基于熵值法和GM(1,1)模型的重庆城市生态系统健康评价

应用信息熵值反映数据本身的效用值来计算指标权重系数,建立熵权综合评价模型,对重庆城市生态系统健康进行了评价.根据评价结果和灰理论数学建模特点,建立GM(1,1)灰色预测模型,对重庆市生态系统健康进行了动态预测分析.结果表明:2005~2009年期间,重庆城市生态系统健康总体水平良好,其中各要素指数评价大小依次是活力指数、恢复力指数、组织结构指数、服务功能指数、人群生活指数;2010~2015年期间,重庆城市生态系统健康综合评价值将以e0.1268的增速保持良好发展态势.此外,建立以熵权综合评价为基础的GM(1,1)灰色预测模型对城市生态系统健康进行评价,能够得出更客观、更全面的评价结果.     

泉州市不同功能区土壤铅同位素组成及其来源分析

为查明泉州市土壤铅的污染来源,采集了泉州市不同功能区表层(O～20cm)土壤及城市环境污染端元(燃煤尘、汽车尾气尘、污泥)样品.采用ICP-MS测定土壤Pb含量,用热电质谱仪测定各样品的铅同位素组成.分析结果表明,泉州市不同功能区表层土壤已受到一定程度铅污染;泉州市土壤铅同位素208 Pb/(207+206)Pb和206Pb/207 Pb比值变化较大,分别为1.0769～ 1.1486和1.1150～1.2142;泉州市区各端元组分铅同位素组成差别比较大,可以有效示踪和鉴别泉州市区环境铅的污染来源.运用铅同位素示踪技术追踪土壤铅的污染来源结果表明,泉州市区土壤总铅同位素和可溶相铅同位素组成变化较大,土壤中铅来源较为复杂.交通繁忙区土壤铅污染主要来源于汽车尾气排放,农业区土壤铅主要来源于城市污泥与当地土壤背景,商业区土壤铅主要来源于城市污泥与燃煤尘及其煤渣的排放,居民区土壤铅污染主要受城市污泥与汽车尾气排放影响.     

上海市能源消费碳排放分析

根据联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)2006年版碳排放计算指南中的计算公式和碳排放系数缺省值,计算了上海市1994─2006年能源消费碳排放量. 结果表明:1994年以来碳排放量逐年增加,碳排放强度不断下降,由1994年的2.51 t/(104元)降到2006年的1.07 t/(104元). 通过比较2005年上海与全国以及主要经济大国间的碳排放量、碳排放强度和人均碳排放量发现,上海市能源消费碳排放量占全国的3.5%;碳排放强度低于全国和全球水平,但比英国、德国、日本高;人均碳排放量为2.7 t/a,是全国和全球平均水平的2倍多,低于美国、澳大利亚和加拿大. 从能源利用效率、经济增长方式、能源结构以及经济结构等角度分析了碳排放强度下降的原因,其中能源结构调整引起的平均碳排放系数下降和第三产业比重上升是主要原因.      

武汉市秸秆燃烧VOCs排放估算及管理对策

秸秆燃烧是我国人为源挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)排放的重要来源之一,其排放对气候变化和人体健康都有很大影响.对该来源VOCs排放量的可靠估算是在区域或城市范围内进行排放效应分析和污染控制的重要前提.根据2005~2011年武汉市农作物的总产量,采用排放因子分析法估算了武汉市及主要6个农作物产区的秸秆燃烧VOCs的排放量,并分别计算其耕地排放强度(I c)和区域排放强度(I r).结果表明,武汉市2005~2011年年均秸秆燃烧VOCs排放量约为(3 163±139)t,I c和I r分别为(1.52±0.06)t·km-2和(0.37±0.02)t·km-2.粮食类和油料类农作物秸秆燃烧是主要的排放源,需优先控制7大类21种VOCs物质.武汉市分区VOCs排放量从大到小排序依次为黄陂区、新洲区、江夏区、蔡甸区、汉南区、东西湖区,前4个区的排放总量占到武汉市的近九成.江夏区、汉南区、黄陂区和新洲区应作为秸秆燃烧VOCs排放的优先控制区,尤其是能作为全国代表性的江夏区,应引起高度重视.在进行区域或城市范围的秸秆燃烧产生污染物质的生态风险评价时,该污染物的I c和I r都是需要考虑的重要基础数据.最后,提出大力发展农村秸秆资源综合循环经济利用是解决区域或城市范围内秸秆燃烧产生环境问题的可行之径.     

江门市人为源挥发性有机物排放清单

将江门市人为源挥发性有机物(VOCs)排放分为工业源、移动源、生活源和农业源四大类,以2014年为基准年,根据江门市的统计数据和实地调研结果,采用"自上而下"和"自下而上"结合的排放因子法建立了江门市人为源VOCs排放清单.结果显示江门市2014年人为源VOCs排放总量约为75.09 kt,工业源、移动源、农业源和生活源VOCs排放量为41.37、19.16、11.07和3.50 kt,占比分别为55.09%、25.51%、14.74%和4.65%.工业源中摩托车制造、集装箱制造、涂料、油墨、颜料及类似产品制造、印刷及包装印刷、塑料及橡胶制品、人造革制造、皮革鞣制加工、化石燃料燃烧、基础化学原料制造、电子制造、胶黏剂制造、家具制造等行业的VOCs排放量均超过1 000 t,为江门市重点VOCs排放行业.江门市蓬江区、江海区、鹤山市这3地以工业源排放为主,占比均超过50%,而恩平市、台山市等地则以农业源排放为主.各区和县级市在进行VOCs减排政策制定时要针对本土化的VOCs清单特征,进行精细化管控,才能取得较好减排效果.     

淮南小学校园不同活动场所灰尘重金属区域分异及生物可给性

利用PBET(Physiologically Based Extraction Test)体外胃肠模拟方法研究淮南市小学校园不同活动场所灰尘中8种典型重金属(Cd、Co、Cr、Cu、Ni、Pb、V和Zn)在胃肠阶段的生物可给量,并计算其生物可给性,采用US EPA人体健康风险评价方法,评估研究区灰尘重金属经手-口暴露途径摄入对儿童产生的健康风险.结果表明;与淮南市土壤环境背景值相比,淮南市小学校园不同活动场所灰尘重金属总量普遍偏高,累积量较大的是Cd、Zn、Pb和Cu,富集程度较高.对比分析不同活动场所灰尘重金属含量发现,楼道灰尘重金属在3种活动场所中富集程度较高,其中Cd富集水平最高,主要因为楼道灰尘重金属不仅来源于楼道内部金属栏杆扶手生锈老化和防腐防锈油漆使用,同时受到室外污染源的影响.相关分析和主成分分析表明,灰尘重金属主要来自室外交通活动、工业活动、自然源以及室内污染源,Cd主要来自燃煤活动.PBET法提取重金属可给量在胃和小肠阶段差异较大,Cd、Pb、V和Zn在胃阶段生物可给量高于肠阶段.对比不同活动场所灰尘重金属生物可给量发现,在胃肠阶段均表现为楼道灰尘重金属可给量高于操场灰尘和校门口灰尘.健康风险评估表明,Zn在不同活动场所灰尘中重金属日平均暴露量最高,非致癌风险商(HQ)小于1,在安全阈值之内,对儿童不存在非致癌风险.Cd、Co、Cr和Ni的致癌风险商(CR)大小顺序为楼道灰尘操场灰尘校门口灰尘,在人体可承受范围内.楼道灰尘重金属的总非致癌风险指数(HI)最大,达0.118,因暴露时间较长,对儿童的潜在危害不容忽视.     

忻州市土地利用现状的环境敏感区分析

随着新一轮土地利用规划修编展开,针对忻州市土地利用存在的环境问题,利用调查资料和相关研究成果,有效管理土地利用空间向环境敏感地区伸展,减缓环境敏感地区的环境压力和生态胁迫,为市域土地利用方式和分区方案制定提供环境敏感性依据.从规划方案与面临的土地生态问题入手,划分生态环境、水源保护、污染影响、优质农田以及煤矿塌陷五类环境敏感区,并进行忻州市环境敏感地综合评价,明确其空间分布范围.研究结果表明,极高敏感、高敏感区占全市总面积的4%,较高敏感区和一般敏感区分别占10.5%和7.5%,低敏感区和非敏感区分别占40%和38%.通过分析规划土地利用功能分区方案与环境的协调性, 在土地利用规划过程中,提出土地利用方式和空间布局优化对策.     

绵阳市大气污染物浓度变化特征及相关性分析

随着我国工业化、城市化和机动化的高速发展,大气环境质量越来越受民众关注,我国已建成国控—省控—市控—县控四级环境空气自动监测网络,监测项目包括SO2、NO2、CO、O3、PM2.5和PM10.基于2018年绵阳市环境空气监测数据、颗粒物化学组分及气象资料分析上述6个监测项目年均、季度、月均、日均及每日最大小时浓度变化特征,并进一步探讨污染物浓度与气象条件的相关性,结合颗粒物化学组分对产生原因进行剖析.结果表明:绵阳市冬季环境空气质量较差,夏季相对较好.Pearson相关性分析表明:SO2、NO2、CO和颗粒物(PM2.5和PM10)之间存在显著相关性,冬季PM2.5与SO2、NO2的相关系数分别为0.610和0.635,PM10与SO2、NO2的相关系数分别为0.655和0.655,颗粒物主要化学组分为硫酸盐、硝酸盐、铵盐和二次有机气溶胶,颗粒物二次转化尤为明显,冬季需重点管控颗粒物;春季和夏季O3与PM2.5、PM10呈显著正相关,需做好颗粒物和O3的协同管控.O3每日最大小时浓度多集中在13:00?—?18:00,其他污染物每日最大小时浓度多集中于08:00?—?12:00和20:00?—?24:00,同时NO2在20:00?—?24:00出现每日最大小时浓度的频次占67.1％,控制机动车等污染源排放尤为重要.     

兰州市农牧业源氨排放清单及其时空分布特征

通过实地调研等方式获取农牧业源的活动水平,采用NARSES模型确定氮肥施用排放因子,其它排放因子通过文献调研确定,建立了2016年兰州市农牧业源氨排放清单,并进一步分析了农牧业源氨排放的时空分布特征. 2016年兰州市农牧业源大气氨排放量为9 356. 90 t;其中畜禽养殖源氨排放量7 584. 03 t,分担率81. 05%;永登县是氨排放量最大的区县,氨排放量为2 820. 59 t,分担率为30. 14%.在兰州市各区县氨排放量分担率中,畜牧业源氨排放的分担率在65. 83%～97. 38%之间;氮肥施用源的分担率在2. 27%～28. 66%之间.从空间分布来看,兰州市农牧业源氨排放主要集中在皋兰县西北部与中部、红古区东南部、七里河区东西两部与榆中县东部.从时间分布来看,畜牧业源氨排放主要集中在4～9月,氮肥施用源的氨排放主要集中在3～7月和9月,其它月份排放量相对较小.     

Carbon dioxide emissions from cities in China based on high resolution emission gridded data

Based on the China high resolution emission gridded data (1 km spatial resolution), this article is aimed to create a Chinese city carbon dioxide (CO₂) emission data set using consolidated data sources as well as normalized and standardized data processing methods. Standard methods were used to calculate city CO₂ emissions, including scope 1 and scope 2. Cities with higher CO₂ emissions are mostly in north, northeast, and eastern coastal areas. Cities with lower CO₂ emissions are in the western region. Cites with higher CO₂ emissions are clustered in the Jing-Jin-Ji Region (such as Beijing, Tianjin, and Tangshan), and the Yangtze River Delta region (such as Shanghai and Suzhou). The city per capita CO₂ emission is larger in the north than the south. There are obvious aggregations of cities with high per capita CO₂ emission in the north. Four cities among the top 10 per capita emissions (Erdos, Wuhai, Shizuishan, and Yinchuan) cluster in the main coal production areas of northern China. This indicates the significant impact of coal resources endowment on city industry and CO₂ emissions. The majority (77%) of cities have annual CO₂ emissions below 50 million tons. The mean annual emission, among all cities, is 37 million tons. Emissions from service-based cities, which include the smallest number of cities, are the highest. Industrial cities are the largest category and the emission distribution from these cities is close to the normal distribution. Emissions and degree of dispersion, in the other cities (excluding industrial cities and service-based cities), are in the lowest level. Per capita CO₂ emissions in these cities are generally below 20 t/person (89%) with a mean value of 11 t/person. The distribution interval of per capita CO₂ emission within industrial cities is the largest among the three city categories. This indicates greater differences among per capita CO₂ emissions of industrial cities. The distribution interval of per capita CO₂ emission of other cities is the lowest, indicating smaller differences of per capita CO₂ emissions among this city category. Three policy suggestions are proposed: first, city CO₂ emission inventory data in China should be increased, especially for prefecture level cities. Second, city responsibility for emission reduction, and partitioning the national goal should be established, using a bottom-up approach based on specific CO₂ emission levels and potential for emission reductions in each city. Third, comparative and benchmarking research on city CO₂ emissions should be conducted, and a Top Runner system of city CO₂ emission reduction should be established.