Climate change perspectives and adaptation strategies of business enterprises: a case study from Italy

The purpose of the paper is to present empirical evidence on how to develop climate-resilient business enterprises under the auspices of an industrial park management. This was facilitated through the collective mapping of climate adaptation strategies corresponding to the identified business risks exacerbated by climate events directly experienced in the shared territory. The cluster approach attempted to overcome the typical challenges of single business enterprises, mostly small and medium-sized enterprises, with respect to their lack of human and financial resources and scientific and technical knowledge to understand climate change risks. The prospects of facilitating knowledge-sharing and information exchange within a cluster of business enterprises give impetus to the replicability and transferability of the approach in other industrial areas and organizational contexts.     

Environmental values and willingness to pay for a protected area: a segmentation of Italian university students

The study investigated students’ attitudes and willingness to pay (WTP) for the protection of some environmental values. The empirical study refers to a site located in Southern Italy and inserted into the Natura 2000 European Network. Students were segmented according to their appreciation of environmental values and the WTP for them. We considered two scenarios of the study site – of use and non-use – and four values – recreational, educational, bequest and existence. Five clusters, from the ‘unconcerned’ to the ‘committed’ one, reveal a diversity of profiles across the sample. Segmentation results point out the multifunctionality of the environmental heritage and highlight the heterogeneity of students’ environmental profiles.     

新疆博格达山北坡表土花粉散布特征

基于博格达山北坡68个表土样品花粉组合特征,对比植物群落样方调查结果,借助聚类分析、主成分分析方法,探讨了表土花粉组合与现代植被分布的关系。研究表明,(1)博格达山北坡表土花粉可划归5个不同植被带,湿度是影响其分布的主要因素,藜科(Chenopodiaceae)、蒿属(Artemisia)、云杉属(Picea)花粉分布受气流影响显著,忽略它们对其他植被带花粉组合的干扰,表土花粉与现代植被分布对应良好。各植被带均有其特有的花粉组合方式,山地荒漠带藜科-蒿属组合占绝对优势,山地草原带演替为蒿属-藜科-禾本科(Poaceae)-蔷薇科(Rosaceae)组合,山地森林带以云杉属-桦木属(Betula)-蒿属-藜科-禾本科为主,高山草甸带以蒿属-云杉属-藜科-莎草科(Cyperaceae)组合为特征,高山垫状植被带表现为蒿属-藜科-蔷薇科-云杉属组合。(2)草本植物花粉含量(62.7%)优势明显,乔、灌木(37.3%)次之。蒿属(23.1%)、藜科(21.5%)、云杉属(18.1%)、莎草科(9.4%)、禾本科(8.6%)、桦木属(5.7%)、蔷薇科(5.3%)等科(属)含量高、变幅大,为最主要的花粉类型,可作为古气候研究的重要依据,藜科、蒿属产量大、易传播,表现出超代表性,云杉属代表性较好,莎草科则受自身结构及保存条件等多重因素影响呈低代表性。(3)蒿属/藜科(A/C)比值不仅能将山地荒漠带、山地草原带区分开,还能指示研究区域湿度变化,古环境重建时可作为区域有效湿度的代用指标。     

南京北郊秋季高污染大气背景下云凝结核活化特性研究

于2019年10月17日—11月16日在南京北郊地区,采用SMPS-CCNC联用的方式,对8.2~346 nm的气溶胶粒子展开了粒径分辨的CCN活化特征观测.根据PM_2.5浓度范围选取了清洁天和污染天进行分析发现,在高污染大气背景下,由于有机物浓度及占比较高,无机盐浓度较低,故CCN活化率低于清洁天.清洁天SOA组分占比较高,其大气氧化经历更长,氧化态更高,吸湿参数κ也更高;污染天在受到直接排放的影响下,大气氧化经历短,氧化态较低,POA占比相对较高,所以清洁天的吸湿参数κ大于污染天κ(0.28±0.07>0.24±0.09).清洁天的f₄₄平均值为0.14±0.02,污染天的f₄₄平均值为0.12±0.02,进一步表明清洁天的有机气溶胶氧化态更高.因此,高污染大气背景下由于大气中存在很多受排放影响的积聚模态的气溶胶,含有很多低吸湿性物质,降低了CCN的活化能力和吸湿性.     

厦门湾空气质量对新冠疫情管控的响应

通过对厦门湾城市群在COVID-19封锁前后6周内（2020-01-11~2020-02-21）的空气污染物浓度变化进行分析,以确定影响本区域空气质量的主要人为污染源.在春节假期与封锁叠加期间,SO₂、NO₂、CO、PM₁₀和PM_2.5浓度相比于节前1周的下降幅度分别为6%~22%、53%~70%、34%~48%、47%~64%和53%~60%,而O₃浓度变化没有一致的规律性;与2018~2019年历史同期相比,PM_2.5、PM₁₀、CO和NO₂的下降幅度更大,但SO₂的下降幅度相当;在复工复产后,NO₂的反弹幅度最大（38%~138%）,远高于SO₂（2%~42%）,显示交通源相对于固定源更易受到疫情管控的影响;春节后风速增大和降水增多也为SO₂、NO₂和PM的下降提供了正向影响.利用反距离插值权重法,得到管控前后厦门湾城市群不同污染物的空间分布变化特征,显示NO₂浓度高值区的变化与交通源高度相关,CO和SO₂空间分布特征保持稳定,复工后PM_2.5和PM₁₀在人口与路网密集区变化不明显,而在工地相对集中区域有明显上升,O₃空间分布的低值区与NO₂的高值区具有较好的空间匹配性,显示NO₂对O₃滴定作用明显,可为进一步O₃污染减排措施的制定提供参考.     

基于RS-云模型的硫化矿石自燃倾向性综合评价

为实现硫化矿石自燃倾向性的综合评价,应用云理论,选取矿样的氧化质量增加率、自热点和自燃点等定量化指标构建了评价指标体系,运用粗糙集法（Rough Set, RS）计算各评价指标权重,依据分级标准对云模型进行标准化,进而建立硫化矿石自燃倾向性分级的RS-标准云模型。以30组工程实例进行模型检验,并在实际工程中进行应用。结果表明:RS-标准云模型的判别结果与实际结果较吻合,且判别准确率高于贝叶斯(Bayesian, Bayes)方法,表明RS-标准云模型在硫化矿石自燃倾向性综合评价中具有良好的实用性和可靠性,可为矿山的硫化矿石自燃灾害的研究提供一种新思路。     

山西云凝结核时空分布特征观测

选取2011年1~12月山西太原云凝结核(CCN)观测数据,对CCN的季节、月、日变化特征进行了分析,并与国内外同类研究进行了对比.结果发现,冬季CCN数浓度最高,春秋季次之,夏季CCN数浓度最低.CCN数浓度的最高值出现在1月,最低值出现在6月.夏季较多的降水天气对CCN的湿清除作用明显,冬季供暖期间(11~12月及1~3月),CCN数浓度明显增大.CCN数浓度日变化一般呈现两个峰值,分别出现在07:00~11:00和17:00~20:00.利用公式N=CSk拟合了不同季节地面CCN核谱,得到春夏秋冬四季对应的拟合参数C值分别为10983、2454、7614、16421,k值均小于1,为典型的大陆型核谱.通过2013年夏季在山西中部地区开展的CCN飞机观测,研究了CCN数浓度的垂直廓线.CCN数浓度在近地面最大,随高度逐渐降低.在0.3%和0.4%过饱和度下,2000m以下CCN数浓度平均量级均为103cm-3, 3000m以上CCN数浓度平均量级降低至102cm-3.     

基于云模型的隧道塌方风险等级评价

针对造成隧道塌方事故影响因子的复杂性和模糊性,基于云模型理论,选取影响隧道塌方风险的10项因子,建立了4个风险等级的隧道塌方风险评价模型。根据云模型的数字特征计算规则计算各因子隶属于不同风险等级的云模型数字特征,结合正向正态云发生器和各项评价因子的权重,获得云模型的综合确定度,最终由最大综合确定度确定隧道塌方风险等级。工程实例样本应用中,构建的隧道塌方风险评价云模型和模糊综合评价模型的评价结果相符,同时与相应的设计施工方案和施工安全风险评估报告的结果相吻合,表明该模型的可行性与有效性,体现出云模型中定性语言描述和定量数值间不确定转换的优点,且结果便于工程应用。     

地面气象观测资料在空气法规模型的标准化研究

以云量、风速、风向、温度3类地面气象观测数据的获取方法为研究对象,探讨如何规范地面气象观测数据在模型中的标准化应用.结合我国2008年颁布的《环境影响评价技术导则 大气环境》推荐的模型AERMOD对所需要的地面气象数据需求,并以内蒙古自治区正蓝旗上都电厂SO2实测数据为验证数据,在模型其他输入参数不变的情况下,利用试验站10min和1h地面气象数据,并分别以低云量和总云量代替蔽光云量,设置4种情景.其中,情景一使用试验站10min地面气象数据,并用低云量代替蔽光云量.与情景一相比,情景二使用总云量代替蔽光云量,情景三使用1h地面气象数据,情景四使用试验站1h地面气象数据,并用总云量代替蔽光云量.4种情景除了上述不同点,其他地面气象参数均相同.结果表明,在4种情景中,情景二、三、四的FB值均小于情景一,更靠近0.关于RHCR值,情景三和四更靠近于1,分别为1.33和1.41,表明在预测高端值时,情景三和四的效果更好.情景二的RHCR值为1.51,大于情景三,说明风相较于云对模型模拟结果影响更大.由FB值、RHCR值以及Q—Q图的综合分析得出,情景四的模拟值更接近实际监测值,其采用的地面气象数据全面符合本研究所推荐的数据标准化应用方法, 规范了模型数据标准化应用,提升了大气环境影响评价预测精度.     

基于云模型的灭火救援作战方案优选方法研究

为了解决灭火救援作战方案优选中存在的模糊性和随机性问题,提出基于云模型的优选方法。首先,根据消防部队灭火救援作战的目标和特点,确定作战方案优选指标集;其次,通过专家咨询建立优选指标的权重云,采用指标近似法确定优选指标的评价云;最后,依据云的算数运算规则对各灭火救援作战方案进行评价,从而确定最佳方案。实例表明:该方法实现作战方案优选中定性语言和定量评价之间的转化,优选结果客观可行、符合人的思维方式,便于灭火救援指挥人员进行决策指挥。