西部大开发与公民环境意识

提高公民环境保护意识,是西部大开发形势的需要。通过对目前新疆环境形势的分析,指出环境问题给社会经济和人民生活带来的严重影响;并就提高公民环境保护意识提出的有效方法和措施进行探讨。     

黄河流域分布式水文模型开发和验证

研究目的是开发和验证大流域分布式水文模型,为黄河流域水资源评价和演化规律分析服务。在综合了分布式水文模型和陆面过程模型各自优点的基础上,开发出模拟对象为“天然-人工”二元水循环系统的WEP-L模型。该模型以“子流域内等高带”为计算单元,并用“马赛克”法考虑计算单元内土地覆被的多样性,避免了采用过粗网格单元产生的模拟失真问题。针对各水循环要素过程时间尺度不同的特点,计算时采用了1h至1d的“变时间步长”,既合理表述了水循环动力学机制又提高了计算效率。将全黄河流域划分为具有空间拓扑关系的8485个子流域和38720个等高带,采用45年(1956～2000年)水文气象系列数据及相应下垫面条件进行了模拟计算,并根据黄河流域主要水文站逐月和逐日径流系列进行了模型校验。验证结果表明,所构建的模型具有较高模拟精度,可应用于黄河流域二元水循环过程模拟和水资源演变规律分析。     

“涨价”风波与电老虎为酸雨埋单

从去年底至今,电涨价的呼声一浪高过一浪。涨价的理由很简单:煤涨价了,成本增加了。然而与电力部门这种热衷于涨价的态度相比,其背后却是对环境污染损害的长期不埋单或不自觉埋单,脱硫设施建设进度的迟缓。     

大区域环境噪声评价模型NEM的构建及应用

提出一种适用于大区域噪声评价的模型——NEM模型,该模型综合考虑暴露人群和声环境功能区差异,并根据城市声环境质量标准及噪声对人体健康的影响程度进行了分级表征。文章运用该模型对广州市噪声状况进行评价,同时将评价结果分别与NPI法和NII法的评价结果进行对比。对比结果表明:NEM模型用于大区域环境噪声评价科学合理,结论可靠。     

我国环境管理新进展及环境大数据技术应用展望

伴随着环境问题复杂性日益凸显和国家对生态环境保护的高度重视,传统环境管理和决策手段已经难以满足新时代环境治理需要。推动大数据技术及其应用是重要的国家战略,环境大数据技术是环境学科热门的技术研究领域之一,将促使我国环境管理逐渐向动态化、数字化、网络化和精细化转变。本文回顾了我国环境管理体系的历史阶段变化和新时期环境管理的需求,总结了大数据技术及其发展趋势和国内外环境大数据技术应用进展,从我国环境管理领域大数据技术应用的需求出发,提出了环境大数据技术应用前景和主要功能,包括环境数据采集与挖掘、多源数据处理与管理、大数据分析与应用和环境管理决策与支撑等。大数据技术作为解决复杂系统问题的重要手段,将在我国环境管理和综合决策中发挥重要作用。     

井控过程中侥幸心理的危害与预防

随着石油工业的发展,井喷失控的危害逐渐被认识到,预防井喷成为钻井工作的头等大事。钻井井控设备愈加完善,使得井控工作的薄弱环节表现在人为意识上,侥幸心理已经成为井控过程中的巨大安全隐患。本文详细分析了侥幸心理的表现形式和危害,研究了预防侥幸心理的方法,提出自动化和智能化钻井技术与互联网信息处理技术的完美结合,可以全面监控钻井工作,防止井喷失控事故的发生。     

成绩可圈可点 行动持续发力——我省安全生产大检查取得初步成效

领导亲自抓各级齐上阵领导亲自部署抓落实是全面开展安全生产大检查最有力的动员令。省委书记尤权强调:要以开展党的群众路线教育实践活动为契机,始终坚持两手抓、两不误、两促进,统筹经济发展、安全生产、社会稳定等各项工作,认真抓好安全生产大检查,确保全年经济社会发展目标的顺利实现。苏树林省长指出:要贯彻落实习近平总书记关于安全生产工作的重要指示精神,强化责任,强化落实,进一步推进安全生产大检查和重点整治百日行动     

黄海渔业：从单种和多种资源管理走向生态系统水平的管理

本文简要回顾了黄海渔业管理的历史,并与国际上的渔业管理发展情况作了比较,指出大海洋生态系作为渔业管理从单种和多种资源管理走向整体化、科学化管理手段的必要性。根据中国国家海洋局向联合国开发署（ＵＮＤＰ）和世界银行（ＷｏｒｌｄＢａｎｋ）提交的＂黄海大海洋生态系监测和保护计划＂的有关内容,提出了黄海大海洋生态系的适应性管理策略。该策略分为：①根据现有资料,找出要解决的问题;②选取适当的空域;③找出具体的研究内容;④根据研究所得成果得出适应的管理策略;⑤通过跨国合作使策略得以实施;⑥实施结果通过反馈机制进行评价。     

大清河流域表层土壤中多环芳烃的污染特征及来源分析

采集大清河流域72个表层七壤(0～20cm)样品,利用GC/MS分析技术,研究了土壤中16种优控多环芳烃的含量和组分特征,根据多环芳烃分布特征和苯并[a]蒽/(苯并[a]蒽+麓)和荧葸/(荧蒽+芘)比值分析了其污染来源,并初步评价了其污染水平.结果表明,表层土壤中16种多环芳烃含量范围为54.2-3231.6μg·kg-1,均值和中位数分别为405.1和233.2μg·kg-1.多环芳烃组分特征表现出以萘、菲等2-3环多环芳烃为主,其含量占到总含量的49%,4环和5～6环含量分别为31%和20%.大清河流域土壤多环芳烃污染主要来自于燃烧源,并表现出以生物质和煤的燃烧为主要来源的特征.相对于国内外其它地区多环芳烃检测结果和土壤标准,大清河流域土壤多环芳烃处于中等偏低污染水平,Nap和Fla是主要的超标化合物.     

不同季节辽河口营养盐的河口混合行为

分别于2010年4、7、11月对大辽河口水域进行了3个航次的调查,测定了水体中各形态营养盐的浓度.结果表明,各形态氮、磷浓度的季节变化明显.PO3-4-P、DOP、DTP和TP平均含量的季节分布相似:均为4月最高,11月次之,7月最低;而PP平均含量由大到小依次为11、4、7月.NO-3-N、NO-2-N的含量为7月最高,4月最低;NH+4-N、DON、PN的含量为4月最高,7月最低.4月NH+4-N为TN的主要存在形态,而7、11月NO-3-N为N的主要存在形态.NO-3-N、DIN、TN在3个季节的河口混合过程中均呈保守性;而NO-2-N、NH+4-N、DON在4、11月也是保守性的,但在7月为非保守性,在河口内部存在添加源.3个季节大辽河口水域的硅酸盐均呈现保守行为,11月平均含量最高,4月最低.