基于资源环境承载力评价的土地利用功能分区研究

资源环境承载力是可持续发展度量和管理的重要参量和依据,是土地利用功能分区的前提和基础.从资源环境约束系统和保障系统两个维度,应用GIS空间分析和多因素综合评价法,探讨基于资源环境承载力评价的土地利用功能分区研究,并以重庆市渝北区为例进行实证研究.研究结论以期为优化国土空间开发格局和生态文明建设提供科学数据、规划思路和决策依据.     

基于情景分析的城市餐厨垃圾处理方案研究

城市生态环境保护是生态文明建设的重要组成部分之一,而餐厨垃圾是影响城市生态环境的一种主要污染源,因此,有效处理餐厨垃圾也是当前城市生态环境保护的重要内容。本文以重庆市为例,针对其特殊的餐厨垃圾组成成分,调查分析了其主城区餐厨垃圾污染状况及处理难点,提出了3种主要处理方案情景并进行综合效益评价。结果表明建立餐厨垃圾小型处理站是最优方案,其成本效益核算结果说明当政府基金和垃圾产量有限时,也可采用缩小处理站规模以达到最高的组合效益。     

重庆市2004年的水足迹分析

把水足迹分析方法作为一个实用的工具,用来分析一个国家或地区的生产结构或消费方式是如何影响水资源的利用,是当前国际水资源领域研究的一个热点。而研究一个国家或地区如何通过客观评价水足迹来减少国内水资源压力、如何通过虚拟水贸易来获得最大的利益则是水足迹分析方法的两个发展方向。首先介绍了水足迹分析法的基本理论和研究方法,接着计算了重庆市2004年的水足迹。结果表明,重庆市2004年的水足迹为37017×108 m3,人均水足迹为1 177 m3／a,水自给率为9869％,过高的水足迹和自给率给重庆市的水资源带来巨大的压力。同时也分析了产生这么高水足迹的原因,并探讨了水足迹对重庆市水资源管理的启示和战略意义。最后对该方法及其应用前景进行了评价。     

重庆市主城区PM2.5时空分布特征

利用2014年6月1日至2015年5月31日重庆市主城区17个国控空气质量监测站24 h自动连续采样的PM_(2.5)浓度数据,探讨了重庆市主城区PM_(2.5)时空分布特征.结果表明:1重庆市主城区PM_(2.5)季节浓度由高到低依次为冬季(100.2μg·m~(-3))、秋季(66.1μg·m~(-3))、春季(45.9μg·m~(-3))和夏季(33.4μg·m~(-3))(P0.05).2重庆市主城区PM_(2.5)月均浓度变化呈单峰单谷型,1月PM_(2.5)月均浓度最高(P0.05),达到120.8μg·m-3.3逐日变化,国控17个空气质量监测站PM_(2.5)日均浓度曲线都呈现出尖峰和深谷交替变化的锯齿状.4重庆市主城区16个国控监测点(除缙云山对照点)PM_(2.5)浓度日变化在全年、春季、秋季和冬季都呈现明显的双峰双谷型.5PM_(2.5)与SO_2、NO_2和CO都呈显著正相关(P0.01),表明SO_2、NO_2和CO的二次转化对PM_(2.5)浓度具有显著影响.     

岩溶地下河系统中有机氯的分布特征与来源分析

选取重庆老龙洞、青木关岩溶地下河为研究对象,采用气相色谱仪-微池电子捕获检测器(GC-μECD)分析两条地下河水体中21种有机氯农药(OCPs)的浓度.结果表明,南山地下河中六六六(HCHs)和艾氏剂类化合物(ALDs)是主要检出物,青木关地下河中HCHs和甲氧滴滴涕是主要检出物.南山、青木关地下河中均未检出o,p'-DDE、p,p'-DDE、o,p'-DDD,同时,青木关地下河还未检出o,p'-DDT、狄氏剂,其余OCPs在两条地下河中检出率高达100%.青木关地下河中OCPs浓度范围为145~278 ng·L-1之间,平均值为213 ng·L-1;南山老龙洞地下河中OCPs浓度介于17.7~40.8 ng·L-1之间,平均值为32.7ng·L-1.两条地下河中各OCPs组分表现为地下河出口大于入口.通过对OCPs污染来源分析,发现两地下河流域滴滴涕(DDTs)主要来自于历史上工业DDTs输入,氯丹主要来自于大气沉降.六六六(HCHs)主要来源是林丹的输入,南山地下河属于历史污染,青木关地下河上游的甘家槽有新的HCHs输入.与国内外其他各水体相比,南山地下河水体中HCHs、DDTs浓度处于低水平;青木关下河处于中等偏高水平.结合中外用水卫生标准,发现南山地下河和青木关地下河未超过饮水安全标准.青木关应禁止农田施用有机氯农药,保护地下河生态环境.     

重庆主城区降水中重金属的分布特征及其沉降量

于2011年12月~2012年11月,在重庆主城区设置了3个采样点,利用湿沉降自动采样器收集降水样品,用ICP-MS对样品中13种重金属进行分析,并通过引入富集因子,研究了重庆主城区降水中重金属含量分布特征、污染水平及沉降量.结果表明,重庆主城区降水中大部分重金属元素的含量水平和年沉降量高于国内其他城市和国外一些地区,其中,Cd、Pb、As含量和沉降量分别为0.55μg·L-1和0.44 mg·(m2·a)-1、37.94μg·L-1和30.25 mg·(m2·a)-1、5.65μg·L-1和4.50mg·(m2·a)-1,相对较高.另外,重庆主城区降水中重金属含量和沉降量空间差异不大,但都有明显的季节差异,含量在秋季和冬季出现较大值,而沉降量在春季和夏季出现较大值.富集因子计算结果显示,多种重金属元素的富集因子相对较高,其中Cd和Se的富集因子分别为1 740和4 133,污染较为严重.     

重庆市居民头发重金属富集特征及相关性分析

本研究利用火焰原子吸收法测定了重庆主城与郊区居民头发中镉、铜、镍、铅和锌等5种重金属的浓度水平,比较分析了人发中5种重金属含量水平及与年龄、性别和吸烟与否的关系,最后通过相关性分析和主成分分析初步了解重庆居民人发中重金属可能的来源.结果表明,重庆主城人发中Cd、Cu、Ni、Pb和Zn的平均含量分别为3.1、24.3、9.7、42.8和209.6 μg·g^-1,郊区居民人发的平均含量分别为0.9、15.8、5.6、15.2和173.4 μg·g^-1;5种重金属在主城居民头发中的含量均显著高于郊区居民头发中含量（t-检验,P<0.01）,并且其组成与居民附近土壤样品的组成基本一致;5种重金属的含量在不同年龄段人群中的分布没有明显趋势,只是在郊区居民头发中的Cu和Zn含量随着年龄增长而减少;主城和郊区男性头发中Cd和Pb含量均显著高于女性（P<0.01）,并且在主城和郊区吸烟者头发中的Cd和Pb显著高于非吸烟者（P<0.01）;通过相关性分析发现主城和郊区中Cd、Cu、Ni和Pb之间具有相似的相关性模式,并且主成分分析结果显示,在主城中,人发Cu、Ni和Pb具有相似的来源,而在郊区中,人发Cd、Ni和Pb具有相似的来源.     

重庆市主城区大气细颗粒物污染特征与来源解析

重庆市主城区大气细颗粒物(PM_(2.5))浓度从1990s的100μg·m~(-3)下降至当前的约70μg·m~(-3),但仍高于环境标准限值.为探讨重庆市主城区PM_(2.5)化学组成与来源特征,于2012—2013年在渝北区大气超级站利用四通道采样仪连续采集了颗粒物样品,分析了其中水溶性离子、碳质组分和无机元素含量.采样期间,重庆市主城区大气PM_(10)和PM_(2.5)的年日均浓度分别为103.9和75.3μg·m~(-3),扩散条件不利的冬季,细颗粒物污染较为严重.受静稳天气影响的1月和2月,受沙尘影响的3月,及二次转化显著的6月是重庆市细颗粒物污染较重的月份.重庆市PM_(2.5)组成以有机物(OM,30.8%)为主,其次为硫酸盐(SO_4~(2-),23.0%)、硝酸盐(NO_3~-,11.7%)、铵盐(NH_4~+,10.9%)、地壳物质(Soil,8.2%)、元素碳(EC,5.2%)、K~+(1.1%)、Cl~-(1.0%)和微量元素(Trace,0.6%).较高的SO_4~(2-)浓度和逐步上升的[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]比值反映了重庆市燃煤污染较重,同时机动车污染比例逐步增加.采用主因子分析/绝对主因子得分法解析了重庆城区细颗粒物5类主要来源是:二次粒子(41.7%)、燃煤(15.6%)、建筑/道路尘(12.4%)、土壤尘(11.0%)和工业尘(10.4%),通过各污染源季节变化及与其他结果对比,该源解析结果能够较可靠反映重庆市细颗粒物的来源信息.     

涪陵页岩气田钻井岩屑资源化利用实践

总结了涪陵页岩气田开发初期钻井岩屑采用固化填埋方式处置存在占地面积大且易产生二次污染隐患等问题,因地制宜地探索钻井岩屑的资源化利用。分析了水基岩屑随钻预处理和油基岩屑热脱附技术,结合钻井岩屑的理化性质,开展了水基岩屑脱水后干渣制路基材料、制砖及水泥窑协同处置,油基岩屑灰渣制混凝土、制砖及水泥窑协同处置的探索和实践,基于环境安全、技术稳定可靠、消纳量大的原则,最终形成了涪陵页岩气田钻井岩屑资源化方案:水基岩屑"随钻预处理、水泥窑协同处置",油基岩屑"热脱附、水泥窑协同处置",实现了钻井岩屑的资源化综合利用。     

西南山地区域森林火险综合预报模型研究——以重庆市为例

森林火灾严重破坏森林生态系统的结构和功能,针对其风险预报开展研究具有重要的理论意义和应用价值。通过融合气象、地表覆盖和人类活动等要素的方式构建森林火险综合预报模型,是西南山地区域森林火险综合预报业务化应用的重要发展方向。基于《森林火险气象等级》国家标准(GB/T 36743-2018),本文研究首先构建了重庆市森林火险气象风险预报模型。然后通过融合可燃物因素和人为因素的方式,进一步构建重庆市森林火险综合预报模型。最后利用历史火点数据针对上述两类模型的精度进行对比和分析。研究结果表明:重庆市森林火灾发生次数较多,且呈现出季节性规律;重庆市森林火灾的发生不仅受到气象条件的影响,而且受到地表覆盖和人类活动等多种要素条件的共同影响;与森林火险气象风险预报结果相比,森林火险综合预报结果在空间分布上具有更高的精细程度;森林火险综合预报模型能有效提高森林火险等级预报精度。