Measuring and modeling nitrous oxide and methane emissions from beef cattle feedlot manure management: First assessments under Brazilian condition

Intensive beef production has increased during recent decades in Brazil and may substantially increase both methane (CH₄) and nitrous oxide (N₂O) emissions from manure management. However, the quantification of these gases and methods for extrapolating them are scarce in Brazil. A case study examines CH₄ and N₂O emissions from one typical beef cattle feedlot manure management continuum in Brazil and the applicability of Manure-DNDC model in predicting these emissions for better understand fluxes and mitigation options. Measurements track CH₄ and N₂O emissions from manure excreted in one housing floor holding 21 animals for 78 days, stockpiled for 73 days and field spread (360 kg N ha^?1). We found total emissions (CH₄ + N₂O) of 0.19 ± 0.10 kg CO₂eq per kg of animal live weight gain; mostly coming from field application (73%), followed housing (25%) and storage (2%). The Manure-DNDC simulations were generally within the statistical deviation ranges of the field data, differing in ?28% in total emission. Large uncertainties in measurements showed the model was more accurate estimating the magnitude of gases emissions than replicate results at daily basis. Modeled results suggested increasing the frequency of manure removal from housing, splitting the field application and adopting no-tillage system is the most efficient management for reducing emissions from manure (up to about 75%). Since this work consists in the first assessment under Brazilian conditions, more and continuous field measurements are required for decreasing uncertainties and improving model validations. However, this paper reports promising results and scientific perceptions for the design of further integrated work on farm-scale measurements and Manure-DNDC model development for Brazilian conditions.     

环境大数据概念、特征及在环境管理中的应用

将大数据运用到环境管理领域是我国环境管理战略转型的重要举措.本文基于对大数据概念与特征分析,并结合环境领域的特点,阐述了环境大数据的概念、特征及在环境管理中所能发挥的作用.环境大数据即把大数据的核心理念和关键技术应用到环境领域,对海量环境数据进行采集、整合、存储、分析与应用等,具有数据规模大、种类多、处理速度快、价值密度低等特征.环境大数据的应用,对于政府、企业和公众都有重要意义.进一步对其在环境管理中的应用场景进行设想,发现其在环境规划编制、环境质量管理、污染源生命周期管理、环境应急以及公众参与等多方面都能发挥重要作用,以促使环境管理向数字化、网络化和精细化转变.最后针对环境大数据在数据处理、数据管理、数据应用现状方面存在的问题,提出了可能的解决思路.     

水闸调度对河流水质变化的影响分析

文章以沙颍河干流上的槐店闸为例,在研制水闸调度影响模型(由考虑水闸影响的一维水动力模型和考虑底泥作用的一维水环境数学模型组成)基础上,设置不同的水闸调度情景,并对各种情景进行模拟计算及对比分析,进而评估水闸调度对河流水质变化的影响。通过模拟分析发现:水闸调度使河道的水位、流量及流速等水动力学条件有明显的变化,从而对河流水质产生一定的影响。     

基于路网车流量的北京城市副中心机动车污染控制情景

应用基于路网车流信息的情景分析方法,对北京城市副中心地区依据不同控制情景,以2015年为基准年建立机动车尾气排放清单.通过计算未来年路网车流信息和各情景下实际路网机动车污染物的排放清单,预测2020年和2025年的污染物排放变化.结果表明,未来10年北京城市副中心路网密度和机动车行驶里程持续增长,与基准情景相比,各控制情景对污染物排放量均有削减,新能源车推广情景对各污染物减排效果显著,且对NOx和PM的减排效果更好.外埠车限行情景对各污染物减排效果均较为显著,淘汰高排放车措施在短时间内削减效果显著,但长期削减效果较弱.综合情景对污染物的削减率达到最佳,机动车污染物CO、NOx、HC和PM排放量分别下降39.0%、58.7%、49.2%和55.5%.     

基于微地貌约束的山区型特色小镇“三生”空间布局优化

优化国土空间开发格局是生态文明建设的重要内容,在村镇尺度下生态-生产-生活(简称“‘三生’”)空间结构与布局,对于特色小镇绿色发展具有重要意义.为优化山区以工业和旅游融合为优势的特色小镇“三生”空间布局,以茅台镇为研究对象,基于“产业兴旺、生态宜居”乡村振兴战略要求,通过10 m分辨率DEM、土地利用等数据,以主导生态功能和山区微地貌为约束条件,通过GeoSOS-FLUS模型开展了生态优先情景下茅台镇“三生”空间布局优化研究,并与无地貌约束的自然演变和经济优先2种情景做了对比.结果表明:①茅台镇生态空间和农业生产空间在峡谷底、陡坡和山脊区域均有大量分布且面积数量差异较小,而生活空间和工业生产空间多分布在峡谷底部.②自然演变情景模拟下,河谷地带的缓坡和部分陡坡位置均被转换为建设用地;经济优先情景模拟下,缓坡位置的耕地较易转化为建设用地;而生态优先情景模拟下,林地实现了空间上的连通和聚集,建设用地主要在茅台镇中南部河谷地带以及缓坡地区适度扩张.③生态优先情景下,峡谷底区域“三生”空间布局得到优化,生态空间面积从41.29 km2增至43.80 km2,工业生产空间面积由6.86 km2增至7.89 km2,农业生产空间由24.29 km2降至20.00 km2.研究显示,对于山区型村镇,微地貌约束土地利用模拟使得工业生产空间和生活空间集中分布在峡谷底区域,而生态空间则较多分布在缓坡和陡坡区域.      

中国火法铜冶炼污染物排放情景分析

基于目前中国火法炼铜的污染物产生特点,即冶炼过程中污染物产生差别主要体现在熔炼阶段工艺技术水平的高低,本文根据产业发展战略导向,对现行的熔炼工艺即先进熔池炉、闪速炉熔炼技术和传统鼓风炉熔炼技术设定情景：当2015年精炼铜产量达到500万t时,熔池、闪速、鼓风熔炼三种工艺的比重分别为：情景-50％、40％和10％。情景二60％、40％和0,情景三70％、30％和0。以2007年的冻结情景为基准,对污染物的产生量与排放量进行情景分析。结果表明,情景三是最优方案,在铜产量大幅增加的同时,通过工艺结构调整、促进废物资源化利用,基本可以实现主要污染物的排放不增加,这对火法炼铜行业污染物减排管理决策具有参考价值。     

Emissions and Atmospheric CO2 Stabilization: Long-Term Limits and Paths

The objective of stabilization of greenhouse gas concentrations is often envisioned as a monotonic approach to higher constant concentrations. For CO₂ to approach a constant concentration over a finite time, CO₂ emissions must peak and then gradually approach zero over 1,000+ years, regardless of the concentration level. While this intellectual architecture has proved useful, we suggest consideration of a broader range of scenarios, including ones in which net emissions decline to zero over a finite period of time resulting in a maximum CO₂ concentration followed by a long-term decline to a lower level. Carbon cycle model results illustrate these scenarios.     

基于达标约束的南京市环境空气质量情景模拟

以2030年南京市6项污染物达标为约束,在2015年大气污染物排放清单基础上,利用CMAQ模型分析了PM_(2.5)对南京本地不同前体物排放的敏感性,通过情景分析预测排放清单,模拟了4种减排情景的空气质量变化,最终获得达标约束下大气污染物总量控制指标.模拟结果显示,减少一次颗粒物PPM (primary particulate matter)排放对降低大气中的PM_(2.5)浓度最为有效;在周边地区减排的基础上,本地减少PPM排放对PM_(2.5)年均浓度下降的相对贡献可达88%,其次为NH_3、NOx、SO_2与VOCs减排,其相对贡献分别为10. 3%、5. 5%、3. 2%与0. 5%;相比2015年,4种情景下南京市主要大气污染物减排比例在22%～53%,未来控制活动水平对减排SO_2、NH_3与CO较有效,而NOx和VOCs末端治理方面还有较大空间;将SO_2、NOx、PM10、PM_(2.5)、BC、OC、CO、VOCs及NH_3的排放量分别控制在2. 43×104、8. 47×10~4、9. 42×10~4、3. 74×10~4、0. 19×10~4、0. 30×10~4、26. 56×10~4、13. 08×10~4及1. 50×10~4t以内时,预计南京市6项污染指标可以达到国家环境空气质量二级标准.     

“十三五”挥发性有机物总量控制情景分析

总量控制制度是一种行之有效的污染控制手段,我国从2016年开始对挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)进行总量控制.采用"排放因子法"和"回归分析法",估算和预测我国2015年和2020年人为源VOCs排放量,结果表明,2015年我国人为源VOCs排放量约为3 111.70万t;2020年基准情景VOCs排放量预计为4 173.72万t,相比于2015年增长了34.13%.根据"十三五规划纲要"中的减排要求,全国2020年VOCs总量控制目标为2015年排放量的90%,即2 800.53万t,"十三五"期间,全国至少需减少排放1 373.19万t的VOCs.在此基础上,以2015年为基准年、2020年为目标年,通过情景分析法,设置我国"十三五"期间可能推行的3种总量控制情景:重点区域全面推进VOCs减排、重点行业全面推进VOCs减排、重点区域重点行业推进VOCs减排,并对每种情景下的控制总量进行分配.结果表明,3种情景的减排潜力与削减任务均存在一定的缺口,实现"十三五"总量减排目标难度大,需要加大VOCs污染控制力度.     

科尔沁沙地及其周围地区土地利用变化的情景分析

根据科尔沁沙地及其周围地区过去15年(1985～2000年)土地利用的时空动态变化、2000年的土地利用格局以及2010年的土地利用规划数据,构建了模拟研究地区土地利用变化的CLUE-S模型。在该模型的支持下,论文分别对研究地区未来10年(2000～2010年)土地利用变化格局的马尔柯夫情景和规划情景进行了模拟,然后,通过2000年土地利用现状图与2010年情景模拟图的叠加,分析了在以上两种情景下土地利用变化的共同之处及差异。研究结果对完善科尔沁沙地及其周围地区土地利用变化的动态管理具有重要意义。