淮河流域省界水质标准的确定——以淮河流域为例

省界水质标准确定是流域环境管理的重要工作。本文运用冲突分析理论研究边界水质标准确定问题,提出了排污总量分配公平性的准则,详细阐述了边界水质标准确定的必要性、基本原则、技术步骤和计算方法。以沙颖河－淮河干流水系为例进行的实例研究得出了该水系的省界水质标准。本文的研究成果对于跨边界河流的水环境管理具有重要指导意义。     

抓住机遇创新开拓打好天津市环境保护“一控双达标”攻坚战

本文全面回顾了１９９８年天津市环境保护工作,分析了当前形势以及进一步做好工作应把握的几个问题。围绕抓住机遇,打好天津市环境保护“一控双达标”攻坚战,提出了１９９９年的工作目标任务及具体措施。     

减污降碳协同增效：政策困境与完善路径

我国面临实现生态环境根本好转与碳达峰碳中和两大战略任务,“协同治理”政策体系需在现有的生态环境管理制度体系上嵌入“降碳”政策目标,“降碳”和“减污”涉及的规范、资源和工具等制度性要素将在“协同增效”目标下重新协调整合。“减污降碳”在政策理念、政策工具、政策主体等层面均对传统污染防治政策系统存在路径依赖,可能导致决策科学性不足、规制失灵、政策可持续性较差、政策僵化、市场主体投入不足等问题。故此,需加快完善“协同增效”相关法律法规、强化多元政策工具统筹协同、优化差异性政策的管理协同。     

北京市制造业减污降碳协同效应分析和驱动因素

基于北京市2013～2020年制造业大气污染物和CO₂排放数据计算结果,分析了制造业排放变化特征,采用协同效应系数评估了制造业减污降碳的协同效果,并利用LMDI模型量化分析了人口规模、经济发展、产业结构、能耗强度、能源结构和排放强度对于大气污染物排放、CO₂排放以及二者综合的驱动影响程度.结果表明,北京市制造业排放总体呈下降趋势,2013～2020年,大气污染物排放减少了79.2%～92.5%,CO₂排放减少了60.3%,各项排放在“清空五年”和“蓝天三年”时期呈现不同的阶段性特征.从减污降碳协同效果来看,各项大气污染物和CO₂的协同效应系数均在0～1之间,对于大气污染物的减排作用大于CO₂.从各驱动因素影响来看,能耗强度降低和能源结构优化对于排放的负向拉动作用较大,排放强度降低对于大气污染物排放具有抑制作用;从协同减排综合驱动影响来看,能耗强度降低的协同效果最为明显,产业结构调整在“蓝天三年”时期的协同效果最佳.     

控释掺混肥对麦玉轮作体系作物产量和温室气体排放的影响

为探究控释掺混肥一次性施肥对华北平原麦玉（冬小麦和夏玉米）轮作体系作物产量和温室气体排放的影响,于2020~2022年在德州市现代农业科技园区开展田间试验.冬小麦和夏玉米均设不施氮对照（CK）、农户习惯施氮（FFP）、优化施氮（OPT）、CRU1（包膜尿素与普通尿素在冬小麦和夏玉米上的掺混比例分别为5∶5和3∶7）、CRU2（包膜尿素与普通尿素在冬小麦和夏玉米上的掺混比例分别为7∶3和5∶5）共5个处理.对比分析了不同处理的作物产量、氮肥利用效率、施肥经济效益和温室气体排放的差异.结果表明,施氮可显著提高麦玉轮作系统单季和周年作物产量（P<0.05）.与FFP相比,CRU1和CRU2处理的夏玉米、冬小麦和周年产量分别提高了0.4%~5.6%、-5.4%~4.1%和-1.1%~3.9%（P>0.05）;氮肥吸收利用率、氮肥农学利用率和氮肥偏生产力分别提高了-8.6%~43.4%、2.05~6.24 kg·kg^-1和4.24~10.13 kg·kg^-1;周年净收益提高了0.2%~6.3%.施氮显著增加了麦玉轮作体系的土壤N₂O和CO₂的周年排放（P<0.05）,但对CH₄周年排放没有影响（第1年FFP处理除外）.CRU1和CRU2处理的土壤N₂O周年排放总量较FFP处理显著降低了23.4%~30.2%（P<0.05）.施氮显著增加了麦玉轮作体系的周年全球增温潜势（GWP）（P<0.05）,但各施氮处理通过提高作物产量降低了温室气体排放强度.与FFP相比,CRU1和CRU2处理的周年GWP降低了9.6%~11.5%（P<0.05）,周年温室气体排放强度（GHGI）降低了11.2%~13.8%（P>0.05）.综上所述,一次性减量施用控释掺混肥在减少氮肥和人工投入、提高作物产量、经济效益和降低温室气体排放方面具有积极作用,是促进华北平原粮食作物清洁生产的有效氮肥管理措施.     

Carbon Payments and Low‐Cost Conservation

Abstract: A price on carbon is expected to generate demand for carbon offset schemes. This demand could drive investment in tree‐based monocultures that provide higher carbon yields than diverse plantings of native tree and shrub species, which sequester less carbon but provide greater variation in vegetation structure and composition. Economic instruments such as species conservation banking, the creation and trading of credits that represent biological‐diversity values on private land, could close the financial gap between monocultures and more diverse plantings by providing payments to individuals who plant diverse species in locations that contribute to conservation and restoration goals. We studied a highly modified agricultural system in southern Australia that is typical of many temperate agriculture zones globally (i.e., has a high proportion of endangered species, high levels of habitat fragmentation, and presence of non‐native species). We quantified the economic returns from agriculture and from carbon plantings (monoculture and mixed tree and shrubs) under six carbon‐price scenarios. We also identified high‐priority locations for restoration of cleared landscapes with mixed tree and shrub carbon plantings. Depending on the price of carbon, direct annual payments to landowners of AU$7/ha/year to $125/ha/year (US$6–120/ha/year) may be sufficient to augment economic returns from a carbon market and encourage tree plantings that contribute more to the restoration of natural systems and endangered species habitats than monocultures. Thus, areas of high priority for conservation and restoration may be restored relatively cheaply in the presence of a carbon market. Overall, however, less carbon is sequestered by mixed native tree and shrub plantings.     

基于PSO-BP神经网络的山西省碳排放预测

山西作为能源使用和碳排放大省,推动“双碳”战略对全国具有重要示范意义。基于IPCC（政府间气候变化专门委员会）排放系数法测算山西省2000—2020年的碳排放量,运用Tapio脱钩模型分析碳排放与经济发展之间的脱钩关系,利用LMDI法对影响碳排放变化的因素进行分解,采用PSO-BP神经网络模型对山西省的碳排放量进行模拟和预测。结果表明：2000—2020年山西省碳排放量呈增长趋势,碳排放强度呈下降趋势,脱钩系数为0.585,整体处于弱脱钩状态。经济增长是碳排放量增长的决定因素,而产业结构与能源强度的优化调整是抑制碳排放的主导因素。引入PSO（粒子群优化算法）有效提高了BP神经网络的预测精度。预测结果显示,在基准情景、低碳情景和强化低碳情景下,山西省碳排放分别于2032年、2029年和2027年达峰。针对预测结果,提出了相关政策建议。

     

欧美制订颗粒污染物环境空气质量标准的历程及对我国的借鉴

通过回顾欧美制订空气质量目标、建立颗粒物环境空气质量基准和标准的原则和方法,借鉴发达国家治理大气细颗粒污染的成功经验和制（修）订大气细颗粒物环境质量标准的理论、方法和历程,结合我国空气颗粒污染物的特征和科学研究的现状,提出由国家主管部门通过顶层设计,组织相关研究机构开展联合攻关研究,提供科学研究结论,在此基础上出版我国颗粒物环境空气质量基准文件。     

SDAO工艺污水厂提标改造为A2O和MUCT工艺的对比试验

基于生物脱氮除磷的机理,在不增加新构筑物和不进行较大结构改造的前提下,研究将污水处理厂SDAO工艺提标改造为A²O和MUCT工艺的处理效果与差异。结果表明,驯化前期进水C/N为3.25,A²O和MUCT工艺的COD_Cr和NH₄⁺-N去除率可达90.0%以上,但TN和TP去除率较低;后期补充一定量的碳源可明显提高同步脱氮除磷效果。反应器稳定运行后维持进水C/N为6.75时,A²O工艺在稳定运行条件下,TN去除率可达75.6%,出水TN平均浓度为15.6 mg/L;TP去除率可达78.8%,出水TP平均浓度为1.4 mg/L。MUCT工艺脱氮除磷效果相对较差,稳定运行条件下TN和TP去除率仅达62.8%和37.3%,出水TN和TP平均浓度分别为25.3和2.8 mg/L。分段进水可改善MUCT工艺的处理效果,稳定运行条件下,出水TN和TP的浓度分别为20.3和0.9 mg/L,去除率分别为72.8%和86.8%。研究认为,在SDAO工艺的提标改造过程中,A²O工艺相对MUCT工艺具有明显优势,出水COD_Cr、NH₄⁺-N及TN接近GB 18918—2002《城镇污水处理厂污染物排放标准》中一级A标准,出水TP可达一级B标准,需辅以化学除磷手段达到一级A标准。     

基于系统动力学的甘肃省碳排放峰值预测

针对经济结构以高耗能行业为主但生态脆弱的甘肃省开展碳排放峰值预测研究,基于对甘肃省碳排放现状的分析,将其分为7个碳排放行业,即电力、热力的生产与供应业,黑色金属冶炼及压延加工业,石油加工炼焦及核燃料加工业,有色金属冶炼及压延加工业,非金属矿物制品业,化学原料及化学制品制造业以及交通运输业。选择每个重点耗能行业碳排放量占比最大的子行业,分别为火力发电供热,钢铁,石油加工,铝、镁,水泥,合成氨及道路运输子行业进行研究。借助Vensim PLE软件建立7个子行业碳排放系统动力学模型,采用情景分析法设置快-慢模式、中-慢模式、慢模式、快-中模式、中模式、慢-中模式、快模式、中-快模式8种情景模式对甘肃省碳排放峰值进行预测。结果表明:甘肃省碳排放峰值出现在2028—2045年,为2.09亿~4.29亿t;同时考虑峰值大小和峰值出现时间及甘肃省发展现状,中模式为实现甘肃省碳排放达峰的最优方案。在此基础上,提出甘肃省今后要加大产业结构调整、能源结构优化、生产技术改进力度。