城市绿地生态系统功能简述

国内外的实践和研究表明,以改善生态环境为绿化的主要目标,是城市现代化建设的必然要求;建成以林木为主、多种植物、多种效益的绿色系统,是城市绿色建设的必然选择;而回归大自然,回到森林环境之中,则是人类社会的共同愿望.     

全球40座大城市承诺节能减排

由40座世界大城市组成的大城市气候联盟（简称C40）承诺将采取联合行动对抗全球气候变化，由伦敦、柏林、纽约等16座城市共同推广的现有建筑节能改造项目正在展开。     

江浙沪地区废物温室气体排放及减排措施

根据ＩＰＣＣ Ｇｕｉｄｅｌｉｎｅｓ（１９９５）提供的方法，对１９９０年江浙沪地区废物温室气体排放清单进行了统计计算，并对所得的数据进一步的分析和评估，江浙沪地区废物温室气体排放量为：ＣＯ２：１７３１Ｇｇ；ＣＨ４：６３７Ｇｇ。在此还提出了废物温室气体减排的具体措施。     

美国道（Dow）化学公司确定2015年环境目标

美国最大化学公司———道(Dow)化学公司己向新闻媒体公开了2015年要达到的环境目标。以2005年为基线,至2015年将降低75%的环境、健康和安全指标数。尽量减少生产事故,没有死亡事故,减少泄漏和安全隐患。该公司承诺将能效提高25%,每年削减温室气体排放2.5%,相当于削减300万辆汽车排放的二氧化碳数量。美国道(Dow)化学公司确定2015年环境目标     

日本二噁英减排控制的历程、经验与启示

二噁英减排控制是《关于持久性有机污染物的斯德哥尔摩公约》的重要任务,是履行公约义务的难点.对日本二噁英减排控制20年来的实践历程进行了回顾和分析,总结出了其协调管理机制设立、法律法规标准建立、监测能力建设以及宣传教育等八个方面的成功经验,对中国二噁英减排控制工作有重要的借鉴意义.     

基于脆弱性的地下水污染监测网多目标优化方法

区域地下水监测井的优化布设对于区域地下水系统管理有很重要的作用.为了以最少的监测费用最大化地获取区域污染风险和污染现状信息,以监测井数量最小、区域污染监测有效性最大、监测到的区域脆弱性分值最大为目标,建立了基于脆弱性评价的地下水污染监测网多目标优化模型.通过地下水脆弱性评价和溶质运移模型计算得到不同点位地下水脆弱性分值和污染物浓度,针对不同脆弱性等级提出区域监测井初设密度,采用改进非劣支配遗传算法（NSGA-Ⅱ）基于初设监测网求解该多目标优化模型,结合质量误差分析确定监测网优化方案.结果表明,阿什河漫滩区和樊家沟流域地下水硝酸盐氮污染相对较严重;地下水脆弱性高和较高等级区域分别分布在抽水井群影响范围和河漫滩;结合NSGA-Ⅱ Pareto最优解及质量误差分析结果,得到该区域地下水监测井最优数量（12口）及其最优布设位置.研究显示,该优化监测网与初设监测网插值所得污染羽的质量误差小于15%,满足监测精度要求.      

围填海生态干扰度综合评价方法研究:以辽宁省为例

围填海作为改变海域自然属性的开发活动,其实施过程伴随着较强的生态环境干扰。面对围填海持续活跃和生态环境约束日益趋紧的双重压力,科学识别围填海活动的生态干扰度,对有效实施海域资源环境监管具有重要意义。在构建围填海活动干扰强度和区域生态敏感度定量评估指数模型的基础上,建立围填海生态干扰度综合评价模型,并以2016年辽宁省新增围填海为例,对围填海活动生态干扰度和空间分布特征进行分析。结果显示:辽宁省新增围填海生态干扰度区域差异显著,生态干扰度指数在0到2.35之间,高度干扰类型的围填海有8个,分布在锦州南部沿岸、大连西部金州湾、大连东部沿岸和丹东沿岸;中度干扰类型的围填海13个,在锦州、盘锦和大连沿海均有分布。评价方法能够有效地对围填海活动的生态干扰度进行定量评估,可为围填海活动的监督管理实施提供技术支持。     

“十三五”时期我国重金属污染防控思路与任务

重金属污染对生态环境和人体健康危害突出,是政府和社会公众重点关注的环境问题。《重金属污染综合防治"十二五"规划》实施以来,重金属污染防治取得积极成效,但重金属污染防控总体形势依然不容乐观。文章介绍了"十二五"时期我国重金属污染防治工作进展,分析了"十三五"时期我国重金属污染防控定位和形势,并提出了"十三五"时期重金属污染防控思路和任务。     

大规模突发事件应急资源调度的多目标鲁棒优化研究

为及时有效地控制大规模突发事件的不良影响,考虑应急响应系统中多种应急物资需求呈不确定性的特征,建立最小化总成本和总时间的多目标-两阶段临时配送中心选址和应急资源调度模型。采用相对鲁棒优化方法对模型进行求解,利用区间估计描述不确定性因素,并引入扰动系数和控制参数调节模型的鲁棒性和最优性。数值实验结果表明,该模型能有效解决需求不确定下应急资源调度网络的构建问题,且能保证应急决策良好的鲁棒性。最后,通过分析测算单目标与多目标模型下目标值的结果以及不同控制参数与扰动系数下目标值结果,进一步验证了该模型符合应急响应实际情况。