月—2021年5月不同季节细菌气溶胶浓度及粒径的分布特征,探讨气象因素(温度和相对湿度)和空气颗粒物(PM₁₀和PM_2.5)对细菌气溶胶分布特征的影响. 结果表明:①北京市室外细菌气溶胶平均浓度为447.10 CFU/m3 (每立方米空气中的菌落形成单位),呈春季〔(648.55±537.24)CFU/m3〕>冬季〔(324.50±181.99)CFU/m3〕>秋季〔(319.59±305.07)CFU/m3〕的特征,不同季节细菌气溶胶浓度差异不显著. ②北京市室外约80%的细菌气溶胶直径大于2.1 μm,细菌气溶胶浓度在第2级(粒径为4.7~7.0 μm)显著降低,峰值粒径出现在第1级(粒径>7.0 μm). 粒径大于7.0 μm的细菌气溶胶在春季与秋季以及春季与冬季之间均存在统计学差异 (p均小于0.05). 可进入人体下呼吸道的细菌气溶胶(≤4.7 μm)比例近50%(冬季、秋季、春季占比分别为61.0%、58.9%、41.6%),冬季空气中可进入人体下呼吸道的细菌气溶胶比例最高. ③Spearman相关性分析表明,室外环境细菌气溶胶浓度与相对湿度呈显著负相关(p<0.05),与PM₁₀浓度呈显著正相关(p<0.05),表明细菌气溶胶浓度受气象因素和空气污染物的影响. 研究显示,北京市室外环境中可进入人体下呼吸道的细菌气溶胶比例近50%,冬季细菌气溶胶暴露风险最高.      

Chemical characterization and source identification of PM2.5 in Luoyang after the clean air actions

Luoyang is a typical heavy industrial city in China, with a coal-dominated energy structure and serious air pollution. Following the implementation of the clean air actions, the physicochemical characteristics and sources of PM_2.5 have changed. A comprehensive study of PM_2.5 was conducted from October 16, 2019 to January 23, 2020 to evaluate the effectiveness of previous control measures and further to provide theory basis for more effective policies in the future. Results showed that the aerosol pollution in Luoyang in autumn and winter is still serious with the average concentration of 91.1 μg/m³, although a large reduction (46.9%) since 2014. With the contribution of nitrate increased from 12.5% to 25.1% and sulfate decreased from 16.7% to 11.2%, aerosol pollution has changed from sulfate-dominate to nitrate-dominate. High NO₃⁻/SO₄²⁻ ratio and the increasing of NO₃⁻/SO₄²⁻ ratio with the aggravation of pollution indicating vehicle exhaust playing an increasingly important role in PM_2.5 pollution in Luoyang, especially in the haze processes. Secondary inorganic ions contributed significantly to the enhancement of PM_2.5 during the pollution period. The high value of Cl⁻/Na⁺ and EC concentration indicate coal combustion in Luoyang is still serious. The top three contributor sources were secondary inorganic aerosols (33.3%), coal combustion (13.6%), and industrial emissions (13.4%). Close-range transport from the western and northeastern directions were more important factors in air pollution in Luoyang during the sampling period. It is necessary to strengthen the control of coal combustion and reduce vehicle emissions in future policies.