建设我国节水高效农业的战略对策

21世纪我国水资源供需矛盾进一步加剧,农用水资源严重短缺,解决我国粮食安全问题,必须发展节水高效农业,本文阐述了未来我国农业可持续发展面临的节水任务,分析了影响节水发展的制约因素,提出了促进节水高效农业发展的战略措施和对策。     

草原旅游资源深度开发研究——以内蒙古自治区为例

旅游资源是构成旅游业发展的基础，草原旅游资源的合理利用与深度开发具有重要意义。着眼于内蒙古草原旅游现状，通过分析内蒙古草原旅游资源的特征和深度开发的必要性与可行性，提出开发理念、开发模式、区域合作和产品开发方面的设想，尤其基于资源的状况提出3种资源开发模式：依托市场模式、组合集聚模式和依托资源模式。     

建立可持续发展的人力资源开发战略

本文从我国可持续发展战略，分析了人力资源开发在经济持续发展中的作用，提出了建立一个可持续发展的人力资源开发战略的建议与决策。     

某铀尾矿库周围农田土壤重金属污染潜在生态风险评价

为能够定量评价铀尾矿库周围农田土壤重金属污染程度及其潜在生态危害性,采用Hakanson潜在生态风险指数法对土壤中重金属进行综合污染评价。结果表明,铀尾矿库周围部分农田土壤中重金属Cd、Ni、As、Cu、Hg、Zn含量存在积累和超标情况,尤以Cd的污染最严重,Ni、As次之;Pb、Cr含量能够满足标准限值要求。潜在生态风险评价结果显示,铀尾矿库周围农田土壤重金属潜在生态风险较高,主要潜在生态风险因子为Cd,其次是Hg、As,Cr、Pb、Ni、Cu、Zn并不构成潜在生态风险。铀尾矿库周围农田土壤中较高水平的Cd在构成环境污染的同时,也构成了较严重的生态危害,应加强对重金属Cd、Hg的生态风险防治。     

中国南方某铀尾矿库周缘土壤重金属污染研究

选择中国南方某铀尾矿库周边2条背景剖面（B1、B2）和3条潜在污染剖面土壤剖面（S1、S2、S3）,通过比较各剖面中重金属元素分布,讨论铀尾矿库土壤中外源重金属元素的污染特征、迁移行为.研究表明：（1）相较于背景剖面,邻近铀尾矿库周缘土壤主、微量组分呈显著外源输入特征.（2）应用主成分法分析铀尾矿库周缘土壤外源重金属元素来源,发现尾矿库是该地区土壤重金属污染的直接来源,并向周缘土壤输送As、Pb、Sb、Cd、U等重金属污染元素.（3）分析铀尾矿库周缘土壤中尾矿库源重金属元素（As、Pb、Sb、Cd、U）同主、微量组分与理化参数的关系,发现潜在污染土壤中各金属元素与LOI（烧失量）、K、P呈较密切相关,与Na、Ca、Mn、pH、Fe存在次等相关性;由重金属淋溶迁移程度可知,重金属在潜在污染剖面（S1、S2）呈显著富集特征;各重金属横向迁出特征表明,其迁移至铀尾矿库周缘土壤具有不同的迁移方式.（4）铀尾矿库周缘近源土壤（距尾矿库30m左右）As、Pb、Sb、Cd、U呈显著污染,含量远大于国家农用地土壤环境质量评价标准和所在省份土壤元素背景值,应对该尾矿库潜在风险进行及时管控.     

攀西地区水资源及可持续利用探讨

在分析攀西地区水资源特点的基础上,从资源开发结构调整、可持续发展和区域经济发展的角度阐述了该区水资源开发的迫切性。根据攀西地区水资源开发利用存在的问题,提出了该区水资源可持续利用的对策:统筹兼顾,综合利用;把建设全国能源基地与实现地方电气化相结合,因地制宜开发水能资源;以安宁河流域为重点,加快骨干水利工程建设;抓住机遇,多渠道、多途径开发水资源。     

煤炭资源对县域经济发展的正负效应分析及转化建议——以安徽省涡阳县为例

以安徽省涡阳县为例,从分析煤炭资源开采对县域经济发展的正负效应影响和辩证关系转化的角度,提出煤炭资源对涡阳县域经济可持续发展的具体建议。     

松花江流域水资源-水污染联合调控方案动态模拟研究

为解决松花江流域水资源消耗与水污染物排放联合调控过程中系统复杂特征难以刻画和系统状态变化难以量化的问题,本文从流域污染物排放的源头即农业、工业、畜禽养殖业及生活(城镇和农村)4个方面展开研究,研究其水资源消耗量和水污染物排放量联合控制的特征和机理过程.通过构建二者的耦合关系,建立了松花江流域水资源-水污染联合控制动态模拟模型.通过对该模型进行验证及设计的4种情景方案的模拟对比,充分说明实施开源、节流、治污、减排的综合措施,才是松花江流域经济社会与水环境系统协调发展的最佳策略.同时结果也证明了本文所提出的联合调控动态模拟模型的合理性和可行性.本研究对于解决松花江流域的水资源优化管理、水污染减排和总量控制具有重要的意义,同时可为制定松花江流域经济发展策略提供参考.     

The distribution of environmentally related well-being: a conceptual framework

Environmental economists have long concerned themselves with the ways in which natural resources and pollution can contribute to (or detract from) human well-being. However, the distribution of economic benefits and costs from environmentally related goods and services has been often overlooked. This article derives a conceptual framework that brings together the literature from the environmental justice movement, work on the so-called resource curse, and institutional environmental economics into a comprehensive whole. The conceptual framework gives rise to several interesting questions that can be used in studying the distribution of environmentally related well-being.     

Accuracy Assessment of NOAA Gridded Daily Reference Evapotranspiration for the Texas High Plains

The National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) provides daily reference evapotranspiration (ET_ref) maps for the contiguous United States using climatic data from North American Land Data Assimilation System (NLDAS). This data provides large‐scale spatial representation of ET_ref, which is essential for regional scale water resources management. Data used in the development of NOAA daily ET_ref maps are derived from observations over surfaces that are different from short (grass — ET_os) or tall (alfalfa — ET_rs) reference crops, often in nonagricultural settings, which carries an unknown discrepancy between assumed and actual conditions. In this study, NOAA daily ET_os and ET_rs maps were evaluated for accuracy, using observed data from the Texas High Plains Evapotranspiration (TXHPET) network. Daily ET_os, ET_rs and the climatic data (air temperature, wind speed, and solar radiation) used for calculating ET_ref were extracted from the NOAA maps for TXHPET locations and compared against ground measurements on reference grass surfaces. NOAA ET_ref maps generally overestimated the TXHPET observations (1.4 and 2.2 mm/day ET_os and ET_rs, respectively), which may be attributed to errors in the NLDAS modeled air temperature and wind speed, to which reference ET_ref is most sensitive. Therefore, a bias correction to NLDAS modeled air temperature and wind speed data, or adjustment to the resulting NOAA ET_ref, may be needed to improve the accuracy of NOAA ET_ref maps.