生态文明究竟是什么?——兼论第三次工业革命与生态文明

从唯物论的理解看,生态文明是在第三次工业革命条件下,逐渐确立起来的以公社式的小型化和民主化的生产单位为社会肌体、以社会化小生产为经济模式的自治社会主义社会,在这一新的社会形态中,人类重又扎根于地方性的劳作之中,在生态化的技术的调节下,人与自然的关系得到了根本的改善。在此意义上,生态文明不是别的,它正是建成后的社会主义社会本身。     

青藏高原东缘雪被覆盖和凋落物添加对土壤氮素动态的影响

高山和高纬度地区,氮素是植物生命活动的主要限制元素之一。这类区域冬季往往被长时间的季节性雪被覆盖着。研究证实,寒冷而漫长的冬季雪被下土壤氮素在维持年际土壤氮循环中起着重要的作用,然而目前对气候变化极其敏感的青藏高原东缘雪下土壤物质转化过程的研究却很少。为了探索青藏高原东缘季节性雪被覆盖地区,冬季凋落物输入对土壤氮素转化过程的影响,2010年1—5月在青藏高原东缘(松潘卡卡沟地区)采用PVC原位培养管培养土壤,并对培养土壤进行不同的雪厚度(0、30、100 cm)处理和不同水平的凋落物添加(0、5、20 g鲜卑花叶片)处理,从实验开始后,每隔1个月采集各个处理的土壤,测定其无机氮(NH4+-N和NO3--N)含量,并计算净氮矿化率,以探讨冬季季节性雪被覆盖下不同碳供应水平对高山土壤氮转化过程的动态影响。研究发现,雪被覆盖能有效地绝缘大气和土壤,减少冻融交替的幅度和频次,并加速了土壤的净氮矿化。说明对于雪被覆盖的高山土壤而言冷季是氮素循环的关键时期。冬季一定厚度的积雪覆盖可通过调节整个土壤氮素的矿化水平,从而为来年春季高山植物的生长提供一个巨大的潜在氮库。添加大量凋落物显著增加了NO3--N含量,降低了NH4+-N含量,加速了土壤净氮矿化。暗示在具有高有机质含量的青藏高原东部地区,土壤微生物的生长和活性极有可能仍然受到低水平可利用碳的限制。     

有机污染物生物降解性预测模型

生物降解性是评估污染物环境持久性的重要依据,也是化学品是否获准生产及进入市场的评价指标。采用17位生物降解领域专家评估的生物降解等级数据,通过功能树(FT)算法建立了包含15个分子结构参数的初级生物降解和最终生物降解预测模型。外部验证结果表明,模型具有较好的预测准确性,初级生物降解性加权准确度(weighted accuracy,WA):训练集WA=84.1%,验证集WA=78.9%;最终生物降解性WA:训练集WA=91.0%;验证集WA=83.6%。预测正确性对化合物的杠杆值作图,表征了生物降解性模型的应用域。     

黄河三角洲滨海湿地植被的碳储量和固碳能力

在测定黄河三角洲滨海湿地盐生植被、湿生植被和水生植被3类天然湿地植被以及稻田的生物量、净初级生产力基础上,估算了黄河三角洲滨海湿地植被的总碳储量、总固碳能力和各种湿地植被单位面积的碳储量、固碳能力.黄河三角洲滨海湿地全部天然湿地植被和稻田的总碳储量为200.54×104 t,总固碳能力为69.91×104 t/a.其中,单位面积草本湿生植被和稻田的固碳能力低于当地地带性植被温带落叶阔叶林的平均固碳能力(1.06 kg/(m2·a)),高于中国陆地植被的平均固碳能力(0.49 kg/(m2·a))和全球陆地植被的平均固碳能力(0.41 kg/(m2·a));单位面积盐生植被和水生植被的固碳能力低于中国和全球陆地植被的平均固碳能力.结果表明,黄河三角洲滨海湿地植被总的碳储量较小,固碳能力较低,但植被的顺行演替过程会使其碳储量不断增大,固碳能力不断提高.因此,应该保护黄河三角洲滨海湿地的天然植被,尤其要保护芦苇(Phragmites australis)群丛等碳储量大、固碳能力较强的湿生植被.     

“我们就是和不完美做斗争”——访中海油服钻井事业部作业安全环保部经理杨军

<正>中海油田服务股份有限公司钻井事业部(以下简称钻井事业部)主要从事海上石油及天然气勘探与开发的钻完井作业。目前,该钻井事业部运营着48个作业平台,包括海上平台、陆地钻井和模块钻机,作业范围遍布我国海域、东南亚、墨西哥湾、中东、澳洲等海域和地区,现拥有动力定位的深水钻井平台、半潜式钻井平台、自升式钻井平台,所有的钻井平台都配有先进的顶部驱动装置、大功率柴油机、泥浆泵,以及大功率振动筛在内的现代净化系统,     

区域及全球尺度的NPP过程模型和NPP对全球变化的响应

植被净第一性生产力（NPP）不仅是表征植被活动和生态过程的关键参数,而且是判定生态系统碳汇和反映生态系统对全球变化响应的主要因子。当前,模型模拟成为大尺度NPP研究的主要手段,而在众多NPP估算模型中,过程模型逐渐趋于主导地位。虽然目前有关NPP的研究有很多,但还没有关注于大尺度上应用的过程模型及其模拟的NPP对全球变化的响应。因此本文主要侧重于 NPP 过程模型在区域及全球尺度上的应用,具体包含以下内容,①进一步将区域及全球尺度的NPP过程模型分为静态植被模型和动态植被模型。②阐明这些模型间存在的区别与联系。③归纳出NPP过程模型在区域及全球尺度上应用的3大挑战：时空尺度转换、多源数据的获取与融合以及模型模拟结果的验证与评价,并根据其解决方案总结出通用的模型应用框架。④从气候变化、大气成分变化和土地利用/土地覆盖变化3个方面探讨NPP对全球变化的响应机制,以期找到NPP变化的规律与模式。最后根据NPP模型的发展对未来区域及全球尺度的NPP过程模型进行展望,认为未来模型的综合性将更高,机理性也将更强,同时与全球变化研究结合得更加紧密,且基于多个已有模型的混合模型也是未来NPP模型发展的一个重要方向。此外,本文认为对NPP模拟结果的尺度效应研究也是未来NPP研究的热点之一。     

浅谈煤炭企业建立"以人为本"的安全管理理念

煤炭企业的一切生产经营活动,都离不开"人"这个第一要素,而煤炭企业的发展是依赖生产的发展才能够体现其先进生产力的要素,一是先进的技术、设备、工艺;二是具有较高文化水平,能够熟悉设备性能,掌握操作技能,生产出优质产品和做到文明生产的作业工人.     

基于净初级生产力的生态足迹模型及其与传统模型的对比分析

生态足迹模型因其可以定量度量生态可持续发展、计算简单、结论易懂、全球可比等特点,提出之后得到了大量的关注和应用,同时也面临着一些质疑和争论。文章介绍了一种基于净初级生产力的生态足迹理论和计算方法,并以该方法和传统生态足迹模型分别计算了中国1961—2007年的生态足迹,对计算结果进行了对比分析。结果表明,两种生态足迹模型的计算结果具有较高的相关性,表明基于净初级生产力的生态足迹模型结果可信。该种方法能够克服传统生态足迹模型的部分缺陷,在均衡因子选取、土地生态功能假设、CO2吸收等方面有了较大改进,能够较好地反映不同生态系统在生产力上的差异;在时间序列分析方面也更加合理。但该方法本身同时存在着计算方法不完善、对生态系统变化不敏感等问题,如何更紧密地结合生态足迹和净初级生产力是需要进一步研究的内容。     

基于MODIS数据的河南省冬小麦产量遥感估算模型

小麦是世界上最重要的粮食作物,小麦生产对中国的粮食保障起着十分重要的作用,及时、准确、大范围对小麦产量进行监测预报,对于农学经济发展和粮食政策制定具有极为重要的现实意义。对作物产量进行遥感监测的原理是建立在其遥感特征基础之上的,通过建立作物长势指标与遥感信息的定量关系,可实现对作物产量的监测预报。文章基于2009年MODIS遥感数据和气象数据,利用Arcgis和ENVI提取纯小麦像元,并提取纯小麦像元对应的NDVI、NPP和LAI,获取分县NDVI、NPP和LAI均值,利用统计软件对产量数据和分县遥感参数均值进行数据整理和分析,建立了河南省冬小麦产量估算模型。以往研究多采用遥感图像上某像元和地面调查点进行研究,具有很大的不确定性,文章以县为单位,对冬小麦平均单产和县域内冬小麦种植像元遥感参数的均值进行相关研究,提高了模型模拟精度。同时文章选用多种遥感参数和多项气象因子建立估产模型,避免了针对一个参数进行估产的局限性。在最佳时相的选择上,根据冯美辰（2010）以往的研究结果,从4月以后,5月8日和4月20Et植被指数和产量相关性最大,4月份之前冬小麦处于返青到拔节期,对产量来说还有很多不确定闪素,因此文章选用5月8El和4月20日进行冬小麦估产研究。结果表明,5月8日的估产模型优于4月20日,加入气象冈子的遥感气象估产模型优于只采用遥感参数进行估产的遥感模型。利用2010年产量数据对模型精度进行检验,遥感气象模型预测精度在70．2％N99．7％之间,平均精度为90．7％;遥感模型预测精度在68．1％到95．5％之间,平均精度为83．9％。表明遥感气象模型模拟精度更高,其精度可以满足大面积估产要求,可以对产量预报提供科学参考。     

遥感数据结合Biome-BGC模型估算黄淮海地区生态系统生产力

植被净生态系统生产力(NEP)和净第一性生产力(NPP)作为表征植被活动的关键变量,在全球变化研究及区域生态环境评价中起着很重要的作用。Biome-BGC是一个模拟生态系统植被和土壤中的能量、水、碳、氮的流动和存储的生物地球化学循环模型。论文利用2004年时间序列MODIS LAI遥感产品和气象数据,对黄淮海地区的NEP和NPP进行了模拟估算,由于Biome-BGC模型没有农作物生理生态参数,农作物模拟通过修改草地生理生态参数,并在增加施肥、灌溉和收割代码基础上实现。结果表明,2004年黄淮海地区NEP、NPP呈现南部大于北部的空间分布特征;不同植被类型平均NEP和NPP大小顺序分别为:混交林>落叶阔叶林>常绿针叶林>农作物>灌木>草地、混交林>农作物>落叶阔叶林>常绿针叶林>灌木>草地;与观测数据、MODIS NPP产品和统计数据进行对比,表明Biome-BGC模型可较好用于区域植被生产力的模拟,农作物模拟结果与统计数据的决定系数达到0.612 3,且模拟得到的黄淮海地区农作物NPP比MODIS NPP产品更接近统计值。