基于机器学习的长江流域农田氮径流流失负荷估算

定量解析长江流域农田氮径流流失特征是实现长江及其河口氮污染有效控制的关键科学基础.基于收集的长江流域570个旱地和434个水田田间氮径流流失数据组,采用相关性分析、结构方程模型、方差分解和机器学习方法,探究了影响旱地和水田总氮径流流失强度的主要因素,建立了基于机器学习的长江流域旱地和水田总氮径流流失强度预测模型,量化了长江流域农田总氮径流流失负荷.结果表明,径流深、施氮量和土壤氮含量是影响旱地总氮径流流失强度的主要因素;径流深和施氮量是水田总氮径流流失强度的主要影响因素.与分类与回归树、多元线性回归和增强回归树方法相比,采用随机森林算法构建的长江流域旱地和水田总氮径流流失强度预测模型具有更高的精度（R²为0.65~0.94）.基于随机森林算法的预测模型估算的2013年长江流域农田总氮径流流失负荷（以N计）为0.47 Tg ·a^-1（旱地：0.25 Tg ·a^-1;水田：0.22 Tg ·a^-1）,中下游地区贡献了58%的流失负荷.模型预测5种防治情景下的长江流域农田氮流失负荷可削减2.4%~9.3%,其中减少径流量的削减效果最为显著.长江流域农田氮面源污染防治必须协同加强氮肥精准管理、减少农田径流量和提高土壤氮利用,且应将重点放在中下游地区.所发展的基于机器学习建模方法克服了氮径流流失强度与影响因素之间函数关系难以确定的问题,为估算区域或流域农田氮流失负荷提供了简便且可靠的方法.     

长江流域水质评价与预测

依据长江流域水质监测资料,选用具有代表性的主要因子pH、DO、高锰酸盐指数、NH3-N,采用综合水质标识指数模型对长江流域进行了定量综合评价,评价结果表明,影响长江流域水质的主要污染因子是NH3-N和高锰酸盐指数;定量综合评价显示长江流域总体水质为Ⅱ类水,但有恶化为Ⅲ类水的趋势。据此,揭示了水质的时空变化规律。根据监测数据和水质报告,采用灰色模型预测了未来10年长江流域各类水质比例,预测表明,Ⅲ类以上可饮用水的比例在逐年减少。     

长江流域可持续发展管理模式探讨

流域管理在国家区域开发和环境保护中具有重要的地位 ,国外在流域管理方面有较为成功的经验和发展趋势。本文分析了国外流域管理的经验和发展趋势以及长江流域的自然特征 ,结合长江流域管理的现状以及带来的问题 ,探讨了长江流域可持续发展的管理模式     

基于生态足迹模型的区域水资源生态补偿量化模型构建——以长江流域为例

通过计算长江流域各省级行政区之间水资源生态服务价值的差异,建立各省间水资源利用和经济补偿的联动关系,促进区域协调发展。基于生态足迹模型测算长江流域各省份水资源超载指数,结合谢高地等人的中国陆地生态服务价值的研究结果,考虑地区补偿能力,构建水资源生态补偿的量化模型,计算各省份应当支付的生态补偿量。长江流域各省水资源生态服务价值总量高达9.37×1012元,各省生态服务价值也都在3.1×108元以上。整体上长江流域水资源生态服务价值呈现两端低,中间高的趋势,上中下游生态服务价值比例分比为44%,49%和7%。因此,处于长江流域下游以及中游的地区理论上应当对上中游地区水资源保护以及"生态服务价值外溢"进行相应的补偿。长江流域总体应获得1193.53亿元的水资源生态补偿。     

长江流域司法保护的困境与出路

《长江保护法》的实施对我国长江流域司法保护提出了新要求，为了实现立法的意义期待，需要在司法层面予以落实，但目前长江流域司法保护仍存在诸多问题。基于对全流域司法、司法协同、动态回应性法治的理论进行分析，厘清长江流域的司法保护仍存在一些问题，如流域创新性规范缺少法律基础、长江流域环境保护机构设置缺乏整体性、未重视能动司法的效用等问题。在厘清上述问题的基础上提出完善措施，具体方式包括完善规范基础、加强长江流域环境资源审判机构系统性、加强能动司法效用等对策。以此为今后的长江流域保护提供更加坚实的法治保障，促使长江流域司法保护迈入新阶段。