节约型社会

节约型社会是指在社会生产、流通、消费的各个领域，通过采取综合性措施．提高资源利用效率，以最少的资源消耗获得最大的经济和社会收益，保障经济社会可持续发展的经济形态。     

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。     

对低影响开发与海绵城市的再认识

海绵城市建设是在继承我国古代先贤智慧和参考国外经验,系统总结我国雨洪管理领域长期研究和实践经验的基础上,结合我国城市水系统实际问题提出的城市发展方式,其核心是构建基于绿灰结合的现代城市雨洪控制系统,通过"渗、滞、蓄、净、用、排"综合措施,实现"治涝"与"治黑"等多重目标。低影响开发是海绵城市建设的重要指导思想,也是海绵城市核心技术体系的重要组成部分。正确认识低影响开发与海绵城市的内涵与联系,对于进一步在全国范围内落实低影响开发建设模式,科学推进海绵城市建设具有重要意义。     

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.     

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.      

秸秆还田方式对东北农田土壤NH3挥发和N2O排放的影响

秸秆还田是有效利用资源、增加土壤有机质含量和培肥地力的有效措施,但也会影响土壤NH₃挥发和N₂O的排放.探索不同秸秆还田方式对NH₃挥发和N₂O排放的影响对于减少土壤氮素损失和保护生态环境具有重要意义.采用田间小区试验,利用Los Gatos Research（LGR）超便携NH₃分析仪和密闭式静态箱-气相色谱法探究不同秸秆还田方式下土壤NH₃挥发和N₂O排放的特征,试验设4个处理（覆盖还田,即表面覆盖玉米秸秆,0~20和20~40 cm土壤分层扰动后填回,记为JG0-0;常规还田,即秸秆与0~20 cm土壤混合,20~40 cm土壤扰动后填回,记为JG0-20;深还田,秸秆与20~40 cm土壤混合,0~20 cm土壤挖出后填回,记为JG20-40;对照处理,即无玉米秸秆还田,0~20和20~40 cm土壤分层扰动后填回,记为CK）.结果表明:①相比于CK,不同秸秆还田方式均显著降低了土壤NH₃挥发量,增加了土壤N₂O排放量.与CK相比,JG0-0、JG0-20和JG20-40处理下土壤NH₃累积排放量分别减少了12.38%、9.87%和5.73%;土壤N₂O累积排放量分别增加了30.19%、82.82%和36.53%,其中JG0-0和JG20-40处理之间无显著性差异.②JG20-40处理下玉米产量显著高于其他处理,比CK增加了23.15%,JG0-0处理下玉米产量高于CK和JG0-20处理,但并未达到显著水平.③对于NH₃和N₂O这两种气体的总累积排放量,各处理间均达到显著性差异.与CK相比,JG0-0、JG0-20和JG20-40处理下NH₃和N₂O总累积排放量分别增加了16.67%、52.08%和22.92%.④不同秸秆还田方式下的氮素气态损失率均高于CK,JG0-0、JG0-20和JG20-40处理下氮素气态损失率分别比CK增加了17.50%、52.50%和22.50%.因此,综合考虑土壤NH₃挥发量、N₂O排放量和玉米产量等因素,JG0-0处理优于JG20-40、JG0-20处理.