干旱区水—能源—粮食纽带系统协同演化——以中国西北地区为例

水、能源、粮食是人类社会发展的基本保障,三者之间的紧密联系成为近年来国内外学者关注的重点。通过对水—能源—粮食纽带系统协同演化机制的探究,能更好地厘清三者之间的相互关系,对实现社会高质量发展具有重要意义。基于自组织理论,从水、能源、粮食三个角度构建理论模型,运用哈肯模型分阶段地对中国西北地区水—能源—粮食纽带系统协同发展的演化机制进行探究,并在此基础上分析水—能源—粮食纽带系统协同得分的时空分异规律。结果表明：（1）2000—2010年间,中国西北地区水—能源—粮食纽带系统协同演化的序参量是水资源子系统,其主导着整个系统的演化方向,而能源子系统、粮食子系统处于从属地位。在协同得分的时空变化规律上,西北五省区协同得分整体呈上升趋势,但各地区得分差距较大。（2）2011—2018年间,中国西北地区水—能源—粮食纽带系统协同演化的序参量是水资源子系统和能源子系统,两者共同主导着水—能源—粮食纽带系统的协同演化,粮食子系统则处于从属地位。在协同得分的时空变化规律上,西北五省区协同得分仍保持平稳上升趋势,省际间得分差距明显缩小。     

碳中和趋势下数学模拟在污水处理系统中的发展与综合应用

数学模拟技术在污水处理方面被广泛应用,为了系统总结相关技术,本文回顾了污水处理系统中数学模拟技术的发展历程;综述了活性污泥模型(ASM)与机器学习(ML)在水质预测及参数工况优化领域中的应用;重点探究了污水处理系统中温室气体排放模型,以及多目标优化模型在污水处理系统中温室气体排放(GHG)、出水质量(EQI)和运行成本(OCI)的权衡问题;归纳了数学模拟技术在实现污水厂能量自给与资源回收的应用发展.研究结果表明数学模拟技术能准确预测出水水质、快速优化工艺参数、权衡温室气体排放、出水水质与运行成本之间的关系、以及提高资源回收效率等.因此,数值模拟技术可有效指导污水处理工艺的运行优化以及管理,为污水处理行业减污降碳协同增效提供技术支撑.     

我国取消电价补贴的经济影响——基于电价管制及完全竞争市场的分析

通过构建电力部门细分的CGE模型,分别在电价管制和完全竞争市场背景下,评估了取消电价交叉补贴和可再生能源电价补贴,以及引入碳税政策并将碳税收入转移支付给风电及光伏行业的经济影响.研究发现:取消电价交叉补贴对GDP有负面影响,而取消可再生能源电价补贴后GDP有所提升;相比完全竞争市场,电价管制市场背景下取消电价交叉补贴对GDP的负面冲击强度增加了0.003%,而取消可再生能源电价补贴对GDP的促进作用幅度则相对减小0.056%;同时取消两种补贴时,在电价管制市场背景下GDP相比基准情景下降了0.022%,而在完全竞争市场背景下GDP则增加了0.038%.电价管制市场背景下取消电价补贴对电力结构及能源结构影响较小;而在完全竞争市场背景下取消电价补贴将刺激传统电力消费并导致碳排放有所增加.引入碳税政策并将碳税收入转移支付给风电及光伏行业可以有效控制碳排放并促进电力结构和能源结构改善,但会对行业总产出和GDP产生更大的负面冲击.我国未来应适度放开电价管制,并采取诸如适时征收碳税并将其收入转移支付给风电和光伏行业的支持性政策,推动我国能源结构优化和节能减排目标的实现.     

中原城市群区域碳储量的时空变化和预测研究

为了有效评估中原城市群碳储量,运用灰色预测模型获取动态碳密度数据,结合Dyna-CLUE模型和InVEST模型,动态评估2005~2030年土地利用变化下不同情景的碳储量演变特征,以及城市发展对碳储量的影响.结果表明,2005~2020年中原城市群碳储量分别为1689.59×10⁶t、2035.36×10⁶t、2066.34×10⁶t和2093.05×10⁶t,呈现持续增加趋势;2030年经济发展情景、生态保护情景和经济生态协调发展情景下碳储量分别为2162.45×10⁶t、2179.39×10⁶t和2174.28×10⁶t,经济发展情景下碳储量最低,生态保护情景下碳储量最高.碳储量变化与土地利用面积变化密切相关,主要表现为耕地面积的下降导致其碳储量减少约250×10⁶t,林地面积的扩张导致其碳储量增加约103.4×10⁶t,建设用地的扩张导致其碳储量增加约87.77×10⁶t;耕地和草地面积与总碳储量呈较弱的负相关关系,林地、水域、建设用地和未利用地面积与总碳储量呈较强的正相关关系.2005~2030年中原城市群30个城市的碳储量分别为11.38×10⁶t~214.24×10⁶t,碳储量的变化反映出城市土地碳排放在2030年之前已经达到峰值,且经济生态协调发展情景可能更适合未来城市发展的目标.     

基于贝叶斯的苯并(α)芘PBPK模型优化与健康风险评估应用

应用基于生理的药代动力学(PBPK)模型预测苯并(α)芘(BaP)暴露的人体内部剂量,基于贝叶斯的马尔科夫链蒙特卡洛模拟(MCMC)方法对模型参数进行校准和优化,最后运用已优化的模型对BaP内暴露基准值进行推导.研究发现,基于贝叶斯的MCMC方法对模型后验参数校准后,模型精度明显提高,两个数据集验证结果显示残差平方和分别降低了72%和94%.PBPK模型以BaP和子代谢物3-羟基苯并(α)芘(3-OHBaP)的体内动力学过程为结构基础,模拟BaP体内浓度分布大小为脂肪>肾脏>皮肤>缓慢灌注组织>快速灌注组织>静脉血>肝脏;3-OHBaP体内浓度分布大小为肾脏>快速灌注组织>脂肪>肺>静脉血>缓慢灌注组织>肝脏>皮肤.敏感性分析显示,快速灌注组织-血分配系数对模型输出影响最大,灵敏度系数超过了200%;排泄系数影响最小,只有肾小球过滤率K_BR的灵敏度系数超过了1%.以美国国家环境保护局推荐的参考浓度2.0×10^-6mg/m³为外暴露安全基准值,基于PBPK模型推导了职业暴露的BaP生物监测当量(BE),结果显示BE值为0.405pmol/mol肌酐(尿液3-OHBaP平均浓度),为基于人体内暴露剂量水平进行定量健康风险评估奠定了基础.     

未来RCP4.5情景下黄海DMS浓度变化模拟与分析

使用CORDEX-EA过去气候态(2000-2009年)与RCP4.5情景下近未来气候态(2041-2050年)大气强迫结果驱动中国东部陆架海域耦合DMS模块生态模型,模拟了黄海过去及近未来表层DMS浓度(C_DMS),探究了黄海近未来C_DMS时空分布的变化及其影响因素.结果表明:近未来黄海C_DMS的年循环发生变化,北黄海C_DMS极高值出现月份由5、9月转变为4、10月,南黄海由4、9月转变为4、8月;局部C_DMS高值区也发生变化,春季山东半岛附近海域、夏季苏北浅滩、南黄海中东部、秋季南黄海东部C_DMS高值区加强,夏季山东半岛附近C_DMS高值区减弱.近未来热通量、风应力对山东半岛、南黄海中东部海域C_DMS影响较大;降水量、云量对西朝鲜湾C_DMS的影响占优;苏北浅滩C_DMS受多个气候因子共同作用.     

人为排放及气象因素对空气质量影响的定量分析——以疫情期间邢台市为例

选择河北省邢台市作为研究对象,将2020疫情作为一个极限管控措施下的极限减排实验情景,把2021疫情作为未来常态化疫情防控实验分析情景.与疫情前期对比,两次疫情期间臭氧浓度均有提升且2021疫情时期颗粒物浓度同样有提高,2020疫情时期其他污染物浓度均有不同程度的改善,而与2019历史同期相比,两次疫情期间臭氧浓度同样有升高现象,除此以外,2021疫情时期污染物改善较好.利用长短期记忆网络（LSTM）算法和空气质量预报模式系统（WRF-CMAQ）量化了两次疫情时期气象因素对于污染物浓度变化的影响,根据空气质量模拟法反推了不同污染物受人为影响的浓度变化.实验结果表明,LSTM算法在两次疫情期间的模拟均显示人为影响对污染物产生了负影响（降低了污染物浓度）且在总变化影响中占比较高,而CMAQ模式模拟结果中的气象因素影响占比远高于LSTM算法.CMAQ模式在两次疫情模拟中表现出了不同的结果,在2020疫情中人为影响占据了主导,而在2021疫情中,相比较2020疫情时期,除NO₂外,人类活动对其他污染物的影响均为正值（促进了污染物浓度升高）.     

基于变量重要性评分-随机森林的溶解氧预测模型——以深圳湾为例

运用Pearson相关性分析,变量重要性评分和随机森林方法构建了溶解氧（DO）实时预测模型,并以深圳湾为例采用浮标资料预测1,3,6和12h的溶解氧.模型预测结果表明,模型最优的输入条件为pH值,水温,叶绿素a,氧化还原电位和蓝绿藻5个水质指标,1h预报的相关系数在0.9以上,6h预报结果一定程度上可以满足工程要求,但对低溶解氧事件的预报必须在3h以内.     

三峡水库水动力分区及总磷标准研究

采用EFDC模型计算2010~2018年三峡水库流域水龄.结果表明,三峡水库水龄由上游库尾至下游库首愈来愈大,尤其坝前水龄高达100余天,湖泊属性增强,坝前支流受库区影响大,大坝调度对水龄影响较大,高水位运行期水龄将增长至2~4倍.基于水龄空间分布将三峡水库及其17条主要支流划分为河流型、河湖过渡型和湖泊型.水龄影响因素定量分析表明,水龄与水位呈正相关,与流量呈负相关,泄水期变化速率较蓄水期明显,单位流量与水位内水龄变化幅度高达6~7d,变化区间介于30~100d之间.最后,提出基于水龄权重法的河湖过渡区总磷评价标准,该标准可揭示库区水体总磷的时空变化特征.     

成渝城市群碳排放时空特征及其影响因素

利用2008~2018年成渝城市群内16个城市的面板数据,运用空间自相关和时空地理加权回归模型,探究了城市群碳排放的时空演变格局,揭示了碳排放影响因素的时空异质性.结果表明,成渝城市群碳排放整体呈增长态势,总量由5亿t增加到6.6亿t,增速约为1500t/a,地均碳排放量和人均碳排放量也存在波动上涨趋势.碳排放总量热点区域集中在成都和重庆,分别占总量约20%和25%,冷点区域为雅安市.碳排放总量和地均碳排放均存在显著的空间差异,人均碳排放的莫兰指数为正,呈现明显的空间聚集格局.整体上,人均碳排放表现出东北低-西南高的空间结构特征,南充,遂宁,广安是低低聚集区域.城市群中各个城市的影响因素显示出时空异质性,能源强度、经济发展水平、人口规模对城市的碳排放都有明显正向作用,在成渝中西部城市作用强度大;而城市化水平的正向影响较弱,对成渝东部城市影响较强.