提升人居环境系统的气候适应性:适应途径与协同策略

人居环境系统是由人类居住区及其周边环境组成的"社会—生态复合系统"。气候变化对人居环境的影响主要体现在经济体系、基础设施和人体健康三个领域。本文提出将适应气候变化理念引入人居环境科学,将人居环境视为一个复杂适应系统。首先,分析了气候变化给人居环境系统带来的新风险,如复合型风险、关键风险、突现风险、系统性风险等。其次,将人居环境系统区分为:建筑基础设施、生命线基础设施、生态基础设施、社会基础设施四个子系统,分别论述各子系统提升气候适应性的具体途径。最后,基于系统治理理念,从城乡协同、试点建设协同、多主体协同等不同视角,提出人居环境的协同适应策略。     

环境治理体系中人民检察院的角色及再塑

人民检察院在我国环境治理体系中扮演着越来越重要的角色。以人民检察院提起环境公益诉讼为切入点,人民检察院成为环境治理体系中不可或缺的主体。人民检察院提起环境公益诉讼应当符合环境治理的应然性属性,即生态环境保护的价值性、生态环境治理的预防性以及环境公共治理的全面性。然而在司法实践中,人民检察院提起环境公益诉讼虽然数量较大,但是不能够充分体现环境治理所要求的属性,这正是环境治理体系中人民检察院角色需要再塑的原因所在。     

基于全过程治理的环境规制减排机制研究——来自长江经济带数据的实证检验

基于2007~2017年长江经济带11个省市的面板数据,利用中介效应模型探究全过程治理视域下政府主导型和市场激励型2类环境规制的减排机制.研究发现,政府主导型环境规制和市场激励型环境规制对SO₂排放均具有显著的抑制作用,其影响系数分别为-0.154和-0.209.其中政府主导型环境规制在源头防控、过程控制和末端治理的全过程都起到显著的减排效应,而市场激励型环境规制只通过末端治理实现减排.因此,尽管市场激励型环境规制具有低成本、高效率的优点,但考虑到源头防控和过程控制在生态环境保护中发挥的根本性作用,对于经济结构和经济发展方式较为落后的地区和行业,仍要重视以政府为主导的环境规制,通过因地制宜、合理科学地运用环境规制工具以实现高效的全过程污染治理.     

“两山”实践成效评价指标体系构建与测算

将生态环保目标(“绿水青山”)和经济发展目标(“金山银山”)称为“两山”,客观、科学地评价“两山”成效,明晰制约“两山”转化的瓶颈,对于推动“两山”实践进程至关重要.在辨析“绿水青山”与“金山银山”内涵的基础上构建了“两山”实践成效评价指标体系,并以浙江省为例,对浙江省11个城市的“两山”实践成效进行了分析.结果表明:①2008—2017年,综合发展度与“两山”指数均呈波动上升趋势,综合发展程度对“两山”指数产生重要影响,浙江省11个城市间“两山”指数区域性差异明显.②浙江省11个城市间“绿水青山”指数与“金山银山”指数排名基本呈逆向变化特征,丽水市、衢州市等“绿水青山”指数排名靠前,但“金山银山”指数排名靠后.②根据“两山”指数的分布情况,浙江省11个城市可划分为“绿水青山”保护领先型、“金山银山”建设领先型、“两山”建设相对同步型3种类型.研究显示,尽管浙江省“两山”建设已步入第三阶段,但11个城市中“两山”建设差异较大,区域发展不均衡,建议各城市要因地制宜,适时调整政策,推进“两山”实践.      

洞庭湖近30年水环境演变态势及影响因素研究

水量、泥沙和污染物交换作为河流与湖泊之间的关键过程,对湖泊生态环境演变具有复杂而深远的影响.以长江中游典型通江湖泊洞庭湖为研究对象,着眼于“江湖”“河湖”“人湖”三重作用关系变化,从水文情势、水质、富营养化3个层面剖析了近30年洞庭湖水环境演变态势及主控因素.结果表明:①“江湖”关系变化影响了洞庭湖水沙交换及其年内分配,是湖泊枯水期提前和延长、水沙关系突变等现象的主控因素;“河湖”“人湖”关系变化协同加剧了该现象.②“河湖”关系的失衡和“河湖”统筹管理措施缺位,造成入湖河流长期输送大量营养物质,是湖体氮磷污染较重的根源;“江湖”“人湖”关系变化协同影响着营养盐分布格局,但影响范围及程度有限.③在“江湖”“河湖”作用关系复合影响下,藻类生长条件更为有利,增加了洞庭湖富营养化及水华风险.为保障洞庭湖水环境安全,建议:针对“江湖”作用主导的低枯水位问题,以水资源调控为核心,推进长江与流域上游水库联合生态调度,保障湖泊生态流量;针对“河湖”作用主导的水质恶化问题,以水污染防治为核心,强化流域污染控制,统筹“河湖”一体化监测管理模式,保障湖泊水环境质量;对于“人湖”作用主导的生态破坏问题,以生态空间管控为核心,划定并坚守生态红线,保障生态空间.      

人工智能技术对长江流域水污染治理的思考

随着经济的快速发展和城市化进程的不断加速,促使水污染严重的长江流域需从污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制、水污染监测系统的构建开展水污染治理研究.传统的水污染处理技术存在污染物去除效率预测精度较低、污水优化控制成本较高、水污染监测滞后效应严重的问题.人工智能技术能够有效克服上述问题,因此通过梳理国内外学者利用人工智能技术在污水污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制及水污染监测系统的构建等方面的研究成果,为全面加强长江流域水污染治理能力提供科学可靠的技术指导.结果表明:①利用人工神经网络技术（径向基神经网络、多层前馈网络-人工神经网络、多层感知器神经网络）对污水污染物去除过程进行建模与优化,为精确预测长江流域重金属（Cr、Cu）、营养盐（TN、TP）、持久性有机污染物〔PBDEs（多溴二苯醚）、HCH（六氯环己烷）〕的去除率提供重要参考价值.②采用污水处理的自动控制技术与人工智能技术（递归神经网络、支持向量机、模糊神经网络等）构建污水智能控制系统,为长江流域实现高效节能的污水优化控制提供重要的技术指导.③利用在线监测仪器和人工智能技术（小波神经网络、多元线性回归-人工神经网络、叠层去噪自动编码器等）建立水污染智能监测系统,为解决长江流域水污染监测响应滞后问题提供有力的技术支持.因此,人工智能技术对长江流域提高污水污染物去除率,降低污水优化控制成本,提升水污染监测时效性具有重要的推广价值.