Distributional dynamic and trend evolution of China’s agricultural carbon emissions – an analysis on panel data of 31 provinces from 2002 to 2011

Researching the dynamic distribution characteristics and trend evolution of agricultural carbon emissions is of considerable significance in formulating an effective agricultural carbon reduction policy. Based on measurement of agricultural carbon emissions of 31 provinces over the period 2002–2011, the study observed regional differences and the dynamic evolution of distribution of agricultural carbon emissions using agricultural carbon intensity as the indicator, accompanied by Gini coefficients and the kernel density estimation method. The results demonstrate first that agricultural carbon emissions for China show an obvious nonequilibrium nature in regard to spatial distribution. According to the differences in agricultural carbon emissions dynamic trends, we divided the 31 regions into four types – continuous decline, fluctuating decline, continuous increase, and fluctuating increase. Further, agricultural carbon emissions intensity showed a downward trend with significant differences in the research areas. Second, the gap in spatial distribution of national agricultural carbon emissions is gradually expanding based on the results calculated by Gini coefficient. From the perception of regional differences in agricultural carbon emissions, the eastern region showed an average level, the gap was more obvious in the central region, while western region showed a trend of fluctuating downward. Third, according to estimation by kernel density, the regional disparity in agricultural carbon emissions had a downward, but limited, trend. In regard to agricultural carbon emissions over the three areas, the regional gap not only tended to decrease but also showed a “four way” differentiation phenomenon in the eastern region. The difference in the central region difference was narrower. On the whole, the gap for the western region reduced steadily over a small range.     

新疆拖拉机污染物排放时间序列及其影响因素

基于燃油消耗建立了新疆1993~2017年农田作业拖拉机PM₁₀,PM_2.5,HC,NO_x和CO排放时间序列清单,并分析了其演变趋势.从经济发展水平,拖拉机自身的影响和科学技术3个维度出发构建了以柴油机为主要动力的拖拉机污染物排放影响因素清单,并基于粗糙集理论定量分析了污染物排放影响因素.结果表明：1993~2017年新疆拖拉机污染物排放总量处于上升趋势,25a增长了2.0527倍,年均增长率3.67%,单位功率排放量下降了40.03%.农业机械排放标准的提高对污染物排放治理的作用明显.对污染物排放影响因素的定量分析结果显示,总动力、拖拉机数量、机耕面积、机播面积、机收面积、农业机械购置投入、农户固定资产投入和单位功率排放量对污染物排放的影响程度分别为0.2591,0.2491,0.0841,0.0759,0.0934,0.0568,0.0701,0.0701.经济发展水平、拖拉机自身的影响和科学技术对拖拉机污染物影响程度分别为：0.6350,0.2530和0.1119.建立的排放清单和变化趋势较好的反映新疆农业机械污染物排放现状,所得出的结果较好的反映了新疆社会经济,农业机械化和科技水平对拖拉机污染物排放的影响程度.     

洞庭湖表层沉积物重金属生态风险及其变化趋势研究

尽管针对洞庭湖沉积物中重金属的研究工作较多,但是针对其生态风险及其变化趋势的研究工作比较少见。基于2012年2月和2013年4月对洞庭湖9个具有代表性监测点位的采样分析以及相关监测历史资料的收集,采用Hakanson生态危害指数法,研究了洞庭湖表层沉积物中重金属的生态风险及其变化趋势。结果表明,洞庭湖表层沉积物中Cd、Hg、As、Cu和Pb的含量分别为0.60~20.7 mg·kg-1、0.090~0.640 mg·kg-1、10.4~83.7 mg·kg-1、17.9~70.9 mg·kg-1和16.9~95.8 mg·kg-1,其大小顺序为PbCuAsCdHg。洞庭湖表层沉积物中重金属单因子生态风险程度顺序为CdHgAsPbCu,Cd和Hg为主要重金属风险污染物,其中Cd为首要污染物;全湖RI值在117.10~589.80之间,平均289.99,在空间分布上,表现为南洞庭湖区西洞庭湖区东洞庭湖区;根据Hakanson提出的分级标准,南洞庭湖区Cd具有极高的生态风险,全湖生态风险程度为中。初步分析结果表明,30年来,除Hg外,其它重金属生态风险均有一定上升,其中以Cd的上升趋势较明显,全湖重金属生态风险程度由低生态风险上升到中生态风险,提高了一个等级。因此,洞庭湖流域重金属污染治理应以湘江和资水的Cd为重点。     

海河流域水质变化与水量的关系研究

采用曼-肯德尔和森方法,对海河流域省界断面水质达标比例和主要指标的超标比例及降雨量进行分析,探讨水质的演变特征及与降雨量的关系.结果表明:近10年非汛期达标比例和全年期COD超标比例呈现显著的变化趋势.氨氮的断面超标比例较高.汛期水质达标比例与汛期降雨量存在显著负相关,汛期降雨量增加降低了水质达标比例.DO、高锰酸盐指数、BOD和氨氮的超标比例年内变化存在差异,其主要与指标自身特性、气温以及与水文循环有关.     

新中国成立至改革开放前我国应对海洋灾害的实践及启示

梳理和总结新中国初期我国应对海洋灾害的实践,有助于我们了解海洋灾害的应对措施并为当今提供借鉴。通过对我国海洋灾害史料的分析和总结,得知从新中国成立至改革开放前这一时期内,"防重于救"是我国应对海洋灾害的的主要指导思想,在海洋灾害预测预警、建设防护性工程、群众自救和政府辅以必要救济等方面发挥了重要作用,并为之后我国应对海洋灾害打下了一定基础。     

五大连池水体中氮素分布及规律的初步研究

分析了2009年9月至2010年10月五大连池水体的总氮、氨氮、硝氮3项指标.得出水体氮素的年度变化规律及相关性,即总氮和氨氮、氨态氮与硝态氮两组指标的相关性很高,总氮与硝态氮之间相关性较弱.3种指标都是冬季明显高于其他季节,总氮在春季最低随后升高,氨态氮和硝态氮在春夏秋季均维持较低水平,且结合3者变化规律,夏季和秋季...     

南京市酸雨特征及变化趋势分析

以南京市2004年-2008年降水监测数据为基础,对降水pH值、酸雨出现频率、阴阳离子组成进行了分段统计分析,探讨了南京市酸雨类型、变化规律及与气象环境关系,认为全市酸雨污染呈现减轻趋势。酸雨类型主要为硫酸型,酸雨污染秋季较严重,春季次之,冬、夏季相对较轻,其中9月份酸雨强度最强。降水中主要阳离子为Ca2＋和NH4＋阴离子则以SO4^2-为主。相对湿度与降水pH值呈负相关;风速与降水pH值呈显著的正相关。     

淄博市空气污染物变化及其与气象条件的关系

近年来淄博市由于加强了对二氧化硫和粉尘等污染物排放企业脱硫除尘的监管,可吸入颗粒物和二氧化硫浓度呈现逐年下降趋势,而燃煤量和机动车保有量的逐年增加使氮氧化物浓度呈现波动式上升趋势;四季分明的气候条件使淄博市的空气污染程度在一、四季度高于二、三季度;同时污染物浓度和风速、湿度呈负相关,和温度、气压呈正相关。     

生态补偿机制建设的八大趋势

生态补偿机制在生态文明建设中发挥了重要作用。中央关于生态补偿机制顶层设计文件密集出台,生态补偿机制建设呈现出八大趋势:一是从狭义补偿拓展到广义补偿;二是从区内补偿拓展到区际补偿;三是从林水补偿拓展到土地补偿;四是从陆上补偿拓展到海洋补偿;五是从政府补偿拓展到市场补偿;六是从补偿政府拓展到补偿居民;七是从模糊补偿过渡到精准补偿;八是从单一制度演变到制度组合。完善生态补偿机制需要扫除生态环境产权界定、生态环境价值评价等技术性障碍和绩效评价不够科学、实施机制没有落地等制度性障碍。     

三种霾日统计方法的比较分析

为了研究单次值法、日均值法、14时值法3种常用的霾日和轻雾(雾)日统计结果的异同,以环首都圈京津冀晋四省市为例进行了比较.华北地区霾日用3种方法统计的过去60余年霾日的区域分布表明,3种方法统计的霾日是单次值法>日均值法>14时值法,大致是1:0.54:0.45的关系,但区域分布趋势比较相似.典型城市霾日的长期变化趋势大都十分相似.而轻雾(雾)日的长期变化趋势表明,用单次值法统计的明显偏多,且有长期下降趋势;而用日均值法与14时值法统计的轻雾(雾)日无大差别,且没有明显的长期变化趋势,反映了年季和年代季的气候波动.从长期季节变化趋势来看,3种统计方法的结果除日数的差别外,季节分布特征比较类似.一个突出的特点是除去采暖季有较多的霾日外,在盛夏季节霾日也明显多,集中出现在6~9月,尤其是7~8月,与桑拿天同期出现,这与全国大部分城市的变化趋势完全不同.是华北地区的特有现象.用单次值法统计霾日,将包括所有的霾过程,即大范围持续时间长,且与一定天气系统与近地层扩散条件相关连的霾,及在稳定的晴朗夜间由于辐射降温,使相对湿度升高而导致能见度下降形成的霾.用日均值法,则可能更多的显示长时间大范围的霾天气过程;而使用14时法,则对早晚因湿度增加降低能见度出现的霾天气漏记,突出长时间大范围的霾天气过程.