Assessment of the Water Quality and Ecosystem Health of the Great Barrier Reef (Australia): Conceptual Models

Run-off containing increased concentrations of sediment, nutrients, and pesticides from land-based anthropogenic activities is a significant influence on water quality and the ecologic conditions of nearshore areas of the Great Barrier Reef World Heritage Area, Australia. The potential and actual impacts of increased pollutant concentrations range from bioaccumulation of contaminants and decreased photosynthetic capacity to major shifts in community structure and health of mangrove, coral reef, and seagrass ecosystems. A detailed conceptual model underpins and illustrates the links between the main anthropogenic pressures or threats (dry-land cattle grazing and intensive sugar cane cropping) and the production of key contaminants or stressors of Great Barrier Reef water quality. The conceptual model also includes longer-term threats to Great Barrier Reef water quality and ecosystem health, such as global climate change, that will potentially confound direct model interrelationships. The model recognises that system-specific attributes, such as monsoonal wind direction, rainfall intensity, and flood plume residence times, will act as system filters to modify the effects of any water-quality system stressor. The model also summarises key ecosystem responses in ecosystem health that can be monitored through indicators at catchment, riverine, and marine scales. Selected indicators include riverine and marine water quality, inshore coral reef and seagrass status, and biota pollutant burdens. These indicators have been adopted as components of a long-term monitoring program to enable assessment of the effectiveness of change in catchment-management practices in improving Great Barrier Reef (and adjacent catchment) water quality under the Queensland and Australian Governments’ Reef Water Quality Protection Plan.     

Linking Models of Land Use,Resources, and Economy to Simulate the Development of Mountain Regions (ALPSCAPE)

We present a framework of a scenario-based model that simulates the development of the municipality of Davos (Swiss Alps). We illustrate our method with the calculation of the scenario for 2050 “Decrease in subsidies for mountain agriculture and liberalization of markets.” The main objective was to link submodels of land-use allocation (regression-based approach), material and energy flows submodels (Material and Energy Flux Analysis), and economic submodels (Input–Output Analysis). Letting qualitative and quantitative information flow from one submodel to the next, following the storyline describing a scenario, has proven to be suitable for linking submodels. The succession of the submodels is then strongly dependent on the scenario. Qualitative information flows are simulated with microsimulations of actor choices. Links between the submodels show different degrees of robustness: although the links involving microsimulations are the weakest, the uncertainty introduced by the land-use allocation model is actually advantageous because it allows one possible change in the landscape in the future to be simulated. The modeling results for the scenario here presented show that the disappearance of agriculture only marginally affects the region’s factor income, but that the consequences for the self-sufficiency rate, for various landscape-related indicators and ecosystem services, and for the economy in the long term may be considerable. These benefits compensate for agriculture’s modest direct economic value. The framework presented can potentially be applied to any region and scenario. This framework provides a basis for a learning package that allows potential detrimental consequences of regional development to be anticipated at an early stage.     

福建省生产废水和生活污水污染物排放的驱动力及其时空分异

采用对数平均迪氏指数方法,区分生产和生活两个体系,构建时空分解分析模型,追踪了福建省9个设区市2011—2019年水污染物排放变化的关键驱动力及其贡献的时空差异.结果显示：研究期内福建省工业废水污染物排放持续减少,并且各驱动力贡献的区域差距明显变小,趋于平衡;生活污水污染物排放量仍保持高位,各驱动力贡献的区域差距基本保持不变.其中,经济规模扩张是福建省水污染物排放的主导驱动力,主要源于福州、厦门、泉州经济赶超发展影响;城镇化发展对区域生活污水污染物排放的驱动影响表现为增排效应,以福州和厦门尤为显著;工业化发展对区域工业废水污染物排放的影响效应由正驱动逐渐转变为负驱动,这主要归功于三明和泉州产业结构调整优化的拉动 效应;技术效应一直是福建省水污染物排放控制的重要驱动力,但部分地区已逐渐步入生活污染物技术减排攻坚期.     

随机价格下杉木人工林的碳汇收益及最优轮伐期确定

发展林业碳汇是应对全球气候变化及实现中国2060年碳中和的重要举措。基于改进的Faustmann-Hartman模型,以中国南方浙江、福建和江西三个省份杉木人工林为研究对象,使用时间序列模型拟合并预测中国碳排放权交易市场的碳汇价格,通过蒙特卡洛模拟确定最优轮伐期及碳汇收益。研究结果表明：（1）依次纳入木材收益、地上生物量碳汇收益和死亡有机质碳汇收益时,杉木人工林的最优轮伐期分别为21.85年、22.98年和22.88年;（2）上述三种情景下,林地期望价值的净现值分别为20408.20元/hm²、24587.29元/hm²和28101.11元/hm²;（3）全面考虑包含死亡有机质碳库在内的林业碳汇效益,能够稳定提高林地所有者收益约7.02%~21.61%。此外,应进一步考虑多轮伐期下税收政策及自然风险等因素对碳汇营林的影响,这是确定最优轮伐期和碳汇收益后续研究值得重视的问题。     

森林保险支付意愿及影响因素分析——基于异质性营林主体视角

基于期望效用函数理论分析了异质性营林主体的森林保险支付意愿及差异,并以传统小林农和新型林业经营主体为研究对象,以福建省382户传统小林农和88户新型林业经营主体的调研数据为基础,综合运用条件估值法、卡方检验及Cox比例风险模型,对异质性营林主体的森林保险支付意愿与差异及支付意愿影响因素进行对比与分析。研究表明：传统小林农和新型林业经营主体的森林保险意愿支付水平存在显著差异,在1000~2500元/亩保障水平下,传统小林农的意愿支付水平分别为1.911元/亩、2.941元/亩、3.532元/亩及3.979元/亩,新型林业经营主体为1.632元/亩、3.971元/亩、5.809元/亩及6.864元/亩;两类营林主体的支付意愿均随保额的提高而提高,但新型林业经营主体的提升幅度远高于小林农。异质性营林主体的森林保险支付意愿影响因素也存在明显差别,这与其在森林保险认知特征、林业生产经营特征、林业灾损特征、森林保险产品评价特征等方面存在显著差异有关。此外,林地面积对两类营林主体支付意愿均具有显著影响,规模化、集约化的林业生产经营可促进林业经营主体的森林保险愿意支付水平。     

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.