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.     

长江口海域生态环境状况及保护对策

为加快推进长江口海域的生态环境保护和修复工作,结合长江经济带大保护,系统总结分析了近20年长江口环境质量和生态监控区的监测结果.结果表明:①长江口海域生态系统长期处于亚健康状态.②长江径流总量呈现波动变化,年均流量无明显的变化,而长江口海域海水环境状况一直较差.③营养盐污染严重,主要污染物是无机氮和活性磷酸盐;浮游生物和底栖生物群落结构不稳定,存在生境破碎化严重、外来生物入侵、赤潮频发、低氧区等诸多生态问题.为加强长江口海域生态环境的保护与修复,建议:①加强顶层设计,推进落实陆海统筹;②科学规划临港产业布局,加强涉海产业的污染管理;③加强污染物入海排放管控,提升海洋环境保护意识;④保障海洋生态建设资金,强化海洋生态保护与建设.      

关于在长江经济带布局以水质改善为目标的流域生态缓冲体系的思考

生态缓冲带能够有效减缓流域内的人类活动或自然过程对水环境和水生态系统的影响.在长江经济带构建流域生态缓冲体系,对长江生态保护修复具有十分重要的意义.讨论了构建流域生态缓冲体系涉及的生态缓冲带位置选择、缓冲体系所占最低面积比率、宽度划定等一些基本的原则要求;利用卫星遥感影像数据,提取各汇水单元的地形特征、土地利用类型特征、土壤类型、土壤侵蚀强度、水文水系等数据,对长江经济带流域生态缓冲体系进行布局.结果表明:①长江经济带内林草地是主要土地利用类型,占区域总面积的62.46%,但是分布很不均匀,主要集中在西部高地和中下游的丘陵地带,在人口密集、农田密集的区域分布偏少;城镇用地主要集中在长江中下游地区.②土壤类型空间差异显著,浙江省、江苏省、湖南省、江西省及安徽省大部分区域的土壤多是黏性比较大,污染物迁移能力较低;而污染物迁移能力较强的砂质土或者土层较薄的山地草甸土主要分布在四川省北部、西北部.水力侵蚀、风力侵蚀和冻融侵蚀均有分布,且以水力侵蚀为主,建议在中度及以上侵蚀强度区域尽量减少污染源,重点布置缓冲带,增加该区域的缓冲力度.③长江经济带范围内可以利用的中小型湿地、小型河流支浜的面积至少有1.4×104 km2,再结合林草缓冲带,就可以形成一个生态缓冲体系.④在土地利用类型分布结果基础上,叠加土壤侵蚀强度和水系分布,将污染源区、中度及以上侵蚀强度区、水体区作为缓冲对象,建立缓冲体系的重点区域,总面积约14.26×104 km2,占长江经济带总面积的6.95%.对照欧美地区的研究,6.95%的缓冲体系面积占比是偏低的,需要在长江经济带开展深入研究来确定适宜的缓冲体系面积比,推进长江经济带流域生态缓冲体系的构建.      

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.      

基于最大熵模型的福建省红树林潜在适生区评估

本研究利用生物气候、地形、底质类型、海温等环境因子和红树林分布数据建立了福建省红树林分布模型,基于最大熵方法分析了福建省沿岸红树林潜在适生区的空间分布.根据模型输出结果对福建省红树林的生境适宜性进行了评估,识别了影响红树林分布的关键环境因子及其适生值区间,并通过空间叠加分析获取了福建省红树林保护与修复的优先区与空缺区域.结果表明,影响福建省红树林适生区分布格局的主要环境因子包括海表温度、气温和降水等,福建省红树林潜在适生区主要位于沙埕港-三沙湾-兴化湾沿岸、泉州湾-厦门湾-九龙江口沿岸、漳江口-东山湾沿岸等地,其中最优适生区面积约为91km².全省共识别出8处红树林保护与修复的优先区域,现存红树林保护率约为64.4%,保护修复空缺主要出现在沙埕港、三沙湾、罗源湾、福清湾等处,研究结论可为未来福建省红树林保护和修复行动提供科学参考.     

市级生态保护红线生态补偿框架初探——以济南市为例

生态补偿对于协调经济发展和环境保护具有重要意义,不同层次的生态补偿都急需探索。其中市级生态补偿因为具有"利益相关者明确、涉及范围小、行政管理方便"等优点,更容易优先推进。文章以济南市为研究案例,探索分析了市级生态保护红线生态补偿的利益相关者和资金框架结构,确定了各区县间生态保护红线的生态补偿分配比例,为其他城市乃至省级生态保护红线的生态补偿提供借鉴。