江苏省高速公路网新一轮规划潜在生态环境问题评析

通过对江苏省新一轮高速公路网规划的生态环境影响评价,分析了路网规划中存在的潜在生态环境问题,提出了相应的保护措施建议,认为:横跨太湖的沪宁南部通道线路的建设需进行专项论证;与长江饮用水源相交的4条过江通道需进行合理选址;穿越山地的高速公路宜采取合理的线路走向及穿越方式;可适当降低苏南地区高速公路面积密度,尽量少占农田;鼓励采用城际铁路或城际轨道交通网络作为连接苏南城市群之间的交通方案.     

黄土高原人工油松林枯枝落叶截留动态研究

用定位观测的方法研究了人工油松林枯枝落叶的截流量及其截留的动态过程。结果表明,黄土高原人工油松林枯枝落叶的截流量年均为49.3mm,截留率为12.5%。枯枝落叶截留的动态过程受大气降水和环境因子的影响较大,也与其自身湿润程度有关。在次降水过程中,其截留的过程是当降水开始时,截留量增加迅速;降水持续到一定时间后,截流量的增量变小,达到最大值后,截流量在此处上下增减。枯枝落叶截留的动态过程可用直线和正弦函数的组合描述,且该函数能揭示枯枝落叶截留的生物学特性和环境因素对其过程的影响。该模型在计算森林水文及其水土保持效应评价中有广泛的应用前景。     

用灰色组合模型预测环保投资

针对环保投资变化的非平稳性，采用灰以ＧＭ（１，１）模型分析环保投资的趋势项并与历史环保投资比较得一系列残差，然后应用人工神经网络模型进行了正以提高精度。     

综合环境质量的B－P网络二级评价

为了探索人工神经网络应用于环境质量评价的可行性和合理性，应用人工神经网络的Ｂ－Ｐ模型，构造了大气、水质和噪声的综合环境质量的Ｂ－Ｐ网络二级评价模型。并将该模型应用于实例作效果检验。结果表明Ｂ－Ｐ网络用于环境质量评价适应性强，方法可行，结果合理。     

黑岱沟露天煤矿排土场果园景观生态建设研究

本文通过对黑岱沟露天煤矿开发所形成新的人工环境条件下的气候和土壤等因子分析，应用景观生态学原理，规划建设了以观赏为主的果园观生态建设。通过对所载植果树和其它乔灌木的观测研究，筛选出了适宜于排土场生长的杏树、苹果梨、１２３苹果、山桃等果树品种，以及油松、旱柳、榆树、沙棘、玫瑰和先辈乔灌木品种，完成了排土场的景观生态建设工作，为矿区大面积土地复垦提供了依据。     

径向基函数网络在水环境质量评价分区中的应用

为探讨水环境质量综合评价的客观方法 ,以江西抚州地下潜水水质资料为例 ,建立了该区地下潜水水环境质量综合评价的RBF ANN网络模型。通过与其它方法对比 ,结果表明 ,利用用RBF ANN方法进行水环境质量评价不仅方法简便 ,而且结论更接近客观实际     

有机化合物厌氧生物降解性的测定和预测

测定有机物厌氧生物降解性的方法包括非特性参数和特性参数测定法。本文着重介绍有机物厌氧生物降解性的筛选测定法，以基团贡献法为基础，不外加其它理化参数的有机物结构与生物降解性关系的预测已经由简单的线性模型发展至专家系统和人工神经网络模型，并显示出极好的应用前景。     

鲁西北地区渍涝洼地人工鱼塘─台田的环境分析

鲁西北地区是黄淮海平原中低产田渍涝洼地的主要分布区之一。在鲁西北的禹城市，利用挖鱼塘、建台田的工程措施，综合改造利用这类洼地。工程实施后，通过水盐调控，改善了洼地的环境状况。监测结果表明：洼地台田土壤含盐量降低，土壤逐渐熟化。土壤有机质大量整治前后分别为０．５８２％（１９８６年）、０．９８９％（１９８９年）．土壤中的全氮、全磷也由整冶前的０．０２％、０．１４％上升到整治后的０．０６１％和０．１５８％。土壤盐分含量逐年降低，由０．５０～０．９２％下降到０．０６～Ｏ２９％。挖鱼塘建台田的生态工程措施，使浅层地下水地表化，解决了洼地积水蒸发等形成的盐渍化问题。综合环境效应显示，洼地原有的自然状况向良性转化，达到了初步治理的目的。     

樟子松人工防风固沙林放牧资源的初步分析

本文通过测定樟子松防风固沙林草地植物产量,对草本植物生物产量的季节动态及林分密度对草本植物产量的影响作了定性和定量分析。此外,还采用牧草产量法对章古台樟子松固沙林可牧资源生产潜力进行了初步评价。     

The importance of agricultural yield elasticity for indirect land use change: a Bayesian network analysis for robust uncertainty quantification

ABSTRACT

A major barrier to realising biofuels’ climate change mitigation potential is uncertainty concerning carbon emissions from indirect land use change (ILUC). Central to this uncertainty is the extent to which yields can respond dynamically to increased demand for agricultural commodities. This study examines the elasticity of soybean and corn yields in the USA for 1990–2017 using Bayesian network models to robustly quantify uncertainty. The central finding is that a single parameter value for yield elasticity does not adequately represent the effects of technology, policy and price pressures through time. The models demonstrate the limiting role of technological progress as well as farmers’ capital investment in response to system shocks. Results suggest evaluation of parameter uncertainty alone is unlikely to capture a full range of future ILUC scenarios and reiterate the need for ILUC studies to use probabilistic approaches as standard to robustly inform climate change mitigation policies.