黄河流域生态补偿研究进展与展望

黄河流域是我国重要的生态功能区,在全国经济社会发展格局中具有重要作用。生态补偿作为保护流域生态环境、促进人与自然和谐的重要手段,在推动黄河流域高质量发展过程中具有重要作用。本文从流域区段、评价方法、影响效应、优化思路、保障机制等方面对黄河流域生态补偿的理论和实践成果进行了综述,同时提出加强多学科协同攻关、构建具有区域特征的生态补偿模式、加快建立以海定陆的生态补偿机制、注重生态损害形成机制和程度评估、加强构建多元化生态补偿保障体系等未来研究中需要深化和完善的几点建议,以期为中国经济高质量发展阶段黄河流域生态补偿的理论与实践研究提供启示和借鉴。     

宽滩型河流生态系统服务价值核算——以辽河干流为例

为解决线状河流生态系统服务价值核算长期停留在均一性核算,难以体现空间差异性的问题,整合高精度遥感数据和常规数据,区分源于河槽、滩地和河流整体3种空间的生态系统服务类型,梳理GIS平台运算的方法和参数,构建了宽滩型河流生态系统服务价值空间核算成套方法,并应用于辽河干流。结果表明:2013年辽河干流生态系统服务总价值为537.39亿元,其中洪水调蓄服务占比最高(46.99%),其次是气候调节服务(29.22%);不同土地利用类型单位面积生态系统服务价值存在差异,河槽和坑塘较高,旱地、灌木林、有林地、草地、滩涂和水田较低且数值接近;2013年辽河干流生态系统服务总价值比2009年增长了101.63亿元;辽河干流流经的铁岭、沈阳、鞍山和盘锦4个市中,单位面积生态系统服务价值和生态系统服务总价值均以辽河口的盘锦市为最高。     

论长江上游水土保持与农业持续发展

长江上游广大山丘区社会发展的历史证明：水土流失严重破坏了人类赖以生存的水土资源，影响了当地农业生产的发展。从１９８９年开展实施的长江上游水土保持重点防治工程，６年来以其显著的经济、生态和社会效益说明：水土保持不仅控制土壤侵蚀，改善生态环境，而且维护了自然资源的永续利用，成为支持长江上游山丘区农业持续发展的重要基础工程。     

基于多源遥感数据的锡尔河中下游农田土壤水分反演

机器学习结合多源遥感数据反演土壤水分含量（SMC）是目前SMC研究的热点,因较少考虑温度、蒸散等重要SMC影响因子,反演结果存在一定的不确定性。利用Sentinel-1影像、MODIS产品和SRTM数据,提取雷达后向散射系数等32个SMC影响因子,经相关分析选择27个显著的SMC影响因子（P<0.05）作为反演因子,并设计三组因子组合。这三组因子组合分别与随机森林、支持向量回归、BP神经网络三种机器学习方法结合,发现基于随机森林结合所有因子的方案,其SMC反演精度最高,该组合均方根误差RMSE为0.039 m³/m³,将该方案被用于反演2017年生长季锡尔河流域中下游平原区农田SMC。结果表明：从上部至下部SMC总体呈逐渐增加的态势,但存在显著时空差异,春季和秋季SMC较高而夏季较低。SMC差异主要由土壤质地、热量条件和地表植被状况差异引起。春季平原区下部农田SMC要高于上部,SMC的主控因子是土壤质地和地表植被状况;在夏季,土壤水分的主控因子是热量条件,农田灌溉弥补了热量条件差异对土壤水分的影响,导致空间上平原上部和下部土壤SMC空间差异不显著;秋季SMC的主控因子植被状况抵消地表温度和土壤质地差异对SMC的影响,使得秋季SMC空间差异不显著。本文采用的研究方法在一定程度上克服了因考虑SMC影响因子不足而获取更高SMC精度的限制。     

长江三角洲城市群工业污染时空演化及其驱动因素

基于2003~2015年长江三角洲（以下简称长三角）城市群26个城市工业废水和工业SO₂排放数据,采用标准差椭圆、地理集中指数、工业环境绩效指数、空间形态差异指数等方法从宏观和微观视角对长三角城市群工业污染时空演化进行分析,同时采用对数平均迪氏分解（LMDI）模型对其工业污染排放主要驱动因素进行分解.研究发现：2003~2015年工业废水和工业SO₂排放量分别下降了16.97%和28.79%,但占全国比重仍然较高,尤其是工业废水对生态环境胁迫较大.2种工业污染空间形态均呈现出北（偏西）-南（偏东）的空间分布形态,而2种工业污染重心移动轨迹并不一致,工业废水重心总体上朝向东（偏南）方向迁移了12.85km,而工业SO₂重心总体上朝向西（偏北）方向迁移了26.89km.此外,2种工业污染主要集中分布于长江沿岸城市且污染集中度指数由高到低大致呈半圈层状向周围递减.工业发展与工业污染空间形态演变具有一致性,工业废水重心和工业SO₂重心与工业发展重心距离均在逐渐缩小,而2种工业污染-环境绩效空间分布格局并不完全一致.驱动因素方面,环境规制引起的技术改善效应是工业污染排放量减少的主要原因,而由环境规制引起的产业结构效应对工业污染排放量的影响则取决于区域发展政策,经济发展效应是工业污染排放量增加的主要原因,人口规模效应对工业污染排放量的影响较小.     

基于Monte Carlo模拟的河流水质评价——以温瑞塘河为例

基于水质评价的综合污染指数（CWQI）法和水质指标实测含量的统计分析,应用Monte Carlo模拟方法,建立了河流水质评价的Monte Carlo-CWQI耦合模型并进行实例研究.通过建立的耦合模型和温瑞塘河流域14个监测断面2004~2010年的水质监测数据,定量分析各监测断面隶属于不同污染等级的概率水平和各水质指标对水体污染的影响程度.结果表明：温瑞塘河水系水质污染十分严重,勤奋、九山、东水厂、十字河、南白象、灰桥、新桥、米筛桥、仙门、光明、郭溪、瞿溪、西岙和梧田监测断面处于重度污染的概率分别为28.50%,0.55%,92.71%,59.73%,78.85%,39.38%,78.87%,83.09%,65.32%,78.08%,0.00%,0.96%,68.09%,86.06%;处于严重污染的概率分别为71.28%,0.01%,4.33%,39.76%,21.07%,60.59%,4.42%,12.41%,11.02%,21.24%,0.00%,0.02%,1.42%,13.12%.各监测断面总氮（TN）,氨氮（NH₃-N）和溶解氧（DO）的Spearman等级相关系数范围分别是0.41~0.76、0.25~0.63和0.14~0.66,是其他指标的2倍以上,表明影响该地区水质达标的主要因子是TN,NH₃-N和DO.本研究拓宽了河流水质评价的研究视角,能够为流域水环境管理提供丰富的决策依据.     

环珠江口近地面夜间臭氧上升现象：基于垂直观测的两个个例研究

利用广州塔的O₃观测资料、风廓线雷达和转动拉曼温廓线激光雷达探测的垂直环境气象等观测资料,结合ERA5的近地面风场,对2017年5月6—7日(Case I)和2019年10月1—2日(CaseⅡ)两个典型个例从垂直混合与水平输送的角度进行特征与成因分析.O₃的垂直观测结果表明,夜间残留层可储存日间混合层内的高浓度O₃气团.从垂直混合与水平输送的分析结果表明,残留层O₃的垂直混合及高浓度O₃气团的水平输送是夜间地表O₃的重要来源：夜间存在垂直风切变或边界层抬升,均可加强O₃的垂直混合;珠三角地区背景风表现为在早上偏北风和晚上转换为偏南风,广州与佛山地表O₃浓度上升最显著.此外,夜间O₃浓度上升事件可造成夜间及凌晨O₃ 8 h滑动平均值持续高值,对空气质量和大气氧化性造成一定影响.     

基于不同排放清单的长三角人为CO2排放模拟

目前基于排放清单估算的区域和城市尺度上的人为CO₂排放不确定性较大.为了我国实现碳达峰和碳中和的目标,亟需对我国的区域尺度,特别是大城市群的人为CO₂排放进行准确估算.分别利用两种先验人为CO₂排放数据(EDGAR v6.0清单和EDGAR v6.0联合GCG v1.0的改进清单)作为输入数据,采用WRF-STILT大气传输模型模拟长三角地区2017年12月至2018年2月大气CO₂摩尔分数,再以安徽全椒高塔观测的大气CO₂摩尔分数作为参考值,通过贝叶斯反演方法得到的比例因子改进了模拟结果,并实现了长三角人为CO₂排放通量的估算.结果表明：(1)在冬季,相对于基于EDGAR v6.0模拟的大气CO₂摩尔分数值而言,基于改进清单模拟的大气CO₂摩尔分数与观测值更为一致;(2)模拟的大气CO₂摩尔分数在夜间高于观测值,白天则相反,主要因为排放清单的CO₂排放数据不能表征人为...     

香溪河库湾水质特征与非回水区水华响应关系

为探究香溪河在受倒灌影响较弱的河段水华暴发征兆及机理,于水华高发期5~8月对香溪河进行监测,分析电导率、水温、叶绿素a（Chl-a）以及流速.结果表明,在6~8月,香溪河倒灌现象于XX05点（峡口镇）处基本结束,XX06~XX09受倒灌来水影响较弱;香溪河于7月暴发水华,各个监测点位上Chl-a含量均值达到100μg/L以上,XX05~XX06与XX07-XX09点位上暴发不同种水华;在水华暴发前后,水体温度无显著变化,且并无明显分层现象,说明水温分层是水华暴发的主要原因这一理论并不能很好的适用于非回水区;通过对电导率数值的研究发现,数值在垂向上出现显著拐点,而拐点出现在临界层与光补偿层之间,同时与叶绿素a含量分布呈现显著负相关性.香溪河总氮（TN）、总磷（TP）平均值为1.849mg/L和0.157mg/L,均超过富营养化的阈值,水体氮磷含量与Chl-a浓度无显著相关性,水体中除N、P营养盐外的其它离子对香溪河水华的暴发起着重要作用.在水华消退后,电导率数值又逐渐恢复表层高底层低的垂向线性分布特性,与水华的暴发、消退有着明显的响应.     

青海典型内陆河流域地表水溶解性养分组成及分布特征

为了解青海典型内陆河地表水溶解性养分组成及分布特征,对青海巴音河、格尔木河及小柴旦湖流域地表水进行了采集,分析了地表水溶解性养分的组成及含量。结果表明:巴音河流域溶解性养分N、Si可能受水库滞留效应影响;克鲁克湖有较高的NH_4~+-N含量,主要与渔业养殖有关;格尔木河流域溶解性养分含量从上游到下游有升高的趋势,可能与流域内地形差异以及水体沿途蒸发作用有关;托素湖和小柴旦湖溶解性养分含量远远高于河流,主要与湖泊水体蒸发强烈导致的养分含量浓缩有关。研究区水体溶解性养分含量均大于受限阈值,但河流DIN/SRP 10、DSi/DIN 1,表现为N相对不足,湖泊DSi/SRP 10、DSi/DIN 1,表现为Si相对不足。主成分分析表明河流、水库以及克鲁克湖为Ⅰ～Ⅱ类水体,托素湖、小柴旦湖为Ⅴ类水体。