经济发达县域耕地土壤重金属污染评价及其影响因素分析——以江苏省昆山市为例

通过对昆山市14个区镇91个土壤样品中As、Cd、Cr、Cu、Pb、Ni、Hg、Zn 8种重金属测定分析,对该市耕地土壤重金属污染进行评价并进行重金属污染的影响因素分析.结果表明,昆山市耕地土壤存在不同程度的轻微污染,重金属Cd、Cr、Cu、Pb、Hg、Zn均超过国家土壤背景值,旱地、水田中均以Hg污染范围较广、变异系数较大.综合污染指数表现为水田(1.15)＞旱地(1.00).区镇耕地重金属污染评价表明千灯、陆扬、石浦、锦溪、石牌处于警戒值之内,蓬朗、周庄、张浦、正仪、周市、巴城、淀山湖、花桥、陆家轻度污染;昆山市耕地土壤中重金属元素均未超过土壤环境基本容量,能够保证作物品质和农业持续发展.同时,研究表明区域重金属轻微污染具有复合污染的特性,Cd、Pb相关性最高(P=0.621 0), Pb与Hg、Cu、Zn、Cu与Cr也有相关性(0.438 7、0.426 0、0.350 9、0.394 0),区域重金属的轻微污染受人为因素影响显著,研究指出应加强对区域优先控制污染物Hg、次优先控制污染物Pb、Cd、Zn、Cu、Cr的控制与治理.     

关于区域可持续发展的系统分析

本文从更高、更新、更综合的高度和角度,对区域社会可持续发展系统进行了单元要素分析、结构层次分析。提出了三单元要素、三结构层次、三种发展类型的设想。这种分析尽管还是初步的、定性的、不很深刻的,但是为研究可持续发展系统提供了一种新的思路。     

中国碳排放强度影响因素对区域差异的作用分析

根据IPCC方法计算得到1995—2012年中国各省市碳排放数据,表明从1995年开始,我国各省市的碳排放强度整体上呈现南低北高,东低西高的分布格局,并有逐渐下降的趋势.区域间碳排放强度的基尼系数、Theil系数、对数离差均值的计算结果表明碳排放强度在各省市自治区间存在明显差异,并且差异随着时间逐渐增大.为了进一步分析碳排放强度差异的影响因素,我们建立了碳排放强度的回归方程,并采用夏普里值分解法进行影响因素的分解分析.整体上可以看出经济发展水平对碳排放强度差异的贡献值最大,而且随着时间推移其对碳排放强度差异的作用逐渐加强.其次是产业结构和能源结构,贡献值分别为18.91%和26.76%,对碳排放强度差异的贡献值随着时间逐渐减少,作用也逐渐弱化.最后是城市化水平(贡献值为~(-1).65%),仅在一定程度上能够降低碳排放强度的差异.进一步采用第三产业占比表示产业结构,石油占比表示能源结构进行分析,发现它们与碳排放强度变为反向关系.即一个地区的第三产业比重高,在能源结构中油的比重大,煤炭比重小,碳排放强度相比于其他地区则低.由此可见,石油比重的区域差异是影响碳强度差异的一个主要原因.因此,提升碳排放强度高的地区的石油以及低碳能源可以缩减区域间的碳排放差异.本文的研究对合理、公平的碳减排政策的制定,鼓励各省市自治区积极参加碳减排活动有着积极的意义.     

不同季节气象条件对北京城区高黑碳浓度变化的影响

利用2013年至2015年北京城区黑碳气溶胶(下文统称为"BC")和PM2.5观测资料,结合地面气象观测资料、ECMWF边界层高度再分析资料和FNL/NCEP不同高度风速再分析资料,讨论了BC质量浓度及其在PM_(2.5)质量浓度中所占比例(下文统称"黑碳占比")的季节、月、日变化特征,并通过计算北京城区BC浓度与不同高度风速的相关矢量,分析了气象条件和外来输送对北京城区BC浓度变化的影响.结果发现:研究时段内北京城区BC浓度平均值为(4.77±4.49)μg·m~(-3);黑碳占比为8.23%±5.47%.BC浓度和黑碳占比在春、夏季低,秋、冬季高,其日变化特征在4个季节均为"白天低夜间高"的单峰型特征.随着PM_(2.5)浓度的升高,BC浓度增大,黑碳占比减小.当北京地区风向为东北、东北偏东、东南和西南偏西(主风向)时,BC浓度与风速和边界层高度均呈反向变化,即随风速和边界层高度的增大而减小.另外不同季节BC浓度随风速变化的临界值及其变化速率不同.冬季高BC浓度时段,北京城区BC浓度在低层大气的关键影响区分别位于河北南部与山东交界地区以及河北西北部与山西内蒙交界地区;高空关键影响区主要位于北京以西的河北西部、山西北部和内蒙古地区.     

Planning Tools for Developing Comprehensive Regional Monitoring Programs

We present a planning framework that structures thelarge amount of interrelated information involved indeveloping regional monitoring programs. By regionalwe mean programs that recognize the importance ofprocesses that occur on larger geographic scales andthat cut across more than one ecosystem component. Theframework helps visualize functional relationshipsamong qualitative ingredients such as public concernsand more concrete details such as individual dataelements. It portrays the flow of information amongthe components of a regional program and ties eachaspect of the program to management decision-makingneeds. This makes it easier, during the planningprocess, to ensure that monitoring will actuallyproduce useful information. Further, the frameworksnovel, graphically oriented, and readily accessibleformat makes key information equally available to thewide range of participants (regulators, scientists,managers, public) whose input and support arenecessary for program success.     

临安区域大气本底站CO_2浓度特征及其碳源汇变化研究

通过分析2006年8月～2009年7月临安区域大气本底站Flask瓶采样获得的CO2浓度特征,结合碳追踪模式的模拟结果,研究了长三角地区碳源汇变化对CO2浓度的影响.结果表明,临安区域大气本底站的CO2浓度分布在368.3×10-6～414.8×10-6之间,具有较明显的季节波动变化特征,冬季高、夏季低,浓度年较差接近...     

完善北京市地方水环境标准体系的总体思路

随着国家水环境标准思路的改变,北京市水环境标准也应进行相应的修订。在分析北京市水环境标准现状的基础上,指出了目前标准体系存在的主要问题。根据北京市水环境标准需求,提出了完善北京市水环境标准体系的总体思路,涉及工业、城镇污水处理厂、医疗机构等方面。标准体系完善对降低污染物排放、改善北京市水环境质量起着重要的作用,对未来北京市水环境标准体系的规划起着很好的参考意义。     

生态经济持续性的度量和趋势预测——以甘肃武威市为例

应用生态占用模型,对武威市生态经济的可持续性进行了评价。对武威的生物资源、能源资源和制成品资源消费的生态占用的计算结果表明,1999年武威市人均占用生物生产性空间为1.589423hm₂,调整后的武威实际生产空间供给为0.856876hm₂/人。1999年武威生态赤字0.73254hm₂/人。对于世界56个国家和地区的人均生态占用和人均GDP数据进行分析,认为二者高度相关。用幂指数模型进行趋势拟合,具有较好的拟合优度和理论一致性。武威生态占用处于强的扩张时期,到2015年,人均生态占用将会达到2.60142hm₂/人,而当年实际生态承载力阈值预测值为1.0657hm₂/人。人均生态赤字扩大到1.5357hm₂/人。生态经济系统的运行是以过度消耗自然资本为代价的。     

2015年南京市SO2、NO2、CO和O3的污染特征分析

分析了2015年南京市二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）、一氧化碳（CO）和臭氧（O3）的污染特征。南京市SO2、NO2、CO和O3的年均浓度分别为19.3 μg·m-3、50.2 μg·m-3、0.972 mg·m-3和114 μg·m-3;SO2和CO污染相对较轻,NO2和O3污染相对严重。SO2、CO和O3的日变化呈"单峰型",而NO2的呈"双峰型";SO2、NO2和CO浓度在冬季最高,夏季最低,而O3相反。秸秆焚烧产物的区域输送在夏收（6月）和秋收（11月）时节对南京市CO的贡献显著。各监测点及全市的气态污染物普遍表现出"反周末效应",指示外来污染源。     

城镇化对工业能源消费的门槛效应研究——以长江经济带省份为例

高效能源利用是推动工业发展,进而促使城镇格局演化的重要催化剂,同时城镇化的高速发展对工业能源的消费结构和利用效率提出了进一步的要求,这必将影响到低碳城市建设和环境保护等生态责任目标的实现。选取2003—2012年长江经济带11个省份(直辖市)的相关数据,运用门槛模型对城镇化率、城镇居民人均总收入、能源工业投资、工业总产值、城市人口密度、产业结构等影响工业能源消费的因素进行分析,重点研究城镇化率和工业能源消费的非线性关系和相应的地区差异。结果表明:(1)长江经济带城镇化发展存在着明显的地区差异,上海、浙江等东部地区城镇化发展速度和水平明显优于云南、贵州等中西部地区。云南和贵州2012年的城镇化率远远低于2003年上海、浙江的城镇化率,显示出长江上游和下游之间存在着巨大的发展水平差距。(2)城镇化对工业能源消费存在显著的门槛效应,以城镇化率为门槛变量,存在两个结构变化点,分别为36.9%和48.3%。(3)在第一个门槛点前,城镇化对工业能源消费起抑制作用,前期城镇化的发展导致资源和人口的集聚效应明显,资源的利用效率和配置效率得到提升,从而抑制工业能源消费。在越过第二个门槛点后,城镇化对工业能源消费起正向作用,此时工业的发展和生活消费水准的提升对能源消费提出了更多的要求。最后为促进长江经济带城镇化和工业低碳化的协调发展,提出以下建议:加快长江经济带沿线各省份联动发展,缩小城镇化发展差异;针对城镇化率和工业能源消费的非线性关系,采取相应的措施引导和控制工业能源消费的变化趋势;协调城镇化进程和地区工业能源消耗,促进城镇化的健康发展。