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。     

除Cd (Ⅱ)重金属吸附剂——巯基乙酰化玉米秸秆的制备

以玉米秸秆（CS）、巯基乙酸（TGA）为原料,通过化学反应制备出重金属吸附剂——巯基乙酰化玉米秸秆（MACS）,考察MACS对水样中Cd （Ⅱ）的去除性能,采用单因素实验法对MACS的制备条件进行优化研究。结果表明,MACS的优化制备条件为:CS粒径为0.20 mm （80目）,m（催化剂NHS）:m（EDC·HCl）为0.5:1,m（CS）:V（TGA）为1:5,反应介质pH值为5.0,反应温度25℃,反应时间2 h。在此条件下制备的MACS对水样中Cd （Ⅱ）的吸附效率可达到61.57%。红外分析表明,CS分子链中成功引入了巯基。     

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.      

碱性矿物去除高砷酸矿水中砷的效果研究

文章介绍了在一个模拟的实验室环境下,研究去除三价砷(As~(3+))的可行性结果。从酸性矿山废水中去除或固定As~(3+),通常涉及水热合成砷铁共沉淀法。使用碱性矿物的主要目的是利用其可以控制砷的运移和潜在的去除As~(3+)的能力。实验持续24 h,在双层玻璃反应釜中恒温95℃条件下进行,采用灰岩、方解石、骨炭和赤泥4种碱性矿物来处理高As~(3+)硫酸型矿山废水。对水样及最终沉淀物进行化学分析,采用等离子发射光谱,扫描电子显微镜和X射线衍射。同时开展了中和能力,动力学方面去除As~(3+)效果,去除砷机制和稳定性研究。砷的去除效果受到p H值和吸附剂类型的影响。实验表明,去除砷的最大值是在pH值中和为8时实现。使用碱性矿物来代替氢氧化钠去除As~(3+)是更经济的。结果表明,灰岩和方解石的中和能力好,灰岩可有效地用于处理酸性矿山废水中的As~(3+)。