Palaeorunoff estimations achieved from palaeoclimatic information for the southwest part of the North China Plain: an attempt to apply a climatological approach to palaeohydrology

Palaeoclimatic scenario projecting annual temperature and annual precipitation is firstly formalized with data available and speculations for the southwest part of the North China Plain (35- 37°N, 115-119°E) during the last 25000 years. Then, with three regression equations relating annual runoff to annual precipitation and derived with data of modern hydrological and meteorological records, values of annual runoff are calculated in terms of the corresponding values of annual precipitation from this palaeoclimatic scenario for this region during this temporal interval. These results indicate that runoff is the most during 8000-3000a B.P. and the least during 25000-12000 a B. P.; runoff occurring during 12000-8000 a B.P. and during 3000-0 a B.P. is less than the one occurring during 8000-3000 a B.P. and more than the one occurring during 25000-12000 a B. P.; and the runoff occurring during 25000-12000 a B. P., 12000-8000 a B. P., and 3000-0 a B.P. is respectively 43, 46 and 66 percent of the one occurring during 8000-3000 a B.P. Values of bankfull discharge for palaeochannels of the Yellow River flowing in this region during the same interval are calculated from available estimates of slope of stream-bed of these palaeochannels with a regression equation relating bankfull discharge to slope of stream-bed and ratios of bankfull-discharge are further calculated from these values for different groups of palaeochannel formed during different time spans embraced in this interval. To conduct a cross-check, these values and ratios of bankfull-discharge are compared to the corresponding values and ratios of runoff occurring during roughly the same time spans. The same direction and similar relative magnitude of changes of the surface water occurring in this region during the last 25000 years are indicated by these comparisons.     

基于DMSP/OLS数据的中国碳排放时空模拟与分异格局

精准模拟和精细尺度获取碳排放的时空动态信息，对于合理制定差别化的区域碳减排政策具有重要意义.利用DMSP/OLS夜间灯光数据在完成年内和跨年数据的校正、像元去饱和、异常值剔除的基础上，提取了城市建成区范围，并以中国大陆为研究对象，根据夜间灯光数据和碳排放统计数据之间的定量关联，构建面板数据模型模拟了2000~2013年中国的碳排放量；采用Theil-Sen Median趋势分析方法与Mann-Kendall检验，探讨了14年间中国碳排放量的时空变化趋势及空间分布特征.结果表明：系统校正后的DMSP/OLS夜间灯光影像构建面板模型模拟的碳排放量拟合精度较高，2002，2007和2012年多尺度回归检验的决定系数R²值分别为0.893，0.955和0.951.2000~2013年中国碳排放时空演化差异显著，稳慢增长型和迅猛增长型分别占碳排放区域总面积的77.6%和19.4%，稳慢增长型面域宽广，迅猛增长型主要位于都市区及都市连绵区.受城市规模及城市化发育程度的影响，迅猛增长型空间结构呈"空心型"与"中心型"空间指向性分异.研究提出，促进经济增长方式和发展模式的实质性转变、因地制宜差别化的减排措施与省区联动策略的实施是"精准减排"目标实现的重要途径.     

基于空间网格尺度的中国PM2.5污染健康效应空间分布

以全国城市空气质量实时发布平台的监测数据为基础，运用空间插值法模拟中国PM_2.5在10kmx10km空间网格尺度上的暴露水平，利用BenMap工具估计2017年中国PM_2.5污染的健康损失，在城市尺度上对PM_2.5污染的健康经济损失进行空间分析.结果表明，在统计意义层面上，2017年PM_2.5污染共计造成我国321435例早逝、746078例住院、14877551例患病，健康经济损失约为12625亿元，占当年全国GDP的1.53%.从城市尺度来看，健康效应呈现出一定的空间聚集效应，京津冀地区城市较为严重.在空间分布上，主要以“高-高”型和“低-低”型分布为主，即健康经济损失高值城市相互聚集、健康经济损失低值城市也相互聚集，并且存在高值城市之间相互影响并逐渐向四周扩散，进而影响周围低值城市的现象.     

我国北方闸控河流水质变化特征研究

基于2013年潮白新河(天津段)水体COD、NH+4-N、TN和TP的监测数据,通过研究影响研究区水质变化的主要因素,按照农作物的生长周期(将全年分为播种期、生长期和收获期)分析我国北方闸控河流水质时间变化特征和空间变化特征。结果表明,农业面源污染是该流域的主要污染源;在气候、闸坝调度和污染来源的共同作用下,各监控断面水质变化较大,各监测指标值存在明显时空差异。其中,COD和TN污染负荷由大到小为播种期、收获期、生长期,NH+4-N和TP污染负荷由大到小为播种期、生长期、收获期。不同时段水质的空间分析表明,河流上游NH+4-N、TN和TP污染负荷偏高,河流中、下游COD污染较严重。因此,在分析北方闸控河流水质状况时,应综合考虑影响水质的主要因素,分时段、分河段进行水质评价。     

中国水污染防治40年回顾与展望

改革开放40多年来,我国水污染防治工作取得巨大成效。本文通过回顾我国水污染防治发展历程和总结不同阶段我国流域水污染防治工作特点,提出了面向2035年水生态环境保护的管理建议,以期为2035年美丽中国水环境建设提供参考。     

西北地区县域生态系统服务的供需匹配——以甘肃古浪县为例

作为人类福利的源泉,生态系统服务的供需特征及匹配状况反映了区域生态与环境资源的空间配置,分析其供需匹配关系是评价与优化生态系统服务管理、促进生态系统服务供需平衡的重要前提。以西北地区河西走廊东端的古浪县为例,利用气象观测、土地利用、统计年鉴等多源数据,基于InVEST模型、ArcGIS等方法,分析古浪县2017年的产水、碳固持、食物供给和土壤保持四项生态系统服务的供需及其匹配状况。结果表明：（1）古浪县产水、碳固持、食物供给和土壤保持服务供给与需求的总量均表现出供大于求的状态,其供求总量差值依次为：12.45×10⁸ m³、21.55×10⁷ t、3.8×10⁷ t、1.28×10⁷ t,且不同类型的生态系统服务供给与需求存在明显差异。（2）古浪县各项生态系统服务供需匹配类型可划分为高供给高需求、低供给高需求、低供给低需求、高供给低需求,不同区域与不同生态系统服务间的匹配模式存在明显的空间异质性。（3）古浪县生态系统服务供需匹配表现出南中北空间差异性,且呈现集中连片的态势,说明匹配类型相同的乡镇存在“相邻相似”的特征。基于对生态系统服务的供给、需求及匹配状况的分析,进一步提出了不同匹配类型下生态经济发展、城镇化建设、生态可持续化管理、国土空间规划等方面的优化对策。     

中国资源型城市房价时空变化与影响因素分析

基于禧泰数据库的全国城市二手房价监测数据,利用描述统计和GIS空间分析方法详细分析了2011—2018年126个中国资源型城市房价时空变化特征,并采用空间杜宾模型进一步揭示了其影响因素。研究结果表明：（1）2011年和2018年中国资源型城市平均房价分别为4105元/m²和5675元/m²,再生型城市、成熟型城市、成长型城市和衰退型城市的平均房价依次递减;（2）2011—2018年中国资源型城市平均房价呈现出波动上升的态势,房价增长率为38.2%,远低于全国城市平均房价增长幅度55.3%,且不同类型资源型城市房价的增长幅度有所差异,以成熟型和再生型城市的房价增幅相对较大;（3）中国资源型城市房价和变化存在显著的空间集聚特征,房价热点区主要集中在东部地区和中部地区城市,房价冷点区主要以东北地区和西部地区城市为主;（4）空间杜宾模型显示,人均GDP、人均住房开发投资、多样化指数、专业化指数和工业废水排放强度是影响中国资源型城市房价空间差异的主要因素。     

Seasonal variation and sources of derivatized phenols in atmospheric fine particulate matter in North China Plain

Qualitative and quantitative analyses of derivatized phenols in Beijing and in Xinglong were performed from 2016 to 2017 using gas chromatography-mass spectrometry.The results showed substantially more severe pollution in Beijing.Of the 14 compounds detected,the total average concentration was 100 ng/m~3 in Beijing,compared with 11.6 ng/m~3 in Xinglong.More specifically,concentration of nitro-aromatic compounds(NACs)(81.9 ng/m~3 in Beijing and 8.49 ng/m3 in Xinglong) was the highest,followed by aromatic acids(14.6 ng/m~3 in Beijing and 2.42 ng/m~3 in Xinglong) and aromatic aldehydes(3.62 ng/m~3 in Beijing and 0.681 ng/m~3 in Xinglong).In terms of seasonal variation,the highest concentrations were found for 4-nitrocatechol in winter in Beijing(79.1±63.9 ng/m~3) and 4-nitrophenol in winter in Xinglong(9.72±8.94 ng/m~3).The analysis also revealed diurnal variations across different seasons.Most compounds presented higher concentrations at night in winter because of the decreased boundary layer height and increased heating intensity.While some presented higher levels during the day,which attributed to the photo-oxidation process for summer and more biomass burning activities for autumn.Higher concentrations appeared in winter and autumn than in spring and summer,which resulted from more coal combustions and adverse meteorological conditions.The significant correlations among NACs indicated similar sources of pollution.Higher correlations presented within each subgroup than those between the subgroups.Good correlations between levoglucosan and nitrophenols,nitrocatechols,nitro salicylic acids,with correlation coefficients(r) of 0.66,0.69 and 0.69,respectively,indicating an important role of biomass burning among primary sources.     

环境规制对碳排放时空格局演变的作用路径研究——基于东北三省地级市实证分析

基于2005-2016年东北三省36个地级市面板数据,定性分析环境规制与碳排放的时空格局演变特征,并利用中介效应分析法定量研究环境规制对碳排放的影响及作用路径。结果表明：（1）从各城市对比来看,环境规制强度呈现出明显的市域差异,碳排放量呈先增加后减小态势。（2）从空间格局来看,环境规制强度呈现由北向南逐渐增强的态势,区域间差异逐渐增大。环境规制的高水平类型分布集中,城市数量最多;低水平类型均位于黑龙江省北部,城市数量最少。碳排放量的高水平类型集中分布在辽东半岛以及大庆市和吉林市等石油型、冶金型城市,低水平类型城市数量呈波动增加,主要分布在东北北部,且向南逐渐扩散。（3）东北三省严格的环境规制不仅直接抑制碳排放,也可以通过优化产业结构和精简粗放投资间接抑制碳排放,地方政府竞争则会减弱环境规制对碳排放的抑制效应。