云南省生态资产与生态系统生产总值核算体系研究

生态系统作为重要的生态资产,为人类提供生态产品和服务,是人类生存和社会经济可持续发展的基础;生态系统生产总值（GEP）是生态资产提供的生态产品与服务价值总和,是生态资产的重要组成部分,也是生态资产对人类福祉的主要贡献。论文以云南省为例,分析了生态资产和GEP的内涵、关联与核算体系,评价了云南省2010年生态资产状况及其为受益者提供生态产品和服务价值的总和。评价结果显示：云南省2010年生态资产状况总体良好,林地、灌丛和草地生态系统的质量水平属于良等级;农田生态系统的质量水平差;生物多样性质量水平优。云南省2010年GEP总量为29 869.51亿元,其中,直接产品价值为4 132.69亿元,间接服务价值为25 736.81亿元。2010年GEP是当年该省国内生产总值（GDP）的4.13倍。研究结果表明,生态资产与GEP的核算,可以定量反映生态系统状况及其对区域社会经济发展的支撑作用,并为评估区域生态系统保护成效及建立生态系统可持续管理与绩效考核机制提供科学依据。     

基于鲸鱼优化算法与投影寻踪耦合的云南省初始水权分配

论文基于公平性、效率性和可持续性原则,选取水资源开发用率等17个分水指标建立云南省初始水权分配指标体系,运用投影寻踪（Projection Pursuit, PP）技术确定云南省各州市初始水权分配水量。针对PP技术最佳投影方向难以确定的不足,利用一种新型群智能算法——鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）寻优PP模型最佳投影方向,构建WOA-PP耦合的初始水权分配模型。通过6个典型测试函数对WOA进行仿真验证,仿真结果与文化算法（Cultural Algorithm, CA）、差分进化（Differential Evolution, DE）算法、混合蛙跳算法（Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFLA）、布谷鸟搜索（Cuckoo Search, CS）算法、粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法和人工蜂群（Artificial Bee Colony, ABC）算法的寻优结果进行比较。结果表明：1）无论是单峰还是多峰函数,WOA能够探索不同的搜索空间,具有良好的开发和勘探能力,对Sphere等6个函数的寻优精度高于CA、DE、SFLA、CS、PSO和ABC算法,表现出较好的寻优精度、收敛速度、全局寻优能力与收敛稳定性。2）从WOA-PP模型初始水权分配结果及目前实行的综合法水量分配结果对比来看,2015年昭通、丽江、临沧、红河、文山、怒江两种方法的分配结果相差最小,在0.11亿~0.41亿m³之间;玉溪、普洱、大理、德宏和迪庆两种方法的分配结果相差最大,在2.06亿~4.38亿m³之间;其余州市两种方法的分配结果在1.12亿~1.61亿m³之间。2020年保山、昭通、丽江、临沧、红河、文山、怒江两种方法的分配结果相差最小,在0.02亿~0.41亿m³之间;昆明、玉溪和德宏两种方法的分配结果相差最大,分别为5.89亿、5.66亿和3.54亿m³;其余州市两种方法的分配结果在1.89亿~2.85亿m³之间。3）论文提出的初始水权分配模型及方法具有一定的可操作性和有效性,可为区域初始水权分配提供新的思路和方法。     

《安全生产法》实施三周年座谈会指出：法律体系逐步完善 执法力度仍需加强

2005年10月21日至22日，国家安全生产监督管理总局在云南省昆明市召开安全生产宣传工作座谈会。国家安监总局局长李毅中，副局长王显政，云南省副省长刘平，国家煤矿安全监察局副局长王树鹤，国家安监总局政策法规司司长黄毅等出席了会议。     

云南省粮食产量影响因素的实证研究

采用实证分析的方法，以云南省为例，选取影响云南省粮食产量的8个因素（耕地面积、粮食播种面积、粮食单产、有效灌溉面积、化肥施用量、受灾面积、农业机械总动力、农村用电量），并根据这8个因素对2000-2004年的原始统计数据进行了灰色关联度分析和因子分析。经研究表明，影响云南省粮食产量的因素可以归纳为农业土地利用状况和农业现代化水平，具体体现在耕地面积、粮食播种面积、粮食单产、化肥施用量、有效灌溉面积、农业机械总动力这6个方面。根据研究结论和目前云南省粮食产量的现状，提出了解决云南省粮食安全的对策与建议。     

云南省公众环境意识分析

调查之一:中小学生的环境意识明显高于成年人,说明近年来加大学校环境教育的举措已经取得了明显的成效.     

魂牵梦萦泸沽湖

泸沽湖位于云南省北部的滇川交界处,是国家风景名胜区和自然保护区. 泸沽湖旅游区距丽江市200公里,由湖区水域、永宁坝、女儿国镇旅游服务接待中心及格姆女神山组成.湖的东部为四川省盐源县,湖区以清澈湛蓝的水体为主景,有湖岛、狮子山、女神幽谷、十七个沙滩和一个海堤连岛,湖周围森林植被及散落于湖岸沿线的落水、里格、蒗放等十余个古朴的民族村落.     

云南省环境科学研究院简介

云南省环境科学研究院（前身云南省环境科学研究所）于1976年开始筹建,1981年正式建成,是省级多学科、综合性的环境保护科研单位。主要从事生态环境保护研究、高原湖泊（河流及湿地）保护研究、区域性环境规划、环境影响评价、清洁生产和ISO14000体系认证咨询、危险废弃物管理及技术研究、环境工程设计施工及环保实用技术开发和推广应用。     

《环境科学导刊》征稿简则

《环境科学导刊》,投稿及联系邮箱：ynhjkx@yies．org．cn;电话（传真）：0871—4142389;国内统一刊号：CN53—1205／X;国际标准刊号：ISSN1673—9655。 《环境科学导刊》是云南省环境保护厅主管,云南省环境科学研究院主办的学术类环境科技双月刊。刊物力求反映环境科学的研究成果、应用技术、新理论、新方法,活跃学术气氛,促进学术交流。     

云南省水污染DPSIR模型指标体系的构建

根据云南省的水污染状况及指标选取原则建立了云南省水污染评价模型DPSIR的指标体系,并初步分析了各指标的时间变化特征,为进一步定量评估云南省水环境质量莫定了基础.     

Factors a ecting trace element content in periurban market garden subsoil in Yunnan Province, China

Field investigations were conducted to measure subsoil trace element content and factors influencing content in an intensive periurban market garden in Chenggong County, Yunnan Province, South-West China. The area was divided into three di erent geomorphological units: specifically, mountain (M), transition (T) and lacustrine (L). Mean trace element content in subsoil were determined for Pb (58.2 mg/kg), Cd (0.89 mg/kg), Cu (129.2 mg/kg), and Zn (97.0 mg/kg). Strong significant relationships between trace element content in topsoil and subsoil were observed. Both Pb and Zn were accumulated in topsoil (RTS (ratio of mean trace element in topsoil to subsoil) of Pb and Zn >1.0) and Cd and Cu in subsoil (RTS of Cd and Cu 61.0). Subsoil trace element content was related to relief, stoniness, soil color, clay content, and cation exchange capacity. Except for 7.5 YR (yellow-red) color, trace element content increased with color intensity from brown to reddish brown. Significant positive relationships were observed between Fe content and that of Pb and Cu. Trace element content in mountain unit subsoil was higher than in transition and lacustrine units (M > T > L), except for Cu (T > M > L). Mean trace element content in calcareous subsoil was higher than in sandstone and shale. Mean trace element content in clay texture subsoil was higher than in sandy and sandy loam subsoil, and higher Cu and Zn content in subsoil with few mottles. It is possible to model Pb, Cd, Cu, and Zn distribution in subsoil physico-chemical characteristics to help improve agricultural practice.