区域尺度生物多样性维护功能综合评估方法与实证研究

生物多样性是区域可持续发展的基础,准确掌握区域尺度生物多样性维护功能空间格局,对于反映区域生态系统状态、变化和面临的威胁,以及选择保护策略均具有重要意义。利用区域生物量、地形地貌、气候和土地覆被因子,构建生物多样性维护功能综合评估模型,并以京津冀地区为研究区,对评估模型进行应用与验证。结果表明:(1)构建的评估模型能够反映研究区生物多样性维护功能空间格局。经模型评价,京津冀地区生物多样性维护功能高值区主要集中在燕山山区和太行山山区,低值区主要集中在坝上高原和平原地区,评估结果符合研究区实际。(2)研究区县域生物多样性和自然保护区物种多样性与模型评估结果间均存在显著相关关系。县域生物多样性指标中,物种特有性与模型评估结果之间相关性最高(r=0.699,P0.001),其次为生态系统类型多样性(r=0.680,P0.001)、稀有濒危物种丰富度(r=0.571,P0.001)、野生维管植物丰富度(r=0.544,P0.001)、外来物种入侵度(r=-0.437,P0.001)和野生高等动物丰富度(r=0.404,P0.001);自然保护区物种多样性与模型评估结果间呈显著对数相关(r=0.540,P0.001),约70%的自然保护区分布在生物多样性维护功能极重要和高度重要区。构建的评估方法能够从区域尺度和栅格水平反映生物多样性维护功能,从而为区域自然保护区建设和生态修复工作提供科学依据。     

基于XGBoost-LME模型的京津冀地区近地面臭氧浓度估算

高时空分辨率的近地面臭氧浓度分布数据对监测和防控大气臭氧污染,提高人居环境具有重要意义. 使用TROPOMI-L3 NO₂、 HCHO产品和ERA5-land高分辨率数据作为估算变量,构建XGBoost-LME模型估算京津冀地区近地面臭氧浓度. 结果表明：①在估算变量中地表2 m温度（T2M）、2 m露点温度（D2M）、地表太阳向下辐射（SSRD）、对流层甲醛（HCHO）和对流层二氧化氮（NO₂）是影响京津冀地区近地面臭氧浓度的重要因素,其中T2M、SSRD和D2M相关系数分别达到0.82、0.75和0.71. ②XGBoost-LME模型相较其它模型,其各项指标均为最优,十折交叉验证R²、MAE和RMSE分别为0.951、 9.27 μg·m^-3和13.49 μg·m^-3,同时,该模型在不同时间尺度均表现良好. ③在时间上,2019年京津冀地区近地面臭氧浓度存在显著的季节性差异,四季浓度变化为：夏季>春季>秋季>冬季,2019年该地区近地面臭氧月均浓度总体呈现出先上升后下降的倒“V”趋势,其中9月呈现小幅上升趋势,全年最大值出现在7月,最小值在12月;在空间分布上,2月和3月京津冀全域近地面臭氧浓度分布基本为同一水平,1、11和12月呈现出不显著的北高南低的空间分布趋势,其余月份该地区近地面臭氧浓度空间分布均呈现出南高北低的分布特征,高值区主要在南部海拔较低、人口密集和工业排放量较大的平原地区,低值区则主要在北部海拔较高、人口稀疏、植被覆盖率高和工业排放量低的山地地区.     

京津冀城市群环境规制强度与城镇化质量的协调性分析

城镇化与生态环境之间存在复杂的非线性耦合关系,而环境规制作为人类对环境的主动调节行为,能够对城镇化与生态环境间的协调关系产生积极影响。论文以京津冀城市群13个地级以上城市为例,以成本-效益理论和效率-水平理论为基础,分别构建环境规制强度和城镇化质量评价指标体系,结果发现：京津冀城市群环境规制强度和城镇化质量在时空格局上呈现高度吻合,两者均以京津为双峰值点,并向南北两翼梯度递减。之后,采用象限图分类识别方法对京津冀城市群环境规制强度和城镇化质量协调类型进行划分,从而判断两者协调性状况及时空演变特征,结论如下：1）京津冀城市群环境规制在一定程度上促进了城镇化质量的提升,两者相关系数为0.82,但环境规制强度和城镇化质量不协调状态同样显著,两者基本协调的样本数仅占样本总数的13%,说明正处于初级协同阶段;2）京津冀城市群环境规制强度和城镇化质量整体水平偏低,达到高水平的城市仅有北京市和天津市,但两者整体水平增强态势显著,石家庄市、唐山市等次级中心城市,以及秦皇岛市、沧州市等经济较发达城市已由低水平步入中等水平;3）京津冀城市群环境规制强度和城镇化质量协调性呈现圈层状空间格局,主要分为核心圈层、中间圈层和外围圈层3个圈层,且核心圈层协调性优于中间圈层,再优于外围圈层。     

京津冀中部夏季大气颗粒物空间分布特征

为研究京津冀地区雾霾成因,以Y-12（运-12）飞机为大气颗粒物观测平台,对2016年夏季京津冀中部大气颗粒物污染特征进行了观测研究.结果表明,天津市颗粒物数浓度垂直分布特征为1 500 m（以下均为标准气压高度）以下呈单峰分布,1 500 m以上呈单调下降,峰值均出现在0.35~0.40 μm之间,峰值的最大值出现在900 m左右;颗粒物体积浓度谱呈三峰分布,分别在0.30~0.40、0.50~0.60和1.00~2.00 μm之间,峰值的最大值出现在450 m左右.天津市、保定市和衡水市600与2 400 m数浓度谱分布特征为单调下降和单峰分布并存;600 m表面积浓度谱呈三峰分布,分别在0.30~0.40、0.50~0.60和0.90~1.00 μm之间;2 400 m表面积浓度谱呈双峰分布,分别在0.30~0.40和0.50~0.60 μm之间;600与2 400 m体积浓度谱均呈三峰分布,分别在0.30~0.40、0.50~0.60和1.00~3.00 μm之间.天津市大气颗粒物数浓度谱峰值的最大值出现在900 m左右,说明逆温层对气溶胶累积的形成有重要影响.城市间数浓度谱峰值高低受地面颗粒物质量浓度大小影响.京津冀中部大气颗粒物表面积浓度谱在600 m呈三峰分布,在2 400 m呈双峰分布,可能是因为2 400 m空中以细粒子为主.京津冀中部大气颗粒物体积浓度谱在600与2 400 m空中均为三峰分布,而国外为双峰分布,发现粗粒子峰值粒径范围差别较大,这是由于国内PM_2.5在PM₁₀中占比较大.研究显示,京津冀中部600和1 200 m大气颗粒物多来源于山东、河南,经近地面输送;2 400 m大气颗粒物多来源于内蒙古地区,经高空和近地面两种途径输送.      

对首要污染物所揭示的京津冀环境空气质量状况的认识启迪与对策建议

利用中国环境监测总站发布的实时大气环境监测资料,选择京津冀地区8个城市（北京市、天津市、石家庄市、保定市、唐山市、邢台市、邯郸市和秦皇岛市）57个站点为研究对象,对2015年该地区AQI（环境空气质量指数）及其首要污染物日报和实时报特征进行综合分析与评估.结果表明:①京津冀地区8个城市空气质量等级日报的首要污染物主要是PM_2.5,其中邯郸市以PM_2.5为首要污染物日数占比（即出现日数占全年总天数的比例）最高,为90%;北京市最小,为50%;其余城市在70%左右.以O₃为首要污染物日数占比较高的是北京市和保定市,超过20%;秦皇岛市最小,为2.8%.以NO₂为首要污染物日数占比较高的是秦皇岛市,为10.6%.②京津冀地区8个城市AQI实时报中以O₃为首要污染物的情况最多不超过10%,几乎没有以NO₂为首要污染物的情况;但在AQI日报中,以O₃为首要污染物的日数占比最高的可达26%,以NO₂为首要污染物的日数占比高达11%.③以2015年北京市奥体中心站点为例,当AQI日报仅以NO₂为首要污染物时（23 d）,空气质量等级日报均为良的情况主要发生在1-3月和10-12月;然而同期AQI实时报白天（08:00-16:00）空气质量等级均呈现优、良,而夜晚（16:00以后）ρ（PM_2.5）为中度和重度污染等级;当AQI日报仅以O₃为首要污染物时（55 d）,空气质量等级日报均为良的情况主要发生在4月和7-8月;同期,尽管AQI实时报中ρ（PM_2.5）日变化差异不明显,但ρ（PM_2.5）达到中度和重度污染等级的时段明显增多,且峰值多出现在10:00左右.④导致AQI日报和实时报结果差异的主要原因是在计算实时AQI时颗粒物质量浓度标准仅参考ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）24 h限值,这将会导致不确定性及滞后性.研究显示,在全国已有5 a长时间监测数据的基础上,有必要对AQI等内容开展深入研究,以加强对标准及其相关指南和规定的修改与完善工作.      

京津冀地区电力部门CO2排放因素分解分析

基于LMDI(Logarithmic Mean Divisia Index Method)方法分析2001-2016年京津冀地区电力部门CO2排放的8个影响因素,考虑了京津冀地区电力部门从生产投入、转换、传输到消费的整个过程;并分析了2001-2016年影响京、津、冀各地区CO2排放的各因素贡献值。结果表明,1)2001-2016年京津冀地区电力部门CO2排放总体呈现递增趋势,2012年出现负增长;河北省电力部门对京津冀电力部门CO2排放贡献最大,2001-2016年累计CO2排放变化量为145.70 Mt,但河北省电力部门的减排潜力巨大;2)人均GDP效应和人口规模效应是促进京津冀地区电力部门CO2排放增长的主要因素,2001-2016年累计贡献值分别为261.86 Mt和36.47 Mt;3)用电效率效应和电力输入输出效应是京津冀地区电力部门CO2排放量增长的主要抑制作用,2001-2016年累计贡献值分别为-49.40 Mt和-47.93 Mt;4)造成京、津、冀电力部门CO2排放差异的主要因素是人均GDP、化石能源转换效率和用电效率。     

京津冀PM2.5时空分布特征及其污染风险因素

为分析京津冀及其周边区域2013年典型污染事件中PM_2.5的时空分布特征及污染风险因素,根据国家城市环境空气质量实时发布数据和京津冀地区地理国情信息监测成果,采用空间数据挖掘方法对PM_2.5污染的热点区域进行了划分;并采用地理探测器定量分析了PM_2.5污染风险因子及其影响程度. 结果表明:在选取的京津冀6个城市中,在PM_2.5污染事件统计上存在保定—廊坊—北京—天津—承德—张家口的污染顺序. PM_2.5污染在空间上呈河南省(山东省)—河北省—北京市(天津市)一线的带状分布特征,在单次污染事件中,城市间的PM_2.5污染存在空间运移关系. 空间热点探测表明,京津冀及其周边区域主要分为5个热点聚集区,其中3个高值区分布在北京市、天津市、河北省和山东省的中部,面积分别为5.31×104、10.26×104、5.04×104 km2. 在8个污染风险因子中,污染企业总数(影响力为0.97,下同)、降水量(0.93)、地形坡度(0.89)对PM_2.5污染的影响显著高于其他风险因子;其他风险因子影响力排序依次为人口数量(0.60)、降水量大于0.1 mm的降水日数(0.57)、地表覆盖类型(0.52)、年均相对湿度(0.51)、年均风速(0.33),但风险因子间相比没有显著性差异. 研究显示,京津冀地区PM_2.5污染的主要因素是污染物排放,其次,气象要素中的年降水量和自然地理环境中的地形坡度也是影响PM_2.5污染特征的重要风险因子.      

循环经济2.0:重化工基地生态文明建设的新路径——京津冀协同发展背景下河北曹妃甸的经验与启示

循环经济2.0是传统循环经济的升级版,是新型工业化背景下重化工业基地推进生态文明建设的可行路径。本文以京津冀协同发展战略中的河北曹妃甸国家循环经济示范区为例,梳理归纳重化工业基地以循环经济2.0推进新型工业化和生态文明建设的经验。研究发现,通过构建以动静脉产业结合的全域循环经济产业体系、资源能源利用与废弃物利用管理体系和循环经济前端企业准入与后端评价监督体系,实现从废弃物处理与生态环境保护的循环经济1.0向经济绿色增长的循环经济2.0转变,是彻底改变区域经济增长方式、促进重化工业基地生态文明建设的新路径。     

京津冀国家干线公路污染空间特征分析

以国家干线公路交通量信息和单车排放因子为基础,基于GIS的路网线性参考系统,采用动态分段技术和核密度分析方法,从路段、污染物和车型这3个层次对2014年京津冀国家干线公路交通污染排放强度的空间差异进行分析.结果表明,车流量、车型构成和路网布局是引起排放强度空间分布差异的主要因素,排放强度高的路段集中在路网密度大且公路使用率高的京津地区,中小客车和特大货车对污染物排放强度影响显著.因使用燃料和车型的不同,NO_x、PM_(10)和PM_(2.5)排放强度分布大体一致,HC、CO空间分布更为相似.此外,经济发展水平、产业结构特征也是重要影响因素.北京除特大货车和集装箱以外的其他车型排放强度均很高,天津货车和客车排放强度均较高,河北货车排放强度高于客车.     

大气重污染预警区域联防联控协作体系构建——以京津冀地区为例

为改善大气环境质量、破除现有的环境保护与管理体制障碍,本文从京津冀地区大气重污染防治的现实意义出发,对比分析了属地管理模式的局限性与联防联控体系的优越性,探讨了京津冀地区构建大气污染联防联控体系的必要性。通过梳理大气重污染预警区域联防联控的发展历程及该地区联防联控的成功实践案例,从工作机制、联动机制、协同机制三方面提出了京津冀地区的联防联控体系构建框架以及具体实施举措,重点包括创新区域空气改善总体规划、统一加强大气污染源管控、建立落实政府环境绩效考核、建立区域生态环保专项资金等。