区域用水环境经济综合效率及其影响因素——基于DEA和Malmquist指数模型

仅考虑经济效益而忽略环境损害的水资源利用效率指标不能全面反映区域用水的真实效果.本文基于DEA和Malmquist指数模型,提出区域用水环境经济综合效率(WEEE)概念及其评价方法,分析了2001~2012年河南省主要地市的WEEE及其影响因素.结果表明,研究时段内水资源利用保持了较高经济效率,但环境效率相对较差并由此拉低全省WEEE平均约2%;2012年WEEE未达到DEA有效的地市水资源投入平均冗余率约为18%,COD和NH₃-N平均超排率分别约为49%和49.2%,说明这些地市存在水资源利用低效和水污染物排放较高的问题.通过分析水资源利用的全要素生产率(TFP)发现,技术变化指数在研究时段内下降了2%,是抑制WEEE增长的最主要因素.为了在水资源利用过程中取得更好的环境和经济综合效益,河南省应加大对工农业节水和水污染防治的科技投入,并在严格控制用水总量的同时进一步加强水污染物的减排工作.     

亚热带水库沉积物钻孔中有机质的历史记录及其环境意义

氢指数(HI)是重要的有机质评价参数,能够反映沉积有机质中脂肪大分子物质的相对含量,并用于反演水生生态系统的历史初级生产力,有助于研究藻类生产力对污染物的富集作用。为了探讨氢指数的环境指示作用,选择了亚热带的3座水库作为研究对象,采用Rock-Eval热解与生物标志物-中性糖方法相结合的研究技术,研究了沉积钻孔有机质的来源与特征;并结合210Pb和137Cs定年技术,综合运用氢指数和总糖含量对水库的初级生产力进行了重建。结果表明:中富营养的增塘和联安水库沉积有机质主要来源于浮游藻类,且受降解的程度较小,而贫营养的新丰江水库钻孔下层有机质主要是受降解作用或陆源高等植物等的影响。近年来,3个水库的HI值都有显著性的增加,且与其对应的总糖含量以及近50年来的滑动平均温度都高度的相关,说明这些水库都经历了气候变暖所引起的初级生产力增长。同时,升高的水库生产力扩大了沉积物剖面中重金属和多环芳烃的累积。     

基于浮游植物完整性指数的阳澄湖生态健康状态评价

为探究在以中华绒螯蟹养殖为主的情况下阳澄湖浮游植物群落结构与湖泊生态系统健康状态,于2022年7月(夏)和12月(冬)进行2次浮游植物样品采集和水环境因子测定,构建浮游植物完整性指数(P-IBI)体系,评价阳澄湖健康状况。结果表明：P-IBI评价显示阳澄湖夏、冬季的健康状态分别为一般、健康状态;夏季健康状况从优至劣依次为东湖、西湖、中湖,冬季则为西湖、中湖、东湖。P-IBI与透明度、流速、硝态氮、总氮呈极显著正相关(P<0.01),与pH、水温、磷酸盐、叶绿素a和高锰酸盐指数呈极显著负相关(P<0.01)。水环境因子直接或间接驱动了浮游植物群落结构和生物完整性的变化。     

吉林市城区土地利用对地下水污染空间分布的影响

利用吉林市城区91眼监测井2013年的地下水水质监测数据,采用改进内梅罗污染指数法求取地下水污染指数,同时考虑第二松花江两岸地下水污染的非连续性,采用Kriging方法进行分区插值,然后叠加融合得出城区地下水污染指数空间分布图.结合吉林市城区土地利用类型,采用CM模型和SLM模型提取监测井不同半径范围内的土地利用类型,利用多元回归分析方法确定监测井最可能受污染的范围,最后利用Kendall 秩次相关检验法和回归分析方法分析城区土地利用类型对地下水污染空间分布的影响.研究结果表明,吉林市城区地下水污染呈现出明显的空间分布特征;城区地下水受到不同程度的污染,其中江北片区和中心片区较为严重;在考虑地下水流动的情况下,监测井最可能受污染的范围为沿地下水流向方向500m;吉林市城区土地利用类型对地下水污染空间分布有较大影响,其中传统工业用地、居民和商业用地、城市交通设施用地为主要因素,其Kendall 秩次相关检验τ值分别为0.248、0.174、0.143;在各研究片区,该3种土地利用类型和地下水污染空间分布也存在较好的相关性.     

全要素视角下中国西部地区能源效率及影响因素

将非期望产出纳入到投入产出指标体系中,运用超效率DEA方法测算出2003~2012年中国29省区的全要素能源效率,利用Malmquist指数对西部地区全要素能源效率变动进行分解,并应用Tobit模型研究了西部地区全要素能源效率的影响因素.结果表明:西部地区全要素能源效率远低于东部地区,也略低于中部地区,说明西部地区整体能源利用效率较低;西部地区省际间全要素能源效率存在明显差异,但这种内部差异近年来逐步缩小;西部地区全要素能源效率在样本期间整体呈下降趋势,技术进步、纯技术效率变化、规模效率变化对全要素能源效率都有显著影响,技术退步是导致西部地区全要素能源效率下降的主要原因;产业结构优化和技术进步对提高全要素能源效率有积极作用,而能源价格和煤炭消费比重对全要素能源效率有负向影响.     

象山港大型底栖生态状况的多指数互校法评价与分析

2011年在象山港设置31个调查站位,分别于夏季和冬季开展了大型底栖动物调查,同时分析了表层沉积物质量。分别采用ABC曲线法、AMBI指数法和M-AMBI指数法对象山港大型底栖生态健康状况进行分析评价,并结合沉积物质量评价结果,对3种方法评价结果进行相互校正,得出象山港大型底栖生态现状综合评价结果。结果显示,2011年夏季象山港67.7%的调查站位底栖生态被评为良,32.3%的调查站位被评为中;冬季3.2%站位评为优,45.2%的站位被评为良,45.2%的站位被评为中,6.4%的站位被评为差。M-AMBI,AMBI和ABC 3种方法的评价结果显著相关,ABC法评价结果与沉积物中石油类和硫化物含量显著相关,AMBI指数与沉积物中TOC含量显著相关,M-AMBI指数与沉积物中重金属Hg含量显著相关。     

我国海洋经济增长与海洋环境压力的脱钩关系研究

本文选取沿海地区工业废水直排入海量、工业废水中化学需氧量入海量、工业废水中氨氮入海量以及赤潮发生面积作为海洋环境压力指标,基于Tapio脱钩模型,引入脱钩指数构建脱钩状态评价指标,从时间和空间两个层面探讨我国海洋经济增长和海洋环境压力的脱钩状态演变趋势。结果表明:2002~2010年,各项海洋环境压力指标与我国海洋经济增长之间均呈现出扩张负脱钩、弱脱钩和强脱钩三种状态,但演变趋势各有不同;空间上,环渤海经济区海洋环境压力脱钩状态总体表现最优,各项污染指标基本稳定在弱脱钩和强脱钩状态;长三角经济区和珠三角经济区的脱钩状态总体波动较大,各项污染指标在多个不同时期出现恶化情形。基于以上研究结果,本文提出了相应的对策建议,以期实现海洋经济和海洋环境压力的完全脱钩。     

北京市区秋季气溶胶粒子浓度与特性参数的观测研究

对2010年10月和11月北京市区粒径小于2.5μm(PM2.5)和2.5~10μm之间(PM2.5-10)的气溶胶粒子质量浓度进行了观测和分析,同时研究了同期的Angstrom指数和散射系数等气溶胶特性参数的变化。结果表明,不同粒径颗粒物的质量浓度与气溶胶特性参数的逐时日变化明显。PM2.5质量浓度在凌晨5时至6时取得最小值,夜间20时至21时取得最大值;PM2.5-10质量浓度则在9时至10时和20时至21时出现双峰。气溶胶Angstrom指数在下午明显高于上午,最大值出现在16时左右;散射系数高峰出现在17时至18时。2010年10月7—9日出现了显著的灰霾天气,灰霾天气下PM2.5和PM2.5-10质量浓度均有明显增加。细粒子增多是导致PM2.5增加和Angstrom指数增大的主要原因。另外,灰霾天气期间散射系数迅速增大,非灰霾天(10月11日)的散射系数只有灰霾天(10月8日)的1.27%。     

煤层气生产区重金属污染特征及其潜在生态危害

为了调查煤层气生产区采出地层水中的重金属在露天排放下对生产区地表土壤的影响,采集生产监测区煤层气井产出地层水样、蓄水池积水样、蓄水池底泥样和井场周围地表土样进行重金属含量的测试分析,应用地质累积指数法和Hakanson潜在生态危害指数法对地表土壤的重金属污染程度和生态危害进行了评价。结果表明,煤层气生产区井场蓄水池底泥受到As、Cd、Sn的中度污染,周围地表土壤受到Cd、Sn的中度污染和As、Cr、Pb、Cu、Co的轻度污染,各重金属的污染程度由高到低为Sn、Cd、As、Pb、Cr、Co、Cu、Mn、Ni、Zn。煤层气生产区土壤中重金属存在中度的潜在生态风险,对煤层气生产区地表土壤生态环境产生潜在生态风险的最主要重金属是Cd。     

黄浦江上游底栖动物与沉积物重金属潜在生态风险

为了解黄浦江上游水源地沉积物的潜在生态风险及底栖动物的分布特征,对该范围内主要河道的表层沉积物重金属质量比和大型底栖动物群落分布进行了调查,探讨了重金属分布对底栖动物的影响。除Hg采用冷原子吸收法分析外,其他金属都用等离子发射光谱法测定。由潜在生态风险指数法得出重金属污染程度从高到低为Cd、Hg、Pb、Cu、Zn,区域整体的生态风险等级为"极微污染"~"中度污染",其中位于江苏、浙江与上海交界处及黄浦江支流的区域生态风险整体较高。Cd和Hg是研究区域生态风险的主导因子。共采集到大型底栖动物8种,其中环节动物3种,软体动物4种,节肢动物1种,大部分属于耐污类群。多样性指数H'基本小于1,属于"重污染"水平,其值与Pb、Hg、Zn的质量比成正相关关系,与Cd、Cu的质量比成负相关关系。大型底栖动物不同纲目的密度对沉积物中不同种类的重金属响应不同,多毛纲和瓣鳃纲密度与5种金属质量比都呈负相关关系,寡毛纲(以霍普水丝蚓为代表)密度与Cu、Hg质量比呈正相关关系,腹足纲(以铜锈环棱螺为代表)密度与Cu、Hg、Zn质量比及潜在生态风险指数呈正相关。