区域排污权交易模型研究

本文在分析了排污权交易研究进展的基础上，指出区域污染权交易比传统的排污权交易意义更大，并提出排污权交易地区交叉补贴的设想：将发达地区的排污权交易所得向欠发达地区转移，以解决欠发达地区产业结构调整乏力以及对发达地区的二次污染和发达地区环境容量资源短缺问题。在不考虑交易成本的假设下，通过建立不同地区排污权交易模型以确定排污权交易总量及其交易价格以及交易所获净增纯收益等。太湖流域由于经济最为发达，环境问题十分突出，是目前我国最适宜率先进行区域排污权交易试点的地区。通过假定太湖流域无锡和常州两市进行排污权交易，并利用两市1991—2000年的环境统计资料等相关资料进行了验证。计算结果表明区域排污权交易不仅具有明显的经济和环境效益，而且也是协调环境区域矛盾的重要手段。因此，不同地区间进行排污权交易在我国具有重要意义，在太湖流域等经济发达地区收效尤其明显。     

中国实施生态旅游认证的机遇与挑战

在界定生态旅游认证、分析建立生态旅游认证体系意义的基础上．对绿色环球21、澳大利亚的NEAP、厄瓜多尔的Smart Voyager等目前国际知名的认证体系进行了介绍．重点分析了中国实施生态旅游认证的机遇和面临的挑战，并对我国建立生态旅游认证体系的必要性及相关问题提出了建议。     

三江平原地貌因子及其主要环境地质问题

地貌因子有其不可替代的作用和功能,是决定环境的主要因子,是生态地质环境中最积极最活跃的主导支力条件;是生态平衡的重中之重;是生态地质环境的基础,并影响其它因子或成份.如地貌因子或成份发生了变化,其它因子或成份就会发生一系列连锁反应;地貌因子发生变化或失去平衡,其它因子也会发生变化或失去平衡.文本论述了三江平原地貌特征,详细地分析了地貌的作用,阐明了有关地貌的主要环境地质问题.     

Evaluation and analysis of heavy metals in iron and steel industrial area

Environment, Development and Sustainability - Heavy metal pollution has attracted more attention due to the toxicity and migration characteristics, which has close relationship with soil...     

亚热带稻田土壤碳氮磷生态化学计量学特征

为了解稻田土壤中是否存在稳定的土壤有机碳(C)、氮(N)和磷(P)比值,基于亚热带区110个水稻土剖面和587个发生层的土壤调查数据库,在区域尺度上分析了典型水稻土C∶N∶P比值的生态化学计量学特征,并应用相关分析和冗余分析,研究水稻土C∶N∶P比值与土壤-环境因子(地形和母质、土壤发生层、土壤类型和土壤理化性质)的关系.结果显示,亚热带区稻田土壤C∶N、C∶P和N∶P的剖面加权平均值分别为12. 6、49和3. 9,C∶N∶P为38∶3. 2∶1.不同母质起源、不同土壤亚类和不同发生层的水稻土C∶N变异相对较小;但C∶P和N∶P的变异很大,两者均值也远低于全球(186和13. 1)和中国土壤(136和9. 3)的C∶P和N∶P的平均水平.尽管稻田土壤剖面的C∶N∶P相对不稳定,但由于稻田表土生物与环境相互作用强烈,表土C∶N相对稳定(14. 2).这反映长期水耕熟化作用下,稻田表土中C和N仍存在紧密的耦合作用.然而,在稻田土壤剖面上,C∶P和N∶P并不稳定,SOC与全P含量、全N与全P含量也无显著相关性,表明环境变化可能导致土壤C∶N∶P解耦.地形、土壤质地、氧化铁和容重是调控稻田土壤剖面C∶N∶P的关键土壤环境因子.     

郑州市春季大气污染过程VOCs特征、臭氧生成潜势及源解析

利用GC5000在线气相色谱仪于2018年4月15日～5月15日对郑州市城区环境大气挥发性有机物(VOCs)进行监测,开展其污染特征、臭氧生成潜势(OFP)和来源解析研究.结果表明,监测期间,郑州市春季VOCs平均体积分数为40.26×10~(-9),非污染日和污染日VOCs平均体积分数分别为35.82×10~(-9)和44.12×10~(-9),污染日相较非污染日增长23%;VOCs物种对OFP的贡献表现为烯烃芳香烃烷烃炔烃;源解析结果显示监测期间郑州市VOCs主要来源是LPG源(66.05%)、机动车源(47.39%)、工业溶剂源(37.51%)、燃烧源(37.80%)和植物排放源(11.25%),且污染日的LPG源和植物排放源的贡献率较非污染日增长22.92%和68.50%.     

北京市农业机械排放因子与排放清单

利用车载排放测试技术对典型的联合收割机、拖拉机、农用运输车和农田建设机械实际工况下的尾气进行测试,建立了实际工况下农业机械的排放因子和2017年北京市农用机械排放清单.结果表明,不同的工作状态对农业机械尾气排放有较大的影响,怠速和行走时CO、NO_x、HC和PM排放趋于平稳;而切地和翻地模式下的波动较为明显.根据各类机械的分类和排放标准对排放因子进行细化,建立了较为完整的实际工况下的排放因子.根据农业机械排放因子和燃油消耗量计算出2017年北京市CO、NO_x、HC和PM的排放量分别是2 566.60、 1 239.29、 563.08和538.32 t.拖拉机、运输机械和联合收割机的污染物总量占CO、NO_x、HC和PM这4种污染物总量的98%、 95%、 95%和98%.因此,农用拖拉机、运输机械和联合收割机在农业机械污染减排中应作为重点控制对象.