关于建立流域生态补偿机制框架的探讨——以大伙房水库上游流域为例

随着经济的快速发展和人口的迅速膨胀,流域自然资源与生态环境面临着前所未有的压力。为了更好地协调流域各方的生态、经济利益关系,促进地区间和群体间的和谐、可持续发展,建立稳固的生态补偿激励机制就显得十分必要。以大伙房水库上游流域地区为研究对象,以公共产品理论、外部性理论、生态资本理论和可持续发展理论为理论基础,结合研究区的实际情况,确定研究区生态补偿的主客体和补偿的方式与途径;再分别站在供给方和需求方的角度,通过计算水库上游地区生态系统服务功能价值、生态保护建设总成本和水库下游地区人民的支付意愿价格来确定生态补偿的标准;最后综合考虑受益程度、支付意愿、流域面积等因素确定补偿金的分担率和分配率,并建立了生态补偿机制的配套措施。     

单因子水质标识指数评价方法在某流域水质评价中的应用

文章用单因子水质标识指数评价方法在某流域选择代表性断面进行了水质评价,分析结果表明某河流干流各主要断面化学需氧量、高锰酸盐指数、氨氮、总磷、总氮均存在不同程度的超标,其中化学需氧量、高锰酸盐指数超标严重,某河流水质有待改善。     

南城子水库面源污染预测及控制

通过对南城子水库面源污染的调查和对监测结果的分析,预测了全流域面源污染入库量及对水库水质的污染程度,并提出了面源污染的控制方案。     

青海湖流域六类土壤表土有机碳黑碳含量特征及其储量

根据青海湖流域土壤类型图采集了49 个表土样品,研究了这些样品的有机碳和黑碳的 含量特征及其储量。研究得出：六类土壤的有机碳含量都比较高,说明青海湖流域土壤的储碳能 力比较强;总体来说,六类土壤的黑碳含量都不高,但是焦炭的含量是相当高的,而烟炱的含量 较低;焦炭和黑碳的相关性极高,说明焦炭是黑碳的主要组成部分,并且说明二者具有相同的来 源;由于焦炭主要是由生物质燃烧生成的,故而这六类土壤的黑碳也多是由生物质燃烧生成的; 六类土壤总面积为18416.15 km² （占流域土壤总面积的78%）,有机碳总储量为119.56×106 t, 黑碳总储量为4.36×106 t。     

博斯腾湖流域生态环境现状及治理对策浅析

在对博斯腾湖流域生态环境现状调查研究的基础上,综合分析了引起生态环境变化的自然气候和人为干扰因素.特别指出了博斯腾湖流域水资源/水质型缺水、芦苇湿地退化、生物单一化等问题,并提出了博斯腾湖流域生态环境保护的建议及对策.     

广西西江流域农业土壤镉的空间分布与环境风险

对广西西江流域农业土壤中Cd的空间分布规律进行了调查研究并分析了水稻中Cd超标情况.结果表明,农业土壤Cd含量变异较大,为0.01~33.6mg/kg,且含量自上游到下游呈明显递减趋势.插值图显示,高Cd含量斑块主要分布在上游矿业活动密集的0~80km区域内,土壤Cd含量显著高于其他区域(P<0.05),整个调查流域内有32%的土壤样品属于重度污染.流域内水稻籽粒Cd含量为0~6.37mg/kg,成人水稻籽粒Cd摄入量为0~4159μg/(人×d).距上游矿区0~80km范围内的风险指数均值达6.49,属于高Cd风险区域.     

让江河湖泊休养生息

去年年初,胡锦涛总书记在安徽视察淮河时发表重要讲话,明确提出要让江河湖泊休养生息、恢复生机,极大地统一了人们的思想认识,使“休养生息”从政策措施上升到治理江河湖泊的指导思想。我们一定要认真学习,全面贯彻,逐步恢复重点流域山清水秀、江河安澜的自然风貌。     

流域协调围剿跨界水污染

任何跨界流域现存生态破坏、环境污染问题均可归结为跨界相关地方人民政府未履行好对辖区环境质量负责的法律要求。因此,要实现有效协调,流域相临行政草元跨界水环境功能区划定、水环境质量标准的一致性是基本前提;相关行政单元责任的认定则是基础。     

农业流域营养盐流失的关键因素及其防治途径

全面分析农业流域氮、磷等污染物质流失的关键过程,识别主要影响因素,研究探讨农业面源污染影响因素的作用方式和治理途径,对于农业面源污染控制具有重要意义。以国内外大量相关研究成果为基础,全面分析了农业面源污染的主要产生机理,以及影响农业面源污染时空分布的主要因素及相互作用关系,详细探讨了土壤性质、植被类型、土地利用格局、径流驱动因素、农业生产模式等关键因素对农业面源污染流失特征的影响作用,并从农田管理、景观结构调整、农业生产格局优化等方面有针对性的提出了适合中国农业流域特点的面源污染防控措施。     

贝叶斯规整化BPNN定量流域非点源污染负荷研究

将贝叶斯规整化BP神经网络(BRBPNN)应用于渭河流域非点源污染、社会和经济之间相互作用的研究。采用相关系数法确定输入变量为"降雨"、"种植地"、"草地"、"人口密度"和"羊密度",输出变量为总氮负荷。结果表明用BRBPNN定量非点源污染负荷是可行的,综合选择最优网络模型结构为BRBPNN(3c-7-1),其训练集和预测集相关系数分别为1.0000和0.9780,对应的均方误差分别为88.32和3.21×102。采用权值理论分析各输入因子对网络的贡献,依次为"降雨">"羊密度">"种植地"。该研究可为流域非点源污染的治理提供依据。