水环境中重金属的生物毒性预测模型

简要介绍了近年来发展的几种金属生物毒性预测模型，如FIAM、GSIM和BLM等模型。金属与生物有效性和毒性之间的关系，是制定金属的水质标准的依据，随着对金属形态及其生物有效性和毒性关系研究的深入，产生了很多的机理描述模型。描述金属与生物作用的现存模型有多种，分别从多种角度解释了环境因素对金属形态分布及其生物毒性的影响，各模型在一定程度上可给出重金属的生物毒性信息，但都存在缺陷，不能完全替代毒性实验。建立合理的金属毒性预测模型，为建新的水质标准提供依据，正是国际环境界研究的热点。     

滞洪型平原水库蓄水对水环境影响分析及其协同调控研究

本文通过滞洪型水库运行机理的介绍,以石佛寺水库为例,提出利用地表水和地下水协同调控解决蓄水带来的环境负效应,通过建立库区水环境统一模型,利用数值模拟方法分析预测水库蓄水对环境的影响,并对解决水库蓄水产生的环境负效应进行方案的优化选择,最终提出地表水库蓄水和地下水库供水的最优方案.     

杭州市垃圾填埋甲烷排放估算及控制途径研究

研究和估算固体废弃物填埋处理甲烷的排放,对准确评估未来气候变化以及应对气候变化所带来的影响具有重要的意义。文章在分析了填埋场甲烷产生影响因素的基础上,对2005-2010年杭州市填埋场甲烷排放情况进行了估算,针对性地提出了杭州市填埋场甲烷排放控制的对策建议,为杭州市碳减排工作提供参考意见。     

中国应对气候变化的碳减排研究进展

全球气候变化日益引起各国和公众的关注,我国也针对气候变化和二氧化碳减排进行了大量研究以应对挑战。文章在全面总结中国碳减排的研究文献基础上,从碳排放量估算及其影响因素、二氧化碳减排的情景分析、政策技术措施的潜力和成本分析、区域碳减排等4个方面系统归纳分析了我国主要的碳减排研究现状,提出了碳减排研究前景与展望,并建议开发适用于我国的碳减排研究模型,加强我国不同行业不同区域的碳减排研究,提出客观可行的减排措施。     

长江经济带二氧化碳净排放时空演变特征及脱钩效应

研究区域CO₂净排放,对“碳中和”战略的实现具有重要意义.以长江经济带为例,在揭示1999～2018年长江经济带CO₂净排放时空演变特征的基础上,分析长江经济带不同区域社会发展与CO₂净排放的脱钩效应,以期为差异化区域产业发展和碳减排路径提供支持.结果表明：(1)1999～2012年长江经济带CO₂排放量上升了2 244.23×10⁶ t,碳汇量在研究时间段增长了148.07×10⁶ t;(2)长江经济带呈现“变绿”趋势,2013～2018年中高碳汇量区域(NPP>800 g·m^-2,以C计)面积较1999～2012年上升了23.25%;(3)长江经济带下游经济社会发展与CO₂净排放脱钩效应较强,上、中和下游强脱钩城市占长江经济带强脱钩城市的比例分别为12%、34%和54%.     

基于ELCOM-CAEDYM模型的太湖蓝藻水华早期预测探讨

结合太湖蓝藻水华形成的"四阶段理论", 基于澳大利亚西澳大学水研究中心开发的ELCOM-CAEDYM耦合模型框架构建了太湖水华蓝藻生态动力学模型,对蓝藻水华的形成进行模拟,分析了太湖蓝藻水华早期预测的可行性.结果表明:该模型在较长时间尺度上对春季复苏阶段及生长上浮阶段蓝藻水华的形成模拟效果较好,蓝藻生物量模拟值与站点调查值的误差变化范围在1.0%~70.4%,平均误差为28.0%,与MODIS卫星反演值的误差变化范围在3.8%~83.9%,平均误差40.5%;但越冬阶段蓝藻生物量模拟输出值与站点调查值的误差变化范围在3.0%~143.6%,平均误差为40.1%,与MODIS卫星反演值的误差变化范围在9.7%~118.4%,平均误差为48.8%,表明模型对蓝藻越冬过程模拟能力还不强,应在蓝藻越冬机制模拟计算方面进一步改进,以满足蓝藻水华早期预测的需要.     

基于ARIMA模型的北京市朝阳区建筑垃圾产量分析与预测

在建筑垃圾产量历史数据缺失的情况下,借助ARIMA模型预测朝阳区拆除面积和建筑竣工面积,从经验系数法和间接预测法入手,对朝阳区的拆除垃圾、新建垃圾和装修垃圾的产量进行了预测。研究结果,表明未来8年朝阳区新建剩余垃圾和装修垃圾的产生量呈缓慢上升的趋势,工程槽土和拆除垃圾的产生量呈现周期性的波动;工程槽土对建筑垃圾总量的贡献最大,其次是拆除垃圾,新建垃圾的贡献最小。综合考虑不同类建筑垃圾的产生量和特点,朝阳区政府应加大拆除垃圾和装修垃圾无害化和资源化的管理力度。     

面向2035的节能与新能源汽车全生命周期碳排放预测评价

发展节能与新能源汽车是降低交通运输行业碳排放的重要技术路径.为量化预测节能与新能源汽车的全生命周期碳排放,利用全生命周期评价方法,以汽车相关技术路线和政策为参考,选取燃油经济性、整车轻量化水平、电力结构碳排放因子和氢能碳排放因子为关键参数,构建传统燃油汽车(ICEV)、轻度混合动力汽车(MHEV)、重度混合动力汽车(HEV)、纯电动汽车(BEV)和燃料电池汽车(FCV)的数据清单并对其全生命周期碳排放进行量化预测评价,对电力结构碳排放因子和不同制氢方式碳排放因子进行了敏感性分析和讨论.结果发现,2022年ICEV、 MHEV、 HEV、 BEV和FCV的全生命周期碳排放量(以CO₂-eq计)分别为208.0、 195.5、 150.0、 113.5和205.0 g·km^-1.到2035年,BEV和FCV相比于ICEV具有较为显著的减碳效益,分别降低69.1%和49.3%.电力结构的碳排放因子对BEV的全生命周期碳排放的影响最显著.关于燃料电池汽车的不同制氢方式,短期应以工业副产氢提纯为主供应FCV氢能需求,长期以可再生能源电解水制氢和化石能源...     

哈长城市群县域碳排放空间溢出效应及影响因素研究——基于NPP-VIIRS夜间灯光数据的实证

基于2012-2016年NPP-VIIRS夜间灯光数据测算哈长城市群共计68个县级单元碳排放数据,采用空间自相关、位序规模法则、空间计量模型以及空间马尔科夫链模型,对县级尺度城市碳排放空间特征、影响因素和动态空间溢出作用进行分析.结果表明：①城市碳排放呈现逐年下降的趋势,空间Moran''s I指数表明研究区城市碳排放存在高度的空间自相关,碳排放的高值集聚性呈降低的趋势.②位序规模法则表明,研究区全部城市的碳排放属于次位型分布,高位次城市的碳排放表现突出;在前十位城市的碳排放规模先减少再增加,由分散向集中演变.③多种空间面板模型对比分析表明,城市经济水平和人口密度因素呈现显著的正相关关系;固定投资和外商投资因素仅在时间固定模型中起到正向影响作用;技术进步以及路网密度因素则起到显著的抑制作用.④空间马尔科夫链分析结果表明,城市碳排放空间溢出效应明显,位于低水平区域与高水平区域的城市在转移过程中保持稳定;位于中低水平区域的城市与高碳排放的城市相邻会降低转移概率,反之则会提升转移概率.     

基于神经网络的东北地区秸秆焚烧预测

选取农作物秸秆露天燃烧严重的东北地区,采用人工神经网络的方法,结合卫星火点和气象数据,开展秸秆露天燃烧预测研究.结果表明：人工神经网络预测模型成功验证了松嫩平原地区2015年10月25日~11月15日的秸秆露天燃烧情况,其准确度为67.1%,经过多次试验,在神经网络建模与验证数据配比为80：20时,预测准确度最高,可达69.7%,同时该模型的稳定性较好.而对不同区域,不同时间段的预测研究表明,人工神经网络较适用于长时间序列的预测.就影响因素而言,相对湿度是影响秸秆露天燃烧的最重要因素.本研究结果可为空气质量模式提供火点预测数据,提高其预报预警能力,为区域联防联控政策的制定提供科技支持.