特殊区域地表水环境背景值表征技术方法研究与应用

选取黑龙江省源头水保护区作为研究对象,根据DEM数据对保护区内随机布设的水质监测点控制单元进行划分并提取单元内的相关指标建立监测点背景特性量化模型,基于量化结果提出地表水环境背景值监测方案,建立背景值数据库.选取研究区自然属性指标与空间属性指标,以空间叠置技术与聚类分析方法对研究区地表水进行背景值分区,最终将黑龙江省分为六大地表水水质背景值地理分区,并计算了各分区地表水环境背景值表征范围.表征范围显示：依据现行标准进行水质评价,保护区内水质背景值已超出Ⅱ类水质标准限值.因此,基于水质背景值研究成果提出了考虑背景值影响下的水环境质量评价方法,并将方法应用于研究区,结果表明方法切实可行且优于单因子评价法.研究成果可为区域制定背景值影响下的水环境评价方法提供科学的数据支撑与理论依据.     

长江流域水生态环境安全主要问题、形势与对策

为进一步深化长江流域水生态环境保护的系统性、整体性科学认识,围绕长江水生态环境安全的主要问题及形势进行了剖析,提出了进一步加强长江流域水生态环境安全保障的对策建议.研究表明:在水环境质量方面,磷污染成为制约水质改善的主要影响因素,农业源排放量占比高,但工业源入河对水体的影响更直接,水库群运行带来的水沙条件变化对磷污染沿程演变有明显影响;在水生态健康方面,长江水生生物资源衰退、湖库富营养化格局发生改变、湿地生态功能退化问题突出;在水环境风险方面,化工围江、航运污染风险引起广泛关注.当前长江流域面临着源头区水资源战略储备减少、区域经济发展与生态环境保护双重压力仍较大、水环境质量仍存问题隐患、水生态系统退化态势未得到根本遏制等复杂且严峻的形势,未来长江水生态环境安全保障仍有诸多挑战.建议统筹长江全流域“一盘棋”,推进区域绿色协调发展,强化磷污染点面源综合管控,着力提升水生态健康水平,同时加快水环境风险隐患排查整治,强化科技创新有效供给.      

长江中下游环境DNA宏条形码生物多样性检测技术初步研究

长江生物多样性在人为影响下面临严重威胁,物种监测是生物多样性保护的基础,为完善长江水生态监测体系,实现高效无损伤的物种监测,在长江中下游干流3个江段（新滩、安庆和芜湖）采集水样,建立长江水样环境DNA宏条形码物种检测体系并评估其有效性.结果表明:①长江中下游环境DNA宏条形码检测到32个物种,包括20种鱼类、1种水生哺乳动物（长江江豚）和11种陆生动物,其中鱼类物种包括鲤形目、鲇形目、鲈形目和鲱形目,其种数占鱼类总种数的比例分别为60%、25%、10%和5%.②长江中下游渔获物中资源量居首位的鲤形目在环境DNA调查中序列数最多,占鱼类总序列的96.2%,其次为鲱形目（占比为3.5%）,鲇形目和鲈形目占比较低,分别为0.2%和0.1%,4个类目序列相对丰度与渔获物种资源量组成差异较大.③环境DNA调查次数约占传统渔获物调查次数的几十至几百分之一,采样时间不足努力量最少的渔获物调查的1%,检测到的鱼类种数为传统调查总数的31%~49%.④安庆采样点位于长江中下游长江江豚密度最高的江段,其环境DNA检出率和序列相对丰度在3个采样点中均最高.研究显示:长江水样环境DNA包含水陆复合生态系统的生物多样性信息,利用水样环境DNA宏条形码可检测不同类群的水生和陆生物种;对于鱼类物种检测,环境DNA宏条形码比传统调查方法效率更高,可对传统调查结果进行补充;环境DNA宏条形码生物多样性检测主要受分子标记体系和核酸序列数据库限制,获取全面的物种多样性和资源量信息需要对检测分析方法进行进一步完善.      

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.      

基于PCA-SOM的北京市平谷区地下水污染溯源

为了解北京市平谷区地下水污染物来源,以平谷区2010—2018年监测数据为基础,使用PCA(主成分分析法)识别了地下水水质指标因子,使用自组织映射识别了污染物的空间分布.结果表明:通过监测指标间的Pearson检验发现, 平谷区地下水电导率与ρ(Ca2+)(p=0.936)、总碱度与ρ(HCO₃2-)(p=0.981)、ρ(Mg2+)与总硬度(p=0.944)指标之间显著相关.地下水化学类型主要以HCO₃-Ca型为主,其次为HCO₃-Mg型.NH₄+、SO₄2-、Cd、Fe(Ⅱ)、NO₂指标空间分布离散性和差异性较大,存在局部富集现象.通过因子分析法筛选出影响平谷区地下水水质的8个公因子,首要影响因子为溶滤-富集作用(贡献率为22.398%),次要影响因子为农业、养殖业和填埋场等人为活动作用(贡献率为16.533%),雨水下渗作用(贡献率为8.035%)、工业源人为活动(贡献率为7.466%)对地下水也有一定影响.通过比较各指标的SOM(Self-Organizing Map,自组织映射)特征图像和监测井映射特征图像,发现NH₄+受山前地带林业、种植业和平原地带农业、养殖业的双重影响,Na+、Mn受平原地带人为活动的影响;同时,NH₄+、NO₃-、NO₂三者之间及Fe(Ⅱ)与Fe(Ⅲ)之间来源不同,Cd、Al、氰化物三者具有同一来源.研究显示,PCA-SOM(PCA与SOM相结合)可以对地下水化学组分来源进行定性识别与定量分析.      

中国“四化”建设对水足迹强度的影响分析

采用2000—2016年中国30省市（不包括香港、澳门、台湾、西藏四省区）的数据,构建四化指标体系,计算四化发展指数,进行地区四化水平评价,通过OLS和GMM回归模型考察四化发展对水足迹强度的影响,同时设置四化之间的交互项来识别四化指标之间的相互作用。主要结论如下：首先,从四化水平的地域发展差异上来看,中国四化水平总体上呈现出东部优于中部、中部优于西部的格局,水足迹强度的分布与之类似,说明四化水平发展与水足迹强度之间可能存在相关关系;其次,计量模型显示四化水平的提升对于水足迹强度的改善有积极影响,但每一化对于水足迹强度改善的影响大小不一;第三,以交互项衡量的四化相互作用对于水足迹强度的影响作用为正,表明四化发展对水足迹强度的改善效果逐渐趋于收敛。因此,优先提升落后地区的四化水平,以四化水平的提升推动水足迹强度的降低,能够有效降低我国总体水足迹强度水平。     

平原农区村民居住空间特征与迁居意愿——以江苏省淮安市为例

选择地处苏北平原农区的淮安市所有15510个自然村和872414户农户全样本入户调查数据为分析对象,采用占比统计法和GIS空间分析,对村民居住空间特征与迁居意愿进行研究。主要结论如下：（1）在村落层面,平均规模小,单村独户多且村落分散,多数自然村远离镇区,近一半自然村位居“九靠近一滞洪”区域内。该格局是自然地理条件和人文因素综合影响形成的。（2）在住房层面,农村老旧住房比例高,全市40%农户在城乡同时拥有住房,但在城镇拥有住房率与到城区距离呈负相关,而农村住房空关率则呈现相反的空间格局。（3）在迁居意愿方面,54.1%的农户愿意集中居住且多意向实物安置,较低补偿标准和不便务农是不愿迁居的主要原因;移居城镇是货币安置农户的主要去向,留村和入镇集中居住是实物安置农户的主要去向。在迁居意向农户中,近90%选择政府统建方式,近80%愿意有偿退出宅基地和流转承包地。（4）村民居住空间特征和迁居意愿都存在明显的空间差异,两者之间存有内在联系且均受多种因素影响。     

乡村文化记忆资源的“文—旅”协同评价模型与应用——以苏州金庭镇为例

乡村文化记忆资源是乡村“文—旅”协同的链接点。基于文化记忆理论从文化信息层、物质载体层与社会行为层解析其内涵和协同框架,构建“文—旅”空间协调度、文化记忆连续性和旅游市场认同度的协同评价模型,以苏州金庭镇为例进行实证分析。结果表明:（1）时间格局上,旅游景点与生活生产类空间关联性不断提升,与功能象征类空间依赖减弱,与社会表征类和精神意识类空间关系有所降低但维持高度耦合水平。（2）空间格局上,与生活生产类空间呈极核带状格局,与其余三类空间呈现一核多极格局。（3）旅游景点与生活生产类空间协同关系从“文—旅”空间协调度、文化记忆连续性转向旅游市场认同度为主导,其余空间以“文—旅”空间协调度为主导。（4）影响协同关系的机制包括记忆延续与文化交融、空间优化与旅游融合和社会支持与政策保障等。研究结论可为乡村旅游地的文化振兴和文旅融合提供理论指导和应用模式。     

基于SVR的长江经济带水环境承载力评价

基于DPSIRM模型构建区域水环境承载力评价指标体系,并基于SVR模型构建了区域水环境承载力评价模型,利用交叉验证法对SVR模型参数进行优化选择,进一步提高模型预测精度.运用该模型研究了长江经济带2009~2018年的水环境承载力演变趋势及空间差异,结果表明：长江经济带水环境承载力等级整体呈现升高趋势,其中上游城市群承载等级由II级（超载）提升到了IV级（弱可承载）;中游城市群承载等级由II级（超载）提升到了IV级（弱可承载）;下游长三角区域承载等级由I级（重超载）提升到了IV级（弱可承载）.将评价结果与熵权-TOPSIS法的评价结果相比较,相同率达到91.7%,说明SVR模型评价区域水环境承载力可行,评价结果可靠.以下游区域为例,分别对其6个子系统的承载力进行剖析,并运用单因素轮换OAT法对各子系统内的评价指标进行敏感性分析,便于决策者识别指标敏感性.     

基于土壤重金属特征的绿色食品产地环境评价——以重庆(江津)现代农业园区为例

以重庆市江津区现代农业园区内4种农用地类型的653个表层土样为研究对象,测定土壤重金属元素含量.依据绿色食品产地环境相关标准,采用重金属污染指数法对标准中所涉及的Cu、Cr、Cd、Hg、As和Pb共6种重金属元素开展土壤环境质量评价和潜在生态风险评价,并结合用地类型确定绿色农产品生产的适宜性土壤分区.结果表明：除元素Cu、Cr和As外,其他元素的平均含量均高于重庆市土壤背景值;除元素As和Hg外,其他元素的平均含量均高于我国土壤背景值.土壤重金属元素Cu、Cr、Cd、Hg、As和Pb的平均浓度均达到《绿色食品产地环境质量》标准要求,但Cd污染已处于安全警戒线内,应高度警惕和严格监管园区内该元素的污染.水田、旱地和果园的土壤环境均以尚清洁为主,其他园地的土壤环境以轻度污染水平为主.部分水田存在一定程度的Pb污染（轻度）、Hg污染（中度）和Cd污染（中度）,旱地存在一定程度的Hg污染（中度）和Cd污染（中度）,果园和其他园地的土壤存在一定程度的Cd的轻、中度污染.全区符合《绿色食品产地环境质量》标准要求的土壤面积为12.47km²,占农用地总面积的63.64%,旱地、果园、水田和其他园地中符合该标准的面积分别占各自总面积的84.83%、68.07%、56.51%和42.09%.4种用地类型的土壤环境生态风险水平均以低等为主,共占研究区总面积的74.70%.Cd和Hg在园区表层土壤重金属生态风险评估中占有较大的贡献率,应列为优先控制污染元素并对其生态效应开展进一步研究.